成绩、卫生保健等信息；提倡结合外部社会力量，为每所学校配置 ICT 专员，利用 GIGA 学校管理支持中心项目将相关人员组织起来，共同 推进校务数字化建设。日本推动课程教学深度革新：在课程教学层面， 日本积极引进前沿教育技术和创新课程设置，聚焦“技术融合”与“素 养导向”，对课程教学体系进行纵深化改革。日本创新教师专业成长 路径：日本为强化教师数字素养培育，构建了一套全面且系统的支持 体系，涵盖评价、培训与激励等多个层面。2023 取高性能算力的门槛与成本，使得广大师生能够平等、便捷地调用强 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 19 大的计算能力，有力支撑了包括复杂科学计算、工程仿真、人工智能 训练等在内的高阶教学与前沿科研活动。算力开发平台通过提供一站 式的开发工具、丰富的算法模型以及友好的编程环境，极大地简化了 从理论到实践的应用过程，有效赋能师生开展自主性的算法创新与项 目实践。不仅培养了学生在大规模数据处理与智能模型开发方面的核 梳理。同时，算力能整合学情数据，结合班级学生的知识薄弱点、认 知水平差异，对备课内容进行针对性调整，比如匹配难度适宜的案例、 习题。此外，算力驱动的资源检索系统可精准筛选优质教学素材，将 跨学科内容、前沿案例与课本知识融合，帮助教师高效完成内容优化， 既减轻备课负担，又让教学内容更贴合学生需求。 算力应用为教师提供丰富思路。算力应用正以多元方式为教师备 课提供丰富思路，打破传统备课的思维局限。借助算力驱动的智能分

.................................................................. 29 微软&OpenAI：闭源模型全球领先，大模型产品化处于前沿 ...................................................................... 29 谷歌：闭源模型全球领先，自有业务生态及 AI 大模型的多模 态能力也快速提升。2023 年初，主流闭源大模型通常为纯文本的 LLM。2023 年至今，闭 源模型的多模态能力具有大幅度提升，目前主流闭源大模型通常具备图像理解、图像生成 能力。部分最前沿的闭源大模型，例如 GPT-4o、谷歌 Gemini，支持的模态更加多元，能 够理解文本、图像、音频、视频（帧），并生成文本、图像、音频。2022 年 9 月，红杉资 本预计还需要近十年的时间，大模 ecosystem graphs，公司官网，华泰研究 AI 大模型不断提升的同时，得益于算力芯片性能的提升与推理部署的优化，大模型应用成 本快速下降，为基于大模型的应用发展创造了基础。目前 OpenAI 最前沿的 GPT-4o (128k) 输入输出的平均价格比 2022 年 11 月的 GPT-3 Da Vinci 低一半，主打高性价比的 GPT-3.5 (16k)平均价格则比 GPT-3 Da Vinci

全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 11 亿次（EFLOPS）级超强算力，以及自动驾驶汽车在瞬息万变的交通环境中做出毫秒级安 全决策所依赖的边缘算力响应能力，都凸显了算力在人工智能、生物医药研发、新材料 探索等前沿科技领域的决定性作用，成为衡量一个国家尖端研发实力的关键标尺。 在全球战略层面，算力已演变为与石油、稀土同等关键的战略资产，其主导权直接 关联国家在全球秩序中的话语权。美国通过《芯片与科学法案》掌控全球70%以上高端 年） 全球算力资源具有明显区域聚集特征，海外地区中，美国、欧盟、东南亚、中东、 印度等成为全球算力产业重点发展区域。美国以政策体系为引领，算力产业链发展较为 成熟，未来聚焦人工智能与超算领域的前沿突破。欧盟注重区域协同与政策统筹，算力 应用深度融入科研与制造领域，并在绿色低碳与数据安全方面形成显著特色。新兴经济 体中，东南亚数字经济发展迅速，通过开放政策积极吸引国际资本，算力供给依赖国际 人口红利推动政策落地，产业链持续完善，算力需求呈现爆发式增长。 一、美国算力产业发展现状 1、算力产业政策 美国将算力基础设施视为国家战略竞争力的核心支柱，持续强化在云计算、人工智 能、量子计算等前沿领域的发展优势。 20世纪90年代至2010年前后，产业政策聚焦技术研发与算力设施建设，为美国算力 技术领先发展奠定基础。1991年，美国提出高性能计算和通信计划（HPCC），旨在扩大 美国H

