的趋势。  分析此技术的任何拟议用途对隐私、弹性和数据保护的影响。确保 用户可以在必要时明确禁用它。 环境隐形智能是一种利用新兴的隐形传传感器技术连接企业与环境的新兴技术。【2】指出， 环境智能揭示您组织的盲点。传感器技术越来越便宜，越来越不显眼，从而能够从最隐蔽的 流程中捕捉洞察。尽管组织收集的数据量大幅增加，但在信息获取成本高昂的领域或情况下， 它们仍然存在盲点。这既带来了成本，也带来了风险。利用隐形技术克服不知道产品在哪里 利 用技术支持来促进更广泛的计划，这些计划更加以人为本并反映不断发 展的 EVP。 行动建议  从简化开始，采用分阶段的方法，消除离线流程并减少人为错误。 可衡量的回报将刺激对这些举措的需求，并揭示短期改进机会，为 员工队伍转型开辟道路。  开始与 HR、职能部门和业务领导者对话，了解在组织中启动增强 型互联劳动力计划的简单方法。收集对技能、角色、方法差距和利 益相关者优先事项的最新理解。 供应链技术用户愿望和需求调查）是决策过程变得更快、更智能和质量 更高。与此同时，当前围绕自动化决策和增强智能的炒作，在包括 GenAI 在内的各种决策中的 AI 技术的推动下，进一步推动了人们对 DI 的兴 趣。 最近的危机显然揭示了业务流程的脆弱性。重新设计决策以使其更具弹 性、适应性和灵活性，将需要各种方法和技术的纪律。由 AI 加速平台 提供支持的快速崛起的 DI 平台市场开始为供应链决策者提供弹性解决 方案。 趋势基本影响

而忽视 组织、人才与文化适配；四是业务与科技割裂，仅依赖 科技部门推动，未能形成业技协同；五是基础薄弱却急 于求成，在科技能力尚未夯实的情况下盲目推进大规模 转型。 成功数字化转型的经验则揭示出五大关键要素：第 一，坚持长期主义，由高层挂帅，确保战略定力与资源 投入；第二，以商业模式变革为引领，推动业务、管理 与组织三维升级；第三，强化数字化领导力与人才梯队， 通过文化重塑与专业团队建设夯实转型内核；第四，构 技术应用、数据治理等领域的系统性变革。在此背景下， 基础设施作为数智化转型的基石，其重要性日益凸显。 本届“基础设施优秀案例奖”聚焦金融机构在技术 架构升级、网络智能化、信创生态适配等领域的创新实 践，揭示了基础设施从“单一支撑”向“全局赋能”、 从“封闭稳定”向“开放敏捷”的演进路径，为行业提 供了可复制的转型范式。 获奖机构通过分布式数据库、微服务中台及容器化 技术，构建了高弹性、低延迟的业务系统，支撑业务从 著 提升了数据安全性。 “鑫智奖·2025 第六届金融机构数智化转型优秀 案例评选——基础设施优秀案例奖”的揭晓，不仅展现 了金融机构在技术架构、网络升级、数据库治理等领域 的创新成果，更揭示了数智化转型从“业务线上化”向 “基础设施智能化”纵深发展的行业趋势。未来，随着 5G、AI、区块链等技术的进一步融合，金融机构基础设 施将向更高效、更安全、更自主的方向演进，为金融业 高质量发展注入新动能。

l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 景覆盖，帮助审计人员减少审计盲区； 、金融产品合规 （13）养老理财产品是否设置冷静期特别提示，销售话术是否包含长寿风 险 等专属内容？（暗访抽查理财经理话术，核验产品说明书风险披露条款） （14）在金融产品销售过程中，是否存在未向客户充分揭示产品风险、费 用 结构及提前赎回条款等情况，或通过误导性宣传诱导客户购买与其风险承受 能力 不匹配的金融产品？（可通过调取销售录音录像、抽查宣传材料、检查客 户风险 评估报告及回访记录进行验证，重点关注高风险产品（如结构性存款、 服务协议中的客户准 入条 款，重点关注利率浮动范围及附加费用合规性） （3）如何审查产品信息披露完整性？（如结构性存款挂钩标的波动风险 是 否充分告知，可调取产品宣传材料及客户签署的《风险揭示书》，验证是否 包含 “非保本浮动收益 ”等关键风险提示语，并检查双录（录音录像）文件中的 风险 告知环节） （4）如何识别产品服务费违规嵌套？（ “ 如 账户管理费 ”“资金监管费 ” 等

施的 挑战是系统性的，涵盖了算力、通信、功耗和运维等多个维度。 然而，这些看似分散的挑战，其根源几乎都可以追溯到一个核心的驱动理论——“规模定律”。 “规模定律”的提出是 AI 发展的里程碑，揭示了模型性能与参数、数据量、计算投入的关系，促使 训练从“赌注”走向“可量化投资”（Kaplan et al., 2020） ；钦奇拉法则（Chinchilla Law） [2] 大模型对基础设施的挑战 处理器（AI Processor）： 本文中提及的 AI 处理器泛指用于人工智能计算的加速器，如神经网络处理器（NPU）和图形处理器 （GPU）等。 规模定律 (Scaling Law): 揭示了 AI 模型性能与参数量、数据量、计算投入之间存在幂律关系的法则。该法则驱动了模型参数 的指数级增长，是推动基础设施走向超节点架构的核心理论之一。 超节点通信域 (Supernode Communication

