具有重要的战略意义和支撑作用。 中国电信作为新型信息基础设施的建设者和运营者，正全力打造 服务型、科技型、安全型企业，推动科技创新和产业创新深度融合， 不断增强网络核心功能，提升核心竞争力，坚持“云改数转智惠”战 略，强化“云网融合”目标，深耕细作“全光网”理念，全力支持新 型信息基础设施协调发展。 回顾过去，中国电信“全光网 1.0”以“光进铜退”为核心，实 现光纤网络的广覆盖和高速率能力提升，“全光网 全光网 3.0 概述 2.1. 背景 当前，科技革命与产业变革加速推进，AI、云计算等新一代信息 技术日益成为推动实体经济与数字经济深度融合的关键力量，持续构 筑起数字经济发展的强大引擎，推动实体经济加快向数字化、智能化 方向转型。这一切的融合与变革，均依赖光网络作为核心纽带。 国家相继出台相关政策，强化光网络的核心作用。《深入实施“东 数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》指出，要“加 、 高速、无损的基础承载网，持续增强算力的供给能力；以人工智能赋 能网络，提升云网运营自智水平，重塑业务流程，改善用户体验。 随着网络基础设施能力的持续提升，AI、数据、大模型与网络加 速融合，万兆接入需求以及智能应用场景大量涌现。当前，云游戏用 户已突破 1.8 亿，云手机用户过千万，多省市发布万兆套餐。同时， 根据权威机构预测，到 2033 年，AI 相关流量将占全球网络总流量的

............................................................................... 3 一、横向看，各功能区县多元化、融合化发展格局更加焕新 ............ 5 （一）城市主城区：总体领先态势突出，引领带动效应显著 ............ 5 （二）重点开发区：部分领域实现赶超，中坚力量潜力巨大 . （一）基础能力指数高速增长，硬核支撑加速夯实 .......................... 14 （二）产业发展指数稳步提升，增长动能逐步增强 .......................... 15 （三）融合应用指数增长提速，转型活力不断迸发 .......................... 17 （四）数据要素指数稳定增长，共享价值加快释放 .......................... ....................... 20 （一）数字产业链条韧性不强，核心动能有所缺失 .......................... 20 （二）产业数字化转型深度不足，融合应用水平参差 ...................... 21 （三）数字技术人才供给短缺，本土化培养机制薄弱 ...................... 22 （四）数据要素市场与治理体系滞后，发展环境需优化

步入“十五五”开局之年，数字技术革命呈现出加速演进的强劲 势头。在数据要素市场化改革持续深化、人工智能大模型实现规范应 用、政务数据共享体系不断完善等一系列关键领域取得重大突破的有 力带动下，政府数字化转型成功步入“深度融合、智能驱动”的全新 阶段。国家高度关注数字治理能力的提升，从技术创新、制度构建、 标准统一等多个层面着手，全面加速数字政府建设的战略布局，积极 运用数字化手段重塑政务服务流程、优化社会治理模式。 的稳固体系，后者有效化解“数据烟囱”“重复建设”等突出难题； 10 月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划 的建议》明确提出“深入推进数字中国建设”，有力推动数据、人工 智能与数字化治理深度融合，为数字政府建设指明了清晰的发展方向。 在中国社会发展新阶段来临之际，在促进高质量发展和构建新发 展格局的总体指引下，数字政府建设应当主动把握机遇、积极应对挑 战，密切跟踪发展动态，科学评估当前进展，深入剖析发展状况，以 . . . . . . . . . 2 1. 新要求：数字政府建设全面深化国家战略 . . . . . . . . . . . . . . . 2 2. 新阶段：AI 与数据要素融合重塑发展路径 . . . . . . . . . . . . . . . 2 3. 新挑战：技术赋能带来安全伦理双重考验 . . . . . . . . . . . . . . . 3

