1.1 定义 面向科学研究的人工智能（AI) 创新和 人工智能驱动的科学研究的总和可被定义为 科学智能（AI for Science, AI4S），是体现 了人工智能创新与科学研究双向促进与深度 融合 1，从而变革科研范式。 1.2 范式 科学研究促进人工智能创新。传统科研 范式大致可分为经验归纳（实验科学）、理 论建模（理论科学）、计算模拟（计算科学） 以及数据密集型科学 2。实验科学由自然现 一系列新的因果推断方法。针对高质量科学 数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等， 发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和 大语言模型。针对处理复杂系统的局限性， 发展了融合先验知识的深度学习，将先验知 识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性 的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 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

从机械、琐碎的招聘工作中解放出来。 第一部分 让AI技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 3 第一部分 | 那么，实现 AI 人岗匹配背后的依据和逻辑又是什么呢？ e 成科技基于前沿的自然语言处理技术 和深度学习模型，并结合大量数据和知识图谱，通过不断探索和反复实践，形成一套高效的人 岗匹配推荐算法系统，下面院长将详细为大家介绍这套系统及其背后的逻辑。 在人岗匹配的任务中存在 HR、职位（JD）、简历（CV）三种实体，人岗推荐系统中由 类特征，二分类特征，连续特征离散化，统计类特征，以及 embedding 产生 的 vector 的交叉特征都会给模型带来正向收益。 图 2 5 第一部分 | 02 模型演变 3.2 深度模型的探索 > 深度模型对比树模型更加突出了非线性的拟合能力，以及高阶特征的交叉融合功能。但是带来 的弊端就是模型的可解释性变差，根据结果反向特征工程变得困难起来。我们在 JD 和 CV 匹配 场景下分别使用了 embedding 知识结构不同导致，此处知识结 构可以理解为不同训练任务下的 embedding 空间结构。 6 第一部分 | 图 3 经历了 DNN 尝试没带来正向收益我们偏向于以线性和深度非线性结合的 Wide&Deep 结构（如 图 4）进行适配，此时我们考虑到 DNN 的实验产生的问题。 7 第一部分 | 图 4 图 5 我 们 并 未 直 接 加 入 由 知 识 图 谱

组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 先进的深度学习模型，能够自动识别、分类和解析复杂的数据结 构，显著提高数据处理的效率和准确性。 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的要求。例如，在疾病诊断、治疗方案推荐和患者预后预测等方 先进技术解决方案，不仅能提升医疗服务的质量和效率，还能在保 障数据安全的同时，推动整个行业向更加智能化和个性化的方向发 展。 1.2 DeepSeek 技术的基本介绍 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和大数据分析的先进解决 方案，旨在通过智能算法和自动化工具提升数据处理和决策效率。 该技术的核心在于其能够通过海量数据的训练，形成高度精确的预 测模型，并能够在复杂的场景中实现高效的实时分析与响应。在医 始医疗数据进行清洗、整合和标注，确保数据的质量和可用性；模 型训练层通过深度学习算法对预处理后的数据进行训练，生成高精 度的预测模型；推理引擎则负责在实时场景中对新数据进行快速分 析和预测；用户交互界面为医疗专业人员提供直观的操作平台，便 于他们利用 DeepSeek 技术进行决策支持。 以下是一些 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分

以满足AI训练与推理带来的海量算力需 求，市场正加速向以GPU为核心的智能 计算演进。在此背景下，云服务产业 的价值链被重塑，IaaS、PaaS、SaaS各 层的业务逻辑、商业模式与竞争要素 均发生了深刻变化。本报告旨在深度 剖析AI时代下中国智算云服务行业的产 业新机遇。 ◼ 研究目标 • 绘制智算产业全景图谱 • 解析云厂商在IaaS、PaaS、SaaS各层的 价值实现路径 ◼ 本报告的关键问题 • 群为“压舱 石”，稳固业务基本盘；其次，依靠政策和预算驱动的政企单位作为“稳定器”，获 取大规模战略性订单；最终，将自动驾驶、生物医药、具身智能等高价值、高用量 的垂直行业客户视为“增长引擎”，通过深度赋能其具体的商业和科研场景，来开拓 未来价值增长的主战场。 公有云GPU主力客群 政企单位 企业出海 特点：技术实力强，需求 明确，IaaS直连，绕过 PaaS中间层 特点：政策驱动、预算 | 2025/07 • IaaS层的核心价值在于售卖GPU义满足由传统CPU云转向GPU云的产业 价值变革，云厂商获取IaaS价值的关键在“高端卡保有量”与“垂直行业 能力建设”，两者能力结合能够深度绑定头部客户并创造高毛利 IaaS层产业机遇——云厂商在IaaS层的价值实现路径 云厂商在IaaS的价值实现路径 来源：头豹研究院 ➢ 阿里云：高端卡+行业knowhow锁定头部客户（ 拥有六大人类基因组数据库为客户省去数千万

