坚持“学生中心、能力进阶、交叉融合”建设理念，加快构建“人工智能通识教育”新生态 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第61页 高校人工智能教育实践-案例：北京大学 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第62页 高校人工智能教育实践-案例：北京大学 • 学科专业问答工具：医学MedSeek整合医学学 科体系、化小北·化学实验智慧学伴、金融AI助 教等学科特色AI工具 • 综合学习平台：北大问学(基于deepseek)提供 1 全球首个覆盖"读文献·做计算·做实验·多学科协同" AI科研平台 2 北京科学智能研究院与玻尔（深势科技）联合打造 3 北京大学AI驱动全流程科研平台 AI4S科研知识库与AI学术搜索平台 Science Navigator（科学导航） 访问方式：北京大学APP中"AI4S"入口 4 • 零时差科研资源 • 收录千万论文 • 每日同步进展 • 提供批量文献问答功能 • 针对提问整合论文给出答案

思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型 JEL Codes: A11；B41；C45；D83 ∗胡诗云，北京大学国家发展研究院，博士研究生，电子邮箱：hushiyun@pku.edu.cn。易君健，北京大学国家发展研究院，教授，（联系方式）。作者 感谢张皓辰、尹晔、李欣元、王若璧、江弘毅、周子火昆、吴浩哲、林轶凡、颜玮、赵家琪、曹治、李星宇、王王月琴、韩旭、周清源、王悦、李奕天、汪姝 中输入大模型。 词嵌入与向量表示 马尔科夫假设仅仅限制对序列的长相关性做出了限制，仍然不能完全解决语言的高维问 题。这其中的原因，在于词汇表将不同的词元视作完全不相关的事物。例如，“北大”和“北京大学”是同义 词，但在词汇表当中，他们会占据不同的位置。如果使用独热编码（One-hot Encoding）将它们转化为向量， 词汇表中编号为 i 的词语就会转化为一个第 i 维取 1，其它维取 0

本报告由气候债券倡议组织、北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目联合编制 扩大可信的中国转 型金融市场规模 - 电力行业转型融资 机遇和要素 2 为应对不断增加的气候风险和实现《巴 黎协定》气候目标，所有经济活动和行业 都需加速脱碳行动，其中高碳排放行业 对于全球低碳进程至关重要。 资本需为 高碳排放行业提供融资支持，协助其快 速转向低碳的生产经营模式。一个灵活、 包容且可信的转型金融市场可有效支持 市场投资而实现气候和温室气体（GHG） 减排目标的政府部门提供支持。CBI开展 市场分析、政策研究、市场开发工作，为 政府和监管机构提供建议，并在全球范 围内推行应对气候变化相关债券及实体 认证机制。 关于北京大学能源研究院气候变化与能 源转型项目 北京大学能源研究院于 2021年3月启动 了气候变化与能源转型项目，旨在助力 中国应对气候变化和推动能源转型，实 现2030年前碳达峰和2060年前碳中和 的目标。该项目通过科学研究，设立有雄 灵活性改造 上大压小 生物质耦合 新能源置换 正常退役 政府赎买 延寿或储备封存 淘汰落后 直接退出 在“双碳”目标下，电力行业需要采取多 源协同的电气化发展路径来实现低碳转 型。北京大学能源研究院气候变化与能 源转型项目（CCETP）预测，在多源协同 的加速电气化情景下，煤电装机容量 （不包括备用机组）将在2025年达到峰 值11.8亿千瓦左右，此后逐渐减少。煤电 的发电量和电力部门的碳排放也将在

的洞见与 建议。 韩文科 中国能源研究会能源产业品牌研究与传播工作部 康俊杰 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目 王可珂 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目 陈 丹 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目 赵子健 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目 吴 迪 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目 赵鹏鹤 陕西省社科院 王鲁迤 西安市节能监管中心

为企业核心竞争力的基础。AIGC作为基石技术，将深刻改变汽车产业从研发、设计、制造、营 销与管理的各个方面，并将重新定义汽车产品与服务体验。这份白皮书有望助益产业界描绘新 地图、探索新大陆。 北京大学光华管理学院 组织与战略管理系副教授 王铁民 近年来，全球汽车产业正在经历着前所未有的百年变革。随着新一轮科技革命和产业变革的蓬 勃发展，智能化已经成为全球汽车产业转型发展的主要方向之一，同时，中国汽车产业已经成 副部长 高端汽车集成与控制全国重点 实验室 主任 李丹 上海国际汽车城（集团）有限 公司党委副书记、总经理 上海智能汽车软件园董事长 潘晓红 中国汽车工业协会 常务副会长兼秘书长 付炳锋 北京大学光华管理学院 组织与战略管理系副教授 王铁民 学术指导 编写组主要成员 汽车之家 高级副总裁 王有东 南京四维智联科技 有限公司 CEO 杨赖土 平安产险董事长兼首席执行官 汽车之家董事长 变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天， AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术，其深远的影响力和巨大的发展 潜力，正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。 在此背景下，由北京大学光华管理学院未来汽车产业战略家班（以下简称“汽车战略家班”）与中国一 汽高端汽车集成与控制全国重点实验室携手，共同编制了本《汽车产业AIGC技术应用白皮书》。本 白皮书的编制得到了北大光华管理

