鹏，鲲鹏生态进入快速发展期。当前阶段，鲲鹏和 x86 多平台版本并行迭代成为主 要需求，由于两个架构开发生态的差异，如果采用两套流水线分别开发两套代码，则 会带来很多重复开发验证的工作，并且两个版本分别开发、构建和维护效率低。因 此，鲲鹏创新性的提出鲲鹏原生开发：基于鲲鹏硬件 +openEuler+ 鲲鹏 DevKit+ 鲲鹏 BoostKit，实现 1 套代码 +1 条流水线 + 多平台版本，助力伙伴持续且首发性能领先 鲲鹏流水线搭建及版本发布效率。 » 鲲鹏亲和 & 极致性能：鲲鹏流水线使能鲲鹏亲和分析工具、编译器、性能工具等，实现应用性能提升。 » 多架构兼容：1 套流水线同时支持多样性算力版本构建及测试。 鲲鹏原生开发的核心技术理念： 基于鲲鹏硬件 +openEuler+ 鲲鹏开发套件 DevKit+ 鲲鹏应用使能套件 BoostKit， 实现 1 套代码 +1 条流水线构建多平台版本，效率更高、性能更优。 病毒扫描 鲲鹏兼容 & 亲和， 性能 5%↑ CFGO/LTO/ 自动向量化 / 指 令流水优化，性能 10% ↑ 应用编译调试， 性能 5%~10% ↑ 多样性算力测试套件， 效率 20% ↑ 病毒扫描， 效率 5% ↑ 05 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 03 鲲鹏原生开发 能力介绍 鲲鹏原生开发技术白皮书 / 06 鲲鹏原生开发能力介绍 3.1 代码开发阶段

迭代 ; 结论 3 : 金融从业者借力 AI AGENT 的目标是努力从“信息处理”中解放出来，更多参与“价值判断”与“价值分发” ; 结论 4 : 人机协同的本质是认知能力再分配，并非效率叠加，人类与 AI 认为的“困难”各不相同 ; 结论 5 :“ 电力 + 算力 + 数据”是大模型本身的关键，但对于金融应用不断动态沉淀下来的数据和模式创新才是核心胜负手 ; 结论 6 : 媒介 洞察能力，包括消费者需求、市场环境、行业趋势、竞争态势数据和信息的采集与分析，以及最终 获得分析 结果的能力和效率 ; 创意能力，包括创造和生成文字、图片、视频、音频、设计网站甚至新产品的创新能力和生产效率 ; 媒介沟通能力，使用媒介渠道进行营销的能力和效率，渠道包括移动设备、电视、社交媒体、搜索 引擎、电 商、线下等各种用于营销传播的媒体平台。 而金融行业金融产品收益前置而风险后置 的间接销售活动，新增客户触点，同时提升客户满意 度。 图表 3: AI 助理提高销售效率 资料来源 :BCG ，中信建 投 2.2 分析框架 : 营销生产关系转型 据《生成式营销产业研究蓝皮书》， 生成式营销应用前沿的生成式 AI 能力赋能生产工具 ，在营销 领域的业务 流程中，实现营销生产力效率的全面提升 ，影响并重构营销组织的生产关系 ，进而形成的新型市 场营销产业运 行模式。

国产数字化升级 标杆实践报告 新 华 网 与 腾 讯 云 联 合 发 布 国产数字化升级-智能之基、效率之源、好用之选 目录 02 05 2025国产数字化升级趋势 03 08 国产数字化升级技术路径与应用 04 10 腾讯云融合创新产品 06 44 展望 05 25 标杆案例 引言 01 03 广东省政务服务和数据管理局：广东省数字政府政务云项目 澳门财政局：澳门“智慧财政”平台 发展所需的数字化转型高度协同，显著提升各领域的效率，这包括了 流程智能化、资源协同优化、数据驱动决策等诸多场景所带来的效率 提升；同时，国产数字化升级从“可用”实现“好用”的进化，这体 现在产品性能和技术实力的跃升、产业应用的规模化、用户体验优 化、生态体系逐步完善等多个方面。当前，国产数字化升级，不仅是 响应政策导向，也已经成为企业提升效率、夯实安全基础的战略抉 择。拥抱国产数字化升 力、交通、医疗、传媒等行业。通过这些标杆实践的解读，可以洞 见各行业推动自主创新的思路和经验，为产业高质量发展提供参考 和借鉴。 国产数字化升级标杆实践报告 03 - 国产数字化升级-智能之基、效率之源、好用之选 - 04 国产数字化升级标杆实践报告 国产数字化升级标杆实践报告 05 - 2025国产数字化 升级趋势 国产数字化升级标杆实践报告 05

