2025 年 5 月版 构 建 地 球 上 第 三 种 交 通 生 态 编写说明 2016 年和 2023 年，通用航空和低空经济先后被明确为战略性新兴产业。二十届三中全会再次明确提出，“ 发 展通用航空和低空经济” 。 为贯彻落实党中央做出的重大决策部署， 2023 年底以来各地争先恐后出台了 一系列 促进低空经济高质量发展的政策文件， 确定指导思想和发展目标， 推动在全市开展低空应急通讯 、消防灭火 、巡查投送 、医疗救护等领域应用示范， 推进 救 援航空器的常态化备勤、救援人才的专业化培养。加快构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系，实现 快速响应 。加快推进房山通用航空装备应急救援创新应用试点， 打造城市航空应急救援运行基地。 2. 航空物流： 在延庆 、平谷 、密云 、房山等有条件的区推动常态化低空物流配送应用， 并拓展到京津冀重 点 地区 。开发干支末航空物流配送航线， 提升低空产业技术创新能力；强化低空安全监管服务；构筑低空制造产业链竞争力；加速低空基础设施和服 务保障； 培育低空全场景示范应用。 应用场景： 1. 加强航空应急救援能力建设 。结合房山区航空应急救援发展需求， 加快推进房山通用航空装备应急救援 创 新应用试点建设 。打造城市航空应急救援运行基地， 构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系。 2. 开展“平 、急 、战”航空物流配送示范应用 。聚焦支线 、末端物流配送需求，

DeepSeek 发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态， DeepSeek 模型已成为全球现象级模型。 DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， AGI(Artificial General Intelligence ，通用人工智能 ) 的创新型科技公司，专注于开发先进 的大语言模型和相关技术。 DeepSeek 由知名量化资管巨头幻方量化创立，幻方量化创始人梁文峰在量化投资和高性能计算领域具有深厚的背景和丰富的经验。 l 2024 年 5 月， DeepSeek-V2 发布，成为全球最强开源通用 MoE 模型。 DeepSeek 独创 Attention 正式上线 ， 展现了 o1 没有 公开的完整思考过程。 DeepSeek VL 发 布 ， 作 为 自 然语言到多模态初探。 DeepSeek V2 发 布 ， 成 为 全 球最强开源通用 MoE 模 型。 DeepSeek Math 发 布 ， 7 B 模 型逼近 GPT-4 的数学能 力。 DeepSeek- V 3 发 布 ， 性 能 对齐海外领军闭源模 型。

14% ；据前瞻产业研究院 数据，中国 AI 芯片市场规模预计由 2019 年的 122 亿元增长至 2024 年的 785 亿元，对应 CAGR 达 45.11% 。 AI 芯片中 由于 GPU 通用型强，满足深度学习大量计算 的需求，因此 GPU 在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 司股价呈现大幅度反弹；截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。回顾历史， 1999 年，公司发明了图形处理器，定义了 现代计算机图形学 ； 2006 年，公司推出用于通用 GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 资料来源：金十数据，国信证券经济研究所整理 表：不同技术架构 AI 芯片比较 种类 定制化程度 可编辑性 算力 价格 优点 缺点 应用场景 GPU 通用型 不可编辑 中 高 通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。

本标准。 GB 12899 手持式金属探测器通用技术规范 GB 15208.1 微剂量X射线安全检查设备 第1部分：通用技术要求 GB 15210 通过式金属探测门通用技术规范 GB/T 17095 室内空气中可吸入颗粒物卫生标准 GB/T 18883 室内空气质量标准 GB/T 20271 信息安全技术 信息系统通用安全技术要求 GB 20815 视频安防监控数字录像设备 视频安防监控数字录像设备 GB/T 22185 体育场馆公共安全通用要求 GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 22240 信息安全技术 网络安全等级保护定级指南 GB/T 25058 信息安全技术 网络安全等级保护实施指南 GB/T 28181 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求 GB/T 31132 入侵报警系统 无线(射频)设备互联技术要求 32581 入侵和紧急报警系统技术要求 GB/T 34311 体育场所开放条件与技术要求 总则 GB/T 35319 物联网 系统接口要求 GB/T 36326 信息技术 云计算 云服务运营通用要求 GB/T 37732 信息技术 云计算 云存储系统服务接口功能 GB/T 37741 信息技术 云计算 云服务交付要求 GB/T 37950 信息安全技术 桌面云安全技术要求 GB

