有一百万或更多的城市中人口在1975年增长了大概5亿，到2025年城市人口将增长到20亿。 可以看出，城市在21世纪里已经担当了中心的角色。他们拥有更大的经济力量，发挥更大的 政治影响，不断地利用更先进的科学技术来增强城市的发展和运行能力。 • 如今世界经济是以城市为中心的全球一体化的和以服务为基础的经济 Source: IBM Institute for Business Value analysis 使它们更充分并且有效地工作，也就是更加智能。 • 智能的城市可以使它们的系统具备有效的运行方式，具备系统内部间相互关联性和具备系统 的智能化 不断发展的信息和通信技术意味着城市在更广泛领域可以得到的这些新科学技术带来的好处。 • 一个城市系统的数字化意味着把整个工作系统转变成一定的数据，从而使整个系统具有 可计量性。到2010年可能每一个人类将拥有有10亿晶体管，我们将步入数字化时代。 • 系 信号转化成信息。 • 智能涉及到有能力使用所构建的数据，建立行为的模型或者把数据结果转化成有用的 信息，进行信息传送。 • 更智能的城市转变他们的系统和他们“系统中的系统” 一个更智能的城市能够利用科学技术去转换它的核心系统并且能从它有限的资源里获得 最大的优化。以一种更智能地利用资源的方式将大大的推动创新，因此智能系统在巩固竞争力 和经济增长中是一个非常重要的因素。投资于一个智能的系统，并通过这种可持续地利用资源

育发展的核心地位。欧盟委员会呼吁大力推动数字教育，全方位推进 教育数字化的具体落实，为欧盟公民提供更全面高效的数字技能。 日本教育数字化致力于推动“人”的全面均衡发展。一方面，日 本加强教育基础设施建设，日本文部科学省在体系建设、规格统一、 硬件更新等多个层面采取了多项举措：建立教育数据标准化体系，统 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 3 一内容与技术的规格，确保数据流通无阻；向中小学开放了高速学术 配有电子白板等多媒体设备。此外，一些幼儿园还建设了全园局域网、 办公平台等，利用算力技术手段开展了学籍、考勤、资产、课程教学、 幼儿成长档案等管理以及教育教学评价，促使各项教学活动的实施更 加便捷、高效、科学、规范。学前教育算力资源和应用场景日益丰富， 算力赋能学前教育从视、听、触等多种角度呈现知识，可以拓展幼儿 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 9 课程“直接经验性”的边界，提高学习兴趣和认知效率。例如，教学 大”或“很 大”帮助。许多园所利用公众号等交互平台加强家园之间的信息共享、 互动与交流。 算力在学前教育学段中的应用仍存在整体规划以及协同方面的 挑战。一方面，算力赋能学前教育缺少整体规划与科学指导，目前， 学前阶段应用算力技术的目标任务、实施要求和落实举措不够明确和 具体，缺少一体化设计、统筹推进的算力赋能学前教育顶层规划。此 外，对算力赋能的理解与定位不同，以及技术资源、环境条件等差异

实现。中国联通助力杭州临平打造杭州市数据要素流通可信协作运营中心，以“数 据加工工厂+数据融通市场”路径，结合杭州市数据交易所形成“前店后厂”的 公共数据协作运营模式，构建以多元资源、多模生产、数商运营、科学计费为特 色的“公共数据+行业数据”的数据要素融合创新运营平台，建成浙江省内目前 唯一落地、具有多元数据开发利用能力的可信数据操作空间，成为全国首个通信 行业数据要素协同创新中心。 （四）六大领域推进全域数智转型 功能。中国联通城市经济运行大模型是国内首款针对经济领域的行业大模型，已 - 15 - 通过中央网信办深度合成服务算法备案，能够高效获取精准、系统的经济知识， 快速捕捉经济变化信号，提前预测经济增长趋势，提升应对经济波动的科学性和 前瞻性，助力地方经济平稳健康发展。 低空经济。中国联通针对当前城市监管效率低、空域资源利用率不高、无人 机飞行活动监管能力薄弱、低空数据流通共享困难等核心问题，根据城市管理部 门的低空 能设备数据，实现对园区碳排放的精准核算和实时监管，为园区提供精细化管碳、 精准化算碳的有效抓手；三是面向园区企业打造能碳调度一体化平台，实现园区 企业用电用能的集约化管理和合理化调度，为园区企业提供科学、合理的碳排放 管理和能源管理调度方案。四是打造智慧楼宇数字化能碳解决方案，面向园区内 的办公楼宇等建筑空间领域进行应用场景挖掘和研发成果推广，深度挖掘楼宇综 合能碳与设备数据，实现楼宇能碳的综合管理。截至目前，中国联通已在全国范

