现代计算机图形学 ； 2006 年，公司推出用于通用 GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门 包括计算 与网络事业部和图形事业部， FY23 收入占比分别为 55.86% 、 44.14% 。公司的平台及产品主要应用于数据中心、游戏、专业可视化、汽 车等四大领域， FY23 占比分别为 55.63% 、 33.61% 、 5.72% 、 1.69% 。分地区来看， FY23 来自美国地区的收入占比最高，达 30

1“智慧停车”的内涵 智慧停车是指：面向一段时间内需要在固定车位进行的车辆停放，将无线通信、 卫星定位和室内定位、地理信息系统、视觉感知、大数据、云计算、物联网、互联网、 智能终端等技术综合应用于城市车位信息的采集、管理、查询、预订与导航服务等， 实现停车位资源的实时更新、查询、预订与导航服务一体化，实现停车位资源利用率 的最大化、停车服务利润的最大化和车主停车体验的最优化。 智慧停 通过 定位、感知计算和无线通信等技术形成车辆到车位的路径轨迹，引导车辆到达目的车 位，或者进行反向寻车的路径引导，减少车找位、人找车的时间，实现停车效率和体 验的显著提升。 智慧停车可以应用于不同的停车场地。按照车位占用位置的不同，城市停车场地 可分为路内停车位和路外停车场。路内停车位指在道路红线以内划设的供机动车或 （和）非机动车停放的停车空间。路外停车场主要包括建筑物配建停车场和城市公共 泊车功能也开始在全国多个城市开展特定区域、特定用户的内测或试运营（如北京亦 庄示范区、湖南长沙湘江新区等），示范地点多为园区停车场或与企业合作的公共停 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 7 车场，用于技术验证及自主代客泊车（AVP）场景优化，以更好的满足用户停车需要。 车端 AVP 功能正在逐步推进量产应用（在法律法规允许后开放给用户），为配套功能 应用，企业也在逐步推进 AVP 停车场改造。

体系的差异性。总体来看，在指标体系评价覆盖领域 方面，《指南》评价指标体系从经济、社会、环境三 个方面展开，与中国现行各主要工业园区评价指标体 系具有比较高的相容性；在评价对象方面，参与横向 对比的中国工业园区评价指标体系多用于评价省级以 上开发区，而《指南》对于评价对象并无体量要求， 因此对于中国中小工业园区评价有一定的补充价值； 在评价体系设置和分值计算方面，中国现有工业园区 评价指标体系较为复杂，而《指南》采用打分制，评 求的增删改建议。依据这一分析框架，本研究将《指 南》指标体系进行本地化筛选，共分为直接应用类、 调整后使用类、建议整合（删除）类三种类型。依 据本地化建议，调整形成《指南》本地化指标体系。 为确保《指南》本地化指标体系适用于中国工业园 区，研究团队选取国内多个工业园区作为案例以验 证这一指标体系。为保证《指南》本地化验证的科 学性和有效性，在样本数量方面，本研究选取国内 3~5 个园区作为验证案例；在案例选取方面，研究团 研究了对埃塞俄比亚、秘鲁、中国等国家工业园区 实践的案例研究，并参考了来自联合国机构、发展 金融机构、银行、学术界、咨询公司等相关部门的 反馈。 《指南》重点关注发展中和转型中的经济体，内容 适用于处于各个发展阶段的各类在建和现有的工业 园区。其内容涵盖工业园区在规划和设计、建设、 运营、营销和引资、风险管理、废物管理以及能源 管理的指导原则并提出了具有普遍性的指标评价体 系，包括经济、社会和环境的绩效指标，旨在为工

通信核心，包括优化的调度和组合策略，减少 用于通信 的流式多处理器（ SMs ）资源占用，并通过调优 PTX 指令集和自动调整通信数据块大小，显著减少了 L2 缓存的使用及对其他 SMs 的干扰。 l 采用 FP8 混合精度训练技术，不仅极大地加快了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。基于低精度训练领域的成熟经验，开发人员构建了一个适用于 FP8 训 练 的混合精度框架，其中大部分计算密集型任务以 ：模型效果随模型规模指数增加而线性提高。据 OpenAI 发布的论文《 Scaling laws for neural language models 》，模型性能极大依赖训练规模，模型参数、数据集大小以及用于训练的计算量增 加 可以达到减少模型损失，增加大模型性能的效果。 l “ 涌现 ”能力：随着训练规模不断增大 ，大模型将产生质变 。据《 Emergent Abilities of Large 16% 上升到 29% 。对于企业来讲，对于生成式 AI 的支出亦将经历不同阶段的 重点，例如 2024- 2025 年，支出主要集中在生成式 AI 基础设施建设； 2025-2026 年，支出重点用于推进生成式 AI 平台与解决方案建设； 2027 年及以后，支出 重点着力于生成式 AI 服务。 图： 2023-2028 年中国生成式 AI 与 整 体 AI 市场规模预测（亿美元） GenAI

