全球数智化指数（GDII）2025 智能跃迁：GDII与数智经济未来 07 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 附录 131 序言 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”。 为协助各国更好地把握人工智能与数字经济发展机 遇，我们联合了来自经济学、社会科学及 ICT 产业 等多领域的专家学者，共同将原有的“全球数字化 指数（GDI）”升级为“全球数智化指数（GDII）”。 旨在度量全球各国数智化发展进程，为政策制定者 提供量化参考。 GDII 的理论根基源于古典经济学家让 - 巴蒂斯特 • 萨伊提出的“生产三要素”理论，即商品价值是由 土地，劳动、资本这三个要素共同创造的，每个要

数智化审计调研报告 本报告为中国内部审计协会与北京谷安天下科技有限公司联合撰写，报告中所有文字、 图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权 为原著者所有。任何组织和个人需要经原著者许可，方可以复制或传递本报告的全部或部 分内容，或将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，以及用于营利或用 于未经允许的其它用途。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共 华人民共 和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。未经授权或违法使用本报告内 容者应承担其行为引起的一切后果及法律责任，原著者将保留追究其法律责任的权利。 版权声明 版权声明 数智化审计调研报告 本报告中的行业数据是原著者通过市场调研、行业访谈及其他研究方法统计分析得来， 仅供参考。因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当 前报告。原著者以勤勉 负责。原著者不对因本报告资料全部或部分内容产生的，或因依赖本报告而引致的任何损 失承担任何责任，不对任何因本报告提供的资料不充分、不完整或未能提供特定资料产生 的任何损失承担任何责任。 免责声明 免责声明 数智化审计调研报告 第一章 调研背景简介 ....................................... 5 第二章 调研结果综述 ..........................

全国内部审计数智化转型发展研究报告 （2025） 中国内部审计协会 中国信息通信研究院 2025 年 12 月 目 录 前言.................................................................................................................................... .......................1 第一章 内部审计数智化转型背景与调研目的.................................................................................1 一、 转型背景：政策、技术与需求驱动下的必然选择............................................... 政策指引：指明内部审计数智化转型的发展方向.....................................................1 (二) 技术赋能：内部审计新质生产力的实现路径.............................................................. 2 (三) 需求主导：国家治理体系和治理能力现代化的迫切需求........

赋能央企数智化转型研究报告 ——迈向世界一流企业的智能引擎 2025 年 12 月 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 2 目录 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 ................................................. 4 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 ........ 4 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模 ................................................... 6 三、AI 赋能央企数智化转型发展趋势 ................................................... 8 第二章：AI 赋能央企数智化转型应用现状 ................ ...... 22 第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战 ............................................ 27 一、AI 赋能央企数智化转型路径 ........................................................ 27 二、AI 赋能央企数智化转型挑战 ....................

卷首语 2025年是《金融科技发展规划（2022-2025年）》的收官之年，标志着我国金融业数智化转型进入全面深化、 系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 年建成“数字金融强国”的路线图—— 以数据要素为关键生产资料，以算法算力为核心生产力，重构金融服务模式。 在数字经济纵深发展时代背景下，数据要素的市场化配置改革持续深化，以 DeepSeek 为代表的大语言 模型等人工智能技术迅猛发展，正在重构金融服务的底层逻辑。如何以数字化转型为核心驱动力，通过体制 机制创新、技术赋能和生态协同，不断做强“五篇大文章”？在人工智能、量子计算等颠覆性技术加速演进 的背景下 为促进金融创新的科技驱动与数据赋能，激发数字化转型新动能，探寻金融机构数智化发展的新路径、 新方法，金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动，在 2025 年的评选中，共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果，通过系统梳理行业领先的数字化转型路径，

全联新能源商会新能源AI专业委员会 朗新科技集团股份有限公司 2026年3月 AI驱动新能源产业智能化转型 目 录 CONTENTS 第一部分：洞察⸺新能源数智转型的特殊性与破局框架 结语 第二部分：锻造⸺能源AI技术基座：四大核心能力解构 �.� 转型深水区：破解系统“不确定性”，AI与新能源行业深度耦合 �.� 双轴驱动：业务智能升维与基座兼容赋能的协同演进 �.� 新能源调度智能：从集中命令到分布式协同 �.� 新能源市场智能：从经验交易到认知计算 �.� 新能源用户智能：从充电服务到能源生态 11 13 15 17 19 第四部分：新能源企业智能化转型的进阶路径 �.� 三阶段进阶模型 �.� 典型市场主体的差异化路径 �.� 朗新科技在转型中的角色 22 23 24 第五部分：面向未来的挑战与协同建议 �.� 趋势展望 能源是人类社会发展的基石，也是应对气候变化的关键领域。在“双碳” 目标引领下，中国新能源产业正经历一场深刻变革：风电、光伏装机规模跃 居世界首位，新型储能、电动汽车、虚拟电厂等新业态蓬勃发展，电力市场 化改革全面深化。这场变革以新能源发展为核心驱动力，正在重塑从发电、 输配、交易到消费的全产业链条。 然而，变革伴随挑战。高比例新能源并网带来的波动性、海量分布式资 源的协同难题、复杂市场环境下的决策困境，正驱动产业寻求新的技术路

项目编号： 智慧医疗数字化场景 DeepSeek AI 大模 型智算一体机 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景与目标.............. ..................................................................................24 2.2.1 操作系统与虚拟化技术..............................................................25 2.2.2 数据中心管理软件.................. 项目概述 随着医疗行业的数字化转型，医疗机构对高效、智能化计算资 源的需求日益增长。为了满足这一需求，本项目提出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。

2024/09/DTPT —————————— 收稿日期：2024-07-11 0 前言 人 工 智 能 聊 天 机 器 人 ChatGPT、AI 编 程 工 具 GitHub CoPilot、图像生成系统 Stable Diffusion、视频生 成系统 Sora 等生成式人工智能（Generative AI，Gen- AI）应用和工具产品的出现，为文本创建、图像视频生 成、代码生成以及研发流程等工作带来了全新的智能 借更强的学习能力、更高的精准度以及更强的泛化能 力，正在成为人工智能技术发展的焦点。随着大模型 的快速成熟，其参数规模呈百万倍增长，随之而来的 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 关键词： 人工智能；智算中心；基础设施；建设思路 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.012 文章编号：1007-3043（2024）09-0068-06 中图分类号：TN915.5 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加