1 我国先进制造业集群培育的战略 部署 世界级先进制造业集群的典型特 征 世界级先进制造业集群的推进路 径 2 一、我国先进制造业集群培育的战略部署 3 “ 十四五”规划纲要 培育先进制造业集群 ，推 动集成电路、航空航天 ...... 医药及医疗设备等产业创 新发展。 党的十九大报告 促进我国产业迈向全球价 值链中高端 ，培育若干世 界级先进制造业集群。 界级先进制造业集群。 n 拥有一批具有国际竞争力和影响力的先进制造业集群是制造强国的重要标志。 近年来 ， 美国、 日本、 德国等发达经济体均制定了相应的发展战略和支持政策 ，推动优势领域制造业集群发展壮大。 n 党中央、 国务院高度重视先进制造业集群工作。 党的十九大以来 ，相继出台多个政策文件 ， 对培 育集群工作进行系列部署。 党的二十大报告 加快发展数字经济 ，促进 数字经济和实体经济深度 融合 融合 ，打造具有国际竞争 力的数字产业集群。 党的二十届三中全会 加快推进新型工业化 ，培 育壮大先进制造业集群。 我国先进制造业集群培育的战略部署 4 《关于加快发展先进制造业集群的意见》 ， 明确了集群工作的重点任务， 是开展集群竞赛和谋划落实集群工作的重要参考 ， 总体可以归纳为“一个

个国家，占比 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，能够反映出全球数智化 发展的普遍规律与差异化路径。 研究显示，各国由于资源禀赋和发展阶段的不同， 数智化发展道路呈现多元模式。有的国家依托先进 基础设施推动技术普惠，有的则通过支柱产业的数 智化转型实现跨越发展。我们期待通过 GDII 指数， 帮助各国清晰定位自身现状，识别优势与短板，从 而制定更加精准的产业策略，在数智化浪潮中稳健 可行的洞察，从而支持战略决策，推动可持续的数 智化转型。 国家数智化发展差异化表现 » 高收入国家 数据生成、应用和人才与生态方面表现卓越， 但在扩展数据存储和增强处理方面仍旧面临挑 战，其重点是加强可持续发展并建设先进的计 算基础设施。 » 中高收入国家 数字成熟度存在显著差异。部分国家在数据应 用方面处于领先地位，但受制于政策碎片化和 基础设施投资不均衡，许多国家在数据生成方 面仍旧处于落后地位。 5G覆盖 国际互联网带宽 国家骨干 互联带宽 联接 广度 人均算力规模 企业 云化率 人工智能 应用 渗透率 数字化 应用规模 绿色数据中心 容量 人工智能 Token消耗 存储规模 先进存储规模 业务连续性与 容灾覆盖率 云服务投资 计算 企业 存储 数据处理与存储 数据传输 数据应用 人才与生态 数据生成 数字能源 政策 移动数据流量 ICT 总投资 固定宽带

是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。明确新阶段要 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，要把产业发展的 基点放在创新上，围绕推进新型工业化和加快建设制造强国、 网络强国等战略任务，加快建设以科技创新为引领、先进制 CCID D CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 3 造业为骨干的现代化产业体系，形成与新质生产力相适应的 近平总书记关于推进新型工业化、建设制造强国的系列重要 论述，完整、准确、全面贯彻新发展理念，遵循新时代新征 程推进新型工业化的基本规律，坚持以高质量发展为主题， 以科技创新推动产业创新，以人工智能推进数实融合，加快 构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，坚定不移推进 制造强国建设，推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现 代化同步发展，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。实 践中把握三个基本原则： 一是统筹高质量发展和高水平安全。以科技创新推动产 协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动发展方式根本性变 革。 三是发展新质生产力并形成与之相适应的新型生产关 系。加快发展新质生产力的同时，必须进一步全面深化改革， 完善新发展阶段产业政策，推动各类先进优质生产要素向发 展新质生产力顺畅流动。推进高水平对外开放，深化产业国 际合作，打好扩内需稳外贸的政策“组合拳”。 到 2030 年，产业科技创新能力大幅提高，重点产业链 自主可控水平显著增强，优势行业形成全球创新引领能力，

引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 小型金融机构，都可以通过部署 DeepSeek 技术实现业务的智能化 升级，提升运营效率并降低风险。 通过以上技术特点和应用场景的描述，可以看出 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日

日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 风险，并发出预警信号。 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的 数据处理能力和高效的算法模型，已在多个行业展现出显著的应用 价值。其核心技术包括深度学习和自然语言处理，能够快速分析复 杂数据并提供精准的预测与决策支持。在水利工程领

深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 、联合研 发 、试 制工艺优化等关键环节提供强大的数据支撑和先进 的智能 算法支持 。通过模型的应用， 有效缩短新材料研 发周期， 降 低研发成本， 提高研发效率和创新能力， 推动 新材料研发从 传统的试错模式向数据驱动的精准创新模式 转变 。预计在数 通过产业协同促进， 实现原材料供 应与电池生产的 精准对接， 提高电池生产效率 20% - 30%， 降低生产成本 10% - 15%。 2.2.4 数据安全保障 构建完善的数据安全管理体系， 综合运用先进的数据加密 、 访问控制 、 区块链存证等技术手段， 对数据在采集 、存 储 、 传输 、使用等全生命周期进行全方位的安全防护 。建 立严格 的数据安全管理制度和规范， 明确数据所有者 、管 务能力 。持 续优化数据空间的性能和用户体验 ，推动数据空间不断发 展 和完善， 确保建设工作稳步推进， 取得实效。 3.2 建设原则 3.2.1 安全性原则 将数据安全置于首位， 采用多重先进的安全防护措施， 构建 全方位的数据安全保障体系 。在数据存储环节， 运用加密算 法对敏感数据进行加密存储， 防止数据被窃取或篡改；在数 据传输过程中， 采用安全的传输协议， 确保数据传输的机密

