一，缺乏本地消费文化融入，商业综合体集中于大城 市，缺乏区县级配套。 • 措施： 通过数字化平台整合区域资源，利用数字化手段 优化供应链效率，挖掘本地文化属性，推动线上线下融 合发展，增强品牌竞争力。 华中地区 • 痛点：市场潜力可观，但商业业态竞争弱，消费能力提升 的速度慢；商业综合体布局不足，实体商业发展路径模 糊，创新乏力。 • 措施：加大数字化技术的引入，全面提升运营效率，优化 区域品牌结构，推动商业模式升级并向多元化发展。 动，如通过AI推荐、流量监测等服务，提升差异化竞争力， 助力品牌引领市场。 • 痛点：消费潜力巨大，但城市发展不均衡；商业综合体布 局局限于中心区域，外围区域商业活力不足。 • 措施： 借助数字化工具优化选址策略，运用大数据分析 推动区域商业资源合理配置，激发区域下沉市场潜能。 七大地理区域实体商业在数字化变革中呈现出不同的发展路径与痛点，增长潜力地区（西南、华中、华南）拥有较大市场空间和较强消费需求，但存在区域特色不足 销提升品牌竞争力，华南则依托数据分析优化资源配置，激发下 沉市场潜力。竞争激烈地区（华东、华北）拥有雄厚消费能力，但商业模式趋于同质化，华东可通过智慧商圈等数字化手段打造差异化服务，华北则应强化线上线下 融合与创新业态布局。复苏重点地区（西北、东北）面临人口流失、需求不足等问题，需借助大数据和线上运营工具提升经营效率，激活区域消费潜力。数字化工具 贯穿于各地区优化措施中，成为推动经营效率提升、市场精准覆盖及商业模式升级的重要动力。

识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 的新机遇。 IDC认为，组织应通过主动应对技能缺口、革新学习战略并培育“持续适应文化”的组织来释放AI 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技 些技能的员工能够在多个领 域发挥作用。 归根结底，AI驱动的数字劳动力正在改写职业晋升规则。传统的 “职业阶梯” 正被灵活的新体系 取代⸺员工从入职第一天起就要与智能系统互动。能否释放智能体的潜力，正日益成为衡量职 业成功的核心标准。 工作的演变持续推进 AI驱动的自动化与智能体工作流程正迅速重塑工作本身，重新定义岗位职能与流程 ⸺ 这也为各 组织带来了一项紧迫挑战：必须找到有效方式 个国家的经济韧性与创新能力。领先地区的 实践表明，技能提升是一项能带来明确回报的共同事业，能加速经济增长、巩固数字领导力、增 强适应性；一旦落后，则不仅面临技能缺口，还可能错失机遇、削弱未来发展潜力。 政府在人才培养中的作用 随着创新加速推进、IT行业与高校合作不断深化，要缩小人才缺口，不仅需要企业与学术界的紧密 联系，还需要政府采取果断、充足的资金支持行动。在全球范围内，公共政策正不断演变，通过

市场需求分析������������������������������ 15 2.3.3 中国 UWB 市场机会分析模型 ���������������������� 17 2.4 中国 UWB 市场潜力分析 19 2.4.1 中国 UWB-IoT 企业级市场分析 ��������������������� 19 3 中国 UWB-IoT 企业级市场国产芯片＆国外芯片分析 中国蓝牙定位市场驱动力＆需求度＆市场机会分析 59 3.4 中国蓝牙定位市场潜力分析 61 3.4.1 中国蓝牙 AoA/AoD 市场潜力分析������������������� 61 1 出货量分析 ����������������������������������������� ��������������������������������������� 63 4 主要细分市场分析 ����������������������������������� 63 3.4.2 中国蓝牙 Beacon 市场潜力分析 64 1 出货量分析 ����������������������������������������� 64 2 产品价格分析 �������������

制率低、经济负担重等特点，患者对医疗服务效率 和质量、个人健康管理有效性等的需求等都变得更为 迫切。 人工智能在提升医疗服务质量与效率、助力医 药研发突破、优化个人健康管理等方面呈现出较大 的潜力，为医疗健康行业可持续发展带来机遇。 1. 数据来源：国家统计局 2. 数据来源：国家卫生健康委员会统计信息中心 5 图 2024 年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 在医药技术支持和医疗服务体系支持方面，AI 也贯穿了医药研发、精准治疗等环节，助 力医疗保险服务及相关医疗资源分配。 中国庞大的患者基数、多样化的疾病谱以及区 域发展的不平衡性，使得人工智能技术在医疗健康领 域展现出巨大潜力，并正在被迅速采用。爱思唯尔对 来自 85 个国家和地区的 1007 名临床医护人员进行 线上调研，其中包括 48 名中国临床医护人员。结 果显示中国临床医护人员在 AI 技术的应用方面展 现出显著的领先性，超过三分之一的中国临床医护 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降

