构建多技术融合的湖仓一体化平台 打造银行数据智核新引擎 陕西农信湖仓一体建设实践 数字化转型取得积极成效，形成数字金 融和科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金融协同发展的良好局面。 做好数字金融大文章 目录 项目背景 01 项目方案 创新点及技术实现特点 02 03 04 运营分享 01 项目背景 主要内容：立足自身实际与发展定位，制定推动陕西农信高 质量发展的数字金融战略框架。 中存储、数据共享 （2）根据技术组件优势， 适配不同的数据应用场景， 具备不同技术体系的数据协 同 演进路线（二） 计算任务多，运行压 力大 数据库维保支持不足 GP部署架构不合理 数 据 仓 库 使用时间长，组件老 化 资源不足，扩容迫切 历史服务器多，考虑 利久 大 数 据 平 台 信创总的工作要求，数据平台开展信创改造 数据平台存在部分数据冗余存储、数据共享不足 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、 复杂且多样化的数据处理需求。 融合多技术组件，强化数据分析 与计算能力 • 规范数据需求、数据研发、数据治理、 数据交付、数据运营等环节； • 形成面向数据全生命周期的标准化实施 工艺流程，提升整个团队协作与效能。 规范开发流程，建立DataOps

金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ，并于推出自研的大模型 LaMDA 的聊 Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决 日常业务问 题；恒生电子进一步升级金融大模型

全链 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 作为“汇聚者”，打造 AI 生态平台，广泛汇聚多类型模型、多领域 能力、多场景智能体；作为“运营者”，以算网大脑为核心提供高效 运营服务，深化 AI 赋能。在此基础上，全面激活智能算力与应用普 惠新势能。 本白皮书详细阐述了云智算的发展背景、内涵，深入介绍云智算 AI 开发工具 ..................................18 2.5.5.1 向量数据库 ............................ 18 2.5.5.2 多模数据库 ............................ 19 2.5.5.3 低代码模型开发 ........................ 19 2.6 模型服务 ........ IaaS、PaaS、SaaS 三层拓展为 AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS 四层。一是 AI IaaS，即算网一 体化供给的基础设施服务，通过泛在网络推动东中西、云边端、通智超量、训练 推理等多类型算力“联算成网”，依托算网统一编排的算网大脑，实现算力的灵 活调度、即取即用。二是 AI PaaS，即面向各类 AI 开发者的工具平台服务，提 供覆盖 AI 研发、运营、测试等全环节的工具链和开发环境，显著提升全社会

各批次AI办公深度合成算法备案占比 其他 AI办公 使用智能PPT的用户在总体办 公人群中的比例 涉及智能PPT的专业大模 型数量 场景深化与垂 直能力升级 无缝嵌入工作流 与决策支撑 基于大模型的多模态内容生成能力，Google、Microsoft、 WPS、百度如流、钉钉、飞书等推出多文档内容生成、 会议转录与摘要、 智能创作、流程安排等功能。 向垂类场景进发落地应用，开拓财务、人力、政务等场景， 办公工作流，并助力其提效简化，已不可缺少； 智能PPT内嵌入办公平台、AI助手成为重要功能 文本处理 大纲生成 简化搜索 智能排版 多种PPT生成模式 思维导图等多形式与PPT的转化 多种模板个性化定制 智能图表分析、生成 云 存 储 模板素材库 多轮对话交互 多模态媒体融合 交互协同 端到端生成 数据可靠 数据精准 智能处理 技 术 带 来 的 功 能 与 办 公 流 程 的 演 进 数据来 数据来源：2025年6月用户调研（N=1172），极光月狐数据研究院整理。 第二章： 智能PPT市场格局 8 百度文库持续引领行业发展，生成式AI助手加入战场，智能PPT形 成“一超多强”格局 2.1 智能PPT市场规模 2024-2025年各品牌智能PPT产品用户数据对比 • 从市场份额的变化上来看，受智能PPT功能的完善及生成式AI的普适化应用落地的影响，2025年智能PPT的市场规模相较于2024年实

