智能数据标注产业发展观察报告 发布单位： 清华大学数字政府与治理研究院 江苏省数字化协会 支持单位： 上海数据交易所 华东江苏大数据交易中心 2025年4月

郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025年03月24日 智能金融：AI 驱动的金融变革 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 提 纲 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 Research Project on Artificial Intelligence , August 31, 1955， Dartmouth 定义：人工智能（Artificial 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 ——维基百科 一、新一代人工智能 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 统计语言模型 （SLM） 神经语言模型 （NLM） 预训练语言模 型（PLM）

4 月，浙江省教育厅发布政策，积极探索建立 全省教育系统算力共享机制，集成高性能计算节点、高速网络互联及 智能调度系统，升级“教育魔方”智能中枢能力。推进“西湖之光” 算力联盟、浙江大学启真算力中心、浙江大学国家人工智能产教融合 创新平台和教育大模型研究应用实验室建设。 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 7 二、算力赋能教育行业应用现状 算力赋能教育是算力赋能千行百业转型中的重点领域之一，是以 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 14 色的发展模式，推动着国产算力在高校领域的深度渗透。例如东南大 学 2024 年 1 月，成功点亮搭载昇腾芯片的算力基座，到 2024 年 11 月算力已拓展至 86P。浙江大学与运营商、头部企业合作打造“西湖 之光”算力联盟，整合了本地大于 1000PFLOPS（FP16）的算力资源 与联盟成员数千 PFLOPS 云端算力。其次，在 AI 大模型出现之后， 越来越多 平台，以满足不同规模 的算力需求。并且，公有云和本地资源混合共建的模式越来越多，推 理算力和常规通用算力采用云服务会具有更高的性价比。三是高校算 力应用趋向于多元化发展。一是智慧教室。例如兰州大学在全国高校 中率先成立科学观测台站管理中心，建设开放共享的野外科学观测研 究站体系，搭建稳定高效的野外科学观测研究网络和数据共享服务平 台。二是智慧教育平台。国家智慧教育公共服务平台自 2022

2024年10月 研 究 报 告 青岛市微电网发展研究 —基于典型示范项目的调查 青岛科技大学课题组 青岛市微电网发展研究 —基于典型示范项目的调查 青岛科技大学课题组 2024 年 10 月 i 目录 ◎ 引言 ................................................................................ 研对话平台，2023 年 8 月青岛 市承办了“节能服务进企业”暨工业绿色微电网交流研讨会，增加社会各界对微电网了 解和认知。在产学研合作方面，清华大学江亿院士团队为青岛奥帆中心零碳社区多能互 补式清洁供热项目；山东省电力科学研究院、山东大学，中国电科院级高校为国网中德 生态园多能互补综合能源示范项目提供了技术支撑，有利促进了上述示范项目的落地。 同时，青岛奥帆中心零碳社区多能互补式清洁供热项目得到了亚洲开发银行贷款的资助。 园区微电网技术研发、清洁能源消费、装备制造技术等全产业链环节，构建覆盖上下游 产业链以及全生命周期管理的微电网产业生态链，打造国家级微电网产业高质量发展示 范区。 三是组建产业联盟。发挥青岛地区微电网上中下游产业资源优势和大学、产业研究 院、科研院所科研资源优势，组建微电网地方产业联盟，加快产业关键共性技术攻关， 加速创新成果产业化，充分释放联盟内龙头企业融通创新引领效应，加快打造具有较强 竞争力的微电网产业集群。

����年��月 ����上海ESG发展报告 报告牵头单位 上海交通大学上海高级金融学院 报告参与单位 上海交易集团有限公司（第二章、第四章） 东方证券股份有限公司（第二章、第三章） 国网英大碳资产管理（上海）有限公司（第二章、第五章） 颖投信息科技（上海）有限公司（妙盈科技）（第二章、第五章） 上海浦东发展银行股份有限公司（第三章） 国泰海通证券股份有限公司（第三章） 中国 规审查与供应商反腐败覆盖率均达���%，客户满意度 ��.�%。����年东方证券承办上海金融业联合会“ESG 最佳实践企业参访”首站活动，彰显行业标杆地位。 上海杨浦同济科技园有限公司是一家依托同济大学 的国家级科技企业科技园。公司坚持科创孵化，推动高 校成果转化、企业孵化和人才培养，以“三区联动、三 城融合”打造环同济知识经济圈，并通过上海股交中心 认股权工具深度赋能，成为企业成长的科创伙伴。借助 体现了申能以数字化转型和科技创新引领企业治理能力 提升，助力新质生产力发展的实践创新。 上海环上大科技发展有限公司是一家由宝山区政府 与上海大学联合设立的平台公司，负责环上大科技园的 整体规划、建设与运营。平台打造的环上大概念验证中 心依托上海大学资源，结合上海股交中心认股权平台的 支持，通过低成本试制和渠道曝光，输出高校早期企业 “轻资本占股、重服务赋能”范式。平台积极推动项目 公