投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术 智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的 AI 对接节奏：领军型企业有资金、有要求、 有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，能够形成成本和管理的改善，在产品落地兑现方面也有望 获得效率提升，建议关注央国企的 AI 对接情况以及实际性的变化；  AI 智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机：①我国的竞争优势延续，海内外在材料领域的软实力差距 降低，将有望形成进一步的产品竞争力输出；②AI 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间；信息 保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系；效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、Deepseek

意义：从经济角度看“东数西算”工程带动了数据中心建设、 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发 展，提升我国整体数字经济竞争力，为数字中国建设提供坚实支撑。 2 1.3 发展历程及现状 2021 数量以及存储容量等。通过及时、准确的状 7 态上报，调度中心能够如同拥有了一双“透视眼”，清晰地了解资源 的实时情况，从而根据用户的需求进行科学合理的调度安排，避免资 源的闲置浪费或过度使用，提高资源的整体利用效率。 图 3-2 总分调度-资源状态上报 步骤三：算网调度操作与协同调度 当算力使用者产生业务需求时，他们只需通过算网协同调度平台 提供的便捷操作界面（如控制台等），发起算网调度请求。调度中心  基于快照调度与部署 自治系统根据这份资源快照，结合自身业务需求和调度策略，进 行资源调度决策，并将请求发送给目标算网资源，完成业务部署。这 一过程充分体现了资源的共享和协同，提高了资源的利用效率，满足 了用户多样化的业务需求。 图 3-7 分总调度-算网资源调度使用-全局缩略图方式调度 13 ③ 东->北->西方式调度  需求提交与计算 算力使用者通过自治系统发起算网调度请求，当本地资源不足时，

我国金融行业积极拥抱量子科技。2021 年 12 月， 人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025 年）》 指出要“探索运用量子技术突破现有算力约束、算法瓶 颈，提升金融服务并发处理能力和智能运算效率，节省 能源消耗和设备空间，逐步培育一批有价值、可落地的 金融应用场景”。2024 年 11 月，人民银行等七部门联 合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》也强调“探 索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融 分解整数）的基础上，将 Schnorr 算法中最耗时的最近 向量搜索问题使用量子近似优化算法（QAOA）予以改进， 它仅需要 372 个量子比特就有望破解 RSA-2048 位算法。 一旦该算法效率得到进一步验证，将使经典密码体系抵 抗量子计算攻击的时间窗口变得十分紧迫。 目前能够对抗量子计算攻击的主流信息安全方案有 两类：一是“反其道而行之”，对量子计算在密码破译 方面的优劣势进行有针对性地研究，在量子计算弱势的 辅助， 则可在条件成熟后自然实现。当然，这一过程需要数据 支撑、持续训练和习惯调整，初期可能伴随一定适应成 本，但长期价值显著。 可以鼓励有兴趣的员工率先尝试开发个人智能助理， 以提升工作效率。部分员工可能会有顾虑：如果 AI 能完成 80% 的工作，是否自己就无价值了，需要“下岗”了，答 案是：不会。汽车虽然消灭了大多数马车，但交通需求使 得司机（马车夫）更多了，车也更多了，变少的只是马车，

建哲学：以系统化、 一体化的设计思维，将计算、存储、网络与运维管理深度融合，锻造出高性能、高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的 业创新贡 献中国智慧。 中国信息通信研究院副院长 魏亮 序言 3 超节点发展报告 05 人工智能高速演进背景下，算力需求呈指数级增长，大模型竞争已进入 “参数规模摸高” 与 “训 练效率提升” 并行的新阶段。Scaling Law（规模定律）将以多元形态长期生效，持续推动人工智 能技术突破能力边界，而超大规模 Transformer、MoE（混合专家模型）、稀疏注意力模型等，已 供了具有前瞻性的 洞见和系统标准参考，助力行业在算力发展中找准技术方向，推动算力从规模堆砌走向效率跃迁。 国家超级计算广州中心主任 卢宇彤 当前，千亿乃至万亿参数的大模型与 MoE 等先进架构的兴起，对计算基础设施提出了前所未有 的苛刻要求。传统的硬件堆叠模式已难以满足其对于算力规模、通信效率及系统稳定性的需求。《超 节点发展报告》深刻阐述了，必须从单纯的硬件聚合，迈向以“系统工程”思想为核心的创新构建。

