报 告 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ◆ ◆ ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125)

综合算力指数 版权声明 本报告版权属于算力产业发展方阵、2025 中国算力大 会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报 告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 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......................

普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 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、 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 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统

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 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 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

Transformer 2017 年 ChatGPT 2022 年 Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及 智能体 (AI Agent) 是大模型 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 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

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 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出

23%以上。具体表 现为三个核心矛盾：首先，海量非结构化数据的处理效率低下，某 央企审计案例显示，仅合同文本抽审环节就消耗了团队 35%的工作 时长；其次，风险识别依赖人工经验导致覆盖不全，证监会披露数 据显示，传统抽样方法会遗漏约 15%-20%的高风险异常交易；最 后，跨系统数据协同成本高昂，某会计师事务所测算表明，数据清 洗和格式转换占用了整个审计项目 28%的有效工时。 在此背景下， 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 15-20%的速度递增（PwC 行业基准数据），但审计质量关键指标 却呈现下降趋势。监管处罚案例中，有 83%涉及传统方法未能识别 的数字化风险（SEC 2021-2023 年处罚分析）。这迫切需要通过智 能体技术重构审计作业模式，将人类专业判断与机器处理能力有机 结合。 2.3 构建智能体提效方案的核心目标 构建智能体提效方案的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 的 先进 AI 能力

优化调度：基于实时数据分析，帮助调度中心迅速响应 各种突发情况，提高整体调度效率。 o 智能客服：运用自然语言处理技术，提供智能问答和服 务。 4. 实施方案：根据上述应用场景，提供具体的实施步骤，包括数 据收集、模型训练、系统集成和用户培训等。 5. 结果评估与反馈机制：建立完善的效果评估方法，确保 AI 大 模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 取对预测客流量有影响的特征。这些特征可能包括过去时间段的客 流趋势、天气因素、事件安排等。 接下来，在模型训练与预测阶段，AI 大模型可以采用深度学 习、时序分析等先进技术，进行对客流量的预测。通过使用历史数 据进行模型训练，模型将学习到不同特征与客流量之间的关系。 预测的客流量可以展示成以下表格，反映不同时段的预测情 况： 时间段 预测客流量 预计车次安排 07:00-08:00 1500 10 求。这种灵活调度的方式可以有效减少乘客的等待时间，提高乘客 的出行满意度。 同时，为了进一步提升预测的准确性，持续对模型进行更新和 优化也是至关重要的。可以通过实时监测客流情况，修正模型参 数，使得模型能够适应日常变化和突发情况。 通过集成 AI 大模型的预测结果到城市轨道交通的调度系统 中，不仅能够提升客流预测的准确性，还能够实现车次安排的灵活 调整，从而增强整体交通运输体系的韧性和效率。这一方案能够帮

博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技 、阿里平头哥等 n 美国企业在GPU芯片领域占据绝对优势，尤其英伟达芯片性能高、生态成熟 n 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距 5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning DeepSeek 的崛起，美国应该加强 管制 美国上升到影响国家安全，拟进一步收紧对华芯片政策 2025 年 1 月 29 日，美国参议员 Josh Hawley 提出 《2025年美国与中国人工智 能能力脱钩法案》,旨在全面切断中美在人工智能（AI）领域的技术合作、资本流 动，以遏制中国在AI领域的竞争力，保护美国技术优势 ① AI技术与知识产权流动禁令：法案禁止从中国进口或向中国出口任何与AI相关的

向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 2.3 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 2.3.1 保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程· · · · 36 2.3.2 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · ·