OpenStack开源社区的黄金会员，一 直是开源计算生态发展的推动者，一 直在积极地将开源开放的建设理念和 标准向全球推广，一直在大力推进开 放计算生态发展，所有的顶级互联网 数据中心已经在大规模的落地开放计 算服务器。同时通信、金融、能源 等关键领域的TOP企业，也纷纷加入 了开源组织，并在数据中心建设当 中加以实践，像OpenStack、K8S、 Hadoop、TensorFlow等面向云计 式交付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最后是释放算力。浪潮自动机器学习平台AutoML Suite ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮将引领开放计算体系，打造智算中心基石，构 建从模式开放到技术开放、从产品开放到服务开放的计 算体系。模式开放就是以客户场景为核心，与合作伙伴 级，以生态之力成就行业、产业AI大脑。 通过元脑生态，浪潮加快了智算中心的建设和应用服 务落地。例如，在金融行业，浪潮在国有六大行的服务器 占有率超过50%，在银行支撑着每日数亿笔金融交易，每 日TB级账务更改，每日数千亿元金融业务IT服务。浪潮和 声扬科技、赞华一起推出的“智慧声纹识别”解决方案在 某大型银行落地，该方案实现2秒语音通话即可确认客户身 份，1∶1声纹确认准确率达99.7%，大

投资建议：设计行业需求增速放缓，设计人员成本高、信息化程度低的背 景下，政策持续落地推进工程数字化设计，AI 有望解决设计行业多痛点， 赋能设计提质增效，建议重视率先布局 AI 设计、抢占市场先机的设计龙 头：【华建集团】、【华设集团】、【设计总院】、【华阳国际】、【苏交科】。 ⚫ 风险提示：宏观经济下行风险、在手订单落地不及预期、省外业务开拓不 及预期、项目进度不及预期 ＃title＃ 别同比下滑 10.0%、5.8%，尽管部分地方政府陆续出台地产刺激政策，地产销售 端数据已有改善，投资降幅收窄，但在“房住不炒”的大背景下，预计未来地产 投资难有大的增长。2022 年以来稳增长政策持续落地，基建投资迎来了阶段性加 速，基建相关设计单位持续受益，但中长期来看，我国基建投资占 GDP 比例过高， 在中央严控地方政府债务的大背景下，基建投资的需求弹性将逐渐衰减。参照美 国和日本经验， 务相关的智能化系统 集成服务、大数据基础设施服务、数据处理和存储服务。 苏交科 智慧管养平台、数字 孪生技术 首个具有示范意义的城市设施资产系统项目“江北新区市政设施智慧管养平台项 目”落地。TIC 平台开发项目、交通运输执法大脑产品研发、数字孪生技术的智 慧公路检测与运营一体化平台持续推进。 启迪设计 BIM 设计、智慧园区 具备 BIM 正向设计、BIM 全过程咨询、参数化设计、复杂结构找形与量化分

硬一体的机器人产品与操控系统和整仓集成的完整生态。 通过 AI 技术从图像和视频数据里获得高层次、可理解的 信息 ，智能区分人和物 ，并能在 50% 变化率动态场景里 稳健安全运行 无 人 商 店 无人商店的应用落地需要实现精准识别客户身份 、 商品标签、智能计算、支付等全流程智能购物 ，同时需 要基于大量的销售数据、行为轨迹、消费习惯等大数据 挖掘与深度学习分析。智算中心强大的算力支持和人工 智能技术 和一体化开发环境 智 能 制 造 传统的视觉检测系统难以应对越来越复杂的检测 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、 传统产业数字化的叠加 发展与产业链上下游高效协同。 智能计算中心的建设、运营模式 融合 建设运营 总体思路 开放 创新 算法 公益 孵化 投资主体 政府主导模式，政府作为投资主体加快推进智能计算中心落地 • 智能计算中心的公共属性 • 智能计算中心的自主性 运营主体 运营主体类型应更加多元，运营模式也更加灵活。 • 更宜采取“投 - 建 - 运”一体化模式 • 可委托外

