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， 大模型融入原有办公平台工作流，同时在生成式AI助手中深 化办公功能，提高理解准确度、内容丰富度、生成效率等。 在大模型的基础上形成办公智能体，从点状应用实现全面应用 院整理。 5 AI简化PPT工作流，在内容质量、美化设计、交互体验上为用户赋能 1.2 智能PPT的价值 AI+Output（智能生成） 一站式完成内容扩写和页面 排版布局 AI+Design（智能美化） 智能美化、多种可视化图表 一键生成 AI+Think（构思辅助） 理解需求、联网搜索资料并 扩写大纲 AI+Check（智能优化） 识别意图（指令、图片、文 字等）并进行修改/演示行为 PPT制作依赖精细化的内容生产模式，传统人工需要细分多个步骤方可达成；现阶段，AI已经能够一站式完成基础PPT制作，并为专业 化生产提升人效：生成式AI应用依靠AI大语言模型、跨模态理解能力，缩短内容生产时间，通过联网数据和素材库支撑加速PPT设计并 提升可视化效果。 传统PPT生产工作流：流程冗长、执行复杂 现阶段智能PPT生成：简化操作过程、提升可视化质量 联网搜索/素材库 AI大语言模型 跨模态理解能力

的各个领域，对方方面面和相关人员产生广泛影响。目前， AI 的影响力已经显现出来。而随着企业继续扩大 AI 的应 用规模，将生成式 AI 作为重塑的驱动力，它将会开始解 决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式， 乃至彻底革新各行各业。 埃森哲调研表明，目前仅有 36% 的企业高管表示其 所在组织已经大规模应用生成式 AI 解决方案，而仅有 13% 的受访者认为这些解决方案在整个企业中产生了显 著影响。面对 机器人和销售智能体对话每天都在打破这一标准。如 今的AI模型已摆脱了过去深度但特定且线性的方法， 展现出前所未有的自主性⸺无论在学习方式、任务 处理、还是最终能力上。这种自主性正在改变工作方 式：从 75% 的知识工作者使用生成式 AI 提升工作效 率，到人机交互方式的革新（如 AI 编程助手和语音 助手），再到机器人、汽车、医疗保健等行业的广泛 应用。 4,5,6,7,8,9,10 高度先进的 AI 学习 的中枢神经系统。它支持企业的未来战略目标，例如意图式架构推动企业运营的智能化和高效化。 知识层：通过知识图谱和向量数据库等技术，从企业内部和外部收集、组织和结构化数据。 模型层：大规模生成式 AI 模型以及经典的机器学习和深度学习模型可以通过关键思考和推理，将数据转化 为可用于决策或行动的结果。 智能体层：智能体旨在解决问题，能够在尽量减少人类干预的情况下处理任务，并随着时间推移不断学习和

1 罗兰贝格 | 4 大趋势 “经济与商业 ” 的次趋势 技术 & 创新 手指触摸图形 自动生成说明 的价值 创新 一个人的头部轮廓 自动生成说明 手指触摸图形 自动生成说明 一个人的头部轮廓 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 的价值 创新 边疆 Technologies 人类和 Machines 创新是可持续增长的关键 5 创新增加价值的关键领域 驱动经济 推动社会福利 手指触摸图形 自动生成说明 吸引消费者并创造新的 市场。 通过新产品 / 新方式 付款 驱动繁荣。 经济增长(由 创新 ， 而不是人口增长) 增加 福利 (人均 GDP) 。创新驱动 公司可以提供更多更好的工作 薪酬较高的机会 一个人的头部轮廓 自动生成说明 转变商业模式。 随着一个新的 产品 / 市场方法、价值链、 收入模式 可访问(低价格 ， 良好的可用性) ， 他们 有可能改善穷人的生活 人们 (例如小额信贷、智能手机、太阳能 能源系统) 创新 吸引投资者。 创新有 产生高回报的潜力 机器人和人手的握手 自动生成说明 提高生产力。 通过优化 进程 推动经济增长。 In addition to 生产要素劳动的增加 和资本 ， 技术进步是 经济增长的第三个驱动力 降低温室气体排放量。 绿色创新可以减少所有部门的温室气体排放

