集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 智能网联汽车 视觉感知 决策分析 车路协同 L4-L5 级自动驾驶 预测预警 市场成熟度 ★ ★ 整体空间 ★★ ★★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 智慧安防 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 石油勘探 市场成熟度 整体空间 分子动力学 天气预报 材料科学 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型

目前的水利专业模型尚不能适应智慧水利建设对水利专业模型“标准统一、接口规范、分布部署、 快速组装、敏捷复用”的要求， 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 ， 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 ， 但尚欠缺统一、 规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ，研发了 X 波段高精度测雨雷达； 针对低空降水研发了降雨观测快速扫描模式及短时临近降水预报系统 ， 解决不同水文模型对降水 产品时空精度的定制化要求 ，提高了对流域局地极端降水的监测的精度和时效性； 本成果可为延长雨水情的预见期、 构建雨水情监测的“三道防线”提供解决方案。 技术成果： 延长预见 期 第三道防线 水文站 P11 地基： l 全新硬件设计 ， 小型化、 轻量化、 l 全天候全自动无人值守系统 一键开关机 ，无需专业人员操作； 自适应体扫模式 ，选择最优观测角度； 自动切换运行模式 ，节能环保；数据量小 ，普通网络即可满足远程值守和数据传输。 l 高适应性水文行业需求及水文模型系统 雷达观测数据机内外实时订正；结合地面雨量计动态修正降水算法系数； 0~6 小时短时临近降水量预报产品； 输出流域或区域面降水量产品 ，与现有水文系统无缝对接。 l 维修简单方便

也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所，携手 10 大学企业人力资源研究所所长，中国社会心理学会理事，国际学术组织 International Association of Chinese Management Research（IACMR） 女 性学者发展委员会联席主席。 寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时 代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。

空调机 • 风机 • 风机盘管 • 变频多联式空调 ( 热泵 ) 机 • 给排水 • 管道 施工总体控制 1 ：安全性 • 在整个施工过程中，安全始终是最重要的。确保施工人员遵守安全规范，佩戴必要的安全装备，并采取适当的防护措施，如避免触电、坠落和火灾等风险。 2 ：合规性 • 确保施工符合相关法律法规和建筑规范。了解当地建筑许可要求，并遵守电气、消防和安全等标准，对于规范中的强条严格执行 对于一类含有腐蚀性液体的蓄电池，在安装时要格外小心。必须采取排气防护措施 • 注重细节，例如接地系统中不带电金属的等电位连接，连接处的防腐处理，不得串接等等 4 ：暖通专业系统 • 管道、阀门、连接点的保温绝缘处理非常关键，使用合适的绝缘保温材料和方法，减少能量损耗和冷凝水的产生。以提高系统的效率和节能 • 循环冷媒为水，管路出现泄漏会严重威胁机房安全。必须确保供水的正常运行和安全性。避免漏水和堵塞问题。 出合理的解决办法；负责项目任务的分析、工单拆分与下发，负责服务厂商服务的定期考核 专家顾问组：由多名资深技术专家组成，主要负责对数据中心的规划设计，对用户提供安全评估、性能评估、稳定性评估、可靠性评 估、可用性评估，隐患预警报告；高级技术培训 技术资源部：由几十名资深专业技术人员组成，负责项目的规划；项目工程的实施；日常运营维护的远程、现场支持服务；用户故障 的诊断排查； 服务支持手段 心

交换、共享的规则和范围，对 全省各级财政的数据资源目录进行统一管理。其他财政级次数据资源目录建设 思路参照省级执行。 每级目录管理中心除了建设本级财政数据资源目录外，还要充分考虑向上的兼 容性，特别是一些关键内容如目录和交换的核心元数据库的兼容。本级数据资 源目录建设完成后，作为上级财政资源目录体系的一个节点，要进行元数据的 注册等工作，使本级资源目录能作为上级财政数据资源目录树的一个分支。 服务地址等目录信息，以便发现和定位交换服务。 第 4 页 图 2-3 数据资源目录技术框架 目录体系建设和使用过程中存在三类角色：信息提供者、信息使用者和目录信 息管理者。信息提供者负责信息的编目、注册，保证编目信息的正确性和实时 性。信息使用者通过应用系统查询公共资源目录和交换服务目录，发现所需信 息。目录信息管理者负责资源目录的建立和管理，并保证目录信息的安全和维 护。 2.2 整体技术路线 整体上是利用多年度多财政的平台 型标签。 3.2.1.2 登记数据表 按照事先约定好数据采集接口采集各类数据到标准库中形成数据的第一层，第 一层数据完全按照原有数据格式进行存储不进行任何处理，保证数据与来源数 据的一致性。 源数据表登记 对采集来的数据表按照原有的数据格式进行登记，包括原有数据表中包含的数 据项，字段类型等 转换表登记 登记数据源以及经过每一层转换所需要的数据表，数据表能够分类、分层管理。

