进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化 技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社 区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治 理问题的集聚和离散状态。 第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的 职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、 高效地回应群 政务热线办理工作的第一步便是精准识别辖区并进行派单，这一环节依赖对 地理位置信息的准确把握，来电人所在地址或者被诉主体所在地址将直接决定工 单要发往的承办单位。 第一，全面准确把握诉求地理信息难度较大。一是由于市域地理信息庞大， 每个接线员所了解的市域地理与行政区划知识有限，在实际服务过程中需要花费 大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置核对以后，接线员通常还要借助地图工具检索来 电人所在行政区划，再结合自己对各承办单位职能分工的理解，将工单派发到具 体的承办单位。因行政区划调整、承办单位职能交叉等多种因素影响，这个过程 并不能完全保证工单的精准派发，依然会经常出现工单打回的情况，这不仅会耽 误来电人诉求办理的时间，也可能引起政务热线与承办单位之间的矛盾。

进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化 技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社 区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治 理问题的集聚和离散状态。 第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的 职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、 高效地回应群 政务热线办理工作的第一步便是精准识别辖区并进行派单，这一环节依赖对 地理位置信息的准确把握，来电人所在地址或者被诉主体所在地址将直接决定工 单要发往的承办单位。 第一，全面准确把握诉求地理信息难度较大。一是由于市域地理信息庞大， 每个接线员所了解的市域地理与行政区划知识有限，在实际服务过程中需要花费 大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置核对以后，接线员通常还要借助地图工具检索来 电人所在行政区划，再结合自己对各承办单位职能分工的理解，将工单派发到具 体的承办单位。因行政区划调整、承办单位职能交叉等多种因素影响，这个过程 并不能完全保证工单的精准派发，依然会经常出现工单打回的情况，这不仅会耽 误来电人诉求办理的时间，也可能引起政务热线与承办单位之间的矛盾。

需求不断提升。一线及环一线城市凭借经济 发达、数字经济活跃的优势，对算力资源的需求更为突出，且由于资源与能耗限制，这些地区的算力中心服务资源或将率先面临供不应求的局面。算 力中心定制批发业务在不同地理区域的供需格局存在一定差异，为行业参与者带来了多元化的市场机遇与挑战。 ➢ 以环京地区为典型，得益于AI训练需求的持续增长，行业下游需求迅速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 发展的战略思路，其 算力中心供给主要在北京中心城市外的郊区、廊坊、张家口以及天 津武清区等地。北京受土地资源、电力成本等因素的制约，算力中 心供给收紧，主要提供高质量、低能耗的算力中心。 ✓ 廊坊地理位置优越，交通便利，核心网络节点布局，是承接北京需 求外移的理想之地；首先承接了北京外溢的部委、互联网大厂、公 有云等大规模算力需求。 ✓ 张家口拥有丰富的风能、太阳能等绿色能源资源，不断加强与京津 批复资源规模受限，不符合头部客户定制集约化需求而使得周边市场兴起。 • 苏州市的IDC规模稳居次席。下辖市如昆山、太仓、常熟等地，成为了上 海溢出定制化IDC资源的首选承接地，这些地区凭借优越的地理位置和灵 活的定制服务，满足了市场的多元化需求。 • 南通市则以迅猛之势崛起，特别是得益于阿里巴巴等大型企业的自建项目， 进一步推动了市场繁荣，位列第三。 • 张家港则正积极布局IDC项目，预示着未来市场的进一步扩张。

力指的是一系列 的能力，具备这些能力的个人能够批判性地评估 AI 技 术，与 AI 进行有效的沟通和协作，并且可以在工作和其 他场景中将 AI 作为工具来使用。 提升员工的 AI 力，能够帮助员工更好地理解和利用 AI 技术，在工作中获得更好的表现，提升组织生产力。 组织需跟上对人才的培养，确 保人才与 AI 更好地互动与协 作，从而提升个体与组织的 生产力。 什么是 AI 力？ 智商 的基本原理和能力边界，还可以敏捷、高效 地与 AI 互动和协作，利用 AI 解决问题，交付有价值的业务结果。 研究表明，在人机协同的工作场景中，具备高 AI 力的个体能够显著提升工作效率和质 量。 他们能够更好地理解 AI 的优势和局限性，更有效地利用 AI 工具完成任务，并从 AI的输出中获得更深入的洞察。 基于对 AI 赋能人才发展领域的深刻洞察，UMU 推出了创新性的 AI 力测评工具。这套 系统通过科学的量化指标，全面评估企业员工的

