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， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、 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 了有力支撑；三 年全球人工智能服务器市场规模为 1251 亿美元，2025 年预计将增至 1587 亿美元，2028 年有望达到 2227 亿美元。 在这一发展趋势下，全球各国愈发重视人工智能产业发展并加 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 数据显示，目 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等

-22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 模型， 打造“学文件、读数据、出观点、快呈现”的高效 AI工具，赋能经济运行调度工作，人工智能辅助经济决策；  打造国内首个经济数据分析智能体和区域经济分析智能体。 北京发改委 AI经济运行监测分析应用  “粤经济”全面打通了横向30多个厅局和纵向21个地市的 “粤经济”全面打通了横向30多个厅局和纵向21个地市的 经济运行相关数据，实现全省经济发展分析”一屏总览”；  元景—经济大模型在“粤经济”上部署实施，发挥联通多源 大数据的独特优势，基于全国高质量经济语料，打造经济垂 直领域大模型，模型在查数据、问知识、做推理、快分析等 经济领域任务中都表现良好。 广东政数局 ”粤经济“平台 n 经济运行大模型落地北京发改委、广东政数局等多省市项目 -23- 大模型赋能公安智能化

产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判 产业经济面临挑战 · 产业基础能力不足 产业基础能力的不足是一个重要挑战。在核心 技术、装备、原材料等方面，中国与国际先进 水平之间存在明显差距 相关领域的人才培养和引进 产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和 升级，为产业经济提供了广阔的发展空间 · 技术进步是推动产业经济发展的重要力量 新技术、新工艺和新材料的涌现，为产业经济的 升级和转型提供了强大的动力 · 政策环境对产业经济的发展具有重要影响 在政策的引导下， 一些具有战略意义的新兴产业 转移非正常”等问题 ，形成强链、补 链、 畅链、 固链四大业务举措。 • 企业用户 6.3 万家 • 累计访问量 288.5 万次 • 累计解决企业各类诉求 9.8 万个 • 挽回直接经济损失 246 亿元 • 获得部省领导批示 5 件 • 央视《新闻联播》点赞 • 工信部优秀案例 ，全国推广 56 技术模式创新：首个产业链垂域大模型 iChainGPT 为产业智能化服务开辟新模式

72 5.2.2 医疗责任问题.............................................................................74 5.3 经济可行性..........................................................................................76 5.3 在日常医疗服务中实现智能化的患者教育和健康管理，为改善患者 健康结果和提升医疗服务质量提供有力支持。 5. 可行性研究 在进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性研究时， 我们需要综合考虑技术、经济、法律和伦理等多方面因素，以确保 所提出的应用方案能够在实际操作中得到有效实施并产生积极效 果。 首先，从技术可行性的角度来看，AI 生成式大模型的核心技术 需要与医疗数据进行有效结合。这要求系统能够处理来自不同来源 如利用可视化工具和解释性 AI 方法。 经济可行性方面，实施 AI 生成式大模型所需的初始投资较 大，包括硬件设施、软件平台以及专业人才的招聘和培训。然而， 长期来看，通过提升医疗服务效率、减少误诊率及降低人力成本， 可以实现可观的经济回报。根据市场研究，AI 在医疗行业的应用可 以使医疗服务的成本降低约 20%至 30%。通过以下方面，我们可 以分析其经济收益：  减少医生的工作负担，从而提高临床效率。

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家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地，其占比分别为40%、31%、20%。 生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初，独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 19 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 新氛围，为软件企业的蓬勃成长提供了得天独厚的环境。 下 产业链下游环节分析 6 招商银行股份有限公司 中国工商银行股份有限公司 向新一代移动信息网络、类脑智能等加快软件产品研发，鼓励新产品示 范应用，激发信息服务潜能。 政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中

金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 观经济数据、市场波动和客户行为的深度分析，DeepSeek 可以为 银行提供实时的风险评估和预警，帮助其更好地应对市场不确定 性。例如，DeepSeek 可以预测不同经济情景下的贷款违约概率， 从而帮助银行提前制定应对策略。此外，DeepSeek 在智能投顾和 资产管理方面的应用 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 户粘性 欺诈监测 交易数据、行 为数据 高风险交易预警 降低欺诈风险，减少经济损失 信贷风险 评估 信用记录、收 入数据 客户信用评分及还款能力 评估 优化信贷决策，降低坏账率 运营效率 优化 柜员操作数据 低效操作环节识别 提升业务流程效率，降低运营 成本

