的企业表示，其正使用生成式 AI 创建聊天 机器人与虚拟代理 ��% 的企业表示，其正使用生成式 AI 强化内容 创作 领导者将组织作为关注重点， 旨在提升成功几率 领导者重视组织化协同、人才并积极进行 实验，以保持领先。他们认识到，渐进式的 制胜是长期成功的关键。 ���% 的领导者为其组织转型建立了明确的领导与 治理体系 ��% 的领导者正在测试生成式 AI � | 探索迈向数字卓越之路 ��% 金融服务领域对生成式 AI 的采用正在持 续推进，但只有少数企业已超越探索阶段， 已着手在其运营中扩展 AI 的应用。虽然大 多数组织都在以某种方式接触 AI，但大多 数仍处于学习了解、实验和测试用例的早期 阶段，这凸显了扩展 AI 所面临的重大挑战。 表现出广泛的兴趣，但行动有限 几乎所有企业都对生成式 AI 表现出了兴趣 ，其中大多数专注于自我教育或探索潜在用 例。这反映出人们对 虑试验和快速学习，而非等待完美策略出现。 “非正规”尝试 许多企业绕过了传统的企业 IT 框架，以进行 生成式 AI 的“非正规”实验。这样做可以避免 正式审批流程的延误，转而专注于快速测试新 创意。这种灵活性使企业能够在快速变化的领 域中保持领先，通过实践实验来学习，而非等 待获得一个完全成熟的路线图。 向专家学习 许多企业密切关注行业趋势，并对竞争对手的 动向作出反应。此外，它们还会寻求获取来自

电源等特点。目前能够商品化的薄膜太阳能电池主要包括碲化镉（CdTe）、铜铟镓硒（CIGS）、 砷化镓（GaAs）等。当前，全球碲化镉薄膜电池实验室效率纪录达到 23.1%，组件量产最高效率 达 19.9%，产线平均效率为 15-19%；铜铟镓硒（CIGS）薄膜太阳能电池实验室效率纪录达到 23.64%，可量产尺寸组件最高效率达 17.6%（≥0.72m2，全面积组件效率）左右，组件产线平均 效率为 能力强，在 特殊的应用市场具备发展潜力，但由于目前成本高，市场有待开拓，生产规模不大。 1、CdTe 薄膜太阳能电池/组件转换效率 2024 年我国小面积 CdTe 电池（≥0.5cm2）实验室最高转换效率约 20.6%。CdTe 组件（面 积≥0.72m2）量产最高转换效率为 17.7%，量产平均转换效率为 16.1%，2025 年有望达到 16.5%。 表 4 2024-2030 薄膜太阳能电池/组件转换效率变化趋势 CdTe 薄膜太阳能电池/组件转换效率 (%) 2024 年 2025 年 2026 年 2027 年 2028 年 2030 年 碲化镉 CdTe 小电池片实验室最高转换效率 20.6% 20.9% 21.3% 22.0% 22.8% 24.2% 碲化镉 CdTe 组件量产最高转换效率 17.7% 18.0% 18.5% 19.3%

...25 案例 14.东西联动、融合创新 助力东西部数字经济融合发展................................................27 案例 15.打造算力网实验场 加速融入全国一体化算力网........................................................29 案例 16.国产 V2V 自主可控协议体系 支撑东西部算力一体化协同 足成渝国家枢纽节点布局，筹划建设四川算力调度服务平台， 探索共建川渝协同一体化算力调度体系，可调度算力超过 200PFlops，覆盖成渝双城经济圈企业 150 家以上，实现西 部地区高性能算力的高效互联与利用。建设鹏城实验室全国 开源平台分中心和 C2NET 算力网西部运营中心，每年接入算 力约 11 万卡时。 三是东西协同，积极开展人工智能大模型孵化研究。牵 引东部算力需求，联合研究孵化了跨模态遥感数据生成式预 18 案例 10.算力跨域试验场 开源互联新生态 推荐单位：深圳市政务服务和数据管理局 申报单位：鹏城实验室、中关村视听产业技术创新联盟 （暨新一代人工智能产业技术创新战略联盟） 针对全国一体化算力网建设过程中面临的“算力协同难、 算力利用率低、应用生态建设难”等现实挑战，鹏城实验室 依托“鹏城云脑”，打造了当前国内最大的算力网开源开放 试验场。 一是技术创新。研发异构算力全栈贯通的开源开放软件

