如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 科学智能白皮书 2025 4 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推理 7,8 方向演进，逐步催生出具备自主学 习和决策能力的智能体系统 9。这一趋势不 仅拓宽了人工智能的应用边界，更为实现真 正意义上的通用人工智能 (AGI) 奠定了坚实 基础。 1.2 最新进展 以大语言模型为核心的人工智能技术正 迈入全新发展阶段。在训练数据和算力资源 逐渐趋于饱和的背景下，研究者开始探索“第 二扩展定律”，即从训练阶段的规模效应延 伸到推理阶段，通过模型架构革新与软硬件 径。在技术演进方面，研究者聚焦于多个前 沿方向： 1.2.1 知识增强：为弥补大语言模型长 尾或领域知识不足、内在知识难以动态更新 等问题，检索增强生成技术 4 通过对外部知 识库的充分利用，使得模型能够快速获取专 业知识和最新信息，有效提升了大语言模型 的应用面和输出内容的可信度。 1.2.2 多 模 态 融 合： 以 GPT-4o、 Gemini 为代表的多模态大模型 5,6 通过跨模 态对齐技术，实现了视觉、语音、文本等多

万份行研、管理及其他学习 资源免费下载； 2. 每日分享最新 6+ 份精选行研资料； 3. 群友信息交流，群主免费提供相关行业报告。 报告整理于网络，只用于群友学习，请勿他用 知识星球 行业与管理资源 1. 无限制下载各行业研究报告、咨询公司管理方案，企业运营制度、科技方案及大 咖报告等。 2. 每月更新超过 3000 份最新行业资源；涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、 生物制 万份行研、管理及其他学习 资源免费下载； 2. 每日分享最新 6+ 份精选行研资料； 3. 群友信息交流，群主免费提供相关行业报告。 报告整理于网络，只用于群友学习，请勿他用 知识星球 行业与管理资源 1. 无限制下载各行业研究报告、咨询公司管理方案，企业运营制度、科技方案及大 咖报告等。 2. 每月更新超过 3000 份最新行业资源；涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、 生物制

还可以根据患者的实时健康数据， 动态调整建议内容。例如，对于糖尿病患者，系统可以根据其血糖 监测结果，调整饮食和药物使用建议。 为了确保建议的准确性和可操作性，DeepSeek 技术还会结合 最新的医学研究成果和临床指南，确保所提供的建议具有科学依 据。此外，系统还可以通过自然语言处理技术，生成易于理解的语 言，使患者能够轻松理解和执行建议。以下是一个示例，展示了 DeepSeek 如何根据患者的个人数据生成健康建议： 分析报告，帮助医生快速理解诊断结果。同时，接口需支持多种输 出格式，如 PDF、XML 和 JSON，以适应不同的应用场景。 治疗方案接口用于向医生推荐个性化的治疗方案。接口设计应 基于患者的病史和当前状况，结合最新的医学研究和治疗方案，提 供多种选择。接口还需支持实时更新和调整，以适应患者病情的变 化。 在接口开发过程中，应采用敏捷开发方法，确保各模块的快速 迭代和优化。同时，需进行严格的测试，包括单元测试、集成测试 是确保其持续高效运行的核心环节。首先，基于实时数据反馈，定 期对模型进行微调是必要的。通过收集临床诊疗数据、患者反馈及 医疗设备输出数据，模型可以不断适应新的医疗环境和需求。例 如，针对特定疾病诊断模型，应根据最新的临床指南和研究结果进 行更新，确保其诊断准确性和可靠性。 其次，模型的优化应注重性能提升和资源效率的平衡。通过引 入先进的算法优化技术，如剪枝、量化等，可以在不显著降低模型 性能的前提下，

