积极为他们提供更快、更安全地实现这一目标的工 具。 我们的研究发现，77%的执行官认为，只有在建立在信 任基础之上时，才能解锁AI的真实益处。领导者必须通 过确保AI的准确性、可预测性、一致性和可追溯性，以 及负责任地使用AI，在客户和员工中建立对数字系统和 AI模型的信任。人们相信AI能够如预期和公正地运行— —超越任何技术方面——这是我们必须做对的一个基本 要素。 我们相信我们能够做到。我们将这个技术新时代视 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 充当品牌大使；并通过为机器人身体提供动力而在物理 世界中存在。当人工智能在组织中普及时，它使人们和 人工智能能够彼此发挥最佳状态。 卡吉克·纳赖恩 集团首席 执行官兼首席技术官 Julie 所打破。 今天的AI模型已经摆脱了过去深度但具体且线性的方法 ，并展示了前所未有的自主性—在他们如何学习、如何 处理任务以及最终能够做什么方面。他们将这种自主性 带到了工作中，75%的知识工作者报告使用生成人工智 能；在如何与技术互动方面，作为编码助手并通过扩展 语音助手功能；以及几乎在一切事物上，从机器人到汽 车，到医疗保健。 4,5,6,7,8,9,10 高度能效的高级人工智能 但是这是一个烟幕弹——大多数商业领袖都无法承受的

设备总价值 = 功能价值 + AI贡献价值 - 设备成本 基于AI的生态系统能从互联的传感器和控制器中提取更多信息，有可能使每个参与设备的价 值大幅超越其基本功能。然而，每个设备的AI贡献价值会因使用案例和解决方案规模而异， 所以AI并不能成为随意提高设备价格的理由。功能价值仍然设定了客户对成本的基本预期， 因此，开发盈利的AIoT设备的关键在于尽可能高效地添加AI功能和生态系统连接——而具有 第2页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 如需了解IoT设备特定AI使用案例的更多信息，请阅读Moor Insights & Strategy（MI&S） 恩智浦Matter系列第三篇论文《Matter for CE Product Manufacturers》（面向CE产品 流AIoT应用场景，而且除蜂窝网络和卫星网络外，所有无线网络都使用免授权无线电频谱。 让我们来一探究竟。 局域设备网络 以太网、Wi-Fi和低功耗蓝牙已融入我们的日常生活，无需过多介绍。Thread同样无处不在， 但大多数消费者可能已经习以为常。过去几年里，智能音箱等面向大众市场的设备已具备 Thread连接能力，许多新款智能手机也支持Thread，因此很多家庭其实已经在使用这项技 术了。以太网和Wi-F

方法 对人工智能加以应用。本报告介绍了含三个阶段的人工 智能价值框架，以帮助银行确定应优先开展的工作并相 应调整投资，从而充分发挥人工智能的潜力。 的受访者表示他们的员工正在迅速掌握 如何使用他们引入的人工智能工具/技术 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 打造智慧银行 阶段一 简介 85% © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） 表示在应用人工智能时面临以下挑战的银行占比 安全和数据隐私问题 38% 员工缺乏使用人工智能所需的技能或专业知识 33% 难以衡量投资回报 30% 道德风险 28% 数据孤岛 27% 各部门之间缺乏沟通和协调 26% 预算限制或投资不足 24% 缺乏领导层的支持和理解 23% 员工抵制变革及不愿使用人工智能工具 23% 法律/监管限制 23% 数据质量较差 22% 缺乏与领导层的沟通和共识 人工智能的应用可能使银行业面临独特的 信任风险，这意味着必须从一开始就实施 主动风险管理。银行必须应对数据隐私和 安全方面的挑战，以确保遵守金融法规， 同时保护敏感客户信息。消除算法偏见并 使用透明且可解释的人工智能技术，且这 些技术能够让监管机构、客户以及公司内 部人员充分信任，这对企业而言至关重 要。 为人工智能应用打造可持续的技术和 数据基础设施 数据是一项重要的战略资产，也是所有人