工作；张香云，高 级工程师，硕士，主要从事车联网、5G通信等技术研究工作；高沛，工程师，学士，主要从 事5G网络创新产品管理、解决方案工作；李洋，毕业于北京邮电大学，硕士，主要从事网 络资源调度研究工作；李静林，毕业于北京邮电大学，教授，博士，主要从事网络协同计 算研究工作。 图3 不同条件下的不同算法的CAM传输成功率曲线（P=5，N=4，n_RB=3，CAM_size=4K） CAM

体存在评估维度要有所取舍、部分指标难以量化、 一些特定指标权重需要根据中国工业园区实际情况 有所调整等问题。在工发南南中心的组织和协调下， 来自国家级经济技术开发区绿色发展联盟、中国环 境科学研究院、东南大学的多名专家与研究人员组 成了跨学科、多领域的研究团队，共同参与《指南》 本地化指标体系对比研究课题工作并共同撰写了本 研究报告。在研究和撰写过程中，研究团队查阅了 大量文献，对中国工业园区发展相关政策文件进行 我们非常感谢“工发南南中心推动联合国工发组织《工业园区国际指南》落地中国课题组”专家。他们分 别是来自国家级经济技术开发区绿色发展联盟的宋雨燕、史方标、任蜜、李蹊，中国环境科学研究院的乔琦、 姚扬、袁殷，东南大学的王兴平、赵胜波、李恺仑。工发南南中心的郭力和李潇参加了对本报告的起草、编撰、 修改和审议的全过程，为最终定稿做出了重要贡献。商务部中国国际经济技术交流中心的朱莉、宋博和杨 洪萍参加了部分工作。 工业园区与城市经济社会发展研 究——基于南宁市园区经济发展现状的分析 [J]. 改革与战略 ,2008(05):94-100. [2] 李艳 . 开发区建设对长沙经济社会发展的影响机理及影响程度研究 [D]. 湖南师范大学 ,2011. [3] 孔翔 . 开发区建设与城郊社会空间的分异——基于闵行开发区周边社区的调查 [J]. 城市问 题 ,2011(05):51-57. [4] 王慧 . 开发区发展与西安城市经济社会空间极化分异

争态势分析报告》 的顺利完成，得到了新加坡、马来西亚、印度尼西亚、中国香港、河北张家口、山西大 同、广东汕头、内蒙古乌兰察布等国内外各相关政府机构及投资发展部门，新加坡国立 大学、新加坡南洋理工大学、香港科技大学等高等院校，AWS、电信国际等行业领先企 业的大力支持。在调研与编撰过程中，各方在资源对接、数据分享、观点交流及实地协 同等方面提供了宝贵助力，确保了调研活动的广泛深入与报告内容的客观前瞻。特此向 挚谢意！ 3 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 中国通信工业协会数据中心委员会 北京科智咨询有限公司 宁夏东数西算产融研究院 克拉玛依市云计算产业园区管理委员会 西安交通大学西安市数据中心节能与低碳 技术重点实验室 广州尚航信息科技股份有限公司 兰洋（宁波）科技有限公司 中电系统建设工程有限公司 中国移动通信集团设计院有限公司 中建三局（山东）建设有限公司 北京中科合盈数据科技有限公司 验室体系 在国家算力创新中发挥着重要作用，劳伦斯伯克利国家实验室领导的NERSC项目、橡树 岭国家实验室的OLCF项目等，为算力技术的前沿探索提供了重要支撑。高校与企业的合 作日益紧密，斯坦福大学与谷歌在神经网络架构方面的合作、麻省理工学院与IBM在量 子计算领域的联合研究等，都是产学研协同的典范。 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 29 3、算力供给现状 美国算力基

院）、基础设施建 设单位（中国中铁、中国铁建、中国建筑、中国交建）、装备制造及系统 集成（中国中车、中国通号、交控科技）、科研教育机构（交通类院校和 专业、铁科研） 人才流向分析-以北京交通大学为例 • 杭州 深圳 西安 成都 武汉 • 东北地区少 地域倾向明显 薪酬导向明显 技术性岗位倾向明显 存在的问题 城市轨道交通行业对高端人才的吸引力不足 除了交通运输（城市轨道交通）方向以外，其他专业学生可

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：全球模型数量激增 2019 2020 2021 资料来源：斯坦福大学《人工智能指数报告》，国信证券经济研究所整 理 资料来源： Data Learner ，国信证券研究所整理 注： MMLU 是一种针对大模型的语言理解能力 的测 评，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。 MR\VR\AR ）等各类智能物联产品的人机交互体验，加速其市场推广速度；另一方面也将倒逼相应的算力基础设施、终端硬件架构为此 做 出适应性的升级。 l 算力需求催化投资，算力厂商将率先受益。根据斯坦福大学《人工智能指数报告》估算， OpenAI 的 GPT-4 使用了价值约 7800 万美元 的计 算资源进行训练，而谷歌的 Gemini Ultra 耗费了 1.9 亿美元的计算成本。 2024 年 78.4 AI 应用智能化推动算力基础设施升级，算力厂商将率先受 益 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 25 0 20 0 15 0 10 0 5 0 0 资料来源：斯坦福大学《人工智能指数报告》，国信证券经济研究所整 理 12.4 1.3 Transforme r 投入成本（百万美 元） BERT Large LaMDA 270B (davinci)