公园论坛，建立高端的国内外交流合作机制；办好《国家公园》中英文期刊，逐步办成国家公园及自然保护地领域国 内外顶级期刊和科技交流平台；具体做好国家公园及自然保护地重大课题研究协调和编制国家公园监测、评估、咨询、 发展等专题报告。 一、国家公园背景分析 一、国家公园背景分析 国家林草局、财政部、自然资源部、生态环境部日前联合印发《国家公园空间布局方案》 , 确定中国国家公园建设的 发展 提出强 化 自然资源资产管理、开展生态保护修复、统筹自然保护与社区发展、加强科技支撑保障、提升监测监管水平、增强科 普宣教能力等 6 项建设任务 ● 遴选出涉及 28 个省份 49 个国家公园候选区，其中陆域 44 个、陆海统筹 2 个、海域 3 个，总面积约 110 万平方公里，总面积约 110 万平 方公里，保护面积居世界首位 ● 直接涉及省份 28 个，涉及现有自然保护地 700 覆盖了森林、草原、湿地、荒漠等自然生态系统，以及自然景观、自然遗产、生物多样性等最富集区域，共涉及现有自然保护地 700 多个， 10 项世界自然遗产、两项世界文化和自然双遗产、 19 处世界人与生物圈保护区 ● 分布着 5000 多种野生脊椎动物和 2.9 万余种高等植物，保护了超 80% 的国家重点保护野生动植物物种及其栖息地，保护了国际 候鸟 迁徙、鲸豚类洄游、兽类跨境迁徙关键区域 强化自然资源资产管理

...........................................................................................73 5.1 自然语言处理（NLP）.......................................................................................... 近年来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI 辅助病 历书写系统已成为提升临床工作效率、减轻医生文书负担的重要工 具。传统病历书写过程存在耗时耗力、标准化程度低、易出现遗漏 或错误等问题，而基于自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的解 决方案能够有效改善这一现状。据统计，三甲医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率  标准化程度不足：不同医疗机构间病历模板差异率达 43%， 影响数据互通  质控滞后性明显：现有系统仅能实现事后审核，无法实时纠错 在此背景下，AI 辅助病历书写系统应运而生。该系统通过自然 语言处理技术，可自动识别医患对话关键信息，生成符合《电子病 历系统应用水平分级评价标准》的结构化病历。某三甲医院试点数 据显示，应用 AI 辅助系统后，病历书写时间缩短 40%，首次提交 合格率从

378 5.3 “7 功能”（专项应用） 388 ..1 专题展示 388 ..1.1 市域治理总图 388 ..1.2 党建一张图 409 ..1.3 自然资源规划一张图 418 ..1.4 交通一张图 426 ..1.5 城管一张图 447 ..1.6 应急一张图 466 ..1.7 警务一张图 489 依据市域治理现代化指挥中心顶层规划，搭建城市操作系统基础支撑平台， 实现汇聚共享、智能搜索、集 约服务、分析研判、监测预警、联动指挥和行政 问效 7 项应用功能。汇集全市政务数据资源，完成“存量整 合”，建设市域治 理总图、党建、自然资源和规划、交通、城管、应急、警务、环保、政务服务、文旅和社会 治理等专题“一张图”，以动静结合的方式呈现市域治理的基本情 况，实时反映各领域治理工作动态。同时， 拓展“增量创新”，建设一批跨地 建设市域治理总图、党建、自然资源和规划、交通、城管、应急、警务、环保、政务服务、文旅、高质 量发展和社会治理等专题“一张图”，构建某市域治理全景图，以动静结合的方式呈现某市域治理各方面的 基本情况，实时反映全市市域治理工作动态。 2） 智能搜索 以某市市域治理现代化指挥中心汇聚的数据资源为基础，以大数据、自然语言处理、全文检索、数据索 引、数据标签化处理等信息技术为支撑，以党建、自然资源、交通、城管、应急、警务、环保、政务服

态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 模型底座层是工业大模型赋能流程工业智能工厂软件体系的核心基础, 决定了系统能力的下限. 其主要职责是稳定、高效、安全地向公共能力层提供大语言模型 (large language model, LLM) 能力, 通过标准化 API 支持自然语言理解与多模态数据处理. 企业可根据实际需求选择云服务厂商 (如阿里 巴巴) 提供的按 Token 计费的 LLM API, 也可选择在企业内部本地部署开源或商用模型, 保障数据隐 私安全. 以下 保证模型能力平滑升级、不影响上层系统运行. 为保障服务质量, 模型底座层必须具备高可用性、低延迟和高吞吐性能, 同时具备完善的调用控 制与日志机制. 在实际应用中, 图表智能体可调用 LLM 将自然语言转为图表代码, 诊断智能体结合多 模态数据实现故障判断, 控制智能体可获得参数整定与优化建议. 整体而言, 模型底座层通过标准化、 高性能、可扩展的服务架构, 实现数据透明化、知识融合与智能决策的高效协同

