之间，避免过度强调智能 化因素。 » 4. 可优化性 ：所有指标更新必须反映 ICT 行业 的发展趋势或市场和技术趋势的变化。例如， 原 GDI 中的“STEM 毕业生比例”指标已从 “科学、技术、工程及数学领域毕业生比例”更 图 3：GDII 指标框架 应用 下载量 消费者 电子商务 交易量 企业及 消费者 电子政务 水平 政府 消费者光纤覆盖 企业光纤覆盖 4G & 5G覆盖 人才与生态 数据生成 数字能源 政策 移动数据流量 ICT 总投资 固定宽带 用户数 移动宽带 用户数 数据规模 物联网 联接数 智能手机 渗透率 ICT 从业者 数量 STEM 毕业生 比例 初创企业 数量 开源 社区 参与度 互联网 参与度 频谱政策 绿色 能源政策 ICT 法律法规 ICT 专利数 数字化 转型政策 移动宽带体验 固定宽带体验 企业千兆园区 渗透率 充电便利性 绿色出行率 万兆企业出口 带宽部署率 IPv6部署率 联接 质量 17 全球数智化指数（GDII）2025 新为 GDII 中的“人工智能、机器学习、数据科 学及相关领域毕业生比例”。 » +1. 业务相关性 ：鉴于该指标体系对 ICT 行业 具有指导意义，新指标纳入时充分考虑了其与 当前 ICT 市场技术与产品的关联性。 人工智能相关衍生指标 » 人工智能 Token

下载量占据 140 多个国家榜首。 2 月 1 日消息，据彭博社报 道， DeepSeek 的人工智能助手在 140 个市场下载次数最多的移动应用 程序排行榜 上名列前茅，其中印度占据了新用户的最大比例。据 Appfigures 数据（不 包括中国的第三方应用商店），这款推理人工智能 聊天机器人于 1 月 26 日升 至苹果公司应用商店的榜首，此后一直占据全 球第一的位置。 l 国外大型科技公司已上线部署支持用户访问 l DeepSeek-V3 模型具有更优的模型性能 / 价格比例。随着性能更强、速度更快的 DeepSeek-V3 更新上线，模型 API 服务定价调整为每百万输入 tokens 0.5 元 ( 缓存命 中 )/2 元 ( 缓存未命中 ) ，每百万输出 tokens8 元。相比于其他模型性能和定价，该模型具有更优的模型性能 / 价格比例。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek-V3 DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模 型 图： DeepSeek-V3 等模型执行不同推理任务性能对比 图： DeepSeek-V3 具有更优的模型性能 / 价格比例 图： DeepSeek-V3 等模型多项评测成绩对比 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所

领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三 35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 .............................. 5 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 ............................... ...................................... 10 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 5 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等 比例提升 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI 1.0 时代具体指的是以

（10）跨部门协作是否低效形成信息孤岛？（如：反洗钱数据未与其他风 控 系统打通；需要搭建联合数据平台，实现合规、风控、审计三方数据共享） （11）质量控制标准是否模糊化？（如：证据充分性、抽样比例阈值缺乏 量 化标准）；需要制定分级质量控制手册，明确关键指标阈值） （12）审计底稿数字化程度是否不足？（如：手工编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 示，需核查单一客户风险暴露是否超限。 2 、审计方法：一是股权穿透分析：整合工商数据、征信报告，绘制实际 控 制人关联图谱，计算集团合并授信总额；二是监管指标比对：验证贷款余额 与银 行资本净额的比例，对照《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》相 关红线 要求；三是资金流向追踪：通过银企直联数据追踪贷款用途，核查是否 存在绕道 流入房地产领域。 3、审计发现：集团实际控制人关联企业贷款总额达 财 务数据的行为？（复核审计调整台账与整改证据） 2 、资产负债管理审计问题 （11）流动性风险管理框架是否有效，压力测试是否覆盖极端情景并制定 应 急融资计划？（评估流动性覆盖率与净稳定资金比例） （12）利率风险敞口计量模型是否准确，是否定期校准以反映市场利率变 动 对净息差的影响？（验证模型输入数据与假设合理性） （13）资本充足率计算是否符合监管要求，是否存在未计入的风险加权资

