践 D2A （Direct-to-avatar，直接面向用户虚拟形象）新兴商业模式，构 建“人、物、场、事件”耦合共生的元宇宙营销体系。（责任 单位：省商务厅、省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省市 场监管局） 2.推动“元文娱”融合发展。推动元宇宙与浙江特色文化元 素创新融合发展，探索游戏、电影等“元”系社交新模式，打 造融合型、分享型和沉浸型数字内容与服务。加快开发 AR 实 景导览、VR 推进研发并实施元宇宙监管技术体系。建立元宇宙行业标准和 规范，强化元宇宙平台主体行业监管，加强伦理制约，谨防投 机炒作。建立容错机制和包容审慎监管机制，营造鼓励创新的 市场准入环境和监管环境。（责任单位：省委网信办、省司法 厅、省市场监管局、省发展改革委、省科技厅、省经信厅、省 大数据局） 2.强化“元数据”开发利用。推进国家数据基础制度先试先 行，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、 安全认证等数据 交易场景建设。培育具有全球影响力的“浙江数商”，推进数据 要素与传统生产要素有机结合，构建活跃繁荣的元宇宙数据产 业生态。（责任单位：省发展改革委、省大数据局、省委网信 办、省经信厅、省科技厅、省市场监管局） 3.推动“元社区”全球开源。布局一批海外技术转移网络节 点和国际创新合作中心，构建全球化元宇宙创新孵化网络。加 快研制用户身份、数字资产、社交关系、应用 API 等通用标准 和

施工质量和进度得不到保障 管理人员精力有限， 无法全方位检查、监管 缺乏主动对接政府监管的 方式和手段 痛点分析 - 建筑工地监管难、问题 智慧工地快速发展，但仍面临低效、碎片化等诸多问题 客户体验 建筑某省市场规模 2010 2012 2013 2015 2016 2018 2020 40 ZB 50 ZB 76 ZB 98 亿 132 亿 158.1 亿 178 亿 220 亿 体验差 功能没有统一规范，同名不同用 每个厂商专做一块，碎片化严重 众多厂商无序竞争，同质化严重 没有行业平台服务，服务界面散 建筑业“大而不强”，信息化上升空间广阔 智慧工地快速增长， 20 某省市场规模将达 120 亿 全国上百万个工地，均自行选购，独立安装，资源利用重复低效 单个工地预算有限，选择空间小，变更成本高 技术更新越来越快，有些项目刚安装完即已经落后 智慧工地的内容和服务对象 PC 门户 手机 app/ 小程序 智能大屏 智慧工地中台 技术中台 接入管理 设备管理 应用使能 数据管理 数据中台 业务中台 AI 原子算法库 AI 某省市 音视频管理 边缘设备管理 一体化 资源层 安全设备 网络交换机 UPS 制冷系统 服务器 共享存储空间 AI 算力单元 物联网平台 AI 云平台 智慧工地驾驶舱 应用管理 应用订购

科学预测、智能决策 全面在线、基本移动 被动采集、离线收集 一数多源、相互隔离 条块建设、各自为政 信息汇聚、分析展示 初步在线、部分移动 1 个统一数字化工作平 台 1 套省市县三级协同工 作机制 1 总目标 4 项任务 “ 1161” 水管理平台是水利数字化转型的重要抓手 数据采集 数据共享 业务系统 平台功能 工作模式 水管理平台总体设计 内容可选 水利核心业务梳理 水资源保障 河湖库保护 水灾害防御 3 大主 业 3 大支撑 水发展规划 水事务监管 水政务协同 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 省市县各级水利应用打通用户体系 ，破解多系统、 多账户、 多密码的尴尬局面 ，实现一处认证、 全网漫游 全行业水利应用的移动端、 PC 端入口分别集成到同一个工 作门户 ，破解系统林立、 端 43 个和移动端 25 个模块整合开发 ，目前主要面 向省级用户 ，以新建大屏、整合已建系统为主 ；也包括水资源管理、 标准化监管、 公 文交换等 20 个涉及市、 县用户的应用 ，已实现省市县三级按权限分级使用。 水管理平台建设 进展成效（ 1161 ） ：六大核心业务应 用 已印发 ： 1 个平台总体方案 1 个数据规范总方 案 1 个工作部署 已编制试点下发 ：

..........................72 7.5 省教育厅：智能招生咨询..............................................74 7.6 省市场监督管理局：智能监管......................................76 7.7 省政府办公厅：智能公文处理............................. 整合优质的人工智能资源，为政务数据的高效利用和 智能应用提供强有力的支撑。通过统一部署通用大模 型，面向 面向 13 个省试点部门（省纪委监委、省政 府办公厅、省发展改革委、省生态环境厅、省民政厅、 省市场监督管理局、省教育厅、省公安厅、省高级人 民法院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、 省数据局）的 40 个场景提供服务，推动政务服务向 智能化、精准化、高效化方向转型升级，提升政务服 计等功能，确保数据安全；智能应用开发平台要为各 部门提供便捷的开发工具和环境，支持快速构建各类 智能应用。 1.3.2 试点部门 本项目的试点部门包括省纪委监委、省政府办公 厅、省发展改革委、省生态环境厅、省民政厅、省市 场监督管理局、省教育厅、省公安厅、省高级人民法 院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、省数 据和政务服务局等 13 个部门。这些部门涵盖了纪检 监察、行政审批、生态环境、司法审判、医疗卫生、

热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 模型， 打造“学文件、读数据、出观点、快呈现”的高效 直领域大模型，模型在查数据、问知识、做推理、快分析等 经济领域任务中都表现良好。 广东政数局 ”粤经济“平台 n 经济运行大模型落地北京发改委、广东政数局等多省市项目 -23- 大模型赋能公安智能化 n 联通数智公司联合北京联通等打造元景公安大模型，在北京西城、安徽省厅等多省市视侦智能化升级项目试点应用  在北京西城区公安局试点，提供以特征搜特征的大模型视觉分析能力，解决小模型无法识 别的复杂场景  7月

