全球数智化指数（GDII）2025 智能跃迁：GDII与数智经济未来 07 执行概要 65 行业洞察：趋势与案例 10 GDII 概览 120 宏观洞察： 迈向可持续数智经济之路 目录 序言 01 执行概要 07 GDII 概览 10 国家数智化发展表现 20 国家洞察：关键发现、挑战与机遇 29 行业洞察：趋势与案例 65 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 120 行动建议 128 附录 131 序言 量化数智化发展进程 当今世界，正经历一场以人工智能为核心驱动力的 深刻变革。新一轮科技革命正在重塑全球经济格 局，并持续为数字经济的发展注入强劲动能。据预 测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 3.7%。随着 全球超过 70 个国家和地区陆续推出人工智能相关 指数（GDI）”升级为“全球数智化指数（GDII）”。 旨在度量全球各国数智化发展进程，为政策制定者 提供量化参考。 GDII 的理论根基源于古典经济学家让 - 巴蒂斯特 • 萨伊提出的“生产三要素”理论，即商品价值是由 土地，劳动、资本这三个要素共同创造的，每个要 素在生产过程中都提供“生产性服务”，协同创造 价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步

卷首语 2025年是《金融科技发展规划（2022-2025年）》的收官之年，标志着我国金融业数智化转型进入全面深化、 系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 为促进金融创新的科技驱动与数据赋能，激发数字化转型新动能，探寻金融机构数智化发展的新路径、 新方法，金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动，在 2025 年的评选中，共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果，通过系统梳理行业领先的数字化转型路径， 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题 目录 评选概况 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”榜单 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”Top10 获奖案例 量子技术加固金融信息安全防线——量子通信在金融领域的应用研究 拥抱智能体，赢得好未来 中小城商行数字化转型实践中的若干思考

全国内部审计数智化转型发展研究报告 （2025） 中国内部审计协会 中国信息通信研究院 2025 年 12 月 目 录 前言.................................................................................................................................... .......................1 第一章 内部审计数智化转型背景与调研目的.................................................................................1 一、 转型背景：政策、技术与需求驱动下的必然选择............................................... .........1 (一) 政策指引：指明内部审计数智化转型的发展方向.....................................................1 (二) 技术赋能：内部审计新质生产力的实现路径.............................................................. 2 (三) 需求主导：国家治理体系和治理能力现代化的迫切需求

智启未来 · 险见新机 —— 人保寿险大模型探索及实践 中国人民人寿保险股份有限公司 呼群 01 公司简介 02 大模型 技术探索 大模型 实践应用 目 录 03 2 保险、年金保险、健康保险、意外伤害保险等保险业务及其再保险业务。公司总部设在北京 ，机构网点布局完善， 在全国 31 个省、 自治区、直辖市和 5 个计划单列市设立 36 个省级分公司。 下拥 国保险业数字化与人工智能发展 大会、讯飞 星火 4.0 发布会等 9 次外部发声。 • 业务场景：制度问答、会议纪要、智能报表、智 能 建课、群助理机器人、营销文案 11 个场景。 • 线上触面：人保 e 办、人保 E 通、费控系统、企 业微 信、办公门户、 e 掌柜、核心系统运维机器 人、智 能陪练、双录、 OA 等 11 个系统上线 • 准确率提升：问答准确率提升 42% ，经通用大 智能打分 语音识别 学习计划 地图闯关 语音合成 擂 台 PK 数字大屏 勋章系统 PC 训练 个人中心 智能封面 智能建课 我的圈子 （规划中） 团队 PK （规划中） 智能 BI 智 能 力 应 用 功 能 23 AI 保宝—智能编程 （六） 智能编程： 面对研发任务 ，大模型实现人机协同编程 ，结合大模型、 智能体能力 ， 围绕开发任务进行协同编 程 实施成效 •

上提出使用量 子计算机模拟 量子现象的想 法，开启了人 们对量子计算 的兴趣。 通用量子计算机 的概念提出：戴 维·多伊奇提出 “通用量子计算 机”概念，能够 模拟任何物理过 程，是量子计算 理论的进一步深 化。 量子电路复杂性 模型及量子通信 复杂性理论：姚 期智首次系统地 建立了类似于经 典布尔电路的量 子电路复杂性模 型，并开创性地 发展了量子通信 复杂性理论。 肖尔算法正式提 出：彼得·肖尔提

