设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 年由 9.64%上升至 2022 年的 10.65%，4 年仅提升 1.01pct，龙头市占率较低且提升缓慢。地域特征明显， 人效提升难度大，设计企业管理半径有限，企业难以持续扩大规模。 ⚫ AI+设计现状：目前主要应用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶 段应用相对较少。设计行业中部分上市公司已开始布局 BIM 与人工智能， 开展工程数字化设计等多方面业务。AI ROAD 绘图人员数量，降低人员 薪资的成本。以华设集团为例，在假设营业总成本、营业外收支、所得税 均不变的前提下，进行净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质 的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头企业异地业务增速有望提高。AI 26% 10.20% 10.65% 资料来源：《工程新闻纪录（ENR）》、《建筑时报》，兴业证券经济与金融研究院整理 地域特征明显，人效提升难度大，设计企业管理半径有限，企业难以持续扩大规 模。一方面，建筑设计行业发展受地区限制较严重。多数龙头企业所在地区业务 收入占比超过 50%。例如 2022 年华阳国际华南地区的营业收入占比为 85.81%， 华设集团江苏省内的业务收入占比为

委员会于2020年2月发布《欧洲数据战略》，明确 提出建设欧洲共同数据空间，并确立了制造业、绿色节能、交通、健康、金融、能源、农业、公共管理、技能、开放科学云 等10个建设领域，后来又将建设领域扩大到18个。欧洲共同数据空间将欧盟构建成一个单一数据市场，通过快捷方便的访 问接口，使来自欧盟范围内的各类主体均能够以可信和低成本的方式实现数据跨行业跨领域共享、交换和交易，促进数据在 各领域价值潜力的释放。 试平台开源项目，测试平台为IDS开发和认 证过程提供了一个测试和评估的环境，IDS参考实例和示例代码可供软件开发者使用，使公司和组织能够开发符合IDS标准的 组件并测试它们的互操作性。 （3）扩大推广应用 一是开展应用需求分析，促进用例迭代。IDSA组建了跨行业的工作组和同行业的社区组，对各个行业的场景用例进行 评估测试，分析各类场景对IDS的不同需求，从而产生大量产品和解决方案。如，I 马逊、苹果、特斯拉 等一大批信息技术跨国企业，并推动全球经济高速增长了30多年。当前，国家数据基础设施（NDI）将成为引领下一个30年经 济增长的新引擎，我国通过建设和运营国家数据基础设施并不断扩大在世界其他国家和地区的“朋友圈”，将不断增强在数据交 换交易协议和标准等软基础设施制定的话语权，掌握适度超前的通信网络和算力等硬基础设施研发的主动权，进而引领数据新 技术、新产品、新模式、新应用

照资产的流动性将资产从上至下进行排列。与之相类比，决定数据资产价值的 则是数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力。因此，要实现数据的保 值增值， 就要从扩大数据规模，提高数据活性，提升收集运用数据的能力三个方面 入手： `扩大数据规模 尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是受制于当前阶段数据收集 和提取合法性方面的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于 理论上大数 己掌握 的独立数据很难了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和 影响十分有限。 第 54 页 因此，只有充分发挥大数据生态圈中各企业的协同效应，建立起数据交换 机制才能有效的扩大数据规模。当前阶段，很多需要共享数据的企业间竞合关 系同时存在，企业在共享数据之前需要权衡利弊，避免在共享数据的同时丧失 竞争优势。 `提高数据活性 我们知道，数据类型繁多和价值密度低是大数据的重要特征。只有数据所

开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming the

攻击等恶意流量的规模也在迅速增大。据估计， 中国的黑客产业链条规模已达上百亿，而在这中间有很大一部分就是和 DDoS 攻击相关的。实际上，DDoS 攻击也像网络带宽一样，已经成为可以售卖的资源。 利益驱使 DDoS 的规模进一步扩大。 2011 年 3 月，全球网络安全和管理解决方案提供商 Arbor Networks 发布第 六期全球互联网基础设施安全年报 称， 2010 年是 DDoS 攻击在互联网上活动规

更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大， 而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。 5.“AIGC”才是“王者” 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称