个特异性相互作用残基，其中 4 个保守于 LPA 结合位点 2 结论 BMS-986278 通过精准占据 LPA1 受体的跨膜配体结合口袋，形成包含疏水作用、氢键网络和构象调控的多层次结 合 模式。 PDB 结构数据揭示其结合位点与 LPA 天然配体高度重叠但具有更强的结合亲和力 (△AG=-3.1 kcal/mol), 智 慧芽数据库显示该结合模式的优化显若提升了临床疗效 (OR=2.17,95%C11.32-3 2. 临床数据：智慧芽临床试验模块显示该药物已完成 phase 率 降 低 5 8 % (p=0.003)2 芽仔与 Deepseek-R1 对接：分子设计场景，问阳性药与靶蛋白的结 合 揭示其采用”快速建库 - 标准品掺入 " 技术优化结合动力 2 研究 (NCT04308681), 在 IPF 患者中使 FVC 年 下降 资 料 来 源 ： httos://hiro-Is

统性解决方案。这一变革不仅关乎单一产业，更是重塑全球竞争格局 的战略支点——美国、日本已加速布局算力-绿电融合技术，而我国若 能率先打通“规划-技术-市场”全链条，或将输出能源数字化转型的 “中国方案”。本节通过详实的数据分析，揭示了算力产业爆发式增 长带来的能源挑战与电力系统新能源消纳困境，为算电协同的必要性 提供了量化依据。 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 在技术业务需求驱动的同时，国家层面的政策引导为算电协同提 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 10 推动能源与数字两大革命实现历史性交汇。 本章通过“问题-政策-实践-愿景”的逻辑链条，完整呈现了算电 协同的发展背景。技术业务需求揭示了协同必要性，国家政策提供了 制度保障，行业实践验证了可行性，最终形成“规划-调度-市场-产业” 四维协同的愿景框架。这为后续章节的技术架构设计和应用场景探索 奠定了坚实基础。 图 1-1

人工智能渗透率 ：衡量人工智能模型在生产环 境中的应用程度 » 数字应用的行业溢出效应 ：评估数字技术对各 行业的广泛经济影响 » 数字服务渗透率 ：评估数字服务在多个行业中 的融合程度 通过揭示数字要素如何转化为数智经济产出，GDII 确保数智化转型带来的经济效益具备可衡量性和可 操作性，实现了从数字接入到实际行动力，从数智 能力到生产力的转变。 4. 制定可行的政策和战略 基于数据流与产出，GDII 虑了这两个维度，其核心特征在于 ： » “前轮”代表着具有前瞻性的相关政策，为数智经济发展指明方向并奠定坚实的基础 ； » “后轮”代表着投资与应用举措，加速政策落地。 GDII 数据清晰揭示了前轮驱动与双轮驱动两种模式之间的差异。许多已颁布 ICT 或数字化政策的新兴国家， 在政策实施和政府主导的投资推动举措方面仍显滞后。相反，领先国家则在政策目标与实际投资之间形成协 同，实现了均 和人工智能的落地应用。相比之下，数据传输对进 一步提升应用收益的贡献有限，这是因为电信和云 标准已经高度标准化，这类国家的数据传输速度和 质量相对一致。 未来数据规模化应用面临的挑战 这揭示了高收入国家面临的一个关键制约因素 ：尽 管数据应用与数据生成呈协同发展趋势，但未来的 规模化应用将高度依赖数据处理和存储能力的提 升。如果没有持续对这些底层能力进行投资，将会 严重限制释放下一波数据驱动创新的能力。

片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 为 AlphaFold 提供了关键的数据支撑。更有效的感知将为人工智能展开更宏观的画卷、揭示更微末 的细节、刻画更复杂的关系，让人工智能能更好地向世界学习、将世界改造、与世界交互。因而， 兼具宏观与微观、高动态、多模态的新一代传感器可能是新的“奇点”。 第二，更智能的模型算法。通用人 的到来，人类进入关键历史时刻。数字认知和物理世界相互融合，具身智 能应运而生，重塑着我们星球的方方面面。作为香港科技大学首席副校长，我很荣幸与大家分享未 来愿景。这一愿景不仅汲取了华为《智能世界 2035》报告中揭示的技术趋势，更凝聚了学术界、 产业界和社会的共同期待。 网络、计算、存储、云和能源是推动变革的五大核心技术，共同构成了超级智能体发展的综合 底座。预计到 2035 年，网络将需要支撑 90 亿人口拥有 车桩网互动互济，推动电动汽车产业与电 力行业深度融合。到 2035 年，全球电动车保 有量预计将突破 3.5 亿辆，如此庞大的电动车 辆若陷入无序充电状态，将显著加剧配电网的 调度压力与管理复杂度。中国国家电网专家的 测算已揭示这一风险的现实性：若车、桩、网 协同机制不完善，电动汽车无序充电可能导致 2030 年国网经营区域的峰值负荷额外增加 1.53 亿千瓦，这一增量相当于该区域同期峰值负荷 的 13.1%。这种负荷的突发性、集中性增长，

证最优的服务质量和用户体验。 为此，基于知识定义的算网自主决策通过利用构建的领域知识库 对任务需求进行分析，能够使能算网像人类一样智能、自动地做出决 策。作为数据的抽象升级，知识能够更好地揭示策略生成的可解释性 和逻辑推理，并能够通过挖掘不同知识点之间的深层关系来推理探索 新的知识。算网知识的生成依赖不同类型的数据，包括日志、性能指 标、运维手册、业务需求、用户服务体验等，以及先验知识，例如拓

技术突破。 同时，国际合作深化、应用需求多元化、技术融合加速等为其高质量 发展带来重大机遇。 因此，本白皮书系统梳理了卫星互联网承载网的需求愿景、应用 场景、技术体系、产业现状及标准化进展，揭示其在国家重大战略、 产业升级、民生服务及全球科技竞争中的关键价值，提出“三架构、 69 七技术”体系框架，并对未来发展方向进行前瞻性研判。 未来，我们将聚焦四大方向深化工作：一是推进核心技术突破，