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1、12025”Artificial Intelligence+“Industry Development“人工智能+”行業發展藍皮書主編：史占中、陳曉榮校閱：周辰、張曄、竇玉梅、孫崇理、劉香港整合排版：劉香港引言：全球化視野看人工智能（史占中、王計登、竇民）第 1 章 AI 大模型：實現通用智能的重要橋梁（竇民）第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎（李薇、商富凱、管航）第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座（王計登、竇玉梅、劉香港）第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景4.1AI 賦能未來制造業的應用場景（章明根）4.2AI 賦能未來信息產業應用場景（竇玉梅、王計登）4.

2、3AI 賦能未來材料產業應用場景（張弛、劉香港）4.4AI 賦能未來能源產業應用場景（董密爾）4.5AI 賦能未來健康產業應用場景（許蕾、竇玉梅）4.6AI 賦能未來空間產業應用場景（張曄、劉香港）4.7AI 賦能未來金融服務業創新實踐（黃志鋒）4.8本章結語（劉香港、張曄）第 5 章 AI 賦能行業應用案例5.1AI 賦能制造行業應用案例（章明根、劉子昱）5.2AI 賦能信息科技行業應用案例（王計登、竇玉梅、劉香港）5.3AI 賦能材料行業應用案例（劉香港）5.4AI 賦能能源行業應用案例（董密爾）5.5AI 賦能健康醫療行業應用案例（許蕾、竇玉梅）5.6AI 賦能空間行業應用案例（劉香港、

3、張曄）5.7AI 賦能金融行業應用案例（黃志鋒）第 6 章 國內外人工智能產業政策及趨勢分析（孫玉貝、肖耀、丁紫玉、孫崇理、周辰）第 7 章 人工智能發展倫理和治理框架7.1人機關系和倫理問題（屈杰）7.2AI 數據和隱私保護（林玉嵐）7.3AI 內容安全和虛假信息（辛詠琪）7.4AI 知識產權和責任歸屬（周辰）全球正在見證一場由人工智能驅動的“技術經濟”范式重構。人工智能作為擁有自我進化能力的通用賦能技術，正以指數級創新速度突破“技術-經濟-社會”的三重邊界，其影響力已超越傳統 ICT 技術的歷史坐標系，展現出重塑人類文明進程的史詩級能量。人工智能的技術路徑和產業生態尚處于不斷演變的階段，未

4、來可能會出現新的主導技術路線，賦能行業發展也將帶來更多可能性。人工智能與前沿技術產業領域，如先進制造、量子計算、生命科學、新材料、新能源等加速融合，將催生出更多新的科技和產業賽道。本報告旨在梳理人工智能發展現狀與趨勢，并通過對相關產業領域主要應用場景與典型案例的跟蹤研究，深入剖析 AI 在行業深度應用中面臨的問題與挑戰，希望為政府主管部門和相關行業企業提供決策參考，共同探討 AI 如何助推傳統產業轉型升級，引領未來產業創新發展。目錄I目錄引言：全球化視野看人工智能.1一、人工智能的起源與范式演進.1二、技術突破與全球競爭格局.2三、國際合作與治理框架.2四、社會影響與倫理挑戰.2五、未來方向：

5、可持續與普惠發展.3本章參考文獻.3第 1 章 AI 大模型：實現通用智能的重要橋梁.41.1 國內外大模型技術發展態勢.41.2 淺析大模型的核心技術.51.3 大模型技術發展趨勢展望.101.4 結語.11本章參考文獻.11第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎.152.1 模型突破推動數據需求升級.152.2 驅動因素推動數據生產革新.172.3 技術演進推動數據生態重構.192.4 全球競爭推動數據戰略迭代.202.5 結語.22本章參考文獻.22第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座.253.1 上游：AI 算力硬件基礎層.253.2 中游：算力軟件服務層.293.3 下

