慧的、平台型政府正在生成 企业创造财富，政府创造环境。政府与企业，是城市发展共同体（杭州市委书记语言）。 政府的绝大多数工作结果是没有重量的，因而是可以全面数字化的～全栈云化。杭州市政府正在往 24 小时永 不关门、 24 小时永远在线的全天候服务型政府道路上奔跑，届时，政府不再是一个场所，而是人民美好生活 （企业高效发展）的服务需要。 杭州市政府用数字技术创造环境，政府全栈云化方面走在了前列。政府极力推动工作流程在线化，与各界在 。 34 5G 的七大关键性能指标（ 2020 年，中国计划将建成 100 万个 5G 基站，要让 5G 覆盖整个国家，需 要 600 万— 800 万个基站，到 2035 年， 5G 在全球将创造 13.2 万亿美元的经济产出，这个产值排行上的第一 名是中国。） 1 用户体验速率 在满足一定系统性能的前 提下，通信双方最大相对 移动速度 5G 移动通信系统需要支持飞机、高速公路、城市地铁等超高速移动场景， 在 全球将创造 13.2 万亿美元的经济产出，这个 产值排行上的第一名是中国。） （三）、新基建架构新空间产生新要素激发新能力 1 、建设数字中国开启中国数智化发展新征程 建设数字中国是新时代创造新辉煌的重大战略，符合价值逻辑现实逻辑历史逻辑 加快数字中国建设，就是要适应我国发展新 的历史方位，全面贯彻新发展理念，以信息化 培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展 创造新辉煌。

音频和非结构化文本，为经济学研究拓展了新的视野和分析维度。同时，大模型涌现出的行为能力本身，也为 经济学提供了新的研究对象。这些人工智能系统展现出的决策模式、信息处理机制和策略行为，为经济学理论 的应用与检验创造了前所未有的实验场景。 本文旨在向经济学家、管理学家和其它社会科学研究者全面地介绍大语言模型的技术和应用。我们首先 从社会科学知识生产的一般过程出发，讨论了大语言模型如何改变知识的生产函数。我们讨论了大语言模型 在研究流程中扮演的四种角色， 系统性地梳理和拓展了其在经济管理研究中的应用场景；三是面向经济管理研究者，对大语言模型的技术路 线及发展状况进行了更加深入的介绍。 其次，本文以经济管理研究为背景，讨论人工智能在创造性工作中的作用。已有研究关注了生成式人工智 能在营销话术 (Jia et al., 2024)、创意文本写作 (Noy and Zhang, 2023)、方案策划 (Boussioux et al “制针工厂”的案例，他将其抽象成一个普遍的经济原则——“劳动分工”。他赋予了这个词组一 个精确的、理论化的定义。他创造了 “看不见的手”这个绝妙的隐喻，用来解释一个核心的因果机制：个体追 求自利的行为，如何在无意之中促进了社会整体的利益。相比之下，AI 可以合成和重组已有的词汇，但从零 开始创造一个全新的、强解释力的抽象概念，是极为困难的。它没有创造 “隐喻”的动机。第二是提出因果机 制。AI 的总结是：“A 和 B 似乎同时

in Industrial Operations》，IDC，2023 年 11 月 3 人工智能（AI）： 人工智能是计算机科学的一个领域，致力于解决通常 与人类智慧相关的认知问题，例如学习、创造、图 像识别等。 生成式人工智能 ： 生成式人工智能是一种可以生成新内容和想法（包 括对话、故事、图像、视频、音乐等）的人工智能。 生成式人工智能由基于大量数据进行预训练的大型模 型提供支持，这些模型通常称为 题的解答。 3. 加大投入时间进行创新、占据差异化优势 亚马逊云科技服务为您的开发人员提供的是更出色的功能以及更多的构建时间。 Amazon Q 开发者版可实时为开发人员生成代码建议，让其更快地创造价值，同 时降低风险。Amazon QuickSight 和 Amazon Q in QuickSight 可通过执行摘 要、全新的情景感知数据问答体验以及可定制的交互式数据故事，让您的业务用 户更 Amazon SageMaker 从协助机器维护到改进新产品设计等等，生成式人工智能逐渐取得变 革性的成果。 亚马逊云科技助力制造企业充分利用这项技术的力量，改进生产、优 化供应链管理，并更快地创造更卓越的产品。对于希望通过大力创新 从竞争中脱颖而出的制造企业来说，采用生成式人工智能势在必行。 • Amazon SageMaker ：使用托管式基础设施和工具，构建您自己的基础模型， 加快构建、训练和部署可扩展、可靠且安全的模型

Revolutionized Cabin ） ：融合多模态交互、场景化服务与情 感 计算的下一代智能空间 通过解析智己汽车的落地实践， 我们将展现 AI 如何在研发周期压缩、用户转化提升、 座舱体验升级等关键维度创造实证价值——测试成本降低 30% 、销售转化率提升 25% 、 语 音交互效率翻倍等关键突破，标志着汽车产业已进入「 AI 定义体验」的新纪元。 本报告旨在为行业提供可复用的 AI 赋能框架，助力车企在智能化浪潮中构建技术护 以满足智能网联 汽 车对算力和处理能力的需求。与软件开发商合作优化智能座舱系统和自动驾驶 算法，提升产品的智能水平和用户体验。 同时，跨行业的合作也在不断加强，如汽车与医疗、教育等行业的融合， 创造出更多的新业态和新模式。汽车与医疗行业的合作可以实现远程医疗监测 和紧急救援服务，为用户的健康提供保障；与教育行业的合作可以提供车内学 习和培训服务，满足用户的学习需求。产业协同不仅有助于技术创新和资源共 技术将设计周期大幅缩短， 同时解决了效果图变形与低质问题。 例如，设计师 仅需上传线稿或概念图， AI 即可生成多种风格的细节方案， 支持多轮精细化 微调。这种“实时创意迭代”模式不仅解放了设计师的创造力， 更使设计决策 更加精准高效。在实际应用中，设计师可以利用这一功能，快 速探索不同的设 计方向，提高设计的效率和质量。 27