◼ AI+辅助诊断：2024 年 11 月，国家医保局首次将人工智能辅助诊断列 入立项指南，AI 辅助诊断首次被纳入医保。AI 辅助诊断主要应用于影 像分析、病理诊断、基因检测、早期筛查等，诊断效率逐步提升。OpenAI o1-preview 在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理的质量都有明显提高。 借助 AI，对人类基因组的计算时间已经从 2001 年的 180 天缩短到现在 的 10 分钟 年，这将使得专利价值提高 70-80%。 ◼ AI 正在全面赋能医疗行业，促进提质降本增效。我们预计未来在生物 制药、辅助诊断、医院/医保信息系统等方面，AI 都将有望促进流程再 造，提升研发和业务效率、质量的同时降低成本。 ◼ 建议关注： AI+辅助诊断：阿里健康、贝瑞基因、华大基因、迪安诊断、美年健康、 金域医学、塞力医疗、圣湘生物、迈瑞医疗、鱼跃医疗、海康威视、润 达医疗、鹰瞳科技、乐普医疗、我武生物； ............................................................................ 4 1.1. AI+辅助诊断：纳入医保，效率提升 ....................................................................................... 4 1.2. AI+医院/医保系统：全流程解决方案

特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、解谜、数学、编码难题 文本生成、翻译、摘要、基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀，能进行深度思考和逻辑推理 一般，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低，推理时间较长，资源消耗大 较高，响应速度快，资源消耗相对较小 幻觉风险 较高，可能出现“过度思考”导致的错误答案 较低，更依赖于已知的知识和模式 泛化能力 更强，能更好地适应新问题和未知场景 性能均超越了其他开源模型，甚至与顶尖的闭源大模型GPT-4o不相上下，尤 其在数学推理上，DeepSeek-V3更是遥遥领先。DeepSeek-V3以多项开创性 技术，大幅提升了模型的性能和训练效率。DeepSeek-V3在性能比肩GPT- 4o的同时，研发却只花了558万美元，训练成本不到后者的二十分之一。因 为表现太过优越，DeepSeek在硅谷被誉为“来自东方的神秘力量”。 202 等任务。通过学习大量的驾驶数据，大模 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 以及进行决策和控制，提高自动驾驶的安 全性和效率 自动驾驶 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务。通过学习大量的医学影像数据， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗 方案制定，提高医疗水平和效率 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务。通过分析大量的金融数据，大模型可 以评估用户的信用等级和风险水平，以及

价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步 拓展出符合新时代特质的三大新要素 ：数据、ICT 人才和数智化生产工具。数据作为核心生产要素， 其流通与利用效率直接关乎国家竞争力 ；以网络、 计算、存储、人工智能和能源为代表的数智化技 术，构成了关键的新型生产工具，推动数据转化为 知识、赋能产业升级 ；高素质的 ICT 人才，则为数 字经济的持续创新注入了根本动力。积极的 以及业务连续性能力 » 数据应用 ：企业数字化、人工智能应用、电子 商务和数字政府服务等多个领域的数据使用 » 数字能源 ：支持数字系统的可持续能源基础设 施，包括可再生能源投资和绿色发电的经济效率 » 政策 ：支撑数智经济增长的国家监管、法律、 投资和可持续发展框架 » 人才与生态 ：涵盖 ICT 人才、STEM 毕业生、 初创企业、开源贡献者以及在线社区参与度的 人才与创新生态 络边缘，实现本地智能。 联接在数智化中发挥以下两大关键作用。首先，在 企业层面，85% 的企业认为 5G 对其数智化转型具 有“非常重要”或“极其重要”的推动作用。联接 将促进新产品开发，优化企业效率，提升各行业生 产力水平。电子商务和直播便是其中的典型案例。 另外，联接对数智经济的支撑作用还体现在人工智 能领域。作为政府、企业及消费者的共同关注重 点，人工智能正重塑社会交互方式，其发展深度依