（一）总体要求 ……………………………………………………… 18 （二）基本原则 ……………………………………………………… 20 三、发展目标………………………………………………… 22 （一）初步建成期（2024 年—2025 年） ………………………… 22 （二）全面建成期（2026 年—2029 年） ………………………… 24 （三）完善提升期（2030 年—2035 年） ………………………… ���� ������ ������� ���� ������ ���� ���������� 图 1-1 全国统一电力市场“1+N”基础规则体系 电力市场总体框架基本形成。目前，我国已初步形成“管 住中间、放开两头”的体制架构，基本建成“统一市场、协同 运作”的电力市场总体框架。电力市场在空间范围上覆盖省间、 省内，在时间周期上覆盖多年、年度、月度、月内（旬、周、 多日）和日 ����� 图 1-4 全国统一电力市场总体框架 个省（区、市）交易机构，并实现独立规范运行，各电力交易 机构依托电力交易平台开展相关业务，电力交易平台建设持续 深化。 电力价格主要由市场决定的机制初步建立。国家通过深化 上网电价改革、开展输配电价成本监审、建立容量电价机制等方 式，不断完善电力价格形成机制，放开竞争性环节价格，科学反 映电力成本变化和电力商品多元价值，更加适应新型电力系统构

能够高效、准确地处理和分析大量的医疗影像数据，如 X 光片、CT 扫描、MRI 图像等。该技术首先通过对已有标注的影像数据进行训 练，学习并识别出病变区域的典型特征。随后，系统能够在新的影 像中自动检测出异常区域，并提供初步的诊断建议。 具体而言，DeepSeek 在自动识别与诊断中的应用可以分为以 下几个步骤： 1. 数据预处理：对原始影像数据进行标准化处理，包括去噪、归 一化和增强等操作，以提高后续分析的准确性。 动提取影像中的关键特征，如病变的形状、大小、边缘等。 3. 病变检测：通过训练好的模型，系统能够自动识别影像中的病 变区域，并进行分类，如肿瘤、炎症、骨折等。 4. 诊断建议：基于检测结果，系统能够给出初步的诊断建议，并 生成详细的报告，供医生参考。 为了进一步提升系统的准确性，可以采用以下策略：  多模态融合：结合不同类型的影像数据（如 CT 与 MRI），进 行综合分析和判断，以提高诊断的全面性。 可以通过分 析患者的电子健康记录（EHR），包括病历、影像资料、实验室检 测结果等，快速识别出潜在的健康问题。例如，对于心脏病患者， 系统可以自动分析心电图（ECG）数据，并结合患者的病史，提供 初步的诊断建议。 其次，DeepSeek 技术能够支持医生进行远程会诊。通过实时 数据传输和视频会议，医生可以与患者进行面对面的交流，同时系 统自动记录和分析对话内容，提取关键信息，帮助医生做出更加准

佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 HRSSC 在央企范围内普及率达到约 44% 央企普遍具备建立 HRSSC 的条件，在全面推 进 数字化转型的过程中对 HRSSC 需求有所增 强。 初步统计，截至 2022 年末，国资委名录中的 98 家 央 企 有 40 余 家 已 经 建 立 或 者 正 在 规 划建设 HRSSC （普及率约 44% ），这个统 计 结 果 基 于 搜 企和 美国企业 HRSSC 的普及率。 2022 年世 界 500 强有 145 家来 自中 国，就其中的 28 家民营企业 来看， 初步统计有 20 家已经建 立 HRSSC （约 71% ）。 2022 年世界 500 强有 124 家来自美国，初步统计， 其 中 有 80 余 家 已 经 建 立 HRSSC （ 约 69% ）。 HRSSC 是大型企业人 力 资源服务和管理体系的主流选项。

