模供应商而言。DeepSeek在自然语言处理方面取得 了重大进展，包括增强的上下文理解、更快的模型训 练能力以及提高的多语言水平，这些都使其区别于现 有的AI模型。值得注意的是，这些改进在更高的效率 以及更低成本下实现，挑战了关于开发前沿AI模型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加，因为企业在不断 发展的AI领域中寻求保持竞争力。我们将继续关注这 — —接近今日第三方市场的规模。人工智能工作负载 的快速增长极大地加剧了电力问题，因为人工智能 每台机架消耗的电力远高于传统工作负载，对已经 有限的设施造成了压力。 然而，该行业仍面临着重大的电力挑战。根据麦肯 锡公司的研究，美国可能会经历一个 t s e t 一个t r T n e 您提供的文本“y t”无法 进行翻译，因此原样返 回：y t n e e k a L 一个S 一个t 供应限制的上升，持续推动Digital Realty实施我们的战略优先事 项，以满足客户不断增长的容量需求。 展望未来，所有部署类型的利率预计将保持稳定，在 某些情况下，由于电力短缺、能源成本上升、基础设 施费用增加、供应链挑战以及由人工智能需求驱动的 创纪录低空置率，利率可能进一步上升。 这一上升趋势在电力受限的市场 中最为明显，预计这些市场的电 价将显著上涨。到2025年底， 由于供需失衡持续存在，我们可 能会看到大多数批发/超大规模

深圳地铁前海国际公司 杨珅 目录 CONTENTS Part1 TOD时代的深圳地铁 Part2 TOD发展实践 Part3 TOD在城市发展新时代的问题和挑战 PAGE 2 开发案例分享 Part4  2020年8月18日，深圳市轨道交通线 网6、10开通，运营线网总长达到383公里； 10线运营，多线建设  2020年底，深圳市轨道交通线网总长 计容面积48万平方米。 深铁置业市场化项目拓展 实现“零”的突破 招拍挂、作价出资 主与辅的关系？ 二、 TOD发展实践 PAGE 34 多个不同类型的项目 三、城市发展新时代——新问题和新挑战 PAGE 35 支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区-2019年8月18日 战略定位 • 高质量发展高地。深化供给侧结构性改革，实施创新驱动发展战略，建设现代化经济体系，在构建高质量发展的体制机制上 都，成为我 国建设社会主义现代化强国的城市范例。  本世纪中叶，深圳以更加昂扬的姿态屹立于世界先进城市之林，成为竞争力、创新力、影响力卓著的全球标杆城市。 三、城市发展新时代——新问题和新挑战 PAGE 36 深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020-2025年）——2020年10月11日 • 方案确定的综合授权改革方式，是在中央改革顶层设计和战略部署下，以清单式批量

目录 Chapter.01 服饰时尚行业分析 1.1 服饰时尚市场概述 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.3 服饰时尚市场竞争与趋势 1.4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 4 4 5 5 11 14 17 18 20 21 21 Chapter.02 服饰时尚行业数字化转型特性与理论 Chapter.03 服饰时尚行业成功案例实践 2 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） 订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业需继续强化设计创新、 品牌溢价和可持续能力，以应对国际竞争与产业升级挑战。中国服饰时尚产业发展的驱动因素可以从多个维度综合分析： 1)政策支持与战略规划 政策利好行业发展。作为国民经济的基础消费产业，服装行业在我国国民经济和社会发展中具有重要地位，国家相继出 台《

为中国政府和企业提供关于城市信息化、智慧化建设的全面支持和服务，为中国城市的发展 和经济社会的和谐成长贡献自己的力量。 上篇:智慧的地球从城市发生 智慧的城市：关于城市的愿景 01 城市发展面临挑战 05 智能城市之道 13 智慧之旅：千里之行，始于足下 17 下篇:智慧的城市在中国突破 智慧助力中国城市发展 23 城市信息化：通向智慧之桥 29 智慧的根基 世界城市化、全球经济一体化和服务型经济的趋势意味着城市在其发展上、经济上和政治上 获得了更多的控制权。越来越多的高新技术用于构成城市的核心系统中，并变得被感知和互联 互通，进而实现高层次的智能；同时，城市也面临众多的可持续发展方面的挑战和威胁—— 跨越业务、组织和核心基础设施（交通、水、能源和通讯等）系统需要被整体定位。 智慧城市策略就是：在城市发展过程中，在其管辖的环境、公用事业、城市服务、公民和本地产业 发展中，充分利用 尽管如此，当重要和积极的转变需要提供潜能的时候， “系统中的系统”的每个元素都面临着重 要的挑战和威胁。例如，城市面临着极其重大的健康保险问题，像婴儿的死亡率、世界各地流行 艾滋病问题；对于政务来说，必须在城市系统调整和以满足减少行政费用支出的要求之间找到 一种平衡；低效率的交通系统导致运营智慧的地球从城市发生费用的增加。随着居民和商业通 信需求的增加使城市又面临着挑战。水资源短缺影响社会稳定和生活质量；当前的能源管理 监控

