产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。 展望未来，我国算力发展之路机遇与挑战并存。我坚信，在全国各界的共 同努力下，我国算力产业必将实现量的稳步增长与质的显著提升，加速高质量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水平成为衡 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； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 了有力支 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 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

降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 n 在传统银行信贷审批过程中，贷前调查、审批、放款以及贷后管理等诸多环节，均高度依赖人工操作，导致整个流程 十分复杂且效率低下。 DeepSeek 为银行信贷审批注入新动力， 助力审批流程实现智能化与自动化。 n 苏商银行应用 DeepSeek-VL2 多模态模型，通过构建“多模态技术 + 混合专家框架”的创新体系，实现对嵌套表格、影 像资料等复杂场景材料的精准解析，将信贷材料综合识别准确率提升至 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工 作满 意度也显著提高。 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Beginner Intermediate Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提

加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 2. AI 生成式大模型概述 AI 生成式大模型，正如其名称所示，是通过深度学习技术训练 的复杂模型，能够基于输入数据生成新的内容。这些模型广泛应用 于自然语言处理、图像生成、语音识别等多个领域，尤其在医疗场 景中展现出良好的应用潜力。通过海量医学文本、图像和结构化数 据进行训练，AI 生成式大模型能够理解并生成专业的医疗信息，辅

保真度是首要问题，因为基于虚假 或带有偏见的合成数据训练的模型，在真实世界场景中的表现将大打折扣。此外，合成数 据的设计与验证环节也需高度重视，以避免因设计不当或验证不足而放大原有偏见或引 入新的偏见，从而影响模型的公正性与准确性。因此，在未来的发展中，需持续加强合成数 据的生成技术、验证机制及质量控制等方面的研究与实践，以充分发挥其潜力，推动大模 型技术的持续进步与发展。 （2）多领域开源数据集相继推出 等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 数据的广度与多样性，为开源多模态大模型的突破性发展注入了新活力。 今年9月，由商汤科技携手清华大学、上海AI实验室、哈尔滨工业大学、香港中文大学、 复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出的OmniCorpus项目，再次将开源多模态 数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图像与16,960亿个文本标记的 �� 算力是推动大模 巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 工具，有望为大模型的训练提供新的解决方案。例如，IBM和Google等公司已经在量子计 算领域取得了一些初步的成果，展示了量子计算机在特定算法上超越传统计算机的潜力。 （4）云计算资源的扩展 云计算平台如AWS、Azure和Google

确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 2. 系统需求分析 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，需求分析是系统 设计的基础和关键。首先，系统需要支持多维度数据采集与处理功 能，确保能够覆盖各类人工智能模型的训练数据需求。数据采集范  数据备份与恢复：增量备份与全量备份相结合，备份数据异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 流程 为确保系统的长期安全性，还需定期对安全策略进行评估和更 新，使其能够应对不断变化的安全威胁。此外，应对系统操作人员 进行定期的安全培训，提高其安全意识和应对能力，进一步降低人 为因素导致的安全风险。通过这些措施，人工智能数据训练考评系 统能够在保障数据安全的同时，提供稳定可靠的服务。 2.2.3 可扩展性需求 系统应具备良好的可扩展性，以应对未来业务规模的增长和技 术的迭代更新。首先，系统架构应采用模块化设计，确保各个功能 模块之间松耦合，便于独立升级和扩展。例如，当需要增加新的训 练算法或评测指标时，只需在对应的模块中进行开发，而不影响系 统其他部分的正常运行。同时，系统应支持分布式部署，以提升处 理能力和资源利用率。通过引入容器化技术（如 Docker）和编排 工具（如

https://paperswithcode.com/sota/multi-task- language-understanding-on-mmlu 大模型在知识问答、数学、 编程等能力上达到新的高度， 多种任务上 的表现超过人类水平。 大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大 AI 推动“科技创新”和“产业创新”的深度融 合 推 动 创 新 链 、 产 业 链 、 资 金 链 、 人 才 链 深 度 融 合 是 解 决 当 前 乃 至 未 来 较 长 时 间 内 加 强 产 业 创 新 发 展 、 加 快 锻 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 产业发展预测 产业数据探索 业报告生成等 个方向的特色能力。 产业垂域大模型 iChainGPT 产 业 网 链 大 模 型 使 用 海 量 产 业 数 据 和 知 识 图 谱 训 练 ， 创 新 性 地 引 入 了 “ 大 小 模 型 协同 ” 的智能体 框架 ， 面向产业 创新业务场景 ， 提供了包括产业知识问答 、 产业报告生成 、 产业技术分析 、 产业文档理解等能力 ， 向上为企业

