Claude ，是最接近 ChatGPT 的商业竞品； xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ，模型通过 X 平台实时了解世界 ， GrokV1.5 或于 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo OpenAI 携手微软 ChatGPT4-Turbo 业界领先 微软和 OpenAI 是目前大模型技 术水平、产品化落地最为前沿的 领军者。 2023 年 3 月 ， OpenAI 发 布工程化的多模态 GPT-4 ，并 与 各个领域的软件开展合 作。 2023 年 11 月 7 日， OpenAI 开发者大会 重磅发布 GPT-4 Turbo ，这项新 模型带来了六大升 DeepMind 研发的基础语言 模型 Gopher 、 Chinchilla 和 对话模型 Sparrow 也尚未产 品化。 xAI 推出 Grok GrokV1.5 或于 2024 年 3 月 发 布 2023 年 11 月 5 日 ，马斯克 旗下 xAI 团队发布其首个 AI 大模型产品 Grok 。 Grok 通过 X 平台实时了解世界， 还能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的辛辣问题。

车重要组成部分，将全面融入人车生活、智慧交通等两大生态，并催生重大业务 模式、服务模式与盈利模式的变革 新能源与能源网络整合 · V2G ( 车网互动 ) 停车场：电动汽车在停车时成为分布式储能单元，通过智能充电桩向电网反向输电，参与电力调峰，车主可获取收益。 ■ 氢能补给站配套： 氢燃料电池汽车增长推动停车场增设加 氢设施，形成“电 + 氢”双能源补给网络。 · 停车楼综合能源与零碳运营： 基于高速运算的智能 ISP 图像处理技术和业内领先的 OCR 文字识别技术，通过 视频 流或拍照模式自动识别车辆号牌信息；支 持识别 各种车牌类型及车牌防伪识 别 内置 AI 智能摄像机，采用深度学习技术，嵌入式识别及车牌遴选算法机制，通过 视频流持续识别，取像与识别一体化，投票遴选，过滤环境偶发异常 可识别时速 0-40 公里的车辆，无需停车及预埋地感线圈 集摄像、显示屏、自助缴费和语音视频远程协助等功能于一体 学设计，提供高 性能、高可靠、低功耗的识读产品 自主研发远程呼叫协助管理系统，采用排队策略处理机制，配置智能化芯片，助 力管理服务，实现智能化人机交互 支 持协 助接受服务和主动介入式服务；实时动态电子支 付二维 码，支 持 微信、支 付宝多种线上扫码付 停车收费系统主要由远程协助管理、视频语音对讲、自助缴费及无人值守平台等组成，主要解决停车场车辆进出场异 常及杜绝人工收费漏洞，提高通行效率，降低

家不同行业灯塔经验，形成可复用的转型 方案，帮助企业突破“试点困境”，实现三年 2-3 倍、五年 4-5 倍的投资回报率。技术应用上，77%的用例由分析型 AI 驱动（如 预测性维护），9%采用生成式 AI，推动成本、周期及次品率平 均改善超 50%。此外，灯塔工厂通过数据平台整合价值链，将新 品推出周期缩短 50%，疫情期间营收冲击仅为同行 1/8，并减少 范围 1 和 2 排放 30%-50%，范围 工厂 新增可持续灯塔 工厂 汽车 德国大陆集团 捷克共和国拉贝河畔 布兰迪斯 法雷奥汽车内部 控制有限公司 中国深圳 个人护理 联合利华 印度廷苏基亚 家用电器 贝科 土耳其安卡拉 海尔集团 中国青岛 海信日立 中国青岛 曾入选端到端灯塔 美的 中国合肥 轮胎 西亚特（CEAT） 印度斯里佩鲁姆布杜尔 贵州轮胎股份 有限公司 中国贵阳 有色金属产品 阿联酋全球铝业公司 索生成式 AI（如 设计辅助）。图 3 展示了灯塔工厂现场评估中排名前五大人工智 能用例增长情况，以及 2024 年入选的灯塔工厂中人工智能在各 领域的应用细分情况。这些用例推动转换成本、生产周期等指标 改善超 50%。本报告核心在于摒弃盲目跟风，坚持从数字孪生到 大型语言模型，技术部署始终围绕实际需求。 - 8 - 图 3：按灯塔工厂入选批次划分的分析型人工智能和 生成式人工智能用例构成情况