概述 对停车场进出口进行改造，取消收费员， 实现无人化管理 在基础信息化停车基础上，整合多个停 车场信息至 APP 上，车位利用率提高 打通多停车场系统， APP 引导用户停车， 电子支 付得到发展 智慧停车 2.0 (2014-2018) 智慧停车 1.0 (2012-2013) 智慧停车 3.0 (2019 至今 ) 鼎帷咨询 水 平 鼎帷咨询 — 7— 智慧停车系统：分为停车场库系统和城市级系统，可为停车运营管理者提供 停车 资源管理、设备管理、人员管理、运 营数据分析、停车效率分析、综合数据查询、财务管理等多场库的业务功能管理服务 无人值守机器人 安装于出入口，用于无人值守管理，发 生异常事件，支 持车生通过 机器人进行 远程呼叫协助，可与值班中心进行双向 ③ 立方停车公众号 ● 车主可通过公众号缴费、续 应急情况响应 异常处理 电子缴费 车位预约 车位查询 电子发票 闲时包月 停车优惠 停 车 运 营 服 务 目 前 主 要 有 前 端 采 集 、 后 端 联 动 、 云 端 值 守 三 大 模 块 C 端车 主 服 务 B 端车 厂 服 务 鼎帷咨询 — 16— 承包运营模式 服务方式 由公司承包停车场中长期经管管理权， 承包期内，公司自主运营管理停车场， 提供 全 方位停车场日常远营服务

个平台建设国家新一 代人工智能公共算力开放创新平台（筹）。 2023 年 10 月 工信部等 6 部门 《算力基础设施高质 量发展行动计划》 到 2025 年 ， 计 算 力 方 面 ， 算 力 规 模 超 过 300EFLOPS，智能算力占比达到 35%。东西部 算力平衡协调发展。运载力方面，国家枢纽节 点数据中心集群间基本实现不高于理论时延 1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 各地推出相关政策，支持智算中心建设，推进构建多层次算力基 础设施。北京、上海、成都、杭州、广东、河南、河北等省市发布系 列政策，布局新型算力产业格局，为数字经济发展奠定算力基础。各 省市对算力规划多侧重于 AI、智算中心领域，如《北京市算力基础 建设实施方案（2024-2027 年）》明确强调要改变智算建设“小、散” 深企投产业研究院 10 的局面，通过集中建设一批智算单一大集群，实现智算供给规模的显 杭州市 《杭州市人民政府 办公厅关于加快推 进人工智能产业创 新 发 展 的 实 施 意 见》 积极扩容智能算力。整合政企资源，鼓 励社会力量开展智能计算中心建设，推 进智算中心合理布局，加快部署适配模 型训练所需的软硬件环境，提升智算中 心‘算力+算法’服务能力。推动异构算力 统一管理、统一运营，实现智能计算任 务经济高效运行。 2023 年 5 月 上海市 《上海市加大力度 支持民间投资若干

应用。 2月 文生视频大模型Sora横空出世 2月16日，0penAlI发布文生规频大模型5ora，并引发广泛关注和持续热议 据墨，Sora可根据用户的文本提示创建量长60秒的规频，并能够深度模报 真实物理世界，生成具有多个角色，包合特定运动的复条场景，Sora的推 出开启了视频创作的新纪元，同时也为国内A频域注入了新的活力， 七壶数据 ONE 2024年大事件（3-4月） 3月 载再次“需红” 据国际咨询机构Frost&Suivan预测，预计到2030年，中国和全球自动驾驶市场规 模将分别达4888亿元，8349亿元， 8月 国产3A游戏「黑神话：悟空」爆火 8月20日，首个国产3A游戏大作「黑神话：悟空」正式上线，并迅速成为 5team、WeGame等多平台销量榜首，引发海内外高度关注，该款游戏的“破 国”爆火，更意外地最起了一段“跟着悟空游山西”的文旅热湘。24年末，该 行业新趋势 人工智能应用加速落地 井驱动众多领域革新升级 趋势 AI应用层呈多元生态， 各领域App不断涌现 在经历2023年的“百模大战”后，2024年AI应用进入加速落地的新纪元。从单一大模型到多模态大模型，从文本生成到覆盖文本，图像， 音频、视频等多类型的内客，从办公到赋能教育、娱乐、医疗等千行百业...AI技术正在以空前的速度，全方位、深层次地与人们的生活 漆透与融合， 多个亮点领域的应用如雨后春笋般涌现，