去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 算力，行动快的省份，已经推出了自己的基建方案。 部分省市规划的智算规模总量，超过了全国的计划目标。“高质量发展行动计划” 明确指出，到2025年，中国数据中心的算力规模超过300 EFLOPS，其中智能算 力占比达到 35%，即 105 EFLOPS 应用与产业实际需求来部署。中国信通院《中国算力发展指数白皮书 2023》曾 评估了截至 2022 年中国各省份算力规模指数与算力应用指数，正对应着上述两 大因素，一定程度上可以代表 2030 年本地推理在各省市的分布占比。 如果东数西算能及时推进，训练需求与其他不需要在本地完成的推理需求，将 大体平均分配至绿电资源较丰富的中西部地区，主要是内蒙古、贵州、甘肃、 宁夏、成渝等五大枢纽。它们需要积极满足京津冀、长三角与珠港澳的算力需求。 去绿电发电量的一半，京津冀占到三分之一。这也是电动汽车与数字化工业对 绿电需求迅速攀升的地区。而云南、新疆、青海绿电规模预计在 2030 年将大幅 提升，但目前暂无承担算力枢纽核心任务的规划。 到 2030 年，中国至少有 9 个省市，处于清洁电力资源与智能算力经济相对匹配 的状态（右上，第一象限）。其中，内蒙古、宁夏、贵州、甘肃等中西部算力枢纽， 尽管本地推理需求较低，但承担了较重的“东数西算”的任务；四川属于成渝 算力

去年底，中国提出了《算力基础设施高质量发展行动计划》与《深入实施“东 数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》。全国各地都在摸底 算力，行动快的省份，已经推出了自己的基建方案。 部分省市规划的智算规模总量，超过了全国的计划目标。“高质量发展行动计 划”明确指出，到 2025 年，中国数据中心的算力规模超过 300 EFLOPS，其 中智能算力占比达到 35%，即 105 EFLOPS。而“八大算力枢纽节点”中的京 应用与产业实际需求来部署。中国信通院《中国算力发展指数白皮书 2023》曾 评估了截至 2022 年中国各省份算力规模指数与算力应用指数，正对应着上述 两大因素，一定程度上可以代表 2030 年本地推理在各省市的分布占比。 如果东数西算能及时推进，训练需求与其他不需要在本地完成的推理需求，将 大体平均分配至绿电资源较丰富的中西部地区，主要是内蒙古、贵州、甘肃、 宁夏、成渝等五大枢纽。它们需要积极满足京津冀、长三角与珠港澳的算力需求。 去绿电发电量的一半，京津冀占到三分之一。这也是电动汽车与数字化工业对 绿电需求迅速攀升的地区。而云南、新疆、青海绿电规模预计在 2030 年将大 幅提升，但目前暂无承担算力枢纽核心任务的规划。 到 2030 年，中国至少有 9 个省市，处于清洁电力资源与智能算力经济相对匹 配的状态（右上，第一象限）。其中，内蒙古、宁夏、贵州、甘肃等中西部算 力枢纽，尽管本地推理需求较低，但承担了较重的“东数西算”的任务；四川 属于成渝算力

国土空间基础信息平台解决方案 03 目 录 0 2 0 1 26 Huawei Confidential 统一形成“一张底图” 以三调成果为基础，整合规划编制所需的数据和信息，形成坐标一致一张底图；②各省市县应整合形成本辖区范围内的 一张底图，逐级汇交至自然资源部，形成全国一张底图。 建设完善国土空间基础信息平台 省、市、县抓紧建设国土空间基础信息平台 ，并与国家级平台对接；实现纵向联通 空间规划等数据，以及社会经济数据和互联网数据，逐步构建覆盖陆地和海洋、地上和地下的统一自然资源“一张图” 数据 资源体系，及时更新自然资源各类数据，不断提高“一张图”数据的准确性和时效性。 各省市下一步工作安排 1 3 2 33 Huawei Confidential Huawei Inside ：无处不在的连接 + 数字平台 + 无所不及的智能 软件开发平台 连续 16

Confidential 27 关于开展国土空间规划“一张图”建设和现状评估工作的通知（38号文） 工作内容和要求 统一形成“一张底图” 以三调成果为基础，整合规划编制所需的数据和信息，形成坐标一致一张底图；②各省市县应整合形成本辖区范围内的 一张底图，逐级汇交至自然资源部，形成全国一张底图。 建设完善国土空间基础信息平台 省、市、县抓紧建设国土空间基础信息平台 ，并与国家级平台对接；实现纵向联通 ，同时推进与其他相关部门信息平 “一张图”实施监督 云基础设施（边缘） 空间基础信息平台 统筹建设 资源托管 “一张图”实施监督 云基础设施（托管） 空间基础信息平台 Huawei Confidential 33 各省市下一步工作安排 1 2 3 按照统一数据标准、空间参考和分类体系，在原有“一张图”数据资源的基础上，集成整合第三次全国土地调查、国 土空间规划等数据，以及社会经济数据和互联网数据，逐步构建

及各种智能解决方案。 智能软件研发企业显现出鲜明的地域集聚特性，高度集中于特定区域并形成集群效应。 截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件百强企业高度集中于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京、广东、浙江稳居前 三，分别坐拥37家、14家、12家入选企业。在城市维度上，这些企业广泛分布于全国25个省会及经济发达城市。尤为突出的是，百强 企业主要扎根于京津冀、长三角、珠三角