微电网企业 �项目 投资方 用户 国家电网 政府 电力交易 机构 环境交易 机构 交易服务 交易服务 金融机构 科研机构 技术支持 资金支持 融资支持 政策支持 政策支持 项目土 地、屋顶 等资源合 作机制 资金支持 补贴 科研经费 电量流 资金流 功能流 图 2.1：微电网的利益相关者及其关系图 17 青岛市微电网发展研究—基于典型示范项目的调查 （5）其他利益相关者 微电网的利益相关者还包括电力交易机构、金融机构、科研机构、环境权益交易机 构等。但是就目前而言，青岛市微电网示范项目的利益相关者主要是金融机构和科研机 构。金融机构主要诉求是为绿色信贷找到相对理想投资标的，展示金融机构推进绿色转 型的负责任的良好形象；对于国有商业银行，还有完成上级银行下达的绿色信贷的任务； 科研机构是为微电网提供技术支撑，通过解决项目实施中的技术难题，提高研究团队解 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。 四是优化营商环境，提振

电子病例。当语义化电子档案普及到所有医疗机构，会产生一个巨大的关于疾病症状和诊断 的数据库，通过一个具有强大运算能力且操作方便的系统平台展示给临床科研人员，帮助 智慧的城市在中国突破 41 他们提高处理复杂运算和数据分析能力，加速科研过程。 现代信息技术实践焕发国学新面貌 IBM目前所有解决方案的思路都是和卫生局三甲医院碰出来，是面对医院，甚至是医院加 卫生局的，合作模式是先直 现代化及与其它医学理论的融合，加速 科研。然而中医药临床科研一体化平台是多门新兴学科在信息技术研究和医学创新方法论 上的重叠，其中一些重要的技术挑战需要跨学科的合作与探索，如：中医术语体系的形式化 表达、临床标准术语集与书写术语集的映射与整合和大规模术语加工平台及术语服务发布； 中医临床信息内容和组织的信息建模、形式化知识表示、临床自然语言处理、科研数据的抽取 与转换和非结构化信息处理； ，以及 由于各类数据挖掘和机器学习算法的可用性、有效性及效率的不同，需要寻找适合中医学特点的 知识发现框架并对知识建模；其中涉及的相关技术还包括分布式科研数据采集与共享网络架构、 海量病历数据的存储技术、异构数据整合、数据服务发布，中医科研数据共享中的数据安全等。 智慧的城市在中国突破 43 IBM为广东省中医院在临床信息管理、基础数据应用方面，引入开放标准框架下的信息整合 技术

通、航空物流、应急救援、基础设施建设、智慧城 市运营管理 AI 巡检、环境监测、等领域打造标杆性应用场景，开展创新示范应用，打造一批标杆示范项目， 形成一批可复制可推广的典型案例。鼓励企业和科研机构加强技术研发和创新，加快推动技术成果形成示范 效应 。聚焦低空经济领域，为相关技术成果所有者打造或提供创新应用场景，对成功实现落地转化的，每 个 项目按前期研发投入 30% 给予最高额度不超过 巡查、城市防洪、城市消防 、 城市治安 、血液运输 、国土测绘 、 电力巡线 、水务监测 、环境监测等社会公共治理服务场景中的应用。 3. 发展生态：支持低空经济领域企事业单位、协会、高校院所、科研单位在合肥举办国际性、全国性展览和低 空经济产业专业类展览 、消费展等各类活动； 支持企业成立低空经济产业联盟、行业协会等，搭建沟通政府 、 企业 、市场的桥梁纽带。 4. 开通商业化常态化飞行航线： 施建设， 并鼓励向社会开放共享 。 国际先进技术应用推进中心（合肥）将组建低空飞行服务管理机构， 为 低 空飞行提供专业性 、公益性服务。 3. 要求合肥市相关部门应当协同企业、高等院校、科研机构等， 围绕电池、适航、系统等关键技术领域开展 技 术攻关， 支持低空经济产业领域高水平科技创新平台建设。 应用场景： 1. 市发展和改革部门统筹推动载客低空飞行场景应用； 2. 市交通运输部门统筹推动载货低空飞行场景应用；

造、汽车电子等产业领域，还深入研究新制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网 +” 等新兴领域。 近二十余年来，中商产业研究院积累了一批长期合作的优质客户，主要包括国内外 500 强企业、各级地方政府、科研院所、 金融投行等，逐步建立起稳固的市场地位。未来，中商产业研究院将继续以前瞻性的战略视野和严谨的专业化服务，引领中 国产业咨询的创新发展。以产业咨询力量助力中国经济变革创新，推动中国新时代的产业转型升级，使中国经济不断跃升世

智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  城市数据运营 依靠全面开放数据，建立城市数据实验室与城市数据研究院等 措施，整合各智慧城市系统数据，以数据挖掘、分析、研发和 运营为中心，推进商业应用、政策研究和科研创新的集成示 范。 国际案例： Spatial Information Design Lab • 所属学校： Columbia University • 所属学科：建筑、规划、建筑保护 • 研 是由北京西城区和北京清华同衡规划设计研究 院共同创建的城市数据研究应用开发平台。 实验室整合了西城区的详细社会、经济、人 口、空间等数据，在限定空间内向学术研究机 构、学者、数据研发机构免费提供数据资源和 计算设备进行各种科研活动和应用开发。 愿景 • 在符合中国数据管理、保密相关法律法规的情况下实 现城市数据的挖掘、运用与开发，优化城市运营，促 进城市数据应用的市场研发。 • 打破数据在机构、部门间的隔阂，通过一个统一的数

整 合到ChatGPT 中，从而支持文生图功能。2024年1月，OpenAI正式上线应用商店 GPT Store， 当时用户已经创建超过 300 万个 GPTs，主要的 GPTs 涵盖图像生成、写作、科研、编程/ 软件开发、教育、生产力工具和生活七大类别。GPT Store 取代了此前的插件商店（2024 年 3 月关闭），用户不仅可以在平台上分享自己创建的 GPTs，还可以从其他人那里获取各 种 GPTs，形成丰富的 万。大语言模型方面，通义开源了参数规模横跨 5 亿到 1100 亿的八款模型：小尺寸模型参 数量涵盖 0.5B、1.8B、4B、7B、14B，可便捷地在手机、PC 等端侧设备部署；大尺寸模 型如 72B、110B 能够支持企业级和科研级的应用；中等尺寸模型如 32B 则在性能、效率和 内存占用之间找到最具性价比的平衡点。此外，通义还开源了视觉理解模型 Qwen-VL、音 频理解模型 Qwen-Audio、代码模型 CodeQwen1

设计，统筹推进。结合园区发展实际情况，秉承需求导向、平台先 行原则，分阶段、有重点地推进建设。 2. 政府引导、市场驱动 充分利用自治区和鄂尔多斯市政府政策，同时发挥市场作用， 以园区为主体，调动科研院所、企业等社会多方力量参与智慧园区 建设、运营和管理等工作。 3. 数据驱动、整合共享 全面整合园区内各系统信息资源，打破数据孤岛，畅通共享渠 道，实现数据的充分归集、按需求共享，实现互联互通，发挥数据