版基础上深化技术创新，提出"技术+应用" 双驱动模式，系统规划产业发展路径。白皮书涵盖五大板块，行业综述指出数字孪生呈多 技术融合特征，但存在"有表无里"等实践痛点，强调"数智视融合，虚实人联动"将成为核 心趋势；技术架构对比分析 B/S 与 C/S 体系优劣势，结合案例提出建设参考；核心技术提 出七大能力体系，包括感知、数据治理、仿真推演等，支撑城市、工厂等场景深度应用； 通过技术成果展示物联网、AI、GIS 等技 元素搭配 2) 适用场景 常用于企业经营、财务报表、资产管理等场景下的数据看板设计。 3) 设计要点 所谓“极简”，就是尽可能减少视觉噪声，让视觉聚焦于数据本身。运用最基础的设 计原则，如对比、强调、留白等，构建纯净的视觉体验。  视觉焦点控制：剔除非必要装饰元素，保留对齐、留白等基础视觉语法；  元素抑制策略：禁用高密度投影、弥散光效、高梯度渐变；  结构化纯净框架：背景设 内容。 数字孪生世界白皮书 18 (3) 文字颜色 文字颜色也会严重影响数据展示效果，只有字体颜色与背景颜色能够形成足够对比， 才能确保核心信息清晰可辨。一般来说，黑色字体在浅色背景上的可读性较好，白色字体 在深色背景上的可读性较好。不同字体颜色之间组合的对比度太低，容易导致信息内容在 某些场景下不易辨认，如：环境光过强、曝光度太弱、背景色接近或者远距离观看大屏时。 (4) 文字间距

梳理产能瓶颈、技术“卡脖子”、盈利单薄的二三产业板块，为后 续针对性布局提供依据。 对比中外同行业前 10 名的 ROE 、净利率、研发效率等，找出 自身差距与优势，明确提升方向。 主营业务收入、 EBITDA 、资产负债率、 R&D 强度、碳排放基 线等关键指标，用数据还原“站在什么位置”，为规划提供准确的 起点。 家底可视化 外部横截面对比 痛点卡点梳理 发展现状分析 “ 做强主业、做优协同、 做新赛道”，用简洁明

芯片的智能手机年出货量（单位： 百万部）����������������������������������������������� 44 25 NFC、BLE、UWB 几类数字车钥匙方案的优缺点对比 ����� 46 26 数字车钥匙需求与技术匹配表 �������������������������� 46 27 BLE ＆ UWB 数字钥匙单锚点与多锚点方案优劣势 �������� 48 中国蓝牙网关房间级定位市场出货量分析（单位：万个） �� 71 51 中国蓝牙网关房间级定位市场产值分析 ( 单位 : 亿元 ) ����� 71 52 蓝牙 CS 与 RSSI 以及 AoA/AoD 对比 ������������������� 73 53 中国蓝牙定位产品市场出货量总结（单位：万个） �������� 74 54 中国蓝牙定位市场产值总结 ( 单位 : 亿元 ) ��������������� IoT 企业级应用；但是今年的版本我们看 到了第二象限的应用场景有了明显的突破。 所以，如何评判第二象限与第四象限哪个市场更吃香？这其实并没有一个标准答案，主要是这两个市场的玩家与受益 者不同，对比的维度也不一样。 如果从芯片出货量维度来说，无疑是第二象限的 PCS 量更大，但是这个市场的收益方主要是芯片玩家，还有少量的汽 车行业方案商，即便是芯片玩家，能获益的企业也不会太多，因为手机市场有高通，汽车芯片市场玩家也强手林立。

