于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。 典型代表： 1997 年 5 月，名为“深蓝”的 IBM 超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这一事 件 在当时也曾轰动世界，其实本质上， “深蓝”就是符号主义在博弈领域的成果。 注：深蓝是美国 IBM 公司生产的一台超级国际象棋 电脑，重 1270 公斤，有 32 个大脑（微处理器） ，每 秒钟可以计算 2 亿步。 “深蓝”输入了一百多年来优秀 是在大量语料库上训练 的机 器学习模型 , 使用自监督或半监督学习在大量未标记文本上训练数十亿个参数。大模型在语言理解方面表现出 非凡的能力 , 也能够执行从情感分析到数学推理的各种任务。 大模型与搜索引擎有着本质的不同 : 大模型通过理解问题直接给出答案 ; 搜索引擎则是给出你要查询信息的参 考链接 , 答案需要用户查看返回链接的内容并自行进行总结。 总之 , 大模型经过训练 , 可以执行简单任务 , 如预测句子中的下一个单词。然而 引导 AI 进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语： 要求 AI 对给定信息进行分析和 推理。 6. 多模态提示语：结合文本 、图像等多种形式的 输入。 提示语的类型 提示语的本质 提示语类型 提示工程 (Prompt Engineering) 也叫「指令工程」 。就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导语言模 型 帮助我们高效完成某项任务。 Prompt( 提示词 )

联邦层面尚无统一数据法，主要依赖《加州消费者隐私法案》（CCPA ）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等垂直立法，且未建立国家级“ 重要数据”分类体系，企业常需自行判断数据敏感性等级。三者差异本质在于 ：中国强调国家数据主权与分类分级刚性管理，欧盟侧重个体权利保障与风险 预防，美国则倾向市场自治与行业自律。 其次，在跨境数据传输机制方面，中国实行“出境安全评估+标准合同+认证” 三轨 精地图鲜度，尚未突破‘特定场景’的物理与法规边界。正如车百会理事长张永伟 所指出，首批L3车型获批仅是‘量产应用的第一步’，后续需通过持续积累真实 道路数据反哺大模型迭代，方能实现从‘功能可用’到‘体验可信’的本质跨越[2]。 参考文献 [1]新闻：《L3级自动驾驶车型产品获准入许可智能网联汽车迈入量产应用》， 上海证券报，2025-12-17。 [2]新闻：《张永伟：L3级自动驾驶首批车型获批只是自动驾驶迈向“量产应用 耗 管理模块，在未增加激光雷达数量的前提下，将MPI（一次接管平均里程）从 30公里提升至85公里，同时域控板卡成本下降18%[3]。 软硬件协同设计已成为突破成本-性能二元约束的核心路径。其本质是打破“芯 片定义功能”惯性，转向“功能定义芯片”，即以安全冗余目标反向驱动芯片 选型、传感器布局与中间件调度逻辑。典型实践包括：采用ASIL-B等级MCU与 ASIL-D等级AI加速核异构集

智慧图书馆 Intelligent Teaching 智慧教学 - 智慧数据 基于大数据的统计分析服务学员教育管理和汇报展示  数据汇总分析：对学员信息进行汇总统计分析，挖掘大数据背 后的现象和本质；  教育数据应用：全面支撑学院精细化管理、讲师差异化教学和 学员个性化学习。  方便管理汇报：具象化、可视化数据大屏，方便教育管理与向 上汇报展示；  内容覆盖全面：涵盖学院学员整体覆盖、应用成效数据、资源 发、协同备课、在线评课、直播教研等； 综合教务管理系统包括组织账号管理、学 员信息管理、学籍管理、教学管理、排课 管理、考务管理、成绩管理、财务管理等 对学员信息进行汇总统计分析，挖掘大 数据现象和本质，支撑学院精细化管理、 讲师差异化教学和学员个性化学习。 通过引进人工智能手段，采集课堂视频、 音频、教学素材等数据，智能分析教学课 堂行为，生成课堂的评价报告 实现教务工作管理和战略管理的相互叠

求。它不仅仅是一个技术概念，更是一种与宏观经济发展同频共振的新兴产业，在构建新型 电力系统和实现"双碳"目标的进程中，将扮演越来越重要的角色。 1.3.3 技术发展进程 技术发展水平 VPP 的核心竞争力在于技术和资源的运用，其本质上是通过协调控制技术、先进软件应 用技术、智能计量技术和信息通信技术等各类分布式电源、储能设施、电动汽车、可控负荷 以及微网、区域互联网等聚合，对源侧、荷侧、网侧进行统一协调和控制，并作为一个特殊 20GW。主要客群集中在 工商业电力用户（工厂、园区、商业楼宇）。 它懂得企业的生产节奏和成本敏感度，这使得它能高效聚合真实、可靠、高质量的可调 负荷资源，并在秒级内做出不影响用户生产的优化调度。其“聚星”平台本质上是一个将经验 固化的 AI 能源大脑。这种商业模式使其在市场化程度高的江苏获得了显著的市场份额。并 且在江苏辅助服务市场占有率达 30%，拥有成熟的商业化运营能力。并且利用区块链技术确 保绿电交易数据可信。