AI 数据库、 AI 模型、 AI 开放平台等在内的多种 AI 产品 • 基于 AI 产品矩阵可以通过打包或定制化服务等方式助力 AI 产业化、产业 AI 化和政府治理智 能化 • 基于先进的 AI 算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 自动机器学习平台 内存 配额策略 计算 负载均衡 共享超分 虚拟化 容器化 算力集群 智能网络 智能存储 算力聚合 RDMA 智能管理 软 件定 义 网络 软 件定 义 存储 ASIC 软件生态 先进 多样 成熟丰富 识别检测 语音交互 AI 芯片 自动驾驶 机器人 智能制造 医疗影像 无人商店 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 方案变得尤为重要。需要有配套的智算中心作为支撑， 实现农林感知数据的大规模存储 ，借助强大的算力支持 农林数据的高效计算、训练和推演 ，最终实现快速和智 能化的农林生产决策 智 慧 物 流 智慧物流产业的发展需要应用先进的 AI 算法、软 硬一体的机器人产品与操控系统和整仓集成的完整生态。 通过 AI 技术从图像和视频数据里获得高层次、可理解的 信息 ，智能区分人和物 ，并能在 50% 变化率动态场景里 稳健安全运行

国内从事湿电子化学品研究生产的企业有 40 多家 ，但 目前 缺乏在多个品种均拥有较高市场占有率的龙头企业 ， 各企 业优势产品相对单一；部分企业尽管品种较多 ，但 拳头产 品有限 ，特别是在集成电路先进制程产品上较境 外企业相 比， 尚有较大差距。 低端湿电子化学品应用领域 ( 太阳能电池 、分立器件 等 ) ， 参与者基本是国内的湿电子化学品生产企业。 高端湿电子化学品主要由国外厂商垄断 集成电路对湿电子化学品需要不断提高 对于湿电子化学品而言 ，金属杂质含量 、颗粒控制粒径及数量是影响电子信息产品成品率 、电性能及可靠性的关键因素 ，亦是评价产品品 质的 重要技术指标 。产品技术水平的先进性主要通过国际通用的标准等级进行评价 ，并通过产业化成果和客户认可情况验证 。国际半导体设 备与材 料组织（ SEMI ）根据湿电子化学品在世界范围内的实际发展情况按品种分类制定了多个指导性标准。 我国集成电路行业湿电子化学品需求量占比相对较低 湿电子化学品下游应用领域包括集成电路 、显示面板 、太阳能光伏等行业 。我国集成电路行业湿电子化学品需求量占比相对较低 ，主要是 由于 我国集成电路产业技术水平和产业规模与世界先进国家和地区还存在一定差距 ，而我国显示面板与太阳能光伏行业经过多年持续发展， 已成为 全球最大产业基地之一 。根据中国电子材料行业协会数据 ， 2021 年全球湿电子化学品应用于集成电路行业

供应链业务副总裁兼首席研究官 Christian Titze 表示：“今年的趋势凸显了供应 链中互联互通和智能化的变革潜力，使领导者能够提升运营效率和适应能力。通过评估和整 合代理人工智能和智能仿真等先进技术，企业可以实现特定目标、促进创新并获得长期竞争 优势。” 本文首先概述 Gartner 2025 年顶级战略性供应链技术趋势， 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以后的顶级战略性供应链技术趋势。最后回顾了 重大的影响。 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 （见图 年，全球多模态用户界面市场规模达 195 亿美元，预计 2024 年至 2032 年的复合年增 长率将达到 16.5%（见图 4）。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的兴起已成为市场变革 的动力。这些先进的算法可以分析和处理来自语音、触觉、手势甚至面部识别等多种模态的 数据。AI 模型使设备能够更准确地解读人类行为，从而实现更流畅、更直观的交互 图 4：多模式 UI 市场规模（来源：GMI【6】）

图5。人工智能的故事是一个不断增长和同质化的过程 来源：关于基础模型的机会和⻛险 基础模型对机器⼈的影响深远。它们可以接收任务描述，将其转换为可执⾏代码，然后通过机 器⼈将其转化为物理动作。这种能⼒可以使更多⼈接触到先进的机器⼈技术。 2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯智能技术，以增强机器⼈感知、解释和与环境互动的能 ⼒。这种⽅法涉及不同⼈⼯智能能⼒的融合。这种融合⼤于各部分之和，解决了早 期模型的局限，这 图6. 人工智能的故事是逐渐出现和同质化的 来源：关于基础模型的机遇与⻛险 ⼈⼯智能中的多模态概念在过去⼀年中得到了极⼤的主流关注，随着OpenAI的G PT-4和Google的Gemini等先进模型的开发。 早期的⾃然语⾔处理（NLP）模型经常在上下⽂⽅⾯遇到困难，导致句⼦缺乏 连贯性和微妙之处。这在开发能够理解并回应复杂指令或进⾏有意义互动的机 器⼈时是⼀个重要障碍。 2020年，O 器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难以置信的机遇，但也引发了购买AI-enabled机器⼈的潜在买家的担 忧。 ⽽⽆线更新和⾃我维护的概念提供了有希望的解决⽅案。 投资者担⼼，随着更新、更先进的模型的发布，他们的投资很快就会过时，这可能会阻碍 AI-enabled机器⼈的采⽤。 幸运的是，OTA更新为这个问题提供了⾼效的解决⽅案，使机器⼈能够在不需要进 ⾏物理修改的情况下获得新功能、增强和改进。