早期的AIGC主要集中于简单的文本生成，如基于模板的新闻报道或天气预报。深度 学习技术的兴起为AIGC的发展奠定了基础，深度学习能够通过学习大量数据自动提 取特征，GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言图像预训练模型）、Transformer 等技术的出现和融合，为AIGC提供了强大的技术支撑，使得机器能够更准确地理解 和生成内容。 8 随着深度学习、大数据、云计算和边缘计算等技术的快速发展，以及预训练模型和 对教育系统 来说，人工智能是把“金钥匙”，它不仅影响未来的教育，也影响教育的未来，这 里有机遇也有挑战，而要想更好地抓住机遇、应对挑战，就必须积极拥抱科技与产 业的变革，主动拥抱智能时代。 本节将对比AI时代来临前后的教师角色、课程设置、个性化教育与学习以及教育评 价等方面，探讨AI技术对教育教学的影响。 1.2.1 AI时代的教师角色 以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型迅猛发展，凭 也许有一天小模型也会越来越强，我们日常生活中碰到的问题，直接使用手机上运 行的小模型就足够解决了。 42 图4-1 微软发布会 4.1.2 教育场景中大小模型的碰撞 下面用一个实际的案例来进行对比。为了公平和方便，我们以Mistral AI开发的两 款模型Mistral-7B和Mixtral-8x7B为例，平台是HuggingChat （https://huggingface.co/chat

然增长动能已显不足。 图 3：Q3 消费政策托底刺激市场 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 12 — 2. 结构性矛盾：国内市场与出口市场的表现差异 出口市场与国内市场的数据对比，清晰地揭示了市场的结构性分化。高达 19.3% 的出口增速与仅为 1.6%的国内销量增速之间形成的显著差异，表明 2024 年市场增长 存在结构性不均衡 。可以说，海外市场的增量在很大程度上弥补了国内市场的增长乏 EREV）高达 83.3%的同比增长速度相比，差异显著 。PHEV 车型的销量呈现 出爆发式增长的态势。 图 7：新能源汽车细分动力类型销量占比  主流消费者的务实选择：两种技术路线增速的鲜明对比，揭示了当前市场消费的 核心逻辑。对于广大的主流消费群体，尤其是家庭唯一用车或生活在充电设施尚 不完善地区的用户而言，纯电动车在长途行驶中的“里程焦虑”和日常使用中的 “补能焦虑”（充电便利性 万辆，同比下降 14% 。与此同时，新能源汽车的零售量已达到 1090 万辆 。两 者之间的销量差距已大幅缩小。燃油车加速下滑的趋势与新能源车的快速增长形成了 鲜明对比，市场主导地位的更替已成定局。 图 8：燃油 VS 新能源销量及增长率对比 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 17 — 这场结构性衰退，对不同品牌阵营造成了非对称性影响。对于在新能源领域布局 领先的自主品

划定了清晰的合规边界；国际层面，全球 ESG 披露标准正加速趋同，但欧盟 CSRD、美国 SEC 气候规则、ISSB 准则等主流框架在侧重点与实施路径上仍 存在差异。本章对国内政策的演进脉络进行系统梳理，并对比分析国际主流监管框架的 核心特点，进而提出对我国构建契合本土实际且接轨国际标准的 ESG 披露与治 理体系的启示，为后续实践提供政策层面的参考依据。 2.1 国内政策体系演进：从指引到强制 “碎片化” 特征，不同国 家、地区及机构推出的准则差异较大，跨国企业需花费大量成本适配多套标准 ，投资者也因数据口径不一难以有效对比企业可持续表现。如今，全球正朝着 建立统一的ISSB全球基准方向努力，这将降低跨国企业的合规成本，提升数据 的可比性。不同市场的投资者可直接对比企业 ESG 表现，为全球可持续资本流 动扫清 “数据语言障碍”。 （2）从定性到定量：早期 ESG 披露多以 “定性描述”