切实落地智能运维，需要三个要素：数据是基础， 场景是导向，算法是支撑。因此，运维数据是构筑 智能运维的基石。 与业务数据相比，运维数据有其自身的特点和治理 难点，例如数据分布分散，数据标准化比例低，缺 乏成熟的方法等。运维数据治理贯穿于数据生命周 期，从规划设计，到实现和维护，再到应用和变 现，需要一整套方法论及规范去指导落地。 3.1.2 运维流程 运维流程按照不同运维动作属性分为故障修复线、 运维指标度量体系是量化运维质量是否达标、运维 组织是否合理，运维流程是否高效的关键数据，同 时也是运维价值体现的数据。典型的运维指标如 下： 云服务可用度指标 可用性指标定义 IT 系统或服务在一定时间段内可正 常使用的时间比例。例如，对于企业核心业务系 统，设定年度可用性目标为 99.9%，即全年停机时 间不超过 8.76 小时（365 天 * 24 小时 * 0.1%）。 这要求运维团队具备完善的监控体系，能及时发现 故数量的一种重要指标。这类指标一般用于监控和 评估系统的可靠性、稳定性和运维团队的工作效 率，推动产品质量及运维流程持续改进。 变更成功率：衡量组织在进行系统变更、版本升级 或其他类型变更时，成功实施这些变更的比例。这 17 个指标对于评估运维和开发团队的性能、效率以及变更管理流程的有效性非常重要。 下图就是从三个不同的运维场景设计不同的运维度量指标，以及每个指标的详细计量方式，示例如下： 图3.6 指标度量体系示例

在 IoT 市场产业中，200 亿、500 亿、1000 亿，这样的连接数字频频出现在人们的视野。 这些庞大的 IoT 设备，如果都用电池供电，综合考虑显性成本与隐性成本，电池在 IoT 设备的成本比例不可小觑。 • 显性成本就是电池的购买成本以及人工成本，仅看价格，电池已经很便宜，但是再便宜的单价 ×1000 亿的量都是 一个很大的数字，并且，如果功耗大，1 台设备更换电池就会很频繁，电池的成本更高。 第二个原因：应用需求端要求降低 IoT 设备的成本与尺寸。 IoT 设备如果脱离了电池的束缚，可以做到更小的尺寸与更灵活的形态，甚至是柔性贴片式的形态，以方便应用。 此外，没有电池也可以降低很大比例的成本，尤其是对于很多低价格的产品而言，几毛钱的成本差异就会限制一大片 应用场景的使用。 物联网的愿景就是“万物皆可连接”，但对于很多低价格的产品比如矿泉水、零食、快递包裹等来说，产品的单价与利 在我们的调研中，发现一个很有意思的现象，就是某些应用场景主要是标签类厂家在积极推动，而某些场景，很明显 则是读写器类厂家在推动，之所以有这样的现象，最核心的区别在于不同市场读写器与标签数量的比例差异。 当某个领域读写器的比例相对较大，则读写器厂商有驱动力拓展该市场，当某个领域标签占绝对大头，则标签厂商有 驱动力拓展该市场，根据市场调研的信息，我们建立了一个分析模型，见下表： 图表 5 标签型市场与读写器型市场分析模型

数量以STEEM计价的通证。新增发通证的分配方式如下： 其中的75%将分配给内容激励池，随后系统再将这部分通证按照 比例分配给激励对象（包括内容的生产者和点赞、评论者）。通常 内容生产者会得到这部分通证的75%，而点赞者和评论者则会获得这 部分通证的25%。这些激励对象在获得通证后，可以设定一个比例X% ，并以SP形式持有其中X%的通证，而以SBD的形式持有其中（100- X）%的通证。 其中的15%将 提升。如果有人认为该候选人的加入会损害通证的价值，他就可以 对该申请提出挑战，然后让全体通证持有人进行投票（见图2.2）。 只有当赞成候选人加入TCR的投票比例超过某个限度，候选人才会被 允许加入，其事先存入的通证将会被返还，同时还会获得一部分额 外的通证；如果赞成者的比例达不到某个限度，则候选人的申请将 被驳回，其事先存入的通证将会被没收。 博弈论的分析可以证明，这套运行机制能有效地挑选出那些质 量最好的候 通 过 苹 果 App Store （ 应 用 商 店 ） 和 安 卓 Play Store（游戏商店）分发的游戏，用户在游戏中的消费（in-App purchase）有30%被苹果和安卓收取，但这个比例近期有下降趋 势。此外，用户之间也会私下交易游戏中的虚拟产品，这也是 一个巨大的市场，但这种私下交易会造成游戏开发公司的收入 漏损。 对Web 3.0的展望 第一，互联网发展的核心目标是帮助人类更好地驾驭能量

