年提出，后成为 HTTP/3 基础） 等新协议的出现，旨在解决传统 TCP/IP 在高延迟、移动环境下的性能问题。 随着全球数字化转型、国际贸易、数字金融等业务的发展，相关技术正处于 快速迭代演进阶段。本白皮书主要针对全球文本互联 Web2.0 之后的下一代数 据互联技术架构展开思考与探究。 图 1 网络技术的演进 （二）网络传输设计思想 1) 网络分层的核心思想 OSI 七层模型和 可验证凭证技术基于 JSON-LD 或 JWT 格式构建机器可读的权威声明。其 技术栈包含凭证签发（Issuer）、持有（Holder）和验证（Verifier）三个角色， 通过数字签名链实现端到端验证。进阶方案如 zk-SNARKs 支持凭证属性的选择 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 23 性披露，而 BBS+签名算法实现多凭证的聚合验证，它既支持隐私保护又提供审 计能力，形成可扩展的分布式信任体系。

人工智能的挑战与未来 人工智能对各岗位的影响 人工智能伦理 数据隐私与安全 AI与知识产权 技能提升与终身学习 人机协作的未来 AIGC课程体系 AI提示词 Prompt基础 Prompt进阶 职场办公 职场汇报 AIGC 视觉设计 AIGC与设计师 视频制作 AI绘画应用场景 Midjourney技术应用 界面设计 课程 实训平台 AIGC

麦卡锡提出“人工智能”概念以来，在过去的近 70 年时间里，行业经历了以 CNN 为代表的传统神经网络模型、以 Transformer 为代表的 全新 神经网络模型、以 GPT 为代表的预训练大模型这三个时代的进阶，在“算力芯片、存储芯片”等硬件技术持续演进的支撑下，伴随模型参数规模超越千亿级，近年来人 工智能技术得以“涌现”出更加强大的理解、推理、联想能力。 图：模型规模的指数提升线性提高模型性能 资料来源

、算法和算力 被认为是 AI 的三大支柱，持续推动 AI 领域的发展。机器学习是 AI 的一种类型，计算机 可以自己学习，识别模式然后建立模型，并根据这些模型进行预测;深度学习则是机器学 习的一种进阶类型。AI 算法可以按照不同的分类标准进行类型划分，例如按照模型训练 方式的差异可以分为监督学习、无监督学习，以及强化学习，按照模型预测任务的不同 可分为分类算法(包括二分类和多分类)、回归算法、聚类算法、降维算法、异常检测算

•董事会积极履职，审议 环境管理、乡村振兴等 ESG相关议案；依托多委 员会协同，将ESG要求嵌 入经营全流程；通过企业 管治报告、可持续发展报 告披露进展，推动治理能 力与ESG实践深度融合， 实现管理效能进阶。 ESG最佳实践企业案例页示例 – 新奥天然 • 根据综合评分的代表性案例，报告将以以下露出形式展示最 佳实践案例企业和对各维度的评价 Achievements & Impact ESG合规及披露 校园碳足迹、采购廉洁度）、社会责任（如特殊群体入学保障、家庭教 育支持）和治理效能（如经费透明度、校园安全机制），更关注其教育 过程产生的社会级联效应——例如“双减”政策是否缓解教育焦虑、智 慧校园是否加剧数字鸿沟、职教改革是否促进阶层流动。这为政府及公 众评估教育资源的配置效率与社会价值提供了科学维度。 ➢ 人工智能教育平台乡村覆盖 率 ➢ “零感知”教务在线办理事 项占比 ➢ 辍学风险预警系统响应延迟 （分钟）

Management Service，密钥管理系统）为业务系统提供加解密功能。业务系统所使用 的业务数据使用KMS加密后再存储到自身系统，使用时先解密再使用，加解密使用的密钥在KMS 侧管理，业务系统无需关注。 进阶：多个地域 kms 系统需要保证可以互相解密对方的密文(应该具有相同的 cmk) ，缺点: 可能 有安全合规风险(盲测) 。 最基础：kms 支持跨地域网络访问和容灾，对外暴露为一个全局跨地域服务，由

练、云游戏、智慧医疗、 低空经济网等多领域，提供新型高效的解决方案，赋能各行各业。本 章将以若干典型应用场景为例，阐述分布式算力感知与调度的核心价 值与实践成效；同时也指出，该领域尚处于不断演进阶段，未来还将 涌现更多创新应用，有待产学研各界持续探索与协同推进。 4.1 远程医疗 在远程医疗场景中，分布式算力感知与调度技术可以打破地理与 机构壁垒。它整合从一线城市三甲医院高性能影像服务器，到县级医

Transformer 智能世界 SVM 五大基础技术的融合走向超级智能体 04 走向物理世界是 AGI 形成的必由之路 站在 2025 年，预判 AI 的进化轨迹，将是 未来十年的核心命题与终极挑战。其智慧进阶 的速度与深度，不仅将重新定义技术疆界，更 将重塑未来十年的全球格局。 自 2022 年底基于 Transformer 的大语言模 型（LLM）引爆行业以来，AI 技术处于快速迭 代过程中，但依然存在较多挑战，比如神经网 Transformer 的下一 代核心架构（如 Beyond Transformer）。发展 动能由“规模驱动”转向“架构与理论驱动”， 在新理论体系的支撑下，AI 发展开启一条全新 的、不可预见的进阶之路。 3. 价值沉淀，应用深化： AI 技术发展进入一个漫长的平台期，在通 向 AGI 的核心挑战上难以取得重大突破。行业 的焦点从追求“通用智能”的宏大叙事，回归 到对现有大型模型（LLM）产品化价值的深度

NOA早鸟测试 2023.09 在 10 城 推 送 通 勤 NOA内测版 2023.12 推送AD MAX3.0，正式 覆盖全国高速和环线及 100个城市 2024.05 开放AD MAX3.0进阶版内 测，3Q24城市NOA逐步 开放到全国 大范围推送城市NOA 2022.10 极狐于深圳、上 海推送城区NOA 2023.03 阿维塔在上海、深圳、 广州、重庆陆续开启城 区NCA测试

 光电功能物理独立，缺乏实时联动；  网络自动化程度低，设备封闭、配置复杂；  控制面未实现互通，需依赖网管平台人工协调。 典型应用场景：中小数据中心互联、城域业务承载。 （2）协同演进阶段：控制协同，接口开放 随着相干光模块的发展和 SDN 理念的落地，光电融合逐步进入 控制协同阶段。IP 设备可直接插入彩光模块，实现光电融合组网。同 时，光层控制器支持 PCEP、BGP-LS