我国能源低碳化发展路径将大致经历以下三个阶段  近期，以电力系统支撑新能源消纳利用为主；  中期，仅依靠电力系统消纳高比例新能源难度日益增大，需探索 电、氢、碳多元耦合发展方式；  远期，多元化路径并存，要多措并举支撑大规模新能源消纳利用， 助力循环碳经济发展。 多能流综合能源系统架构图 摘 自 中 国 电 力 科 学 研 究 院 周 孝 信 院 士 报 告 新型能源系统多种能源耦合，能源流向多样，源网荷储互动是难点 能理论， 发展可信、安全和可靠的人工智能技术。 3.3 AI 的发展历程 A I 模 型 可 大 致 分 为 决 策 式 / 分 析 式 。 决 策 式 A 1 : 学 习 数 据 中 的 条 件 概 率 分 布 ， 根 据 已 有 数 据 进 行 分 析 、 判 断 、 预 测 ， 主 要 应 用 模 型 有 用 于 推 荐 系 统 和 风 控 系 统 的 辅 助 决 策 、 用 于 自 A 1 : 学 习 数 据 中 的 联 合 概 率 分 布 ， 并 非 简 单 分 析 已 有 数 据 而 是 学 习 归 纳 已 有 数 据 后 进 行 演 技 创 造 ， 基 于 历 史 进 行 模 仿 式 、 缝 合 式 创 作 ， 生 成 了 全 新 的 内 容 ， 也 能 解 决 判 别 问 题 。 3.4 AI 的技术与应用领域 AI 助 力 能 源 从 智 能 走 向 智 慧 智慧城市

，满足 6G 与 AI 的融合发展、通感一体、多要素融合等需求。图 1 示例了一种融合通感算智的 6G 网络系统 架构。 9 / 87 图 1-1-1 通算智融合网络架构示意图 图 1-1 提出的通算智融合网络架构包括：基础设施层、网络功能层、管理编排层，其中： 1）基础设施层基于海量分布的基站和终端设备载体，提供包括连接、计算、数据和模 型在内的虚拟资源。 2）网络功能层基于基础 传统信道测量的开销越来越大，严重影响通系统性能。 本方案面向大带宽、大规模天线 MIMO 系统，反馈时域信道特征并转换至频域，可有 效降低开销，且具有较高的工程可实现性。从物理角度来看，瞬时时域信道受多径效应和收 发天线结构共同影响。本方案仅测量部分“天线对”的信道，并结合天线结构先验信息，可大 幅降低测量开销。 初步分析表明，瞬时时域信道由时延簇中各 Ray 的幅度、相位及相位差共同决定。测 AI 模型仅仅能够针对特定的反馈开销、天线端口数等进行训练和推演， 则针对不同的反馈开销和天线端口数等需要训练不同的 AI 模型，则系统中的模型个数将会 非常多、不利于 AI 模型的存储、部署、传递。为解决该问题，可以考虑可扩展性的 AI 模 型。 一种灵活可扩展的智能化 AI 模型可参见图 2-1-2，该模型被称为 SCsiNet（Scalable CsiNet）。SCsiNet 中的核心模块（EN/DE

较⾼，模型可以覆盖各 类物件和场景 • ⽆ • 低 • 缺少存量装机量，要从零 开始积累数据，同时仿真 数据精度有限 • 低 • 需要视觉数据、⼒学数据、 运动数据、激光雷达、甚 ⾄其他模态，异构数据多 • 低，数据主要来自⼀些 垂直的训练场景，数据 分布比较单⼀ • ⽆ • 目前数据是⼤部 分AI系统进步的 瓶颈，算法和算 ⼒的问题相对更 容易解决 • 自动驾驶能够快 速成熟的核⼼原 在限定范围内⽆需⼈类任何⼲ 预，所有的驾驶操作由AI完成 • 不限地域范围 • 完全由AI完成驾驶操作 权责 划分 算法支撑 • 真实数据积累量（本质是模仿学习）对模型 能⼒的增益呈现边际递减的情况，优秀的模 型会增加长尾数据的收集难度，模型越好依 赖真实数据进⾏提升越困难 • 需要引⼊强化学习+合成数据的新算法来加速 模型迭代速度、提⾼智能上限 数据量 模型能⼒ 强化学习 增益 当前阶段 空间智能概览 百万级精品 3D模型 • 数千万级精 品3D模型 算法支撑 算⼒支撑 • 数⼗张GPU • 百卡级 • 数百卡级 分析 • 3D⽣成目前有两种技术路线： 1）3D原⽣⽣成，2）2D升维 多视角重建，但技术路线尚 未收敛，⾏业处于快速探索 阶段 • 数据表征是目前3D⽣成技术 的核⼼。由于3D数据的复杂 性，寻找具有优良扩展性的 数据表征难度较⼤，目前⾏ 业常用表征⽅式包括Mesh、