化手段驾驭网络的复杂性，探索构建坚如磐石、安全可靠且能效优化的智慧运营 体系。同时，智能超表面、通感算融合、大语言模型、深度学习、图智能、智简 通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到

批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉;

， AI 浪潮下，制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力，站 在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现；另一方面，人 工智能正以前所未有的速度，渗透至从研发、生产到供应链的 各个环节，成为驱动制造业高质量发展的新变量。在这样的背 景下，制造业不再是 AI 应用的跟随者，而是其落地的主战场和 主引擎。然而，人工智能赋能制造，并不仅仅是为了提升效率、

格局已经形成，导致数据中心的灵活适配、动态调节能力成为重要的建设需求。智算 服务器的引入，数据中心由单机柜功率 8kW 以下风冷通用算力设备升级至 40kW 以上 液冷智能算力设备,为数据中心制冷和能耗带来了前所未有的挑战,因此探索低能耗､ 高制冷效率以及高效能的数据中心建设方案，成为新型数据中心发展和未来高算力业 务的最优路径｡ 液冷云舱采用单相冷板式液冷架构，各子系统基于标准化机柜模型搭建，建设方

对接，根据阶段性目标科学分配资源投入 , 进度可控、效果明显，要通过效果评估不断调整 投入方向 , 确保资金使用效率。 ( 三 ) 开展敏捷审计以适应新时期审计模式变革 由于数字化转型的加速，组织的业务场景和业务模式正在经历前所未有的变革。传统的 审计模式在这种环境中变得较为僵化，难以适应业务的快速变化和不断出现的新型风险。敏 捷型审计可以为企业带来了更加灵活、高效、有针对性的审计解决方案，帮助企业更好地管 理数字化转型带来的新型风险。

多产业深度融合，形成涵盖支付结算、融资 服务、供应链管理等环节的完整产业生态，为实体经济发展注入新的活力。 2.1.4 关键技术赋能产业转型升级 在数字经济蓬勃发展的当下，关键技术的赋能正以前所未有的速度推动着各行业的转型 升级。智能合约引擎、物联网支付以及跨链互通等关键技术取得了显著进展，为产业发展注 入了强大动力。 （1）智能合约引擎拥有强大的业务规则处理能力 智能合约能够灵活适

现在可以筛选数十万种材料，以识别有前景的候选材料。然而，基于筛选的方法仍然 受到已知材料数量的根本限制，并且无法高效地引导寻找具有特定目标属性的材料。 随着数据和计算能力的提升，深度学习模型预测能力不断增强，能够达到前所未有的 泛化水平，应用于材料领域，可以使发现效率获得非常明显的提高。例如 2023 年 11 请务必阅读报告末页的重要声明 21 / 29 行业研究|行业深度研究 月，谷歌 DeepMind

等。地方政策不仅为产业发展提供 方向性引导，更能逐步转化为财政资金投入与项目落地机制，为产业发展提供实质性助力。 中央引领、地方联动的政策体系正在快速成型，为中国eVTOL商业化的起飞创造了 前所未有的土壤。随着政策方向的进一步明确和治理机制的快速完善，中国低空经济和 eVTOL产业有望加速实现商业化落地。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 5 1.3.2 监管端——从特殊豁免走向常态审批

.......................................................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 准体系。这 不仅推动行业的技术进步，也为业界的健康竞争创造了良好的环 境。 10. 结论 随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大型模型（AI 大模型） 在各个行业的成功应用，钢铁领域正迎来前所未有的机遇。本文通 过系统分析和综合研究，提出了一系列切实可行的 AI 大模型应用 方案，以期推动钢铁行业的智能化转型和高效发展。 在生产工艺方面，AI 大模型可以通过实时数据分析和机器学习

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。