产业化进程不断加快，在制造 业、能源、交通、医疗、农业、生活服务等领域得到了较好应 用。中国信息通信研究院和赛迪研究院公布的数据显 示， 2023 年我国人工智能核心产业规模达 5784 亿元，增速 13.9% 。我国生成式人工智能的企业采用率已达 15% ，市场 规模约为 14.4 万亿元。 今年两会“新质生产力”“人工智能 +” 首次被写入政府工作 报告，此外，新型工业化、数字经济创新发展、专精特新、清 洁能源等也引发关注。《 农业现代化的重要技术保障 和核心驱动力之一。 现状与挑战 2 2.1 AI 与能源需要协调发展  AI 不仅有望帮助改进勘探、钻井和抽水技术，最重 要的是，它正在为能源行业创造一个巨大的新需求。  生成式 AI 技术需要耗费大量的电力。 OpenAI 旗下 聊天机器人 ChatGPT 每天消耗超过 50 万千瓦时的 电力，用于处理约 2 亿个用户请求，相当于美国家庭 每天用电量的 1.7 万多倍。到 可 大 致 分 为 决 策 式 / 分 析 式 。 决 策 式 A 1 : 学 习 数 据 中 的 条 件 概 率 分 布 ， 根 据 已 有 数 据 进 行 分 析 、 判 断 、 预 测 ， 主 要 应 用 模 型 有 用 于 推 荐 系 统 和 风 控 系 统 的 辅 助 决 策 、 用 于 自 动 驾 驶 和 机 器 人 的 决 策 智 能 体 。 生 成 式 A 1 : 学 习 数 据

年《政府工作报告》 中在积极培育新兴产业和未来产业领域这部分内容中提到17，制定 未来产业发展规划，开辟量子技术等新赛道，创建一批未来产业先 导区。第二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革、推 进中国式现代化的决定》在健全推动经济高质量发展体制机制部分 中指出18，完善推动量子科技等战略性产业发展政策和治理体系， 引导新兴产业健康有序发展。量子科技领域发展规划、细分领域发 展布局和未来产业发展行动等一系列政策体系正在逐步完善19。 息技 术领域政策制定和落地实施。2024 年，北京市《政府工作报告》中 提到20，加快发展新质生产力，开辟量子等未来产业新赛道。山西 省《政府工作报告》中提到21，瞄准科技前沿，挖掘优势潜力，布 局发展量子信息等未来产业，加快形成新质生产力。江苏省《政府 工作报告》中提到22，坚持以未来产业开创产业未来，围绕前沿技 术、示范企业、科创园区、应用场景、标准规范等展开部署，开辟 量子等产 com/newsroom/press-releases/iqm-achieves-new-technology-milestones 量子信息技术产业发展报告（2024 年） 12 子院联合团队基于分布式超导量子处理器，证明了使用分布式量子 处理器模拟拓扑相位的可行性33。清华大学联合团队在超导量子处 理器上模拟斐波那契任意子编织，实验结果证明所得的斐波那契任 意子量子维度十分接近理论的黄金分割率34。IQM 与慕尼黑大学联

拟宇宙，也就是我们谈论的元宇宙（Metaverse），虚拟宇宙 最初构思于尼尔·斯蒂芬森的科幻小说《雪崩》中，小说中虚拟 宇宙由虚拟人物居住，并以数字方式相互交流。如今，虚拟宇 宙已成为现实。虚拟宇宙被宽泛地定义为一个沉浸式空间网络， 融合了物理世界和计算机生成的虚拟世界，它提供了独特而革 命性的沟通、互动和创造新体验的方式。 尽管当下被人工智能盖过了风头，但元宇宙（Metaverse） 仍在持续的发展中，元宇宙（Metaverse）的关键细分领域仍 VR：VR既虚拟现实（Virtual reality），简称虚拟环境，是利用电 脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感官 的模拟体验，通过姿势追踪和3D显示器，使用户能够感受沉浸式 体验。 • MR：MR既混合现实（Mixed Reality）指的是结合真实和虚拟世界 创造了新的环境和可视化，物理实体和数字对象共存并能实时相 互作用，以用来模拟真实物体。混合了现实、增强现实、增强虚 2025 0 8 元宇宙是一项正在到来、具有变革意义的技术，它 将以沉浸式体验影响我们未来的社会。近年来，连接性、 交互技术和人工智能领域的新技术和创新的涌现，可能 会从根本上改变数字世界。元宇宙概念是最新的趋势， 它概括并定义了潜在的全新数字格局。然而，随着高速 低延迟的网络、硬件和软件的进步，以及能够以3D方 式显示数百万个多边形的图形处理能力提升，以及区块 链技术的出现，这一概念已不再是空想。从当今互联网