报率 率 Click here or press enter for the accessibility optimised version 最大化代理型人工 最大化代理型人工 智能：在潜力与 智能：在潜力与实 实 用主 用主义 义之 之间 间寻 寻求平 求平 衡 衡 Eden Zoller, Chief Analyst, Applied AI Eden Zoller, Chief Analyst 商应 应提供： 提供： 没有什么比客户成功故事和真诚合作更能有效地建立更深厚的忠诚度和促进 持续互动：积极倾听、持续学习，并开放地分享知识和经验。 这种协作方法将使组织能够充分发挥人工智能的全部潜力。 连接传统系统与现代人工智能工作流的集成中间件 低代码/无代码平台，以帮助克服人才短缺问题 具备边缘人工智能能力和轻量级模型的可扩展基础设施 清晰的投资回报率测量工具 阅读 阅读更多： 更多： 而促进人工智能能力的普及。 这种方法有助于降低成本方面的进入门槛，同时为人工智能能力提供平等且 广泛的访问权限，从而增强这些技术变革的潜力。 若缺乏适当的整合，工作场所的人工智能可能仍处于碎片化且被低估的状 态。那些战略性地实施整合平台的组织将更好地利用人工智能作为一个统一 的认知基础设施层的全部潜力。 本 本电 电子 子书 书内容来源于Omdia的四 内容来源于Omdia的四项 项研究服 研究服务 务： ： Workplace

表的人工智能 (AI) 技术快速发展，已在多个 领域展现出先前技术所不具备的涌现能力。 借助千亿级参数规模，大语言模型不仅实现 了海量知识整合和逻辑推理能力的突破，还 展现出向通用人工智能演进的巨大潜力，具 有重要的研究和应用价值。学术界与工业界 纷纷将目光聚焦于大语言模型的相关研究， 力图突破计算复杂度高、安全对齐难、可解 释性弱等短板。与此同时，随着训练数据、 算力资源逐渐面临增长瓶颈，研究者正积极 模的指数级增长，传统的研究方法在效率和 精度上面临瓶颈。人工智能（AI）的兴起为 物理学提供了全新的工具和思路，尤其是在 数据驱动的模式识别、复杂系统建模和高效 算法优化等方面展现了强大的潜力。AI 与物 理学的交叉研究旨在通过将人工智能技术与 物理学研究相结合，发现新物理规律、优化 实验设计、加速材料发现和推动理论创新。 在计算物理、量子物理、天体物理和生物物 理学等领域，AI 化学领域发展。理论方面，基于 AI 的新算 法显著减少了所需的计算资源，提升了模拟 的效率。实验方面，AI 推动了实验的高度自 动化，提供了更加实用和高效的解决方案。 未来的研究将继续深入发掘 AI 在化学中的 潜力，推动科学技术的发展。 2.2 最新进展 2.2.1 AI+ 机器人化学家 AI 机器人化学家结合了移动机器人、分 析仪器等硬件和自动化控制软件，在化学合 成中实现更广泛、更灵活的自动化实验与决

。根据Statista的预测，2024年到2028年间， 该市场将保持3.53%的高复合年增长率。其中，亚洲市场占据全球需求的60%以上，中 国消费者的珠宝支出约占全球的35%。中国作为全球最具潜力的珠宝消费市场之一，正 逐步成为全球珠宝品牌的重要战略战场。 （数据来源：Statista《Luxury Watches & Jewelry: market data & analysis》） 在中国市场，珠宝行业的表现依旧出色。2023年，按销售额计算，中国珠宝玉石首饰产 业市场规模约8200亿元，同比增长14%，显示出强劲的消费动力。随着Z世代的崛起， 这一市场的增长潜力更加显著。 值得一提的是，近年来，珍珠、合成宝石和水晶等品类逐渐成为珠宝消费的“新宠”。 这与Z世代的消费趋势密切相关，他们更愿意追求个性化和多元化的珠宝选择，而非传统 意义上的高端奢侈品。同时，线上平台 上销售占比从2020年的13%上升到2023年的20%， 预计到2026年将突破30%。 7 主要的数字化表现包括： · 电商平台崛起：如Blue Nile等平台的成功，展示了线上珠宝销售的潜力。 · 增强现实（AR）技术应用：全球超过50%的大品牌已引入虚拟试戴功能，显著提升 了线上购物体验。 · 数据驱动的决策：通过大数据分析消费者行为，为精准营销提供支持。 在此背景下，珠宝品