个地区布局国家算力枢纽节点， 明确要求西部节点可再生能源使用率不低于 65%。2022 年 2 月，“东 数西算”工程全面启动，规划建设 10 个国家数据中心集群，展望“十 五五”期间，我国将进一步提升可再生能源的利用比例，到 2030 年， 全国可再生能源消费量将达到 15 亿吨标煤以上。 2023 年 10 月，工信部等六部门发布《算力基础设施高质量发展 行动计划》，提出到 2025 年实现算力规模超过 300EFLOPS、智能算 绿电潜力区域 布局清洁能源直供算力集群示范项目，实现电源侧绿色化、负荷侧集 约化和网络侧高效化协同。结合绿电消纳政策与市场机制，引导算力 企业通过集中式绿电采购和可再生能源证书交易提高绿电使用比例。 建立分类分级能源服务体系，针对不同算力场景（如超算中心、大规 模云计算、边缘计算节点）设计差异化的供电保障方案，兼顾稳定性、 经济性与绿色属性。最后，加强能源与算力产业技术标准和运维体系 当前，算力负载具备高度可编程性与运行时可控性，在任务调度、 资源分配等环节具备较强的弹性，能够根据外部能耗信号动态调整运 行状态。结合智能调度系统，可在不影响关键计算任务执行质量的前 提下，释放出一定比例的调节能力，对应电网的负荷波动进行响应。 通过构建具备时效性、电价联动性和能耗约束能力的运行策略，推动 算力资源主动参与电力系统的频率控制、负荷平衡和需求响应，提升 第九届未来网络发展大会白皮书

根据生态环境部公布数据，“十四五”时期以来，全国新增完成环境整治行政村 6.7 万个，95% 以上的村庄已开展清洁行动，全国农村卫生厕所普及率达到 75% 左右，农村生活垃圾得到收运处理 的行政村比例稳定保持在 90% 以上，农村生活污水治理（管控）率超过 45%。 12 CMG 乡村振兴观察报告 2023-2024 趋势观察 趋势观察 魏后凯 中国社会科学院农村发展研究所研究员 “ 2024 年发布的《新时代的中国农村公路发展》白皮书数据显示，农村公路总 里程增长到 460 万公里，实现了具备条件的约 3 万个乡镇、超过 50 万个建制村全部通硬化路，具备 条件的乡镇和建制村通客车比例均达到 100%，形成了“外通内联、通村畅乡、客车到村、安全便捷” 的农村交通运输网络。 根据水利部 2024 年公布数据，农村自来水普及率 94%，规模化供水工程覆盖 65% 的农村人口。 全国累计建设 比较发达，农户购买无人机的村庄占比最高，为 55.6%，其次是东部、西部和中部地区，占比分别为 43.3%、28.6% 和 26.9%。由于全国农业社会化服务发展差异较大，购买无人机社会化服务的比例在 不同地区也存在较大差异。东北地区主要从个体户手里购买服务，达到 50.8%，中部地区主要向新型 农业经营主体购买服务，达到 40.7%，东部和西部地区购买服务的来源差异相对较小。 农户使用无人机的主要来源（单位：%）

和形式化方法各自拥有其优缺点，但可以“互 帮互助”，借助大模型提升传统形式化验证自 动化程度，借助形式化方法提升大模型输出正 确率，两者的有效结合可能是一个关键的方向。 我们相信未来机器在软件生产活动中占的 比例越来越高，将会对软件工程产生巨大的变 化，原来围绕着人因协作定义的软件活动、软 件开发流程和软件体系都会面临变革。人机协 同编程是消解大规模软件开发困境的根本之道。 人机协同编程，解决人因所带来的软件复杂性难题 代与实时推理，逐渐转变为“温数据”，甚至 因持续调用而成为“热数据”。我们预测，到 2035 年，温数据的占比有望超过 70%，传统 的数据三层结构将逐渐演变为“热温 - 温冷” 两层结构，比例趋于 3:7。这一转变不仅显著 提升数据利用效率，更意味着企业和社会能够 从历史数据中挖掘出前所未有的价值，推动数 据资源从“被动存储”走向“主动赋能”。 在 AI 时代，数据价值得到前所未有的重 随着新能源技术的不断发展，预计到 2030 年风光新能源装机容量将超越传统石化能源，2035 年风光发电量将超越传统石化能源而成为主力电源。这是人类能源史上具有里程碑意义的技术节 点。随着风光新能源比例的不断提升，未来新型电力系统的可靠性，稳定性等问题也越发突出，构 网技术将成为解决这一问题的必要技术。新能源的稳定供电是未来十年或更长时期内人类社会面临 的具有高度战略价值的重大技术挑战之一。