2024 年起， 中国所有省 份高 考英语成绩将采用社会化考试，一 年可考 两次，取最高分计入高考总分 。 " 这是错误信息。各省高考政策各不相同 ，需通过省教育厅官方 渠道获取准确的最新高考改革政策。 A I 在讲述古代发明时提到： " 明代科学 历史上不存在 " 王天文 " 这个人物 也没有关于明代存在 " 风筝 1. 通过 A I 练习判断信息来源的可靠性 • 利用多 如何进行心理健康教育？ A I 可以做什么？ 一 、面对新高考， A I 如何帮助 孩子进行选科？ 具体场景 12: 对于很多家长来说， 新高考可能仍然是 一个有些陌生的概念 。但事实上， 这项 改革正在深刻改变孩子的高中学习与未 来发展之路 。与传统的文理分科不同， 新高考引入了“ 3+1+2 ” 模式， 孩子需 种灵活性看似让孩子拥有了更多选择， 但也无形中增加了决策的复杂性 。 选科不仅仅关乎高考分数， 更关乎孩子 未来的大学专业 、职业方向乃至人生路 径 。 高中阶段（ 16-18 岁） ： 面对新高考， A I 如何帮助孩子进行选科？ A I 可以做什么？ 二 、 A I 如何帮助家长和孩子进 行规划 在孩子的职业规划过程中， 家长扮演 着至关重要的角色

典型车型如领克900、小鹏 P7&G7、极氪9X、蔚来ET9等配 置AR-HUD，支撑智驾意图显示 • 问界、蔚来等车企不断新 推和提升AR场景体验 • 小鹏打造出窄道通行、多 岔路口通行精准指示等多 个创新高价值场景 2025年搭载AR-HUD的车型占新发 热点车型80%以上 • 蔚来ET9 极氪9X 乐道L90 • 岚图泰山 问界M8 小鹏P7&G7 领克900 深蓝S09等 的，业界也开始有厂家陆续发 布彩色智能车灯的产品样机。 ➢ 随着彩色智能车灯的整体方案走向成熟，其在亮度、清晰度上快速提升，预计2026年照投彩一体的智能车灯将会上市， 并将智能车灯的价值推上新高度。 81 5 13 1 您认为智能车灯是否有必要增加彩色投影的能 力，以满足您的个性化、娱乐化需求? 非常有必要 比较有必要5 一般 没必要 52 23 10 5 10

规模将超过4000亿元。而高盛预测，到2035年全球范围内人形机 器人市场规模有望达到1540亿美元 。 投融资方面，CB Insights公司数据显示，人形机器人市场2024 年融资金额达到了12亿美元的新高，预计今年将达到23亿美元的规 模，实现翻一番。 图2 全球人形机器人市场规模及展望 （来源：高工机器人产业研究所） 04 来源：高工机器人产业研究所(GGII)《2025年人形机器人产业发展蓝皮书》

经率先实现了工业机器人的规模化应用。根据国际机器人联合会 （IFR）在 2024 年 10 月发布的《2024 年世界机器人报告》，2023 年 全球工厂中运行的工业机器人数量超过 428 万台，同比增加了 10％， 创下历史新高。随着市场竞争的加剧和人工智能技术的赋能，工业机 器人性能不断提升、成本持续降低，正在从高新技术制造业延伸到传 统制造业，为越来越多的企业带来可观的效益。 中国工业机器人市场和产量占据绝对优势，算法将成为新一轮市

二、人形机器人产业与技术发展现状 2.1 产业发展现状与趋势 2.1.1 产业政策 2.1.1.1 全球产业政策特点 人形机器人作为新一代人工智能的集大成者，已经成为全球科技 和产业竞争的新高地。各国政府高度重视，从促进多方协同、加大研 发投入、完善产业生态、重视人才培养、加强国际合作以及关注伦理 安全等维度，出台了一系列政策措施，为本国的人形机器人产业发展 提供强力支持。 15 年 旨在使该国成为世界第一的机器人创新中心。 战略提供了超过 9.305 亿美元的支持，重点领 域是制造业、护理和医疗、基础设施和农业 2.1.2 全球产业格局 人形机器人作为全球科技竞争的新高地、经济发展新引擎以及未 来产业发展的新赛道，展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。它 不仅是加快形成新质生产力、推动科技自立自强的重要支撑，也将深 刻影响多个行业的变革。自 2022 年以来，全球人形机器人产业规模持

月球到火星》计划，旨在提高机器人性能，以协 同支持深空人类探索及科学任务(IFR, 2023)。 人形机器人技术加速演进，正成为全球科技创新的制高 点和经济增长的新引擎。世界各国纷纷制定相关战略规 划抢占新高地。2023年1月12日，国际机器人联合会 (IFR)发布最新版《世界机器人研发计划》。日本、韩 国、欧 盟、德国和美国采取了各不相同的研发资助战 略。 2023年11月国家工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确指出

阅读报告，翻译报告 n 自动数据分析 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 9. 大模型未来发展趋势 多模态大模型将进一步融合文本、图像、音频、 视频等数据，推动人机交互进入新高度。同时， 大模型的训练将从 “重规模” 转向 “重推 理”，强化学习与自监督学习技术将优化模型 的逻辑推理能力，使 AI 在复杂场景中表现更接 近人类专家 多模态融合与推理能力提升 生成式

现出色，而另一些在复杂算法运算方面更具效能，通过合理调配，让 不同型号 GPU 协同工作，极大提升整体算力利用率，为各类复杂训 练任务提供了更为灵活、高效的解决方案，有力推动人工智能训练迈 向新高度。  并行训练优化 智算中心在提升训练效率上展现出卓越性能。其具备跨广域网、 跨城市通过确定性网络通信的能力，保障数据传输稳定且低延迟，使 分布于不同地区的智算中心协作无间，宛如共处同一机房，为大规模

了巨大的能源消耗问题。以数据中心为例，2023 年全国数据中心用电 量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达 128.7 万千瓦时，相当于 430 个家庭一年的用电量；而 GPT-4 的能耗预计是 前者的 3-5 倍。 与此同时，我国电力系统正经历深刻变革，新能源装机占比已突

能的深刻变革。智能运维，凭借其自动化、智能化优势， 成为金融机构提升效率、降低风险、增强竞争力的重要 手段。在此背景下，“智能运维优秀案例奖”旨在挖掘 并推广智能运维领域的创新实践，引领行业迈向新高度。 获奖案例中，自动化运维成为标配。金融机构通过 部署自动化工具，实现了从监控、预警到故障处理的全 程自动化，大幅提升了运维效率，减少了人为错误，确 保了金融业务的连续性和稳定性。例如，某银行利用自 心基石。随着金融科技的迅猛发展，金融机构正经历着 一场从基础数据管理迈向智能化、精细化数据运营的深 刻变革。“数据管理优秀案例奖”的设立，恰如灯塔， 照亮并表彰那些在数据管理领域取得卓越成就的金融机 构，引领行业迈向数据管理的新高度。 AI 与机器学习技术的广泛应用，正推动金融机构 数据管理向智能化迈进。获奖案例中，不少机构已构建 起智能数据管理平台，能够自动完成数据清洗、整合、 分析等工作，显著提高了数据处理效率和准确性。例如，