月 1 前 言 制造业作为国民经济的基石，一直是推动经济增长和技术创新 的核心力量。然而随着全球化竞争的加剧和消费者需求的多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， ............................................................................4 （一）制造业是国民经济重要支柱，发展面临挑战 ..................................... 4 （二）人工智能赋能制造业具有重要意义 ...................................... .................................................................................. 27 四、人工智能+制造业应用挑战..............................................................................29 （一）研发设计环节数据获取及整合困难

编 制 委 员 会 CONTENT S 数据空间与人工智能 协同发展挑战 1 、数据空间发展与挑战 1、新体系:数模协同 2 、人工智能大模型语料发展与挑战 2、新架构: AI 可信数据空间 3、数据空间与 AI 协同发展的关键挑战 3、新生态:数智共生 0 AI 可信数据空 间顶层设计 0 目 录 15- 06- 03 1、贵州大数据集团公共数据授权运营空间实践 2、贵州省文旅行业数据空间及大模型实践 3、上海数据集团城市数据空间实践 4、深圳南山数据可信流通服务探索实践 不敢共享、不愿共享、不能共享 的困局如同无形枷锁禁锢着 AI 创新的步伐。 比如医疗数据因隐私顾虑难以赋能疾病预测模型，工业数据因竞争壁垒阻碍供应链协 同优化，金融数据因权属模糊制约风险管控精度，这些挑战的本质，是数据要素市场化 “ ” 配置过程中 信任基础 的不足，也将严重制约着人工智能产业的发展。 国家数据局重磅出台《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，以国家战略方 式推动可信数据空间的加速建设，预计

Institute for carbon Neutrality, Tsinghua university ENERGY FOUNDATION 能 源 基 金 会 气候变化是人类面临的最严峻全球性挑战。作为负责任的大国，中国于 2020 “ ” 年正式提出 双碳 战 略目标，是全球从碳达峰到碳中和时间最短、减碳规模最大、降幅度速度最快的国家。工业部门作为国民 经济中最重要的物质生产部门，亦是中国能源消耗和 战略部署，不仅关系中国工业领域脱碳进程，更关乎中国产业竞争力的重塑。唯有加快布局颠覆性与引领 性的低碳技术，才能在新一轮产业变革中占据战略主动。 工业部门在生产工艺与排放结构上的高度复杂性，使其碳减排技术的发展面临巨大挑战，因此全球碳 中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门等。钢铁、水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 工业碳中和技术的重要意义 _____________________________________________________________________ 5 1.3 中国工业碳中和面临的技术挑战 ________________________________________________________________ 7 2.1 行业现状与趋势 ________________

3 政策实施的保障措施...........................................................................57 5.4 政策实施的挑战与应对策略...............................................................59 6. 中小学人工智能应用政策的案例分析........ ................135 1. 引言 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的快速进步为教育领域带 来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智能 的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。教育信息化 2.0 时代的到来，标志着教育从传 “ ” “ ” 统的 技术辅助 向 育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用

6 第二章 企业 AI 大模型应用：从试水到规模化落地的 全新挑战 9 2.1 DeepSeek 普及阶段的多元挑战 越的 V3 版本，并免费开放模型结构和权重，实现了技术和价格的双重普惠。这一进展 不仅彰显了大模型发展的潜力，也强调了算法、系统化工程、芯片算力和软件栈深度融合 的重要性，这也带来了新的需求与挑战： • 在模型层面，强化学习和蒸馏技术的使用将进一步推动性能提升。 • 同时，AI 算力基础设施优化和底层优化也至关重要，包括验证 FP8 精度的有效性、 PD 分离、通算融合等技术。 DeepSeek 通过技术创新大幅降低了 AI 应用门槛，但企业在实际落地过程中仍面 临诸多挑战。从算力供给与需求的动态失衡，到技术架构与现有 IT 生态的兼容难题，再 到模型性能与工程效率的权衡困境，这些矛盾成为阻碍 AI 规模化应用的关键瓶颈。在下 一章中，我们将深入剖析企业在 AI 大模型落地过程中面临的核心挑战，并探讨如何破局。 第一章 AI 战略制胜法则：智算基础设施重构商业价值

