民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 311。基于通话录音，该热线及时记录市民反映 的问题，并将录音的内容进行分类和整理，分析出不同的问题类型，并将这些问 题反馈给政府的各个部门，供其及时出台相关政策，针对性地解决问题。纽约、 巴黎、芝加哥等多个城市相继模仿达拉斯成立 311 热线呼叫中心，构建公众与政 1 Welsh W. Integrators 征，表现为多条热线沟通、一个总台受理、处置多种事项，或者是一条热线沟通、 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大 模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、 反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极 大强化了政府部门间的整体联动性。

民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 311。基于通话录音，该热线及时记录市民反映 的问题，并将录音的内容进行分类和整理，分析出不同的问题类型，并将这些问 题反馈给政府的各个部门，供其及时出台相关政策，针对性地解决问题。纽约、 巴黎、芝加哥等多个城市相继模仿达拉斯成立 311 热线呼叫中心，构建公众与政 1 Welsh W. Integrators 征，表现为多条热线沟通、一个总台受理、处置多种事项，或者是一条热线沟通、 一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数 据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其 “用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为 政务热线系统的深层本能和基础能力。 三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大 模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、 反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极 大强化了政府部门间的整体联动性。

ith-llms/ 随着模型尺寸逐渐增大，预训练阶段参数 Scaling Up 带来的边际收益开始递减；如果想要深度提 升模 型推理能力和长程问题能力，基于 RL 的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生 成 式方法和扩大参数规模，那么在数学推理任务上带来的收益不会太大。所以需要寻找额外的 RL 环境中进行探索 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式 所束缚。 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 一些 工作利用小模型复现 Aha Moment 得益于大规模 RL 和高质量推理数据）； 大规模强化学习加持： GRPO 对于强化学习训练的优化； 规则化奖励： 绕过奖励攻陷问题，但是得益于推理问题可以进行自动化标记和验证 （ Self-Automated Verification and Annotation) ，这是与一般聊天和写作请求任务不同的； DeepSeek-R1 Zero

-全年在交易平台注册的主体数量接近130万家，其中售电公司数量达5229家，零售用户数量达114.9万家。 -零售市场建设深度拓展，国网经营区内5个电力零售市场试点全部开展结算试运行。 （一） 22 ◼ 国网市场存在问题： 1.新能源参与电力市场： -新能源快速增长凸显系统调节能力不足，其随机性、波动性、间歇性等特点，导致电力电量平衡难度加大，新能源消纳和电力保供面临更大压力。 -部分地区省间送出能力与新能源装机不匹配，影响新能源利用率。 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 23 ◼ 国网市场存在问题： 5.储能发展： -储能的大规模发展对系统调度运行、电力市场设计等方面提出新的要求。 -需要通过完善市场机制和调度规则，激励储能的灵活调节能力，提高储能的利用效率和经济效益。 6.新型经营主体： -微电网、虚拟电厂、负荷聚合商等新型经营主体参与市场面临认定、计量、结算等问题。 -需要通过明确市场主体地位、完善计量结算机制、提供 -需要通过完善容量保障机制、激励发电侧投资、优化资源配置等手段，确保电力供应的可靠性和稳定性。 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 24 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 ◼ 国网市场存在问题： 9.省间省内市场衔接： -省间与省内市场、中长期与现货市场、电能量市场与辅助服务市场等市场衔接机制仍需进一步完善。 -需要通过加强市场规则设计、优化市场运营机制、提升市场协同能力等手段，实

。 面对业务和技术发展新需求，越来越多的企业开始在已有云设施之外，规 划、建设新的云环境，利用技术的更新和IT架构的迭代，获得新的发展动 力，并通过引入新的合作对象，解决企业当前云环境下存在的问题。多云策 略已经在企业众多应用场景中实现了深度普及与广泛应用，成为企业重要的 云发展战略组成部分。IDC多云战略调研发现：目前，��%的中国企业已经构 建多云/混合云环境，被访企业平均拥有�个公有云服务商，�个私有云服务 年来引领技术变革的一颗超级新星，正在引 发各行业领域的“智能革命”，并逐渐成为 创造价值的主要来源。生成式人工智能的早 期应用展示了其在创意艺术、内容和代码生 成以及个性化推荐等领域的潜力。从改善客 户体验到创新性解决问题，有效利用生成式 人工智能的力量并驾驭其相关的复杂性，有 可能塑造行业的未来并推动人工智能驱动世 界的进步。 IDC数据显示，全球企业生成式 人工智能支出规模将从����年 的���.�亿美元增长至����年的 数字商业模式依次为：D�C（直 接面向消费者，Direct to Consumer）模式、构建行业生 态数字生态系统、API货币化、 提供即服务模式和数据货币化。 面对持续变化的新技术、新环境、新问题，企业正在结合自身成长的阶段特性， 借助数字化、智能化的强大赋能作用，一方面稳固成熟业务发展，另一方面不断 寻找新突破点，持续打造第二、第三增长曲线，形成高质量发展的良性局面。 �� �.�

革，岗位技能将被重塑， 人才需求结构也发生显著的变化，企业对于数字化人才的要求和需求也在提升，如何培养一支 为企业赋能的数字化人才队伍成为企业转型发展的关键。 但是，当前数字化人才供求不平衡的问题日渐突出，传统教育培养体系不足以满足企业需 求，数字化人才的培养和管理存在多重挑战。破解数字化人才供需难题，不仅关乎企业的创新 发展、产业的升级转型，更是我国在全球数字经济竞争赛道上抢占制高点的关键所在。 才“登攀”计划，围绕人工智能、物联网、 大数据、云计算、数字化管理、智能制造、 工业互联网、虚拟现实、区块链、集成电路 等数字技术技能领域，培养一定数量的数字 技术领军人才，每年培养具有良好科学素 养、精于实操应用、能够解决复杂问题的工 程技术技能人才 1 万人，不断推进专业技术 人员数字素养和技能提升，为加快发展数字 经济提供强有力的人才支撑。 2022 年 6 月 12 日 上海市人民政府办公厅 《上海市数字经济发展“十四五”规划》 深度融合，人们的生产生活方式发生了巨大变化。现阶段，数字化转型逐渐成为行业企业的共 识，并已成为不可逆转的发展趋势，经过多年发展，中国企业数字化转型已进入“深水区”。 对于企业来说，数字化转型需解决两个问题：①如何推动业务的数字化建设；②如何在数 字化基础上进行再创新。 前者解决方案目前已较为成熟，大体思路是依托自身或外部的数字技术，对业务流程、管 理流程进行解构和重构，进而完成流程和管理的数字化；后者则需要数字化人才作为支撑，通

愿。这一认知偏差不仅限制了企业对现有人才的培养投入，也阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。 无论是处于 AI 探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点 是组织缺乏 AI 专业知识或技能。这一问题正成为制约企业 AI 应用落 地和战略转型的主要瓶颈。 虽然 89% 的受访 CEO 认可 AI 的战略重要性，超半数的 CEO 表 示正面临来自企业内部推动 AI 转型的迫切压力，但只有四分之一的 越来越多的企业开始构建专 属大语言模型，推动 AI 技术加速普及。 成本结构的根本改善 从互联网到金融，从医疗到制造，各行各业正在探索并实践大模型的落地应 用，将 AI 从概念真正转化为解决业务问题的有效工具。 应用场景的快速拓展 全球范围内 AI 监管框架的逐步构建，不仅为大模型的规范化应用扫清了障 碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 政策环境的日趋完善 中国 AI 市场规模不断扩大， 景和行业级应用中展现出更为卓 越的表现。 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.1 医疗咨询：提升健康意识，初步诊断建议 以通俗易懂的方式回答患者问题，增强患者的健康素养 根据患者的症状描述和询症医学知识库，提供初步的健康建议和就医指导 AI 在零售行业的应用 2.1.2 辅助诊断：提高诊断效率，减轻医生负担 分析患者的电子健康记录 (EHR)、医学图像

互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5 政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7 政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业 政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI 9 政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10 政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工

配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研 究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取 富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。 2 （二）数字孪生的金融政策指引 在金融行业，中国人民银行于 2021 年发布的《金融科 技发展规划（2022-2025）》 然后使用表面重建算法如 Delaunay 三角剖分或泊松重建。 此外，动态建模技术，专注于捕捉和表示系统的动态行为， 常见用于表达逻辑流程和状态转换的状态机建模，用来模拟 并发事件和资源分配问题的 Petri 网建模等。建模技术为数 字孪生提供了坚实的理论和技术支撑，正向着更加自动化、 智能化的方向不断发展。 5.感知类技术 感知类技术包括常见的物联网 IoT、射频识别 RFID、计 金融风控方面痛点介绍 金融风控领域方面的痛点包括风险识别滞后，合规压力 大，数据整合难度大。传统金融业风险管理方式一般基于历 史数据和静态模型，在客户对金融产品个性化需求提高的现 在，可能存在风险识别滞后的问题，表现为在市场变化、客 户行为和潜在欺诈方面反应速度较慢，不能迅速适应市场变 化。当突发市场波动时，若金融机构无法及时调整风险策略， 将导致客户投资损失，甚至客户流失。 6 国家金融监督管理总局官方公告，截至

智算中心如何影响我国算力分配 , 算力卡供应情况 , 国产算力卡替代情况 , 智算中心AI芯片主要方向 , 智算中心利好AI芯片类型 未来挑战与趋势 , 如何提高智算中心运行效率 , 智算产业要解决的关键问题 , 智算产业发展挑战 , 智算产业应用领域 , 智算产业投资趋势 Agenda 3 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not 1. 智算产业现状总览 我国智算中心运行现状 大部分满负荷运行，满足当前算力需求 部分满负荷运行，存在一定程度的算力闲置 多数未满负荷运行，算力闲置情况较普遍 几乎没有满负荷运行，算力闲置问题严重 不确定 来源：与非研究院 我国智算中心整体运行良好，但需优化资源分配以提升整体效率。 8 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do 市场需求不足，导致算力利用不充分 运维管理能力不足，影响算力发挥 电力消耗大，运营成本高，限制了满负荷运行 硬件资源利用率低，技术问题导致算力未充分利用 不确定 来源：与非研究院 市场需求不足、促成更多商用落地是目前最大障碍，但运维管理、成本控制和资源利用等问题也不容忽视。 9 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce