发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。如何更科学的评估 我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动 我国数字经济高质量发展的新命题。 我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 域取得了显著进展。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与 中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 .......... 1 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级................................................ 2 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显............................................ 4 二、我国综合算力总体进展.................................

其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角， 以优化监控视野。  设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 社交媒体平台：在事件发生后，社交媒体上会迅速涌现大量相 关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用户 的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频 和图像，尤其在大型事件或自然灾害中。这些数据可以为事件 分析和应急响应提供重要支持。卫星影像则适合于大范围事件 的监控与评估。 4. 传感器数据：包括地震传感器、火灾探测器等传感器反馈的数 模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的动态监 控。其常见特点包括：  全方位视角：可实现水平和垂直的全方位旋转，适应复杂的监 控场景。  自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效

运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 色愈发凸显，尤其是在推动工业、农业以及城市化进程中，其经济 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 “ ” 通各大经济体，推动 一带一路 倡议的实施，使中国与世界其他地 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：  便捷的空间连接促进区域经济发达与平衡  大宗货物的高效运输能力支撑工业发展  人员流动的高效性推动社会联系与城市化进程  低碳环保的运输模式支持可持续发展战略 在这种背景下，开发铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 可以通过发射激光获取目标物体表面的三维坐标数据，而高清摄像 机则提供丰富的光学信息，二者相辅相成，提高了建模的准确性和 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信

开发环节，主要包括需求调研、设计、编码、测试和交付等； 产业链下游为应用与服务环节，主要包括行业专用软件、智能硬件以及各种智能解决方案。 智能软件研发企业显现出鲜明的地域集聚特性，高度集中于特定区域并形成集群效应。 截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件百强企业高度集中于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京、广东、浙江稳居前 三，分别坐拥37家、14家、12家入选企业。在城市维度上，这些企业广泛分布于全国25个省会及经济发达城市。尤为突出的是，百强 企业主要扎根于京津冀、长三角、珠三角三大经济区，占比分别达到40%、31%、20%。这些区域凭借强大的经济实力与浓厚的科技创

大量的线上业务依赖7×24小 时高可用性，业务中断或数据丢失都可能引发巨额经济损失。 运维复杂度⸺人力与资源的双重负担：云计算的分布式架构和动态资源调度需求增加了运维 难度。大型企业可能使用跨区域、跨云环境下数以千计的实例，处理自动化扩容、故障转移 等复杂任务。企业需投入大量的云原生开发和运维人才，采购昂贵的监控与自动化工具等。 成本控制⸺算力性价比难题：企业多云集群和异构计算资源的效率和适配不足，使算力成 个边缘节点提供本地 化就近部署能力，资源可灵活弹性扩展，满足对网络时延要求高的场景，可为中国企业遍布全球 的分支机构或生产基地等提供边缘计算资源和网络接入。2025 年，阿里云已在海外投资新建多 个中心区域，涉及欧洲、南美、北美、东南亚等地域，这些数据中心即将陆续开服，为中国企业当 地业务开展提供更多更优质的选择 弹性大规模：弹性架构能够有效应对出海企业的业务流量高峰，确保业务的稳定性和连续性。 咨询服务及会展活动提供商。IDC帮助IT专业人士、业务主管和投资机构制定以事实为基础的技术 采购决策和业务发展战略。IDC在全球拥有超过1100名分析师，他们针对110多个国家的技术和行 业发展机遇和趋势，提供全球化、区域性和本地化的专业意见。在IDC超过50年的发展历史中， 众多企业客户借助IDC的战略分析实现了其关键业务目标。IDC是IDG旗下子公司，IDG是全球领 先的媒体出版、会展服务及研究咨询公司。 IDC

预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客 江苏银行在企业架构中引入大模型技术，优化了其信贷审批流程。通过 AI 模型的自动化处理，该银行显著缩 短了贷款审批时间，提升了客户满意度。同时， AI 模型的应用还提高了风险评估的准确性，降低了不良贷款 率。 国内区域性银行试点成效分析 江苏银行 AI 架构试点 浙江银行利用大模型技术重构了其客户服务系统，通过智能化的客户行为分析，提供个性化的金融产品推荐。 该银行还利用 AI 模型进行市场预测，优化了资产配置策略，提升了投资回报率。