传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算力的路线不可持续，有待发现新范式“换道超车” DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 24 政企、创业者必读 DeepSeek是完美的颠覆式创新  技术创新——让过去做不到的事情可以做到  体验创新——让使用起来很难很复杂的东西变得很简单易用  市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到  商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 例：课后作业 仔细思考 政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律，加速了AGI发展 Alpha Zero时刻 • Alpha Go采用监督学习， 使用人类棋谱训练 • Alpha Zero采用强化学习， 自己跟自己对弈 ChatGPT时刻 • OpenAI ChatGPT大模型， 通过预训练方式，实现涌 现，理解人类语言和知识 • 诞生预训练Scaling

它们的快速和广泛传播往往超过了许多政府应对的能力。 《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 进一步落后？发展中国家如何利用人工智能实现可持续发展？ A 人工智能在技术前沿 B 利用人工智能提高生产力和工人赋权 C 准备抓住人工智能机遇 D 设计人工智能国家政策 E 全球合作，实现包容和平等地使用人工智能 引导人工智能走向共同繁荣 人工智能正在重塑 经济和社会——它 将推动可持续进步 还是加深现有不平 等？ 全球协作是确保人 工智能的益处惠及 每个人的关键，从 而将重点从技术转 移到人。 偏见的语料对于构建有效且值 得信赖的人工智能系统至关重要。 在少数国家显著集中研发。 5 三个关键杠杆点的协同效应可以加速人工智能进步。 图4 基础设施 算法以优化使用 关于计算能力 数据以优化使用 基础设施的 基础设施以实现 人工智能模型的运行与 应用 基础设施以支持 处理和存储 复杂数据集 人工智能 技能 数据 数据用于训练 人工智能模型 算法到 提取最多 从数据

具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（ SFT ）； 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； DeepSeek-R1 开创 RL 格式奖励 准确率奖励 Accuracy Rewards: 判断答案是否是正确的 格式奖励 Format Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 没有使用 Reward Model, 因为 ORM 和 PRM 等基于神经网络的都可能遭受 reward hacking 而 retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 挖掘激活 大规模 RL 起到了激活和发掘预训练阶段积累的知识和推理能力的作用 DeepSeek-V3 低成本（ 5,576,000 美元 ）带来惊艳效果 MoE 架构 671B 激活 37B \ 使用 Multi-head Latent Attention (MLA) 架构 DeepSeek-R1 技术剖析：背后的教师模型 DeepSeek-V3

访企业从����年、����年开始实施 多云策略，基本上都兼顾使用了公 有云和私有云环境；在云厂商的选 择上，被访企业平均拥有�个公有 云服务商，�个私有云服务商。 图� 企业云战略现状 来源：IDC，���� �% ��% ��% 仅使用单个云服务商 提供的私有云 仅使用单个云服务商 提供的公有云 多云、混合云 �� 针对企业云环境建设和使用经验的研究发现，企业在面对新的发展要求时，通常 强企业韧性，优化成本效益，提高资源利用率和效率，完善技术能力建设以及弹 性支持业务发展。 �� 企业在采用多云策略时发现，多云环境赋能企业跨越地理界限，强化企业面对变 局的适应力与恢复力，实现成本与效益的精细优化，以及资源使用的最大化与运 营效率的跃升；同时，多云环境通过促进技术体系的健全与升级，为企业的技术 创新之路铺设坚实基石，其提供的灵活性与扩展性极大增强了对业务动态变化的 支持，确保企业能够在瞬息万变的市场中敏捷前行。这一系列价值凸显了多云策 速切换至另一家云厂商的虚拟机服务中，从而保证业务不受单一云服务故障 的影响产生中断。 多云环境下提高资源利用率，促进成本效益最大化，增加企业运营智慧：一 些对运营质量、成本高度敏感的企业，可以在多云环境之间追求极致的综合 使用效率，从而在运营优化的过程中不断获得新的增量收益。例如某流媒体 服务企业，接入多家云服务商的服务后，可根据价格、质量的变化情况，做 实时的动态调整。这些云服务商之间的数据目前尚无法交互，但其所承载的

