盖基础上正逐步转入连续运营，近 10 个省份已实现按工作日 连续开市，省间多通道集中优化出清交易转正式运行，跨省跨 区交易方式更加灵活。省内中长期市场以年度交易为主、月度 交易为辅，月内交易频率逐步提高，部分省份探索开展了 D-3 或 D-2 交易。交易时段划分更加精细，多个省份实现了中长期 合同按照 24 时段签约电力曲线，通过分时段的交易机制和价 格信号，引导经营主体主动响应系统峰谷变化，提升资源配置 件印发以来，电力现货市场建设进一步加快推进。山西、广东、 山东、甘肃和省间电力现货市场陆续转入正式运行，蒙西、湖 北、浙江等试点持续开展连续结算试运行，南方区域电力市场 开展多轮结算试运行。各地区积极探索实践，电力现货市场建 设正从试点逐步走向全国。从各地现货市场运行情况来看，现 图 1-8 省间电力现货市场转入正式运行 一、发展现状与问题挑战 9 货市场电力价格信号能够充分反映不同时段和不同地点的电力 体系，实现了市场对资源的优化配置，对保障电力系统安全稳定 运行、促进新能源消纳、降低系统调节成本发挥了积极的作用。 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 10 部分地区积极推动辅助服务市场机制创新，积极探索辅助服务市 场与现货市场协同运行，引导独立储能、虚拟电厂、负荷侧可调 节资源等新型主体参与辅助服务市场，取得了良好效果。 ���� ������ ���� ���� ����� ���

一、加强统筹谋划，构建智慧教育“四梁八柱” ······ 9 二、推进集成化，建强用好国家智慧教育平台 ······· 11 三、探索智能化，实施人工智能赋能教育行动 ······· 14 四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 ······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ········ 30 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 ············· 30 二、更新教育内容，树立人才培养新标准 ············· 32 三、构筑未来要素，探索教育变革新路径 ············· 33 结 语 ································································ 大以 来，习近平总书记多次就数字教育作出重要指示，为教 育数字化发展指明了前进方向，提供了根本遵循。中国 教育部出台了一系列政策文件，指导各地各校在完善校 园网络环境、强化资源供给、开展创新探索等方面进行 了大量实践，取得了显著成效。 2022 年，中国教育部启动实施国家教育数字化战略 行动，上线国家智慧教育公共服务平台（以下简称国家 智慧教育平台），坚持联结为先（Connection）、内容

点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 论提出了挑战。在算法“黑箱”、数据安全保障义务边界不清、第 三方网络攻击等情形下，如何合理划分各方主体的注意义务与法 律责任，是司法实践中需要审慎研究的难点。另一方面，面对上 述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。 （3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳 题，广州互联网法院立足互联网审判职能，在系统开展智能制造 领域法律问题专项调研的基础上，结合司法实践经验，建议从以 下几个方面开展工作： （1）完善数据产权与市场流转司法保护，赋能要素价值释 放。在现有法律框架内，积极探索数据权益司法认定路径。审判 中应依据数据来源和生成特征，区分公共数据、企业数据和个人 数据，准确把握不同类型数据的权益认定标准，并充分尊重可信 数据空间内部通过协议或共识规则形成的数据权益分配机制。在

线下 40 多家企业的深度访谈，旨在全景呈现当前企业 AI 应用的实践图景。然而，正当白皮书即将收官之际， DeepSeek 技术的突破性进展却为报告中 150 余家企业敲响警钟：其现有的 AI 探索路径或将面临根本性重构。 这一变革源于 DeepSeek 三大核心能力对传统 AI 模式的颠覆： 首先，DeepSeek 的透明化推理机制重构企业决策信任体系。与传统大模型的 " 黑盒生成 " 模式不同， 一站式人力资源云平台，在中国 HR SaaS 领域不断深耕和创新， 带领易路成为亚太地区领先的人力资源服务供应商和世界 500 强 的人力资源战略合作伙伴，服务了近千家全球知名企业； 2023 年，带领团队率先探索 AI 大模型在人力资源领域的各项应 用与实践；2024 年，率先开拓上线首个垂直于人力资源领域 AI Agent- 易路 iBuilder 智能体平台，引领国内人力资源 AI 实践创新 的融合应用。 作为 AI 在人力资源标准工作场景中的典型应用，深圳某公司引进一批数智员工提供了有效示范。 应用场景：通过采购数智员工用于文案生成、数据统计、信息整理等繁琐重复性工作。 效果评估：数智员工的用工模式探索，相较于传统用工方式，在节约人力、产出效率稳定，同时免去险金缴纳 等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。 关键指标 标准工作 非标准工作 任务可重复性 任务高度重复，每天或每周的工作内

