它融合了深度查询与精准执行 。 其中 ，“ 问 ”代表对未知或 复 杂问题的深度挖掘与探索， 体现了人类对知识与智慧的追求； “行 ”则代表基于 AI 分析结果的迅速且精准的行动实施， 彰显了人类 对 于机器智能输出的高效利用与转化 。 此理念倡导在 AI 技术的辅助下， 人类应持续深化提问的质量与深度， 充分利用 AI 的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识 背 后的深层逻辑与规律 。 游戏科学创始人冯骥等业界领袖公开赞 誉其为“国运级科技成果” ， 引发广泛 关注。 主动寻求应用合作 与微信等国民级应用合作 ，通过 AI 优化 搜索推荐、 内容生态挖掘 ，展现商业化 潜力。 开源策略构建全球生态 技术民主化 全面开源并免费开放 ，吸引全球 140 国开发者参与优化 ，形成“滚 雪球式”创新网络 ，加速技术迭代。 极简单的奖励规则，让大模型自我博弈、不断顿悟与自适应调整，实现深度思 考。比如， R1 会深入思考多种解题路径，评估优劣后选择数学难题的最优解， 这种能力使其在处理复杂任务时更加高效精准。 挖掘硬件潜力提高算力利用 在推理时， DeepSeek 采用多 Token 预测（ MTP ）技术，实现一次性生成多个 单词。 该技术可同时处理多个句子片段，显著提升长文撰写的写作效率，在处 理大量

格的审核验证流程，具备极高的准确性、可靠性与权威性。可 信数据空间可以链接上下游、构建共创生态，不同环节的参与 者相互协作、相互促进，不断丰富数据的类型与维度，极大地 丰富了可信数据空间的数据资源，为数据的深度挖掘与创新应 用提供了广阔的空间。 “空间”凸显了可信数据空间的载体功能，作为数据资源流通 的载体，可信数据空间具备“数据不出域”的能力；作为创新资 源集聚的载体，可信数据空间具备“多主体共创”的特性。 明确数据的持有权和使用权，为数据资源的交互双方提供了一 个安全、可靠的环境，实现不同主体之间数据的安全、便捷共 享和交互。 二是作为数据应用服务平台。数据已成为企业和社会发展 的重要战略资源，如何充分挖掘数据的价值，为企业和社会的 发展提供有力的支持，已成为数据应用领域的研究热点和发展 趋势。可信数据空间作为一种创新的数据治理与运营模式，通 过整合多源异构数据，运用先进的数据分析技术和人工智能算 各类企业和机构入驻，可为有关企业和机构提供一系列的增值 服务。 三是作为数据收益共创平台。可信数据空间汇聚了个人、 企业、公共数据资源，吸引各类数据服务商开展第三方数据服 6 务和产品打造，推动数据利用场景挖掘和价值释放，是践行数 据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置运行 的有效载体，打造数据资源“共同使用、共享收益”数据收益新 模式。基于区块链技术，如需使用用户数据必须先获得授权，

实时调整投资策略，提高投资收益，同时对投资风险进 行实时监控和预警，保障投资组合的安全性。在融资保 荐服务场景中，对企业的财务状况、信用风险等进行全 面评估，提高融资保荐的效率和准确性，并通过对企业 的经营数据和市场数据的深度挖掘，为企业提供个性化 券商机构业务是指为机构客户提供的一系列专业化 服务，涵盖了经纪、投行、资管、两融、托管外包、产 品代销等多个方面，这些业务相互配合，共同满足机 二、中小券商机构业务场景智能化探索 双提升”行动方面久久为功。如秉承服务区域经济发展 理念，紧抓科创金融、知识产权资产证券化方面战略机 遇，可通过打造智能分析模型体系，增强机构投资决策 管理、企业信用评级、客户关系识别、潜在商机挖掘等 综合金融服务能力与质效。 针对“科技创新 + 先进制造”类企业，由于科技创 新活动研发投入大、技术迭代快、经营不确定性高，同 时具有高智力、轻资产的特点，传统金融机构往往“不 敢投”、 一难题提供了新的思路和手段。以制造业为例，通过收 集和整合来自多个渠道的企业数据，包括企业内部的研 发投入、专利申请与授权情况，以及市场上的同类技术 应用和竞争态势等信息，再利用人工智能算法对这些海 量数据进行深度挖掘和分析，能够更准确预测无形资产 的市场价值和潜在收益，从而为金融机构制定合理的评 估模型和参数提供有力支持。在突破方向上，针对科技 成果类资产的保密性要求，如何在保障科技成果不泄露 情况下进

