……………………………………59 推荐单位 ：甘肃农业大学 草原牧区经营体制改革创新先锋——“芒来模式”…………………………………………………………59 推荐单位 ：内蒙古农业大学 马氏珠母贝种质创制与产业化应用…………………………………………………………………………60 推荐单位 ：广东海洋大学 科技赋能羊产业发展 踔厉打造环县“中国羊谷”…………………………………………………………60 以文化为脉——农文旅融合全面推进乡村振兴……………………107 推荐单位 ：海南省农业农村厅 海南梅西村用乡风文明绘就村美人和新画卷……………………………………………………………108 推荐单位 ：海南省三亚市崖州区人民政府 金堂县淮口街道龚家村美丽宜居乡村建设典型案例……………………………………………………108 推荐单位 ：四川省金堂县农业农村局 茶旅融合绘就振兴新画卷…………………………… 培育、山地农机应用等方面，观察四川在保障国家粮食 安全方面所作出的重要贡献。 四川农业大学教授马均是国家粮食丰产科技工程项 目主要负责人之一，他在全国首创并在眉山市推广了“一 优两高”水稻生产竞赛活动。王涛作为眉山市永丰村的 新农人，也报名参加了水稻生产竞赛，不仅学习了种粮 技术，还得到了像马均教授这样的专家指导。通过竞赛， 凝聚了政府、科研院校和种植户等多方力量，推动粮食 产业高质量发展。截至

杨 林 中关村安信网络身份认证产业联盟副理事长兼秘 书长 姚辉亚 深圳前海微众银行股份有限公司数字金融发展部 负责人 成员： 国家信息中心：马潮江、王丹丹、陈栩、戴彧、涂菲菲、 徐凌验、张岳 中国移动通信集团设计院有限公司：郎晓夫、尚茹南、洪 子鸣 北京红枣科技有限公司：刘国栋、马晓军 中关村安信网络身份认证产业联盟：郝久月、国伟、蔡国 城、李頔、吴瑶 城、李頔、吴瑶 深圳前海微众银行股份有限公司：李贺、邓伟平 中移动信息技术有限公司：吴晶、叶可可、赵思远、刘亚 中移互联网有限公司：邱浚漾、张燕平、唐焯宜、黄睿麒、 卜峥 1 前 言 数据作为基础性战略资源和关键生产要素，已快速融入生 产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着 生产方式、生活方式和社会治理方式。 “不流通、无价值。”流通是数据要素价值实现的关键环节。 公共部门及个人数据的安全流通与合规使用，同时强调数据所 有者对数据的控制权（即数据主权）。 早期实践如德国 2015 年发起的“产业数据空间”项目（后发 展为国际数据空间协会 IDSA），以及后续的盖亚-X（Gaia-X） 跨领域数据平台，为欧盟数据空间的技术架构和治理模式奠定 了基础。例如，工业数据空间（IDS）通过标准化接口促进供应 链协作，欧洲健康数据空间（EHDS）整合跨境医疗数据以加速

全身PET/CT uMI Panorama GS：结合AI图像重建技术，提 升扫描效率，单次全身扫描时间从数十分钟缩短至分钟级。  智能手术系统  神经外科手术机器人：集成AI手术规划系统，实现亚毫米级 定位和风险预警，降低颅内出血风险；支持术中影像序列快 速加载与路径智能修正，提升手术安全性。  一体化CT环形直线加速器uLinac HalosTx：通过AI算法优化 放疗计划，患者治疗时间从数天压缩至数十分钟，精准度提 病历撰写：智能整合多源诊疗数据（检验、影像 、用药记录等），一键生成标准化电子病历，支 持结构化输出与自动纠错，全流程耗时压缩至1 分钟以内，较人工撰写效率提升30倍。 3. 知识查询：依托覆盖脓毒症、ARDS等九大亚专 科的重症医学知识图谱引擎，秒级检索临床指南 、药物禁忌等关键信息，知识匹配准确率超95% ，为复杂病例提供权威决策支持。 4. 诊疗建议：深度融合患者个体化数据与重症诊疗 思维链（Chai 个人健康管理 39 资料来源： 公司公众号，西南证券整理 美年健康集团成立于2004年，是中国规模和影响力显著的健康体检与医疗集团。公司旗下拥有“美年大健康”、“慈铭体检”、“ 慈铭奥亚”和“美兆健康”四大健康体检品牌。截至2023年底，美年健康在全国近300座城市布局了近600家体检中心，拥有6万 名员工，其中包括约3.5万名行业专家和医技护人员。年度服务客户约3000万人次，自2

