全球数智化指数（GDII）2025 智能跃迁：GDII与数智经济未来 07 执行概要 65 行业洞察：趋势与案例 10 GDII 概览 120 宏观洞察： 迈向可持续数智经济之路 目录 序言 01 执行概要 07 GDII 概览 10 国家数智化发展表现 20 国家洞察：关键发现、挑战与机遇 29 行业洞察：趋势与案例 65 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 是关乎国家未来竞争力的“必答题”。 为协助各国更好地把握人工智能与数字经济发展机 遇，我们联合了来自经济学、社会科学及 ICT 产业 等多领域的专家学者，共同将原有的“全球数字化 指数（GDI）”升级为“全球数智化指数（GDII）”。 旨在度量全球各国数智化发展进程，为政策制定者 提供量化参考。 GDII 的理论根基源于古典经济学家让 - 巴蒂斯特 • 萨伊提出的“生产三要素”理论，即商品价值是由 知识、赋能产业升级 ；高素质的 ICT 人才，则为数 字经济的持续创新注入了根本动力。积极的 ICT 产 业政策也在激发市场活力、培育数字生态方面发挥 着不可替代的作用。 汪 涛 01 全球数智化指数（GDII）2025 基于上述理念，GDII 构建了一套覆盖 ICT 基础设 施、行业应用水平、人才生态等多维度的综合评估 体系。本次研究覆盖全球 90 个国家，占比 94% 的 GDP 和

综合算力指数 2025 综合算力指数 算力产业发展方阵 2025 中国算力大会 2025 年 8 月 综合算力指数 版权声明 本报告版权属于算力产业发展方阵、2025 中国算力大 会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报 告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术 重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 力发展最新进展。通过科学的指数体系构建，将“综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。

组长 张平文 中国科学院院士、武汉大学校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任 理论工作组 指数工作组 王鑫河 谭 成 李 铮 朱 莹 周 妍 宋 洁 王 娟 黄 卓 崇 滨 李昊林 尹 上 邱泽奇 乔天宇 冉从敬 周 鼎 黎梦娜 张子琪 曾 雯 王蕴仪 张子逸 数据工作组 黄 晶 汪书含 宋伟祎 李宜函 高嘉音 杨 琪 郑雅文 李 楠 丁 天 廖艺敏 易延坤 何青蔓 王新民 分指数工作组负责人 新型基础设施竞争力指数 清华大学互联网产业研究院副研究员、研究主管 李红娟 云栖指数 阿里云智能集团副总裁、市场营销总裁 刘湘雯 数据流通指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘研究员 徐克付 政府新基建项目投资指数 北京明树数据科技有限公司总经理 肖光睿 数字政策指数 北京北大英华科技有限公司（北大法宝）总经理 赵晓海 数字人力指数 北京大学大 员 张 一 AI 开发者指数 百度 AI 技术生态总经理 马艳军 数字专利指数 江苏佰腾科技有限公司董事长 汤可权 人工智能科研指数 北京大学信息管理系主任、教授 张久珍 数字安全能力指数 三六零数字安全科技集团有限公司战略研究院院长 耿贵宁 智慧环保指数 公众环境研究中心主任 马 军 政务云指数 浪潮云信息技术股份公司总经理 颜 亮 数字经济投资者信心指数 北京大学数字金融研究中心副主任、教授

股 债强弱”指数的智能迭代优化，提升资产配置的前瞻性与决策有效性 优化过程：一是让 DeepSeek 进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练 DeepSeek ； 二是让 DeepSeek 进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果： 美林时钟框架（工业增加值 +PPI ）：经济增长周期和通货膨胀周期 货币信用框架（货币政策目标 + 信用脉冲）：关注的两大因素为货币周期和信用周期 财政货币框架（货币政策力度指数 + 财政政策力度指数）：关注的两大因素为货币政策周期和财政政策周 期 信贷库存框架（票据余额增速 + 贷款余额增速）：类比实体库存周期从金融角度来刻画库存周期的波动 产能库存嵌套框架（ PMI+ 点成分 / 因子，过往 强相关性动态演绎 重点逻辑不突出 ， 容易合成谬误 。是 无奈解而非最优解 事中或事后验证， 结果导向之嫌 中间过程黑箱化， 因子 ≈ 盲盒产生 过拟合问题 类似扩散指数的算法 ，每 个指标等权贡献 ，避免单 一因子影响偏离 ，不篡历 史数据，道术皆无 2021 年疫后经济爬坡，国 内外的货币政策的两端均在 稳增长和抗通胀间单边倒向 前者，因此选择产出缺口模 型替代美林时钟，有道无术

