DATA INTO VALUE 让数据成为生产力 20+ 数智化时代,数据赋能企业价值创新 数智领导力 千行百业突破力 供应链协同力 AI智能洞见力 数字人才驱动力 精益运营管控力 数字管理领导力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 帆软 让数据成为生产力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 声明： 本刊物所载企业案例的数据均已脱敏处理，或使用的虚拟数据。 陈炎 袁华杰 张成燕 时亦辰 周斌 王翌旭 石阳 张贵英 张成燕 齐皓然 编委会名单： CONTENTS CONTENTS 目录 01 数字管理领导力 006 015 019 025 033 038 043 中国一汽：打破数据壁垒，数据驱动效能跃迁 水电八局国际公司 ：“全要素价格库” 平台：以数字化驱动企业降本增效新引擎 吉林 潮宏基：作为彩金珠宝的领潮者，潮宏基如何用数据谱写品牌零售新“饰”界？ 广州酒家：当老字号遇上数字浪潮，广州酒家用科技续写百年“不老”传奇 帆软软件：数据驱动构建全场景智能决策体系 02 精益运营管控力 053 060 066 多彩贵州航空：BI 点燃数字化引擎，多彩航开启多彩绿色发展新征程 宁德新能源：2h 降至 5min，帆软产品组合助力生产提效，实现数字化全员参与 复星医药：数字化

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合，

改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 年中国智算年用电最高 1.3 万亿度 9 ● 智算中心成为用电量增长主力 10 第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合，它们符合一个共同

智能体应用现状挑战及建议 中国电子信息产业发展研究院 无线电管理研究所（未来产业研究中心） 二 O 二五年四月 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 1 一、智能体概述 二、智能体发展现状 三、智能体发展动向与挑战 四、推动智能体发展的路径 多 模态 交互及任务执行等关键技术。 自主学习和适应 智能体能够通过增强学习和迁移学习等方法从过往经验中学习并调整决策制定和行动过程 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC 战 略 意 义 ID CCID CCID CCID CCID 一、智能体 概述 六 大 核 心 能 力 3 技术栈涵盖模型服务、存储、工具与库、框架、 ，涵盖了从基 础算力支持到垂直应用的各个层面 在垂直应用层， 智能体被广泛应用于金融、招聘、营销、供 应链、数据分析、 AI 个人助手、医疗等领域，提供定制化解 决方案。 在平台框架层， 企业级智能体平台帮助企业快速部 署智能体，提高业务效率，而开发者工具提供便捷的框架支 持，简化开发流程并增强应用扩展能力。 算力层则由百度智

钢铁行业智慧园区建设方案 目录 / Contents 2 智慧园区发展趋势 浪潮智算 + 赋能智慧园区建设 成功案例 PART 2 PART 3 PART 1 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 3 智慧园区建设面临挑战 整体建设规划 不足 •传 统 园 区 建 设 水 平 不 一，缺乏系统性和前瞻 性规划； •缺少顶层设计导致后期 无法平滑演进。 基础设施智能化 等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 4 智慧园 区 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 全面感知 精准 服务 协同 办公 节能 环保 高效 管理 增值 创收 生态 融合 数字化技术 数字化技术，助力智慧园区发展 人工智能 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 5 综合态势 综合态势 综合安防 综合安防 人员管理 人员管理 车辆管理 车辆管理 空间管理 空间管理 资产管理 资产管理 设备管理 设备管理 能效管理 能效管理 环境管理 环境管理 物业管理 物业管理 智慧园区运营管理的业务场景 面向园区入驻人员的综合运营管理服务包括综合态势感知及预警、综合安全管理、人行管理、

07 解码DeepSeek,) 构建医药⾏业新质⽣产⼒ 腾讯健康 李慧 ⽬录 • 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及DeepSeek潜在应⽤场景探索 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 AI离我们越来越近，越来越密集的“加速”信号 4 “AI”概念⾯世 1950s 2012 CNN,$⼈脸识别 Alpha, ⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt DS,$“Aha”时刻 2024 数据来源：1.(甲⼦光年智库梳理，2023年； DeepSeek-R1 • 1987-2020年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 2020年后，GPT-3代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺，OpenAI-o1通过思维链（ChainvofvThought）增强推理能⼒，将复杂问题分 R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹”

智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 1 智算中心冷板式液冷云舱 技术白皮书 中讯邮电咨询设计院有限公司 2025 年 7 月 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 2 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 3 前 言 随着全球算力需求激增， 运营商则基于《电信运营商液冷技术白皮书》的要求积极推广。同时，国家“碳达峰·碳 中和”战略下，PUE 标准趋严（如“东数西算”工程强制要求新建数据中心 PUE＜1.25）， 液冷技术能将 PUE 降至 1.2 以下，符合监管要求并获政策鼓励。 未来，随着 AI 技术的不断进步和发展，算力芯片功率的持续上升，液冷技术在 高功率服务器中的应用将发挥更显著的散热能力和能耗优势，从而成为数据中心散热 的 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 4 目录 一、 概述 .................................................... 6 二、

Part 02 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 Part 01 概念泛化，商业价值推动产业发展 目 录 2 AI Agent 的兴起并非偶然。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起 AI Agent 恰逢其时的 诞生，成为当前最值得关注的技术趋势之一。 正站在一个关键新阶段。参考 OpenAI 对 AI 的 5 级分级， AI 已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（ L1 ），而是逐步进化到智能体 （ L3 ）阶 段——一个能思考、并能主动采取行动的 AI 系统。 强大算力保障大模型训练与推理的可持续性 能源供给保障大模型训练与推理的可持续性 HuggingFace 等平台提供开放、可扩展的 环境，支持灵活的 AI Agent 的开发 基准测试、评估框架的可用性以及与实际工 LLMs ） GPU 算力供 给 3 02 以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求： Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： Agent

AI 智慧水利数字化转型探索与实践及建设方案 01 形势要求 平台建设 总体设计 0 2 0 3 形势要求 政府数字化转型 & 智慧水 利 政府数字化转型 一脉相承、 一以贯 之 政府数字化转型 “ 四梁八柱” 之一 “ 四横三纵” 政府数字化转型 “ 四梁八柱” 之一 “ 四横三纵” 政府数字化转型 “ 四梁八柱” 之二 “两大模型 - 业务协同、 数据共享” 业务条线数据管理机制 负责统筹协调 ，研究确定水利统建业务事项、 数据责 任和推进机制 ，指导平台建设 配合省级统建业务模块建设 ，落实 “ 1 +X” 数据管理 机制 ，负责本级数据仓、 工作门户及自建模块建设 市县 水管理平台总体设计 工作分工 省水利信息 宣传中心 厅业务处室 直属单位 厅数字化 专班 4 3 2 1 水管理平台总体设计 网络安全 水管理平台总体设计 组织制定水管理平台建设相关指南和标准规范 3. 组织开展水利核心业务梳理 4. 建设统一水利数据仓 ，组织建立健全“ 1 +X” 数据管理机制 5. 研发统一门户及公共支撑 6. 统一水利视频集成及智能分析平台建设 7. 一体化网络安全态势感知与预警建设 8. 配合各单位开展业务模块建设 ，专人提供技术指导 9. 组织编制水管理平台工作机制 省级信息化管理部门