口岸信息化领军者，“AI+行业”多领域拓展 盛视科技是国内口岸信息化领域的龙头企业。公司率先提出“智慧口 岸”理念并付诸实践，将人工智能等新一代信息技术应用于口岸领域， 首创了多项口岸智能查验产品，开创了口岸旅客查验、车辆查验及卫 生检疫等领域智能查验的先河，推动国内口岸信息化发展。同时，公 司持续推动 AI 与行业的深度融合和在更多场景的落地应用，例如智 公司设立海外事业 部，并携手华为以中东为起点迈向海外市场。2021 年，公司设立海 外事业部，并计划在海外成立子公司，以贴近目标市场，持续搭建和 完善海外营销网络。公司联合华为针对海外市场推出多个适用于口 岸、机场、交通、港口、园区等多行业场景的产品和解决方案，共同 打造的 5G 智慧港口联合解决方案已成功在阿曼某港口上线运行。中 -33% -23% -13% -3% 7% 17% 27% 、 陆路口岸、水运口岸，业务涵盖边检和海关（含原检验检疫）等出入境旅客、货物及交通运 输工具的智能通关查验和智能监管等，提升旅客通关效率、查验管控效率。 2）智能交通：以智能分析算法为基础，重点应用于车辆违法取证、智能识别抓拍、实施预 警反馈等实战业务，从而满足交警、治安、刑侦等警种部门在交通管理、维护社会治安、侦 查破案等警务工作中的需求。 3）智慧机场：智慧机场自助系统包括自助值机、自助托运、自助安检、自助登机、中转通

由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 大量数据训练提高了模型的准确率，并可以应 用于多种任务中 针对性的解决方案 更适合解决金融行业的具体问题，与行业需求 和合规性要求相匹配 可迁移性强 在数据量较少的特定任务上，通用模型也可以 通过微调进行有效的迁移学习，大大减少模型 的训练时间和计算资源 型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ，以 及 A I 编 程 助 手 AmazonCodeWhisperer 。 Tita n 系列模型分为用于内容生成 的文本模型 Titan text 和可创 建矢量 嵌 入 的 嵌 入 模 型 Titan Embeddings 。 此外 ，基 于自研推理和训练 AI 芯片 的最新实例 AmazonEC2Trn1n 日，阿里云宣布 通义千问大模型已首批通过备案。 10 月 31 日，阿里云正 式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0 ， 8 大行业模型同步 上线。通义千问 2.0 专业维度上的能力较强 ，可应用于相对 专业复杂场景 ，例如金融、医疗、汽车等垂直专业场景。 数据来源：中文语言理解测评基准 CLUE ，东吴证券研究所 2.3. 国内 通用大模型案例，多家企业推出相关产 品 vivo

整合内部制度文件和案例库 ， 生成标准化培训材料 ，辅助新员工快速掌握合规流程。 科技赋能风控 ，保障行业稳健发展。部分券商已具有更加前瞻性的风险管理意识 ，将金融科技逐渐应用于全面风险管理工作。兴业证券将 AI 应用于合规问答与敏感信息防护 ，通过本地化部署的“燎元智能助手”（基于 DeepSeek 大模型） ，实现合规问答自动化 ，例如实时解答业 务人员关于反洗钱、信息披露等合规问题 ，并结合隐私计算技术 潮。截至 2025 年 3 月 ，数十家头部证券科技公司已完成 DeepSeek 的本地化部署或深度集成 ，覆盖智能风控、精准营销、客户服务、数据科学等核心业务场景。 风控与合规优化：将模型应用于反欺诈识别、风险预警及合规审核，强化业务安全性。 运营提效创新：借助 DeepSeek 的代码生成与数据分析能力，推动内部流程自动化与决策智能化。 智能交互升级：通过 DeepSeek 2 月 中科金财 通义千问 智能客服 / 合规助手 / 金融语义解 析等 持续开展大模型合作 2025 年 2 月 数禾科技 DeepSeek 智能获客 / 风控 / 客服 / 贷后管理 逐步应用于核心信贷场景 2025 年 3 月 九方智投控股 DeepSeek 智能投研 / 投顾 /AI 数字人 “ 科技 + 投研”双轮驱动战略 2025 年 4 月 恒生电子 DeepSeek 投研 /

