0-9 个，计 3 分 应用效果评分 大量精准发现问题，计 10 分； 部分精准发现问题，计 6 分 智能化 AI 应用阶段 成熟应用场景，计 15 分； 试点验证项目，计 10 分； 初步调研探索，计 5 分 智能工具应用种类 ≧5 个，计 10 分； 3-4 个，计 6 分； 1-2 个，计 2 分； 最终得分≧50 分为引领者，20 分至 50 分为追赶者，<20 分为起步者。 技术应用实现多 点突破，整体能力处于各行业前列，在被调研单位中占比为 4.0%； 交通运输、钢铁冶金、建筑工程等行业处于追赶状态，审计平台相 对完善，数据资源积累和模型应用体系初见成效，新技术仅初步尝 试，占比约为 7.8%；其余高校、烟草、医院等行业处于不同程度的 起步期，在平台、数据、模型、AI 能力等方面能力单一，尚未形成 完整发展体系。 图 7 不同梯度行业四维能力对比 全国 要求、成熟度及痛点上表现出显著差异。高成熟度行业如电力、通 信、石油石化化工，资产重、流程复杂，数智化转型以自动化监控、 实时预警、持续审计为主，平台与数据中台建设完善，AI 大模型应 用已进入试点或初步落地阶段。银行、保险等强监管行业，合规要 求高，审计重点在数据分析、风险监控与模型治理，审计项目规模 大，数字化平台与模型体系建设活跃。医疗、高等院校等中低成熟 度行业，资源分散、数字基础薄弱，系统碎片化与数据标准不统一

记录 4. 结果（Result）：确定事故原因，明确责任方，提出整改措施 提示词模板 作为工程质量事故调查专家，请按照以下框架进行分析： 1. 情境：[工程项目]发生的[质量事故]背景和初步情况 2. 问题：详细描述存在的具体问题： - 问题现象 - 问题范围 - 潜在影响 - 紧急程度评估 3. 行动：请系统审查： - 设计文件合规性 - 施工过程关键节点记录 现智慧造 “ 价。在对话框中输入类似 根据[具体项目名称]的工程规模和设计要求等信息， 估算工程造价 ”的问题。模型会基于本地知识库中已有的类似项目数据、造价指 标以及相关政策法规，给出初步的造价估算结果，并提供参考依据和数据来源， 将已有的本地相关文件重新嵌入到向量数据库进行问答，如造价估算问答推理思 考过程所示。 图 5-3 造价估算问答推理思考过程 造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出 提供的工程设计图纸（PDF 或图片格式），DeepSeek 会基于本地知识库中已有 的 投标文件范本、相关的工程量计量规范及计价规范、施工规范、验收规范、 35 费用 35 定额、施工定额等，给出初步的投标文件，含施工方案、平面布置图以及进度 计 划等，如 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程所示（部分）。 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程 从造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如图

效优化要素配置、提升价 值链地位，抢占新工业革命制高点，推动中国制造实现由大到强的全面 跃升。 （五）要素链接更为广泛：从链式配套到网状共生 2025年，工业互联网平台等数字纽带作用凸显，初步形成开放互通 的价值网络。工业互联网平台链接服务能力显著增强，具有一定影响力 037 的工业互联网平台超340家，重点平台工业设备连接数超1亿台（套）， 全国累计上云上平台企业约400万家次，平台应用已拓展至49个国民经济 、共享成果。 展望2026年，智能融通将向更深层次演进，工业互联网平台将成为 万物互联的智能底座。自主可控的标识解析体系即将全面建成，开源开 放生态与标准化推进模式持续深化，并在制造业重点领域初步实现规模 应用。工业互联网平台链接范围将更加广泛，持续纳入行业内、产业链 上更多的要素和主体，实现由点及面的全要素扩张。产业集群生态将不 断涌现，跨区域、跨领域合作更加深化，为制造业数智化转型注入更强

分级分域调度技术立足多层次算力系统架构，通过划分“全局— 区域—边缘”三级调度域，形成一体化、自适应的调度控制体系，满 足不同层级算力节点对资源管理与任务响应的差异化需求。其中，全 33 局调度中心聚焦于策略制定、任务初步筛选与跨域任务解析，承担整 体资源视角下的调度决策与任务分派；区域调度中心面向本域内资源 聚合、策略细化与调度优化，实现区域内的资源高效利用与跨域间负 载均衡；边缘调度单元部署于算力节点侧，具备就近响应、细粒度感 等多元化业务。随着这些平台在城郊乃至乡村上空的持续巡航，任务 对计算和通信的需求随时在变化：物流环节需要在飞行器上实时完成 包裹条码识别与路径优化；环境监测需对多源传感器数据进行边缘聚 合、清洗和初步分析；在群众聚集或演出活动现场，需要快速部署移 动支付和库存查询服务以支撑临时商铺；而在应急救援或大型活动中， 低空平台又要承担视频转发和通信中继的重任。这种动态生态对算力 的并发性、链路的可 从而保证业务不中断。任务完成后，调度器还会迅速回收已用算力， 避免能源与资源的浪费。 通过这种面向多业务、多载体的精细化感知与弹性调度，低空经 济网络在实践中取得了显著效果。包裹分拣与跟踪的响应延迟大幅缩 减，复杂环境监测的初步分析结果能够更快送达指挥中心，临时零售 点的支付和查询服务也始终保持高可用，而在突发演练或救援场景中， 通信中继能力得以随需扩展，且在保障任务执行的同时，平台总体能 耗与运营成本均得到有效控制。未来，随着更多轻量化