6、游：算力應用場景層.303.4 算力發展現狀與挑戰分析.323.5 算力發展趨勢與方向.353.6 結語.37本章參考文獻.38第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景.404.1AI 賦能未來制造業的應用場景.404.2AI 賦能未來信息產業應用場景.434.3AI 賦能未來材料產業應用場景.464.4AI 賦能未來能源產業應用場景.504.5AI 賦能未來健康產業應用場景.574.6AI 賦能未來空間產業應用場景.614.7AI 賦能未來金融服務業創新實踐.684.8 結語.74本章參考文獻.76第 5 章 AI 賦能行業應用案例.805.1AI 賦能制造業應用案例.805.2AI

7、 賦能信息科技行業應用案例.825.3AI 賦能材料行業應用案例.84目錄II5.4AI 賦能能源行業應用案例.885.5AI 賦能健康醫療行業應用案例.905.6AI 賦能空間行業應用案例.945.7AI 賦能金融行業應用案例.97本章參考文獻.100第 6 章 國內外人工智能產業政策及趨勢分析.1036.1 人工智能治理困境與監管沙盒.1036.2 國內人工智能產業政策及環境分析.1056.3 國際人工智能整體產業政策.1086.4 未來政策趨勢.1096.5 結語.110本章參考文獻.111第 7 章 人工智能治理與倫理.1127.1 人機關系和倫理問題.1127.2AI 數據和隱私保護

8、.1177.3AI 內容安全和虛假信息.1227.4AI 知識產權和責任歸屬.1267.5 結語.130本章參考文獻.131引言：全球化視野看人工智能1引言：全球化視野看人工智能人工智能（AI）的全球化發展正以前所未有的速度重塑技術、經濟與社會結構。這一進程不僅體現為技術突破的加速、AI+產業變革，更涉及國際合作、治理框架的構建以及倫理風險的平衡。以下從多維度解析 AI 全球化發展的關鍵趨勢與挑戰。一、人工智能的起源與范式演進人工智能的學科起源可追溯至1956年的達特茅斯會議1，約翰麥卡錫（John McCarthy）、克勞德香農（Claude Shannon）、馬文明斯基（Marvin Mi

9、nsky）等著名學者首次明確提出了“人工智能”的概念，通過計算機模擬人類智能，實現語言理解、抽象推理和自主問題解決。隨后，人工智能的技術范式先后歷經了從規則、統計再到深度神經網絡驅動的三個階段發展歷程。20 世紀 60 至 80 年代，規則驅動范式主導了 AI 發展，“符號主義”主張根據人類專家知識的規則庫進行推理和決策。90 年代后，統計學習范式崛起，貝葉斯網絡、支持向量機等算法通過數據驅動模式優化參數，推動垃圾郵件過濾、搜索引擎排序等應用落地，標志著 AI 從“人工定義規則”向“基于數據進行學習和推理”的范式轉移。公眾廣為熟知的是現在所處的 AI 發展第三階段深度神經網絡。2012 年成為

10、 AI 發展的重要分水嶺。杰弗里辛頓（Geoffrey Hinton）憑借深度卷積神經網絡 AlexNet2在李飛飛組織的 ImageNet 競賽中以壓倒性優勢擊敗傳統方法，標志著人工智能進入了深度學習時代。這一突破背后是神經網絡、數據和算力三大要素的融合，卷積神經網絡通過自動學習特征，其效果超越了手工設計的特征，海量數據為算法提供了文本、圖像、語音等多模態燃料，大規模并行計算使得訓練數十億參數模型成為可能，重塑了 AI 研究的范式。2017 年Transformer 架構3的提出更是革命性里程碑自注意力機制不僅解決了長序列建模難題，還催生了 GPT、BERT 等大語言模型，使自然語言理解的準

11、確率超越人類基線。至此，深度學習完成了從實驗室理論到產業基石的華麗轉身，驅動聊天機器人、智能客服、醫療影像分析、自動駕駛、具身智能等場景的規?；涞??？v覽過去七十年間人工智能的發展歷程，技術演進始終貫穿著符號主義、連接主義與行為主義4的哲學張力。符號主義追求具備可解釋性的規則推理；連接主義主張通過模擬人腦神經元的連接方式來實現人工智能；行為主義則強調通過試錯與交互來優化行為。與此同時，我們可以清晰地看到，人工智能的重大突破往往源于未知前沿的探索精神、基礎理論（如Transformer 的數學建模）與工程實踐（如分布式訓練框架）的協同共振，眾多胸懷大志之人正在通往人工智能的道路上全力書寫下一個輝

