..17 图 6 我国在用标准机架数量分布............................................................................ 17 图 7 我国在用智算规模（FP16）分布....................................................................18 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 .........27 图 16 省级行政区运力分指数-算内网络 Top10......................................................28 图 17 省级行政区模力分指数 Top10....................................................................... 29 图 18 省级行政区模力分指数-模型资源 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 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工

........ 15 3.3 多模态智能体有望实现大规模商业化 ............................................................... 17 3.4 全球智能体市场增速加快 ................................................................................ ........................................................................................... 15 图 17 中国智能算力规模及预测 .................................................................................. 16 ................... 16 图 19 专注于横向应用的 Al 代理初创企业率先获得融资 .......................................... 17 图 20 多模态大模型发展..................................................................................

实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10 22 21 11 25 9 42 16 9 15 15 8 39 38 37 33 12 10 10 12 实现自主智能供应链 16 鉴于任务的重复性和可预测性，采购正成

不开放 OpenAI 美国 ChatGPT-4o-latest (2025-01-29), #1 o1-2024-12-17, #4 不开放 DeepSeek 中国 DeepSeek-R1, #4 DeepSeek-V3, #9 Deepseek-v2.5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct 中：突破技术封锁，在大模型这个关键赛道上与美国的差距无限缩小，信心增强，科技股崛起 美：发现在模型的技术创新上已经被中国追赶并部分超越，危机感和压力陡然增加，预计会加大对华技术封锁（更严格的芯片禁令等） -17- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -18- 国内主流大模型 公司 模型 阿里巴巴 千问 (Qwen) 系列 字节跳动 豆包大模型 百度 文心大模型

transformer with improved denoising an- chor boxes)[16]、CLIP (Contrastive language-im- age pre-training)[17]、SAM (Segment anything model)[18] 等视觉基础模型则以低于前两者的模型 量级提供跨越图像与文本鸿沟的能力, 为进行实时 的开放词汇的视觉检索提供了可能. 这一系列的进 (如文本描述、图像或 地标的音频片段) 在地图中索引目标. Act3D[92] 则提出了一种基于 Transformer 的 3D 特征场模型, 使用大规模预训练的 2D 特征提取 器 (如 CLIP[17] 或 ResNet50[104]) 来处理多视角的 RGB-D 图像, 并将提取的 2D 特征通过特征金字塔 网络 (Feature pyramid network, FPN)[105] 提取多 尺度视觉词 supervision. In: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning. PMLR, 2021. 17 Kirillov A, Mintun E, Ravi N, Mao H Z, Rolland C, Gustafson L, et al. Segment anything. In: Proceedings

出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本） 有效数据： 涉及产品： 潜客获取： 11152 68.3%

Tansformer 架构重建图片处理 的扩散模型（diffusion models），能更准确地理解视频 片段（patches）在向量空间的正确时空关系，从而生 成接近现实的合乎逻辑又平滑过渡视频[17]。这种多 模态数据处理能力能够形成一个综合的多模态知识 表示，促进多模态数据的理解和融合，从而让模型 具有跨模态知识挖掘和创新的潜能。如图 1 所示， 现实世界的信息、状态和变化通过不同的媒介和技 natural language processing and information extraction[J]. Applied Physics Reviews, 2020, 7 （4）: 1-38. [17] PEEBLES W, XIE S. Scalable diffusion models with trans⁃ formers[C]// Proceedings of the IEEE/CVF International

明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低 你有 freestyle 吗？ 帮我找个人来家里打扫卫生 [ 打车 ] 肯德基到公司 查一下附近卖麻小的餐厅 预约保洁阿姨上门 相同意思 多种表达 多轮 交互 相同表达

代，推动了软件技术的普及与应用。 高速发展期 2001-01-01~2021-01-01 2001年，来自极限编程、Scrum、DSDM、自适应软件开发、水晶方法、特征驱动开发、实效编程等领域的17位软件开发领域的教授 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二 存货周转天数 (天) 营业总收入(元) 每股未分配利 润(元) 稀释每股收益 (元) 归属净利润(元) 扣非每股收益 (元) 毛利润（元） 经营现金流/营 业收入 公司竞争优势 17 竞争优势 北京金山办公软件股份有限公司致力于研发并运营拥有自主知识产权的WPS系列办公软件，例如WPSOffice，该产品在国内政府、企业和个人用户中广泛使 用，并在多个关键行业中占据重要市场

性能核处理器还能助力主流工作负载 在 ECS g�i 上实现显著增益。与基于第五代英特尔 ® 至强 ® 处理器的 ECS g�i 相比，ECS g�i 的在线 游戏性能提升 15%，数据库性能提升 17%，Web 应用性能提升 20%。 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 1、在线业务 至强 ® 6 性能核处理器采用 Chiplet 架构，处理器拥有 3 个计算芯粒，2 个 IO 分析型数据库则更加需要向量计算加速。 优化与性能提升：ECS g�i 针对关系型数据库、Redis、向量数据库以及压缩 / 解压缩等数据处 理与分析场景均具备针对性的优化措施，数据库场景的综合性能较上一代提升 17%。 单核可用更大 L� 缓存：至强 ® 6 性能核处理器的 L� 共享缓存高达 504MB，相比前代提升显著。 在现代数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Redis）中，大量查询操作涉及对小数据块的随机访问。