15-25%，交通事故发生 率降低 10%-25%。 具体的应用方案可以包括以下几个方面： 1. 智能交通信号控制：通过安装摄像头和传感器收集道路上车辆 的实时数据，利用机器学习算法，进行交通流量的分析和预 测，从而自动调整信号控制策略。 2. 自动驾驶汽车的推广：结合 AI 技术，通过传感器数据和地图 信息，开发自动驾驶车辆，不仅可以减少人工驾驶带来的安全 隐患，还能优化城市的道路使用效率。未来，逐步推进与公共 升服务效 率。 4. 共享出行服务：开发基于 AI 的共享出行平台，通过用户数据 分析和需求预测，优化拼车资源的配置，减少空驶率，有效降 低城市交通压力。同时，结合大数据来分析城市出行模式，为 城市交通规划提供参考。 5. 环境监测与评估：利用 AI 手段监测交通运输过程中的环境影 响，比如颗粒物和噪音等，通过数据分析，制定更为高效的交 通管理与环境保护措施。 AI 在交通领域的 首先，人工智能可以实时处理海量交通数据，使交通管理变得 更加高效。通过利用大数据分析，交通管理部门可以获取交通流 量、事故发生、天气变化和其他相关因素的数据，从而及时做出调 整。例如，智能交通信号控制系统能够根据实时交通流量数据自动 调整信号灯的变化频率，从而减少交通拥堵，提升通行效率。 其次，人工智能在交通安全方面发挥着至关重要的作用。通过 应用机器学习和计算机视觉技术，车辆能够实现自动驾驶，减少人

年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 23%，显著超越传统量化 基金表现。这一趋势背后是 AI 技术在处理高维非线性市场数据时 的独特优势：通过实时分析海量异构数据（包括行情数据、新闻舆 情、卫星图像等），AI 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度： 解决方案。该方案通过三层验证体系构建技术闭环：在数据层引入 区块链赋能的溯源机制，确保训练数据的时效性与真实性；在模型 层部署可解释 AI（XAI）技术，使策略决策过程满足 FINRA 第 2210 条合规要求；在交易层采用联邦学习架构，实现跨市场数据 的隐私保护与协同优化。瑞士信贷银行的实测数据显示，该方案使 AI 策略的实盘收益回撤比提升至 3.8:1，同时将监管审计通过率提 高至 92%以上。 万亿美元增长至 2023 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 策略占比从 12%提升至 34%。这一趋势背后是 金融机构对交易效率、风险控制和收益稳定性的持续追求，而 AI 技术通过深度学习、强化学习等方法，能够处理海量非结构化数 据，识别传统方法难以捕捉的市场微观模式。 然而，AI 量化交易的广泛应用仍面临三大核心挑战：首先，模 型的可解释性不足导致监管合规风险，2022

多源融合的数据为科研人员提供了强大的分 析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 掘， 科 研人员能够更准确地揭示材料性能与结构之间的内 在联系 ， 从而优化研发方案， 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 应用中的反馈信息， 进 而调整生产策略， 提高产品质量和 市场适应性， 加速新材料 的产业化进程。 此外， 可信数据空间能够促进新材料产业链上下游企业之 间 的深度协同创新 。通过建立安全 、高效的数据共享与协 同机 制， 实现多级材料供应商数据的实时共享， 加强了企 业之间 的沟通与协作 。这有助于优化产业链资源配置， 提 高产业链 的协同创新能力， 推动新材料产业整体升级， 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权 限， 确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 。通过数据 融合 与共享， 提高数据的利用价值， 为新材料研发和产业 发展提 供全面 、准确的数据支持， 使数据资源能够在产业 生态中得 到充分的挖掘和利用。 2.2.2 研发创新支持

量的评 估，还关系到交通运输、农业监测、灾害预警等多个领域。近年 来，伴随无人机、遥感技术的快速发展，建立一套高效、经济、精 确的低空环保监测网络显得尤为重要。 低空环保监测网络的设计目标是通过整合多种监测手段，实现 对低空环境的全面、实时监控。该网络将涵盖多个监测点，能够收 集和传输多维度的环境数据，为决策支持提供科学依据。根据相关 数据统计，当前我国大气污染物的浓度仍然高于世界卫生组织的安 调机 制，确保及时采取措施应对污染事件。 5. 公众参与与信息共享 o 利用移动应用程序允许公众查询实时的环境数据，增加 社会的参与度。 o 定期发布环境监测报告，提升公众的环保意识。 通过建立低空环保监测网络，不仅能够提升对低空环境的监测 精度和效率，还能更好地服务于环境治理和政策制定。这一方案以 科技为驱动力，以数据为支撑，以公众参与为动力，形成多方共治 的良好局面，最终推动我国低空环境保护事业的可持续发展。 盖范围大为提升；然而，这也要求我们必须面对空域内不同类型航 空器之间的潜在冲突及其对环境的影响。近年来，空气质量、噪音 污染及生态破坏等问题日益突出，对此亟需建立一套完善的低空环 保监测网络，通过高效的信息获取和数据分析来实现对环境的实时 监控和响应。 为了更好地适应社会发展和经济建设，必须强化低空环境监测 的基础设施建设。传统的监测手段往往依赖于固定的监测站点，存 在时效性差、覆盖

D2按键 FPC采用100%再生金、铜。 技术创新与运营优化，是降低运营过程环境足迹的重要 方式。2024年，华为终端通过引入清洁能源和可再生能 源，碳排放量同比降低2.8%。我们推进绿色仓储和物 流方案的落地，每年碳减排量超4300吨。过去一年中， 华为终端成都仓通过一级绿色仓库认证；合肥仓建成 2兆瓦的光伏电站，年发电量可达200万度。 唯有与员工、伙伴、社会携手共进，才能行稳致远。我 以责任回报信任 华为通过打造更多的无 障碍功能，让障碍群体 拥有更多自信和自由， 更加从容地享受智能设 备带来的便捷生活。 华为长期致力于教育生 态的发展，并借助运动 健康技术赋能大众主动 健康管理，以科技创新 增进社会福祉。 我们通过技术创新，从 产品的全生命周期视角 进行闭环管理，将对环 境的影响降到最低。 作为一家科技企业，我 们最大的责任是通过产 品和服务给社会创造价 我们定期识别与评估可持续发展影响、风险和机遇，通过外规内化的方法和数字化运营驱动管理体系持续改进，确保 合规经营，不断提升利益相关方满意度。 华为通过与利益相关方开展对话和交流识别各方的诉求和关切，将外部期望融入战略决策。这种双向沟通便于增强我 们战略的前瞻性和包容性，推动可持续发展目标与整个产业链的协同。 华为基于AA1000等适用的国际标准，立足自身所处行业和业务特点等情况，通过利益相关方调研和访谈、洞察、内

能与政务服务深度融合的战略部署，xx 省亟需搭建 一个高效、安全、智能的可信数据空间 AI 服务平台。 该平台的建设，旨在打破各部门之间的数据壁垒， 整合优质的人工智能资源，为政务数据的高效利用和 智能应用提供强有力的支撑。通过统一部署通用大模 型，面向 面向 13 个省试点部门（省纪委监委、省政 府办公厅、省发展改革委、省生态环境厅、省民政厅、 省市场监督管理局、省教育厅、省公安厅、省高级人 民法院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、 具体而言，要实现数据处理的高效化，通过先进 的数据治理技术，提升数据质量和处理效率；实现大 模型部署的灵活化，能够根据不同的应用场景和需求， 快速部署和调整各类通用大模型；实现安全管控的精 准化，通过可信管控和存证溯源技术，确保数据在全 生命周期内的安全可靠。 1.2.2 业务目标 针对 13 个试点部门的 40 个场景，全面提升政 务服务的智能化水平。例如，省纪委监委的智慧监督 场景，要通过平台实现对各类监督数据的智能分析和 总体而言，要实现审批效率提升 50% 以上，服 务响应时间缩短 30%，让政务服务更加贴近群众需 求，提升群众的满意度和获得感。 1.2.3 安全目标 严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等 相关法律法规要求，通过区块链存证、联邦学习、差 分隐私等先进技术，确保数据 “可用不可见”。平台要 具备完善的安全管控体系，实现对数据访问、传输、 存储、使用等全流程的安全管控，有效防范数据泄露、 篡改、滥用等安全风险，保障政务数据的安全和隐私。

球 化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联网提效信息对称。平台通过促成买卖双方在线询盘、报价、支付等交易行为，将线下分散、不透明的交易迁移至线上，解 决了信息不对称痛点，平台营销广告价值凸显。 • 供应链金融促进交易。模式相对轻，撬动GMV大幅增长，平台凸显供应链金融价值，交易价值初现。 初现。 • 阶段局限：仅释放营销、金融等有限价值空间 资本闭环效应驱动供应链数字化 初创期（2019年~ 2024） • 资本闭环效应驱动。风险资本大规模涌入，二级市场交易活跃。平台超越纯交易，通过数字化工具在上下游特定环节或客 户群体中形成小范围的效率提升和价值优化。平台显现出一定的供应链履约数字化价值。 • 典型实践包括，自营+云工厂、采购电商化与数字化、小批量+柔性制造等。 • 阶段局限：供应链主要处于线上化提效。 ）、它 石智航（1.22亿美元）、千寻智能（5.28亿元）、智平方 （数亿元）、星动纪元（近5亿元）、云深处科技（近5亿 元）、智平方（数亿元）、RoboScience（近2亿元）等， 表明资本通过给出高估值和大额资金来争夺潜在的未 来行业龙头。 • 多家企业连续获得多轮融资 智平方、星海图、它石智航、鹿明机器人等企业在一 年内完成了多轮融资，体现出较高的成长性和资本认 可度。同时，头部投资机构如美团、京东、深创投等

可信数据空间是数字经济时代以数据可信流通与价值转化为核心目 标，通过隐私计算、区块链等技术手段，融合法律规范、行业标准 及多元主体协议，由政府、企业、个人等共同构建的新型数字生态 载体。其本质特征体现为“可信筑基、主权保障、协同创值、动态演 化”的逻辑统一：一方面，“可信”是底层支撑——既依靠技术实现数 据的安全存储、全链路溯源与隐私保护（如零知识证明让数据“可用 不可见”），又通过规则明确数据产权归属、流转边界与责任界定， 失常陷入“数据孤岛”；而可信数据空间以“信任机制”为底层逻辑，通 1 过区块链、零知识证明、联邦学习等技术构建“主权可控、流转可信 ”的环境，用户（企业、个人）保有数据的所有权与控制权，可通过 细粒度授权实现跨主体数据的安全流通。此外，传统平台侧重提升 单一组织的运营效率，可信数据空间则聚焦多主体间的生态协同— —它不是孤立的技术工具，而是整合了技术、规则（如数据确权、 定价）与 或缺失，是信任的基础载体；二是参与主体可信，所有接入空间的 机构、企业与用户需通过身份认证、信用评估确认合法性，权责边 界清晰，确保交互对象可信赖；三是流程操作可信，数据采集、存 储、处理、共享至销毁的全链路需留痕可追溯、操作可审计，严格 遵循合规要求；四是技术支撑可信，依托加密算法、隐私计算、区 块链等技术保障数据安全，防止泄露、篡改或非法访问；五是治理 规则可信，通过政策法规、行业标准、自律机制与争议解决框架，

共享、交换与协同应用的平台，它将为政府决策、经济发展与社会 治理提供强有力的数据支撑。 在推动数据互联互通的过程中，数据安全和隐私保护成为亟需 解决的问题。信任是数据共享的基础，而可信数据空间则是构建信 任的重要保障。通过建立完善的数据治理机制、标准和技术保障， 省级可信数据空间可以确保数据的真实、完整和安全，从而提升各 类数据的共享效率和利用价值。 据统计，2019 年我国数字经济规模已达 31.3 万亿元，占 信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会组织与公众。各方应共同制定数据共享政策，建立 健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使 用效率。通过建立数据资产管理系统，实现对数据资源的清晰梳理 和有效分类，确保数据的可用性、可共享性和安全性。 以下是省级可信数据空间建设方案的几个核心要素：  数据标准化：制定统一的数据标准和格式，提高数据的兼容性 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用 或泄露。 4. 监管与合规机制：建立数据使用的监管机制，确保所有参与单 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 位和社会主体积极参与数据共享，提高全社会对数据价值的认 知和利用能力。 这一切措施的实施，最终将形成一个以数据为核心驱动力的省 级经济生态，促进创新、增强竞争力，实现社会效益与经济效益的

欧盟是国际数据空间建设的先行者，其发展模式以 联邦式去中心化为核心。欧盟通过《欧洲数据战略》、 《数据治理法案》、《数据法案》等政策文件，强调数 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留在数据源地，通过联邦学习、隐私计算等技术实 现协同分析。此外，还利用区块链、分布式身份认 现协同分析。此外，还利用区块链、分布式身份认 证等技术，保障数据流通的安全与可控。通过连接 器机制（Connector Mechanism），实现了不同系 统间的数据互操作，提升跨域数据流通效率。 在生态与应用方面，欧盟已启动 14 个共同数据空 间，覆盖工业制造、医疗健康、金融、能源、农业等领 域。典型案例 包括 Catena-X（汽车行业）、欧洲健康 数据空间（EHDS）、德国工业数据空间（IDS）等。 这 年可信数据空间创新发展试点名单》、数标委 发布《可信数据空间技术架构》，进一步加强牵引各 类数据空间的加快建设。 1.2 可信数据空间主要挑战 可信数据空间作为国家数据基础设施的重要组成部 分，作为全域数字化转型的新型底座通过构建安全 可信的数据流通利用环境，促进数据资源的共享共 用，进而释放数据要素价值。国家数据局发布行动 计划明确推进企业、行业、城市、个人、跨境五类可 信数据空间建设，可信数据空间建设目前还处于发展 初期面临诸多堵点问题与挑战：