AI赋能央企数智化转型研究报告——迈向世界一流企业的智能引擎-科智咨询力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环, 且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑,形成系统性推进框架。2023 年顶层设计阶段,政策明确 AI 发展战略定位,将三维支撑纳入央企中长期规划重点,划 定能源、制造等重点应用领域,提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 标注化、共享化”三大 动作,构建适配 AI 需求的高质量数据集。在标准化层面,央企统一数据格式、指标定义(如 能源行业的设备运行参数标准);标注化层面,联合专业机构对数据进行场景化标注(如建 筑安全隐患的分类标注),高质量标注数据可直接提升模型精度 15%以上;在共享化层面, 通过隐私计算、联邦学习等技术,实现跨企业、跨区域的数据“可用不可见”的共享机制。 (四)绿色层:AI+双碳深度融合,赋能低碳转型 14 三、央企 AI 应用关键场景 主要结论:央企 AI 场景落地,是“通用稳运营、垂类提效率、战略破瓶颈”的三层 精准布局,通用支撑类场景锚定办公等基础运营,以智能 OA、协同平台等筑牢日常运转 的底盘保障,让企业管理提效降本;垂类场景则扎进各行业生产肌理,用 AI 啃下能源调 峰、工厂排产、物流配载等关键场景,让业务端实打实增收;而战略攻坚场景直击核心关 键,在双碳、自主可控等领域,以20 积分 | 42 页 | 3.65 MB | 1 月前3
规划和自然资源行业应对DeepSeek浪潮的思考1. 智才筑基—— AI 素养提升工 程 2. 算力赋能—— 基础设施升级 3. 基座选型—— 核心模型构建 4. 安全筑盾—— 防护体系建设 5. 场景深耕—— 业务痛点突破 6. 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋, 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈, 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 智能铸魂 能力 构建 在规划和自然资源行业普及 AI 并提升行业人员的 AI 素养,是推动 AI 技术在该领 域广 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 先进的带动 大模型,绝 非 毫无根据的盲目之举。 AI 大模型凭借其强大的数据处理、分析和学习能力,对日 常工 作产生了不可忽视且极为显著的推动作用。 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 图片来源互联网 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 样例数据 模型规模 显存需求(推理) 显存需求(训练) 推荐 GPU 数量 量化技术支持 7B 10-16GB10 积分 | 62 页 | 12.36 MB | 8 月前3
2025年可信数据空间合规100问及多元主体协议,由政府、企业、个人等共同构建的新型数字生态 载体。其本质特征体现为“可信筑基、主权保障、协同创值、动态演 化”的逻辑统一:一方面,“可信”是底层支撑——既依靠技术实现数 据的安全存储、全链路溯源与隐私保护(如零知识证明让数据“可用 不可见”),又通过规则明确数据产权归属、流转边界与责任界定, 从技术与治理双维度筑牢信任基础;另一方面,以数据主权为核心 ——确保数据主体(个人、企业)对自身数据的采集、使用、处分 下的数据全链路删除。此外,在多主体协作的可信空间中,数据血 缘降低了信息不对称——提供方可追踪数据流转范围,使用方可验 证数据可信度,推动各方在合规框架内协作。简言之,数据血缘通 过“链通全生命周期”的特性,为可信数据空间筑牢了合规的信任基 石。 可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些? 17. 11 可信数据空间中,数据目录的合规建设需围绕“权属清晰、分类分 级、元数据完整、合规可查、动态可控”核心逻辑,覆盖多维度要 求;审核通过后颁发认证证书,明确认证范围(如数据类型、适用 场景)与有效期;后续需定期监督审核(如年度复核),确保主体 持续合规,若发现违规则暂停或撤销认证。整个流程聚焦“从申请到 持续合规”的闭环,通过权威机构与严谨流程共同筑牢数据空间的可 信基础。 可信数据空间中数据格式的合规标准要求? 36. 可信数据空间中,数据格式的合规标准需围绕互操作性、可信性、 法规适配三大核心构建,本质是通过“标准化结构+语义化描述+安全30 积分 | 79 页 | 32.26 MB | 22 天前3
2025年数据中心末端配电母线联合解决方案白皮书-西门子决了功率密度攀升、部署节 奏加快等当下数据中心面临的紧迫挑战,更通过智能化监控、精准化调度与 可持续化设计,既是应对当前算力需求爆发的务实选择,也为数据中心向高 密度、高可靠、低能耗的未来演进筑牢了根基。 技术创新是这个体系生命力的核心,横向整合领先技术是升级关键。如 西门子新型智能无线微断产品体系,以紧凑集成、可靠运行、精准预警等特 性,为智能末端配电母线注入澎湃动能,成为基础设施向高效化、可视化、 更多企业认识并应用智能末端配电母线技术,共同探索更高效、更可靠、更 绿色的配电解决方案。愿我们以技术创新为笔,以协同发展为墨,在数据中 心高质量发展的道路上持续深耕,让智能配电技术为数字经济的蓬勃发展注 入源源不断的动力,共筑更具韧性与活力的数字未来。 结语 Conclusion 2530 积分 | 26 页 | 20.11 MB | 3 月前3