云平台管控风险 业务安全风险 安全建设 风险导向 业务受益 闭环解决 响应常见需求 落地安全能力 玄武实验室 科恩实验室 提出需求 制定方案、给出结果 复杂问题上升 标准化能力沉淀 响应常见需求 攻 防 驱 动 情 报 驱 动 云鼎实验室 TSRC 云鼎实验室 腾讯安全重点能力建设方向 发现能力 处置能力 验证能力 安全能力（情报+暴露面） 安全运营（自动化运营+反入侵） 代码仓库泄漏分析 HW PoC库 动静态数据 小程序风险库 0day漏洞库 密钥数据特征库 数万个 精准指纹库 数百个计算节点 4600+黑产渠道 话术剧本库 攻防情报联动 云鼎实验室 弱口令库 玄武实验室 行业研究团队 平台与资源支撑 战术经验与人员储备 暴露面发现（技术） 攻防知识库（流程） 资产发现 暴露面识别 攻击路径发现 企业主体 主域名 子域名 IP地址 网站后台

域明确七个 优先研发方向，以推动阿尔茨海默病、精神分裂症、孤独症、癫痫 以及创伤性脑损伤等脑疾病治疗技术的进步。 表 1 美国脑计划重点方向 优先发展 方向 内容 1 研究不同类型脑细胞的实验研究方法，以确定其在健康和疾病中发 挥的作用。 2 生成从神经突触到整个大脑的脑图谱。 3 改进神经活动的监测方法。 4 通过改变神经回路的神经调控手段在大脑活动与行为之间建立联系。 5 通 正 式加入“脑机接口协作社区”。该社区的参与方涵盖脑机接口领域 的头部企业、医疗机构、患者团体以及投资方等多方主体，构建形 成“技术验证-审批-商业化”的闭环体系，有助于加速脑机接口技 术从实验室研发到实际应用的转化进程，临床转化的关键环节得以打 通，有效解决监管指导流程缓慢、融资渠道不畅等难题。 自 2025 年起，美国的“脑计划”或将受到经费削减、人才外流 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年第一季度， 其科研经费同期减少 18 亿美元，很多在研项目暂停，高校科研间接 费用拨款被砍削，差旅费与设备采购费受到严格限制。以往订购实 验小鼠或显微镜零件仅需 2 周，如今需 6 个月，部分实验室甚至因 资金链断裂而面临关闭危机。从白宫 2026 财年预算提案来看，科研 经费呈现缩减趋势，或将影响到“脑计划”等科研项目。国际顶级 学术期刊《自然》的调查结果显示，1608 名科研人员中，75

管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 对应业务管理层次，总体企业数字驾驶舱架构分为三层结构：决策支持层、经营管理层、业务 运作层。 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 设备管理系统 生产管控 装置流程模拟系统 移动办公 系统 风险与内控 管理系统 财务合并报 告系统 HSE 系统 合同档案 管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 图例： 已建系统 已实现部分功能，但 需要提升或推广应用 新建系统 集团总部的企业数字驾驶舱建设重点是业务决策分析、 ERP 、办公自动化等信息系统 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统

管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 对应业务管理层次，总体企业数字驾驶舱架构分为三层结构：决策支持层、经营管理层、业务 运作层。 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 设备管理系统 生产管控 装置流程模拟系统 移动办公 系统 风险与内控 管理系统 财务合并报 告系统 HSE 系统 合同档案 管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 图例： 已建系统 已实现部分功能，但 需要提升或推广应用 新建系统 集团总部的企业数字驾驶舱建设重点是业务决策分析、 ERP 、办公自动化等信息系统 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统