） 中能起到更大 的作用 政策背景 大数据新基建是国家战略发展方向， 未来有更广的市场需求和前景 新挑战 新标准 新机遇 新基建 需求分析 数据孤岛 数据无关联、数据孤岛 烟囱式的数据应用导致 数据多源 数据应用来源多数据采集 困难，数据治理难度高 重复开发 缺少规范和共享机制，导致 数据重复开发，浪费严重 技术门槛 大数据技术需要众多大数据 基础技术支撑，数据门槛高 整合数据、产品技术能力、提供统一的数据对外服务。覆盖了数据采集、同步、处理、开发、运维、 API 服 务 等过程，最终将数据资源转化为数据资产，为业务提供服务。 数据探查 数据对账 全量、增量 文件式存储 离线数据存储 实时数据存储 字段标准化 代码标准化 标准制定 资源库 主题库 专题库 查询服务 订阅服务 比对服务 应用 数据源 数据汇聚 数据存储 数据标准 数据融合贯通 算变成可用的数据资产。 数 据 资 产 数据复用性差 7 特点： l 支持多种方式 ：包含向导模式、脚本模式、标签模式等，满足 不同的场景 l API 管理 ：数据服务支持服务发 布、下架、编辑等 l 支持可视化配置：将各类数据库中的数据表快速生成服务 l 支持标准 SQL 编写：支持标准的 SQL 查询语句生产脚本，支 持多表关联查询等能力 方案构成 - 数据服务 数据服务：

的各个领域，对方方面面和相关人员产生广泛影响。目前， AI 的影响力已经显现出来。而随着企业继续扩大 AI 的应 用规模，将生成式 AI 作为重塑的驱动力，它将会开始解 决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式， 乃至彻底革新各行各业。 埃森哲调研表明，目前仅有 36% 的企业高管表示其 所在组织已经大规模应用生成式 AI 解决方案，而仅有 13% 的受访者认为这些解决方案在整个企业中产生了显 著影响。面对这一现状，埃森哲致力帮助广大企业更迅速、 机器人和销售智能体对话每天都在打破这一标准。如 今的AI模型已摆脱了过去深度但特定且线性的方法， 展现出前所未有的自主性⸺无论在学习方式、任务 处理、还是最终能力上。这种自主性正在改变工作方 式：从 75% 的知识工作者使用生成式 AI 提升工作效 率，到人机交互方式的革新（如 AI 编程助手和语音 助手），再到机器人、汽车、医疗保健等行业的广泛 应用。 4,5,6,7,8,9,10 高度先进的 AI 习 的中枢神经系统。它支持企业的未来战略目标，例如意图式架构推动企业运营的智能化和高效化。 知识层：通过知识图谱和向量数据库等技术，从企业内部和外部收集、组织和结构化数据。 模型层：大规模生成式 AI 模型以及经典的机器学习和深度学习模型可以通过关键思考和推理，将数据转化 为可用于决策或行动的结果。 智能体层：智能体旨在解决问题，能够在尽量减少人类干预的情况下处理任务，并随着时间推移不断学习和

国务院《”十四五“数字经济发展规划》。 夯实数据基础 • 2020年，陕西农信启动数字化转 型工作，贯彻新发展理念、立足新 发展阶段，坚持数据驱动业务发展， 持续发挥数据要素价值。 • 面对井喷式增长的数据量及数据应 用需求，当前数据仓库MPP、大 数据平台Hadoop存在数据孤岛、 处理效率低、流转时间长等问题， 难以敏捷高效地支撑业务发展，陕 西农信开展湖仓一体化平台技术预 言及建设工作。 围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数 据查询效率和稳定性； • 引入新组件，为业务人员开展BI自助 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、 复杂且多样化的数据处理需求。 融合多技术组件，强化数据分析 HDFS | Hudi 数据存储 离线分 析 Hive Tez Spark MR 实时计算 Flink SparkStreaming HetuEngin e（presto） 交互式 分析 ClickHouse 湖模块（MRS） 跨集群数据分析（Hetu） 湖仓一体架构 统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控

预测性运输 按需送达 带感应器的 装车垛口 实时的路径 规划 车辆追踪 与 LSP 管 理 数字化的运输跟踪 智能眼镜验收捡料 RFID Scanner 拣 国家仓 连接 连接 感知式存储 客户 工厂 自动线体 AS/RS DC 作业 接 连 超过 60% 计划或已经建立数据管理委员会 From 信通院、艾瑞咨询：预计到 2020 年，大数据软件市场规模将达 到 268 影 响 n 数据贯穿企业内外分布在多个系统 n 人工智能将切实重塑商业模式 n 规模化、复杂的业务生态 业界洞察— Gartner ：日益增长的数字化需求、复杂的业务生态系统、数据的分 布 式存储趋势，驱动企业需要构建 一 个跨越孤立数据、简单、 一 致 的数字化运营生态系统 Wave 5 Wave 4 Wave 3 Wave 2 Wave 1 卓 越 数 据 管 理 * 逻辑 数据仓库 使能 商业 成功 大数据 企业级 领域级 本地 n n n n n 数据采集 拿 拿 目标： • 从烟囱式多个平台向融合大数据平台，建立统一的数据采集 与整合大数据处理、计算及数据服务能力，降低大数据使用成 本 • 通过集中各领域数据，方便创新，让数据产生更大价值 •