赋能公共部门及中小企业。协同AI on-demand平台（共享数据集/模型）及AI TEFs测试设施 （含农业、医疗等四大领域项目，预算40-6000万欧元），2024年投入跨境验证，支撑《人工 智能法案》合规落地，加速多模态数据生态与AI技术创新融合。 欧洲共同语言数据空间（European Common Language Data Space）于2023年1月开始实施，其目标是建立一个能 够在法规复杂 广泛应用： 金融：跨机构联合风控、反洗钱； 医疗：多医院联合研究、疾病预测、新药研发及患者隐 私保护； 政务：跨部门数据共享、人口统计； 广告：用户行为分析、精准营销。 区块链在数据流通已近落地应用的场景： 政务数据共享； 金融跨境支付清算； 供应链溯源共享； 医疗患者数据协作； 制造设备微支付； 数字身份自主控制； 知识产权NFT确权； 广告注意力激励； 能源分布式交易； 医疗和健康档案共享，并通过区块链确保数据可追溯； 在工业制造领域，主要应用于智能制造场景中，助力工 业数据融合分析，优化生产流程。 数据元件作为国家数据基础设施关键技术，已在政务、 金融、医疗与工业领域落地： 政务领域支撑温州、北京等地数据共享与资产凭证； 金融领域通过“元件+隐私计算”实现银行风险评估， 企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与

的使用范围来看，也是以小范围人员或某个或某些业务单元试点开始，全场景覆盖的不 到 10%，企业绝大多数都是在某个特定的场景下开展，比如：AI 视频面试在校园招聘的场景下， 智能排班在工厂或卖场的场景下等。从落地效果来看，接近 70% 的参调企业认为达到或基本达到 预期，即企业对于降本增效、合规风控和体验提升的诉求。只有 33.3% 的企业认为没有达成预期， 没有达成的主要原因包括：技术或产品不够成熟、 某个或某些业务单元-某个特定场景 全员-某个特定场景 某个或某些业务单元-全场景 全员-全场景 小范围人员试点-全场景 人力模块的 AI 应用覆盖的人员和场景范围 您认为 AI 在贵司实际落地的应用效果 0 0 5% 10% 15% 20% 20% 30% 25% 40% 30% 50% 35% 60% 基本达到预期 没有达到预期 达到预期 超出预期 9 核心员工成为该企业人力资源管理核心议题，企业需要更加创新的 方法帮助识别核心岗位及员工，但其实现过程面临诸多难点 , 例如： 1）行业专业性：半导体行业涉及高度专业知识和技能，需要深 入理解行业知识以制定一套可落地的岗职体系； 2）数据保密性：行业内对数据保密性要求高，常规调研无法获 得足够数据，新方法和模型需大量外部数据支撑； 3) 核心员工识别：核心岗位与员工的识别过程中，常规主观评 分法不适用，需引入客观标准；

.........48 1 概述 基于目前各地数据分析产品应用现状，为了切实推进大数据应用、落地数据分 析，亟需建设基于“金财工程”应用支撑平台的财政数据资源目录。一方面可以 使财政各类数据资源真正有序管理起来，做到“资源清晰、取用便利”，一方面 又可真正推进数据应用规划方案向具体实现的落地工作。 本方案旨在阐明财政数据资源目录在整个数据分析产品体系中的位置、总体结 构、功能设计等。

Al 机 器 人 应 用 的 主 导 专 业 ， 融 合 各 种 类 型 Al 机 器 人 为 用 户 提 供 解 决 方 案 ， 并 有 效 促 进 Al 机 器 人 在 建 筑 中 应 用 的 落地。 地面装饰条件： 1. 硬质地面，避免厚地毯等容 易变形的地面； 2. 地表哑面不眩光，有足够摩 擦力不打滑。 水平地面，无凹凸不平、台阶 及坡度 访客管理需求： 与访客系统对接，精准识别贵

TI-ONE 训练平台 TI-ACC 加速组件 基于公有云技术底座能力 ， 联合腾讯共同构建智算平台能力 ， 部署腾讯云 TI 平台 ， 内置多个行业大模型和工具箱 ， 配套标准化流程和落地服务 ， 支持客户进行行业 大模型精调 ， 生成符合需求的定制化模型 ， 在此基础上构建智能应用 。 公有云技术底座 客户专属大模型 客户数据

、法人共享基 础信息进行梳理、编目，形成 XX 市信息资源目录体系的示范应用，带动目录体 系建设； （2）建立覆盖各共建单位的信息资源交换体系，提供人口、法人数据的交 换服务，将政务信息汇聚落地成库，为实现跨部门主题应用提供支撑。同时为 下一步交换体系横向覆盖更多的委办局提供可扩展的框架； （3）以现有的 XX 市政务外网和互联网为依托，融合公安、人社、计生、 民政等厅局单位与人口相