，李彦宏在中美论坛提出使用“人工智能”弯 道超车的观点，并将人工智能定为百度的战略之一。 全球六大研发中心 & 四大实验室 百度 AI ｜国际领先的人工智 能 陆奇 全球华人外企最高高管 语音识别 计算机视觉 HCI 度秘 自然语言处理 （ NLP ） 人脸闸机 机器翻译 图片搜索 网页搜索 PaddlePaddle 深度学习平台 ，开源 +GPU/FPGA 云计算 大数据 自动驾驶 推荐 & 预测 人工智能 语音识别 提供高精度的语音识别服务，融 合百度领先的自然语言处理技术， 支持多场景智能语音交互 语音唤醒 通过在设备或软件中预置唤醒词 便可将设备从休眠状态中被唤醒 ， 并作出指定响应 准确率 97% 开发者数量 14W 日均请求次数 1.4 亿 语音合成 语音合成技术能将用户输入的文字 转换成流畅自然的语音输出 百度 AI ｜语音技术介 绍 应用场景最广泛 应用场景最广泛 涵盖了智能对话系统，相似内容推荐，评论聚合等领域 算法种类最丰富 数十种自然语言核心算法与解决方案，全面覆盖语言理解 的各类需求 服务最可靠 SLA 稳定保持 99.99% 以上，支持千亿量级调用需求，配有 完善的统计和监控措施 语义分析 提供分词、词性标注、命名 实体识别三大功能 短文本相似度 输入两段中文短文本，即可输出 文本间的语义相似度 评论观点抽取

场竞争的加 剧，传统的餐饮服务模式面临着前所未有的挑战。为了提升服务效 率、优化顾客体验并实现精细化管理，餐饮企业亟需引入先进的智 能化技术。在这一背景下，DeepSeek 大模型凭借其强大的自然语 言处理能力、数据分析能力和个性化推荐功能，为餐饮服务提供了 创新性的解决方案。DeepSeek 大模型能够实现对顾客需求的精准 理解、用餐场景的智能分析以及个性化服务的实时推荐，从而助力 遇，尤其是人工智能技术的应用，正在逐步改变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。  顾客反馈分析：通过自然语言处理技术，分析顾客评价，帮助 企业改进服务。  动态定价：根据市场供需情况，动态调整菜品价格，优化营 收。 综上所述，DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用，不仅能够 提升企业的

空域动态监测 军民协调机制 自然景观航线 设计覆盖山脉、湖泊、海岸线的观光路线，如“峡谷穿越线 ” 或“海岛环飞线” , 突出地域自然特色。 文化主题飞行 串联历史文化遗址、传统村落等节点，开发“古建俯瞰线” 或 “民俗风情线” , 结合空中讲解增强体验感。 季节性动态调整 根据植被变化、候鸟迁徙等自然规律推出“红叶航拍季”“ 湿 地观鸟线”等限时线路，保持产品新鲜度。 地观鸟线”等限时线路，保持产品新鲜度。 夜间灯光航线 利用城市灯光秀或自然荧光现象 ( 如蓝眼泪 ) 打造夜间低 空 游览项目，配套激光投影或 AR 导览技术。 定制化包机服务 提供婚礼飞行、商务考察等私人定制航线，满足高端客群需 求，配备专属客服与个性化航拍服务。 特色低空旅游线路设计 01 02 03 04 05 生态评估 建立生态数据库，划定保护红线， 平衡开发需求。 设施建设 采用绿色建材，建设生态友好型起 低空赛事活动 设计跳伞、翼装飞行、动力伞等刺激 性项目，吸引冒险爱好者，结合专业 教练指导和安全保障体系，确保活动 安全性。 开发直升机、热气球、滑翔伞等低空 观光项目，覆盖城市地标、自然景观 等多样化场景，提供不同高度和视角 的沉浸式体验。 策划热气球锦标赛、无人机竞速赛等 赛事，提升区域影响力，通过赛事直 播和媒体报道扩大品牌曝光度。 联合学校或机构开展航空知识科普活

