点路口拓展至城市全域，车端根据商用/乘用及前装/后装分类进行装配。此 外，路侧/云端应持续优化感知、计算和体验：1）在城市关键路口增配感知 设备及边缘计算设备；2）打造兼具低时延和安全性的统一云控平台。根据 中国汽车工程学会等预测，到 2030 年我国车路云一体化产业将突破 2.5 万 亿元，其中路侧产值可达 4174 亿元，2026E-2030E 路侧产值 CAGR 达 80%。 地方试点陆续起步，关注整体方案商及领先终端/模组/MEC 整 20 个首批试点城市名 录已发布。我国希望通过试点打造可全国推广的解决方案，产业即将进入集中建设期，未 来车路云建设将聚焦于提升智能路侧基础设施覆盖率和车载终端装配率“两率”。根据中国 汽车工程学会等预测，到 2030 年我国车路云一体化产业将突破 2.5 万亿元，其中路侧基础 设施板块增速最快，该板块产值可达 4174 亿元，2026E-2030E 产值 CAGR 达 80%。我们 看好具备 明的车+智慧的路+融合的云”为基础架构，以高精地图、导航定位为支撑，融合信息安全、 大数据、AI 等关键技术，是未来交通实现高等级自动驾驶的重要路径。 图表1： 车路云一体化要素构成 资料来源：中国汽车工程学会等《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》（2024 年 2 月），华泰研究 车路云一体化系统由“三横”网联车、路侧基础设施、云控平台 + “两纵”相关支撑平台、 通信网五大部分组成：

规划和自然资源行业应对 DeepSeek 浪潮的思考 中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会 广州市基础地理信息中心 何正国 一 DS 影响千行百业 二 大模型技术原理 三 四横三纵应对路径 四 未来展望与思考 目录页 CONTENTS PAGE 一、 DeepSeek 影响千行百 业 1. 接入 DeepSeek 热 潮 2. 对千行百业的影响 它就会 得到一个“奖励”信号（比如数值为正的奖励分数），意味着这个动作是朝着目标 （学会走路）前进的好行为；要是它摔倒了或者动作很不协调，就会得到一个“惩 罚”信号（比如数值为负的分数）。机器人基于这些奖励和惩罚的反馈，不断调整自 己的动作，尝试不同的变化。经过多次尝试和调整，它逐渐学会保持平衡、协调动作， 最终能够成功地行走。 3.4 、强化学习阶 段 1. 智才筑基——

着训练步数的增长，模型的thinking response length 逐 渐增加（对应着 test-time computation increasing） ➢ Aha moment: 自然学会增加更多的推理时间，反思评价先前步骤、探索其他方法 RL驱动下自然涌现 Long-CoT 能力 “Aha”Moment 11 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero 训练步数的增长，模型的thinking response length 逐渐增加 (test-time computation increasing) ➢ DeepSeek-R1-Zero 自主涌现学会重新评测原来的方法、反思和主动探索其他的路径 ➢ 多阶段训练下的冷启动让RL训练更加稳定，避免初期不稳定、加速收敛、提升思维链可读性 ➢ 未来后训练的重心会逐步倾向于RL，但是少量训练用于SFT可能还是必须的 A* 也是 Structure, 人为加入 Inductive Bias 强求LLM按照人为的结构化先验进行思 考可能会限制模型的能力； ➢ 不通过额外的Structure, 模型自身是否可以学会思考： ➢ Algorithm Distillation: 将RL的 Training History 序列直接 建模到语言模型中，学习到Data-Efficient RL 算法 ➢ Stream

） ： 生成阶梯式管理规 则 （如学习成就兑换自由时间） 在 A I 时代， 家长的职责已经从“知识提供者 ”逐渐转向“过程引导者 ”。这意味着家长不仅要帮助孩子获取 知识， 更要引导他们学会独立思考， 掌握高效的学习方法， 最终培养出适应未来的能力和韧性 。 家长如何转变角色？ 误区类型 具体表现案例 负面影响 解决策略 1. 过度放手 家长将数学辅导完全交给 DeepSeek ， 从而提供更个性化的教育 方案 。 思维 深度 鼓励孩子使用 AI 工具进行 深入思考和探索，培养他 们的批判性思维和解决问 题的能力 。 提示 词 家长需要学会如何用简单 明了的语言向 AI 提出问题 或请求帮助，例如“如何 帮助孩子提高数学成 绩？ ”。 追问 逻辑 如果 AI 的回答不够详细 ， 家长可以继续追问， 进度跟踪与反馈 场景七： 如何绘制家庭图表？ 导入代码生成 可视化图表 将表格转化 成代码形式 收集数据制 作表格 将复杂问题分解成子问题与 A I 合作解决 培养孩子解决问题的能力， 让他们学会将复杂问题分解成更小 、 更易管理的子问题 。 问题： 假设孩子写作文很吃力， 每次都无从下笔， 语句 也不通顺， 我们可以将这个复杂问题分解成以下子问题，