............ 16 2.5.3.3 融合算子监控 .......................... 17 2.5.4 智能体生成 .................................. 17 2.5.4.1 检索增强生成 .......................... 17 2.5.4.2 自主规划 ........................... .................................... 20 2.7.1 资源编排调度 ................................ 20 2.7.2 任务式编排调度 .............................. 21 2.7.3 智能体编排调度 .............................. 22 2.8 安全可信 .. Intelligence Generated Content 人工智能生成内容 21 MFU Model FLOPs Utilization 模型 FLOPs 利用率 22 RRF Reciprocal Rank Fusion 倒数排序融合 23 RAG Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成 24 MCTS Monte Carlo Tree Search 蒙特卡洛树搜索

2. 智慧城市是推进数字中国建设的综合载体和展示窗口 ...................................................08 1.3 AI + CITY是推进中国式现代化建设的必由之路 .............................13 1. 人工智能引领城市算力服务变革 ...................................... T、Sora等生成式AI的爆发。AI芯片 的快速发展已成为推动全球科技变革的核心引擎，其意义远超硬件迭代本身，深刻重构了算力供给模式、产业竞争格 局与社会智能化进程。 语言大模型技术不断取得新突破 在大数据、大算力加持下，大模型逐渐实现从单任务智能到可扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构OpenAI的最新研究显示，全球大模型能力在2024年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度持 〔2022〕199号） 科技部等六部门 以促进人工智能与实体经济深度融合为主线， 强化主体培育、加大应用示范、创新体制机 制、完善场景生态，加速人工智能技术攻关、 产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模 式新路径。 2022年8月 《关于支持建设新一代人工智 能示范应用场景的通知》 （国科发规〔2022〕228号） 科技部 围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用 生态，支持一批基础较好的人工智能应用场

），虚拟宇宙 最初构思于尼尔·斯蒂芬森的科幻小说《雪崩》中，小说中虚拟 宇宙由虚拟人物居住，并以数字方式相互交流。如今，虚拟宇 宙已成为现实。虚拟宇宙被宽泛地定义为一个沉浸式空间网络， 融合了物理世界和计算机生成的虚拟世界，它提供了独特而革 命性的沟通、互动和创造新体验的方式。 尽管当下被人工智能盖过了风头，但元宇宙（Metaverse） 仍在持续的发展中，元宇宙（Metaverse）的关键细分领域仍 VR：VR既虚拟现实（Virtual reality），简称虚拟环境，是利用电 脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感官 的模拟体验，通过姿势追踪和3D显示器，使用户能够感受沉浸式 体验。 • MR：MR既混合现实（Mixed Reality）指的是结合真实和虚拟世界 创造了新的环境和可视化，物理实体和数字对象共存并能实时相 互作用，以用来模拟真实物体。混合了现实、增强现实、增强虚 2025 0 8 元宇宙是一项正在到来、具有变革意义的技术，它 将以沉浸式体验影响我们未来的社会。近年来，连接性、 交互技术和人工智能领域的新技术和创新的涌现，可能 会从根本上改变数字世界。元宇宙概念是最新的趋势， 它概括并定义了潜在的全新数字格局。然而，随着高速 低延迟的网络、硬件和软件的进步，以及能够以3D方 式显示数百万个多边形的图形处理能力提升，以及区块 链技术的出现，这一概念已不再是空想。从当今互联网

发布的《IMT 面向 2030 及未来发展的框架和总体目标建议书》提出了 6G 相对于 5G 三 角形能力需求，已转变为了六边形战士，在 5G eMBB、uRLLC、mIOT 的基础上，演变为了沉浸式 通信、AI 与通信的融合、超高可靠低时延通信、泛在连接、大规模通信、感知与通信融合六大场景， 在此基础上，对网络性能各个指标提出了更高的要求，比如数据峰值速率、用户体验数据速率、区 6 / 33 不同类型的业务流因其独特的特性而对网络提出了多样化的要求。例如对于沉浸式通信的业务 来说，数据流量非常大，但是可能对时延不敏感，而工业控制类的业务对时延、抖动等可靠性的要 求极高，但是数据流量相对较小。6G 网络需要从不同业务的 QoS 需求的角度出发，需要增强在数 据转发方面的细粒度的配置能力，实现可定制，才能更好的满足不同的需求。 分布式的算力 为了满足高可靠、低时延等 QoS 需求和感知、智能等应用场景的需求，6G 需求和感知、智能等应用场景的需求，6G 需要在网络内提供 丰富的异构算力。而基于通信网络的点多面广的特点，其算力资源也将是分布式部署的。分布的算 力对数据转发的需求不同于传统的通信网络，数据通路将不只是从终端设备到核心网用户面节点的 一对一的方式，还需要实现终端设备到不同算力节点之间多点到多点的数据交换方式。6G 网络需要 进一步增强数据转发的灵活性来满足这种需求。 自动化智能化的管理编排 随着网络架构和功能的变化，6G