产品销售以产品为驱动，以交易 为导向，强调产品功能参数与性价 比以促进成交 ; 而客户中心则以需求为起点，以 信任为导向，注重深度理解客户痛 点和长期目标，追求客户生命周期 价值的最大化。 ñ 智 能 ü 服 为 Ï V ÷ , 智 能 客 服 的数字化组织变革，即在于 < 早半 步 = 的洞察 ，将客户需求感知从应 答升级为预判，从被动响应转为主 动挖掘。 资料来源 ÿ 生 式营销产业研究蓝皮书 中信建投 ComplyAdvantage… SEC ÿ 美国证监会 Ā 、 FCA ÿ 英国金融行为监管局 Ā … 生态支持层 行业 ` 会与联盟 科研机构与高校 创投与孵 W 机构 … 中 国 人 工 智 能 学 会 、 中 国 à 联 网 金 融 ` 会 、 X 京 金 融科技产业联盟 … 清 __ 大学金融科技研究院、 X 京大学数字金融研 究 中心 … 红杉中国、 IDG 资本、创 TensorFlow 、 PyTorch 、 Hugging Face… 大模型开发层 金融垂直大模型 通用大模型 __ 为 ÿ 盘古 Ā 、星环 ÿ 无涯 Ā 、拓尔 ïÿ 拓天 Ā 、 奇富 ÿ 奇富 GPTĀ 、同花顺 ÿ 问财 Ā 、东方财 富 ÿ 妙 想 Ā 、蚂蚁集团 ÿ 贞仪 Ā 、恒生电子 ÿLightGPTĀ 、 文因 à 联、腾讯 ÿFinGPTĀ 京 东科技

48%。根据亿欧智库，2025 年我国边缘计算市场空间达 1988 亿元，具备较大发展潜力。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 9 / 28 图9：全球边缘计算潜在市场规模（亿元） 图10：中国边缘计算行业市场规模（亿元） 数据来源：亿欧智库，东吴证券研究所 数据来源：亿欧智库，东吴证券研究所 设备产业链全景图 数据来源：逻辑驱动交易，东吴证券研究所 产业链中游为代工集成方案商及终端设备品牌方。主流 VR/AR 设备品牌包括 Meta， PICO（字节），大朋，HTC 以及爱奇艺。XR 设备格局高度集中，Meta 推出的 Oculus 系 XR 设备市占率自 2020 年 Q4 以来长期维持在 50%以上，PICO 紧随其后。 图21：全球 XR 设备销量占比 AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。 图23：Meta SAM 可以实现图像切割 图24：SAM 的应用场景 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 从应用场景丰富和生态完善角度看，AI 与 VR/AR 技术的融合，将进一步丰富虚拟 40.5% 20.1% 8.9% 8.6% 7.7%

系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链，旨在最大限度地降低开发门槛，加速开发 者和社区的融入。如今，昇腾 AI 的算力底座已支撑起互联网、金融、政务、制造等数十个行业的智 能化转型，累计服务超过 10 万家企业客户。 携手生态伙伴，共筑产业 AI 生产力。面向 AI 产业的广阔前景，我们将以技术创新为本，构建持 续领先的产品及解决方案，并将能力开放出来，支持伙伴打造多样化产品，并为企业提供有竞争力 颠覆性变革的核心力量。大模型所展现出的涌现能力与通用潜能，正在重构人类对创新的想象边界， 但同时也对底层智算基础设施提出更高要求和挑战：模型参数规模从千亿迈向万亿乃至更高，训练 数据量呈指数级增长，传统松散耦合的集群架构已难以满足高效的计算需求，智算基础设施正开始 新一轮的技术革新。 在此背景下，超节点应运而生。它并非偶然的技术产品迭代，而是智算需求与系统创新深度共振 的结果，具有划时代的重要意义。超节点超越简单的硬 件集成，代表一种全新的构建哲学：以系统化、 一体化的设计思维，将计算、存储、网络与运维管理深度融合，锻造出高性能、高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。