12、煌篇章。全球人工智能產業發展歷程如下圖：引言：全球化視野看人工智能2圖 1 全球人工智能發展脈絡圖 1 全球人工智能發展脈絡二、技術突破與全球競爭格局全球 AI 技術呈現多極化競爭態勢，美國、中國、歐洲等國家和地區通過大型模型研發與政策扶持爭奪主導權。如，美國企業 OpenAI、谷歌和 xAI 公司持續推出 GPT、Gemini及 Grok 等系列模型，提升多模態能力與計算效率；中國企業月之暗面的 Kimi、字節的豆包、騰訊的混元以及阿里的通義系列等模型表現出顯著競爭力，尤其是深度求索公司 DeepSeek發布的開源模型以高性價比引發關注；法國 Mistral 公司推出高速生成的開源助手 Le

13、 Chat成為“歐洲之光”。與此同時，各國政策支持力度持續加大，如美國“星際之門”項目計劃投資5000 億美元建設 AI 基礎設施，歐盟則通過“投資人工智能”倡議調動 2000 億歐元推動超級工廠建設。三、國際合作與治理框架技術發展的全球化特征要求超越地緣政治的合作。2025 年巴黎人工智能行動峰會簽署關于發展包容、可持續的人工智能造福人類與地球的聲明，強調開放、透明、安全等原則，呼吁建立全球治理體系5。中國積極參與國際對話，推動全球人工智能治理倡議和聯合國相關決議，倡導技術普惠與風險共擔。如清華大學人工智能國際治理研究院提出，需通過國際標準制定、數據共享和技術轉移縮小“AI 鴻溝”，避免技術

14、壟斷加劇全球不平等。四、社會影響與倫理挑戰AI 的普及在提升生產效率（如醫療診斷、農業管理）的同時，也會引發結構性風險。如，生成式 AI 可能加劇就業市場的兩極分化，高收入國家更易受益于技術紅利，而發展中國家因基礎設施滯后面臨邊緣化風險。倫理問題同樣突出，包括算法偏見、隱私侵犯及超級智能失控的可能性。國際學界呼吁加強 AI 倫理研究，將人類價值觀嵌入技術設計，并通過跨學科合作（如法律、社會學）構建適應性治理框架。引言：全球化視野看人工智能3五、未來方向：可持續與普惠發展AI 的可持續發展需兼顧能源效率與社會公平。當前大模型訓練的高能耗問題（如ChatGPT 單次訓練耗電量達家庭數月用量）促使業

15、界探索綠色計算與低資源算法。此外，普惠應用成為關鍵議題，如中國通過 AI 賦能基層醫療和傳統產業數字化轉型，展示了技術下沉的潛力。WTO 報告預測，若全球均衡應用 AI，2040 年前貿易增速可翻倍，但需通過國際合作消除數據流動壁壘與本地化政策限制。本章參考文獻1 國務院發展研究中心國際技術經濟研究所,中國電子學會,智慧芽.人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢M.北京:中國人民大學出版社,2019.2 Krizhevsky A,Sutskever I,Hinton G E.Imagenet classification with deep convolutional neuralnetwork

16、sJ.Advances in neural information processing systems,2012,25.3 VaswaniA,Shazier N,Parmar N,et al.Attention is all you needJ.Advances in neuralinformation processing systems,2017,30.4 Yann Le Cun.科學之路：人，機器與未來M 李皓,馬躍,譯.北京:中信出版集團,2021.5 中國、法國、印度、歐盟在內的 60 個國家和組織，關于發展包容、可持續的人工智能造福人類與地球的聲明EB/OL.https:/my.

