算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较现有的芯片实现数个数量级的效率提升。光计 算、量子计算、存算一体等新的范式的不断成熟，就如同通信从电缆升级到光缆，将有望变革智能 的“物质基础”。因而，将带来算力革命性提升的新型芯片，可能是人工智能的关键“奇点”。 当然，迈向通用人工智能之路依然漫长，正确的道路在哪里还需要不断探索。华为《智能世界 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 SCI for AI。这是一个复杂系统自组织、自适应、不 十年我们面临的核心科学挑战。 《智能世界 2035》所描绘的十大技术趋势，并非孤立的技术罗列，而是构成了一个相互依存、 协同演进的复杂生态系统。从计算范式的革命（突破冯 • 诺依曼瓶颈）、存储范式的改变（数据即 智能），到网络范式的跃迁（迈向智能体互联网），其底层驱动力是一致的：即为了支撑智能体在 物理与数字融合的“镜像世界”中进行大规模、实时、可靠的交互与决策。智能体（Agent）作为

重心从单纯的算力堆砌转向底层计算架构的根本性创新。每一次计算范式的更替，都会重塑产业版图。 今天，生成式人工智能正把基础设施从“堆叠服务器的集群”，推向“像一台巨型计算机运作的集 成单元”。这不是简单的规模扩张，而是一场关于带宽、能效与系统韧性的全面再造。预计到 2030 年，相关基础设施投资将接近 7 万亿美元（Noffsinger et al., 2025） 。计算范式正从通用数据中 心转向专为 AI 设计 [7] 模型发展的不同阶段，算力系统面临的瓶颈和挑战也在不断演变。AI 的核心任务从“生成”转向“交 互”，即从一个数字世界的“内容创作者”，变为一个能够理解并影响物理世界的“行动者”。这 一范式转变，对底层的计算架构提出了与单纯追求规模截然不同的新挑战。 1. 单卡阶段（CV 模型主导）：在计算机视觉（CV）模型为主的时期，模型可以完全放入单个 加速卡中进行训练。此时的并行策略主要是数据并行，单卡的计算能力是主要瓶颈。 了根本瓶颈。随着集群规模的扩大，这一瓶颈愈发严重，严重制约了整体训练效率。 为突破传统“向外扩”（Scale-Out）架构的通信瓶颈，全球顶尖科技公司都在探索“向内聚” （Scale-Up）的超节点范式，但其实现路径各具特点。NVIDIA 的路径是以 NVLink 等专有硬件为核心， 通过极致的垂直整合，将整机柜的 GPU 打造成一台逻辑上的“巨型单机”。而以华为昇腾为代表的 国内企业，则通过

........................10 （一） 人形机器人率先重构工业制造人机协同范式............................11 （二） 人形机器人探索构建普惠、精准、有温度的医疗未来................12 （三） 人形机器人将重塑交通物流生产力范式 ..................................13 （四） 人形机器人将重构家庭生活的效率与体验 聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展.........................18 世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 型及专家先验知识， 在动态开放环境适应性方面存在局限。尽管数据驱动的学习型控制能 通过经验优化策略，其泛化能力与环境鲁棒性仍待提升。大模型的引 入为人形机器人“小脑”控制带来新突破，正推动控制范式从模型驱 动向数据驱动迁移。 大模型通过整合先验知识显著提升数据利用率。如Language Plan利用GPT-3将任务描述解译为抽象行动序列，通过状态空间嵌 入增强分层强化学

技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 高效、灵活、安全的服务化算力供给。算力网络服务生成是利用 AI 技术使能算网深度融合与智能服务的新范式，也是智能算力网络构建 的终极目标。 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 II 本白皮书详细阐述了服务生成算力网络的发展背景、基本概念、 参考架构、关键使能技术，同时介绍了服务生成算力网络的典型应用 ......... 1 1.1 算力网络面临新的机遇及挑战 ................................................ 2 1.2 人工智能开启算网应用新范式 ................................................ 4 1.3 算网服务生成成为应对挑战的必经之路 ........................ 络正以实 现“L5 等级”的自治为目标进行演进发展。 服务生成算力网络旨在以网络为基础、算力为载体、智能为核心， 通过多要素融合来实现，是利用 AI 技术来使能算网深度融合与智能 服务的新范式，也是算力网络智能化演进的终极目标。服务生成算力 网络以构建服务生成网络的思想来使能算力网络的功能实现，在当前 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 2 算力网络的体系框架下，通过将

HTTP 进行浏览器与服务器之间的通信，以传输 HTML 文件、图像、视 频等信息。HTML 协议、HTTP 协议以及浏览器等技术使得主机中的信息能够被 普遍访问和相互链接，这创造了全新的信息交互范式。这一时期，网络互联的对 象从主机互联延伸到了超文本互联。 万维网出现之后（1995 年左右开始），互联网的商业化进程开始提速，网 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 5 络技术的普 少中介性平台 对互联网数据交互的束缚。 基于未来网络模型，数字实体互联所需的协议框架应支持： 1. 实体中心化：以数字实体为基本通信单元，而非传统的主机或应用； 2. 语义可解析：标准化数据范式携带语义信息，网络设备可进行深度处理； 3. 状态同步原生支持：内置实体状态同步机制，实现不仅仅是数据传递； 4. 安全内建：安全性作为基础属性而非附加功能。 以上模型和协议将能在网络互联、主机互联、文本互联的基础上，支持数字 且网络基础设施无法利用语义信息，形成应用层与传输层的割裂。这些系统性缺 陷严重制约了语义网的规模化落地。 （二）Web3 与公链：构建信任原生的网络结构 1. 概念与目标 Web3 是近年来兴起的互联网演进范式，其核心理念是“通过区块链技术重 构互联网基础架构，实现去中心化的数字生态”。与 Web1.0（只读）、Web2.0 （读写+中心化平台）相比，Web3 强调： 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书