多位于信息化阶段 可再生能源热力系统 燃煤电厂 区域供冷站 公共建筑空调 城市 / 区域集中供冷 / 热 建筑供热 工厂能动系统 太阳能供热

提高数据读取和写入的效率，满足大数据处理的需求。 在实现上述数据库与存储方案时，我们还需要考虑数据的备份 与恢复策略，以确保系统在故障情况下的数据安全与完整性。定期 备份重要数据，并采用多区域冗余存储，保障在意外情况下敏感数 据的安全。 为了更好地服务于数据分析和 AI 模型的训练，数据的管理与 处理流程也应该更加智能化。可以通过数据管道（如 Apache Kafka 或 Apache 焦于关键业务领域，例如客流预测、设备故障检测和维护优化等， 以便能够在控制范围内验证模型的有效性和可行性。 试点实施的第一步是选择合适的试点线路或区域。根据当前运 营状况、客流量大小及设备复杂性来评估，每条线路的特点将直接 影响模型的学习过程和效果。一旦选定了试点区域，就需进行现状 分析，收集相关数据，如历史客流数据、设备运行数据、车站信息 等，为模型的训练提供基础数据支持。 随后，开展数据预处理和特征工程。数据预处理包括数据清 ，制定相应的 评估指标，例如客流预测的准确度、故障检测的及时性等。对模型 的输出进行定量分析，并与实际运营数据对比，从而识别模型优势 和不足之处。 试点实施的最后阶段是部署和反馈迭代。在试点区域内上线 AI 大模型，实时监控模型的运行状态，并收集运营人员、乘客及技术 团队的反馈。通过构建反馈机制，将用户反馈、模型运行性能和业 务需求相结合，不断修正和优化模型算法，提高其适应性和预测能

Avoidance map 是两种关键的 3D 价值地图类型. Affordance map 凸显出机器人最容易执行对应动作的区域, 吸 引力较大的区域说明这里是执行特定动作的最佳位 置, 例如抓住物品或转动旋钮; Avoidance map 则 用于指示机器人应尽量避免进入或接近的位置, 高 值区域提示机器人应当回避的障碍或其他不希望接 触的对象. 在运动规划阶段, VoxPoser 首先依据 Affordance LLaMA-Adapter 是 一种可以高效微调 LLaMA 的方法, 不仅能使得 LLaMA 获得新的知识, 也能保证 LLaMA 的预训 练知识不被破坏. 最终, 模型能够识别图像中对象 的类别, 了解对象的哪些区域可以被操控, 并预测 末端执行器的精确姿态. 3 系统架构 目前的具身智能架构一般可以粗略地分为两种, 第一种是端到端的 Transformer[122] 架构 (图 5(a)), 第二种是冻结参数的大模型结合基础模型

Native 或 Flutter），我们能够在不同 平台上保持一致的 UI 设计和功能体验，同时减少开发成本。此外， 针对移动设备特有的交互方式（如触摸屏手势操作），我们优化了 按钮尺寸、滑动区域和反馈机制，提升了用户的操作流畅度。 在多平台适配中，性能优化也是不可忽视的一环。我们通过以 下策略确保应用在不同设备上均能高效运行： - 使用轻量级的前端 框架，减少页面加载时间。 - 对不同设备进行资源分级加载，例如 独立的服务模块，便于开发、测试和部署。每个服务模块可以通过 容器化技术（如 Docker）进行封装，结合容器编排工具（如 Kubernetes）实现自动化部署和负载均衡。此外，为了确保系统 的高可用性和容错性，建议采用多区域、多副本的部署策略，结合 负 载均衡器和数据库主从复制机制，进一步提升系统的稳定性和响应 速度。 在数据存储方面，根据数据访问频率和一致性要求，可以选择 关系型数据库（如 MySQL）或非关系型数据库（如 Redis）以 减少数据库的压 力。同时，为了保障数据安全性，需配置完善的 访问控制策略、数据加密机制以及定期备份方案。 在网络架构中，采用多层防火墙和入侵检测系统（IDS）来保 护系统的安全性。对于跨区域的通信，建议使用虚拟专用网络 （VPN）或专线连接，确保数据传输的加密性和低延迟。此外， 引入内容分发网络（CDN）可以加速静态资源的访问速度，提升 用户体验。 最后，在成本控制方面，需对资源使用情况进行实时监控和优