17、ambafrance.org/Statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁4第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁1.1 國內外大模型技術發展態勢當前大模型開辟了通用人工智能技術演進的新路線，正在深刻改變人類社會生產生活。大模型是當前科技發展的制高點，也是中美科技競爭的焦點。OpenAI 公司作為本輪人工智能革命的領軍者，其早期研發團隊是 Transformer1架構首創者和 Scaling Law2的堅定信奉者

18、及實踐先驅。自 2022 年 11 月推出現象級產品 ChatGPT3以來，該企業通過持續突破不斷重塑行業認知，產品上線兩個月用戶破億，展現通用人工智能的早期雛形；次年 4 月問世的 GPT-44在律師資格統考等專業測試中超越 90%人類考生，9 月系統升級實現視覺與語音交互5，奠定多模態認知基座，推動教育個性化與客服智能化深度變革。OpenAI 技術迭代在 2024 年迎來爆發期，2 月視頻生成模型 Sora 突破動態語義理解瓶頸6，開啟 AI 內容創作新紀元；下半年連續推出 o 系列推理模型7，通過分層認知架構實現復雜決策推理；2025 年初推出支持復雜研究任務的 Deep Researc

19、h 功能，發布的GPT-4.58更號稱在認知維度實現飛躍，其萬億級參數模型不僅構建起迄今為止人類知識最完整的數字鏡像，更在情感計算與共情交互領域取得突破。除了 OpenAI，美國的 Anthropic、Google、Meta 以及 xAI 等企業都在大模型領域持續發力，逐漸形成了“OpenAI 領跑，Anthropic、Google 和 xAI 追趕，Meta 開源的競爭態勢。Anthropic 初創團隊出自原 OpenAI，專注于安全和倫理。2023 年 3 月，Anthropic 發布第一版 Claude9，宣布與 ChatGPT 展開直接競爭。2024 年 3 月，發布 Claude 3

20、10增強數學和編程能力。6 月推出 Claude 3.5 Sonnet11平衡性能和能力，提升用戶體驗。2025 年 2 月推出Claude 3.7 Sonnet12，首度引入混合推理模型，用戶可選擇快速響應或逐步推理。Google 一直致力于 AI 領域的創新，2023 年 2 月發布 Bard13作為 ChatGPT 的競爭者。2023 年 11 月，Gemini 1.014正式發布，接棒 Bard 成為繼任者。2024 年 2 月推出 Gemini 1.5 Pro15，采用MoE 架構，擴展上下文長度。2025 年 2 月，推出 Gemini 2.016，上下文長度達到 200 萬 to

21、ken，多模態能力進一步強化。xAI 由 Elon Musk 創立，迅速成為 AI 領域的后起之秀。2024 年 2月開源 Grok-117，促進社區合作和提高透明度。2024 年 8 月發布 Grok218，提高模型性能。2025 年 2 月向大眾免費提供 Grok319，在思維推理上提升顯著，并推出 DeepSearch 功能。在大模型方面，Meta 扮演的角色專注于開源 AI 模型，推動社區合作和創新。2023 年 2 月，開源 Llama20，成為很多大模型研究的基座。2024 年 7 月，發布的 Llama 3.1 405B21是當時最大開源 AI 模型，能力媲美商業模型。12 月又

22、開源 Llama 3.322，以 70B 參數量媲美 405B性能。中國 AI 大模型的發展也受到全球 AI 熱潮的推動，2023 年是關鍵轉折點，各大科技公司和初創企業開始推出自己的大語言模型，號稱“百模大戰”，主要參與者包括百度、阿里、字節、騰訊、商湯、華為，以及“AI 大模型六小虎”（零一萬物、稀宇科技、月之暗面、階躍星辰、百川智能、智譜華章）。2023 年 3 月，百度發布文心一言23，成為中國首個 AI 聊天第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁5機器人。8 月阿里開源發布 Qwen 系列24，成為早期開發者社區的重要資源，8 月發布Qwen-VL25，可以感知文本