调需512张910B。大量客户无支持微调的算力。单 任务算力消耗与百亿级参数模型不在同一量级 • DS 最惊艳的R1版，一次推理多在10-20秒，更适合 代码、数学、复杂规划等场景，很难响应B端高实时 业务应用场景 • 让DS高效学会私域知识，尚未明显突破，利用DS 蒸馏得 到百亿参数模型，对于从头预训练模型优势还有待观测 -29- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -30- 认识大模型的局限性 token的算力和时间消耗 * token数  用户可感知的结果：DeepSeek投入大量算力提供服务，仍然频 繁出现“服务器繁忙”；硅基流动等部署DeepSeek模型服务的第 三方厂商亦无法有效承接流量 l 建议3：学会接受大模型的输出速度，效果越好的模型，速度可能越慢 -33- 认识大模型的局限性：知识实时更新能力差 n 实时知识更新  必要性：引入新知识，保证与时俱进  大模型参数量大，知识更新速度慢，无法实时将最新

这被普遍认为 是量子力学的 开端。 量子版图灵机 概念提出：保 罗·贝尼奥夫首 次提出了量子 版的图灵机概 念，为量子计 算奠定了理论 基础。 量子计算的概 念提出：理查 德·费曼在“计 算物理学会议” 上提出使用量 子计算机模拟 量子现象的想 法，开启了人 们对量子计算 的兴趣。 通用量子计算机 的概念提出：戴 维·多伊奇提出 “通用量子计算 机”概念，能够 模拟任何物理过 程，是量子计算

学者，Journal of International Business Studies 等 国 际 A 级 期 刊 编 委， 同 时 兼 任 复 旦 大学企业人力资源研究所所长，中国社会心理学会理事，国际学术组织 International Association of Chinese Management Research（IACMR） 女 性学者发展委员会联席主席。 寄语：AI 时代的旧范式转变为新范式教育。人的 思维方式，包括人和机器的关系发生了巨大的改变。人工智能的技术培养，可 以覆盖到各个年龄段的学生，帮助他们建立起相应的素养与思维方式。 现任北京绿洲星辰教育科技有限公司 CEO，中国计算机学会（CCF）计算机应 用专委会执行委员。曾先后担任中国惠普有限公司全球服务部高级经理、惠普 IT 管理学院特约讲师、文思海辉技术有限公司集团副总裁兼首席信息官、ATA 公司副总裁。 于历濛先生 International Association of Chinese Management Research（IACMR, 中国管理研究国际学会）和 Academy of Management(AOM, 美国管理学会 )，国内的中国社会心理学会，上海市社会科学界联合会， 上海管理教育学会等；以及国际一流期刊如 Journal of International Business Studies, Journal

理的智慧 化、数字化和现代化，促进税收政策的创新和完善；面对行业，助力 税务行业实现自动化、智能化以及创新化的数据处理、分析以及预测； 面向企业，助力企业高效、合规地完成税务规划工作。让大模型学会 税务专家的税务专业知识及实操逻辑，实现从数字化到智能化跨越， 加速数字中国发展。

仓储物流 1.2.1 政策东风至之催化应用落地 8 资料来源：中华人民共和国工业和信息化部，中国政府网，北京市人民政府，上海市人民政府，深圳市人民政府，湖北省人民政府，山东省人民政府，中国机械工程学会，华西证券研究所  日本政府出台的《机器人新战略》在2022年投入 了超过9.305亿美元，包括将成为下一代人工智能 和机器人核心的集成技术；  韩国政府出台的《第三版智能机器人发展计划》， 智能制造方面，人形机器人更能适应现有的为人准备的生产环境，还具备更强的通用性，可与工业机器人形成互补。宝马在美国斯帕坦堡工厂试点部署了 Figure 01；小鹏自研的Iron被用于组装小鹏P7+汽车的部分组件；特斯拉Optimus在工厂学会了分装电池单元，还能从故障中自主恢复；优必选工业人形 机器人Walker S被用于蔚来汽车制造工厂进行门锁质检、安全带检测、车灯盖板质检、贴车标等工作。 机器人市场规模（亿美元） Optimus分装电池单元 的物品，并对外界做出自主反应。Optimus展示出了聊天、倒饮料、猜 拳、比心、跳舞、唱歌等多组动作。 工业应用 2024年5月5日，Optimus官方发布了新demo视频，Optimus在特斯拉电池工 厂学会了分装电池单元，还能从故障中自主恢复。  Optimus技术进展成果：2024年10月11日，特斯拉在发布会上发布Optimus的最新训练成果，展示了其在自主行走、自动充电、物品 搬运以及爬楼梯

知和丰富的经验，突破传统的机房服务，努力 帮助友邦将业务扩展到云端。”刘立民表示， 勤达睿的“伙伴式共创”模式将会在友邦下一 阶段的数字化进程持续提供支持。 当然，对企业来说，在数字化转型的道路 上，更重要的是要学会快速失败。“如果大象 都开始跳舞的话，那么其它企业就一定要早早 进入竞争圈，建立好自己的基础能力，而且需 要进行很多次快速的迭代。”刘立民解释称，“在 迭代的过程中，如果失败了，你就快点失败， 就会快速产生业务价值，这样经过多轮迭代就 会形成比较强大的竞争力。” 这些是友邦在数字化探索中总结出来的经 验。当企业走到数字化中局，关注的重点就不 能仅仅停留在技术层面，而要从企业经营与管 理的角度，学会充分调动内部与外部的一切力 量，来强化自身的数字化运营能力，让精细化 的运营为业绩增长赋能，最终助力企业成为数 字化中场战事上的赢家。 “建立数据中台的主要作用是为了打通这些数据 孤岛，形成一个综合的数据池，让数据能够更好