在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield Geoffrey E.Hinton "for 11 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目 … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 … … · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级

DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型（以千问720亿 为代表）， ，扩充了其能力边界 n DeepSeek-R1引入 能力，在代码、数学、复杂规划等 方面的能力显著增强，使得对于新场景的支持成为可能 -7- DeepSeek不同版本对比 n V3 vs. R1：R1在普通的中文和英文任务上性能小幅领先，在数学和代码等需要深度推理的场景下明显胜出 n R1蒸馏版 vs. C端现象级应用。微信、钉钉等头部应用纷纷接入 截至2月15日，全国10省省委书记将人工智能作为 新春第一会重点部署，B端大模型应用进一步加速 省份 要求 广东 集中发力人工智能和机器人领域 浙江 加快建设创新浙江、因地制宜发展新质生产力 广西 不能妄自菲薄、行动迟缓 江西 强化企业科技创新主体地位，推动科研成果向现实生产力转化 安徽 在抢占科技制高点上奋勇争先 江苏 找准“一中心一基地一枢纽” 甘肃 着力提升科技创 山东 建立科技创新和产业创新融合机制 湖北 到2030年，具有全国影响力的科技创新高地加快形成 -10- DeepSeek影响：格局被打乱，AI竞争进入第二阶段 C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1

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。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 数据的准确性和完整性。 数据标准化：通过建立统一的数据标准和规范，将不同来 源的数据转换为统一的格式和结构，便于后续的数据分析 和应用。 数据质量监控：建立数据质量监控机制，实时监测数据质 量，及时发现和解决数据问题，确保数据治理的持续性和 有效性。 知识抽取 通过大模型的语义理解和推理能力， 将不同来源的知识进行融合，消除知 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 领域自适应（ Domain Adaptation ）技术实现 增量学习策略 反馈闭环优化 自动化监控与评估 版本控制与回滚 设计增量学习机制，使模型能够 在不遗忘已有知识的基础上，持 续吸收新的金融数据和业务规则， 确保模型始终与银行业务的最新 发展保持同步。 建立用户反馈机制，将银行业务 人员和客户的反馈信息纳入模型 优化流程，通过持续迭代改进模 型，使其更好地满足实际需求，

史数据，存在效率低下、误差率高、适应性差等问题。尤其是在当 前建筑项目规模日益扩大、复杂度不断提升的背景下，传统方法已 难以满足精细化、智能化的管理需求。近年来，人工智能技术的迅 猛发展为工程造价领域带来了新的解决方案。DeepSeek-R1 大模 型作为一种先进的深度学习模型，具有强大的数据处理能力和智能 化分析能力，能够有效提升造价管理的精确度和效率。 在当前的工程造价实践中，项目管理者面临着以下主要挑战： 效率要求不断提高，另一方面，行业内部的标准化和规范化程度有 待加强。这些因素共同推动了工程造价行业向数字化、智能化方向 发展的迫切需求。 在此背景下，人工智能技术的引入为工程造价行业带来了新的 解决方案。通过深度学习和大数据分析，AI 可以自动化处理大量复 杂的造价信息，提高计算的准确性和效率。同时，AI 技术还可以整 合来自不同来源的数据，打破信息孤岛，实现数据的实时更新和共 大模型还引入了模块化设计理念，使得 模型的各个功能模块可以独立开发和优化。这种设计不仅提高了模 型的灵活性和可扩展性，还便于根据具体需求进行定制化开发。例 如，在处理不同类型的工程造价数据时，可以快速集成新的数据处 理模块或算法，以满足特定场景的需求。 在数据处理方面，DeepSeek-R1 大模型采用了高效的数据预 处理技术，能够自动识别和清洗数据中的噪声和异常值。通过这一 技术，模型能够确保