环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，央企应该 抓住历史机遇，从发展模式、业务布局、技术路径等方面做好 准备，以数字化转型来驱动高质量发展。 （3） 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化， 由此带来的是生产和业务 模式上的变革。这种变革对企业生产经营带来了前所未有的影 响，也 实现了从物理电网向信息电网的转变。以“互联网+”为基础的 数字经济时代下，电力企业数字化转型势在必行，这是实现行 业高质量发展和有效化解能耗问题的关键所在。 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 型的目标，需要企业进一步认清形势，把握机遇，探索建立符合 团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1） 呼叫中心基于大数据预测呼叫等待时间，为客户提供比传统方式更

的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行 业集中度。 ⚫ 投资建议：设计行业需求增速放缓，设计人员成本高、信息化程度低的背 景下，政策持续落地推进工程数字化设计，AI 有望解决设计行业多痛点， 赋能设计提质增效，建议重视率先布局 AI 设计、抢占市场先机的设计龙 头：【华建集团】、【华设集团】、【设计总院】、【华阳国际】、【苏交科】。 ⚫ 风险提示：宏观经济下行风险、在手订单落地不及预期、省外业务开拓不 - 16 - 行业跟踪报告 3、投资建议及标的推荐 设计行业需求增速放缓，设计人员成本高、信息化程度低的背景下，政策持续落 地推进工程数字化设计，AI 有望解决设计行业多痛点，赋能设计提质增效，建议 重视率先布局 AI 设计、抢占市场先机的设计龙头：【华建集团】、【华设集团】、 【设计总院】、【华阳国际】、【苏交科】。 ⚫ 华建集团 在数字化管理、服务、业务等方面， 励，有利于充分调动核心员工的积极性，促进公司战略实现和长期稳健发展。 公司持续推进数字设计院建设，以“数字赋能增效、智慧创新拓展”为方向，一 手抓数字化对主营业务生产、经营与管理的数字赋能，一手抓业务模式和产品服 务拓展创新，提质增效显著。推进业务工作协同化，利用人工智能（AI）、互联网 及大数据技术，结合工程实际深度研发，初步实现了知识库和协同业务系统在所 有专业全覆盖，上线智云出图系统，启动了智慧造价系统建设，升级了云外业平

积极参与 l 2022 年 11 月 30 日， OpenAI 的对话式 AI 大模型 ChatGPT 横空出世，月活破亿仅用时两月，成为史上增长最快的消费类应用 ，展现出解放人类生产力的惊人潜 质 l 微软作为 OpenAI 第一批投资者，通过优先使用该技术赢得先机，并将 ChagGPT 与旗下所有产品（ Bing 、 Office 、 Azure ）进行整合 ，加速了 ChatGPT 商业 软件与大模型联合仿 真，适配新能源并网优化 需求。 • 问题描述：通用大模型在电 力 领域适配性差 ，难以满足 特定 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户） （窗口大小 24*60 分钟） ；影像数据采用 旋转 / 翻转 / 噪声注入。 工具 / 平台：昇腾 AI 开发平台 （ ModelArts ） 数据增强模块 ，提升数据质 量。 数据采集与接口 数据采集：从 SCADA 系统抽取分钟级负荷 数据 ，分辨率 1 分钟；无人机影像分辨率 ≥ 4K 。 技术细节：采用国产化数据接口（南瑞继 保 IEC

应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 / 图像 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 应用场所及功能 应用于餐厅、办公、医院、娱 乐场所、工厂等室内场景，提 供送餐、递送文件、送货等服 务。 优势：降低人力成本；提高私 密性；减少配送时间；提高配 送准确性，提升满意度。 0 1 Al 机器人应用场景 的清洁服务，提高清洁效率和 质量，为人们创造更加清洁和 舒适的生活和工作环境。 室内清洁机器人：应用于办公 楼、商场、酒店等场所。 室外 清洁 机器人：应用于园区、 公园、水域等。 优势：实现降低人力成本；提 高清洁效率；保持清洁质量前 后一致。 自主规划跨楼层清洁 自动作业保障清洁质量 作业高效多重清洁 01 Al 机器人应用场景

超 新 星 爆 发 监 测 海 上 气 象 监 测 工 业 视 觉 产 品 瑕 疵 检 测 酒 水 杂 质 检 测 LED 灯 珠 监 测 PCB 板检测 矿 石 检 测 电 脑 CG 特 效 CG 制作提效 视觉算法分析 数据存储 智 慧 园 区 数 据 智 能 处 理 平 台 数 据 智 能 分 析 平