在人工智能、大数据等技术快速发展的影响下，算力竞争已演变为涵盖政策 引导、技术突破、产业生态构建、应用赋能、人才支撑、能源保障等多维度的综 合能力体系博弈。政策层面的战略规划为算力发展锚定方向，决定了资源配置的 优先级与发展路径的科学性。技术创新是算力提升的核心动力，直接推动算力规 模与效率的迭代升级。产业生态的完善程度影响算力要素的聚合效应，从核心软 硬件研发到应用场景落地的全链条协同，构建起算力发展的良性循环。应用场景 探索等前沿科技领域的决定性作用，成为衡量一个国家尖端研发实力的关键标尺。 在全球战略层面，算力已演变为与石油、稀土同等关键的战略资产，其主导权直接 关联国家在全球秩序中的话语权。美国通过《芯片与科学法案》掌控全球70%以上高端 AI芯片产能；中国依托“东数西算”工程加速国产替代，以占全球33%的总算力规模构 建全国一体化网络；欧盟借《欧洲芯片法案》争夺尖端制造主导权。兰德公司报告警 示， 进节点推进，而是积极拥抱芯粒技术和先进封装，通过异构集成不同工艺、不同功能的 模块来突破性能瓶颈、优化功耗并提升良率与成本效益。开放互连标准如UCIe的推动正 加速这一生态成熟。同时，针对AI训练推理、科学计算、边缘处理的专用芯片和领域特 定架构将日益成为主流，推动数据中心服务器向CPU+GPU+DPU/IPU+AI加速器的深度异构 融合架构演进。服务器层面，为解决内存瓶颈和散热挑战，存算一体或近存计算的探索

电，中远海控港口在控股码头大力发展分布式光伏，利 用码头现场的建筑屋顶建设光伏电站，为港口提供清 洁电力。在航行节油举措方面，中远海控集运制定了 减速计划，通过强化与船舶以及境内外港口、码头等 各方的协调，科学合理安排航运班期，尽量减少船舶 在港口的停留时间，避免加速赶班而超耗燃油。 中远海控通过绿色能源使用、绿色船队建设、绿 色码头建设以及航运节能等多措施，有效降低温室气 体排放与能源消耗。公司在降碳绩效上持续改善，正 值”基底。在生态产品供给方面，漕泾镇设立上海市首 个村级河长制工作站，推进河道整治、积极治理水环 境。在污染防治方面，镇域PM�.�浓度保持全区低位， 空气质量优良率超��%。在土壤修复方面，实施科学施 肥、绿肥深翻及低效用地土壤检测修复，管控面源污染 风险。 漕泾镇积极推动产业升级和绿色高质量发展。通过 开展生态农业，发展循环水养殖、乌鳢提质蓄养等项 目，形成“生产+加工+文旅”模式，打造“漕海一粟” 能集团逐步形成协同创新格局，系统企业打破产业板块 界限，在省部级重大科技创新项目中，联合开展重大项 目攻关，取得较好效果。����年，高效能特种电缆技术 全国重点实验室获科技部批准重组，申能系统企业分获 上海市科学技术进步奖、机械工业科学技术进步奖等， 体现了申能以数字化转型和科技创新引领企业治理能力 提升，助力新质生产力发展的实践创新。 上海环上大科技发展有限公司是一家由宝山区政府 与上海大学联合设立的平台公司，负责环上大科技园的

总论 1.1 项目概况 1.1.1 项目名称 XX 市 XX 区智慧旅游建设项目。 1.1.2 项目承办单位 XX 市 XX 区旅游局。 1.1.3 可行性研究报告编制单位 中国科学院地理科学与资源研究所。 1.1.4 项目建设地点 XX 市 XX 区旅游局及区内示范景区。 1.1.5 项目建设内容和规模 项目建设内容包括 XX 市 XX 区旅游局旅游综合管理平台、旅游 公 《XX 区创建“XX 省智慧旅游试点区”工作方案》，XX 市 XX 区 旅游局，2016。 5 其他相关法律、法规、文件和技术规范。 1.3 可行性研究范围 可行性研究的根本目的是实现项目决策的科学化，避免投资决 策失误，提高项目开发建设的社会和经济效益。 可行性研究的主要内容： （1） 项目提出的背景及建设的必要性 （2） 建设现状及问题诊断 （3） 项目建设可行性分析 （4） 项目建设实践及需求分析 化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建 一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息 壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好地用信息化手段感知社会 态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策。 2015 年 9 月，经李克强总 理签批，国务院印发《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的 通知》（国发〔2015〕50 号），提出旅游服务大数据建设的主要内 容是“要求建立旅游投诉及评价全媒体交互中心，实现对旅游城市、

