已经成为拉动中国GDP增长的火车头。 如何有效利用信息技术提升城市管理水平以跟上快速增长的城市化，进而引导、推动中国 进入信息社会，成为城市管理者的当务之急。建立智慧的城市将是城市信息化的终极目标和 战略方向，以此作为城市管理瓶颈的突破口将带来未来城市的全新面貌，推进城市和谐发展。 城市产业优化升级的核心是城市经济智慧的提升 • 金融危机引发劳动密集型经济增长方式遭遇巨大挑战 从2007年花旗、美林、瑞银等全球著名金 治疗能力有局限和大医院不能转诊的问题，使得“小病进社区、大病进医院、康复回社区”成为 现实，但是，没有标准化的医疗用语，一切似乎又成为了“水中月，镜中花”，遥不可及。 “语义化数据库”突破医疗现代化瓶颈 近几年，医疗问题比较集中在服务质量，其中突出的表现是就医难。医疗资源分布不均衡，人们 都想上大医院，社区医院没有人去。结果造成，一方面大医院人满为患、一号难求，另一方面社区 医院资源闲置。解 供应链网络优化平台，计算车辆行驶路径，优化配载计划，发现储量提升空间，实现更满车 载货物运输，降低每个分销中心库存，用更少分销中心支持更多最终客户。同时，在梳理物流 和供应链流程中，利用碳足迹追踪技术，分析碳路径，分辨二氧化碳瓶颈点，根据根源分析和因果 关系研究结果，优化供应链和物流环境，使体系更加清洁。绿色供应链优化方案，从供应商的 供应商、客户的客户、触及整个价值链所有环节，使这家物流公司每年运输成本降低23%，

由于产品生命周期相对较短且产品贬值率较高，去库存成为服饰时尚企业的核心痛点。在利用数字化提升自身运营能力 的过程中，企业面临多重挑战，具体如下： 1.4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 1）技术与应用瓶颈：三维虚拟试衣、参数化版型数据库等 前沿技术存在研发与应用差距，国内技术成熟度与国际水 平仍有明显差距。服装非标品特性导致技术标准化困难， 数字化研发企业缺乏对服装工艺和人体工程的专业理解。 库存水平，以减少过剩库存和缺货风险。 2）库存成本管理 通过业务中台的成本管理系统，对库存成本进行核算和分析，涵盖直接成本（采购成本、生产成本）、间接成本（仓储费用、运 输费用）等方面的管理。通过成本分析，识别成本瓶颈和优化机会，降低库存成本。建立库存盈亏管理机制，对盈亏情况进行 记录和分析。 同时，建立库存盈亏管理机制，对盈亏情况进行详细记录和深入分析，及时发现库存盈亏的原因和影响因素，采取相应的措 施进 满足多平台个性化履约场景。 3.业财融合精细化：引入自动化对账平台，提升财务对账效率；搭建灵活报表体系，实现多维度数据分析。 ·技术目标实现 4.分布式架构升级：通过分布式架构设计解决海量数据瓶颈，提升系统性能，应对高并发场景。 5.弹性化部署管理：采用容器化部署模式，实现资源弹性伸缩，提高资源利用率，灵活应对业务量波动。 6.开放平台赋能创新：百胜开放平台赋能客户自研能力，促进技术复用与创新，支撑业务长期拓展需求。

3D 模型、3D 动画，和 3D 交互等）是 VR/AR 核 心之一，目前各个领域的 3D 内容尚需要大量人工进行制作，而且对制作人员的门槛要 求相对较高，因而产能较低，这是制约相关行业发展的一大瓶颈。而 AI 则有望一定程 度上实现 3D 内容制作的自动化，替代部分重复劳动，并提升制作效率。目前 AIGC 在 文本、图片、音乐等内容生成领域已经体现出了强大的生产能力，与 AI 生成文字、图 应用推广不及预期。AI 技术在应用推广的过程可能面临数据质量、资源限 制和技术能力等因素的制约，导致相关企业的 AI 应用存在推广进度不及预期的风险。 2、AI 技术发展低于预期导致应用面狭窄：AI 技术发展遭遇瓶颈，可能导致诸多场 景的大规模落地缺乏技术可行性。 免责及评级说明部分 免责声明 东吴证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。 本研

alibaba.com 交通智库商务合作： 对体表导致的局部拥堵，通行能力导 致的区域用堵，出行结构不合理导致 的城市拥堵，提供一体化解决方案 通过30+项评价指标，快速扫描不同 场景下城市堵点和资源瓶颈；为城市 交通管理部门诊断交通问题，评估交 通改善措施提供量化的数据支撑。 精细化分类城市交通拥堵场景，与交 通管理者、专业机构和交通“医 生”，共同对交通问题进行诊断 评 明镜政府版 更多交通

上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度， GPT-3 训练至少需要 3.2T

失问题；同 时地图以自车为中心坐标系构建，更好的统一了感知和预测的框架。（2）决策层：过去的 决策算法基于一条条事先设定的 rule-based 的规则，在不同场景下触发行为准则，因此难 以解决长尾瓶颈问题。特斯拉决策算法采用交互搜索模型，机器可以自主预测周围环境个 体的交互轨迹，并对每一种交互带来的风险进行评估，最终分步决定采取何种策略，让车 辆实现更快、更灵活、更拟人的决策行为。（3）控制层：由于汽车的自由度较低，自动驾

据处理中间件。通过基于语义缓存的数据处理中间件，实现旅游行 业应用级的高性能处理。通过中间件系统以全局模式向用户提供透 明的信息查询服务。采用并行处理技术，在多用户、大数据容量环 境中,中间件响应延迟成为系统新的瓶颈。目前提高系统响应能力的 主要方法是缓冲和预取技术。基于语义缓存的数据处理中间件将分 散在旅游景区，关联酒店、旅行社、旅游企业等在内的旅游信息资 源通过 Internet 形成的网格连接,向用户透明地提供信息和数据资源