CHINA SOUTHERN POWER GRID 13 新型电力系统的透明化 新型电力系统是信息技术、计算技术、通信技术、传感技术、控制理论和控制技术、运筹学、 人工智能、互联网等与电力系统的深度融合。 新型电力系统中配置的小微智能传感器及其传感网络无处不在，构建含泛在电力物联网的基础 设施；先进通信技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等在电网中广泛应用，实现电网的 自由 ( 无限、海量 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 透明电网 -- 透明电力系统 透明电网是信息技术、计算技术、传感技术、控制理论和控制技术、人工智能、 互联网等与电力系统的深度融合。 透明电网中配置的小微智能传感器及其传感网络无处不在；设备功能与信息融 合，设备与先进传感、通讯、计算、人工智能技术有机结合；实现电网的自由 ( 无限、海量 ) 数据采集、自由 ( 无限、海量 口我国电力系统人工智能大模型研发呈现出蓬勃发展的态势，众多企业和机构积极投入研发。 口结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型 技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。 口 我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著 , 但仍需突破数据共享、实时计算、安全可信等技术瓶颈。未来随着政策支持和跨领域合作深化，电

模态与具身大模型联合建模的需求。业界实践表 明，在多模态场景下的语料供给，需要进行跨模态 语料数据精准对齐，实践通过融合图文信息，运动 轨迹，场景数据，使得复杂论文的解析准确率提升 37%。此类多模态场景在处理包含图表、公式的复杂 文档时，需要在语料标准中体现语义逻辑关联能 力，同比文本标注对于数据融合要求更高。 其次，语料规模需求同样呈现量级扩张。根据行业报 告分析，多模态（视频）语料在智能监控领域的渗 门槛高，周期长，数据隐私要求高，所以领域知识 的共享在实际落地上还存在难度。 多模数据对齐与合规制约：不仅多模态数据的对齐与 融合、数据合规流通等受制于技术的发展，在数据 产权确权、数据资产入表等方面也需要通过政策法 规制定数据加工的标准与规范。 11 多模数据对齐与合规制 约 数据融合对齐、数据产权确 领域数据流通困 难 “ ” 主动找数、被动供数 , 公开数据即将耗尽 预计 2026 年 1 0 1 3、数据空间与 AI 协同发展的关键挑战 在当前数智化转型加速的时代，数据与人工智能的协同创新成为推动各行业数字化、智能化升级的引擎。然而， 这 “ ” 一融合过程中面临多重挑战， 数据壁垒、隐私合规、技术异构性、信任机制不透明 成为数据 驱动 AI 创新的关键 瓶颈，Data+AI “ ” 协同创新存在 三不可 的核心挑战。 3.1 挑战一、数据

人工智能技术在地铁运营场景中 的典型应用 中国人工智能产业发展联盟 交通+人工智能深度融合委员会 2020年8月 1 版权声明 本研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受 法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者 观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反 上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 2 目 录 版权声明................ 通和人工智能是新基建的重要方向。2020 年 4 月，发改委进 一步明确“新基建”概念内涵，将新型基础设施划分为创新基 础设施、信息基础设施和融合基础设施三个方面，人工智能 赋能地铁是融合基础设施中的重要内容。北京等地在新基建 行动方案中也强调要进一步推动人工智能等新兴技术加快 与传统基建跨界融合，推动轨道交通等领域数字化改造和升 级。 （2）智能化是地铁发展的必然趋势 地铁已经成为城市交通出行不可或缺的方式，随着地铁 知识驱动的理论体系将在人工智能系统里扮演着越来越重 要的作用，与现有数据驱动的理论体系融合发展。不同学派 开始融合，兼具感知能力和推理能力的图神经网络等方法成 为研究热点。元学习等框架在赋予机器自主学习能力方面进 行了探索，引起了广泛关注。 产业应用方面，基础技术赋能应用将不断泛化。以计算 机视觉、智能语音语义及知识图谱为代表的技术正在与不同 垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态势。人脸识别、 语音识别等技术已经广泛应用于交通、金融、安防、教育等

.....................................................................................31 3.1 传感器与数据融合..............................................................................34 3.1.1 雷达与激光雷达系统.. 在当今快速发展的科技环境中，人工智能（AI）正逐渐成为推 动各个领域革新的关键技术之一。交通领域作为国民经济的重要组 成部分，面临着日益增长的出行需求、交通拥堵、环境污染及安全 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技 术、交通流量预测与优化、公共交通资源分配等方面。例如，智能 交通信号控制系统利用 习等算法进行集成，实现全自动驾驶。  交通流量预测：基于历史数据和实时数据，利用机器学习模型 进行交通流量预测，帮助城市进行交通规划与管理。 在技术实现上，智能交通系统通过大量传感器、摄像头和数据 融合技术，采集交通实时数据，并通过云计算和人工智能分析模式 实现交通信息实时共享与反馈。例如，在某些大型城市中，交通管 理中心已经开始部署基于 AI 的系统，以自动识别交通违章和事 故，及时处理并通知相关部门。