创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 点和长期目标，追求客户生命周期 价值的最大化。 ñ 智 能 ü 服 为 Ï V ÷ , 智 能 客 服 的数字化组织变革，即在于 < 早半 步 = 的洞察 ，将客户需求感知从应 答升级为预判，从被动响应转为主 动挖掘。 资料来源 ÿ 生 式营销产业研究蓝皮书 中信建投 结论 : 智能客服价值不仅在全天候拟人化服务，更在于比客户早 半 步看见需求 ; 资料来源 : 秒针营销科学院，中信建投 金融服务场

案与灵感启发，本白皮书从 AI 技术与算力网络结合的角度入手，从 概念、架构、技术、场景、生态、挑战等多个方面对服务生成算力网 络进行系统、全面的阐述。 1.2 人工智能开启算网应用新范式 AI 在跨域特征挖掘、深度数据分析、策略动态生成、能力自动学 习等方面具备天然的优势，将 AI 与算力网络的设计、建设、维护、 运行和优化等功能结合起来，利用其强大的分析、判断、预测、决策、 学习等能力，赋能网元 服务生成的关键。传统的策略生成方法依赖大量的人工经验设计，而 且无法适应动态变化的用户意图和网络状态。为此，需要构建基于用 户意图和算力网络的双向认知的策略生成机制，通过对用户意图和网 络状态信息进行特征挖掘和抽象聚类，提炼出满足各类意图共性和规 律的算网融合策略，并将两者的匹配策略以知识的形式进行保存复用， 从而为策略生成提供先验知识。 2.2.2 算网全流程闭环自治 服务生成算力网络是一个高度智能的自动化网络，能够自动化、 的设计训练、推理验 证、部署应用、迭代优化等全生命周期都设在算网内部，使得 AI 诞 生于算网并服务于算网。基于 AI 强大的学习、分析和决策能力，内 生智能模块通过对算网运行过程中产生的数据进行深度挖掘，并协同 整合不同网络层之间的数据、资源、功能等方面的差异，能够针对各 种业务形成有效解决方案，并综合考虑算网的运行效率、自动化水平、 服务质量等。同时，内生智能模块还支持 AI 的持续学习，能够随着

兴综合调查第三轮追踪调查，覆 盖 14 个省（自治区）、472 个 行政村、5824个家庭样本和2.33 万个人样本。作为涉农宣传“国 家队”和“主力军”，总台农业农村节目中心一直持续跟踪报道、深入挖掘乡村振兴的生动实 践和典型案例。2024 年，依据乡村振兴实践中的典型性、引领性、创新性、可持续跟踪性四 个维度，在全国范围内从国家部委、地方政府、科研院所、大专院校、涉农企业五大渠道征集 案例，共收到推荐案例 经验，总台农业农村节目中心联合全国妇联妇女发展部共同开 展“美丽庭院看乡村”系列活动。黑龙江省牡丹江市渤海镇上 官地村，是“石板大米”的核心产区，依托特色产业，村里从 2019 年开始打造农文旅融合发展综合体。充分挖掘石板田珍稀 资源、镜泊湖优美生态和渤海国厚重历史三大优势，以推进土 地集约化、生产现代化、品牌高端化、全域公园化、农村城镇 化为导向，精心打造集旅游度假、休闲娱乐、研学结合、农事 体验等多功 和 2023 年农村居民食物消费量（单位：公斤 / 人） 趋势观察 趋势观察 胡冰川 中国社会科学院农村发展研究所研究员 大食物观深化实践下，我国会构建多元化食物体系，统筹粮经饲，结合农林牧渔，挖掘国土资源 食物开发潜力，发展设施农业与生物产业。居民膳食结构朝多元均衡升级，对优质蛋白、膳食纤维、 功能性食品需求将会大增。 13.4%。农村居民谷物消费占比有所下降，肉类、水果蔬菜占比有所提升，膳食结构进一步优化，营

