设计， 推进“人工智能 +” 行动，以“数字化、绿色化”转型支撑新型电力系统和新型能源体系建设。 源荷精准预测 电气机理 与知识 负荷特性分析 地理信息 人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 新型电力系统 支撑 电 力 人 工 智 能 系 统 社会、经济 影 响 中 国 南 方 电 网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 非结构化 知识 数据清洗整合的复杂性 缺乏准确性、一致性维护 缺乏数据质量监控 数据可靠性不佳 数据完整性不足 十 数据量不足 数据质量较低 数据标准化较低 缺乏验证集和测试集 无法有效建设高质量 数据集严重制约数字 化进程受阻 数据质量问题可能会导致严重的调控 决策风险和损害 业务挑战：数字化转型挑战 无法保障数据可以被及时、 准确地访问和利用 AI 训练所需算力和电力 MAAS 框架 ) 模型管理 / 检索 模型下载 模型调优 / 训练 模型推理 模型部署 模型应用 典型开发框架 模型库 样本库 实训框架 文档 / 教程 开发者社区 简单可集成 全模态 高质量全领域 可在线 / 离线 AI 高效学习 贡献活跃 产业金融 金融放货智能评估 电费货智能评估 供货贷智能评估 采购过程文件智能辅助编制及校验 电力会议转录助手

智能交通技术与系统教育部重点实验室，北京 100191 3. 大连海事大学交通运输工程学院，大连 116026 4. 交通运输部科学研究院，北京 100029 摘要 文章在回顾公共交通系统变革与发展历程的基础上，面向社会经济高质量转型及科技变革 发展背景，剖析了中国公共交通系统发展面临的挑战。针对公共交通系统发展目标、体系构建、运 营管理模式和供给结构等方面提出了发展理念与转型思考，并对现代公共交通系统发展趋势和相关 通体系结构不合理、服务能力与水平不足、管理 手段落后等问题仍然突出，特别是近年来受网约 车等新型出行方式的影响，城市交通结构变化显 著，公共交通客运量和分担率持续下滑[5]。在社会 经济高质量转型发展及新一轮产业科技变革背景 下，公共交通系统正处于全面革新的发展阶段， 应突出以人为本的理念，全面推进公共交通的体 系架构、运营组织、服务模式向一体化、智慧化、 协同化转型发展，满足乘客对于公共交通出行的 共交通供给结构应由过去重视均质化规模增长向 兼顾系统效能及服务水平双重提升的存量挖潜转 变，推进公共交通组织模式与供给投入的精准匹 配。构建一体化集约公共交通系统，以高质量公 交出行服务供给满足高层级出行需求，并促进高 层级需求呼唤高质量供给，形成公交出行服务供 给和需求正反馈机制，使供需两端相互配合、协 同发力，进一步推动形成公共交通出行需求牵引 供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。 4

领域内做行业场景训练并输出行业场景应用模型。 税务行业标准大模型具备以下技术优势： 1. 样本优化：通过样本优化技术，建立倒排定位，不断通过模型 微调自动化测试跑校验集，以实现高质量的逻辑链路。 2. 去重优化：通过专家高质量输入，淘汰低质句子及篇章粒度去 重，从而保证了文本的质量。 3. 算法优化：对算法模型本身进行了优化，包括位置编码优化、 中文语义优化、激活层非线性兼容、前向网络自适应、SFT GPT 培 训师团队，成为大模型效果持续优化的保障。 3、丰富的训练语料 360 数据量 A 股行业第一，是第二名的 2 倍，是 GPT-3 的 14 倍， 以搜索为基础，为大模型提供高质量的训练语料。中税集团借助深耕 涉税服务领域 30 余年积累的专家和知识，搭建涵盖包含超百万法规库、 千万量级的案例判例、几万本税务电子书，几十个细分行业知识的百 亿汉字集专业训练语料库，为税务行业标准大模型落地奠定了专业基

程的全局智能化，将制 造装备从数字一代跃升 为智能一代。统筹骨干 企业集成应用创新，中 小型企业普及应用，将 智 能 化 运 用 到 整 个 制 造 生产链中。 创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融 合网络化、数字化与智能化手段进行升级 中 国 建国初期，开始进行包括 工业化在内的“四化建 设” , 重点在重工业、军 工等方面发力 改革开放以后实行联产承 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过 剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 nalysys 易 观 分 析 在制造业迎来“数字化、网络化、智能化”为发展方向的变革中，以人工智能为代表的数智技术与制造机理深度融合，构建智能制造发展范式， 已 经成为加快制造业高质量发展和建设新型工业化的重要抓手。通过 AI 在关键环节的赋能作用，智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化， 推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享，为未来制造业发展注入新的动力。

月，市经济和信息化局印发《宁波市加快推进人工智能高质量发展高水平应用实 施方案》 ( 征求意见稿 ), 深入实施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人 工智能发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展。争创国家人工智能创新 应用先导区，基本建成全国人工智能垂直模型创新地、智能计算先行地、场景应用示范地。 建成高质量数据集 10 个；培育有全国影响力的垂直大模型 以上融合示范案例，全力打造人工智能创新发展和融合应用高地。 附件 2 宁波市加快推进人工智能高质量发展高水平 应用实施方案 ( 征求意见稿 ) 为贯彻落实国家、省关于人工智能发展的决策部署，深入实 施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人工智能 发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展，特制 定本实施方案 关于公开征求《浙江省“人工智能 +” 行动计划 (2024-2027

