练效能优化策略、双维度评价体系、 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 全球算力爆发式增长。在英伟达 GPU 随着架构的不断演进及算力的成倍增长，于 AI 大模型训练中得到广泛运用的同时，为了满足 CSP 客户更高 性能和更好功能的需求， 定制化芯片 ASIC 的需求持续提升，牧本钟摆从标准化逐渐摆向定制化。与之相应的算力基础设施持续建设和升级，促使国内外云服务商 资本开支持续高速增长，带 来 AI 服务器市场规模大幅提升，预计到 AI 服务器渗透率提升低于预期、 AI 监管政策收紧。 DeepSeek 重塑开源大模型生态， AI 应用爆发持续推升算力 需求 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 Deep Seek 发展突 飞猛进 ，领跑开源大模型技术 与生态 A I 应用爆发在 即 ，算力 需求持续攀升 ， 关注 AS IC 及服务器产 业链 风险提示 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 02

2025年中国ESG领域的最佳企业实践。报告的 核心研究对象是企业的ESG实践和成果，旨在 通过系统梳理中国企业在环境（E）、社会（S） 和公司治理（G）方面的创新实践、落地成效与 治理经验，为行业树立可持续发展标杆。 通过遴选和发布ESG最佳实践案例，激励企业 采取更具社会责任的创新行动。促进ESG理念 在各行业的深入融合与协同发展，助力企业从 被动合规向主动价值创造转型。系统展示中国 企业在绿色转型、社会责任和公司治理方面的 斯特沙利文（北京）咨询有限公司，数据均采 用四舍五入。 报告指出，随着“双碳”目标的推进，中国企业的可持续发 展实践正发生系统性变革。上市公司ESG报告披露率显著上 升，尤其是在国资委的政策推动下，央企控股上市公司的 ESG报告披露已基本实现全覆盖。中国的ESG政策正从单 一领域向体系化发展，监管机构逐步将可持续性纳入强制性 披露要求，并引入“双重重要性”原则，使ESG报告与财务 报告同等重要。资本市场对ESG披露的重视程度日益加深。 本次研究将全景梳理并权威呈现中国ESG领域最具代表性的创新实 践、落地成效与治理经验，系统展示中国企业在绿色转型、社会责任、 公司治理等方面的领先能力与实践成果。 通过遴选和发布ESG最佳实践案例，评选旨在树立可持续发展标杆 企业，激励责任创新行动，推动ESG在各行业的深入融合与协同发 展，助力中国企业在全球ESG评价体系中的影响力提升。 研究时间计划 课题立项：2025年7月 市场研究及行业专家交流：2025年7-8月

执行概要 65 行业洞察：趋势与案例 10 GDII 概览 120 宏观洞察： 迈向可持续数智经济之路 目录 序言 01 执行概要 07 GDII 概览 10 国家数智化发展表现 20 国家洞察：关键发现、挑战与机遇 29 行业洞察：趋势与案例 65 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 120 行动建议 128 附录 131 序言 量化数智化发展进程 量化数智化发展进程 当今世界，正经历一场以人工智能为核心驱动力的 深刻变革。新一轮科技革命正在重塑全球经济格 局，并持续为数字经济的发展注入强劲动能。据预 测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 3.7%。随着 全球超过 70 个国家和地区陆续推出人工智能相关 战略，全面智能化已不再只是一道“可选项”，而 是关乎国家未来竞争力的“必答题”。 其流通与利用效率直接关乎国家竞争力 ；以网络、 计算、存储、人工智能和能源为代表的数智化技 术，构成了关键的新型生产工具，推动数据转化为 知识、赋能产业升级 ；高素质的 ICT 人才，则为数 字经济的持续创新注入了根本动力。积极的 ICT 产 业政策也在激发市场活力、培育数字生态方面发挥 着不可替代的作用。 汪 涛 01 全球数智化指数（GDII）2025 基于上述理念，GDII 构建了一套覆盖

定义战略 • 界定产品与项目、应用的区 别 • 定位打造开放的医疗数字化 生态 破题思路 构建工作流程 • 融合医疗行业规范， 采用敏捷 开发与交付模式 • 定期回顾和展望，不断总结经 验，持续优化工作方式 确定混合云原生架构 • 积 极 拥 抱 新 技 术 如 微 前 端 、 DevSecOps等。 • 构建混合云架构，平衡多场景 部署需求。 提升新团队的凝聚力 • 建立共同的团队目标和工 注重交付一次性成果。而数字化转型则需要持续迭代优化的产品思维。 • 数字化转型的本质之一,就是将数字化工作的主要形式从项目转变为产品,打造生态系统。 核心实践 – 推动持续发展 项目(Project) vs. 产品(Product) • 项目更加注重一次性的交付，解决某一具体问题或达成特定目标，完成后即结束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) 一次性交付 持续输出客户价值 交付为重点 全生命周期运营 固定范围 迭代 规划驱动 数据驱动 Why What How www.top100summit.com • 传统上,数字建设以项目方式推进,注重交付一次性成果。而数字化转型则需要持续迭代优化的产品思维。 • 数字化转型的本质之一,就是将数字化工作的主要形式从项目转变为产品,打造生态系统。 核心实践 – 推动持续发展 项目(Project)