商可提供设备、耗材、维保等全部产品和服 务。伴随数字化的推进和文印需求的分布，新的文印管理方案在解决产线和办公文印需求的情 况下，优化西门子的成本花费，使得花费更加透明化，文印成本也更加可控，据初步测算该付 费模式为西门子的文印费用实现了约��%-��%的成本降低。 构建文印IT管理中枢，管理和优化文印流程：通过自研管理系统和惠普MPS的结合，管理层可 以清晰看到各地各部门使用的打印机台 方式，实现更灵活、效率更高的文印采购模式，切实降低成本并保障耗材维修。文印管理平台 针对生产淡旺季的不同阶段，可以精确统计文印成本、分析不同部门之间的印量情况和原因。 此外可以实现文印流程化，更好地帮助管理层实现数字化、精确化管理，初步预测实现了年度 �%-��%的成本节约。 利用惠普管理软件，构建文印管理平台。公司管理层可在云端管理平台通过远程监控实现对不 同地点的文印设备每天印量的数据监控和可视化，并支持所有文印内容的溯源。云管理平台实

国家数据基础设施启动建设试点，数据资源开发利用探索前 进，数据流通交易模式更加清晰，数据产品生产与人工智能 创新应用形成相互促进的飞轮效应，数据安全基础进一步夯 实，“五位一体”数字中国建设稳步推进，已初步探索出一 条解决数据资源“供不出、流不动、用不好、保安全”问题 的有效途径，我国已正式进入数据要素化和人工智能深化应 用的数智化发展新阶段。 2024 年 12 月 28 日，国家发展改革委、国家数据局、教 能处理、智能应用趋势显著，数据要素正在以人工智能大模 型，尤其是以垂直大模型和智能体为载体，加速在千行百业 中渗透和应用；另一方面是人工智能数据化特征明显，面向 人工智能创新应用的数据产业链加速形成。Deepseek 初步实 现了“算力平权”和“算法平权”后，数据正成为决定人工 智能大模型智商水平和应用程度的关键性决定因素，以数据 特别是高质量数据集为核心的人工智能创新业态不断涌现， 5 围绕高质量 2025 年 3 月，重庆市城市治理委员会办公室 数字重庆 建设领导小组办公室发布《重庆市人工智能赋能超大城市现 代化治理行动计划（2025—2027 年）》。提出“到 2025 年 4 月，初步建成 AI 能力底座，开发 20 个智能体，形成 10 个 应用场景，中心城区率先实现重点场景贯通。到 2025 年底， 构建超大城市治理大模型 V2.0，开发 50 个智能体，打造 20 个

业秘密的自研算法代码，存在商业秘密泄露的风险。 3．司法对策 （1）创新裁判规则，破解人工智能“算法黑箱”归因困境。 法院在审理相关案件时，可依据公平与诚信原则，合理分配举证 责任。在权利人完成初步举证后，可要求掌握技术优势的人工智 能技术提供方（模型层）与使用者（应用层）就各自环节的决策 逻辑、风险评估及内控措施等承担相应的说明义务。对于当事人 14 之间通过“模型-应用转换协议”（MCP）等方式对责任分配作 发展 的规则体系，为产业发展提供稳定的行为预期。一是聚焦前沿问 题，填补新兴领域规则空白。积极通过个案裁判，探索确立数据 权益“贡献度分析+应用场景界定”的动态分配模型，以及算法侵 权领域“初步举证+说明义务”的证据规则，明确新兴领域的权利 边界与责任划分。二是强化案例指导，阐明统一司法适用标准。 建立前沿领域典型案例的培育与发布机制，优先审理和发布一批 具有规则创设意义的典型案例，加强裁判文书的说理性，向市场

发展趋势与发展建议 6.1 发展趋势 在可插拔光模块产品方面，LPO 技术主要聚焦光模块内部架构 革新，通过去除 DSP 芯片或仅保留部分重定时功能，降低功耗与延 迟。该项技术目前已实现了初步商业化，并在 112G SerDes 场景下 完成部署。在光电混合与共封装技术方面，NPO/CPO/OIO 技术通过 不断缩短光引擎与算力/交换芯片的电路距离来实现对能耗限制的突 破。NPO 作为可插拔光模块与 性 问题，以智算中心场景为核心，推动 NPO/CPO 的应用落地，解决发 热、芯片良率等问题，同步验证 OIO 在 GPU 互连领域的应用效果。 对于光交换领域，在 OCS 方向，目前已经实现初步商业化。光 交换作为支撑超大规模 Scale-Out 架构的关键基础设施，在智能中 心中的应用前景十分乐观，短期来看，OCS 最有可能进行小范围的 试点应用，长期来看，光分组交换将具有更大的潜力。

