施建设。日本通过制定相应的法律法规来规范人工智能的应用和发 展。 综合算力指数 2 面对全球算力需求的爆发式增长和国际环境的日益复杂，我国 作为数字经济大国，急需突破关键核心技术“卡脖子”环节、实现科 技自立自强。在此背景下，需深入探究我国综合算力发展现状，明 确自身优势与短板，精准布局算力产业，加速数字产业化和产业数 字化进程，从而在全球科技博弈中牢牢把握主动权，保障国家信息 安全与经济稳定发展。 古算力发展成效显著，算力分指数分别提升 6 名、8 名。浙江数字经 济发达，算力需求旺盛，建成并投运多个智算中心项目，推动算力 规模持续扩大，算力业务收入多，规模与质效均衡发展。内蒙古土 地、风电等能源资源丰富，算力中心建设成本低，智算中心集群化 发展，规模快速增长，算力分指数提升。 北京算力分指数有所下降，一是政策引导算力需求向周边及西 部迁移；二是由于土地资源、电力能源紧张，大规模建设算力基础 为广东省、河北省、 江苏省、北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、浙江省、山东 省、福建省，具体情况详见图 11。广东存力规模全国领先，存储总 体容量和单机架存力水平均位于全国前列。作为我国经济强省和科 技强省，广东拥有众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业等， 综合算力指数 22 对数据存储的需求持续增长，推动存储容量不断扩大，同时也注重 存储技术的创新和应用，以满足高性能存储的需求。

过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 面对智能化、全球化、融合化的发展浪潮，国内云服务商凭借自身在互联网创新、跨境电商以及 AI创新应用等领域的创新优势，不仅可以为自身拓展新的广阔发展空间，也为全球市场带来新的 发展机遇与变革动力。 互联网创新推动全球市场繁荣：国内云服务商在互联网创新方面的成果优势，一方面体现在 业务的示范效应，例如在电商、社交媒体、在线教育、远程办公等互联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 得流畅的访问体验。 �� 跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务方面，具备强大的数据分析工具，能够帮助跨境电商企业精准洞察不同地区消费者的 需求和偏好，优化选品和营销策略，有效保障交易数据的安全合规要求。

境 外 接 数 据 能 效 监 管 智 慧 城 市 移动端 智 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北 配置硬件 按需配置定义接口 预留冗余适度超前 顶层规划 顶层设计，解析痛点 规划场景，定义需求 搭建架构 南向数据汇聚边缘 PLC 关 系 敷 据 库 移动端 进 玄统 体 化 设 备 等 时 时 B 辉 智 能 照 明 楼 控 电 梯 据 设计 目标：模块选择，应用设计 成果：信息化初设文本 硬件配置 目标：配置硬件，定义接口 成果：智能化设计图纸 实施路径 实施 目标：定制开发，软硬件交付 成果：信息化平台，智能化工程 算法提供商 旷世、科大讯飞。。。 B 中间件提供商 Tridium Siemens Jons 打造生态链 软件服务商 拓维、阿里。。。 设备厂家 海康威视、大华、华为、 H3C 、 锐捷、科拓、 ABB 、 西门子、 江森自控、霍尼韦尔。。 文博展馆 博物馆、图书馆、音乐厅、 规划馆、展览馆、体育馆、 文化宫。。 科教 中小学、中职院校、高校、 党校、科研实验室。。。

践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表 示无法处理的情况，例如，无法言明的复杂知识。 1.2 知识创新 1.2.1 科学发现 最近的一些研究也证实了大语言模型技术在科 学研究中知识创新的潜能[12-13]。利用自然语言处理 技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处

辅助导服人员开展业务解答、办事咨询服务；面向“材料预审”场景打造“AI 预检助理”， 实现办事材料事前智能预检，自动校验要件完整性，帮助提高窗口首办成功率；面向“窗口 办事”场景为综窗工作人员打造了个人全科“AI 综窗助理”，实现办事智能咨询、事项智能 推荐、材料智能辅审、表单智能预填四大核心功能，真正实现“一人通全岗”“一窗办多事”， 有效缩短了窗口平均办理时长，降低窗口接件出错率，群众办事“零等待”助推服务满意度 测和训练等重要需求。 图 10 DCS+ModelMate+运营平台解决方案 截止至 2025 年 3 月，项目支撑平台课题组用户 87 个，已覆盖计算机、网安、生科、集 成电路、信息等 22 个学院，建立技术支撑群 75 个，支持学生用户 170 个，解决课题组问题 500+。ModelMate 正式上线后，不到 1 个半月时间，一期建设的算力资源平均使用率在 者“预防-治疗-康复-随访”全周期的 AI 助手，助力国家级高峰学科建设，推动专科全病程 管理迈入智能化新阶段。 目前“智医随行”大模型已在普外科、骨科、血液内科、神经外科、心血管内科、肿瘤 科为重点的六大专科形成重要助力，覆盖肝切除术后、腰椎间盘突出、膝关节骨关节炎、造 血干细胞移植、颅脑外伤、高血压、冠心病及肺部肿瘤等 9 类专病，经临床专家审核的专病 管理路径，为患者提供个性化、精细化的健康管理服务。