Juniper Public 创造 AI 小模型 / 专业市场 / 特定场景 / 创造价值 / 提升 效率 不可避免的终局背后 -AI 一定会 来 使用 AI AIGC/ 多模态 / 大模型 / 行业泛化 / 提升 体验 15 “You can’t

农科院水产所、 安徽农业大学、 合 肥畜牧水产局、 芜湖农委、 铜陵农委、 蚌埠农委、 上海铁路局等客户使用本公司产品 ， 建立 了良好的客户关系。 感知世界、 万物互联 ，用物联网技术创造万物互联的智慧生活。 乐于创造、 生态自然 ，乐然物联网已经为上百家水产企业及养殖户提供了物联网系统建设 服务 ，与企业互利共赢。 各片区联系人 郑恒 （项目经理） 18819271172 164721828@qq

工业制造系统、应对以制造为主导的第四次工业革命 “ 新机器人战略”计划 日本 2015 年 通过科技和服务创造新价值，以“智能制造系统”作为该计划核心理念， 促进日本经济的持续增长，应对全球大竞争时代。 “ 高价值制造”战略 英国 2014 年 应用智能化技术和专业知识，以创造力带来持续增长和高经济价值潜 力的产品、生产过程和相关服务，达到重振英国制造业的目标。 “ 新增长动力规划及发展战略”

创新其生产经营模式，以适应新的市场需求和技术 发展。传统汽车行业的价值链主要集中在研发、生产、供应链、销售等环节，而未来的汽车企业将通过数字化 和智能化技术，重构这一价值链，实现全生命周期的价值创造。例如，在研发阶段，通过引入虚拟仿真技术和 人工智能算法，可以大幅缩短新车型的研发周期并降低成本 ；在生产阶段，通过智能制造和物联网技术，可以 实现柔性生产和高效管理 ；在供应链环节，可以实时监 ；在销售阶段，通过线上线下的融合渠道和个性化推荐系统，可以提高销售效率和客户满 意度。这些创新举措不仅提升了企业的竞争力，也为用户带来了更加便捷和高效的用车体验。 生产经营创新 ：重构汽车研产供销服全生命周期的价值创造模式 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 6 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用 户带来更便捷、舒适的驾乘感受，从而增强汽车产品的市场竞争力，能够迅速获得市场认可，且创造出较高的 商业价值和用户价值 ；研发设计、生产制造、供应链管理、智能营销、智能决策等场景主要侧重于提升汽车企 业内部生产力，通过引入大数据分析和 AI 技术，可以优化汽车生产制造流程、提高研发设计效率、改善供应

投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 数据底座革新：零售智能化转型的破局关键 根据贝恩咨询报告，中国消费者对 AI 工具接受程度高，中国消费者对 AI 的信任度比美国和欧洲 消费者分别高出 45%和 40%。麦肯锡报告显示，生成式 AI 每年可为全球零售业创造 2.6 万亿至 4.4 万亿美元价值。广阔市场前景和良好用户基础，让零售企业智能化转型已成必然趋势。 零售企业推进 AI 项目落地时，传统碎片化数据架构已无力支撑 AI 应用落地所需要的高质量数 服的首 次解决率和线下导购的专业能力。 2.3 从成本优化向业务价值创造的范式转移 一体化云数据库为企业带来的商业投资回报，远远不止于单纯技术优化。它是零售企业实现“智 能化”和“全球化”战略的关键一步，通过在 IT、业务和战略三个层面创造价值，显著提升企业 运营效率和市场竞争力。 图 4：一体化云数据库价值创造（来源：爱分析） 15 第一，简化技术架构，减轻运维负担，实现综合成本最优。

难逢的新机遇，在产 业格局变革期站在全球同一起跑线 制造业数字化转型是应对发展环境变化、把握发展自主权、提高核心竞争力的必然选择 制造业数字化转型是实现高质量发展的必由之路 创新驱动的关键 产业重构的需要 创造新经济增长点 制造业转型面临新挑战、新机遇 11 • 互联网大规模普及应用 • 以万物互联为主要特征 的网络化阶段 • 以计算 、 通讯和控 驱动的柔性化生产。 企业嵌入智能化产品，感知变化，通过与用户 环境等交互，结合智能化技术分析茶农使用情 况及用户需求通过“硬件产品 + 软件系统 + 增 质服务”模式满足用户个性化、多样化需求， 创造全新的价值空间。 企业通过平台建设将各自关于智能制造的实践 经验和能力禀赋开放赋能给同领域的中小企业， 以及产业链上下游相关主体，形成对整个产业 智能化升级的重要支撑。 企业智 能化发 题 50 准确理解数字化转型基本认识 51 新一代信息技术是数字化转型的关键使能 52 数据资源是数字化转型的核心要素 53 平台：是数字经济时代协调和配置资源的基本经济组织，是价值创造和价值汇聚的核心。 新 平台是数字化转型的重要载体 54 数字化管理 数 字 化 管 理 是 企业 通过 打 通核 心数 据链 ， 贯 通生 产 制 造 全 场 景 、全 过程