展、可演进的混合解决方案，特别是要将符号和非符号知识（如用于决策的感官信息和模型）结合 起来。在开发智能系统时，我们需要在系统设计的正确性和运行阶段的韧性之间实现平衡，并通过 定期或针对性的更新，实现系统的持续演进。 此外，系统验证目前正从理性主义向经验主义转变。传统的基于模型的技术虽能保证高可靠 性，但由于系统固有的复杂性和异构性，已不再适用。我们需要超越当前随机测试和仿真的方法， 开发更严格的验 管理网络，让智能成为能源的神经系统”这一 趋势，点明了智能世界发展的一个关键约束与使能条件。未来无处不在的智能体及其承载的海量算 力，其运行必须以可持续的能源为基础。将智能技术融入能源网络的管理与调度，构建一个如同神 经系统般灵敏、高效、自适应的能源互联网，是实现智能世界可持续发展的物理基石。这体现了系 统思维中不同层级（能源、计算、智能）之间深度耦合与协同的必要性。 最后，我想强调，迈向 2035 年的 更加注重原始创新与底层技术的贡献，推动建立开放、协同、包容的技术发展生态。 《智能世界 2035》为我们提供了宝贵的思想碰撞和战略思考的起点。它激励我们以更为系统、 辩证的思维去理解并塑造未来，共同迎接一个以人为本、人机共生、绿色可持续的智能新纪元。 中国科学院院士 北京航空航天大学教授 人工智能学院院长 随着智能世界 2035 的到来，人类进入关键历史时刻。数字认知和物理世界相互融合，具身智 能应运而生，重塑着我们星球

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228.9ZB，����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1

体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证； 5. 运维与支持：提 供长期的技术支持与系统优化服务，确保智能体的持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 智能体将成为企业数字化转 型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 开发者需要具备跨学科知识。 - 可扩展性差：现有解决方案往往针 对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。 - 维护成本高： 智能体系统在部署后需要持续优化和更新，缺乏统一的开发框架会 增加维护难度。 基于上述背景，DeepSeek 智能体开发通用方案通过整合先进 技术与行业最佳实践，提供了以下核心价值： 1. 模块化设计：将 智能体功 发复杂性。 2. 跨领域适配：提供通用接口和标准协议，确保智能体能够无缝集 成到不同业务场景中。 3. 高效开发工具：内置自动化测试和部署 工具，缩短开发周期，提升开发效率。 4. 持续优化支持：通过数 据驱动的方式，实时监控智能体性能并提供优化建议，降低维护成 本。 通过这一方案，企业能够显著降低智能体开发的技术门槛，缩 短产品上市时间，同时确保系统的高可用性和可扩展性。例如，在

1 使用培训..................................................................................156 7.4.2 持续支持机制...........................................................................158 8. 案例研究与成功实例... 3 成功因素分析....................................................................................167 9. 持续改进与未来展望................................................................................169 9.1 AI 模型的迭代升级 大模型带来的产业变革。这不仅意味着生产方式的转 变，更是管理理念与组织结构的创新。因此，为了实现这一目标， 钢铁公司应积极探索 AI 大模型与自身业务的融合路径，推动技术 落地与应用，以便在日益激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续 发展。 1.1 钢铁行业现状 当前，钢铁行业正处于向数字化、智能化转型的关键时期，面 临着诸多挑战和机遇。在全球经济波动和资源环境压力的双重影响 下，钢铁行业的生产效率、资源利用率和环境影响等方面亟需优

们提供了宝贵的理论指导和实践参考，相信在产业界的共同努力下，超节点将不断成熟完善，为人 工智能的持续突破和广泛应用奠定坚实的算力基础。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授 郑纬民 序言 1 超节点发展报告 03 大模型正以不可逆转之势为全球计算领域带来跨越式变革。从生成式 AI 到 Agentic AI 再到 Physical AI，大模型持续提升解决复杂问题的能力，并向物理世界延伸。大模型技术及能力演进， 驱动 AI 算力第二平面的坚实基础，并通过软硬件开源开放，建立生态兼容、共建共享的昇腾 AI 生态。在 基础硬件层面，昇腾持续引领技术架构，打造领先产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基础软件层面，通过一套架构满足不同代际产品的持续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位 共同开展研究，编制《超节点发展报告》。报告以 “需求—技术—应用—展望”

2022 年 报&2023 一季报总结：建筑央企 基本面行稳致远，继续坚定推荐 “一带一路&中特估”行情》 2023-05-03 《【兴证建筑】Q1 建筑板块基金 重仓持股分析：建筑重仓持股占 比环比持续提升，中字头央企加 仓最多》2023-04-24 ＃emailAuthor＃ 分析师： 孟杰 mengjie@xyzq.com.cn S0190513080002 童彤 设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 年由 9.64%上升至 2022 年的 10.65%，4 年仅提升 1.01pct，龙头市占率较低且提升缓慢。地域特征明显， 人效提升难度大，设计企业管理半径有限，企业难以持续扩大规模。 ⚫ AI+设计现状：目前主要应用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶 段应用相对较少。设计行业中部分上市公司已开始布局 BIM 与人工智能， 开展工程数字化设计等多方面业务。AI 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质 的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头企业异地业务增速有望提高。AI 的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行 业集中度。 ⚫ 投资建议：设计行业需求增速放缓，设计人员成本高、信息化程度低的背 景下，政策持续落地推进工程数字化设计，AI 有望解决设计行业多痛点，