DeepSeek 技术概述.............................................................................7 1.2 金融银行业务挑战................................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景 ......................................109 6. 挑战与解决方案........................................................................................111 6.1 技术挑战.............................................. 6.1.3 计算资源需求...........................................................................119 6.2 业务挑战...........................................................................................120 6.2

．．．．53 一、内容概述 本实施方案旨在为“低空经济产业园”的规划与建设提供一个全面且详细的操作指 南。我们充分考虑到当前的产业发展趋势和未来潜在的增长点，特别是在低空经济领 域的机遇和挑战。因此，本方案着重关注以下几个方面： 1. 产业定位与发展目标：我们将以创新和科技为主导，重点发展航空制造、无人 机研发和应用、航空物流等核心产业，以打造具有国际影响力的低空经济产业 园为目标。 收优惠、简化审批流程等方 式鼓励低空经济项目的发展。我国也正在积极推进低空经济产业园的建设，以期在未 来几年内形成具有国际竞争力的低空经济产业集群。 4. 面临挑战 尽管低空经济有着广阔的发展前景，但其发展过程中仍面临一些挑战，主要包括 政策法规不完善、基础设施建设滞后、人才短缺等问题。因此，如何制定合理的政策、 优化营商环境、加强人才培养成为了亟待解决的问题。 三、未来展望 随着 动低空经济产业的创新发展。 然而，我们也应清醒地认识到，当前我国低空经济产业园建设仍面临一些挑战。 例如，部分地区对低空经济的认识不足，政策支持力度不够；基础设施建设滞后，制 约了低空经济产业的快速发展；高端人才短缺，影响了低空经济产业的创新能力和竞 争力。 我国低空经济产业正处于快速发展的关键时期，但也面临着诸多挑战。只有加强 顶层设计和统筹规划，加大政策扶持力度，加快基础设施建设，培养高端人才，才能

大模型应用技术分析， 阐述医疗健康行业现状及大模型应用场 景， 如疾 病诊断 、 个性化治疗等， 同时指出其面临的 数据隐私安全 、 质量 一致性 、 伦理问题 、 技术基础设施及法规合规等挑战 ； 介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 医疗健康大模型概述 5 6 02 大模型应用技术分析 2.1 大模型在医疗健康领域应用的机遇与挑战 7 2.1.1. 医疗健康行业现状以及大模型应用场景 7 2.1.2.大模型在医疗健康领域应用的挑战 8 2.2 医疗健康行业大模型开发技术 强大的自然语言处理能力，成为这 一行业中不可忽视的技术力量。它能够高效整合和分析海量医疗文献、研究数据和患者记录，为医 疗行业提供更多的智能化支持工具。然而，医疗行业在引入大语言模型时面临着独特的挑战。与其 他行业相比，医疗领域对答案的严谨性、安全性以及合伦理性有着更高的要求[6]。任何错误的诊断 或决策都可能直接影响患者的健康和生命，因此，如何确保大语言模型在医疗应用中的正确性、可 靠性和符合伦理，是这一技术应用中的关键问题。

........................................................................................26 九、前景展望与挑战应对 ................................................................................................ ........................................................................................ 27 2、面临的挑战与应对策略 ............................................................................................. 户体验，这些系统不断优化人机交互界面，使之更直观易用，从而降低操作 难度 并提高作业效率。因此，智能化指挥系统不仅强化了飞行器的应用范围， 也推动 了整个低空经济产业链的智能化升级。 26 九、前景展望与挑战应对 1、低空经济未来发展趋势 低空经济的未来预示着巨大的发展潜力。随着技术的日益成熟和市场需求 的 不断扩大，预计在未来几年内，低空飞行器将会在更多领域得到广泛应用。 在物 流、农业、安全

水利工程概述......................................................................................16 2.2 当前挑战.............................................................................................18 2.2 实施效果.....................................................................................94 7. 风险与挑战.................................................................................................97 ...............................................125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方