入推进环保项目，包括光伏建设、太阳能热水系统建 设、无废洗车改造等。公司通过“低碳管家数智平台” 实现环境数据动态监测，构建“制度设计、标准执行、 智慧监管”的闭环管理体系。在项目开发中，公司积 极应用前沿节能技术，编制《近零能耗商品房技术导 则》，并推进绿色建筑、超低能耗建筑规模化建设； 截至����年，在建绿色建筑规模达��万平方米。公司 推动“无废集团”建设，在“无废工地”、“无废办 公 ���� 在“双碳”战略持续深化、全球气候治理加速推进 的背景下，上海依托国际金融中心的资源禀赋，凭借金 融机构集聚、市场体系完善、国际化程度较高等综合优 势，已成为ESG金融服务创新与实践的前沿阵地。上海 金融机构深度践行ESG发展理念，在银行、证券、基 金、保险等领域协同发力、多点突破，呈现政策协同深 化、规模稳步扩大、产品创新活跃、国际影响力持续提 升的良好态势。从辖内绿色信贷增速领跑行业，到绿债 浦发银行运用该贷款产品，通过差异化信贷政策、 专业认定评估体系及绿色审批通道，陆续支持落地一批 钢铁、煤电、造纸等高排放行业的项目，探索出一条金 融赋能企业低碳转型的新路径。 （二）积极探索气候风险研究前沿，提升气候风险量 化管理能力 嘉实基金在气候投资领域的实践兼具前瞻性与创新 性，其核心价值在于通过自研体系与量化工具突破行业 数据瓶颈，构建了覆盖投研全流程、产品策略与实体转

天，展现了极强的柔性响应能力，确保了高效的订单 交付。 典型模式 4：依托国家实验室与创新实验室，促进新技术孵化与应用 转化，助力产业前沿性转型。在园区产业规模化转型过程中，国家实验室 与创新实验室作为技术研发与成果转化的重要平台，能够在新一代信息技 术、智能制造、绿色能源、生物医药等领域加快前沿技术的攻关与应用推 广。通过搭建“基础研究—技术攻关—中试验证—产业应用”的全链条创 新体系，实验室不仅能推动科研成果在园区内的快速孵化与产业化落地， 实现产业化，带动 园区上下游企业的转型升级。上海张江科学城依托合成生物学国家实验室， 建立了跨学科联合攻关机制和中试平台，为园区内生物医药企业提供从技 术验证到工艺优化的全过程支持，加速了一批前沿生物技术的产业化落地， 有效提升了园区在高端医疗与生命健康产业的竞争力。 在推动园区产业规模化转型过程中，关键实施要素包括链主企业驱 动、平台牵引、“通用+定制”改造模式双轨并举，实现上下游协同、智 物联终端、 万兆传输网络及无人机/机器人等新型设施，形成弹性可靠、智能感知的 17 物理支撑层；园区平台层聚焦数据治理与智能中枢建设，依托多源数据整 合治理能力，融合大模型、智能体与知识库等前沿技术，打造具备认知推 理与决策优化能力的数字平台；应用层则围绕管理、产业、服务三大业务 维度，通过系统协同化重构、业务流程智能化再造与公共服务创新，实现 园区治理效能、产业生态活力与服务响应能力的系统性提升。该架构模型

图表：国内外大模型综合表现 （ 2023 年 11 月 28 日） 8 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 等领域的研究，进一步巩固流量优势。公司已经陆续研发了东方财富金融数据 AI 智能化生产平台、多媒体智能资讯及互动平 台系统等多个人工智能相关项目，并在公司部分产品及服务中进行了具体应用。公司将继续紧跟 AI 技术发展前沿，不断加强 AI 能力建设，进一步强化自然语言处 理、图像处理、语音识别和多模态融合技术能力，并继续深入 AIGC 、交互式 AI 等领域的研究，完善内容生态构建， AI 赋能提升用户各场景使用体验和服务能力，