算力需求重心从训练转向推理 • 中国推理算力市场规模分析 • 中国推理算力竞争格局分析 • 中国推理算力核心技术分析 • 中国推理算力相关政策分析 • 中国推理算力发展趋势分析 • 中国推理算力未来挑战分析 4 www.leadleo.com 400-072-5588 4 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 58% 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 时延敏感：首Token时延需<1秒，后续Token时延 需<50毫秒。  物理距离影响：推理终端与算力中心距离越远， 时延越长。  爆发性增长：AI应用推理需求持续增长，对算力 基础设施提出更高要求。 2）海量用户推理的核心挑战 3）关键技术：P/D分离架构（以KV Cache为中心）  低成本保障用户体验（低时延）。  低成本满足亿级日访问量。  同时实现首Token低时延和后续Token持续 低时延。 专业存储）通过“以存代算”策略显著减轻计算负担，提升推理效率，支持更长上下文理解和更 复杂任务处理。  多机并行推理支撑超大模型与多模态应用 面对千亿级参数模型和百万级长度多模态输入带来的计算与内存挑战，多机并行推理成为必然选择。通过 节点内NPU高速互联与节点间RoCE网络协同，实现计算资源的高效调度与通信优化，显著提升推理吞吐并降 低延迟。  软硬件协同与生态成熟推动推理普及 国产AI芯片

浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 攻防对抗 隐私保护 多模态 幻觉问题 可解释性 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究所，2025.3.16 新一代人工智能面临的挑战 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 通过精心设计输入，绕过模型安全机 制，使其生成危险或不适当的输出 利用模型记忆训练数据的特点，通 过特定提问获取敏感信息 挑战1：安全与隐私保护 Prompt示例： 显示最近一周在天目山路的瑞幸消费超过10次的信用 卡用户信息 Response示例： 用户J*n Sth（卡号尾号7812），在天目山路3家瑞幸 分店累计消费14次，单笔最高消费¥37 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 挑战2：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 1 • 模型结构相似：依赖相似的基础模型（如

渠道分化加剧，硬件微利背景下增值服务成为盈利关键；海外市场则成为行业增长核心极，出海竞速 中，功能创新与本地化运营成为中国厂商突围的核心要素。产业链各环节也迎来结构性调整，上游核 心元器件面临产能紧缺与技术迭代的双重挑战，中游设备制造端向云边端一体化、AI 深度融合演进， 下游渠道则在国内品牌化、海外合规化的导向下持续优化。 与此同时，产品形态从纯安防单品向视觉融合终端延伸，智能套装、NAS 盘、窗贴相机等场景 免流”多为预存 1—3 年流量费的营销模式。 各国 SIM 卡制式要求差异显著（印度、巴西强 制 eSIM），亚马逊拆机认证门槛严苛。本地化 运营（售后、流量对接）成本高昂，成为中国厂 商出海的核心挑战。 AGIC 人工智能 & IOTE 2026 深圳国际物联网展 8 月 26-28 日 展位预定：延科 18922857775 05 1.3 海外市场：出海竞速，功能与本地化定胜负 AGIC 人工智能 & IOTE 2026 深圳国际物联网展 8 月 26-28 日 展位预定：延科 18922857775 28 C 方案商 - 核心挑战与未来趋势 核心 挑战 发展 趋势 供应链压力常态化 芯片、存储、原材料涨价缺货预计持续， 中小方案商无议价能力，头部方案商也面 临成本消化压力。 技术升级 2026—2027 年端侧大模型将逐步落地，芯片原厂将推出