测，生成式 AI 每年可以增加 2.6~4.4 万亿美元经济收入，AI 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统 应用与 AI 应用的融合不再局限于简单的功能叠加，而是依托数据与 API 的深度协同，构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成 是产业界集体智慧的结晶。这本书系统梳理了技术趋势、架构设计和实施路径，将为行业的智能化转型提供重要参考。 面对千行万业的智能化浪潮，华为云将持续夯实“云原生 +AI 原生”的融合底座，让智能化应用深度融入企业核心 业务流。我们将长期坚持深耕根技术，在 AI、云计算等基础领域持续突破；坚持开放协作，与伙伴共建智能化生态；聚 焦客户价值，让技术创新真正服务于业务发展。 感谢应用现代化产业联盟所 共促软件产业新发展，加速数字中国建设 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 01 应用智能化发展趋势 01 PART ONE 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 02 应用现代化与智能化的深度融合，正通过开放生态、软硬协同、垂直平台、人机协作与人工智能服务化等特征重 构技术、产业与社会生产生活方式。从政务服务到社会治理，从智能制造到智慧生活，从算力基建到数据价值释放等 等，应用智能化不仅加速了行业变革，更催生出了“技术

������� �������� ������������ ������� 邬贺铨 当前，全球数字技术正经历智能化、泛在化的深刻变革，人工智能与万物 互联的深度融合，推动着产业生态的颠覆性重构。在这一进程中，鸿蒙智能体 的崛起，不仅是中国信息产业自主创新的重大突破，更是全球智能终端生态迈 向新范式的重要里程碑。作为新一代操作系统与 AI 技术的集大成者，鸿蒙智能 体以技术自主为根基 系的依赖。更为深远 的是，鸿蒙通过定义智能终端交互标准，在消费电子、智能汽车、工业互联网 等关键领域推动“中国标准”走向世界。这种“技术自主 + 标准引领”的双重 突破，与“数字中国”战略形成深度共振，成为提升国际竞争话语权的关键支 点。鸿蒙智能体的成功实践，标志着中国的终端操作系统从“技术跟跑”到“生 态领跑”的历史跨越，它不仅证明了自主创新道路的可行性，更展现了开放协 同生态的旺盛生命力。 通过系统架构与软硬芯云垂直整合创新，将 AI 融入到鸿蒙操作系统底座， 让 AI 成为驱动新一代智慧体验的关键引擎。去年华为正式发布全场景智能 操作系统 HarmonyOS NEXT，率先将 AI 与操作系统深度融合，小艺也正 式升级为“系统级智能体”，无处不在、随时可被召唤，从而将 AI 的便捷 性和实用性提升到了一个新的高度。现在，我们进一步提出鸿蒙智能体的 技术和生态发展主张。鸿蒙智能体是对传统智能体的升级，实现了系统级

家智能制造企业园区一线，开展实地调研。结 合对相关法律法规、政策文件和典型案例的研究，为司法机关护 航智能制造产业高质量发展提供决策参考与实践指引。 2 二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策 随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态 正在发生变化。调研中发现的典型法律问题与现象，可归纳为 4 点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， ，保障数据要 素价值的有序释放。数据产生于工业现场、管理运营、产品消费、 供应链协同等多个环节，并贯穿于设计、生产、管理、服务全生 命周期。这一进程不仅涉及复杂的法律客体，更因其技术应用的 深度与广度，衍生出一系列有待厘清的法律问题。 1．产业反映 在智能制造领域，数据已成为一种核心的生产要素与驱动智 能化的基础资源。它贯穿于产品设计、生产制造、供应链管理、 市场服务等全生命周期的各个环节，其高效地收集、传输、存储、 业的各类工业软件与信息管理系统，如制造执行系统（MES）、 产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）以及供应链 管理（SCM）等，同时也包含了来自业务管理、销售、采购等经 营决策层面的数据，共同支持企业进行深度的运营状况评估、生 产要素效率分析与工厂整体调度优化。三是产品与消费者数据。 随着产品智能化水平的提升，越来越多的产品本身内嵌了传感器、 存储器、通信模块与处理器，使其具备了动态数据存储、远程通