概述 得益于多年以来的医疗数字化的数据积累，这些大模型拥有全面的医学知识覆 盖，通过不断整合和 学习最新的医疗知识，模型涵盖了从基础医学、临床医学到公共卫生等各个领 域。无论是疾病的病 理机制、药物的作用机理，还是最新的治疗指南，模型都能提供详尽的信息。 其次通过达模型强大 的自然语言处理和交互能力，医疗健康大模型可以理解和生成高质量的医学文 本，与医护人员和患 其他大模型在应用层面的关键特性所在。 4． 持续学习和更新： 医学是一个不断发展的领域， 新的研究发现和技术进步层出不穷。为了保 持其有效性和相关性， 医疗健康大模型需要不断地从最新的研究成果和最新的医疗法规中学习， 并 及时更新自身的知识库。这包括适应新的疾病分类、治疗方法、药物信息、法律规定以及行业标准等。 因此， 医疗健康大模型的推理会相较于其他行业大模型更依赖知识库， 利用自然语言处理技术识别文本中的医学术语， 并将其链接到知识图谱中的 相应实体，并识别实体之间的关系。 4. 数据校验和保鲜： 由医学专家对自动构建的知识图谱进行审核和校正， 确保其准确性和权威性， 并定期更新知识图谱，纳入最新的研究成果、临床指南和政策变化，保持其时效性。 内部垂搜知识库则是针对用户的真实 query 通过权威的垂类网站搜索得到相关知识， 并通过专 业的医疗标注团队审核和标注以维护知识的准确性和完整性，

5）》。白皮书系统性阐述 了智慧园区在新质生产力时期下的新机遇、新挑战、新使命以及新技术，帮助各主体方洞察当前智慧园 区的建设目标、建设框架以及建设现状，并通过评价指标模型探讨了运营管理服务商的最新发展格局， 深入梳理了不同类型智慧园区的发展诉求并对具有代表性的实践案例进行了详尽分析，为智慧园区运营 者及行业参与者提供智慧化转型发展的新思路，有利于促进我国智慧园区标准、全面、健康、可持续发 -15- 智慧园区白皮书 六部委联合发布了《中国开发区审核公告目录》（2018 版），《目录》共包括 2543 家开发区，其中国家级 开发区 552 家和省级开发区 1991 家。根据中国开发区网最新统计数据显示，2022 年 7 月，我国开发区 总数共有 2781 家，其中国家级经济技术开发区和国家级高新区数量分别达到 230 家和 172 家，省级开 发区 2107 家；截至 2024 一部分省级高新技术产业园区。 资料来源：中国开发区网 前瞻产业研究院整理 2、建设现状 建设现状：自 1983 年设立首批国家级经济技术开发区以来，我国各类开发区发展迅速，中国开发 区网最新统计数据显示，截至 2024 年底，我国共有开发区 2942 家，其中国家级经济技术开发区 229 家，国家级开发区 353 家，省级开发区 2260 家。 图表21：中国政府主导型园区现状统计（单位：家）

略持续投入的必要性。 AI智能体 如果说2023年和2024年让全球各行业初识生成式AI，那么2025年便是“智能体之年”。这一 年，焦点开始转向智能体，IT软件、硬件及服务供应商纷纷加速推出最新的数字劳动力与劳动力 管理解决方案。然而，新解决方案的发布速度与数量，让许多组织望而生畏。当前市场上的智能 体解决方案形式多样，既有独立工具，也有嵌入式功能，令很多首席信息官（CIO）在选择解决 与更高效的数据编排。AI与云技术、边缘计算及先进数据架构的融合，成为组织持续创新、在动 态市场中保持竞争敏捷性的关键基础。 采用智能体的需求正不断推动组织制定相关战略与分配预算，“为AI适配技术栈”已成为其核心优 先事项。最新调查数据显示，42%的北美组织表示，“为AI适配技术栈”是影响其2025年IT预算增 长的最重要的单一驱动因素。IDC预计，这一趋势将持续至2026年。 要达到这一成熟度水平，企业需在三个相互关 最后，高校人才输出与行业实际需求之间仍存在显著脱节：学术机构目前培养的、具备AI适配技 能的毕业生数量，尚无法满足企业需求。要填补这一缺口，高等教育机构与雇主需建立更紧密、 更具战略性的合作关系。 下文将深入分析这四大挑战，并结合最新劳动力市场数据与行业研究，提出构建“AI时代适配型 劳动力”的潜在策略。 挑战 1：全球ICT组织面临人才缺口⸺日益逼近的瓶颈 AI及智能体系统的加速应用正重塑劳动力结构，从根本上重新定义一系列问题，包括：谁承担何

決定和 幾位志同道合的朋友在AI領域創業，近幾年連續獲得國內外重要新創 企業獎項肯定。 簡立峰 台灣Google前董事總經理，在台⼤念博⼠時，就是研究⼈⼯智慧 語⾔模型，⻑期在AI領域觀察最新科技發展趨勢。 教育界 李吉仁 現任誠致教育基⾦會董事⻑、台灣⼤學國際企業學系名譽教授， ⼆○⼆⼆年⼗⼆⽉初，在誠致教育與研華文教兩基⾦會共同贊助下， 帶領全台灣最⼤公辦實驗教育聯盟KIST學校的校⻑、主任和國教院研 入學招⽣參考注意事項草案」，已正式發文給各⼤學，做為第⼆階段 審查資料的參考。 這段期間，《親⼦天下》和《翻轉教育》針對「⼈⼯智慧發展將 會如何影響教育」課題，持續關注最新的演變，並透過報導協助家⻑ 理解趨勢。此外，我們也舉辦了多場線上論壇。 本書為⽗⺟和老師梳理最新的發展，我們重新採訪⼗四位⼈⼯智 慧產業、學術領域和教育科技界的意⾒領袖，他們⼀直站在產業與教 育的前線，了解未來就業需要的能⼒，但同時也從⽗⺟的⾓度給⼤⼈ 知。 ⾯對這樣強⼤的科技，與其焦慮並擔⼼⼩孩，⼤⼈應該先擔⼼⾃ ⼰。 台灣Google前董事總經理簡立峰給⼤⼈的建議是，先⽤「快樂使 ⽤者」的⼼態去了解新科技。比⽅說今⽇的數位相機，⽤盡⽬前最新 的AI科技，像是各種形式的美肌功能，或是把AR、VR套入成為照片的 各種情境，這些其實就是AI⽣成⼯具，跟我們今天講的MidJourney （ChatGPT常搭配的AI⾃動⽣成圖片服務），或者DALL-E（OpenAI發

掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的 发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 ◆ 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁 布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 ◆ 研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报 的资 料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时 期，头豹可发出与本文所载资料、意见及推测不一致的报告和文章。头豹不保证本报告所含信息保持在最新状 态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。 任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等

术是一个拥有独特语言的软件平台”，支持者特别强调较之传统的软件平台。无代码开发平台，也称hpaPaaS（High Productivity Application PaaS） [2]，由Gartner在2018年5月最新定义。 数字化平台战略架构设计 数据管理职能-概要介绍 基本环境因素-概要介绍 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 24 23 数据互联互通：共享交换 各个行业已经开展了数据共享交换的相关实践，例如政 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 28 27 销售环节：在手机客户端上打造方舟平台，建立渠道自主营销的商业 模式，提升渠道销售的效率。在方舟平台上，渠道合作伙伴将能够获 取新华三最新的产品方案和行业解决方案，同时可以在平台上进行项 目报备和下单，大大节省了报单时间，提升了渠道销售的效率。 服务环节：针对新出现的数字知识，为迅速培育相关数字知识，专门 后台建立“新华三百科百问”平台，进行数字知识传播与培训。

络覆盖方面具有显著差距，网络覆盖正是未来烟感应用全部切换至 Cat.1 路线的重要原因之一。 当然，在智能水气表领域，基于 NB-IoT 的变化与革新依旧可以发生。 比邻智联 2024 年推出基于海思最新 NB17 芯片的 M5310-E-B 和 MN328-B 系列 NB-IoT 模组。两款产品均支持 3GPP R17 标准，在功耗方面显著降低，不仅使实时通信状态下的表计终端使用寿命可达 10 年，而且待机功耗水平仅为当 年，苹果依然与高通达成三年协议——高通为 2024、2025 和 2026 年苹果推出的智能手机提供骁龙 5G 调制解调器（基带） 及射频系统。当然，2024 年行业媒体传出了苹果自研基带芯片的最新进展——分析师郭明錤表示，预计 2025 年苹果将 出货 3500 万至 4000 万台搭载自家 5G 调制解调器的设备，到 2026 年将增至 9000 万至 1.1 亿台，到 2027 年将增至 终端射频芯片套片，主要面向增强移动宽带（eMBB）场景，同时兼顾部分超可靠 低时延通信（uRLLC）场景，可广泛应用于各种智能数据产品，提供高速 5G 无线数据传输通路。 2024 年翱捷科技并未公开发布 5G eMBB 芯片的最新进展，但可以看到与此有一定关联的技术和实践积累： 1）2024 年翱捷科技 5G RedCap 芯片 ASR1903 进入规模量产阶段，获得移远通信（模组型号为 RG255AA 系列）率 先采用。