技术驱动服务 满足更多中小企业对在线运营、 数据采集等数字化需求，中小企业 的零售商们可按自身需求独立组 合功能模块 通用SaaS供应商的出现是为了 围绕某些特定功能提供经济实惠 的数字化解决方案，如对小商家很 有吸引力的仓储管理系统 受已有ERP系统的限制，大型本 地零售商采用通用SaaS和ERP混 合的方式来实现数字化管理的不 同功能 围绕供应侧的 初步数字化探索 强调计划性管理并 开始构建数字化供 从会员管理向会员运营转型 将行业层面的技术与业务相结 合，快速部署迭代，基于订阅服务 的收费方式节省了中小企业的 IT 支出 功能模块覆盖范围有限，数据未 能相互整合链接 有效改善了消费者的购物体验 同时管理 通用SaaS和ERP系统 不仅增加了管理的复杂性，还会导 致数据输出的不一致。此外，线上 和线下销售渠道之间的运营集成 度低 提供全方位的数字化解决方案， 同时保留低成本和易于部署的优 势 结合订阅和抽佣的收费方式，与 整体向数字化发展 ERP及通用SaaS 传统IT服务 零售云服务 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 数字化转型在零售行业的演变历程反映了技术演进与商业模式创新的深度融合， 其主要分为三个阶段：早期以IT技术为核心的线下经营管理阶段，中期以ERP及 通用SaaS驱动的整合管理

芯片产业是高技术壁垒行业，目前 主要由英伟达垄断，我国与海外市场差距较为明显，短板突出且需要时间成本投入；算 法层存在一定机会，但由于模型的训练是一项长回报周期、高资金投入的工作，最终市 场将呈现马太效应，会由少数大厂具备通用大模型能力，并朝着基础设施的方向演化。 电子硬件作为承载应用的终端载体，在各类创新应用发展的推动下，将迎来需求的增长。 图8：2023 年中国 AIGC 产业应用图谱 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 可以为任何图像或者视频中的任何物体生产 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过 的物体和图像类型。SAM 足够通用，可以涵盖广泛的场景，并且可以在新的图像领域 上即开即用，无需额外的训练。SAM 模型将为 AIGC 应用打开新的应用空间。通过研 究和数据集共享，Meta 希望进一步加速对图像分割以及更通用图像与视频理解的研究。 Meta 预计，与专门为一组固定任务训练的系统相比，基于 prompt 工程等技术的可组合 工程等技术的可组合 系统设计将支持更广泛的应用。SAM 可以成为 AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。 图23：Meta SAM 可以实现图像切割 图24：SAM 的应用场景 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 从应用场景丰富和生态完善角度看，AI 与 VR/AR 技术的融合，将进一步丰富虚拟

观点#3：隐私保护需求推动办公用 PC AI 化 23 年 3 月，微软推出面向 Office 的 Microsoft 365 Copilot 以来，以办公助 手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等通用办公软件， 以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、功 能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之一。24 年 5 月，微软推出 终端如何解决大模型痛点：隐私保护（AI PC）。23 年 3 月，微软推出面向 Office 的 Microsoft 365 Copilot 以来，以办公助手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等 通用办公软件，以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、 功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之 一。24 年 5 月，微软推出 成本的下降和苹果较大的优质用户基数，模型 API 成本或持续下降，并推动应用加速 普及，AI 手机渗透率有望持续提升，形成正向循环。 感 知 思 考 行 动 PC 智能手机 智能电动车 ARVR 机器人 通用智能 交 互 系 统 硬 件 形 态 相 关 公 司 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 5 电子 回顾 2024 年至今股价表现，受益于 AI