随着2006年DeepLearning算法的提出，人工智能(AI)的发展进 入了第三次浪潮。DeepLearning凭借自身优秀的信息表征及关系提 取能力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突 破性的进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正 在深刻地改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛 选、药物优化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用 本数据进行自监督预训练，这些文本数据虽然没有标签，但是数据量远远多于有 标签的数据。相应的，模型也可以进行大规模的设计以适应海量的数据。这便是 AI大模型的由来。经过了自监督训练任务，AI模型方法仿佛理解了自然语言的语 法，从而为自然语言处理带来了质的飞跃。 而在药物筛选领域，如果我们依照类似的方式，让AI模型去充分利用海量的 蛋白、分子数据去进行自监督训练，是否也有可能学习到分子世界中的"语法"规 则? 这种方 Uni-Mol: 通用分子3D表征模型 在药物设计等领域，分子自身性质的表征对先导化合物筛选而言至关重要， 在给定的药物靶点先验下，如果能够将分子进行完美的潜空间嵌入，那么能够成 药的分子和不能成药的分子将会自然的在潜空间分隔开，从而便可以非常直观的 进行药物的筛选。 目前已经存在许多学习分子表征的AI方法，这些分子表征学习方法通常将分 子视为一维的字符串或二维的图进行预训练。然而，分子的三维结构对其性质和

打造新型门店，实现数字化运营与管理，向消费者提供全新服务，赢得持续的客户、业绩增长 获取客户 活动互动 进入商店 挑选商品 确认订单 使用优惠 支付 地理局部区域 流量 纸质优惠宣传单 班车接送、自然 进入 货架陈列、人工 询问 心算估计、手工 清单 收银内置、捆绑 优惠 现金支付、 卡类支付 确认订单 使用优惠 传统门店 直接带走商 品 凭小票获取 有限售后 新型智慧门店 二维码扫 智慧门店价值定位 兴趣的激发 移动为重， 展示先行 粉丝客户 微信营销 百花齐放的 优惠券 信息的互动 WiFi 营销 &LBS 定位 布局流量点 的触屏终端 情感活动带 动自然销售 决策的转化 移动导购 & 扫码数据 促销，营造 购买的气氛 客户全网 识别 行动的便捷 移动支付 &WebPOS 社区购 (APP) 预售 (APP) 分享的传播 多接触点，价值传递风格保持一致，加强品牌印象 兴趣的激发－粉丝客户微信营销 微信互动模块基于微信平台，建立企业与 5 亿潜在用户的一对一互动和沟通。利用微 信公众账号通过兴趣运营目标用户之后的 自然引流，为转化做好铺垫。 微信互动营销 通过互动活动实现客户黏度及引流 集成微信公众帐号，用户无缝免登 让品牌被更多的潜在用户“接触“”辨识“ • 关注有礼 • 签到有礼 • 互动游戏 •

用 场 景 公 司 AI+诊断 AI+制药 医院数据实时处理、临床辅助决策、 临床辅助治疗、临床预警、患者画像 等 靶点确定、先导化合物发现等 计算机视觉、深度学习、大模型 语音识别+自然语言处理、深度学习、 大模型 深度学习、大模型 CT、MR影片诊断等 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 3 电子 3 月 20 日，微软旗下语音识别公司 辅助诊断领域耕耘已久，其推出的全科医生助理通过和医疗机 构信息系统进行对接，完成对医疗患者诊疗信息收集、清洗和预处理，在此基础上生成临 床诊断与治疗推荐建议，为医生的临床决策过程提供智能辅助支持。云知声应用智能语音 识别、自然语言理解、临床知识图谱等人工智能技术，为医疗行业的各参与方提供丰富的 产品和解决方案。覆盖医政医管、临床诊疗、医保管理、患者服务多个业务领域。讯飞和 云知声均计划在年内推出预训练大模型，赋能医疗、人机交互等领域。 和加州大学研究团队发布的蛋白质语言模型 ProGen，在数百万个原始蛋白质序列上训练，可生成跨多个家族和功能的人造蛋白质。不 同于 AlphaFold2 利用 AI 的手段辅助理解自然界已有的蛋白结构，以 ProGen 为例的类 ChatGPT 生成式 AI 的目标是生成自然界不存在的人工蛋白质序列。虽然生成式 AI 在制药 领域的应用仍处于起步阶段，但天壤 XLab 负责人苗洪江博士认为，从 AlphaGo、 AlphaFold2