彰显着技术落地的必要性。 AI技术也由教学辅助发展到自适应学习，推动大规模因材施教逐步落地。这些共同推高了时代对 AIGC+教育的瞩目，体现在资本投融资、各国政策监管、学术研究等多个方面。澳大利亚经历的 观望—禁止—反思—放开的挣扎历程，代表了全球的态度变迁，即不断与时俱进、同时守正创新。 AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架。 在教学主 来源：中央人民政府网、中国教育部官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 AIGC+教育的时代瞩目-政策 全球关注AIGC在教育领域的应用，中国技术监管、教育政策合力推动落地 国际上，UNSECO、欧盟等组织，美国、日本、英国、澳大利亚等国家均已关注到AIGC将对教育产生的一系列变化及影响，并发布 相关政策及倡议，以为其应用提供指导建议。聚焦到中国场景，在技术侧，23年7月发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》在 技术及通用应用层 场，文件包含生成式人工智能为教育部门带来的机遇 及挑战、有效利用人工智能的建议，注重数据隐私和 知识产权、倡导培养面向未来的知识和技能等内容。 教育部 2023.10 全球 美国 澳洲 欧盟 日本 英国 《澳大利亚学校生成式人工智能框架》 该框架基于6项指导原则：教与学、人类和社会福祉、 透明度、公平、问责、隐私和安全，支持学校领导、 教师、支持人员、服务提供者、家长、监护人、学生 和政策制定者。 AIGC+教育

郭鑫伟、 张羽、陶宏伟、张星星、吕雪、孙海旺、张皓翔、姚磊、曹浩、宋颖昌、陈平、李光亚、胡继东、曹佳宁、张烜通、 马烈、康丽丽、柳慧斌、吴芸、徐杰、曹峥、闫林、周晶、王志明、井庆生、余柯、张福国、栗志超、万明刚、 蒋翔宇、陈申捷、安淑荻、任婷、张世强、孙宏飞、赵岩、冯跃群、王颖舒、郑伟波、周斐、马建强、董晓健、 赵晨光、刘学峰、李超、李勇、樊志海、石秀芳、邱硕涵、王振鹏、宋敏、栗卓越、伍志韬、王溪、刘华、陈进宝、

美元至 13935 美元之间的国家 ；高收入国家指人均 GNI 超过 13935 美元的国家。 6 高收入国家（42个国家） 中高收入国家（24个国家） 中低收入国家（24个国家） 国家 澳大利亚 奥地利 巴林 比利时 保加利亚 加拿大 智利 克罗地亚 捷克 丹麦 爱沙尼亚 芬兰 法国 德国 希腊 匈牙利 意大利 科威特 爱尔兰 日本 立陶宛 卢森堡 巴西 中国 哥伦比亚 哥斯达黎加 多米尼加 厄瓜多尔 格鲁吉亚 印度尼西亚 伊拉克 哈萨克斯坦 马来西亚 墨西哥 蒙古 纳米比亚 秘鲁 塞尔维亚 南非 泰国 土耳其 孟加拉国 玻利维亚 柬埔寨 喀麦隆 刚果（金） 埃及 加纳 洪都拉斯 印度 约旦 肯尼亚 吉尔吉斯斯坦 黎巴嫩 摩洛哥 尼加拉瓜 尼日利亚 巴基斯坦 菲律宾 塔吉克斯坦 竞争优势，高收入国家需加大网络、计算、存储、绿色能源的协同发展。 图 5：GDII 得分排名前 10 的高收入国家 国家 得分 排名 新加坡 美国 芬兰 瑞典 荷兰 瑞士 丹麦 爱尔兰 挪威 澳大利亚 77.4 77.2 70.6 70.5 69.3 68.9 68.7 67.3 65.0 64.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 22 全球数智化指数（GDII）2025