业的操作培训，DeepSeek-R1 大模型将成为工程造价管理中的一 项强大工具，助力企业在激烈的市场竞争中取得优势。 1.3 工程造价行业现状 当前，工程造价行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着全 球经济的波动和建筑行业的快速发展，传统的造价方法已逐渐显现 出其局限性。首先，信息孤岛现象严重，数据共享和流通效率低下， 导致造价过程中信息不对称，影响决策的准确性和时效性。其次， 人工计算和审核的 在资源管理方面，DeepSeek-R1 大模型还引入了智能优化算 法，能够在处理大规模数据时，有效分配和利用计算资源。这种优 化不仅提高了模型的计算效率，还降低了运行成本，使得模型在工 程造价领域的应用更加经济和可行。 为了进一步提升模型的实用性和可操作性，DeepSeek-R1 大 模型还集成了可视化工具和用户友好的交互界面。通过这些工具， 用户可以直观地查看和分析模型的预测结果，并根据需要进行调整 偏差会直接影响后续的预算编制和成本控制，因此必须依托历史数 据和市场调研，结合大模型的数据分析能力，进行精准预测。 其次，设计概算阶段是工程造价的关键节点之一。在这一阶段， 设计方案的可行性、技术经济指标的合理性都需要通过概算来验证。 设计概算不仅要涵盖建筑工程、安装工程、设备购置等直接费用， 还需充分考虑间接费用、预备费及其他不可预见费用。通过大模型 的智能化分析，可以对设计方案进行多维度优化，确保成本与质量

：为该地区相关企业癿风险指数 n ：为（本行客户范围内）该地区所有 企业癿数量 3 、地区风险分析：根据所监控的企业范围和注册归属地， 将企业所在地区按照风险指数模型计算， 通过各机构对全国各地区 风险评级情况、各地经济 GDP 等， 分布进行加权平均，再加入该地区相关企业的平均风险指数，汇总和标准化为地区风险指数。 案例：某国有银行企业风险预警 地区风险模型 用智慧发现信息价值 Discover information 2. 推荐机器人 总体目标 1. 非结构化数据采集、加工服务能力 2. 融合非结构化不结构化资讯癿加工能力 1. 宏观经济资讯 2. 国外经济资讯 3. 研究报告推送服务（股票、债券） 4. 行业、地区经济服务 一期建设内容 互联网采集平台 语义分析平台（ DINFO- OEC ） 智享云 基础能力 智能投顾 智能客服 智能资讯 实斲建议

和死亡等方面。商业保险则面向所有人群 , 保障范围更广 泛 , 包括财产保险、人寿保险、健康保险等。 2.性质和目的 : 社会保险具有社会保障性质 , 旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展 , 属于非营利性、公益性事业。商业保险则以盈利为目 的 , 属于市场化经营行为。 3. 保费负担者 : 社会保险的保费由用人单位和劳动者共同承担 ( 灵活就业社保由个人承担保费 ), 具有 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险在以下九个方面存在区别 : 1. 性质 : 社会保险具有保障性 , 不以盈利为目的 , 而商业保险具有经营性 , 以追求经济效益为目的。 2.建立基础 : 社会保险建立在劳动关系基础上 , 只要形成了劳动关系 , 用人单位就必须为职工办理社会保险。而商业保险自愿投保 , 以合同契约形式确立双方 权利 义务关系。 3 " 的原则确定理赔标准。 8. 时间性 : 社会保险是国家稳定的、连续性的制度 , 而商业保险是一次性、短期的企业行为。 9. 法律基础 : 社会保险由劳动法及其配套法规来立法 , 而商业保险则由经济法、商业保险法及其配套法规来立法。 总体来说 , 社会保险和商业保险在性质、目的、建立基础、管理体制、对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？

..186 1. 项目背景与目标 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 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 带动效应显著。 根据国家统计局数据显示，2022 年，中国铁路货运量达到