在中观层面上，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，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教 那么学习主体应该是人类 （教育）还是机器（大模型 建设）？投资应该在多大程 度上分配给人的教育投入和 机器能力投入？ 更好的教育载体 • 浅层思考：AIGC的“作弊神 器”作用给学生测评带来诸 多障碍，如何测评才能给学 生公平公正的评价？什么样 的工具可以实现？ • 深层思考：基于以学生为中 心教学理论的大规模因材施 教和学生个性化自适应学习， 难以在真正的教学活动当中 普遍实现，AIGC技术的引入 应用场景—学生—测试评估 测评数据多模态、测评内容常态化、测评结果个性化 AIGC技术在测评对象、内容、结果三个方面影响对学生的测试评估，使得学生测评更加自然全面。从测评对象来看，大模型的多模 态能力，可应对多种类型的作业评估需求，通过对学生表情、声音等的试别，可实现对学生更全面的评估；从测评内容来看，作为 AI导师的大模型，与学生长期相伴，积累了大量的常态化数据，可以给予更多过程性评价；从测评结果来看，大模型可以根据学生

级。截至2024年底，腾讯在全球主要国家和地区的专利申请公开总数超过8.5万件。这笔投入保障了技术的持续迭代和产品的优化。 截至 2025年8月，腾讯共 106 款产品进入工委会软硬件图谱，3款产品通过安全可靠测评，21项通过工信部质量测试，70+项获得优 秀解决方案及奖项，产业供给能力在融合创新厂商中位居最前列。参与70+项标准及课题研究，取得2388项互认证证书，是国产生 态链中最重要厂商之一。 腾 户解决性能瓶颈。 训练加速 推理加速 模型层 DeepSeek V3/R1 满 血 版 Qwen 等主流模型 算力 管理 qGPU虚拟化 国产可信 TencentOS Server 通过了安全可靠测评（2024年第1号） 符合《操作系统政府采购需求标准（2023年版）》要求 性能增强 针对国产芯片服务器专项性能优化 针对典型业务场景专项性能优化 支撑TDSQL打破TPC-C & TPC-DS双榜世界记录 一键式安全加固，符合等保要求 漏洞和安全报告，及时了解系统状态 稳定性增强，可靠性比C ent OS 提升10倍 TencentOS Server 是腾讯自主研发的通过了中国信息安全测评中心安全可靠测评的企业级 Linux 服务器操作系统，已有 15 余年 的技术积累，凭借近 1000 万套的部署规模成为国内部署量最大的 Linux 操作系统。 TencentOS Server 服务器操作系统国产化的首选

诉记录，结合双录文件中 “预期收益 ”“本金安全 ”等表述，比对监管禁止性规定） （7）如何验证客户风险评估有效性？（如风险测评问卷未覆盖投资经验、 37 债务承受能力等维度，可检查风险评估系统逻辑，确认是否强制客户更新测评结 果，并抽样回访客户确认测评真实性） （8）如何识别不当捆绑销售？（如强制要求小微企业贷款客户购买理财 或 “ 保险产品，可分析贷款合同附加条款，筛查 搭售 （19）如何识别供应链金融虚构交易？（如核心企业应收账款与财务报表 不 符，可交叉验证贸易合同、发票与 ERP 系统数据） 3 、消费者权益保护类 （20）如何发现风险测评代客操作？（ “ 如老年客户风险等级突然变更为 激 进型 ”，可分析测评系统日志中的 IP 地址与操作时间异常） （21）如何识别违规催收行为？（如夜间频繁拨打客户紧急联系人电话，可 38 提取催收通话记录，统计非工作时间外呼频次） 3、如何用时间序列分析检测信用卡套现？（如每月固定日期大额整数交 易， 可检测交易金额、时间、商户类别的周期性规律） 4 、如何构建客户画像识别理财飞单？（如低风险偏好客户突然购买私募 产 品，可整合风险测评、交易记录与外部产品数据库） 5、如何通过聚类分析发现虚假商户？（如同一批商户交易时间/金额高度 相 似，可采用 K-Means 算法划分异常商户集群） 6 、如何用 LSTM 预测贷款逾期？（如还款日前账户余额持续为零，可基

........................ 14 图 12 舌下右美托咪定与安慰剂对与双相情感障碍相关的急性激动的影响 .................. 16 图 13 晶型预测评估转晶风险.............................................................................................. 就在《柳叶刀》杂志发表论文称，通过其研发的 AI 平台检索 海量科学文献，发现巴瑞替尼或可用于治疗新冠。 2.7 晶型预测可提供不同于经验规则的新见解 晶型预测可有效评估转晶风险，节省实验研究时间。晶泰科技在面对客户预测评估 三种晶型转晶风险的需求时仅用四周完成前期计算工作，对解得的晶胞参数及预测得到 的晶体结构进行衍射精修，获得实验晶型 Form C 的单晶结构；随后使用 PSCP 方法，比 较实验存在的晶型和理 化 曲线，估计相变温度。晶型预测计算周期仅为 6~8 周，而晶型实验共花费 17 周才得出与 计算结果对应的相同结果，证明晶型预测是药物结晶研究中迅速、准确的转晶风险评估 工具。 图13 晶型预测评估转晶风险 资料来源：晶研谈微信公众号，HTI 图14 晶型预测与实验研究时间流程对比 资料来源：晶研谈微信公众号，HTI 晶型预测助力仿制药新晶型开发，预测未能从实验中开发的晶型结构。通过理论计

