驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 高精地图主导 高精几何+语义 - 依赖高精度传感器 - L3/L4 早期探索 - 成本高/更新难 轻地图兴起 Light Map / SD Pro - 平衡成本与功能 - 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度 融合 - 地图成为在线先验 与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 核心特征（动态演变中） 智驾地图形态演进示意图 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo

和全光交叉、SRv6、网络切片、灵活以太网、光业务单元等技 术应用，实现网络传输智能高效、灵活敏捷、按需随选。 4. 探索算力协同调度机制。推动以云服务方式整合算力资 源，充分发挥云计算资源弹性调度优势。鼓励各方探索打造多 层次算力调度架构体系，建设可满足各类创新主体开展多元异 构算力调度、应用、研发、验证的平台环境。依托国家新型互 联网交换中心、骨干直联点等设施，促进多方算力互联互通。 算网城市标杆。四是实施“算力强基揭榜挂帅”，突破一批标 志性技术产品和方案，加速新技术、新产品落地应用。 （三）强化存力高效灵活保障 1. 加速存力技术研发应用。围绕全闪存、蓝光存储、硬件 高密、数据缩减、编码算法、芯片卸载、多协议数据互通等技 术，推动先进存储创新发展。鼓励先进存储技术的部署应用， 实现存储闪存化升级，进一步提升我国全闪存技术竞争力。 2. 持续提升存储产业能力。鼓励存储产品制造企业持续提 升关键存 要求，加快部署工业边缘数据中心，推动算力赋能智能检测、 故障分析、人机协作等技术迭代，不断提升不同工业场景业务 处理能力。面向原材料、装备制造、消费品、电子信息等领域， 围绕工业生产种类特性多、生产时间长、质量要求高等特点， 以及安全污染隐患大、智能化水平低等难点，瞄准高端化智能 化绿色化方向，逐步构建工业基础算力资源和应用能力融合体 系，满足不同类型工业企业在研发设计、生产制造、仓储物流、

从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9 政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数 一趋势的最佳诠释 16 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小 17  大模型进入「轻量化」时代，上车上终端，蒸馏小模型  先做得更大，然后探索能做多小 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍  国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 19 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要  由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟  多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20 政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力

驾驭AI浪潮 释放下一朵云潜能 ⸺ � � � � 中 国 企 业 多 云 战 略 白 皮 书 CONTENTS IDC观点 第一章 三大变量驱动，企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务，催生企业高质量发展新需求 �.� 从“获取资源”到“创造价值”，企业云战略与业务目标协同演进 第二章 多云发展战略，持续扩展企业未来高质量增长空间 �.� 多云战略落地的应用场景 现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 泉，让企业能够始终保持积极的竞争姿态，在数字化新环境中打造可持续发 展格局。IDC预测，到����年，已经建立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 I应用对数据传输、计算 资源等维度的更高要求，以确保推理任务获得更佳的访问性能、资源利用效 率、扩展性、灵活性、安全性和成本优势等。此外，企业在选择新的云服务 商时，应重点考量其对未来多模态、多场景、多技术栈等趋势的综合支撑能 力，确保企业IT技术架构始终具备足够的前瞻性和灵活性。 �� 三大变量驱动 第一章 企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务，

GPUs, 竞品使⽤ 10,000+ GPUs 再看 DeepSeek, ⼜⼀个“⼯程奇 迹” 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌 5,900 亿 开源模型⽐肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3.5 GPT-4o 数据来源： * 仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本； 2. Sputnik 时刻，指 1957 潜在应⽤场景探 索 DeepSeek 有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ DeepSeek 会给医药企业带来哪些变化？ • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 多源信息来源 • 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 4. 《 2023 年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》 , 国家商务部 ; 5. 求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量 , 澎湃新闻； 6. 创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 14

数学、代码⽣成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 更低的研发成本* 更⾼效资源利⽤ $5.5M%vs.%OpenAI’s%$100M+ 使⽤~2,000%GPUs,%竞品使⽤% 10,000+%GPUs 开源模型⽐肩头部闭源 60%+%指标优于 Llama3.1 Claude-3.5%GPT-4o% 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌5,900亿 AI的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ • 65岁以上⼈⼝占⽐从 2014年的10.1%升⾄ 2023年的14 4年12⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部; 5.求解集采制度改⾰⽬标：“降价”是集采的惟⼀考量, 澎湃新闻；6.创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 14 *65+岁% 14.1% 7.9% ⽀出增速 2023 收⼊增速 5.5% 4.4% 2024 14.9% 10.1% 2014 2023 亿美元 11.9%

机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 架构。 ChatGPT,Deepseek,豆包，Kimi都是基于该架构提出，具有以下三个特 等。 3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU 集群、分布式训练框架等。 4能源行业部分大模型 （一） ◼ 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 ◼ 南网，大瓦特 ◼ 三峡集团“大禹”大模型 ◼ 中核集团龙吟大模型 ◼ 中国广核，“锦书”大模型 ◼ 中国石油，昆仑大模型 全域模型，将弃光率从19%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同新能源电站的发电能力、储能设备的状态等多 方面因素，制定出最优的电力调度方案。这有助于提高电网对新能源电力的消纳能力，降低弃风、弃光率，提高新能源发电的利用效率。 10 ◼ 能源管理： 1、电网状态监测与故障诊断：利用 传感器网络收集电网的实时运行数

基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 工具生态日益完善：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等不断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 目 录 CONTENTS 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商 05 中国大模型产业发展趋势 产业机遇、关键挑战 5 中国人工智能产业宏观环境 —— 当下，中国人工智能产业 在经济、政策、认知、技术维度的发展环境如何？

基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 工具生态日益完善：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等不断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成 本的同时，倒逼供应商持续优化产品技术与服务。 5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 目 录 CONTENTS 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商 05 中国大模型产业发展趋势 产业机遇、关键挑战 5 中国人工智能产业宏观环境 —— 当下，中国人工智能产业 在经济、政策、认知、技术维度的发展环境如何？

规模、 高效率、低成本的算力服务。确保算力资源的集中部署、高效运行。 8 算力中心的定义与概览 中央监控 电源配电柜 消防减压系统 机柜及其附件 气体灭火系统 UPS不间断电 源及PMM电 源管理系统 精密空调设 备和冷却器 高性能液冷 服务器机柜 钢制布 线系统 光纤布线系统 • 算力中心，是一种集中提供计算能力的基础设施，主要由算力设备、 存储设备、网络设备及管理运维系统四大核心要素构成。 展，以满足日益增长的算力需求。 以OpenAI 的 Sora为例，生成性人工 智能算法将文本转化为照片和视频： 行业模型 零售 政务 教育 交通 医疗 广告 金融 传媒 工业 ...... 基础模型 NLP 多模态 科学计算 CV 预测 ...... 算力基础设施 AI芯片 AI服务器 智算中心 云服务 智算一体机 ...... 场景模型及应用 智能风控 自动驾驶 智能监控 自动定价 智能医学影像 智能药物研发 ...... 智能调度 场景 数据 行业 数据 通识 数据 主要行业大模型应用阶段 大模型赋能千行百业 全球AI产业正处于高速发展阶段，AI搜索、具身智能、AI Agent及多模态等多元化需求显著增长，伴随 DeepSeek对开源大模型生态的重塑，AI应用即将步入爆发式增长的新阶段。 14 资料来源： 灼识咨询 全球AI产业蓬勃发展， AI应用即将爆发 AI搜索 具身智能