：通过分级资质认证和阶段性培训 ， 可以针对员工进行专项分类培训。 u 激励员工积极性 ：通过绩效评估和资质认证升降级 ，激发员工工作积极性和主动性。 u 优化人力资源配置： 帮助项目更准确地了解员工能力 ，科学进行人力资源配置管理。 u 建立良好的企业文化 ：建立公平、 公正、 竞争与合作并存的文化 ，有利于项目长期发展。 坐席五级数字资质认证体系 搭建一线坐席数字化资质认证体系 星级 客服 ，提供个性化的培训课程。 u 激励员工成长 ：通过设定不同级别的培训目标 ，激励员工不断学习和提升。 u 提高培训效率 ：避免一刀切的培训方式 ，提高培训的效率。 u 优化人力资源配置： 更精准了解员工能力 ，更科学地进行人力资源配置管理。 搭建一线人员（技能 + 管理） 培训体 系 技能 + 管理 培训体 系 培训 效率 激励 成长 个性 培训 提升 能力 掌握 技能 资源 配置 员工 成长 职级 效评估→定期评估 搭建一线人员（技能 + 管理） 培训体 系 五级 主要目的 u 提升员工能力 ：项目可以获取优秀员工的工作方法和成功经验 ，提升全员工作能力。 u 优化人力资源配置： 更科学、 更合理配置资源 ，如晋升、 岗位调整。 u 激励员工积极性 ：追踪体系也是一种激励机制 ，激发工作积极性和工作热情。 u 提升企业竞争力 ：项目可以及时发现和培养优秀的人才 ，提升企业核心竞争力。

智慧城市代表了“新常态”下城市转型发展的趋势 智慧城市建设必要性：新型城镇化发展要求  新型城镇化要求城市建设在产业、低碳、智慧、绿色和管理水平方面 得到全面提升，必然需要在传统的空间统筹中融入多学科的科学技术 方法。  从城市现实和具体问题出发，以“以人为本”和“市场主导”为指导原则， 建设出真正更好的让市民安居乐业的智慧城市  智慧城市建设是新型城镇化的发展要求 《国家新型城镇化规划（ 项目作为所有政府信息的贮存库 • 目前 data.gov 上公开的数据集已达 191,836 个，主要涵盖的数据群 包括农业、商业、气候、消费、生态、教育、能源、金融、卫生健 康、政府、制造业、海洋、公共安全、科学研究等 纽约开放数据网站 国际案例：韩国通过开放数据推动智 慧城市建设 韩国智慧城市建设注重积极推进公共数据的 开放，通过市政府官网和手机应用为市民提 供高品质的信息服务，建立用于大数据分析 的基础设施，目标是建立让市民满意的智慧 城市面貌的。在海量数据的可视化和实时展示上有比较深入的尝试 与探索。 智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  城市数据运营 同衡案例：某市市委城市问题大数据分析研究 利用互联网大数据进行城市问题分析，为市领导提供科学分 析支撑的城市问题研究报告，涵盖主题包括房价、职住平 衡、交通等重点城市治理议题。 同衡案例：北京西城 - 清华同衡数据实验室 (Urban Data Lab,UDL) 开放数据平台，与地方政府和数据企业、研究机构合作

强化学习奠基人获得2024图灵奖 3月5日公布了ACM图灵奖获得者 Andrew Barto（MIT教授） 和 Richard Sutton（强化学习之父，阿尔伯塔大学 教授，DeepMind科学家） ◼ 强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在 什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 折扣因子 （Discount Factor） 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 认知智能不断超越 AIME 数学竞赛 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 Codeforces 编程竞赛 数学能力 科学能力 软件工程能力 编程能力 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新质生产力 = （科学技术革命性突破+ 生产要素创新性配置 + 产业深度转型升级） × （劳动力+劳动工具+劳动对象）优化组合 二、金融智能：研究实践 数据 算力 模型 应 用 浙江大学人工智能教育教学研究中心

半导体技术创新中心，构建 了“产学研用”一体化创新平台，推动第三代半导体器件在智能制造与新 能源装备领域的应用转化，已促成数十项核心技术成果实现产业化，带动 园区上下游企业的转型升级。上海张江科学城依托合成生物学国家实验室， 建立了跨学科联合攻关机制和中试平台，为园区内生物医药企业提供从技 术验证到工艺优化的全过程支持，加速了一批前沿生物技术的产业化落地， 有效提升了园区在高端医疗与生命健康产业的竞争力。 展提供科学的 预测和决策依据。通过强化经济运行的预测能力，园区能够提前识别潜在 的经济风险和发展趋势，实现监测预警功能，确保产业发展需求的及时响 14 应与资源的合理配置。如鹰潭高新区打造经济运行监测平台，实现了产业 数据的高效获取、分析与预测。平台通过采集企业非敏感数据（如订单编 码、设备能耗等）进行实时监测，采用多维数据融合处理和大数据分析模 型，为经济趋势预测提供了科学依据。同时，园区根据不同主题和数据类 视觉、语音识别与合 成等多种模态接口与用户、数据和外部系统进行交互，并能集成和赋能广 泛的智能化场景，包括智能客服、文档理解与生成、代码辅助、数据分析 与洞察、个性化推荐、图像/视频内容创作、科学模拟等，并具备持续学 习与自我优化的潜力。 AI/大模型能力可用于高效实现信息获取与知识沉淀、流程自动化与 效率提升、创意内容生成、复杂决策辅助、个性化体验增强、跨领域知识 融合与创新突破等多种智能化转型目标。