23、圖像。12 月，百川開源 Baichuan226，數學和邏輯推理、復雜指令跟隨能力提升顯著。2024 年競爭加速，3 月月之暗面宣布 Kimi 支持 200 萬 token 上下文27，4 月商湯發布日日新 5.028，9 月阿里開源 Qwen2.529，支持多模態，最大模型參數量 72B。10 月，智譜發布智能體 AutoGLM30，支持手機、網頁和電腦端操作。2025 年 1 月 稀宇科技-Minimax 開源發布 MiniMax-Text-01 和 MiniMaxVL-0131，支持 400 萬 token 上下文窗口和多模態功能。隨后，阿里發布 Qwen 2.5-Max32和 Qwen

24、 2.5 VL33，在語言和多模態上體現了對標國外頂尖模型的能力。與此同時，以上海人工智能實驗室為代表的中國科研機構也在大模型領域展現了自己的優勢。該實驗室構建了書生通用大模型體系，涵蓋多模態、語言和視頻生成能力。2021 年發布國內首個通用視覺大模型書生 1.034，2023 年推出語言大模型浦語 InternLM35，并率先實現開源和免費商用。2024 年，開源浦語 236在 200K 長上下文中大海撈針表現卓越；圖文大模型 InternVL37以 1/3 參數量實現 ViT-22B 性能，升級版的 InternVL 1.538表現接近 GPT-4Vision 水平。進一步，多模態大模型書

25、生萬象 2.039首創漸進式對齊訓練，實現與 GPT-4o和 Gemini 1.5 Pro 媲美的性能。浦語 3.040以 4T 數據訓練出高性能模型，萬象 2.5 成為首個MMMU 得分超 70%的開源模型41。在視頻生成方面，2023 年全球首發開源文生視頻 DiT模型 Latte42，2024 年推出筑夢 2.0 實現分鐘級 4K 視頻生成43。2025 年初，AI 領域最炙手可熱的現象級公司莫過于深度求索（DeepSeek）。它發布了兩款具有里程碑意義的模型：DeepSeek-V3 混合專家（MoE）大語言模型44和 DeepSeek-R1推理模型45。這一模型組合通過系統性的工程創新

26、，顯著提升了全球大模型研發的效能基準。據業界有關團隊估計 DeepSeek-V3 在訓練階段僅消耗 278.8 萬 H800 GPU 小時（折合557.6 萬美元），采用 2048 卡集群配置實現行業領先性能，該訓練成本可能約為行業平均水平的 1/201/15，顯示出 DeepSeek 在計算資源利用率上的重大突破。DeepSeek-R1 作為首個開源推理模型(Reasoning Model,即以邏輯和系統的方式進行思考，利用證據和過往經驗來得出結論或作出抉擇)，通過強化學習在復雜推理任務上達到了與 OpenAI o1 模型相當的性能，形成了“訓練-推理”雙引擎驅動的技術架構。DeepSeek

27、 的技術演進成功突破了傳統的“算力軍備競賽”模式，通過開源模型架構和高效訓練方法，推動了 AI 技術的普惠化，打破了大模型僅被 OpenAI、Meta 和 Google 等巨頭壟斷的“神話”，降低了行業準入門檻，對硅谷和華爾街，乃至全世界 AI 產業產生了顯著沖擊。隨著國內科研團隊在大模型領域的不斷創新，全球 AI 競爭格局正在重構。1.2 大模型的核心技術近年來，以 Transformer 架構為代表的生成式預訓練大模型正在重塑人工智能的技術版圖。這些具備千億級參數以上的智能系統不僅展現出驚人的語言理解與生成能力，更在跨模態交互、復雜推理等維度持續突破認知邊界。大模型的技術體系龐大，發展更是

28、日新月異，第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁6本節將試圖用比較通俗的語言來解構支撐大模型發展的核心技術體系：首先剖析Transformer 架構的自注意力機制如何突破傳統神經網絡的序列建模瓶頸，奠定大模型的基礎骨架；繼而揭示預訓練-微調范式與強化學習的協同作用，解讀模型如何通過海量數據預訓練獲得通識能力，再經由領域適配實現專業化轉型；重點探討交互提示工程對模型認知對齊的關鍵價值，以及推理時間擴展技術如何突破模型固有思維框架；最后聚焦擴散模型等新興技術如何推動生成質量躍升。這些技術模塊共同構建起大模型的進化階梯，使其逐步實現從數據驅動到知識內化、從通用應答到專業賦能的范式轉