科医院、中医医院、社会办医医院等，不含部队医院。 以医院信息化的有效应用和管理效果为主要评价维度。 序号 医院名称 1 上海交通大学医学院附属瑞金医院 2 中国医科大学附属盛京医院 3 北京大学第三医院 4 厦门大学附属第一医院 5 浙江大学医学院附属邵逸夫医院 6 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院) 7 青岛大学附属医院 8 新疆维吾尔自治区人民医院 9 首都医科大学附属北京天坛医院 11 南昌大学第一附属医院 12 南京鼓楼医院 13 浙江大学医学院附属第二医院 14 郑州大学第一附属医院 15 温州医科大学附属第一医院 序号 医院名称 16 河南省人民医院 17 北京大学人民医院 18 复旦大学附属中山医院 19 中南大学湘雅医院 20 浙江大学医学院附属第一医院 21 烟台毓璜顶医院 22 安徽医科大学第一附属医院 23 深圳市人民医院 24 江苏省人民医院 华中科技大学同济医学院附属协和医院 61 福建医科大学附属协和医院 62 吉林大学第二医院 63 大连医科大学附属第二医院 序号 医院名称 64 上海交通大学医学院附属新华医院 65 复旦大学附属华山医院 66 北京大学第一医院 67 哈尔滨医科大学附属第二医院 68 陕西省人民医院 69 北京朝阳医院 70 广西医科大学第一附属医院 71 中山大学孙逸仙纪念医院 72 广州医科大学附属第一医院 73

慧城建(含智慧规划)与城市 信息模型(CIM）三大领域的高新技术企业。 奥格科技自2002年成立以来，高度重视自主产品研发，研发人员常年保 持在公司总人数（目前1600人）的30%以上。拥有北京大学数字中国研究院 智慧市政工程中心、广东省智慧水务（奥格）工程技术研究中心、广东省公共 安全与灾害工程技术研究中心和广东省省级企业技术中心等四大产学研机构， 先后承担了国家高技术研究发展计划（863计划）、国家重点研发计划与工业 AWater奥格智慧水务综合解决方案 2013年12月经广东科学技术厅批准成立。负责城市排水与防涝的智能化技术开发，为城市排水部门提供 国内领先、国际一流的智慧排水信息化解决方案；与武汉大学、中山大学、北京大学等单位联合承担了国家 863 计划项目，参与《广东省城市排水防涝信息化管控平台建设指引》等行业标准规范的编写；研发成果在 广东广州、广西柳州、浙江杭州、四川绵阳、吉林长春、广东惠州、安徽滁州、江西萍乡、海南海口等数十 太市场。 发展城投集团等国内智慧城市服务提供商作为智慧水务产品代理商。 4.4 与高校、科研机构、IT厂商强合作 科研机构代表 战略合作伙伴 杭州聚而禾土地规划设计咨询有限公司 北京大学数字中国研究院华南分院 广 东 省 数 字 广 东 研 究 院 G Z 广州市水务规划勘测设计研究院 高校联盟代表 杭州聚而禾土地规划设计咨询有限公司 05.成功案例 AWater奥格智慧水务综合解决方案

技术应用创新篇.................................................................................... 287 北京大学：北京大学数智化应用创新实践 .............................................................287 长春工业大学：基于移动应用的数字化校园建设实践 监测研究团队”（以下简称“研究团队”），研究团队内设编辑委员会和专家委 员会，共同开展高校数字化发展研究工作，编辑委员会负责编制与发布年度中国 高校数字化发展报告，成员来自教育部科研发展中心、北京大学、华东师范大学、 清华大学、中国人民大学、北京联合大学、南开大学、北京化工大学、郑州科技 学院、哈尔滨工业大学、长春工业大学等单位。专家委员会成员来自全国各地区、 各类型高校，负责对报告编制工作提出问题、提供建议。 制度 重塑、文化引领的多元创新中，为职业教育治理现代化提供可复制、可推广的“浙 纺职方案”，奋力书写新时代高职院校高质量发展的崭新篇章。 287 二、技术应用创新篇 北京大学：北京大学数智化应用创新实践 北京大学深入贯彻落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》和《数 字中国建设整体布局规划》战略部署，以《中国教育现代化 2035》《教育信息 化 2.0 行动计划》为指

技术在数字或物理环境中感知、做出决策、采取行动并实现 目标。 图 8：人工智能实践（来源： Gartner【13】）  Agent，AI Agent 与 Agentic AI 的比较 最近看到北京大学发布的《AI+Agent 与 Agentic+AI 的原理和应用洞察与未来展望》研究 报告【14】，该报告深入剖析 AI+Agent 与 Agentic+AI 的原理、应用及未来发展趋势，为 读者呈现一个全面而详细的知识图景。图 Agent，AI Agent 与 Agentic 15 AI 作了一个简单的比较。更深入的内容请参看原文【14】。 图 9： Agent，AI Agent 与 Agentic AI 的比较（来源：北京大学【14】） 此外，【15】指出，虽然人工智能代理代表了人工智能能力的重大飞跃，特别是在自动 化狭义任务方面。Agentic AI 系统代表了一类新兴的智能架构，其中多个专门的 Agent 协同工 Agents: The Next Big Thing in AI，Gartner,2025-01-23 【14】 AI 肖睿团队，《AI+Agent 与 Agentic+AI 的原理和应用洞察与未来展望》，北京大学， 2025-05-20 【15】 Ranjan Sapkota 等 ， AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications