华为云计算技术有限公司 序 全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新，在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲 的发展景象，并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面，成为驱动商业价值、重 塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。 城市是 AI 技术创新融合应用的综合性载体，通过 AI 技术为城市赋能，是主动适应经济社会发 展，顺应城市发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025 人工智能引领城市算力服务变革 ..........................................................................13 2. 人工智能赋能城市治理范式变革 ..........................................................................13 3. 人工智能助力产业发展动能变革 . 训练和调优提供 更强大的计算和链接支撑。人工智能与城市应用场景深度融合，能够拓展智算应用场景，加速 AI 赋能落地，推动城 市算力服务从传统模式向智能化、一体化转变。 . 2、人工智能赋能城市治理范式变革 借助人工智能技术对城市运行数据的深度分析和模拟预测，能为城市治理提供科学依据和决策支持，实现对城 市问题的快速发现、智能分类、高效流转，对潜在风险的提前预警和防范，推动城市治理从传统的经验治理向数据治

GPU（图形处理器）、并行计 算集群 硬件基础 量子化学、密码学、优化、搜索、 量子模拟等 图像处理、深度学习训练、科 学模拟（规则并行任务） 适用问题类型 潜在的 指数级加速 （特定问题）、 全新计算范式 高吞吐量、擅长大规模数值并 行计算 优势 技术不成熟、易受干扰、目前规模 小、算法有限、需低温环境 不擅长非规则、逻辑复杂的任 务，串行瓶颈依然存在 局限 前沿技术，处于实验与原型阶段，

+ 风控 大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 越靠近场景的数据越有效，越靠近数据的 AI 越有 用 数据 +AI 分析层次 AI 重 õ 定 O 风险决策智能 õ 范式 感知 能力 集成大模型的风险决策体系 提升感知和决策能力， 金融风险决策可以更主动、更实时 数据集成 特征单元 多元决策平台 风控大模型 决策 能力 大模型驱动的范式革新 风险 ß 化调优 风险态势感知 实时风险 çv 多模态数据集成 策略知识智库

2025年中国企业级智能生产力行业白皮书 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 白皮书研究方法 数据来源：沙利文研究 行业访谈 • 与企业级智能生产力行业产业 链各环节头部企业专家进行一 对一深度访谈 • 访谈企业覆盖企业级智能生产 力企业、AI企业、企业培训与 规模应用与业务落地。 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化 解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇 企业核心挑战与痛点 组织协同效率低 人才价值难以量化 智能生产力服务市场分类 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 E-learning/课程 数据来源：沙利文研究 单点工具 典型应用场景 关键发现 • 解决某个明确的业 务环节，具备“快 用快见效”的特征 招聘 • 主要聚焦解决招聘、算

为主导，制造技术是本体技术、为主体；智能制造的根本任务 是实现制造业数字化转型、智能化升级。 2. 智能制造是一个大概念，包含了数字化制造、数字化网络化制造和新一代智能制 造三种基本范式。即将到来的新一代智能制造是最高范式。 3. 智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 智能制造的根本任务是实现制造业数字化转型、智能化升级。 2 . 智 能 制 造 是 一 个 大 概 念 ， 包 含 了 数 字 化 制 造 、 数 字 化 网 络 化 制 造和新一代智能制造三种基本范式。即将到来的新一代智能 制 造是最高范式。 3. 智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 命 。 中国工程院 数字化制造—— Digital Manufacturing 数字化制造是智能制造的第一种基本范式，也可 称为第一代智能制造。 (2) 制造系统发展的第二阶段：数字化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCPS1.0) 中国工程院

算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较现有的芯片实现数个数量级的效率提升。光计 算、量子计算、存算一体等新的范式的不断成熟，就如同通信从电缆升级到光缆，将有望变革智能 的“物质基础”。因而，将带来算力革命性提升的新型芯片，可能是人工智能的关键“奇点”。 当然，迈向通用人工智能之路依然漫长，正确的道路在哪里还需要不断探索。华为《智能世界 生成上取得了重大成就，但其认知模式仍困于基于多重线性统计关联的框架内，因此，普遍认为它 仍缺乏对复杂物理现象以及因果关系的深层次抽象与推理的能力。真正的突破或将源于一种使数据 空间和物理空间深度融合的超越现有范式的新架构，这个新架构应能够将数理原理或知识内嵌到数 据空间中，使其能完整准确认知数据系统中的复杂性，这是我们研究和经常讲到的精准智能或 SCI for AI。这是一个复杂系统自组织、自适应、不 十年我们面临的核心科学挑战。 《智能世界 2035》所描绘的十大技术趋势，并非孤立的技术罗列，而是构成了一个相互依存、 协同演进的复杂生态系统。从计算范式的革命（突破冯 • 诺依曼瓶颈）、存储范式的改变（数据即 智能），到网络范式的跃迁（迈向智能体互联网），其底层驱动力是一致的：即为了支撑智能体在 物理与数字融合的“镜像世界”中进行大规模、实时、可靠的交互与决策。智能体（Agent）作为

作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力 数据驱动的教 社会组织”多主体协同的治理框架，强调可解释性、公平性、可靠性与绿色低碳。 面向未来，报告从五个方面提出发展愿景：构建智算生态体系赋能智慧教育环境，重塑高教专业体系优化人才 培养机制，变革知识生产范式重塑科研新样态，推动教育公平承担社会责任，着眼共同发展为世界高等教育提 供中国方案。同时，报告正视大模型应用中的算法偏差与“黑箱”问题、内容同质化风险、知识产权与数据权 益等挑战，强调强化教师与 ··············· 102 7.2 重塑高教专业体系：优化人才培养机制 ········································ 104 7.3 变革知识生产范式：重塑科研新样态 ·········································· 104 7.4 推动教育公平：承担高等教育的社会责任 ······································