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

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 ······································

0 内容简 介 营销的目的是协助企业为客户创造价值。 基于后互联网时代市场变革 与发展动态 ， 并站在企业战略层级对问题进行重新思考后 ， 胡兴民博士 及 其团队提出了 “数人头 ”的新商业范式 ， 即按照企业的客户人数以及客 户 消费频次来思考企业的业绩增长路径；并结合数字化营销的 CIDR 模 型 ， 及客户全生命周期的深度整合营销策略在市场发展的营销丛林中为 企业的 营销战略进行重塑升级 后互联网时代对营销的要求与企业的营销对策 虚实融合购物流程 大数据精准营销 社交媒体营销 后互联网时代对营销的要求 即时性 社会性 精准性 方便性 移动营销 “ 数人头”的商业范式：才是企业可持续增长的正确思维。 数据驱动：企业应该学习利用大数据知识来了解客户，掌 握 企业的运营动态。 移动营销：企业必须具备将移动技术应用于客户的服务与 交 易的能力。 进行整合，才能发挥最大的影响力， 这是企业未来 营销制胜 的关键武器。 “ 数人头”的商业范式 会 员 大 数 据 营 销 移 动 营 销 社 交 媒 体 营 销 交易平台整合 0 本书体系框 架 新战略营销管理框架 基本商业范式的改变 垒砖头 “ 数人头”的商业范式就是按照企业的 客户人数和客户消费频次思考企业的业绩增 长路径，也就是企业的关注焦点，要从“市

重心从单纯的算力堆砌转向底层计算架构的根本性创新。每一次计算范式的更替，都会重塑产业版图。 今天，生成式人工智能正把基础设施从“堆叠服务器的集群”，推向“像一台巨型计算机运作的集 成单元”。这不是简单的规模扩张，而是一场关于带宽、能效与系统韧性的全面再造。预计到 2030 年，相关基础设施投资将接近 7 万亿美元（Noffsinger et al., 2025） 。计算范式正从通用数据中 心转向专为 AI 设计 [7] 模型发展的不同阶段，算力系统面临的瓶颈和挑战也在不断演变。AI 的核心任务从“生成”转向“交 互”，即从一个数字世界的“内容创作者”，变为一个能够理解并影响物理世界的“行动者”。这 一范式转变，对底层的计算架构提出了与单纯追求规模截然不同的新挑战。 1. 单卡阶段（CV 模型主导）：在计算机视觉（CV）模型为主的时期，模型可以完全放入单个 加速卡中进行训练。此时的并行策略主要是数据并行，单卡的计算能力是主要瓶颈。 了根本瓶颈。随着集群规模的扩大，这一瓶颈愈发严重，严重制约了整体训练效率。 为突破传统“向外扩”（Scale-Out）架构的通信瓶颈，全球顶尖科技公司都在探索“向内聚” （Scale-Up）的超节点范式，但其实现路径各具特点。NVIDIA 的路径是以 NVLink 等专有硬件为核心， 通过极致的垂直整合，将整机柜的 GPU 打造成一台逻辑上的“巨型单机”。而以华为昇腾为代表的 国内企业，则通过

........................10 （一） 人形机器人率先重构工业制造人机协同范式............................11 （二） 人形机器人探索构建普惠、精准、有温度的医疗未来................12 （三） 人形机器人将重塑交通物流生产力范式 ..................................13 （四） 人形机器人将重构家庭生活的效率与体验 聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展.........................18 世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 型及专家先验知识， 在动态开放环境适应性方面存在局限。尽管数据驱动的学习型控制能 通过经验优化策略，其泛化能力与环境鲁棒性仍待提升。大模型的引 入为人形机器人“小脑”控制带来新突破，正推动控制范式从模型驱 动向数据驱动迁移。 大模型通过整合先验知识显著提升数据利用率。如Language Plan利用GPT-3将任务描述解译为抽象行动序列，通过状态空间嵌 入增强分层强化学

智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 智能赋能的辅助设计以及智能化测试与智能运维工具链为代表的前 沿技术变革，正以前所未有的深度和广度，系统性地重构软件工程 的方法论、工具链与实践范式。软件工程已超越其传统边界，跃升 为支撑数字经济高质量发展、驱动千行百业转型升级不可或缺的核 心基础设施。然而，面对工具生态割裂、工程链路协同不足、垂直 领域适配薄弱等关键挑战，亟需构建统一标准体系打通技术研发与 驱动设计开发一体化协同。通过 AI+ 设计实现需求智能洞察与架构自适应优化，将模糊需求转化为可执行 技术蓝图；在 AI+开发层强化智能编码辅助与实时缺陷预判能力，结 合开发者行为分析持续优化编码范式。深度融合智能评审与 CI/CD 流 水线，形成从设计意图到代码实现的闭环知识沉淀。 （3） 测试智能化聚焦 AI 驱动测试流程自动化与 AI 系统评测。 一方面通过 AI 赋能打通全链路智能化测试闭环，通过智能需求分析、 阵 1.智能项目管理中枢：实现全要素全流程智能管控 项目管理智能化建设需遵循“能力筑基、场景突破”原则，形成 “治理体系现代化、技术实施自主化、基础保障生态化、场景应用智 能化”的新型项目管理范式，为企业数字化转型提供核心支撑。建议 分三阶段推进：初期夯实数据基础与制度框架，在关键场景建立智能 工具支点；中期打通能力域协同链条，实现跨场景智能联动；远期建 成自适应管理生态。企业需建立常态化评估机制，确保建设方向与业

认知和DeepSeek对教育行业的影响。第一部分通过深度解析DeepSeek的核 心技术来追溯AI的整体演进，旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始，逐步讲解AI的演进及认知： 1. D 才培养的方向，并搭建起先进技术与教育实践有效融合的桥梁 三、DeepSeek对教育行业的影响 此部分从教育变革的驱动力开始，进一步讲解AI对教育的影响： 1、教育行业的AI范式革命：探讨AI如何引领教育及相关领域的范式革命。阐述AI教育范式革命五大核心环节（智慧备课、沉 浸教学、自适应学习、智能考试、全维评测）及其对教育流程的重构。分析DeepSeek应用场景、优势、各教育阶段适配性及 选择理由。 2 育 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第4页 目录 1. DeepSeek解密 2. AI技术演进与认知框架 01 DeepSeek和AI认知 1. 教育行业的AI范式革命 2. DeepSeek的教育应用 02 DeepSeek对教育行业的影响 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第5页 现象： DeepSeek快速出圈，全民硬控

术创新，也是企业顺应宏观趋势、提升客户价值与实现可持续增长的 战略抉择。 本报告系统梳理了人工智能赋能客户关系管理系统的技术演进、 核心能力与产业实践，围绕四个方面展开。一是分析技术变革，梳理 AI 重塑 CRM 的交互范式、核心能力演进与安全合规要求；二是描绘 市场格局，呈现 AI CRM 市场主流技术路线及核心功能，并结合营销、 销售、服务等典型场景，展示 AI CRM 落地的实践路径与成效；三是 .................................................................................. 8 （一）大模型驱动下的交互范式变革 ................................................................. 8 （二）智能化核心能力演进 ............. Intelligence， AI）技术飞速发展，特别是以大语言模型（Large Language Model， LLM）为代表的生成式 AI 已然崛起。这不仅是一次技术迭代，更是 一股重塑商业范式的根本性力量。本章旨在系统性地阐述驱动企业向 人工智能 CRM（AI CRM）转型的宏观战略背景与微观经济动因，详 细阐述 AI CRM 选型研究的背景与动因。 （一）政策法规环境与发展机遇