数字组成，各种密码均采用数字语言 生活数字语言 人类对世界的认识和规律把握的能力增强，知 识经验的教授范围进一步扩大、教育效果增强 ➢ 条件：在海量数据、更大算力的支撑下 ➢ 特点：大语言模型能更加深入地解析事物， 在更深层次和更广的范围发现事物的新特点 ➢ 优势：在发现、认识、运用规律上相较于人 类有着明显的优势，人造工具突破人类认知 大语言模型 教育 突变 人类把数字语言外化给机器，人工智能在发现、 认识、运用规律上更具优势，带来教育体系变革 是青少年儿童？如何避免这 一点？ • 深层思考：如果教育的目标 是人类知识与技能的传承， 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 的落实？什么样的工具可以 实现？ 更需要学习的内容 • 浅层思考：AIGC存在内容信 度不足的问题，作为支持教 学的内容是否充分且合适？ 版权、伦理与价值观问题如 何规避？如何改进与监管？ • 深层思考：AIGC是否对当前 工作岗位有替代性作用？如 果有，那么当前教育的范畴、 方法、目标、学科、专业、 重点是否要做相应的改变？ 当前的教学内容需要做什么 调整才能应对已经到来的 AIGC时代？

适合小学低年级 学生的注意力特点 低频率长互动， 适合中高年级学生 的深度学习需求 基于探究的交互， 适合项 目式学习 教学内容深度 能覆盖基础教育内容， 但深度有 限 能提供深层次解释和多角度分析， 培养思考能力 信息广度大， 但需要甄别 和整合 家长参与度 需要家长辅助判断回答准确性， 对回答进行补充 家长可参与深度讨论， 形成多方对 话 需要家长指导信息甄别能 不清楚如何预防和处理 。 婴幼儿阶段（ 0-3 岁） ： 如何发现“ 隐形危机 ”？以全面安全守护宝宝健康 A I 可以做什么？ 二 、如何读懂身体信号？从日常 行为中洞察深层需求 根据儿童发展心理学， 婴儿通过哭泣 传达饥饿 、困倦 、不适或情感需求 。 理解这些哭泣背后的具体原因对于父 母来说至关重要， 可以帮助他们及时 回应宝宝的需求， 。无助 之 下， 他决定同时寻求线上医生的 帮助 和人工智能育儿助手的建议， 尝试找 出解决问题的方法 。 婴幼儿阶段（ 0-3 岁） ： 如何读懂身体信号？从日常行为中洞察深层需求 A I 可以做什么？ A I 可以做什么？ 三 、如何进行语言启蒙？ 0-3 岁是宝宝语言启蒙的关键时期 ， 这一阶段的语言学习对孩子的认知发 展和社会交往能力有着深远影响

大企业挖掘潜在场景机会、释放场景资源，促进大中小企业 围绕重大场景进行创新合作。 （七）提升行业治理智能化水平。习近平指出，随着中 国进入新发展阶段，改革也面临新任务，我们将拿出更大勇 气、更多举措破除深层次体制机制障碍，推进国家治理体系 和治理能力现代化。制造业高质量发展需要建立与之适应的 治理方式，建议：以人工智能、大数据为依托，推进产业治 理部门、支撑部门和企事业单位全方位、系统性、重塑性变

极大降低企业的沟通成本、决策成本和试错成本 数 字 化 转 型 www.top100summit.com • 请对案例内容进行概括介绍，突出案例的亮点和独特性，以便在开场能迅速让听众感知到案例价值。 数字化转型深层含义 数据作为新的生产要素，软件/数据平台 作为生产资料，而与数字化转型相适应的 组织、流程、文化氛围和人才机制属于新 的生产关系，生产力和生产关系需要相互 匹配、相互促进，才能发挥出新的生产力

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 。 同时， 人类需对 AI 的输出进行精准解读， 并迅速转化为具有实际操作性的策略与行动， 以实现人机协同 的最大 化效益 。 问 探索性：“ 问 ”体现了对知识的主动探求，尤其是在使用