2024 年起我国企业级 ICT 市场以每年 11.5％的复合增长 率增长。出海、云计算、AI 及算力部署成为市场增长核心引擎。生 成式 AI 对算力的需求成为推动 ICT 市场增长的主要因素。企业持 续加大对数据存储与算力基础设施的投入，以满足不断攀升的计算 需求，助力生成式 AI 技术的创新与落地。政府鼓励八大算力枢纽和 十大中心建设，AI 驱动通算中心逐步向智算中心升级。IDC 预计， 2023-2028 将进入高强度投入阶段，未来资本开支的持续增加将推动技术创 新。AI 算力产业链各环节需求持续高景气，建议关注：太辰光、仕 佳光子。3）AI 手机：国家实施手机等数码产品购新补贴，新补贴 政策有望刺激消费电子市场需求，生成式 AI 智能手机将在 2025 年 快速渗透。AI 手机创新化、高端化或带来产品平均售价的提高和毛 利率的改善。建议关注：中兴通讯。 风险提示：国际贸易争端风险；供应链稳定性风险；云厂商或运营商资 ........................................................................................ 16 图 33：生成式 AI 手机出货份额预测（根据批发价格区间） .................................................. 17 图 34：我国光模块出口总额（亿元）...

关键技术，解决自动化难点，降低网络运营技能门槛 并逐步代替人工实现网络自主闭环；通过价值场景及 成效落实，助力商业成效的闭环。方案采用可组装式 数字星云架构，通过数智引擎，提供各类服务能力，结 合场景自智能力，快速编排上线，并具备未来应用范 式演进能力。 自智网络发展趋势 结合当前标准发展和产业实践，从数字人直播、5G-A 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 /Age 知识管理技术要求 • 意图管理总体技术要求 • 运营管理系统技术成熟度分级与评估方法 … • 网络运营管理大模型 • 总体技术要求 • 大模型服务、管理支撑系统技术要求 • 检索增强生成技术应用指南 • 数据管理系统技术要求 • 推理服务系统 - 技术要求、服务接口技术要求 … AN White Papers AN ToB Research Reports AN Best Practice 知、传输、存 储、计算等基础性数字公共服务的基础设施体系，将 成为智能化时代的新兴基础能力和创新驱动力。 业务创新 大模型的出现对业务产生了颠覆性的影响，交互范式 发生了巨大改变，多模态内容可实时生成，解锁了各种 极具创意的应用场景，提供更为沉浸的业务体验和个 性化的贴心服务。 智能化时代的特征 智能化时代洞察 国际上，TM Forum联合多家产业伙伴发布白皮书，并签署《自智网络宣言》，标志着全球自智网络产业发展的新高度。

题，本白皮书通过深入分析每个技术领域的最新进展，结合仿真数据和原型测试结果，系统 地阐述了各项技术问题的解决路径、实施方案以及取得的实际成效。 ICDT 融合的行业应用章节深度剖析 ICDT 融合赋能的三大典型应用：沉浸式通信、低 空经济及无源物联网。区别于单纯的技术分析，本章节从基本概念与场景用例、关键技术、 性能指标，三方面对三大典型行业应用进行了分析。重点阐述了新兴应用所需的关键技术以 及对通信速率、时延、 .......................................................................................11 2.1.2 分布式 MIMO 技术............................................................................................ 4.1 基于对抗训练的无线语义通信安全传输.............................................................58 2.4.2 安全高效的分布式语义通信系统.........................................................................59 2.5 量子计算与应用......