EMR HRP EHR 基于 文献 文献 知识 结 构 化 数 据 文 字 文 档 影 像 非 结 构 化 数 据 数 据 预 处 理 实体发现 关系挖掘 属性提炼 词林构建 机器翻译 系统问答 信息抽取 知识过滤 实体连接 知识合并 本体构建 知识推理 质量评估 神经网络训练 NLP 网络结构选择 检验行业的先河，经过多年的发展，现已成为国内第三方医学检验行业的市场领先 企业。 “临床检验与病理诊断人工智能开放创新平台示范”取得广州市重点领域研发计划 项目支持  自然语言处理、机器视觉和数据挖掘等三大核心领域技术能力积累齐头并进  文本大数据处理中枢、AI项目对照、医学术语、专病模型、病例报告结构化等项 目已启动建设，共同为智慧医检场景落地提供核心驱动。  大力提升信息化水平， 百图生科BioMap是生物计算引擎驱动的创新药物研发平台，将先进AI 技术与前沿生物技术相结合，构建独特的靶点挖掘及药物设计能力， 开发创新药物 与外部机构合作 开发AI制药项目 旗下阿里云与全球健康药物研发中心合作，开发AI药物研发和大数据 平台，针对SARS/MERS等冠状病毒的药物研发进行数据挖掘 平安科技研究院与清华大学联合在计算生物学顶刊BIB发表论文，首 次公开用于药物发现的分子预训练模型

机器人覆盖率 85% 服务成功率 90% + 识别准确率 体验号码 :0451- 95528 航空 保险 证券 智能外呼 消费金融 通信 电信运营商 电商 教育 银行 商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 用户关怀 意向筛选 销售转化 营 销 服 务 信用卡办理 全栈企业级对话产品矩 阵 . 金融行业垂直的解决方 案 . 成就客户的实践方法 助 力 企 业 客 户 营 销 与 服 务 闭 环 打 造 销售转化 客诉处理 意向筛选 流程办理 业务咨询 商机挖掘 智能外呼 智能服务 隐私号 来电秘书 场景化、内容化 企业验证 语音通知 回访调研 教育约课 … … 呼入工作台 呼出工作台 云联络中心 文本工作台 CRM 工单 开放更多的

新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理行业长期趋势。 年初持续受到关注的 Deepseek 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 梳理，人工智能可能带来给化工行业带来的变化和影响。 年初持续受到关注的 Deepseek 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我 们从几个维度进行了方向性梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的 优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先形成赛道赋能的方向；③从未来的 发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化能够 形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 从近几年的发展来看，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的资本投入向产业链 配套和综合型市场进行升级。在 90 年代开始，我国化工行业从技术引进到规模放大，借 助前期化工制造的资本密集和劳动力密集性的特点，形成了初期的相对优势，挖掘需求市 场的潜力，奠定了初期的发展优势。而经过了 20 多年的时间，我国在大多数产品领域基 本实现了有效的产品供给，能够满足自身需求的基础上进一步海外供给，更为关键的是形 成了紧密交错的产业链网络，

，以及人工智能、机器学习和生物信息学 等分析手段，打造出的神经科学数据平台——Data Biopsy Signatures 和 Precision Phenotypes。Neumora 能深度挖掘神经类疾病的潜在机制，精准定位药物研发靶点，为 大脑疾病患者提供更加精准、安全和有效的药物与整体解决方案。目前，其开发管线覆 盖神经心理障碍与神经退行性疾病等多个领域。 信息，提升大语言模型在千人千面的个性化临床咨询场景中的逻辑性和可 解释性 688289.SH 圣湘生物 自研平台“传染病数智化系统”宣布正式接入 DeepSeek-R1 模型，进一 步增强数智化系统检索和数据挖掘能力 603716.SH 塞力医疗 与华为在智能诊断产品研发、数字疗法及脑科学大模型、罕见病/危重症 等专病大模型、微生物耐药诊疗及预测大模型、智慧“无废城市”/“无 废院区”等多个领域展开深度合作 助诊断等领域，其 AI 模型能够高效分析医学影像，辅助医生进行疾病诊 断 9955.HK 智云健康 将 DeepSeek R1 模型接入其专属医疗人工智能智云大脑，进一步增强智云 大脑的数据挖掘能力并提升公司医院 SaaS 及药店 SaaS 的慢病管理效率。 2192.HK 医脉通 推出国内首个大模型驱动的 AI 医生 MedliveGPT（医脉通大模型），已接 入 DeepSeek