为此，基于知识定义的算网自主决策通过利用构建的领域知识库 对任务需求进行分析，能够使能算网像人类一样智能、自动地做出决 策。作为数据的抽象升级，知识能够更好地揭示策略生成的可解释性 和逻辑推理，并能够通过挖掘不同知识点之间的深层关系来推理探索 新的知识。算网知识的生成依赖不同类型的数据，包括日志、性能指 标、运维手册、业务需求、用户服务体验等，以及先验知识，例如拓 扑、专家规则、运维经验等。基于自动化或半自动化的知识抽取方法， 当 前存在一些基于传统生成模型（如 RNN、GAN 等）的数据生成方法， 它们或许能够模拟特定类型数据源产生的部分数据特征，但往往难以 深入捕捉数据流中潜藏的复杂时空相关性、多模态依赖关系以及深层 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 33 语义关联，导致生成数据的质量和真实感通常不尽如人意，并且难以 实现对生成内容细节的精确控制和定制。此外，构建能够处理和理解

到了这一核心，即“走向物理世界是 AGI 形成的必由之路”。当前基于大模型的人工智能在感知和 生成上取得了重大成就，但其认知模式仍困于基于多重线性统计关联的框架内，因此，普遍认为它 仍缺乏对复杂物理现象以及因果关系的深层次抽象与推理的能力。真正的突破或将源于一种使数据 空间和物理空间深度融合的超越现有范式的新架构，这个新架构应能够将数理原理或知识内嵌到数 据空间中，使其能完整准确认知数据系统中的复杂性，这是我们研究和经常讲到的精准智能或 产、生活带来的 改变和影响。 首先，AGI 将是未来十年最具变革性的驱动力量，但仍需克服诸多核心挑战，方能实现 AGI 奇 点突破。当前 AI 在感知与生成方面进步显著，却缺乏对复杂物理现象的深层推理能力，未来真正 的突破或将源于一种新的架构，实现数字世界与物理世界的深度融合。我们认为，走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。同时，随着大模型的发展，未来 10 年 AI Agent 将进一步理解物理世界的客 年，每平方公里将可支持 1 千万 的连接数，网络时延低于 100us，月人均无线蜂 窝网络流量达到 1TB。网络覆盖能力要从地面走 向空间立体网络，地面与卫星通信网络架构、 标准协议、试验设备等方面走向更深层次融合， 并加速手机直连卫星业务的发展，催生更多卫星 服务模式，使能全球全域无缝覆盖、星地融合、 万物智联的移动通信网络的诞生。 流量 智能体互联网 预测:百倍/2025-2035 摩尔定律

心理健康问题的成年人带来安慰 和支持。 卡西 欧、 Vangu ard Indus tries 2024/1 1 Mofl in 59400 日元 Moflin 能够通过语音和基于手势 的识别软件与主人「建立更深层次 的联系」，其情绪会根据它与主人 互动的方式而改变 Ropet 2024/1 2 Rope t 189 美 元起 毛绒机器人宠物，传感器收集视、 听、触维度的互动数据后，依靠 AI 来识别人类的动作、语言、面部表

看到编程只是能力层级的第二层。”安糖称， 人才的价值不仅是帮助企业建设数字化的工具、 平台，“比如建一套 CRM 体系，最难的是怎么 把每月的运营计划做出来，搭平台本身反而没 有那么复杂。” 从人才再向上看，就是更深层次的组织变 革。安糖对此深有感触：“原来我们遇到很大 一个问题，就是电商掌握了可能几亿的人群资 产，但这些数据在电商平台就只能用来优化广 告投放。” 由于数字化运营能力和想象力的缺 失，实际上造成了数据价值的浪费，“这些人

语义环境，数字实体之间无 需依赖中心化平台，通过网络基础设施实现点对点交互。 （三）关键价值 当前数字化进程中，互联网在数据隐私保护、身份管理机制及信任体系构建 等方面正面临系统性困境。这些深层次问题不仅制约着社会协同效率，也阻碍了 产业协作深化与智能系统发展。在此背景下，构建以数字实体为中心的网络体系 成为破局关键 —— 这一新型架构不仅为跨组织协同、智能体交互及用户自主权 提供了