全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588 3 目录 ◆ 中国人工智能与商业智能市场洞察 ---------- 4 • 企业对数据的依赖 • 传统BI局限性 AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建 起"数据-洞察-行动"的闭环价值体系，全面赋能企业高效决 策与智能运营。 ❑ 中国ABI市场呈现爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计 2024年跃升至8亿元，2024-2028年间将以42%的年复合增 人工智能与商业智能发展背景——企业对数据的依赖 从企业数据生命周期分析企业对数据的依赖程度 企业数据生命周期涵盖多个环节，每个环节都依赖不同软件服务。这些 环节的投入不仅体现了企业对数据驱动决策的深度依赖，还凸显了数据 作为核心生产要素在企业运营中的关键地位 来源：头豹研究院 ⚫ 数据维护 数据维护涉及数据质量管理、数据清洗、 数据更新、数据一致性等 ⚫ 数据捕获 数据捕获涉及从多种源头（如传感器、

清华大学五道口金融安全研究中心： 周 京 沈乐阳 黄旌沛 丁浩洋 李牧遥 侯鑫垚 高辛睿 张芸萌 徐褆泽 刘铠硕 序言一：重构产业价值，赋能发展新篇 我们正处在一个百年未有之大变局加速演进的时代。全球产业链、供应链格 局深度重塑，技术革命与产业变革日新月异，这既是挑战，更是中国经济迈向高 质量发展，实现中国式现代化的战略机遇期。在此宏大背景下，中国企业如何深 化改革、谋求发展，不仅是关乎其自身存亡的微观课题，更是决定国家经济韧性 倒逼产业链各环节打破信息孤岛，实现数据互联互通，推动企业运营管理的透明 化与标准化。在这一过程中，落后的产能、低效的环节、不透明的交易将被加速 优化与出清，从而实现产业结构的整体跃迁。白皮书深度剖析了在数字化浪潮下， 人工智能、区块链、物联网等前沿技术如何与供应链金融深度融合，催生出“数 字仓单”、“电子债权凭证”等新型信用载体。这不仅是一场技术革命，更是一 场深刻的商业范式革命。它让过去不可见、不可控、不可信的资产变得可信、可 与产业战略紧密绑定，不仅能够为“链主”企业提供全球化运营的资金支持，更 能稳定其上下游关系，培育一大批“专精特新”的隐形冠军，形成“链主”引领、 骨干支撑、中小微企业协同发展的雁阵形态产业集群。这种根植于本土、深度融 合的产业生态，将成为我们在全球竞争中不可撼动的基石。 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行

传播和用户体验的全面升级。数字化手段不仅可以帮助品牌实时了解消费者的需求，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 珠宝行业消费分析及Z世代的崛起 贝恩公司预计，到2030年，Z世代将驱动全球珠宝消费增长的50%以上，其独特的消费 · 如何深度打磨产品，提升用户体验？ · 如何迭代活动策略，提升用户活跃度？ 3. 如何打通线下及线上数据：构建全渠道数据融合体系，打破线上线下数据壁垒，实现 信息互通与协同增效。 · 如何整合线下门店与线上商城的用户身份数据，形成统一的用户画像？ · 怎样依据线上浏览偏好为线下顾客提供精准的产品推荐与服务引导？ · 如何将线下活动的参与数据与线上营销链路相衔接，拓展营销深度与广度？ 珠宝行业因低频高客单价的特性，对客户的精细化运营提出了更高要求。智能运营平台 以品牌自有资源（如优惠券、特权、积分等）为核心驱动力，灵活整合多种触达渠道和 运营工具，帮助珠宝品牌实现对客户的全链路精准覆盖与深度连接。通过活动管理和触 点管理模块，平台灵活设计不同运营场景的策略： 19 · 资源分发：品牌的自有资源是吸引客户和提升粘性的关键，通过多样化的激励手段 （如限量优惠券、会员专属特权、节日专