智能指数报告》，越来越多的研究证实了AI对生产力的积极影响，在特定任务上AI已经能与人类专 业知识相匹配，同时具有更高的效率。根据Gartner的预测，到2028年，AI技术将自动化至少15%的 日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过AI技术与城市数字孪生场景结合，以时空为 “索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备 性等关键问题。 以“模型+知识”智能驱动的AI CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由AI驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能力 的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 能到可扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构OpenAI的最新研究显示，全球大模型能力在2024年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度持 续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源等 多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入

增强检索生成（RAG）技术面临多源知识库管理复杂、动态场景下知识更新 延迟等核心瓶颈。未来技术演进将围绕增量式检索、自动化知识库管理和更新三 个方面，提升模型生成内容准确性和逻辑可溯性。 面向近期，优化检索过程。调整检索参数，更好地平衡语义搜索和关键词搜 索的权重。优化重排序过程，提高对检索结果的筛选和排序能力，如改进的倒数 排名融合算法（RRF）。 18 面向中远期，加强知识库的管理和更新机制。自动从各种数据源中获取新知 程设计更加直观和高效。推进 MCP 协议标准化整合，实现动态接口发现、权限声明标准化和服务质量量化。建 立反思机制，构建错误模式知识库并实现策略优化。 面向中远期，通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现智能体的自适应决策优化， 构建混合价值评估模型，融合领域知识图谱，实现更加深思熟虑和适应性强的自 主规划机制。 2.5.5 AI 开发工具 AI 工具链存在 AI 技术门槛高、工具链协作效率低、模型落地难等问题，依 用机器学习和 AI 技术，使多模数据库能够自动学习和分析用户的查询行为和数 据访问模式，为企业提供更全面、深入的数据分析和决策支持。 2.5.5.3 低代码模型开发 整合研发大模型能力，提升“数据处理-知识构建-模型开发-模型预训练- 模型后训练-模型推理-智能体开发”全流程工具链效能 [19][20] ，推动模型开发从 “低代码”向“无代码”演进。 面向近期，依托代码大模型完成代码开发和检查，甚至完成简单应用（如聊

个细分行业。最近，在重型设备、 上游材料、食品和饮料等行业，以及中欧和东南欧、南亚和东南 亚地区以及美洲部分地区，灯塔工厂的数量都有所增长。 图 1：2024 年，灯塔工厂的构成多样化 全球灯塔网络的核心优势在于其开放的知识共享机制。65% 的工厂在转型中借鉴至少 3 家其他行业灯塔经验及 2 家生态伙伴 实践，仅 18%的学习对象来自自身行业。例如，汽车、电子等领 域的经验可启发八个以上其他行业。依托世界经济论坛平台，企 前，数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂 通过本地化投入（优化流程、培养能力、按需部署场景），并整 合可复用的资产组合，打破知识共享壁垒，以通用化模式推广经 验，实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 素：针对一线人才管理的五个优先领域，即安全防护、技能发展、 技能强化、工作增 1-3 批次：12%、第 4-6 批次： 12%、第 8-10 批次：9%、第 11-13 批次：8%） 针对灯塔工厂的协作创新策略，采用混合部署策略，内部团 队与外部伙伴深度协作，协议界定知识产权，加速知识转移。如 海信日立，以合作构建灵活协作网络，动态调整团队适配方案需 求，实现本土能力跃升与技术高效落地（见表 3）。 表 3：海信日立：双轨并行的方案开发策略 - 13 - 2、借助数字化驱动，而非仅依赖技术专家

年全国总决赛一等奖 3 解决方案：基于第五代至强® 的 CPU 算力方案 为中国电信网络大模型提供高效能推理 CPU 在传统上被视为更适于 AI 负载中的通用计算，例如大 模型应用的前期数据准备、知识库的存储和处理等工作。随 着更多 AI 加速技术嵌入 CPU，以及围绕 CPU 平台的 AI 生 态逐步完善，CPU 平台所具备的多项优势使其能在满足大模 型推理性能的同时，又可兼具成本、绿色节能等方面的优势。 AI 引擎提供的加速能力，中国电信网络大模型能通过分类预测、 知识生成、方案撰写、根因分析等能力向上打造智行云网大脑。 大脑以故障推理、业务逻辑以及智能交互等多个引擎为驱动力， 在流量预测、异常检测、故障管理等云网场景中实现隐患自动 发现与维护、故障自动隔离以及云网事件自动处置等网络运营 智能化能力。各级运维人员接入后，可以通过知识问答、信息 筛选和总结等交互方式，直接使用大模型的推理结果。 中国电信网络大模型 英特尔® 至强® 可扩展处理器 异常检测 故障管理 智能交互 智能调度 … 故障自动隔离 业务逻辑引擎 云网事件自动处理 智能交互引擎 知识推理 可信决策 场景编排 能力解耦 多轮交互 人机对话 分类预测、知识生成、方案撰写、根因分析、回复润色、RPA指令自动生成、语义质检 图 1 基于 CPU 平台的中国电信网络大模型推理算力方案架构 白皮书 | 中国电信携英特尔积极探索基于至强®

