人+识别类模型+自主导 航模型”，AI 应用的主要目标是识别和预测异常情况，巡检机器人 可以不受时间、空间的限制，持续开展安全巡查，即时发现和预测安 全隐患，保障人员和设备安全，如海康威视巡检轨道机器人，通过智 能巡视实现全天候运作，通过红外热成像在线实时测温,当温度出现 异常时报警。 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 试验验证和产线优化场景处于价值链的两端，附加值较高、应用

结论的过程，一般为 AI 技术的应用。推理部署的算力主要在 于每个应用场景日数据的吞吐量。 大模型及生成式人工智能需求日益增长，训练与推理环节对算力双重刚需，显著推动智能算力基础设施踏上快速 发展轨道，促使其不断迭代升级、扩容增效，全方位满足人工智能技术蓬勃发展的内在需求。 推理算力 核心影响因素 训练 预训练 二次训练 全参微调 局部微调 算力需求 超大规模 千卡~万卡 大规模 数百卡~千

、个人隐私和违 反社会公序良俗的事项。对于上述事项的判定需要相关专业知识和政策背景。其 二，随着政务热线更为广泛地应用于社区和乡村事务的解决，大量非合理诉求和 夹杂个人情感因素的诉求进入到行政轨道中，甚至有些来电人的目的并不在于解 决什么事情或者对于生活做出什么改变，而仅仅在于寻求倾诉。这对于正常诉求 的表达和治理空间产生了挤压效应。其三，与之相伴的是重复、虚假诉求增加， 但现有甄别拦

、个人隐私和违 反社会公序良俗的事项。对于上述事项的判定需要相关专业知识和政策背景。其 二，随着政务热线更为广泛地应用于社区和乡村事务的解决，大量非合理诉求和 夹杂个人情感因素的诉求进入到行政轨道中，甚至有些来电人的目的并不在于解 决什么事情或者对于生活做出什么改变，而仅仅在于寻求倾诉。这对于正常诉求 的表达和治理空间产生了挤压效应。其三，与之相伴的是重复、虚假诉求增加， 但现有甄别拦

只为推动算力技术实现跨越式革新,为 AI 应 用的腾飞铺就坚实跑道。 (3) 打造数据要素底座,通过构建严密的数据治理体 系, 让数据的流向清晰可见、访问权限严格可控, 确保数据不仅能被高效利用, 还能在安全合规的轨道上稳健运行 充分释放数据要素潜能 其二, 是以加速 AI 应用创新为使命的先锋军。这类企业秉持 "以应用带技 术,以技术赋应用"的创新理念,瞄准新的技术与算法高地,集结顶尖科研力量, 力求在深

自己的利益一致，或者感觉被它利用——通常在公众中 被讨论，但在企业寻求进一步推广技术时，需要真正的 政策和治理。而且，只有采取补充措施来解决信任的认 知维度：系统是否可靠、专业，能否应对挑战并在既定 的轨道内以预期的行为行事，这些努力才能取得成功。 这对于任何具有自主性的系统都是一个关键方面，尤其 是在人工智能领域，它本质上是一种基于意图学习、成 长和行动的体系，而不一定是基于明确指令的。支持这 一方面将会