开启数字化变革之门！在这里，HR 们可以得到前沿技术思考、行业技术干货、全球 AI 好物、HR+AI 创新应用等。 目录 第一部分 人岗匹配 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 场景：人岗匹配 内容： 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 AI 黑科技： Embedding、知识图谱（KG）方法、自然语言处理（NLP）、非线性树模型、deep 模型、 BERT、 Word2Vec 模型等 本期和大家讨论下 “人岗匹配排序的探索与实践”。从人力资源管理的发展来看，人岗匹配大致 经历了三个阶段，“三历 大大提升人岗匹配效率与准确率，将 HR 从机械、琐碎的招聘工作中解放出来。 第一部分 让AI技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 3 第一部分 | 那么，实现 AI 人岗匹配背后的依据和逻辑又是什么呢？ e 成科技基于前沿的自然语言处理技术 和深度学习模型，并结合大量数据和知识图谱，通过不断探索和反复实践，形成一套高效的人 岗匹配推荐算法系统，下面院长将详细为大家介绍这套系统及其背后的逻辑。 在人岗匹配的任务中存在

据空间、区块链、隐私计算 等可信流通技术研发和应用 推广。 2025 年 1 月 国 家 发 展 改 革委等 6 部门 《关于完善数据流通 安全治理 更好促进 数据要素市场化价值 化的实施方案》 探索建立数据流通安全审计 和溯源机制，融合应用数字 水印、数据指纹、区块链等 技术手段，高效支撑数据流 通过程中的取证和定责。 2025 年 2 月 工 业 和 信 息 化等 7 部门 《新型储能制造业高 的 数据安全流转通道，具备大规模快速组网能力。 泉城链—— 山东省 济南市统一的政务区块链平台，首创“政府数据上链+个人 链上授权+社会链上使用+全程追溯监管”的政务数据精准 授权使用新模式，探索在金融领域开展公共数据授权使用。 赣州链—— 江西省 打造城市区块链综合服务平台，建设“区块链+存证”“区 块链+金融”“区块链+协同”3 个公共服务平台，重点推进 “区块链+赣南脐橙”“区块链+木材家具”等特色场景应 值正在 不断增强，截至 2025 年 6 月，“星火·链网”超级节点基础设施建 设已形成规模化应用，集聚效应不断释放，已在全国 11 个城市完 成超级节点布局，骨干节点覆盖超过 60 个城市，探索形成了数字 资产、产业金融、司法存证等一批典型应用场景。在可信数据空 间建设方面，运用区块链技术解决互信互认问题，进一步释放数 据要素潜能，2025 年可信数据空间创新发展试点名单公布，共计

市-县” 四级数据管理体系基本建成，数据政策法律制度不断完善， 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 数据服 务、数据安全、数据基础设施、人工智能等各种产业主体， 不仅是数据资源供给者、数据技术创新者、数据流通应用实 现者、数据安全保障者、数据基础设施的建设运营者、人工 4 智能的探索者，还是有效实现数据资源“供得出、流得动、 用得好、保安全”的实践者，更是数字经济、数字政务、数 字文化、数字社会、数字生态文明等“五位一体”推动数字 中国建设的先行者。 图 1：发展数智产业的三大意义 可信流通渐成趋势 数据流通是数据，特别是私域数据跨层级、跨地域、跨 系统、跨部门、跨业务的流动和传输。一是隐私保护技术广 泛应用。全球数据领先企业都在结合先进加密技术、数据匿 名化方法和安全计算框架，探索隐私保护技术在数据流通中 的应用。比如，Google 公司的 TF-Encrypted 是 TensorFlow 的 一个加密机器学习框架，通过加密技术保护数据在计算过程 中的隐私，运用安全多方计算支持在多个参与方之间进行计