国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》，符合《信息安 全技术 网络安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2019）、《信 息安全技术网 络安全等级保护测评要求》（GB/T 28448-2019）、 《区块链技术架构安全要求》（YD/T 3747-2020），并通过等级 保护测评。 身份认证与授权：借助公钥基础设施（PKI）体系，结合区 块链分布式数字身份技术，按需为用户颁发含公钥与身份信息 的数字证书

助解决算网流程 和应用服务过程中的问题和瓶颈。 首先，针对算力网络中泛在化的异构算力资源以及多样化的业务 需求，如何有效地对算力进行标识和度量、对任务内容进行分类解析、 对用户的满意度进行测评量化，进而实现对业务需求-资源状态-服务 质量之间的相关性进行准确评估是算网融合的基础步骤。其次，服务 生成算力网络需要对自身的状态进行实时分析，洞悉当前的业务能力、 性能水平、安全状态等，并能够进行风险预判和预测性资源配置。同 硬件、软件、系统、流程等层面，助力网络流程自动化和智能化。随 着 ETSI、3GPP、ITU-T、TMF、GSMA 和国内 CCSA 等标准化组织 在服务生成网络的愿景目标、参考架构、功能和管理要求、分级测评 等工作的展开，目前，服务生成网络在产业愿景、目标架构和分级标 准等方面已达成了广泛的产业共识，相关技术已被网络运营商视为实 现业务提质、增效、降本，使能业务敏捷创新的重要手段。本节将介 绍

养护加固建议（含优先级和技术路线） - 附件：检测数据表格与构件损伤照片 RTF 模型在桥梁安全检测审计中的应用优势显著：角色维度确保从专业桥 梁 工程视角进行分析，保证技术判断的权威性；任务维度明确了检测评估的关 键内 容，确保不遗漏重要安全指标；格式维度则严格按照行业标准规范了报告 结构和 内容要素，使报告成果能无缝对接决策流程。 29 4.8 SPAR 模型：问题导向的审计方法 SPAR

成类人“超级大脑”， 形成机器人元宇宙，未来人形机器人将广泛应用于工业生产、社会服 务、救援救灾等领域。伴随着人形机器人的多场景实地应用，为确保 机器人能够在多样化环境中安全、高效地运行，安全测评的需求愈发 重要。未来人形机器人技术的发展不仅需要持续的技术创新，更需要 系统的安全保障技术与标准化支持，以满足不同交互环境下对机器人 安全性、互操作性和环境适应性的需求。提升人机交互的安全性，不 需要优先推进，进而确保行业在推动技术进步的同时能够同步推进标 准化和规范化进程，从而促进整个产业链的协调发展与技术规范化。 表 8 人形机器人技术标准图谱 人形机器人基础共性技术涵盖性能要求、检测评测、边/端侧计算 59 平台、仿真测试、模型训练、数据、总线、多模通信接口等。侧重于 制定术语/框架和接口标准、通用技术要求、兼容和互联互通规范、测 试认证与性能评测标准、安全和伦理标准等。

两级智算中心，算力总规模达 600+PFLOPS，基于先进的算力基础设施，打造了全尺寸、多模态、 全自主的光明电力大模型，是首个通过中国信通院、电子标准院国家权威机构双认证的行业大模型， 也是首个通过国资央企大模型测评体系认证的电力行业大模型，专业能力达到卓越水平，较基座模 型平均提升 15%。为进一步提升技术先进性、服务集团业务发展需求。企业计划于 2025 年在行业 内率先完成超节点集群建设，形成一体化算

吴永飞 贾凤军 陈元琳 刘泓滔 卓剑航 李晨辉 廖倡 周喆斌 邬晓磊 常凯 刘进 姜欣荣 北银金科：北京银行大模型安全测评平台 山东农信：基于多法人架构的客户统一授信系统 微众银行：全栈自主可控的金融级智算 AI 网络建设与实践 湖北农信：智能运维平台 四川银行：新一代工程基于云平台分布式架构下的核心系统测试实践 硬件核心部件全国产化 1.​经济效益方面 2. 社会效益方面 2. 基于开源 SONiC 的自研网络操作系统 项目负责人：杨俊杰 一、创新点 二、项目成效 47 北银金科：北京银行大模型安全测评平台 （该案例在“鑫智奖·2025 第六届金融机构数智化 转型优秀案例评选”中荣获“专家好评 TOP10 优秀案 例奖”） 扫码查看完整案例 经过集团内的营销宣讲，我们的产品已经获得了兄 中，以生成式大模型为代表的 AI 技术伴随落地而来的 安全风险持续升级。模型生成内容的偏见误导、训练数 据隐私泄露、对抗攻击引发的系统崩溃等事件频发。 为应对以上挑战，北银金科建设并上线大模型安全 测评平台，创新打造涵盖内容安全性、模型安全性、数 据安全性、模型鲁棒性、内容可靠性、应用安全性维度 的评估框架。通过 AI 对抗攻防测试、数据匿名化验证、 多模态伦理审查等技术手段，系统性检测大模型抵御对