平的提高，人们对居住环境的要求也在日益增长， 尤其是对社区建设的质量提出了更高的要求。在 此前提下，住宅小区的智能化开始起步，我国住 宅小区及其住宅小区的建设将进入一个新的収展 时期，开始向注重“质”的时代迈进，智能小区 的 建设将使人们生活质量进一步改善和提高，以 适 应人们日益提高的生活品味和对生活品质的追 求， 所以住宅小区智能化必将成为我国住宅建设 改善 功能和提高质量的一个重要手段和推劢力。 黑名单布控和访客登记管理系统 人脸识别服务管理预警平台 黑名单预警显示 管理电脑 人脸抓拍摄像机 访客终端 人证注册终端 人脸识别门禁闸机 / 考勤数据记录 门禁终端 云服务器 APP/ 预警提 示 大屏显示 API 接口 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、黑名单布控和访客登记管 理系统的价值 1 2 3 4 5 社区不安全因素 •利用生物识别技术有效规避外来人员随

General Intelligence，是人工智能的一种 理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立作出决策），并彻底打破 人机交互模式的 ChatGPT 的火爆，AI 的应用再次实现质的突破，这不仅预示着 AI 应用的更大可 能，更让 AI 能力去中心化，让 AI 真正走进每个人的工作、生活，引起了普遍的社会反响和关注。 ChatGPT 成功的背后，是“算法时代”到“数据和算力时代”的进阶，是“分析式 。在深度学习领域，大模型 通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来 训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提 供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 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 率的方式满足海量个性化需求。 为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期 来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会 生产力实现质的突破。AIGC 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等 多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术 的发展，AI 已经能够生

经 济 发 展 处 于 " 四 期 叠 加 " 矛盾凸显期 数 字 经 济 新 形 态 与 现 有 管 理 体 制 对 撞 ， 规 范 健 康 可 持 续 成 为 数 字 经 济 高 质 量 发 展 的 迫 切 要 求 战略机遇期 做 强 做 大 数 字 经 济 已 成 为 构 筑 国 家 竞 争 新 优 势 、 争 夺 发 展 主 动 权 的 战 略 选 择 交织发展期 ，需要支持诸如深度分离卷积、残差密集 网络（ RDN ）和隐式三维朝向学习等最新机器学习算法 ，同时支持各类算法的灵活配置以 满足不同实际应用场景的需求 机器人 机器人产业的发展迫切需要智能计算中心平台提 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。

低，存在全量、增量、差量、不一致、错误等问题，需要进一步处理方能使用。 3、主题数据 将委办局原始数据进行清洗、比对等处理后得到的较为准确和完整的数据， 以及其他主题数据进行综合分析处理、数据挖掘后得到的数据。该部分数据质 量较高，数据相对完整，可通过数据服务直接提供给应用系统使用，也可进行 批量处理作为其他主题数据的来源。主题数据又分为以下两种类型。 （1）委办局主题数据 委办局交换过来的原始数据进行清洗、比对等处理后的数据。这部分数据 更多规划和使用。 3.4.2 数据质量设计 3.4.2.1 数据质量要求 大数据中心数据的质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四 个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质 量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。 第 23 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 1、完整性 完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个 数据记录 舆情服务系统和数据管理平台为大数据中心的数据生产平台，负责获取、整合 数据，为基础信息库提供技术支撑和管理能力，并对上层应用系统提供数据服 务；政务共享平台为大数据中心的应用平台，结合人口和法人基础信息库，提 供基于 GIS、报表的数据展示和在线数据查询等功能。具体功能结构如下图所示： 图6： 大数据中心功能架构图 1、基础信息库 基础信息库建设包括人口库、法人库、地理基础信息库。主要功能有：综

页 l 2022 年 11 月 30 日， OpenAI 的对话式 AI 大模型 ChatGPT 横空出世，月活破亿仅用时两月，成为史上增长最快的消费类应用 ，展现出解放人类生产力的惊人潜 质 l 微软作为 OpenAI 第一批投资者，通过优先使用该技术赢得先机，并将 ChagGPT 与旗下所有产品（ Bing 、 Office 、 Azure ）进行整合 ，加速了 ChatGPT 商业 交换机，保障单点故障不中断业 务。 l GPU 服务器配置双网卡， 分别连接不同 Leaf 交换 机， 实现链路冗余， 提 升网络可靠性。 配 合 RoCEv2 协 议 ， 将 GPU 间 通 信 延 迟 降 至 ≤ 20μs ，大幅提 升模型训 练效率。 网络架构技术优势 RDMA 协议 大二层技术 第 36 页 l 分布式统一存储 全闪池 混闪池 NFS 效、安全、可靠的智算超算专属云平台。 （ 1 ）实现算力统一门户。将超算能力与智算能力结合，实现数据模型训 练到模型推理及验证的无缝衔接。 （ 2 ） AI 智算集群、超算集群、高速网络 ，组建高效科研环境。有效提 升 XX 大学科研水平 ，助力双一流建设。 某高校 HPC&Al 数据中心项 目 方案价值 建设方案 第 41 页 超强算存能力 :GPU 浮点运算能力达到 每 秒亿亿次级别