无线网络安 全 4. 物联网设施 安全 5. 校园私有云 平台安全 55 客户愿景 2 教育部等六部门 关 于推进教育新型基础设施 建设构建高质量教育支撑体系的指导意见 教育新型基础设施是以新发展理念为引领， 以信息化为主导，面向教育高质量发展需要， 聚 焦 信息网络、平台体系、数字资源、智慧校 园、创新应用、可信安全等方面的新型基础设 施体系。 指导思想： 以技术迭代、软硬兼备、数据驱动、协同 服务新需求，促进线上线下教育融合发展，推 动教育数字转型、智能升级、融合创新，支撑 教育高质量发展。 教科信〔 2021 〕 2 号 教育部、中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化 部、财政部、中国人民银行 2021 年 7 月 1 日  （二）基本原则 • 坚持需求导向。聚 焦 教育高质量发展的迫切需要，立足固根基、扬优势、补短板、强弱 项，量力而行、因地制宜、循序渐进推动教育新基建，夯实信息化时代教育变革的基础 到 2025 年，基本形成结构优化、集约高效、安全可靠的教育新型基础设施体系，并通 过迭代升级、更新完善和持续建设，实现长期、全面的发展。 2. 建设教育专网和“互联网 + 教育”大平台，为教育高质量发展提供数字底座。 3. 汇聚 生 成优质资源，推动供给侧结构性改革。建设物理空间和网络空间相融合的新校园， 拓展教育新空间。 4. 开发教育创新应用，支撑教育流程再造、模式重构。 5. 提

2 3 4 经济要素--引发的医疗消费属性变化：居民医疗消费属性偏向“优质医疗”，政府医疗负担加剧 2015年~2017年的数据显示，广西居民医疗消费能力提升，属性已经偏向于获得：高质量的医疗服务、高质量的就医环境及便捷的就医途 径，医疗期望由“基本医疗”向“优质医疗”转变；同时，广西人均医疗保健支出逐年增长，政府医疗负担不断加剧。 现阶段的医疗服务体系未来将不足以满足居民的医疗期望，而政府将面临更大的社会保障压力。 构化病历、文献，最后生成标准化的数 据库。 人工智能+医学研究，医疗大数据标准化，真正实现“二次”利用 我们所关注的人工智能+医学研究重点应用产品是病历结构化处理及多源异构数据挖掘。 病历结构化处理 基于高质量的前结构化的专病数据平台, 超过90%的内容可以做 到结构化； 传统临床科研过程中病历筛选、数据提取占用整个临床科研过程 的50%以上时间。人工智能能精准完整的读懂病历所表达的含义， 并消解其中的

电量的 5%-10%。 中国智能算力每年增长 70% 去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 算力，行动快的省份，已经推出了自己的基建方案。 部分省市规划的智算规模总量，超过了全国的计划目标。“高质量发展行动计划” 明确指出，到2025年，中国数据中心的算力规模超过300 EFLOPS，其中智能算 105 EFLOPS。而“八大算力枢纽节点”中的京津冀、长三 角和粤港澳三大枢纽，规划到 2025 年的智能算力规模已经接近 120 EFLOPS。 智算规模实际部署速度，快于计划文件的目标。“高质量发展行动计划”原定 至 2023 年底，智能算力达到 66 EFLOPS；而按照工信部今年披露的数据，去年 智算规模已达 70 EFLOPS，同比增速超过了 70%。 智算规模加速部署，既是中美 al， 2022 ● How Data Centers Can Set the Stage for Larger Loads to Come, RMI, 2024 ● 算力基础设施高质量发展行动计划，工信部，2023 ● 深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见，发改委， 2023 ● 绿色算力技术创新研究报告（2024 年），信通院，2024

年全社会用电量的 5%-10%。 中国智能算力每年增长 70% 去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 算力，行动快的省份，已经推出了自己的基建方案。 部分省市规划的智算规模总量，超过了全国的计划目标。“高质量发展行动计 划”明确指出，到 2025 年，中国数据中心的算力规模超过 300 EFLOPS，其 105 EFLOPS。而“八大算力枢纽节点”中的京 津冀、长三角和粤港澳三大枢纽，规划到 2025 年的智能算力规模已经接近 120 EFLOPS。 智算规模实际部署速度，快于计划文件的目标。“高质量发展行动计划”原定 至 2023 年底，智能算力达到 66 EFLOPS；而按照工信部今年披露的数据， 去年智算规模已达 70 EFLOPS，同比增速超过了 70%。 智算规模加速部署，既是中美 et al， 2022 ● How Data Centers Can Set the Stage for Larger Loads to Come, RMI, 2024 ● 算力基础设施高质量发展行动计划，工信部，2023 ● 深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见，发改委， 2023 ● 绿色算力技术创新研究报告（2024 年），信通院，2024

自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 为经济高质量发展和全球可持续发展贡献力量。 在此背景下，本报告深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 创新方向， 以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理 2023 年第 12 位。另一方面，人工 智 能的应用可以助力我国形成新的产业生态和经济增长点。通过 促进 制造业与其他产业的深度融合，打破产业的界限，催生众多 新兴的 交叉产业，为我国经济的高质量发展提供强大的动力。 当 前，新一 轮科技革命和产业变革加速演进，重大前沿技术、颠覆 性技术持续 涌现，科技创新和产业发展融合不断加深，催生出具 8 身智能、脑机 接 口、量子信息等新产业发展方向。我国具备工业 体系建设、跨界合作关系、联邦投资及国家研发投入等关键领域设 定了战略目标，并强调工业互联网及人工智能应用的重要性。 目的 在于借助高度发达的工业互联网和人工智能技术基础，刺激经济增 长并创造高质量就业机会。2023 年 5 月 23 日，美国白宫发布《国 家人工智能研发战略计划》，该计划阐述了人工智能在制造业及多 个关键领域的战略价值。计划明确指出，AI 技术的研发将聚焦于破 解制造业复杂难题，