国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发

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 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 ............ 37 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进.......................................38 综合算力指数 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升级...................................... 38 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展...................... 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件 的协同适配性也有待提升。三是节能降碳水平亟待进一步提高。算 力中心的高速发展，带动我国能耗和碳排放水平进一步攀升。在“双 碳”战略背景驱动下，亟待加强算力中心“绿色化低碳化”转型，提升 节能降碳水平。四是产业生态亟待进一步完善。我国算力产业生态 建设虽有进展，但仍存在基础设施建设不均衡、算力应用深度广度

55%。下表展示了典型新兴业务 领域的传统审计盲区： 业务类型 传统程序覆盖率 主要盲点 加密货币交易 38% 链上交易追溯缺失 跨境云服务收入 45% 服务器地理位置验证困难 ESG 衍生品 29% 碳足迹数据链校验空白 审计资源分配存在结构性低效。约 70%的审计时间消耗在基础 数据核对等低价值工作（Deloitte 2023 年审计效率报告），导致 关键风险领域的分析深度不足。某会计师事务所试点数据显示，将 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 的全流程自动化。该模块通过三层架构实现功能闭环：底层为异构 数据融合层，中间层为规则-模型双引擎分析层，顶层为动态决策 输出层。 在数据融合层，模块内置审计数据标准化管道，支持对结构化 财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 JSON/XPath 解析 文档数据库存 储 非结构化数 据 采购合同、审批邮件 OCR 识别+NLP 实体抽取（金 额、签约方） 知识图谱三元 组 数据清洗阶段需部署规则引擎与机器学习双校验机制： 1. 规 则校验层：实施强制约束（如借贷平衡校验、凭证号连续性检测） 和软性规则（如异常交易金额阈值告警） 2. AI 校验层：通过预训 练模型检测数据异常模式，例如： -

结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 依托大模型和数字孪生，实时监控、 动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学

由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短

业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链

二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 同、生态化特点： 1、突

够使处理器缓存成为 I/O 数据的主要目的地和来源，而无需像传统 DMA 一样通过主内存中转， 进一步实现更高的带宽、更低的延迟和更低的功耗。另外，在系统设计层面，基于 g�i 的底层硬 件，也实现支持处理器双单路硬件架构通过独立供电与运行单元设计，在单路故障时仍可维持 另一单路稳定运行，实现功耗隔离与故障隔离，保障系统持续稳定运行。 QAT 硬件加速：英特尔 ® 数据保护与压缩加速技术（英特尔 ® QAT）专用加速引擎提供了带外 率。支持 NVMe ESSD 云 盘，访问时延降低 10%。 I/O 带宽：ECS g�i 基于“飞天 +CIPU”技术架构，全面优化升级云上普惠弹性 eRDMA 网络，依 托 CIPU 高速双上联网络能力，其时延降为传统 VPC 的三分之一，低至 8 微秒，可实现大规模 组网及高弹性等优势，这有助于提升离线数据处理的 I/O 带宽和效率。 高性能存储：ECS g�i 支持存算分离架构， 提供的硬件级隔离能力，构建了真正意义上的“信任域”，确保客户在云端运行的应用和数据，即使在 共享的多租户环境中，也能获得媲美物理隔离级别的安全保障。 稳定增强 至强 ® 6 性能核处理器支持 ECS g�i 硬件实现双单路设计，能够有效降低故障时的爆炸半径，并实 现故障时自动切换，降低业务中断风险。相当于为云计算系统安装了两个相互独立的“心脏”，给稳定 性上了“双保险”，推动安全从 “事后补救” 转向 “事前预防”。

铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 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 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 显得尤为重要。该方案不仅将提高铁路运输的安全性与效率，还将 通过智能化服务为旅客提供更加便捷的出行体验，为货运企业提供

法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ tional encoder representations from transformer，BERT） 的出现，以及 2022 年第四代生成式预训练模型（gen⁃