正深刻重塑 全球产业格局和社会治理模式。 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,大模型凭借其强大的 通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 如复杂推理、代码 生成。 其四,多模态融合:处理和理解文本、图像、语音等 多种信息形式。 大模型不仅是人工智能技术发展的重要里程碑, 更是驱动新质生产力发展的关键引擎,其应用正渗透 至智慧城市建设的各个环节,推动城市运行模式向更 高阶的智能化方向演进。 2 大模型赋能智慧城市建设的必要性分析 大模型代表了一种颠覆性的通用人工智能技术范 式,具有“强认知、泛应用、深融合” [7] 的特点,能够跨 赋能企业研发、生产、营销、服务全链条,提 升产业效率和创新能力。 2. 4 释放数据要素价值 城市积累了海量但利用率不高的数据资源。 大模 型具备强大的非结构化数据处理和理解能力,是挖掘 数据深层价值、促进数据要素高效流通和融合应用的 关键“解码器”,为智慧城市提供更强大的认知基础。 3 大模型赋能智慧城市建设的应用场景分析 3. 1 大模型+城市治理 大模型正成为城市精细化、智能化治理的“超级大 脑”,其应用场景正在以下

习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习会议 连接风险 > 静态此类一次验证授权 ，访间控制不精细 > 接入人员身份复杂 > 接入设备复杂 ，安全不可控 数据泄露风险 > 搜权粒度粗 > 敏感 、普通数据融合 ，但唯独授权管理粗放 > 越权访问 ，数据溢用 、泄露风险高 单点防御失效 > 单点防护难 ，突破单点后 ，缺少安全控制 > 针对内网的横向攻击难以防御 ，安全策略难以生效 网络边界打破 展城市 基于促进城市产业发展、提升基层治理能力、改善民生提升幸福感作为城市数字化转型的出发点和落脚点 ， 加快推动经济社会高质量发展 氵运用四大核心能力 ( 智慧城市、金融平台 : 产业鄄集、产城融合聚焦政府三大关注点，助力各级政府实现数字化转型。 ● 各地政府应用“数字化”改砻民生、提升幸福感： 市民出行高效便捷；优质医宁服务幸福感体验； 获取普患教育服务等 城市资源空间外延 ；政务一体化协同 综合治理创新化、资源配置均衡化 ◆ 民生应用便捷北、共享服务融合化 智慧城市建设目标 构建“ 数据对话 、数据决策、数据服务、数据创新 ”城市治理新模式 打造万物互联、数实结合 、智能进化、绿色低碳的新型智慧城市 智基城市 新型智慧城市整体设计思 路 资源弹性化 场景协同化 治理精细化 数据标准化 决策科学化 平台生态化 发展融合高效便捷的 场景化智慧应用 提升信息资源整合 与共享

党 建 咨 询 规 划 运 营 支 撑 使能中台（ Enabler@ONE ） （场景 AI 、视觉中枢、数字 孪 生、城市边缘计算） 汇聚中台（ Fusion@ONE) （业务融合、行业赋能、接口统一、云边协同） 数据中台（ Data@ONE ） （数据汇聚、管理、服务；数据智能） 5G WLAN 5G 可穿戴设备…… 应用层 平台层 基础设施 使能中台（ Enabler@ONE ） （场景 AI 、视觉中枢、数字 孪 生、城市边缘计算） 汇聚中台（ Fusion@ONE) （业务融合、行业赋能、接口统一、云边协同） 数据中台（ Data@ONE ） （数据汇聚、管理、服务；数据智能） 2.2 智慧城市运营中 心 发改委 ...... 其他设施 核实核查 数字 方案适用场景可以从城市延伸至区 县、乡镇、营区 / 园区 / 社区、展 厅 城市治理辅助决策 城市运行体征监测 城市应急联动指挥 城市日常事件管理 应急联动 辅助决策 9 2.4 综合监测 融合政务数据、物联网感知数据和各垂直领域数据，一屏呈现城市运行体征及态势的监测分析。 城市“一张图” 数据专题分析 城市运行体征 3D 城市建 模 10 2.5 事件管理 整合公共感知