智能算网_AI Fabric2_0_研究报告-中国信通院&华为, 沙特制定了《沙特愿景2030》战略,旨在发展高性能计算和人工智能技术,提高在全球竞 争力。 我国也在持续强化算力产业政策引导,统筹通用算力、智能算力和超级算力,为网络 强国和数字中国建设筑牢数字基座。2021年3月,“十四五”规划首次提出“全国一体化 大数据中心体系”,建设E级与10E级超算中心;同年5月,国家发改委等四部委联合发布 《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,明确提出布局全国算力网络枢 数据中心网络代际演进 图1 AI Fabric 2.0三层架构 AI网元:硬件级算力传输的“坚实底座” 作为AI Fabric 2.0的硬件基石,由交换机和光模块构成,以四大核心能力为 AI 业务 筑牢算力传输根基。针对 AI 训练 “大带宽、突发性” 与推理 “高并发、低延迟” 的差 异化需求,它通过 FLB 均衡、Token 均衡算法实现 95% 以上吞吐效率,400ns 级低时 延(远优于业界10 积分 | 50 页 | 2.72 MB | 22 天前3
亿邦智库《2025产业互联网发展报告》具,能实现10秒生成照片级设计稿, 并将从设计到生产的整个周期缩短至 10-15天,将设计效率提升500%。 • 产品创新:深圳跨境电商众鑫通泰科技, 利用AI分析海外电商平台差评,发现了 用户对旧款手机支架“粘不牢”“价格 高”的抱怨,后使用AI匹配材料方案打 造了一款爆品,价格低于同行定价一半 多。 - 37 - 1688:AI to B全矩阵引领B2B产业智能变革 随着人工智能技术加速渗透B2B领域, 全场景覆盖 中 铝 集 团 绿 星 链 通 干净生态 规则内嵌 • 系统约束全程透明,筑牢风险防控屏障。“绿星链通 2.0”推动采购行为由“人为管控”转向“系统约束”, 实现采购全生命周期的“透明、可溯、可控”;2025 年,平台累计拦截1000家不合格供应商,业务数据流 全程记录、前后单驱动可溯,筑牢合规根基。 低成本运营 价值提升 • 集采竞价降本创效,规模释放千亿潜能。“绿星链通 210 积分 | 66 页 | 8.27 MB | 22 天前3
2025年IPv6网络安全白皮书-中国联通等轻量化安全技术,为 APN ID 添 加验证信息。在网络侧对 APN ID 进行严格验证,确保应用侧添加的 APN ID 未被篡改、仿冒,从传输层面保障 APN ID 的可信性,为 APN6 协议的安全稳定运行筑牢防线。 (三) 网络切片安全风险与防护技术 网络切片通过将物理网络资源进行逻辑划分,形成多个独立的虚 拟网络,以满足不同业务场景对服务质量的差异化需求,例如延迟敏 感型应用、高带宽业务以及高可靠性要求的服务等,每个切片都具备20 积分 | 34 页 | 1.27 MB | 3 月前3
2025年网络安全十大创新方向,为两个“做强做优做大”贡献更大力量。 中移互联网有限公司-中移数盾 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点: (1)高安全:采用国密算法与量子密钥技术,实现数据流转全程高强度加密,筑 牢安全防线 (2)强合规:基于实名号卡与数字签名,确保用户身份及授权行为可验证、可追 溯、符合法规。 (3)可监管:依托区块链技术实现数据流通全链路存证溯源,满足多方透明监管 与审计需求。 (4)更便30 积分 | 34 页 | 8.48 MB | 3 月前3
建筑行业建筑设计接入DeepSeek AI大模型应用设计方案(228页 WORD)计方案,满 足不同设计风格与功能需求。 实时反馈与优化:在设计过程中,用户需要模型能够实时提供 反馈,帮助其优化设计方案。 精确的结构分析:模型应具备强大的结构分析能力,能够对建 筑的安全性、稳定性等进行精确计算。 成本与周期管理:用户期望模型能够提供成本预测、施工进度 管理等功能,帮助其控制项目成本与周期。 环境与城市融合分析:模型应能够预测建筑对周边环境的影 响,帮助用户进行城市规划与设计。 入到设计方案生成的完整流程,并确保系统的高效运行与用户友好 性。 4. 数据准备与处理 在建筑设计领域接入 DeepSeek 大模型的过程中,数据准备与 处理是确保模型高效运行和准确输出的关键环节。首先,需要对建 筑设计相关的数据进行全面的收集与整理,包括但不限于建筑平面 图、立面图、剖面图、结构系统图、设备布置图、材料规格表以及 相关的设计规范和标准。这些数据通常以 CAD 图纸、BIM 模 型、Excel 效性需求,为实际应用提供可靠支持。 5.2.1 领域特定微调 在建筑设计领域,特定微调的目的是使深度模型更好地理解和 生成符合建筑行业规范的设计方案。首先,需构建一个高质量的建 筑设计数据集,该数据集应包括建筑设计图纸、建筑规范文本、建 筑材料特性以及建筑案例研究等。数据集的构建应注重多样性,涵 盖不同类型的建筑项目,如住宅、商业、公共设施等,以确保模型 的广泛适用性。 为了进行领域特定微调,可以使用迁移学习的方法,预训练的10 积分 | 239 页 | 624.33 KB | 3 月前3
大模型在自然资源规划管理中的探索与实践导 、 因 地 铜 宜 、 反 久 为 功 , 充 分 调 动 各 典 主 体 保 护 班 地 谢 极 性 , 据 高 群 地 生 产 能 力 。 稳 步 招 厘 农 业 生 产 空 间 , 把 牢 察 食 安 全 主 动 权 , 为 以 中 国 e ! 现代化金面 进 国建设。凤施复兴体业奔实粮食责全里基。 工作年包 * 四速达惠标速太画:产结实菌地占平断:加实的沟量平街10 积分 | 38 页 | 12.05 MB | 8 月前3
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