旅游、海航基础、海航创新、天海投资 复星系 上海 郭广昌 上海钢铁、复星医药、南钢股份、豫园 商城、海南矿业 明天系 内蒙古 ST 明科、华资实业、西水股份 杉杉系 浙江 郑永刚 艾迪西、 ST 江泉、杉杉股份 中植系 北京 解直锟 美尔雅、 ST 宇顺、铨银高科、 ST 华泽 宝能系 广东 姚振华 万科 A 、中炬高科、韶能股份、南玻 A 鹏欣系 上海 姜照柏 国中水务、鹏欣资源、大康农业 万向系 浙江 鲁冠球

智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 阿里巴巴 智谱华章 奇 虎 360 科 大讯飞 OpenAI OpenAI Anthropi c Anthropi c 昆仑万 维 * 本报告实测模型包括但不限于上述通用大模型，此处只列举部分效果优异的模型版本信息。排名不分先后 主流方向。毕竟，对于任何一家上层应用开发者来说，将人工智能“ 基座” 建设并应用在多模型上，在迭代效率层 面将是最优选项。 丰富的数据沉淀、多元化的应用场景和愈发高涨的消费需求，都令保险行业成为 AIGC 应用发展的沃土。第四次科 技浪潮已至， AIGC 为保险行业的赋能之旅已经启程，未来 AIGC 还将在保险这样的垂直行业内大施拳脚，不断突破， 尽释 AI 的无限潜能。

专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 + 论文 1.2 亿 + 书籍 291 万 百科 410 万 数据描述 数量 专利 1.5 亿 + 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 题为导向，基于萧山机器人产业发展基础和规 划，结合建设运营方已有的产品和经验，选取机器人产业链招商为切入点，建设全球机器人产业知识中心和产业 链精准合作平台 60 宁波市高新区新材云创新材料科创大脑 • 建立数字化产业监管模式 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选

者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实 可以通过模型生成个性化的治疗方案，结合患者的具体情况与历史 病历，提供定制化的医疗服务。 另外，生成式大模型的推理和生成能力也常常超过传统算法。 例如，某些模型已经能够生成高质量的医学图像，辅助放射科医生 进行诊断。这一过程不仅提高了诊断的效率，还能减少人为错误的 可能性。 以下是 AI 生成式大模型的主要特点总结：  大规模学习：通过在海量数据上训练，生成式大模型能够学习 到深层次的模式和关系。 关键信息，帮助医生快速获得最新研究成果。  个性化医疗建议：通过分析患者的病历和治疗反应，AI 可以 为医生提供个性化的治疗建议。  临床辅助诊断：结合影像识别与文本分析，AI 能够辅助放射 科医生进行更快速、准确的诊断。  健康监测与管理：利用患者生成的日常数据，如活动水平、用 药情况和生理参数，AI 可以生成健康管理报告，并为患者提 供健康建议。 综上所述，当前 AI 生成式大模型的发展为医疗领域带来了新

Q-Learning 等算法决策。 多智能体的决策不仅与自身行动相关，还与系统内其他智能体的行动所关联。一个 多智能体系统中会有两个以上的智能体，他们一般存在着合作或竞争关系。这样模型称 为马尔科夫博弈，其状态转换符合马尔可夫决策，关系符合博弈。在多智能体模型中， 每个智能体的目标是找到最优策略来使它在任意状态下获得最大的长期累积奖励。由于 其模型更为复杂，干扰因素较多等原因，目前多智能体模型商业化产品较少。 Minecraft》，海通证券研究所 图43 各模型完成任务成功率对比 资料来源：机器之心，海通证券研究所 GITM 在《我的世界》主世界中实现了 100%的任务覆盖率，成功解锁了完整的科 技树，而此前所有智能体总和只能覆盖 30%。在备受关注的“获取钻石”任务上，GITM 的 成功率达到 67.5%，比目前最佳成绩（OpenAI VPT）的 20%提高了 47.5%。GITM 的 重点研究上市公司： 易华录,润和软件,神州控股,创业慧康,航天宏图,狄耐克,京北方,永信至诚,,广联达,纳思达,用友网络,云赛智联,联 想集团,商汤-W,思维列控,锐明技术,中控技术,拉卡拉,能科科技,税友股份,星环科技-U,国能日新,海光信息,*ST 银 江,拓尔思,鼎捷软件,中科曙光,金山办公,道通科技 投资评级说明 1. 投资评级的比较和评级标准： 以报告发布后的 6 个月内的市场表现