Reserved. 20  特斯拉通过其FSD系统，坚定推行端到端（End-to-End）的纯视觉自动驾驶路线。其对传统意义上的高 精地图依赖较小。但即便如此，‘地图’或者说‘类地图’的环境理解与地理空间信息，在其FSD系统 中依然扮演着重要角色，尤其是在其本土化落地的过程中。 纯视觉为主：HW4.0高分辨率 ISP图像处理器增强感知能力 BEV+占用网络： • 统一鸟瞰视角三维空间表征 统的偏好和能力。同时，地图提供 的环境要素（如道路结构、限速、 交通规则等）需高度准确，以支持 FSD系统的环境理解和合规行驶。 数据安全与合规的挑战 敏感性： 自动驾驶数据（包含精 确地理位置、环境图像等）的采集 和使用在中国受到严格监管。 合作影响： 与本土图商的合作是 特斯拉在中国合规运营FSD功能。 如：百度工程师入驻，协助特斯拉 将车道标记、交通信号灯等数据嵌 入FSD

企业最认可的多云效益依次为：促进业务跨区域拓展并提升本地化服务能力，增 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 争激烈的商业环境中，多云策略为企业提供了至关重要的全球化竞争优势。 尤其对于那些致力于提供全球化服务的企业来说，多云环境不仅是一种必要 的选择，更是提升其全球部署效能的关键途径。它帮助企业跨越地理边界， 根据各地不同的市场需求和法规要求，灵活选择并整合最适合的云服务资 源，实现快速而高效的分布式部署。同时，多云架构保障了企业在各重点区 域提供贴近本地需求、高效率且具有高价值的定制化服务，真正意义上实现 应用场景（如自动驾驶、金融交易等），数据处理的及时性至关重要，靠近 模型的应用可以更快地做出决策，可提升智能化应用的用户体验。 资源利用效率提升：将计算任务放置在数据存储位置附近，甚至将应用与模 型部署在同一地理位置或同一云区域内，可使计算资源直接访问和处理数 据，无需经过复杂的网络路由，避免了远程调用带来的额外开销，显著提升 资源利用效率，同时也更容易实现负载均衡，确保资源得到均匀分配； 数据一致性

关系的能力。 3、多模态融合与交互： 除了传统数据，融入能源场景的图像、视频等多模态数据，如利用卫星图像分析能源设施分布、利用监控 视频识别能源设备状态，结合文本数据，能让DeepSeek更全面地理解能源场景中的复杂逻辑。 4、模拟与仿真结合：将DeepSeek与能源系统模拟软件集成，利用模拟软件对能源系统的物理过程进行精确模拟，DeepSeek基于模拟 结果进行逻辑分析和决策优化，如在

提升资源利用和算力碳效水平。持续开展国家绿色数据 中心建设，鼓励企业加强绿色设计，加快高能效、低碳排的算 网存设备部署，推动软硬件协同联动节能。支持液冷、储能等 新技术应用，探索利用海洋、山洞等地理条件建设自然冷源数 据中心，优化算力设施电能利用效率、水资源利用效率、碳利 用效率，提升算力碳效水平。 2. 引导市场应用绿色低碳算力。积极引入绿色能源，鼓励 算力中心采用源网荷储等技术，支持与风电、光伏等可再生能

人形机器人通过对环境信息的分析和处理，理解并识别出环境中 的物体、场景及它们之间的关系，从而做出合理的决策和行动。随着 深度学习等人工智能技术的不断发展，人形机器人在场景理解方面也 取得了显著进步，能够更准确地理解复杂的场景信息。多模态数据融 合技术也提高了人形机器人对环境信息的感知和处理能力，使其能够 更准确地判断环境中的情况。但目前的融合以图像、文本和语音为主， 对于感知信息的运用却局限于一类信息解决一类问题，缺乏对多模态 指令去控制机器人的运动与操作，同时再将机器人的视觉、力觉、触 觉等各种感觉反馈给人，实现人与机器人的深度耦合。多模态人机交 互将听觉、视觉、力觉、嗅觉，以及红外、激光、温度等多种模态的 感知信息进行融合，更加准确地理解人、物体和场景，进而能更加自 然地交互。在多模态交互中，自然语言处理技术起到了至关重要的作 用。通过自然语言处理技术，机器人可以理解人类的自然语言指令， 并进行相应的回应和操作。除了基本的语言交互外，业界正在研究情 提高了生产线 的适应性和柔性，满足了多样化产品需求。 77 该案例不仅验证了人形机器人在动态工业流水线中的实际可行性， 还为其他企业提供了可以借鉴的具体解决方案。通过该应用，企业能 够更好地理解和应用机器人技术，推动工业生产的自动化进程，降低 对人工劳动力的依赖，从而在提高产能的同时降低生产成本。此外， 该成功案例也加速了机器人产业的工业化进程，推动了工业自动化技 术的普及和发展。

难。展望未来，60% 的政府领导者认为冲击 的发生频率可能会增加，70% 的受访者认为 冲击的强度和影响将会增加。 18 这迫使企业 领导者评估其组织的数据存放地点，并重新 思考组织的运营方式及地理位置。2024 年， 86% 的受访高管表示其选址战略受到了地缘 政治的干扰，预计在 2026 年这一比例将上 升到 93%。 确定企业关键资源和技术所在的选址战略也 受到了 AI 革命的影响。企业正在寻找有效扩