.................................. 37 7.2 DeepSeek 赋能自智网络场景不足 ............................................................. 38 7.3 DeepSeek 赋能自智网络优化方向 ............................................. 20% 89.20% 80.81% 84.70% 84.70% 85.70% 84.70% 业 务 智 能 编 排 语 义 连 贯 性 业 务 智 能 编 排 准 确 性 业 务 智 能 编 排 完 整 性 业 务 智 能 编 排 识 别 率 业 务 智 能 编 排 语 义 一 致 性 �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E 93.00% 94.00% 94.40% 90.20% 90.20% 80.81% 84.70% 84.70% 70.00% 业 务 智 能 编 排 推 断 合 理 性 业 务 智 能 编 排 隐 含 信 息 理 解 业 务 智 能 编 排 因 果 关 系 准 确 性 �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E 90.20% 90

赋能企业变革 人才先行 01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 的企业通过业务创新实现了利润 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。 的热情高涨 1.2 AI 在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差 03 01 04 01 02 06 07 AI 赋能企业的创新模式和应用场景 2.1 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1.1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.2 AI 在零售行业的应用 02 08 09 09 企业 AI

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 载，不断完善存力灵活保障，持续增强算力赋能成效，全面推 动算力绿色安全发展，为数字经济高质量发展注入新动能。 （二）基本原则 多元供给，优化布局。坚持多元发展路线，调动各类市场 2 主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系， 持续优化算力资源地域布局，加强集约化建设，强化算网存用 协调发展，推动新一代信息技术与算力设施融合应用，引导算 力运营智能化升级。 需求牵引，强化赋能。坚持市场需求导向，发挥区域比较 设施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平。统筹发展与安全， 进一步强化网络、应用、产业链安全管理和能力建设，构建完 善的安全保障体系。 （三）主要目标 到 2025 年，计算力方面，算力规模超过 300 EFLOPS，智 能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。 运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高 于理论时延 1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持

.......................................................................................... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.............. ....37 案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用..............................................................41 案例四 大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理.................................................46 案例五 慧泽大模型助力数字政务建设................ DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 效能方面的巨大潜力。 就目前而言，对 DeepSeek 的探索和应用仍处于起步阶段，未来需要深入探 索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有

.......................................................................................... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.............. ....37 案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用..............................................................41 案例四 大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理.................................................46 案例五 慧泽大模型助力数字政务建设................ DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 效能方面的巨大潜力。 就目前而言，对 DeepSeek 的探索和应用仍处于起步阶段，未来需要深入探 索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有

何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 引到更优的出行体验的全面升级？  中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现"出海"并在国际竞争中建 立技术与商业优势？  报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新 服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互 与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能 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 用户希望高阶智驾功能（如NOA）能在尽可能多的道路上使 用，实现“全国都能开”的目标，这对地图的覆盖广度和更新 速度提出极高要求。 优质路线规划与驾驶 体验 █████████████ 72% 用户期望智驾系统能规划出合理、高效且符合驾驶习惯的路 线（AP friendly），避免驶入过于复杂或危险的场景，驾驶 过程平顺、舒适、类人化。 无感与信任 █████████ 65% 绝大多数用户不关心底层使用的是何种地图技术。理想状态

北京中培伟业管理咨询有限公司 BEIJING ZHONGPEI WEIYE MANAGEMENT CONSULTING CO.,LTD ·洞察企业数字化转型现状 ·解读数字人才发展与培养 ·构建数字化人才建设体系 ·赋能企业数智化升级突破 目录 一、引言 ----------------------------------------------------------------- 01 二、行业洞察：数字化转型是刚性需求 企业数字化转型关键因素 ----------------------------- 06 2.解决方案 | 重视数字化人才培养 ------------------------------------ 08 四、人才赋能：数字化转型的核心驱动力 -------------------------------- 09 1.数字化人才 -------------------------------------------------------- ---------------------------------- 25 1.数字化转型推进思路策划 ------------------------------------------ 25 2.数字化赋能平台功能介绍 ------------------------------------------ 32 七、中培伟业标杆客户案例实践 ------------------------------------------

............................................................................ 1 1.2 AI 创新成为企业普遍共识, 赋能千行百业提质增效 ......................................................................... 2 1.3 数字经济迎多重政策利好 五、共创更高价值: 技术创新与企业应用的双向奔赴 ...................................................................... 63 5.1 产业赋能者: 专注技术创新, 构建共赢生态 ................................................................................. 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内 有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 30.8%,科技创新动能强劲, 先进计算、人工智能、5G/6G 等关键技术创新能力不断突破。

强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论： Over-Thinking 过度思考等 未来方向分析探讨 模态穿透赋能推理边界拓展： Align-DS-V 合成数据及 Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐 Deliberative 习的价值函数 Vψ 。因此， PPO 需要同时训练策略模型和价值函数。为避免奖励模型的过 度优化， 标准做法是在每个词元的奖励中添加与参考模型的 KL 惩罚项 DeepSeek-R1 技术剖析： GRPO 赋能 RL-Scale 22 From PPO to GRPO: PPO 的价值函数通常是与策略模型 性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天 然 契合；此外， GRPO 直接将策略模型与参考模型的 KL 散度作为正则项加入损失函数，而非将 其混入 DeepSeek-R1 技术剖析： GRPO 赋能 RL-Scale 23 奖励计算，简化了优势值的计算。 DeepSeekMath https://arxiv