机器人和人手的握手 自动生成说明 市场占有率% • To 达到临界质量 ， 一种创新 必须进行过渡 从早期 采用者 the 早期多数 (克服 “营销鸿沟 ”) • The 采用的五个阶段 are 知识 / 意识 ， 说服力 ， 决策、实施和 确认 创新者 落后者 早期 采用者 早期 多数 Late 多数 • The question whether the 扩散 创新有 加速 时间仍然开放。 手指触摸图形 自动生成说明 Country 机构 基础设施 GII （ 总体) Market 复杂性 Business 复杂性 Creative 输出 Human capital & 研究 知识 & 技术 输出 瑞士 瑞典 一个人的头部轮廓 自动生成说明 US 新加坡 UK 韩国 芬兰 机器人和人手的握手 自动生成说明 荷兰 Germany 丹麦 中国 法国 Japan 个指标。机构环境：政治环境、监管环境、商业环境；人力资本与研究：教育、高等教育、研发；基础设施：ICT、一般基础设施、生态可持续性；市场精炼 度：信用、投资、贸易与多元化、市场规模；企业精炼度：知识工作者、创新联系、知识吸收；知识和技术产出：知识创造、 知识影响，知识扩散；创造性产出：无形资产、创意商品和服务、在线创造力 资料来源 ： WIPO ； 罗兰贝格 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 技术与创新 5.1 创新的价值

AI 这一产业形态在社会上逐渐占据主导地位，社会经济形态发生了明显变化，新经济的 概念也出现了新的改变。在当前的经济和科技发展水平下，传统经济从标准化、 规模化、 模式化、 讲求效率和层次化，向知识经济、互联网经济、数字经济、分享经济、平台经济发展，体现了高速 增长、以信息技术为主导的高新技术作为技术基础、以互联网技术为核心基础设施、以智能制造为 先导形成产业跨界融合、以产品和服务多元化为 其特点包括标准化、 规模 化、 模式化、 讲求效率和 层次化 新经济 • 高效性、精准性、自动 化、可拓展性 • 互联基础设施加速重构 • 智能终端形态加速重构 应用服务模式加速重构 知识经济、互联网经济、数字经济、分享经济、平台经济 （新产业、新业态、新商业模式） • 高速增长 • 平台效应凸显 • 边际效应递增 • 数据作为一种新资源和新型资产 • 投资依赖度和资本吸引力强 案例：百度文心一言 文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大 模型家族的新成员，能够与人对话互动、回答问题、协助创作，高效便捷地帮助人们 获取信息、知识和灵感。文心一言从数万亿数据和数千亿知识中融合学习，得到预训 练大模型，在此基础上采用有监督精调、人类反馈强化学习、提示等技术，具备知识 增强、检索增强和对话增强的技术优势。 2024 年 4 月 16

15-25%， 能源消耗减少 20-30%。 BIM 技术的应用价值还体现在风险管控、绿色建造和知识沉淀方面。通过 数字化模拟和分析，BIM 可提前发现和预防潜在风险；通过能耗分析和环境模 拟，促进绿色可持续建筑设计；通过信息的积累和传承，实现建筑知识的数字 化沉淀，为企业建立宝贵的知识资产。 总体而言，BIM 技术已成为推动建筑业数字化转型的核心引擎，通过改变 传统的信息流通和工 中国建筑业企业数字化研究报告 13 习和决策。在建筑业中，AI 技术主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、 自然语言处理、知识图谱等核心技术分支。以中国领先的人工智能公司 DeepSeek 为例，其自主研发的多模态大模型 DeepSeek-R1，融合了建筑领域的 专业知识图谱，能够实现对设计规范、施工工艺等专业文本的语义理解，为建 筑全生命周期提供智能决策支持。这些技术通过算法和模型，赋予计算机系统 然语言处理则使 AI 系统能够 理解和生成人类语言，支持智能文档处理和交互式设计辅助。知识图谱通过构 建概念间的关联网络，形成结构化的知识体系，为 AI 系统提供推理和决策的基 础。 在建筑领域，AI 技术的实现依赖于高质量的建筑数据集、适配建筑特性的 算法模型、高性能的计算基础设施以及专业领域知识与 AI 技术的融合应用框架。 （二）技术发展现状 建筑业 AI 技术的应用经历