市场需求强烈，成为医疗大模型最常落地的场景之一， 目前应用广泛的典型细分场景应用如下： 1.智能预问诊 智能预问诊通常依托医疗大模型驱动的智能体， 通过图文、语音等方式模拟医患对话，结合患者的病 情描述和辅助检查报告，为其提供初步预诊、医学建 议及判断，并精准推荐就诊科室和医生。目前，智能 预问诊主要有以下三种形式： 一是专业的互联网医疗平台， 如好大夫、春 雨医生等，提供在线图文问诊、电话咨询等服务； 二是综合性互联网平台与医院合作， 化合物。该方法使化合物淘汰率降低 40%，显著提 高了进入临床前研究的化合物质量，加快了肿瘤药物 研发的整体进程。 27 医疗健康行业 AI 应用白皮书 临床试验设计与优化 在药物研发流程中，当候选药物分子完成初步筛 选和优化后，即进入关键的临床试验阶段。人工智能 （AI）技术在该阶段发挥着重要作用，主要体现在试 验设计优化、患者招募效率提升以及患者依从性维护 等方面。 1.临床试验设计与优化 AI 技术在临床试验设计中的应用主要体现在 有力 支撑。云端基于强大的计算能力和海量的数据存储能力，负责处理复杂的数据分析和模型训练任务。在急救车、偏 “ ” 远地区诊所等场景下，边缘计算设备能快速接收 端 传来的数据，运用本地模型进行初步诊断和处理，保证了医疗 数据的低延迟处理。而终端设备作为直接面向用户和数据源的关键环节，实现了医疗服务的即时响应。 云边端模式不仅提高了医疗服务效率，还降低了成本，使得优质医疗资源能够覆盖更广泛的地区，为患者提供

应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 适应创新之变； • 在数据语料侧，企业着眼于数据治理框架搭建 和数据质量提升，推进数据语料的深度治理， 并且已初步形成数据标准化体系、智能清洗工 具等共性选择； • 在基础设施侧，企业兼顾创新与务实，充分权 衡AI基础能力建设与业务需求满足，通过混合 部署和协作管理措施等实现协同优化； • 在组织体系侧，企业立足敏捷性和协同性的组 营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。 34 人工智能就绪度白皮书 场景体系设计： 实现大模型价值闭环的起点和终点 目前大模型的应用整体处于“初步的思维链可控阶段”，由于应用初期探索的局限 性导致应用场景呈现同质化和单点式等特征，例如多数企业优先对标成熟产品，导 致应用主要集中于聊天、内容生成等场景浅层化领域。随着未来应用场景的进一步 模型落地应用，并统筹考虑云端风险应对、 私域安全防护、模型幻觉应对等问题，以 重构技术底座，适应创新之变； • 在数据语料侧，企业着眼于数据治理框架 搭建和数据质量提升，推进数据语料的深 度治理，并且已初步形成数据标准化体系、 智能清洗工具等共性选择； • 在基础设施侧，企业兼顾创新与务实，充 分权衡AI基础能力建设与业务需求满足， 通过混合部署和协作管理措施等实现协同 优化； • 在组织体系侧，企业立足敏捷性和协同性

45 个流感及类似流感 症状的检索词。谷歌的 GFT 模型的预测结果与美 国疾病预防控制中心（CDC）流感病例监测结果的 相关系数高达 0.97，并比美国 CDC 流感监测系统 报告早 1 ~ 2 周。初步证明了基于网络监测可以提 早 发 现 疫 情 。 其 后 ， Ortiz 等 ［ 5］以 2009 年 甲 型 H1N1 流感暴发为出发点，分别选取 2003－2008 年 GFT 数据和美国 CDC