生成的假设映射为可解释的科学逻辑链， 支持领域专家进行修正与理论完善。 传统科学发现从大规模解空间中生成候选假 设并验证，效率低且难以找到高质量解 4。 人工智能凭借强大的数据处理和分析能力， 可以更有效地探索解空间，生成高质量的候 选假设。例如，在纯数学领域，机器学习可 以辅助数学家发现新的猜想和定理 5。科学 研究依赖于实验评估理论。传统的实验设计 和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本 高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工 仅拓宽了人工智能的应用边界，更为实现真 正意义上的通用人工智能 (AGI) 奠定了坚实 基础。 1.2 最新进展 以大语言模型为核心的人工智能技术正 迈入全新发展阶段。在训练数据和算力资源 逐渐趋于饱和的背景下，研究者开始探索“第 二扩展定律”，即从训练阶段的规模效应延 伸到推理阶段，通过模型架构革新与软硬件 协同设计，实现参数效率的指数级提升 10， 进而大幅降低训练和推理的能耗。这一战略 转变为持续推动模型能力升级提供了新路 能等方向进行探索和突破，解决各自独特的 前沿科学问题。 1）探索更高效且更通用的模型推理能 力提升方法。优化强化学习策略与奖励信号 设计，提高模型的学习与搜索效率，并利用 人类反馈不断自我修正，突破复杂问题推理 和长序列生成挑战，并将模型推理能力推广 至更广阔的实际应用场景中。 2）寻找可以支撑模型能力提升的下一 代扩展定律。在预训练和推理阶段的扩展定 律之外，探索多智能体协作、物理世界交互

排头兵、先行地、示范区，一路探索，一路创新，走出了一条符合 广东省情、适应时代要求的电力改革之路，也为全国统一电力市场 建设积累了有益经验。 2017 年，国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于开展电 力现货市场建设试点工作的通知》（发改办能源〔2017〕1453 号）， 广东成为第一批现货市场建设试点地区。自试点建设以来，广东 电力现货市场积极探索，在多次短周期结算试运行经验基础上，于 灾备系统，为电力市场连续稳定运行提供保障。 小 结 经过持续优化迭代完善，广东电力市场日臻完善，在中长期现货市 场建设、售电侧市场培育、市场运营监管和交易机构规范运作等方面实 现“从 0 到 1”的突破，探索形成了具有中国特色的电力市场体系模式 和实施路径，市场体系完备，交易机制清晰，业务运营高效，服务优质 便捷，监管精准有效，持续全方位、高起点“领跑”全国。 八大创新 构建品种完备市场交易体系 推动分布式光伏、分散式风电以及海量用户等分布式资源通过聚合方式 参与电力市场。 完善市场关键机制。对标国内外成熟的电力市场，高质量推进广东 电力市场建设，探索推动面向全体工商业用户的普适简易交易，建立与 电力市场相配套的容量补偿机制，试点开展用户侧“报量报价”参与现 货市场交易，探索输电权交易机制，优化代购电制度、峰谷价格机制， 不断完善市场体系和市场功能，打造更大规模、更具活力、更加公平的 电力市场。 （一）

构下 风险的识别与管控难度也在增加。这些挑战，恰恰是未来改革与创新的着力点。 解决这些问题，需要政府、产业、金融、科技等多方力量的协同共进，更需要我 们以更大的智慧和勇气，去推动制度创新与模式探索。 本白皮书的撰写，凝聚了研究会众多专家学者的心血，也得到了业界领军企 业的鼎力支持。它系统梳理了我国供应链金融的发展脉络、创新模式与前沿实践， 深刻剖析了其面临的机遇与挑战，并对未来发展趋势做出了前瞻性展望。我们希 在信用传导 的“最后一公里”、跨区域跨行业协同、风险的穿透式管控、数字化基础设施的 完善以及法律法规的适用性等方面仍存在显著的提升空间。如何准确把握国内外 发展大势，正视并系统性解决现存问题，探索未来可持续发展方向，成为业界、 学界及监管机构共同关注的焦点。 本白皮书旨在系统梳理供应链金融的核心概念与主要模式，深入剖析其全球 发展动态与中国本土实践现状。我们不仅关注市场规模的扩张与商业模式的创新， 科技平台，为生态内的数百万中小微企业提供基于交易数据、行为数据的纯信用、 无抵押、自动化审批的融资服务，实现了对传统金融难以覆盖的“长尾客户”的 普惠服务，展现出强大的后发优势。 印度的 Paytm 等金融科技公司也在探索利用移动支付和区块链技术，为供应 链中的企业提供创新的金融解决方案。这种科技驱动型的发展模式不仅提高了供 应链金融的效率，还降低了融资成本，为中小企业提供了更多的融资机会。 （四）国际标杆案例