即使具有信息优势和能量优 势 ，也会因为人机协同失调、 自主决策失灵、 作战体系认知速度和效能落后 ，导致整体作战效能大幅降低。 战争的本质和规律受到全面深刻的影响 人工智能的发展和军事应用 ，后续还将在战争伦理、 交战规则等上带来更强更多的冲击 ，全面而深刻地影响战争的 本质和规律。 军事智能发展必将会催生出认知战、 失能战等非杀伤性作战手段 ，不再以消灭对手为目的 ， 而是以控制 对方认知、 行动等方式取胜 万美元 ，这 个价格已经比得上美国的 F18E/F ，法国的 “阵风”了。 → 歼 15 与美国 F18E/F 、法国 “阵风”是同等造价的飞机。 多种手段挖掘实体间关联关系 ，辅助业务洞察事物本质 3 基于自由文本的关系分类 1 实体结构化构建产生的关系及 关系的价值 基于自由文本的关系挖掘 2 知识图谱 基于导入的军事知识图谱 ， 对指挥官提供智能问答服务 ， 以智能机器人的形式

参见陈鹏、龙玥儿：《数字消费异化：本质、影响及应对》，载《消费经济》2023 年第 3 期。 7 参见赖立、谭培文：《数字中国建设背景下数字消费的内涵、困境及发展路径》，载《经济学家》2023 年第 12 期。 数字消费蓝皮书（2025 年） 7 的新特征”8。尽管当前各方对数字消费理解存在一定差异，但已对 其基本理解形成关键共识：数字消费的核心在于数字技术应用所引 发的消费数智化变革。 数字消费本质是一种居民消费活动，是居民进行商品和服务消 的内容 创作活动，通过反馈、定制甚至直接参与设计，与企业共同创造价 值。消费者成为企业决策影响者，通过参与企业产品和服务互动、 评价等决定产品研发方向，成为供给侧决策影响者。这种角色升级 的本质，是数字技术赋予消费者的信息主权与连接能力，创作者生 产的内容经由传播者扩散，最终汇聚为影响供给侧决策的集体智慧。 （四）居民数字消费新兴势力地位彰显 我国数字消费群体正突破年龄、性别、地域等传统边界，“Z

经积累了海量工业数据和知识，从过去的平台主变成了数据主，但与外 部主体间互认能力弱、互通性不足，思想上不信任，缺乏数据融通的技 术能力和有效机制，形成“大烟囱”。 （五）技术与业务协同不足，制约转型实施推广 数字化转型的本质是业务模式与管理体系的重构，并非单纯的技术 引进与叠加。当前，“技术业务两张皮”现象仍然普遍，阻碍转型项目 落地与推广。一方面，部分技术供给方过分追求技术的前沿性，未能精 准切入需求方在降本、

打造低空产业全程全网连接底座、面向 监管的感知底座和低空智能应用的算力底座,即打造 这 3 个底座融合的低空智能网联体系,将是有效的解 决途径之一。 2 低空智能网联体系构建 低空智能网联体系的本质是强调“三网合一”:第 一张网是负责飞行器与飞行器、飞行器与用户、飞行器 ·24· �N��04#� �0��;#� �����0 ���� 与平台等各类数据交互,实现三维空间“人机物”高效

性方面将面临较大考验，高价值场景成为稀缺品，以人为本、“投资于 人”的消费型场景需加大挖掘。一是部分场景建设陷入“伪创新”误 区，过度追捧前沿技术和新兴技术，忽略了技术创新是否触达行业的核 心痛点与人们生活的本质需求，这种创新模式是由技术供给方单向驱 动，而非与用户、市场共同演进。二是部分场景缺乏大规模推广的基础 和条件，数字产业的新技术、新应用往往需要在实践中验证，但存在场 景原型在示范和实验室环节看似成功，却因高昂的成本、复杂的部署条

智慧结晶，更是中国汽车产业在可持续 发展道路上的重要见证。 当前，全球汽车产业正经历着前所 未有的深刻变革。这场变革由两条主线 交织推动：一是以“电动化、智能化、 网联化”为代表的技术革命，正在重新 定义汽车产品的本质属性；二是以“碳 中和”为目标的可持续发展革命，正在 深刻改变汽车产业的竞争规则。在这个 大背景下，ESG已从概念性探索快速演 进为产业竞争的核心维度。 全球范围内，ESG监管正在呈现 加速趋严的态势。欧盟碳边境调节机制 技术投入上明显领先，而供应商则更多 受制于成本压力和标准不统一等因素的 现实约束；第三，不同企业间的ESG标 准差异、数据孤岛等问题正制约全产业 链效率提升。 特别需要强调的是，ESG对于汽 车产业的价值正在发生本质性变化。传 统的观念将ESG投入视为成本负担， 但领先企业的实践表明，优秀的ESG 表现能够转化为实实在在的商业价值。 在融资端，绿色债券、可持续发展挂钩 贷款等工具为ESG领先企业提供了更 构一同助力框架落地。 汽车多种零部件如轮胎、油漆和内饰的生产依赖森林生态系统的支持，森林生态系统 的崩溃将直接导致企业难以获得相应的原材料供应，进而影响整体生产。 全球碳中和浪潮下的规则变革，本质上是汽车产业价值体系的重构。对中国车企而 1 时代背景与行业变革 03 言，唯有将外在的合规要求转化为内在的发展动力，依靠扎实的碳管理能力、过硬的ESG水 平与严密的供应链治理能力构筑核心竞