1 算力基础设施高质量发展行动计划 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 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。 一、总体要求 （一）指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻 党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新 发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。以构 建现代化基础设施体系为目标，面向经济社会发展和国家重大 战略需求，稳步提升算力综合供给能力，着力强化运力高效承 载， 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

通常被认为是不可或缺的一步，其逻辑先用大量人工标注的数据来让 模型 初步掌握某种能力（如对话或者语言风格），然后再用 RL 来进一步优化性能 DeepSeek-R1 系列跳过对于大规模人工标注数据的依赖 无需构建和维护高质量的 SFT 数据集，而是让模型直接在 RL 环境中进行探索 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； 需要足够强的基座模型： 基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值 （ 671B 在 14.8T 高质量 Token 上训练）（基座模型知识帮助突破推理上界，也有 一些 工作利用小模型复现 Aha Moment 得益于大规模 RL 和高质量推理数据）； 大规模强化学习加持： GRPO 对于强化学习训练的优化； 规则化奖励： 绕过奖励攻陷问题，但是得益于推理问题可以进行自动化标记和验证 能否在 Zero 基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent CoT 并且展现出通用能力的模型 R1 ； 能否利用一些高质量反思数据集做 Cold Start 从而加速 RL 的收敛或帮助提升推 理表现 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览

求。 2024 年，中共北京市委金融委员会办公室联合人民银行 北京市分行、国家金融监督管理总局北京监管局、北京证监 局、市科委中关村管委会、市经济和信息化局印发实施了《北 京市推动数字金融高质量发展的意见》 2，提出搭建数据开放 共享机制，通过数字孪生、联合建模、图计算等技术手段， 对数据资源进行价值挖掘和关联分析。 （三）数字孪生体系架构 数字孪生体系架构需支撑数字孪生的核心目标，建立与 民银行于 2021 年 12 月 29 日发布，旨在推动金融 科技跨越式发展，实现数字化转型和核心竞争力提升。 2 《北京市推动数字金融高质量发展的意见》由中共北京市委金融委员会办公室于 2024 年 10 月 28 日发布，旨在通过数字技术推动金融业高质量发展，服务数字经济和数字中国建设。 3 服务层：包含支撑数字孪生业务应用的各类技术服务， 包括感知技术类服务，通常有 IoT，5G 等类型服务。建模服 数据孪生技术 数据孪生作为金融领域数字孪生底层的关键技术，该技 术通过机器学习模型对一组业务数据的分布进行学习，从中 找到相应规律，进而生成与之相类似的数据，实现业务数据 的仿真模拟。为实现数据的高质量仿真，需要使用机器学习 领域的生成式模型，主流的生成模型包括生成式对抗网络 （ Generative adversarial net ， GAN ） 和 变 分 自 编 码 （Variational

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 �.� 多云战略为企业带来显著实践价值 第三章 智能时代，企业多云战略面临的挑战 � 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， 催生企业高质量发展新需求 在业务变化加速和多元化市场竞争态势的影响下，企业的生存和发展都面临诸多 新的挑战。对企业管理者而言，业务持续受到各类不确定因素的影响，运营管理 和决策的难度不断增加。企业如何快速聚焦有利因素，保障核心业务的稳定发 深入的调研与分析，并特别注意到多云策略已逐渐被更多的企业认知，进而在企 业追寻新价值曲线的过程中获得越来越多的实践。 当前，以人工智能为代表的数字经济新技术、新产业、新模式，正在持续推动各 行业的高质量发展进程。人工智能、数据要素、算力和网络基础设施等具备极强 的行业普适性，一系列的数字化、智能化升级几乎可以给所有行业带来降本、提 质、增效的显著效应；更重要的是，人工智能应用进一步加速了数字产业化的进

。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 需求变化，逐步扩大市场份额，提升行业集中度，推动行业向高质量发展转型。 • 随着各行业数字化转型进程加速，尤其是 AI 与科技企业对算力资源的旺盛需求，正推动中国算力中心市场需求不断提升。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 ➢ 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， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析算力中心行业定制批发业务的现状与未来趋势。以下是对我 短视频作为移动互联网的典型代表，推动着算力中心需求规模持续扩大。截至2024年三季度，国内短视频平台月活跃用户规模达10.26亿，同比增长4.7%。这一增 速不仅彰显了短视频内容的强大吸引力，也反映了用户对于高质量、高频次内容消费的强烈需求。这一需求模式给算力基础设施带来双重压力：一是视频编码、转 码等基础处理需求，致使单平台日均算力消耗超250PFlops；二是用户对高清画质与低延迟播放的要求，让带宽成本在

智启未来，“机”舞新篇 ——“十五五”机器人产业发展趋势及落地策略 机器人产业是实体经济和数字经济深度融合的典型代表，是 培育发展新质生产力的重要方向，与多类新兴技术深度融合，已 成为推动国民经济高质量发展，提升国家综合竞争力的重要抓手。 当前，全球机器人产业呈现智能化加速演进、应用加速拓展、生 态加速开放的新形势，各国加速布局以期抢占发展先机，近年来 中国机器人产业从小到大，已经成为全球机器人产业的一支重要 仿生机器人已成为创新焦点，“十五五”时期有望规模化应 用。中国仿生机器人与欧美国家相比起步较晚，长期处于“跟跑” 状态。近年来，中国在该领域的研发投入持续加大，涌现出一批 创新实力突出的高校院所和新型研发机构，取得了一批高质量论 文和专利等创新成果。“十五五”时期，随着整机性能不断突破、 智能化水平持续提升，仿生机器人将充分发挥其环境适应力强、 执行任务通用性突出等优势，有望在应急救援、抢险救灾、资源 勘探、航空 速在非结构化场景中部署和执行实际任务的能力，极大提升机器 人在家庭服务、医疗康养、智能制造和特种场景中的应用规模。 02 谋远 “十五五”时期，建议各地区政府基于自身基础实力和资源 禀赋，采取差异化行动，推动本地机器人产业高质量发展。 第一梯队地区：聚焦创新突破、强化产业生态 一是大力支持创新，持续开展机器人关键技术跟踪研判，统 筹地区优势创新、产业、人才资源开展协同攻关，集中突破一批 标志性机器人技术产品，提升产业核心竞争力。二是培育产业生