力模组可以完成一些遥控的走路、跑步、跳跃等基础性动作，二次开发部署潜力较弱，起售价均在10万元以内。宇树、众擎使用英特尔 Core i5及N97作为基础算力模组CPU，其中i5为成熟民用CPU而N97为一款低功耗移动处理器，专为轻量级计算和嵌入式场景设计。如果极客开发 者、院校培训、创业者等需要对机器人进行二次开发，则需使用高算力模组的高配版本，整机价格可能会有数倍的价差。目前，绝大部分厂 商的高算力模组主要还是基于英伟达Jetson GR00T 等多模态生成式 AI 模型。凭借 集成的功能安全处理器、高性能 CPU 集群和 100GB 以太网带宽，大大简化了设计和集成工 作。 Jetson Thor 波士顿动力 Atlas使用Jetson Thor 大脑能力 技术路线 03 Partone 12 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载,文档Id:654005,下载日期:2025-05-23 采用Diffusion Model作为目标函数来建模低层级动作的连 续分布。 Action Expert结构设计上与Latent Planner类似， 也是与VLM主干网络共享相同的Transformer结构，但使用 两套独立的FFN和Q/K/V/O投影矩阵，它通过Denoising Process（去噪过程）逐步回归动作序列。 Action Expert 动作专家 通过ViLLA创新性架构，在五种不同复杂度任务上测试

2021 年工业和信息 化部发布的《“十四五”信息通信行业发展规划》和《新型数据中心发展三年行动计划 （2021-2023 年）》鼓励提升绿电使用比例。2022 年国家发展改革委、国家能源局发 布的《“十四五”现代能源体系规划》进一步鼓励数据中心通过绿电交易使用可再生能 源。2023 年国家发展改革委、工业和信息化部等发布的《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》首次提出到 2025 年国家发展改革委、工业和信息 化部等发布的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》要求提升数据 中心能效水平，鼓励使用可再生能源。2024 年国家发展改革委、工业和信息化部等发 布的《数字化绿色化协同转型发展实施指南》推动数据中心采用智能化能源管理系统， 提升绿电使用比例，支持数据中心参与虚拟电厂等新型能源模式。地方政策也在逐步 提升碳排放指标要求。2021 年上海要求绿电占比≥10%，推动绿电交易； 目前，数据中心供配电系统解决方案主要为交流不间断电源（UPS）、高压直流电源（HVDC）、 巴拿马电源和固态变压器（SST）。 1） UPS 交流系统：数据中心最初使用 UPS 方案，且仍为当前最主流的供配电方案。为保 障可靠性，UPS 方案通常使用 N+1、2N、DR、RR 等供电架构，但是也不可避免地带 来冗余造成的低效率。根据台达的数据，当前 UPS 系统效率为 95.1%，全链路效率 86.6%。

增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 的企业优化了工作流程整合 近一半 (46%) 的企业提升了整体工作效率 优化用户体验 57% 53% 46% 34% 32% 29% 14% 加速企业决策,减少重复劳动 提升员工效率 工作流整合,方便使用多个程序 创新产品形式/业务价值 为员工创造定制化提升 优化员工工作体验 采用 AI 大模型给企业带来的价值 09 随着大语言模型从技术竞争向商业化的拓展，生成式 AI 的应用正逐步聚焦于满足具体行 算法与模型训练方面的技术挑战 了解市场和用户/客户需求，寻求 AI 应用场景方面... 算力基础设施能力不足 高技能人才团队短缺 伦理和社会层面的挑战，比如隐私、安全控制、... 法律和政策方面的挑战，如使用不同国家和地区... 商业模式不清晰，尚未形成商业化变现 43.6% 30.2% 29.5% 24.5% 24.3% 19.5% 16.7% 16.5% 14.5% 12.2%