间维度，引入“公共交通与小汽车高峰出行时间比、平均候车时间”；便捷 维度，引入“平均步行距离、平均换乘系数”，构成公共交通幸福六宫格，对城市公共交通运行水平进行综合评价。 • 该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用）；同时，采用 TOPSIS正负理想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市指标与理想值之间的接 所有 城市中最小。重庆市、合肥市的候车时长分别为超大城市、特大城市的最优。 注：指标基于各城市核心区内、实时数据质量较高的公交线路计算得到。高峰期平均候车时长，计算方法参考TCRP165报告中国际通用的方法。 城市高峰期地面公交平均候车时长 8.3 7.9 6.87 0 5 10 15 20 25 重庆市 成都市 深圳市 上海市 北京市 广州市 武汉市 杭州市 。高德运用城市交通诊 断评价模型“交通健康指数”综合性评价方法，全面刻画城市交通运行状况。该指数由六项交通运行指标组成，对城市进行全方位立体 化运行健康评价分析。 • 交通健康指数算法沿用国际通用的信息熵方法确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济及学术领域报告中已经普遍应用）， 并采用TOPSIS正负理想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市六宫格指标与理想值之间的接近程度，值越接近1，表示评价对象

CNN（卷积神经网络）为核心，机器视觉和自然 语言处理快速发展的时期，暴涨的数据量伴随搜集、清洗、标注整个过程的成本 增加，且单一领域的数据集和模型形成孤岛，每个领域和应用的优化都是割裂的， 难以形成“通用”。 AI 2.0 时代的特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型， 并在各个应用领域将其专业化。具体来说有三个特点：1）对于拥有的超级海量的 数据，无需进行人工标注，即进行自监督学习；2）基础模型规模非常大，参数规 该 系 统 由 LLM 作 为 控 制 器 和 许 多 来 自 HuggingFace Hub 的 AI 模型作为协作执行者组成，该系统让 LLM 充当控制器来管 理现有的 AI 模型，使用语言作为通用接口来调用外部模型，解决实际任务。 图27：钢铁侠和 Jarvis 图28：微软亚洲研究院的 Jarvis 项目 资料来源：漫威，国信证券经济研究所整理 资料来源：《HuggingGPT: Solving ChatGPT 支持联网和 70 多种第三方插件，覆盖购物、餐饮、旅行、天气、运算、翻译、分 析数据等多种功能。ChatGPT Plugin 的发布为智能助理的出现提供了条件，让语 言成为各大模型交互的通用接口。尽管目前尚处于初期，效果不尽如人意，但通 过人类语言指挥 ChatGPT 帮自己与各种应用交互仍是令人兴奋的尝试。 随之而出现的，则是用户和 App 提供方的担忧。App 公司普遍担忧 GPT4

参展联系：18676385933 6 欢迎扫码 联系 应用 赋能 连接 管理 平台 IaaS层采用分布式跨域一体化联通云 设备 资费 账单 账户 通信 能力开放 通用能力 5G运营专区 专网产品 创新产品 通用管理能力 业务使能 灵活计费 规则引擎 国际漫游 场景化能力 智能故障诊 断 eSIM运营 PSM节电 管理 智能连接能力 增值服务订阅 行业报表订购 服务运营能力 左右，在硬件毛利下降时候，谁能承载新的利润点？ 从 Ring 的动作，我们可以清楚的看到那就是 AI。 大部分方案商是没有 AI 能力，更多是与 AI 厂商合作，目前进展不顺， 主要还是通用 AI 算法芯片厂商已经自带，方案商直接适配就可以使用， 因为芯片厂商没有收费，所以目前很多方案商也没有收费，更多的作为附 加值或者增加云存转化率的方式，因为大部分方案商在 AI 上目前还没有 托强大且丰富的中国智造，为广大海外家庭 DIY 打造万物智联的全屋智能家庭安全系统，让全球 消费者能快捷便利的享受到 AIoT 带来的全新智能 体验。 腾讯云与智慧产业群生态合作客户总监 孟凡圣： 腾讯云以通用 AI 技术赋能视觉物联网，通过云计 算和智能算法，打造高效、安全的视觉 IoT 平台， 助力智慧城市、工业检测和家庭安防等领域，推 动万物互联，实现“智见未来”。 360 智慧生活集团