传输距离与能耗效率上的瓶颈日益凸显，光子作为光互连技术的信 息载体和物理基石，具有极低传输损耗、超高频率、抗干扰等物理 特性，使得光互连技术在带宽、距离、抗扰、功耗、密度等方面具 有压倒性优势，拥有巨大潜力。 光互连技术的应用范围正从传统的电信骨干网和城域网，快速 向数据中心内部、高性能计算集群等更广泛的领域渗透。特别是在 数据中心内部，随着服务器端口速率向 400G、800G 乃至 1.6T 演进， 都可能导 致整个封装体的更换，因此对光引擎的良率、可靠性以及可维护性 方面提出了极高要求。 云智算光互连发展报告 CPO 目前仍处于发展初期，但其在超高带宽、低功耗、高密度 互连方面的巨大潜力使其成为未来光通信，特别是 AI 算力集群和超 大规模数据中心不可或缺的技术方向之一。 2.2.4 光输入/输出 OIO 的核心理念非常具有颠覆性，它彻底摒弃传统的铜线电气 I/O，将光互连 Scale-Up 网络互连将向端 到端 CPO 互连方式演进。为满足不断增长的 Scale-Up 网络高带宽需 求，XPU 普遍具备单位面积高密度端口，且端口速率更高。光引擎 与 XPU 合封是极具潜力的技术方向，随着技术突破与成本下降，端 到端 CPO 有望成为主流技术选择。在产业生态建设方面，移动云将 加大与相关厂商的合作投入，包括封装厂（OSAT）封装能力建设、 基板厂商提升大尺寸基板制作工艺及能力、连接器厂商提供通用的

1 前言 我们正处在一个人工智能（AI）技术迅猛发展的时代，AI正以惊人的速度改变着 社会的方方面面。作为教育领域的探索者和实践者，我们肩负着责任，希望能将 AI的独特价值和潜力呈现给更多的读者。AI不仅给教育带来了新的可能性，还拓 展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： 网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 注，它最长能生成时长1min的视频，并且生成的角色表情逼真，还能实现多角度镜 头切换与流畅分镜，展现真实的光影、运动和镜头移动效果，并且Sora在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说，AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 的不断进步和应用场景的拓展，它大大提高了内容生产的效率，已成为数字时代的 重要组成部分，必将为内容创作和传播的方式带来变革，而这种变革势必会影响教

Scale-Up 解决方案，ETH-X 已发布样机，高通量以太 预计在今年秋季发布 Scale-Up 规范协议。由此可见，国内计算路线以专有为主，技术暂时 领先，以太路线则以开源开放为主，未来生态发展潜力巨大。 计算路线和以太路线有着共同的技术目标，即实现有限规模下 XPU 间大带宽低时延的 内存语义通信，同时舍弃动态连接管理、选择性重传等复杂协议设计，通过静态连接、链路 15 重传等来确保 切分规格与异构算力能力需合理适配的难题，将庞大的训练任务智能拆分并协同调度到多种 异构算力上执行，需要分布式训练框架在现有基础上具备异构算力感知、模型任务适配和智 能调度等能力，以充分挖掘异构集群的计算潜力。 分布式训练框架主要围绕模型训练任务拆分与适配计算单元两个核心任务，主流分布式 16 训练框架包括 Megatron-LM、DeepSpeed 等，均能支持数据并行、模型并行、混合并行等 关键性一步。 （1）在训练框架层：针对异构算力性能、显存和计算效率方面差异而导致的整体训练 效率受限的问题，研发统一异构混合训练框架，基于异构算力感知能力实现非均匀模型拆分， 最大化释放异构芯片的协同潜力。 （2）在集合通信层：针对不同 AI 芯片间通信协议和接口标准不统一而造成的互通阻碍， 构建了统一异构集合通信库，屏蔽底层硬件差异，支持多种异构芯片间的集合操作，首次实 现了基于 GDR 的