前于服务业整体的信息化水平，把旅游业发展成为高信息含量、知 识密集的现代服务业，建成覆盖旅游基础信息数据库和旅游基础信 息资源交换和共享平台技术已较为成熟，能够为项目的顺利实施提 供技术支持。这些都逐渐广泛应用于智慧旅游建设管理、服务与营 销多方面，并在全国各地有很多成功案例可借鉴，在此基础上，XX 区智慧旅游建设项目可以更加完善进步。主要应用的技术有： 1.云计算 云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心 GIS 的应用，用户可以在互联网 上浏览、查询、分析与空间位置有关的各种信息，如民生、旅游、 交通、餐饮、天气等；通过三维建模向用户提供网络虚拟地理环境 服务，实现虚拟旅游。GIS 在旅游方面可以应用于停车场、景点、 道路交通管理等，并通过手机终端、车载终端、Pad 等多种形式实 现智能分流。 系统主要功能区域包括地图操作区域、图形展示区域、鹰眼显 示区域和图层操作区域；主要功能有地图基本操作、地理信息查询 系统充分利用网格内数量可观的信息资源,为用户提供一条方便、 快捷的数据服务途径。包括以下主要模块: 建立模块、信息服务模块 和运行模块。 信息服务模块：信息服务架构是整个系统架构中的重要组成部 分。用于管理和维护系统中的元数据, 处理的信息主要是对集成环境 105 中各种资源、服务和主体的描述。 建立模块：建立模块主要功能是通过建立环境建立系统中所有 相关资源节点的相关信息，建立相应的通信机制和连接策略。利用

生态环境部 全国碳排放权交易市场首次扩大行业覆盖范围工作正 式进入实施阶段 《全国碳排放权交易市场覆盖钢 铁、水泥、铝冶炼行业工作方案》 ����年�月 中国人民银行、金融 监管总局、证监会 统一适用于各类绿色金融产品，加强项目识别与标准 对接，自����年��月�日起施行 《绿色金融支持项目目录 （����年版）》 ����年�月 中共中央办公厅、 国务院办公厅 中共中央办公厅、国务院办公厅首次针对全国碳市场 动企业绿色转型，并促进产业链协同减排。另外，园 区创新“能源诊断+设备改造”服务，建立跨部门能 耗监测机制，降低园区整体能耗水平。同时，园区加 强安全与环境保障体系建设。累计投入�.��亿元用于 安全环保改造，盘活��幅存量地块，三轮环境综治关 停��家“两高一低”企业，腾退土地����亩，两轮安 全提升行动后获评国家D类化工园区。园区建立技改 奖补政策，孵化创新与废料回收等产业链服务，以定 环布落”，依托该平台启动规模化废旧布草回收工作。 锦江之星、白玉兰等品牌已有���家门店上线，共计回 收酒店废旧布草�,���.�千克并进行资源综合利用，其中 废毛巾类布草共计���.�千克，用于制造可循环纤维； 废旧床品布草回收量共计�,���千克，用于制造再生涤 棉纱线。����年该项目总体减少了���,���兆焦耳的能 源消耗，减少温室气体排放��,���千克二氧化碳当量。 公司未来将通过数字平台的持续优化迭代，对内建立标

本标准适用于大中型体育场馆的智慧化建设、改造以及日常管理，小型及其他类体育场馆可参照使 用。 注：在不引起混淆的情况下，本标准中的“大中型体育场馆”简称为“场馆”。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本标准必不可少的条款。其中，注日期的引用文 件，仅该日期对应的版本适用于本标准；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于 本标准。 云运维管理接口技术要求 YD/T 3337 面向物联网的蜂窝窄带接入（NB-IoT）终端设备技术要求 YD/T 3548 通信运营企业能耗计量与管理系统技术要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 大中型体育场馆 large and medium-sized stadiums 拥有3000座以上室内健身场地或10000座以上露天健身场地的体育场馆。 3.2 物联网、5G通信、大数据、人工智能、数字孪生等现 代信息技术，形成体育场馆即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管等功能为一体的新型 建设和运行管理模式。 4 缩略语 下列缩略语适用于本标准。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用编程接口（Application Programming Interface） AR：增强现实(Augmented