29、變，正在重塑人機協作的智能新紀元。1.2.1 大模型的基石：Transformer 架構人工智能研究者的一個理想，就是想讓機器像人一樣理解語言、看懂圖片。Transformer架構是實現這個目標的關鍵技術之一。Transformer 架構是現代大模型的核心，首次由Vaswani 等人在 2017 年提出1。它通過多頭注意力機制和位置編碼處理序列數據，解決了傳統循環神經網絡（RNN）在并行處理和長距離依賴上的局限性。當前，Transformer 已經成為大模型的首選架構。Transformer 架構的優點來自：（1）并行處理能力：傳統的神經網絡（比如 RNN）像一條流水線，必須按順序處理數據，速

30、度很慢。而 Transformer 可以同時處理所有數據，就像多條流水線一起工作，大大提高了效率。（2）長距離依賴：在一句話中，后面的詞可能受到前面很遠處的詞的影響。Transformer能很好地捕捉這種長距離的依賴關系，讓模型更好地理解上下文。（3）多頭注意力機制：想象一下，你在閱讀一篇文章，有些詞語會特別吸引你的注意力。Transformer 的“多頭注意力機制”就像多個“注意力過濾器”，讓模型能夠同時關注輸入數據的不同部分，從而更好地理解其含義。Transformer 目前在大模型中得到了非常廣泛的應用。在語言模型上，Transformer 是構建大語言模型（LLM）的基礎，比如 GPT

31、 系列。這些模型可以生成文本、翻譯語言、回答問題等等。而在多模態大模型中 Transformer 不僅能處理文字，還能處理圖像、音頻等多種類型的數據。如，視覺 Transformer（ViT）將圖像分割成小塊，然后像處理文字一樣處理這些小塊，從而實現圖像分類、目標檢測等任務。1.2.2 模型的成長之路：預訓練、微調和強化學習訓練大模型就像培養一個孩子，需要經歷不同的階段，學習各種知識和技能。通常情況下，訓練分為三個主要階段：預訓練（Pre-training）、微調（Fine-tuning，FT）和強化學習（Reinforcement Learning，RL），后兩者也常常被稱為后訓練階段。（1

32、）預訓練：打好基礎預訓練是模型的初始階段，目標是在大規模文本、圖像等語料庫上訓練模型。預訓練就第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁7像讓孩子讀中小學，學習通用的知識和技能。在這個階段，模型會在海量的數據上進行訓練，學習語言、圖像的模式、知識的結構等等。主要的預訓練任務包括：掩碼語言建模（Masked Language Modeling，MLM）：就像做完形填空，模型需要預測被遮蓋的詞語，從而學習上下文關系。因果語言建模：讓模型續寫故事，模型需要預測下一個詞語，從而學習生成文本。下一句預測（Next Sentence Prediction，NSP）：就像成語接龍，模型判斷兩個

33、句子是否連續，增強句子關系理解。在多模態模型預訓練中，主流的預訓練任務還包括圖像-文本匹配、掩碼多模態建模等。圖像-文本匹配：模型需要判斷給定的圖像和文字描述是否匹配，從而學習跨模態的關聯。掩碼多模態建模：類似于掩碼語言建模（MLM），但應用于不同模態，模型必須預測序列中缺失的部分，如文本、圖像補丁或其他數據類型，類似看圖說話或者根據文本畫圖的游戲。（2）微調：培養特長微調是將預訓練模型適配到特定任務的過程，通常使用較小、任務特定的數據集，可以顯著提升模型在下游任務如文本分類、問答和翻譯上的表現。微調就像讓孩子上大學，通過專業課學習特定的專業知識和技能。在這個階段，模型會在特定的數據集上進行訓

