持续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源 等多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 推动产业向高 端化、智能化、绿色化发展。在新兴产业领域，人工智能催生出自动驾驶、低空经济等新产业新模式，创造新的经济 增长点。 数字政府，赋能政务效能提升。 人工智能技术的快速发展为政务服务效能的跃迁提供了有效工具，其先进 的技术理念正倒逼政府施政理念的重塑，推进政府思维模式、体制机制和服务方式的变革。人工智能与数字政府的深 度融合将催生出一种新的政务服务生态，显著提升政府科学决策和政务服务供给水平。 为核心的长效评价机制和持续优化机制，持续积累城市数据资产、模型资产，打造 AI 核心产业和示范场景应 “ ” “ ” 用，助力城市资源的高效配置、服务的精准响应及治理的动态优化，实现从 功能叠加 到 系统智能 的跃迁，提升城 市市民体验与产业效能。 构建完善的 AI 技术应用和产业发展生态，通过峰会、沙龙等产业活动服务产业链上下游企业，依托产业联盟聚 合 AI 全产业链企业，加速产业及行业上下游供需对接，催

在数字文明加速迭代进化的时代洪流中，数据与人工智能共生发展正重塑全球经济的格 局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 人工智能大模型语料发展趋势 1. 从大语言模型到多模态 / 具身智能大模型的语料演进 当前大模型技术正经历从弱人工智能（机器学习、神经网络、大语言模型）向通用人工智能（Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 2025 模拟人脑 神经元素 达特茅斯 会议 chatGPT 发布 openAI 理世界交互场景的深度认知。充分利用人类和模型 反馈数据（交互日志、错误修正样本）持续优化输 出，动态生成高质量训练数据，推动模型自主进化。 2、模型释放数据价值：大模型突破传统数据分析的 局限，实现数据价值的跃迁，从海量信息提取行业级 的知识发现，例如在行业预测大模型，通过结合文本、 图像、时序数据，构建实时分析能力，实现故障根因 溯源、风险预测、故障率预测、决策精度、流程动态 调优、自动化元数据管理与知识图谱构建等。

星图像、社交 媒体情感、供应链物流数据）的结合使模型预测精度提升 20%-35%。例如，美国对冲基金 AQR 通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 12%。  实时性跃迁：FPGA 硬件加速将订单响应时间压缩至纳秒 级，JP Morgan 的 LOXM 系统可实现每秒处理 2 万笔衍生品 报价。  风险控制智能化：基于联邦学习的跨市场风险传染模型可将黑 天鹅事件预警时间提前

基础设施的转 型，其核心发展路径可通过以下关键方向体现： 技术融合层面，多模态交互系统将成为标准配置。通过整合视 觉识别、环境感知与触觉反馈模块，智能语音讲解将实现从单向输 出到情境化交互的跃迁。例如，在博物馆场景中，系统可通过实时 分析游客视线焦点，动态调整讲解内容的深度与呈现形式。关键技 术指标演进如下： 技术维度 当前能力 2027 年目标 2030 年展望 响应延迟 800-1200ms

是一种探测浓缩氢质子的技术，它对农 产品中的水、脂的混合团料状态下的响应变化比较敏感[6。如果以适 当频率的电磁波照射在外加磁场中的自旋核，这时处于低能态的自旋核 就会吸收电磁波的能量，从低能态跃迁到高能态，这种现象称为核磁共 振。此时，核产生一种核磁共振信号，给出核磁共振谱，即 NMR 谱。 根据此核磁共振谱可反映分子中原子所处的状态，进而可以对 农产品 的内部品质进行综合评价。

我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪 ”——既提供工具 “ 使用的 操作杆 ” “ ，也树立风险防范的 警示灯 ” “ ，推动审计职能从 合规守卫 者 ” “ 向 价值发现者 ”跃迁。技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义 人类 的不可替代性。 五、编写团队：从金融审计理论到应用的闭环实践 南京审计大学是全国首家开设金融审计专业的高校，南京审计大学金融审 计 系教

教育数据的采集需要综合应用多种技术，每种技术采集的 数据范围和重点都有所不同。图 2 展示了教育数据采集的技术 体系，共包括 4 大类、13 种常见数据采集技术。 2.4、 智慧校园大数据建设面临问题 大数据是智慧校园行业跃迁的新变量，但目前也面临着诸 多挑战： 2.4.1、 产品同质化严重 主要以考量测评类产品为主，重点聚焦于如何“提分”； 盲目跟风现象严重，产品同质化且差异不大。 2.4.2、 分析端是整体短板

2 展示了教育数据采集的技术 体系，共包括 4 大类、13 种常见数据采集技术。 49 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 2.4、 智慧校园大数据建设面临问题 大数据是智慧校园行业跃迁的新变量，但目前也面临着诸 多挑战： 50 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 2.4.1、 产品同质化严重 主要以考量测评类产品为主，重点聚焦于如何“提分”； 盲目跟风现象严重，产品同质化且差异不大。