更有效地进行数字化转型，将数字技术深度融入会员服务、商品管理、营销决策等 核心环节才能提升客户黏性与运营效率。 技术驱动行业发展。当前零售行业的变革升级主要源于新一代信息技术的融合渗 透与创新应用。以�G网络、AI、物联网为代表的前沿技术体系逐步形成产业支撑 能力，推动零售业态从传统模式向数字化、智能化方向演进。技术赋能型企业通过 构建数据驱动的运营系统，不仅优化了供应链响应速度与资源配置效率，使得商 品数智化发展，更在生 �� ·AIoT解决方案：推出多款AI agent 产品，如AI 出清、AI 客服、AI 质检、AI巡检、 AI导购及AI补货等，深化AI技术与零售深度融合，全面推动数据、AI、机器人及新 兴前沿技术在零售全流程的创新应用，提升产品智能化水平。此外，多点数智通过 自研及与行业头部机器人公司合作，开发机器人解决方案，表现出较高的需求响 应灵活性和强大的复杂任务处理能力，极大地提高了工作效率并节约成本。 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 多点数智致力于做AI时代零售基础设施的建设者，探索AI新质零售� ，推动前沿技 术在零售领域的应用，打造集高效、便捷、优质于一体的新型零售体系，为消费者 提供全新的消费体验。秉持 “中国智慧，全球赋能” 理念，积极拓展国内外市场，以 AI 为支点推动零售产业智能化升

广泛关注，大模型与金融的结合赋 能财富管理及金融科技行业。 2023 年 3 月彭博发布金融大模型 BloombergGPT ，开启金融 AI 大 模型的数字金融新时代。东方财富、 同花顺、恒生电子引领金融科技 前沿。 l 互联网在中国迅速发展， 2008 年牛市下 PC 端金融网络门户 兴起，新浪、搜狐、网易等传 统门户财经频道日益成熟，和 讯网、金融界、证券之星等垂 直财经网址厚积薄发。但是受 限于时代条件，互联网金融领 将直面海外头部机构的竞争，发展速度或将放缓。 3. 权益市场大幅波动：行情大幅波动情况下市场活跃度将走低，对于金融机构业务或将造成负面影响。 4. 技术风险：金融科技行业的发展依赖于前沿技术，如人工智能、区块链和大数据。技术故障、系统漏洞或黑客攻击可能导致数据泄露、 资金损失和业务中断。 5. 金融风险传导：金融科技的快速发展可能导致金融业务边界逐渐模糊，金融风险传导可能

这种最初看似互惠互 利的合作关系能够继续成为该计划的标志，但如今许多企业感觉自己已不再受欢迎。 对欧洲企业的影响 目前在中国运营的大多数欧洲企业，至少二十年前便已入驻中国市场。回溯当时，在众多前沿行业领 域，国内的竞争态势尚弱。在此期间，外资企业将先进技术引入中国，为获取市场准入资格，常常同意成 立附带技术转让要求的合资企业，并且深信中国市场会始终朝着持续开放的方向发展。然而，在部分行 程度最低的领域。这 表明了所涉及的时间线和技术差距的大小——对于不少其他领域而言，技术转让或许早在 2015 年前便已 完成，又或者根本无需借助技术转让就能实现突破；而在航空领域，中国与世界技术前沿之间仍横亘着巨 大鸿沟，如今正全力以赴、奋起直追。 67 《商业信心调查 2024》，中国欧盟商会，2024 年 5 月 10 日，查阅日期 2025 年 2 月 10 日，第 26 页，前沿，实现《中国制造 2025》中的诸多关 键目标。 155156157158 《中国制造 2025》选定电力装备目标 2025 年目标 进度 生产 2,000 兆瓦电核反应堆 未实现：中国

（1）项目以技术验证与工程示范为主，较好地完成了示范目标 作为国家电网公司展综合能源服务业务的先行试点，项目主要目的是通过多种能源 的互补供给、传输控制、需求响应等前沿技术的示范，打造综合能源服务样板工程，为 未来综合能源服务提供动模仿真、设计运行优化等服务，为能源互联网前沿技术的研发、 应用和推广提供了强有力的平台，带动综合能源业务前端开拓和后台支撑团队建设，全 面推动综合能源业务发展。同时，依托示范工程建设青岛市能源大数据中心，为电网业