67 1 一、分布式算力感知与调度背景 本白皮书创新提出分布式算力感知与调度模型与架构。分布式算 力是一种新型的计算模式，在实时感知多类型、多数量计算设备资源 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 到不同的计算节点上，从而实现高效的数据处理和分析。本白皮书阐 调度决策则需将能耗和碳排放作为重要优化目标或约束条件， 例如优先将任务调度到使用可再生能源的数据中心或能效比 更高的节点，或利用电价谷值进行计算，实现“绿色调度”。 5 分布式算力感知与调度是现代计算范式的核心支柱。它通过构建 全域资源认知神经网和智能调度决策中枢，实现了对泛在、异构、动 态算力资源的有效整合与按需供给。其核心在于全局化资源视图、多 目标动态优化、高度环境适应、跨域无缝协同、智能学习进化以及对 共享的算力服务平台，能降低中小企业获取先进算力的门槛，激发全 社会创新活力，为新产业、新业态、新模式提供沃土。 深入研究分布式算力感知与调度，核心价值在于推动构建集智能 7 高效、安全可信、绿色低碳于一体的下一代算力基础设施新范式，三 者互为表里，不可分割。以智能为核心，利用人工智能算法赋能调度 决策，通过全面、精准、实时感知全网状态，做出全局最优资源匹配 决策，最大化资源利用率。以安全为基石，系统能实时感知网络攻击、

《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果，通过系统梳理行业领先的数字化转型路径， 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题 目录 评选概况 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”榜单 数智化驱动运营模式深度变革——数字运营优秀案例奖概述 数智领航·营销焕新：金融行业数字营销优秀案例的变革实践——数字营销优秀案例奖概述 场景化服务与生态化协作重塑竞争格局——场景金融优秀案例奖概述 智能支付生态：重构金融服务的创新范式——移动支付优秀案例奖概述 中关村科金：大模型远程银行解决方案 盈天地：破解金融机构“既要又要还要”的数字化转型密码 泉州银行：基于业务驱动的需求建设精细管理体系创新实践 大家保险集团：自研智能外呼平台 418%，安全密钥成码率为 8153.2bps，传输速率为 668.8Mbps，传输时间为 274s，相关性能指标能够满 足应用需求。 量子直接通信以量子态作载体来编码和传输信息， 是量子通信的一种新范式。量子直接通信方案将信息加 载于量子态，并直接在量子信道进行传输，不依赖于加 解密算法及密钥的分发。该方案依靠量子不可克隆性、 量子测量塌缩等量子原理来感知和阻止窃听，保证信息 传输安全，即当有人窃听时量子态会被破坏，从而使窃

02：对AI教育的思考 • 03：我们的AI教育实践 VUCA时代，AI技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代中…… 01 对AI技术的认知  AI是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。  我们从三个角度来认知AI技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向AGI之路 01 对AI技术的认知：人工智能的本质 智能（Intelli 抽象（语言）：概念，数字，理念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT：一切问题都是模型问题 • 模型：一个映射，一个函数 科学范式 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 ）  社会问题 • 工作替代、角色分工：人的新定位（问题洞察能力、结果鉴别能力） • 新的人机接口：人类自然语言（javis），重做一次应用 • 知识平权：知识分子的优势丧失；科学范式的变化  文本时代结束：文本不再是知识的唯一载体和工具  知识不再代表智能：公开的知识不再有价值，个人数据+三观过滤更有价值 • 法律责任：自动驾驶  思想问题：AIGC •

CCID CCID CCID C 2 禁令，限制荷兰向中国出口深紫外（DUV）光刻机，试图将 我锁死在价值链中低端，我国产业升级发展面临更大阻遏。 （二）范式调整：以人工智能为代表的数字技术深度融 入实体经济，加快生产范式演进升级。人工智能是引领这一 轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。以人工智能为代表的数字技术快速发展、广 泛渗透到制造业各个领域，逐渐成为制造业发展的重要推动

的计算时间已经从 2001 年的 180 天缩短到现在的 10 分钟，当时分析单个基因组所花费 的成本如今可以分析 14 亿个基因组。 2024 年 9 月，华大基因 CEO 赵立见宣布了“生成式生物智能范式 GBI ALL （Generative Bio-Intelligent）”的崭新理念，并带领华大研发团队正式发布了面向临床的 基因检测多模态大模型 GeneT（Genetic Transformer）、面向公众的基因组咨询平台 创业慧康积极探索以 DeepSeek 为主的新一代大模型与医疗应用场景的结 合，联合每日互动、浙江省智慧医疗创新中心签订三方战略合作协议，聚 焦“大模型+医疗”、可信数据空间及行业标杆打造，开启“AI+医疗” 新范式 603927.SH 中科软 公司依托在医疗信息系统（HIS）、临床信息系统（CIS）等领域的深厚 积累，积极探索 AI 技术在医疗数据分析、诊断辅助和医院管理中的应 用，助力医疗行业的数字化转型