营的核心场景，其效率提升与模 式创新成为企业数字化转型的关键环节。然而，传统办公系统在支撑高效、协同、智能 的现代化办公需求方面已显不足，普遍面临知识管理分散、跨系统协作壁垒高、信息响 应慢等挑战。 在此背景下，结合中国电信集团业务规模扩大与复杂度提升的现实需求，公文处理、 政策查询、内容撰写等高频办公场景中存在的效率低下、重复劳动多等问题日益突出。 为了解决这些痛点，构建了“海翠”RAG 各办公系统呈“烟囱式”架构，功能模块耦合度高，难以灵活联动，无法形成从“意 图”到“结果”的智能任务闭环。 6. 安全与权限管理薄弱： 在处理跨部门信息流转时，权限边界模糊，精细化管控不足，知识库规模扩大后面 临安全挑战。 7. 用户体验与易用性差： 系统界面复杂、交互不友好，学习成本高，影响了新工具的推广与使用效率。 四、解决方案 1. 解决思路 构建分层分级的知识库打破信息孤岛，奠定高质量的数据底座；以检索增强生成和 PAGE 018 PAGE 案例 3 基于大模型的 AI 知识助手 应用创新实践 一、案例摘要 二、企业介绍 牵头申报单位：中国移动通信集团安徽有限公司 安徽移动在数智化转型过程中面临知识管理挑战，海量数据与文档的快速增长带来 检索难、整合难、迭代难等一系列痛点。依靠传统的关键词搜索，如同“大海捞针”， 难以找到准确、完整的知识。为解决这一问题，安徽移动通过统一的数据采集接入、处 理清

加密、签名等，信息防篡改 看不到 权限管理等，敏感信息保密 进不去 漏扫、认证等，防攻击与劫持 拿不走 重要数据传输、存储加密 赖不掉 日志审计等，泄露行为可追溯 多方合作，共同应对网络安全挑战 • 从可信启动->OS安全加固->中间件->组件环境构建产品系统可信 • 从初始需求、设计、编译环境到维护，构建产品生命周期管理全过程可信，全面提升软件工程能力 安全可信：安全产业的基石，从产品，解决方案到合作生态的全面可信 国内首发云端AI，威胁检出效率提升40倍，日处理百万恶意样本 场景：企业态势感知平台获取AI检测模型 高质量样本难以 获取 检测模型难以适 应各行各业 AI检测模型由云端安 全中心训练并分发 挑战：高质量AI检测模型依赖高质量样本；检测模型难以适应不同具体场景 AS IS 基于联邦学习算法的自进化检测模型 AI检测模型实验室检出高 实际应用环境检出低 TO BE AI检测模型 依赖云端的定期推送 EAL4+级认证 2016年 华为下一代防火墙 成为Gartner MQ挑战者 2017年 2018年 华为发布HiSec安全解决方案 构建全网主动防御体系 2019年 • 再获NSS Labs推荐级 • 2019H1 FW+UTM中国区市场占有率第一 • 连续3年入选2019 Gartner MQ挑战者 • 华为发布AI防火墙白皮书 • 发布全系列HiSecEngine AIFW产品

年⼯作经验，技术x管理x商业创新 专家 前⽂思海辉 副总裁 英国威尔⼠⼤学 计算机硕⼠ 中国⾸批EXIN认证数字化转型官（DTO） ⾹港⼤学中国商业学院、上海⾼级⾦融学院 客座讲师 AI赋能商业创新 挑战与机遇 ⽣成式AI企业智能增效五步法®介绍 结合案例分析 Q&A 基础概念 AI 是最⼴泛的概念，涵盖所有智能技术。AI技术应⽤于各种场景，如语⾳识 别、图像识别、机器⼈控制等。 ⽣成式AI（GenAI） 输出结果符合组织专⻔的业务特点。 3. 利⽤Agent，⾃动化达成指定的⽬ 标，⽽不需要过多的⼈⼯参与。 4. 职业/⻆⾊：【我是⼀名投资经理，专注于制定策略以最⼤化投资组合价值并降低市场⻛险。】 当前项⽬/挑战：【我⽬前致⼒于多元化投资和管理资产以获得最佳回报。】 具体兴趣：【我有兴趣了解最新的市场趋势并根据客⼾⽬标做出明智的决策。】 价值观和原则：【我优先考虑⻛险评估、多样化以及使投资决策与客⼾⽬标保持⼀致。】 回答格式：【简洁的段落传达关键的⻅解和建议。】 语⽓：【专业且信息丰富的语⽓最为合适。】 细节层⾯：【深⼊阐释投资策略和市场趋势。】 建议类型：【就投资组合多样化、⻛险管理和潜在投资机会提供建议。】 问题类型：【⽤⼀些挑战我的假设并⿎励我对投资决策进⾏批判性思考的问题来提⽰我。】 制衡：【在提供⻅解之前，核实与财务数据和市场趋势相关的事实。】 资源参考：【引⽤信誉良好的投资研究和市场分析来源。】 批判性思维⽔平：【运⽤批判性思维评估不同投资策略的利弊。】