摩洛哥 摩洛哥仍处于数智化转型初期，其政策得分 46 分，人才与生态得分 43.2 分。该国数据传输得分 为 30 分，数据应用得分为 40 分，反映了摩洛哥 在联接和人工智能应用方面取得的初步进展。然 而，其数据处理与存储得分为 12 分，表明国家基 础设施发展方面存在重大挑战。 根据“数字摩洛哥 2030”战略，该国在 2025 年 实现了国家电子商务平台扩展，促成超过 12000 心规划的自助服务战略。在线金融的早期，银行 主要关注成本优化。例如，1967 年巴克莱银行推 出自动取款机，初步探索数字化渠道 ；21 世纪初， 全球大多数银行推出网上银行，降低了成本。当进 入在线金融的中后期，银行聚焦提供更加友好的界 面和服务，为客户带来更好的体验。 数字金融 数字金融是银行数智化发展的第二阶段，银行将人 工智能的初步应用场景融入数字化渠道，包括在呼 叫中心部署聊天机器人，基于客户消费模式提供个 移动银行：通过 App 应用提供 账户查询、转账、投资理财等便 捷服务。 • 自助服务普及：自动取款机、线 上自助服务取代人工客服窗口， 提高服务效率与覆盖范围。 • 信息化增强：IT 系统初步建设 完成，实现数据管理和业务流程 的信息化转型。 • 实时交易风控：通过大数据与人 工智能实时监控交易并识别欺 诈活动。 • 智能客服：推出语音识别与人工 智能机器人，全天候自动响应客

工业和信息化部自 2019 年起 ， 实施先进制造业集群发展专项行动 ，组织开展四轮先进制造业集群竞赛 ， 目 前已培育建设 80 个国家先进制造业集群 ， 各具特色、 竞相发力、 梯次发展的先进制造业集群体系初步形成。 国家级先进制造业集群空间分布情况（部 分）审图号： GS （ 2024 ） 0650 号 n 从行业看 ， 高端装备领域集群数量最多。 细分 领 域方面 ， 已实现在工业母机、 光伏、

高动态及高智能发展阶段 （2015-2022年） 高度集成发展阶段 （2000-2015年） 1973年早稻田大学研制出世界上 第1个仿人机器人WABOT-1。早期 研究重点聚焦于机械外形设计及 初步的控制算法。1986-1993年， 本田公司开发了ASIMO原型机，只 有腿部结构，主要用于研究行走 功能，平衡性与智能化程度较 差。 该阶段参与企业逐渐增加，主要 攻克特定场景下的人形机器人。 如2011年本田推出的第3代 2023年11月国家工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确指出 阶段发展目标，强调整机产品批量生产、产业规模化发展、深度落地各 类应用场景 国内政策 2025年 2027年  人形机器人创新体系初步建立  “大脑、小脑、脑体”等一批关键技 术取得突破，整机产品实现批量生产  培育2-3家有全球影响力的生态企业 和一批专精特新中小企业，打造2-3 个产业发展集聚区  人形机器人技术创新能力显著提升， 及众多的开发者，获得英伟达、微软、OPPO、蚂蚁集团、中国移 动等龙头企业认可，行业口碑和品牌形象良好。 • 此外，奥比中光还利用大模型+Gemini 2相机，打造了能理解和执行语音命令的机械臂，初步探索落地3D视觉传感器、大模型与机械臂 等硬件终端的结合，有望搭上AI快速发展的顺风车。 奥比中光 其他 2023年中国服务机器人3D视觉传感器市场份额 53 61 71 82 95

量和完成手工报表 DeepSeek 如何影响 银行业？ 03 内容采集与生成：内外 AI 分离，合规前提下保持数据实时性 01 自动化尽调报告 整合财报与舆情数据， DeepSeek 自动生 成初步分析框架，显著提升报告编制效率 02 合规审查智能化 针对大量的监管合规要求，批量、快速的 审核合同文本、协议条款、用户授权文本 等，辅助人工审核，大幅提升审核效率， 如江苏银行合同质检场景应用。

核算方法复杂。 山东管理学院对山东等九省高耗能企业的实证调查显示，79%的企业未 建立完备的碳排放统计核算体系，大多数企业尚未建立内部数据共享机 制。产品碳足迹数据库覆盖范围有限。我国已建成并初步实现商业化运 行的工业产品碳足迹背景数据库不足10个，产品覆盖范围有限、数据时 效性不足、国际认可度不高。我国出口产品的碳足迹计算主要使用欧美 开发的背景数据库，其中涉及我国的数据时效性、代表性、可靠性差，

小时不间断服务，客户回访时， AI 能依据预设话术与客户高效沟通，记录关 键信 息并进行初步分析。 l 中期 : 助力前中后台协同，释放人员生产力 • 中期视角， AI 对前中后台业务协同发挥关键赋能作用，全方位释放前中后台人员的生产力。 例如通过智能风控、内容生成等工具，提升中后台运营效率 ; 部 署大模型能够快速读取和初步分析数据，使客户经理等前台人员从繁琐的数据处理工作中解脱出来，将更多精力投入到客户关系维护与业务拓展上。 5.3 AI 赋能消费金融产业图谱 i 常态化监管 i ② 初步风控、征信信息等其他数据 ) 个人信 息保护 监管 部门 中国人民银行 国家金融监督管理总局 行业 协会 中国银行业协会 中国互联网金融协会 线上 场景 移动支付 / 数字钱包