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

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 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技 术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划 自主化能力与落地探索。 10 实现自主智能供应链

M2m- 100 XLM 进行海量数据学习训练 ，人类的反馈信息成 为模型学习的内容 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布 ChatGPT ，短短三个月内日活跃用 户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建 GPT 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 多个国家、 80% 以上贸易量 • 招投标事件数据：汇聚了全国重大项目招采数据 14 亿 + 、招投标项目 300 万 + 、金额 2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源

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

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 开发过程采用迭代式推进，每个模块需完成以下质量关卡： 1. 单元测试覆盖率≥90% 2. 接口响应时间<500ms（百万级数据量 下） 3. 并发处理能力≥50 请求/ 秒 4. 安全测试零高危漏洞 关键模块的技术实现方案如下表所示： 模块名称 核心技术栈 性能指标要求 数据接口标准 数据预处理 Apache Tika+PyTorch CNN 单文件处理<3 秒 RESTful 定期进行模型逆向攻击演练，验 证数据泄露风险 系统通过等保三级认证，每年执行两次第三方渗透测试，关键 安全指标包括：数据加密覆盖率≥99.99%、异常访问阻断响应时间 <200ms、隐私数据误曝露事件为零。所有安全策略均通过自动化 策略引擎实时生效，并配备人工复核流程作为最后防线。 6.2.1 数据加密与访问控制 在审计领域的数据安全与隐私保护中，数据加密与访问控制是 核心环节。以下为具体实施方案：

Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos 基于CP协议Raft 极简API • 全局lockKey标识 • Lock & Unlock接口 • 断线超时后自动释放锁； Part 2 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任 Nacos3.0 内核安全零信任架构升级 • 访问控制 Nacos Server nacos-client 应用 配置中心DB存储 查询/订阅 Nacos Server 7.创建连接 12.优雅切换/异常保护 0.账号密码托管 6.初始化 11.刷新 4.查询配置 10.变更回调 2.发布加密配置 9.更新加密配置 基于Nacos内核安全零信任架构，结合KMS实现的数据库帐密轮转解决方案 Nacos3.0 应用安全：数据库账号密码轮转解决方案 Part 3 Nacos 3.0 AI Registry 一个易于构建 AI Agent

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

u 公有云自带容器底座 TKE u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 医疗，提升垂类任务性能 u 支持知识增强、实时更新知识库 开源大模型 u Deep seek 全 系 u Llama/baichuan/chatglm/Qwen 等 自研混元大模型 u 从零训练自主创新的通用大模型 u 7b 13b 70b 不同参数量级 数据构建 预置 3 大类精调 数 据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 业务量变化，服务调整难度大 TI 平台价 值 TI 平台价 值 TI 平台价 值 TI 平台价 值 痛点 腾讯云大模型知识引擎 基于大模型应用开发平台，助力客户加速大模型应用落地 （零代码） 知识引擎应用开发平台：面向初级开发者 & 企业运 营 腾讯云全栈 AI 服务上线 DeepSeek 模型 通过 DeepSeek API 和应用开发平台多级能力，满足用户各类需求 API

万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 AI Agent 发展。将智能体赋能于图 片+语音的多模态大模型中，可以减少使用工具和交互的过程，使智能体完成更多复杂 任务，解决跨行业、跨领域的问题。智能体发展能推动政府、金融、制造、能源、医疗、 零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 多地陆续出台关于人工智能发展的指导文件，2024 年政府与企业的投入资金有望迎 来大幅增长。国务院在《2024

能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 北京银行 宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等 江苏银行 智能客服、智能文档助手 杭州银行 知识问答、办公助手 n 在生成式人工智能落地