的 融 合 基 础 设 施 ， 比 如 ， 智 能 交 通 基础设施 、 智慧能源基础设施等 。 主要是指支撑科学研究、 技术开 发 、 产 品 研 制 的 具 有 公 益 属 性 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 重 大 科 技 基 础 设 施 、 科 教 基 础 设 施 、 产 业 技 术 创 新 基 础 设 施 等 。 一是信息基础设施 三是创新基础设施 二是融合基础设施 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，快速推动新产品的研发、测试和应 用 AI 芯 片 在为各类用户主体提供多元化 AI 算力服务的同时， AI 芯片 智能计算产业作为数字经济的重要载体 ，将作为一支新兴力量 ，带动全球数字经济走向繁荣 埃森哲研究，通过有效应用智能计算， 中国经济增长率有望上升至 7.9 ％，增长额高达 7.1 万亿美 元。 麦肯锡的预测，人工智能将每年为中国经济增长贡献 0.8 至 1.4 个百分点 智能计算中心经济社会效益分析 改善经济运行格局 激发经济发展活力 智 算中 心 模式名称 优势 劣势 适用范围 政府投资

安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 素；第二阶段是工业社会，以技术和资本为主要生产要素；第三阶段是数字社会，以数据为主要生产要素。数据作为数字社会的 新型生产要素，不同于土地、劳动力、技术、资本等传统生产要素，具有虚拟性、非稀缺性、易复制性等二十多个独特的特性， 彻底颠覆了传统资源稀缺理论、边际效应递减理论、产权理论等经济学经典理论，对现代经济社会发展模式提出了新的挑战。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 ogle Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通

语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1） 呼叫中心基于大数据预测呼叫等待时间，为客户提供比传统方式更 加实时、准确的等待服务。 （2） 呼叫中心依托客户的行为数据和坐席的技能数据，通过智能算法模 型进行客户分配，以专属坐席提升服务质量。 （3） 丰富的数据分析可视化报表，业务数据生成报告，降低业务人员 使用门槛。 （2） 数据分析能力丰富，数据全方位呈现。具备对比钻取、趋势分析、 地理分析、高级计算等多种能力，丰富的可视化能力与交互操作， 数据可读性强，快速发现业务问题。 （3） 自定义大屏炫酷特效，支持企业形象展示。数据分析结果通过仪表 盘和大屏的方式呈现，自定义动态炫酷的可视化大屏，企业形象 的私人定制。 （4） 数据实时监控，业务动向清晰洞察，数据业务信息实时监控，让上 实现服务流程标准化、自动化，动态地创建工作订单，并在计划冲 突时主动重新分配工程师，利用AI智能分析实时提供优质服务建 议。 （2） 根据地理位置、客户偏好、可用性以及服务协议级别创建调度计 划，智能派单引擎实时计算匹配路由，按照服务要求快速匹配合 适的工程师。 （3） 提供服务预测和服务资源优化配置，追踪资产位置、维修历史与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查

ArcOS 智慧建筑操 作系统、TransBIM 施工图智能生成等具有代表性的 AI 设计软件，已开始 应用于设计的各个阶段，如通过 TransBIM 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质 的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头企业异地业务增速有望提高。AI 的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行 业集中度。 ⚫ 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 7、设计院员工人均创收、创利较为稳定.......................................................... - 5 - 图 8、设计院收入与员工人数增速相关性强.......................................................... - 5 - 图 9、传统模式点对点、理想模式同步协同.............

目前平台主要用户区域分布： 华东、 华北、广东、香港、新疆、四川等 区 域 。 P 行业分布行 罗 Aviu 目前平台主要用户行业占比依次为： 工业视觉检测、智能制造、生物信 息学、气象预测、智慧园区、智慧 物流、智慧交通等。 Aic 运营成效 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 800 气象学、 天 文学 小 尺 度 气 象 预 测 黑 洞 视觉算法分析 数据存储 智 慧 园 区 数 据 智 能 处 理 平 台 数 据 智 能 分 析 平 台 海 量 视 频 数 据 处 理 平 台 … 智慧医疗 蛋 白质 结构 预测 眼 底病 变检 测 医学影像 非 智 慧 交 通 车 牌 识 别 车 辆 检 测 智慧社区 人车监测 安 防监测 智能环保 ◎ 智 慧 校 园 异