组和对照组，并在每个组实施不同的策略，从 而观察对比不同组最终实现的业务目标，得到 不同策略的经济价值估计。 线上对照实验作为数据驱动因果推断的黄 金准则，在过去 20 年内推动了包括谷歌、亚马 逊、微软、脸书在内众多科技公司的数字化运营。 例如，谷歌在改进广告排序系统算法时，要依 靠上百个对照实验和多次迭代。微软搜索引擎 团队每年要运行上千个实验，目的是为了将相 关任务营收指标提升

据库、智慧医检与大健康科技创新中心、医检产业示范基地） 持续推动AI病理人工智能辅助诊断技术发展  利用AI阅片软件辅助染色体核型分析，诊断效率提高30%以上；  发展特色的淋巴造血病理、肾脏病理、妇科病理等亚专科  以数字化方式进一步推进报告模版化、综合检测诊断报告、智能辅助诊断等工作  基于数据与样本优势，结合检验和诊断具体场景，在辅助诊断和科研服务方向， 联合外部生态资源创新。与华为合办2022“域见杯”医检人工智能开发者大赛 (Fragment Library)、DNA 编码化合物库 (DEL)、超大容 量特色虚拟化合物库 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术，目前已完成超过25个特色化合物库，包括98个亚库，化合物总数量超过150亿。  公司具备：晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力；构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和 wyf@swsc.com.cn 路漫天 销售经理 18610741553 lmtyf@swsc.com.cn 徐铭婉 销售经理 15204539291 xumw@swsc.com.cn 马冰竹 销售经理 13126590325 mbz@swsc.com.cn 广深 郑龑 广深销售负责人 18825189744 zhengyan@swsc.com.cn 张文锋 销售经理

欧 洲资本商品主管 花旗研究 anjola.odunsi@citi.com adam.spielman@citi.com martin.wilkie@citi.com Helen Krause 马修·莫法特 卡罗尔·吉布森 花旗 环球洞察 数据科学负责⼈ 花旗全球数据洞察 洞察 matthew.moffat@citi.com carol.gibson@citi.com 花旗全球数据洞察 helen ，到2050年，较不发达地区将占⼈形机器⼈市场的三分之⼆。 图3.按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们还注意到，亚洲对机器⼈的⻛险投资正在增加，根据专利数据，机器⼈创新在亚 洲蓬勃发展。美国可能在⼈⼯智能领域处于领先地位，但我们的专有分析显⽰，过去 20年中国占了所有机器⼈专利的78％。 ⾕歌⾸席经济学家哈尔·⽡⾥安曾经说过：“预测未来的⼀种简单⽅法就是看看富⼈ 今天 从1960年的385mn⼾，预计到2050年将增⻓⾄2,127mn⼾（增⻓5.5倍）。到20 50年，不发达地区将占全球家庭的约2/3。 14 更发达的地区：欧洲、北美、澳⼤利亚/新西兰和⽇本 15 较不发达的地区：亚洲（不包括⽇本）、部分⾮洲、拉丁美洲和加勒⽐海地区以及美拉尼西 亚、密克罗尼西亚和波利尼西亚 16 最不发达地区：46个国家，位于撒哈拉以南的⾮洲（32个）、北⾮及西亚（2个）、中亚和南亚（4个）、东南亚和南亚