数智园区行业参考指南 "IN" 数智时代 赋能园区转型 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 过把握数智化 技术带来的商机，融入蓬勃的数智生态，园区将能够持续挖掘 数据价值，推动业务转型，从而释放创新价值，驱动社会经济 快速发展。 但同时，在数智技术快速发展的背景下，园区数据快速增长， 大模型等创新应用不断落地，这意味着园区需要对云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 准化技术委员会 (SAC/TC426)（简称：全国智标委）与英特尔 联合众多合作伙伴，发布了《数智园区行业参考指南》。本指 南旨在总结中国数智园区的发展特征，并通过对于数智园区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视

数智化审计调研报告 本报告为中国内部审计协会与北京谷安天下科技有限公司联合撰写，报告中所有文字、 图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权 为原著者所有。任何组织和个人需要经原著者许可，方可以复制或传递本报告的全部或部 分内容，或将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，以及用于营利或用 于未经允许的其它用途。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共 中华人民共 和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。未经授权或违法使用本报告内 容者应承担其行为引起的一切后果及法律责任，原著者将保留追究其法律责任的权利。 版权声明 版权声明 数智化审计调研报告 本报告中的行业数据是原著者通过市场调研、行业访谈及其他研究方法统计分析得来， 仅供参考。因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当 前报告。原著者以勤 负责。原著者不对因本报告资料全部或部分内容产生的，或因依赖本报告而引致的任何损 失承担任何责任，不对任何因本报告提供的资料不充分、不完整或未能提供特定资料产生 的任何损失承担任何责任。 免责声明 免责声明 数智化审计调研报告 第一章 调研背景简介 ....................................... 5 第二章 调研结果综述 .........................

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 宏观洞察：迈向可持续数智经济之路 120 行动建议 128 附录 131 序言 量化数智化发展进程 当今世界，正经历一场以人工智能为核心驱动力的 深刻变革。新一轮科技革命正在重塑全球经济格 局，并持续为数字经济的发展注入强劲动能。据预 测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 3.7%。随着 全球超过 70 个国家和地区陆续推出人工智能相关 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 土地，劳动、资本这三个要素共同创造的，每个要 素在生产过程中都提供“生产性服务”，协同创造 价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步

AIGC 引领保险数智化变革 李立 新华三集团高级副总裁、首席科学家 2024 年 05 月 02 新华三能力集 STN ETN OC 录 目 01 人工智能发展趋势和保险适用场 景 03 新华三落地实 践 人间一日， AI 十年，大模型技术日新月 异 2023.12 赋能百行百业，让我们的客户更智慧 算力 联接 算力多元化 联接标准化 AI in ALL 让新华三产品和解决方案更智能 基于行业数据与应用场景的大模型定制化和解决方案能 力政企联动、生态聚集、打造产业新高地 新华三智算战略 “N” 优选生态大模型 行业专注、区域专属、数据专有、价值专享 8 n 统一的数据共享平台， 支持行业 数据要素统一治理和管理 n 算力、存力、运力协同感知的高 性能计算集群 推理服务 大模型使能平台 零碳数据中心 云平台 傲飞算力平台 绿洲数据平台 n 大模型全栈能力， 支撑从模型到 基础设施一站式应用部署 新华三保险智算解决方案 百业灵犀 AI 助手 LinSeer Copilot 智能可靠 绿色供电 高效节能 液冷散热 》 数据 供给 ,' 数据要素提 供 容器 EIP VPC 裸金属

全国数智产业发展研究报告（2024- 2025） Report on the Development of Data & AI Industry of China (2024-2025) 二〇二五年九月 I 版权声明 本报告版权由北京物资学院信息学院、北京化工大学 经济管理学院、清华大学计算社会科学与国家治理实验 室、北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心、北 京邮电大学经济管理学院、南京邮电大学数据要素创新实 验室、北京化工大学信息化绩效评估中心、北京京数智科 技开发有限公司和上海合合信息科技股份有限公司共同拥 有，并受法律保护，转载、摘编或利用其它方式使用本报 告文字、图表或观点的，应注明“来源：《全国数智产业 发展研究报告（2024-2025）》”，违反上述声明者，将追 究其相关法律责任。 II ...................................... 1 （一） 发展数智产业的战略意义 ................................................................................. 1 （二） 数智产业涵义 .............................................

1 附件 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术 创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在 虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。 7.医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、 科研数据管理、电子实验记录、文件管理等业务活动，部

在 AI 技术飞速发展的时代，企业正迎来数智化转型的历史性窗口期，数据战略成为 AI 项目的 ROI 放大器。数据，这一 数字时代最核心的生产要素，正在重新定义商业价值创造的边界和路径。传统的商业智能模式正在经历根本性重构 : 在数据消费端，智能 BI 技术的突破性进展，正推动着数据消费范式的深刻转变一从传统的 " 人找数 " 模式，转向智能 化的 " 数助人 " 模式。这种转变不仅仅是技术层 然而，技术终究是手段，人才才是数智化转型的核心驱动力。新时代的数智化人才需要具备跨界融合能力，既要深度理 解业务逻辑，又要熟练运用数字化工具，更要拥有数据思维和创新意识。 帆软数据应用研究院基于最新的洞察，在本白皮书中将深入探讨这些变革背后的逻辑与实践，为企业数智化转型提供 可行的路径参考，期待更多企业能够借鉴其中的理念与方法，在数智化转型的道路上行稳致远。 解析智能 BI 如何将数据消费范式从“人找数”转向“数助人” 如何将数据消费范式从“人找数”转向“数助人” 指导企业如何建立自动化指标体系，并随业务发展持续迭代更新 展示 AI 应用场景 -AI 让零代码更“零”& 先进制造落地 AI 决策应用 解析如何通过实时技术和规范管理让流动的数据更有价值 分享“FAST”新型数智化组织能力以及新兴数智人才建设路径 01 02 03 04 05 目录 CATALOGUE 16 企业数智应用关键落地路径 02 17 23 26