到设备级的异构算力精细化调度，实现异构 算力集群的效能革命。 （4）统一评测：建立全栈贯通的评估坐标系 统一评测是衡量异构算力综合能力的核心手段，旨在解决异构算力度量标准不一致而无 法全方位对比的难题，构建异构算力全栈测评规范，通过精准的性能评估与测试，有效破解 用户面对多元异构算力时的选型困境。评测广泛覆盖多样化的评测场景、科学划分多维度性 能指标，构建自动化、规范化的评测工具链，形成异构算力在计算、通信、调度各环节的全 量规划、性能优化提供可度量、可对比、可复现的统一标准和自动化测试工具与用例，实现 厘清异构智算算力的优缺点与适用场景，促进算力落地，指导未来算力发展。 业界现有评测实践大致分三类，一是芯片原厂自测，侧重自家峰值算力，数据孤岛化； 二是第三方实验室评测，资源有限、更新慢、模型覆盖面不足；三是头部云厂商自建 19 Benchmark，场景封闭、结果不可横向对比。三类方案均停留在“单点、单次、单模型” 展开了端到端混合预训练， 采用 4 台英伟达 GPU 与 4 台天数 BI-V150 芯片混合构建训练集群，共计消耗 1 TB 的高质 量文本数据，并与采用 8 台英伟达 GPU 的同构集群进行对比。在全过程监督下，异构混训 的 Loss 收敛趋势与同构系统高度一致，模型精度偏差范围在-2.05%到 0.04%之间，训练效 果基本一致，验证了异构训练方案在精度保持与性能收敛方面的工程可行性与实用性。

输入光场中的信息经由自由空间传播以及衍射层多次调制之后，将模型结果以光 场的形式输出。 2.3.5 各技术方案对比分析 目前光计算实现光神经网络的方式多样，呈现百花齐放的发展态势，产业和 技术路线尚未收敛，高准确度、搞扩展性、高实用性的硅基光计算芯片存在较大 的发展空间。 表 1 技术路线对比 技术路线 技术优势 存在问题 MZI 阵列 支持复数域计算、技术手段成熟 级联数目较多、相位误差积累、 入额外延迟和功耗，全光型激活阈值高难以实现多类型非线性函数的灵活切换， 仍然存在一定局限。 针对此挑战，业内提出了诸多解决方案，如 IBM 研究团队针对硅基材料在可 见光波段吸收损耗高的难题，提出基于高对比度光栅的纳米结构，设计出低损耗 硅波导；同时，可借助传统半导体微纳加工工艺，将光学元件以薄膜形式集成到 单个芯片上，减少外界环境对稳性影响。 建议：持续加大对新型材料的研究投入，利用其固有特性将波导损耗降低，

内存使用率  cpu使用率  磁盘使用率 …… 页面层检测  页面弹窗数  页面JS错误  页面平均响应时长 …… 健康检测引擎 评分与趋势 实时监控体检 风险问题闭环整改 性能对比 隐患报告定时推送 运营闭环管理 1 3 2 容量标准制定 目标容量评估 容量问题优化  全链 路压测 - > 容量标准达标、 链路性能瓶颈评 估...  日常流量方法级 分析 高、中、低风险隐患压降 隐患派单闭环治理 前 端 触 点 层 、 应 用 层 、 组 件 层 、 资 源 层 系统全层级实时健康度评分 健康度评价详情 系统风险隐患闭环治理 系统风险隐患持续压降 风险项对比 1 0 0 高 风 险隐患项 6 0 0 0 + 高风险隐 患项 压降98%+ cBSS系统高风险隐患治理成效 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 稳定性测试：端到端全链路压测

服务平均响应时长 …… 系统隐患 预防 定位性能瓶颈节 点初步定位 整体报告生成 推动治理 健康检测 引 擎 l 业务、应用、组件、基础 资源容量水位模型 容量标准制定 性能对比 隐患报告定时推送 风险问题闭环整改 实时监控体检 运营闭环管理 容量问题优化 目标容量评估 3 A …… 自动获取全层级核心黄金指标，通过 AI 算法分析，优化层级实体健康度算法模型，进行全层级隐患分析，实 系统风险隐患闭环治理 系统风险隐患持续压降 系统健康实时评分 cBSS 系统高风险隐患治理成效 系统全层级实时健康度评分 高、 中、低风险隐患压降 隐患派单闭环治理 健康度评价详情 风险项对比 collector 调用链数据 处理 增强调用链探针能力，使之具备流量染色与流量隔离能力，实现全链路读、写流量压测能力，有效评估业务 容量水位，全链路节点性能瓶颈定位。 GO PS