变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率 ; 债券回贩 价 格 ; 债券发行量 ; 债券违约信息 ; 债券发行量 境内网站 新华社、外汇管理局、证监会、上交所、 深交所、东斱财富网等财经网站 系四维度图谱。 案例：某国有银行企业风险预警 企业关联关系图谱 以宏观统计数据、互联网舆情数据和企业违规行政处罚类数据为基础， 通过加权平均计算企业出风险分数，再通过归 一化处理形成企业风险指数 案例：某国有银行企业风险预警 • 资讯平台 • 金融论坛 • 行业论坛 • 地区数据 • • • 企业涉诉类 行政处罚类 质检环保 舆情数据

品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 示范创建 支部风采 联建共建 指数分析 特色功能 丰富的激励机制、大数据中心、红黄蓝预警、党员五维画像、应用单位品牌特色等定制 大力加强和改进党的建设 , 真正把党建工作和业务工作一起布置、一起检查、 一起考核、一起落实 , 把党的思想建设、组织建设、 作风建设、制度建设提高到新的水平 量化指标 党员先锋指数 支部堡垒指数 平台功能 丰富的报表功能 平台功能  结合应用单位实际需求进行各类型报表设 计，便于各类党务文档的填写、收集和整 理  支持快捷查找、一键导出报表等功能  具有丰富的数据统计分析维度 特色功能模块建设 - 先锋值展示  系统具有“党员先锋指数”特色功能，对党员 的链接指数、基础指数、规范指数、先锋指 数进行全方位的考评，并将个人指数进行展 示及排名。系统根据支部所有党员的先锋指 数为基础，建立一套独特的支部堡垒指数体 系，通过支部所属党员行为评估支部工作开 展情况分析。 党员先锋指数 支部堡垒指数 平台功能 特色功能模块建设 -AI 人工智能应用  系统充分融合

6 个月内的公 司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同 期市场基准指数的涨跌幅； 2. 市场基准指数的比较标准： A 股市场以海通综指为基准；香港市场以 恒生指数为基准；美国市场以标普 500 或纳斯达克综合指数为基准。 类 别 评 级 说 明 股票投资评级 优于大市 预期个股相对基准指数涨幅在 10%以上； 中性 预期个股相对基准指数涨幅介于-10%与 10%之间； 10%之间； 弱于大市 预期个股相对基准指数涨幅低于-10%及以下； 无评级 对于个股未来 6 个月市场表现与基准指数相比无明确观点。 行业投资评级 优于大市 预期行业整体回报高于基准指数整体水平 10%以上； 中性 预期行业整体回报介于基准指数整体水平-10%与 10%之间； 弱于大市 预期行业整体回报低于基准指数整体水平-10%以下。 21

dongdz@guosen.com.cn S0980513100001 基础数据 中小板/月涨跌幅(%) 6202.33/-6.70 创业板/月涨跌幅(%) 1948.03/-8.47 AH 股价差指数 134.03 A 股总/流通市值 (万亿元) 109.84/99.00 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《主题投资月度观察(2025 年第 4 期)-科技前沿加速迭代，政策 频宏观）如何对齐？ 多维数据的整合依赖于 DeepSeek 的全链路赋能框架。在宏观层面，模型整合了 GDP、CPI、利率政策等传统指标，并通过动态知识更新技术（RAG）注入实时数据 （如行业景气指数），以捕捉经济周期转向信号。中观层面，卫星图像、专利数 据等另类信息被转化为结构化指标（如技术图谱、供应链关系网络），用于实时 监控行业竞争格局变化。微观层面，模型融合了门店客流统计、社交媒体情绪等 可作为智能执行中枢，通过“数据接入-规 则驱动 -动态决策-反馈优化”闭环实现全流程自动化运作。首先，Agent 借助 RAG 实时检索宏观数据（如高频通胀指标）、资金流（北向资金动向）、市场情绪（舆 情指数）等多源信息，经标准化处理后，传输至模型层预设的多因子择时与三标 尺行业轮动模型。在大盘择时中，Agent 依据 IC 衰减加权公式动态分配五维因子 权重，结合波动率自适应调整观察窗口（如牛市用 60