基于腾讯自身多样且严苛的业务场景进 行的研发和打磨，服务器操作系统累计 部署量1000万套，充分验证 累计1000万套部署 支撑了腾讯全栈产品业务场景 TencentOS Server权威自主创新认证 通过金融信创生态实验室 基于金融业务场景的 自主创新适配测评 荣获金融行业自主创新认证 符合2023年财政部操作系统政府 采购需求标准 符合财政部最新采购标准 通过2024首批安全可靠测评 荣获安全可靠测评认证 26%～69% • 测试IO性能提升22%～41% - 收益 - 数据库操作系统组合高效运行平台 提升20% 写入性能 提升30% 启动时间 提升5～25% 整体性能 荣获金融信创实验室 数据库基座解决方案推荐方案 数据安全可靠解决方案 数据库性能优化方案 • 业内独创NVME 软RAID解决方案 • 提供一套完整的NVME设备故障定位、 故障剔除、数据监控的运维流程

控模型。本阶 段需通过迭代实验验证模型性能，同时结合业务需求平衡效率与准 确性。以下是具体实施内容： 模型选型与基线构建 优先选择梯度提升决策树（ 如 XGBoost、LightGBM）作为基线模 型，其优势在于处理结构化数据时的特征重要性排序能力和业务可 解释性。同时部署深度学习模型（ 如 DeepSeek-RiskNet 架构） 作为对比实验，该架构采用多层注意力机制捕捉客户行为序列中的 在压力测试场景下的 稳定性达标。 6.2.2 A/B 测试验证 在模型训练优化阶段，A/B 测试验证是评估风控模型实际效果 的核心环节。通过将新开发的 DeepSeek 风控模型（ 实验组 B）与 现有传统模型（对照组 A）进行并行对比，验证模型性能提升的稳 定性和业务适用性。具体实施流程如下： 1. 测试设计 o 样本划分 ：按 7:3 比例随机分配客户至 A/B 组，确保两 维度 对照组 A（传统模 型） 实验组 B（DeepSeek 模 型） 允许偏差阈 值 平均审批耗时（秒） 12.4 8.7 15% ≤ 通过率 62% 68% 5pp* ≤ 首期逾期率 1.2% 0.9% 0.3pp ≤ *注：pp 为百分比百分点 3. 动态调优机制 o 每周进行 KS 值/GINI 系数波动分析，若实验组指标连续 2 周下降超过 10%，触发以下预案：

Sprint 替换 2500 客服 • 金融：富国保险替换 30% 保险理赔 员 • 咨询：贝莱德替换 30 分析师 • 翻译：翻译机器人已然上岗 高技能岗位（正在发生） “ 烟囱式”的实验室环 境， 2~3 个月准备周期 研发云 百万级 VM 集中管理调配， 分钟级环境准备，资源复用 率提升 2.5 倍，研发作业时 间缩短 50% 仓储 报关 运输 签单 派单  通过传感器监测，提高车辆满载率，例外费用减少 站、新风等全链路暖通设备， 迭代能效曲线，自学习历史运行参数，实现制冷量精准输出，降低暖通系统用电。 24 充 电 桩 总装部 老化设备 照明系统 配电系统 智能充电 空调系统 电梯系统 实验室节能 太 阳 能 光 伏 发 电 高低压开关柜 变 压 器 储能系统 水泵 高层管理 中层管理 运维操作 运行日报 数据质量报表 运行优化报表 诊断报表 KPI 管理报表 视 频 监 控 门 禁 系 统 周界 防 范 一键 报警 HSO S 广 播 系 统 消 防 统 系 班车 穿梭 车 停车 系 统 资 产 管 理 访 客 接待 实验 室节 能 智能 路灯 充电 桩 环境 监 控 电流标签 路灯 定 位标 签 环境 工单 楼 宇 自控 空调 群控 能源 系 统 照明 风暖 电梯 IT 系 统 … 35