北京智能政务问答知识中枢通过创新应用大模型技术，显著提升了需求文件 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 规性和质量，提高政府文档处理的效率、准确性和自动化水平，从而规避法律风 险，为公众和相关业务提供更优质的服务。 3.高质量知识库构建与智能问答。在“海淀区公共资源交易信息网”首页新 增智能问答悬浮窗口，市场主体无需登录即可进行多轮交互的人机智能问答。大 模型解析内部和外部政策文档，收集常见问题，通过构建高质量知识库和业务知 识问答树，实现多轮问答功能。大模型定期获取系统最新数据，确保知识库内容 的同步更新 了交易主体处理投标文件的效率和准确性，确保了文档的合规性和质量。这种应 用不仅降低了沟通成本，还显著提高了政务服务的响应速度和准确性。 其三，该系统大幅提升了政务问答的智能水平和公众满意度，推动了智慧政 务的发展。通过构建高质量的知识库和业务知识问答树，系统实现了多轮问答功 能，并通过定期更新保障知识库的时效性。这种高效、精准的服务模式，不仅提 升了政府文档处理的效率，还规避了法律风险，为公众和相关业务提供了更优质 的服务。

北京智能政务问答知识中枢通过创新应用大模型技术，显著提升了需求文件 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 规性和质量，提高政府文档处理的效率、准确性和自动化水平，从而规避法律风 险，为公众和相关业务提供更优质的服务。 3.高质量知识库构建与智能问答。在“海淀区公共资源交易信息网”首页新 增智能问答悬浮窗口，市场主体无需登录即可进行多轮交互的人机智能问答。大 模型解析内部和外部政策文档，收集常见问题，通过构建高质量知识库和业务知 识问答树，实现多轮问答功能。大模型定期获取系统最新数据，确保知识库内容 的同步更新 了交易主体处理投标文件的效率和准确性，确保了文档的合规性和质量。这种应 用不仅降低了沟通成本，还显著提高了政务服务的响应速度和准确性。 其三，该系统大幅提升了政务问答的智能水平和公众满意度，推动了智慧政 务的发展。通过构建高质量的知识库和业务知识问答树，系统实现了多轮问答功 能，并通过定期更新保障知识库的时效性。这种高效、精准的服务模式，不仅提 升了政府文档处理的效率，还规避了法律风险，为公众和相关业务提供了更优质 的服务。

发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 在2月召开中央民营企业座谈会，众多与人工智能相关的民营企业家参会，为中国经济转型与产业升级打下重要基调，也进一步反映 出未来中国人工智能产业发展的重要战略意义。 中国人工智能产业政策 需求萎缩，对 人工智能产业的增长产生了一定的负面影响。另一方面，人工智能技术在提升生产效率和创新业务模式方面的优势，可以有效促进经济增 长和创造就业机会。在国家政策的大力支持引导下，人工智能产业的高质量发展，将进一步推动消费投资增长，助力中国经济的持续回温。 2.0% 1.4% 2.0% 1.6% 2.1% 2.9% 2.5% 0.9% 2.0% 0.2% 0.2% 2014年 2015年 Model在图像生成领域得到广泛应用。 Diffusion架构 Diffusion Model是一种基于概率生成的深度学习模型，通过模拟 数据从有序到无序再到有序的过程，实现从噪声中生成高质量数据 样本，应用于图像生成、图像修复、图像转换、视频生成等方向。 2022年-2024年，在大语言模型之外，Transformer架构更多融入语音、视觉领域，发展 端到端的语音大模型、以DiT、ViT为代表的视觉大模型。

发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 在2月召开中央民营企业座谈会，众多与人工智能相关的民营企业家参会，为中国经济转型与产业升级打下重要基调，也进一步反映 出未来中国人工智能产业发展的重要战略意义。 中国人工智能产业政策 需求萎缩，对 人工智能产业的增长产生了一定的负面影响。另一方面，人工智能技术在提升生产效率和创新业务模式方面的优势，可以有效促进经济增 长和创造就业机会。在国家政策的大力支持引导下，人工智能产业的高质量发展，将进一步推动消费投资增长，助力中国经济的持续回温。 2.0% 1.4% 2.0% 1.6% 2.1% 2.9% 2.5% 0.9% 2.0% 0.2% 0.2% 2014年 2015年 Model在图像生成领域得到广泛应用。 Diffusion架构 Diffusion Model是一种基于概率生成的深度学习模型，通过模拟 数据从有序到无序再到有序的过程，实现从噪声中生成高质量数据 样本，应用于图像生成、图像修复、图像转换、视频生成等方向。 2022年-2024年，在大语言模型之外，Transformer架构更多融入语音、视觉领域，发展 端到端的语音大模型、以DiT、ViT为代表的视觉大模型。