海康威视的观澜大模型融合了公司在十多个核心行业、近九十个细分领域及五百多个具体应用场景中积累的经验。通过实践与提炼经验，观澜大 模型被赋予扎实的行业理解和应用能力。同时，大华股份的星汉行业大模型，一个结合行业经验和知识的多模态融合模型，尤其注重视觉技术的 应用。针对城市与企业领域的特定需求，星汉大模型支持通过提示词快速生成新算法，实现了场景规则的自适应以及自然语言检索画面内容等功 能。在宁夏某高速项目中，星汉 、排版方式、文本、图片、图形等，相关知识产权归头豹所有，均受著作权法、商标法及 其它法律保护。 尊重原创：头豹上发布的内容（包括但不限于页面中呈现的数据、文字、图表、图像等），著作权均归发布者所有。头豹有权但无义务对用户发布的内容进行审核，有权根据相关 证据结合法律法规对侵权信息进行处理。头豹不对发布者发布内容的知识产权权属进行保证，并且尊重权利人的知识产权及其他合法权益。如果权利人认为头豹平台上发布者发布 平台上发布者发布 的内容侵犯自身的知识产权及其他合法权益，可依法向头豹（联系邮箱：support@leadleo.com）发出书面说明，并应提供具有证明效力的证据材料。头豹在书面审核相关材料 后，有权根据《中华人民共和国侵权责任法》等法律法规删除相关内容，并依法保留相关数据。 内容使用：未经发布方及头豹事先书面许可，任何人不得以任何方式直接或间接地复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编上述

数字社会、数字政府和数字经济是国家数字化的三个主要领域 / 18 2.2.1 数字社会：数字化可为民生提供普惠安全便利的社会环境 / 19 · 医疗数字化改善资源不均衡，缓解看病难问题 / 19 · 教育数字化促进知识技能普及，培育数字化人才 / 20 · 公共安全数字化保障安全稳定的社会环境 / 21 2.2.2 数字政府：政务数字化提升治理效率和质量，改善营商环境，增强民众满意度 / 22 2 进数字经济发展。 在民生领域，国家通过数字化建设缓解资源不均 衡，提供安全便利的社会环境。普惠医疗方面，数字 化缓解医疗资源不均衡，减少因病致贫、返贫，协助 应对公共卫生风险；普惠教育方面，数字化促进知识、 技能普及，培育数字化人才，反哺经济、社会发展； 城市安全方面，数字化加速应急响应，减少潜在风险， 保障生命安全，维护社会安定。 在政务领域，政府通过数字政务为经济发展提效 赋能，为民生福祉服务尽责。首先构建交互触点，基 升小型店的推广能力，进一步扩大客源。 东南亚餐饮订单至少 30% 完全通过线上 平台对接闭环。 8《全球数字经济发展报告 2023》，中国信通院 12 国家数字化发展范式与路径 数字产业化积累的技术和知识跨行业、领域、地域辐射，激发供给、释放需求，带动产业数字化，推动国家经 济增长。 门户网站、电商、即时通信软件等 互联网产业的蓬勃发展，使中国能够率 先完成云计算产业的形成和壮大，以 万亿

采用开源模式、易于定制，也是今后万物智联时代掌握芯片产业发展一个有益的 探索方向。 指令系统是 CPU 所执行的软件指令的二进制编码格式规范，是计算机的软硬 件界面，也是 CPU 最重要的知识产权体现，承载着产业生态，目前国际 CPU 主流 生态的话语权主要由 Wintel 体系（X86+Windows）和 AA 体系（ARM+Android）掌 握。采用技术授权或者国外合资的 CPU 可以通过建设海量数据训练库、标准测试数据集、工具库等行业数据资源平 台，重点培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系 来实现大数据信创。 4.1.3.3 人工智能 在人工智能领域可以通过开发具有自主知识产权的通用性人工智能操作系 统和控制软件，研发基于 CPU/GPU/ASIC/FPGA 异构体系的云计算服务平台，研发 同时支持逻辑推理、概率统计、深度学习等范式的统一计算框架，来实现信息技 术创新。 运营和停用下线全生命周期的可信管理。 对于安全需求分析过程，需要根据行业合规要求，用户安全要求、用户隐私 要求、功能要求、行业安全标准、内部安全标准等进行安全需求分析，并且在日 常工作积累中沉淀形成安全需求知识库进行复用。 对于设计过程，需要针对服务、产品系统进行整体的安全设计，对产品系统 进行受攻击面分析，确定暴露面，根据分析结果形成威胁列表，针对识别出的威 胁风险进行安全功能设计保证产品的安全能力。