34、練，以適應特定的任務。通常情況下使用的技術是監督微調（Supervised Fine-tuning，SFT）。就像做練習題，模型會學習輸入和輸出之間的對應關系，從而學會生成特定的輸出。如在聊天機器人開發中，SFT 可以幫助模型生成符合用戶期望的回復。另一個技術是領域適配，為了讓“通才”的大模型，成為某一個細分領域的專家，需要用專業數據改造通用模型，賦予他這個領域的特色能力。（3）強化學習：從做題家到解題高手就像學生通過大量做題積累經驗，強化學習讓大模型在模擬環境中不斷嘗試不同解題思路。每次嘗試后，系統會給出評分（比如答案是否正確、解題步驟是否合理），模型根據這些反饋調整自己的思考方式。強化學習

35、還可以通過“思維鏈”技術（Chain of Thought，CoT），讓 AI 學會像人類一樣拆解難題：先列已知條件，再分步驟推導，最后驗證結果。這種訓練讓 OpenAI 的 o1 模型在國際數學競賽中正確率從 13%飆升至 83%。強化學習也可以讓輸出更符合人類偏好，基于人類反饋的強化學習(ReinforcementLearning from Human Feedback，RLHF)是模型輸出與人類偏好對齊的重要方法，讓人類評價模型的輸出，然后用這些反饋來改進模型。這就像讓老師給學生打分，從而幫助學生進步。RLHF 解決了模型輸出安全性和實用性的挑戰，特別是在對話系統和內容生成中，顯著提升了

36、用戶體驗。第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁8當預訓練數據不夠時，強化學習能讓 AI 自己創造訓練場景。如 AlphaGo 一般，AI 可以通過自我對弈生成新題目，像棋手“左右互搏”一樣持續提升。在自動駕駛等實時場景中，強化學習讓模型像老司機一樣，根據路況動態調整策略，在動態、實時、交互中不斷學習和進步。1.2.3 讓 AI 更懂人類：交互與提示技術訓練好的大語言模型就像一個剛入職的聰明實習生，雖然知識淵博但缺乏工作經驗，需要通過清晰的“工作指導書”提示詞（Prompt）2才能高效完成任務。這種指導方式主要有三大模式：零樣本學習：好比直接問實習生用小學生能聽懂的話解釋萬有

37、引力定律，無需提供任何案例，模型僅憑對任務的理解就能生成答案。這種方式適用于常識類任務，類似人類基于已有知識快速響應新問題。少樣本學習：好比案例教學，就像給實習生看幾個優秀方案模板，模型通過 2-5 個示例就能掌握任務規律。這種技術特別擅長處理格式固定的任務（如郵件撰寫、數據表格生成、客服回復等）思維鏈提示：面對數學、代碼這類復雜問題，讓模型像學生寫草稿紙那樣逐步推理，改善復雜任務表現，避免直接跳轉到錯誤結論。提示工程的核心技巧在于“結構化表達”，通常包括角色設定、任務分解、格式規范、糾錯機制等幾個要素。提示詞技術靈活性高，特別在資源有限的場景中表現優異，可以通過精心設計提示詞最大化模型性能。

38、當前提示工程師已經成為 AI 時代的熱門職業之一。1.2.4 突破思維局限：推理時間擴展諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾卡尼曼在著作思考快與慢3中提出人腦有兩個思維模型：其中系統一基于直覺和本能，無需刻意思考，就能快速做出正確的決定；而系統二則基于理性思考，當遇到復雜問題的時候會理性地分析問題，花費更多的時間和努力再來做出決策。傳統的 AI 大模型（如 GPT-4）的推理過程更接近系統一根據 next token prediction，依賴預訓練形成的知識直覺快速生成答案，但隨著任務復雜度提升（如數學證明、代碼優化），缺乏對復雜問題的分步驗證和糾錯機制，導致邏輯斷層和事實幻覺，而且單純擴大模型參數規模

39、的邊際收益也在下降，這個背景下推理時間擴展（test-time scaling，TTS）4通過賦予模型動態分配計算資源的能力，實現了從“直覺反應”到“深思熟慮”的范式轉變。該技術的核心在于推理階段的動態計算優化，包含三大創新方向：（1）多步推理迭代，多動腦多想幾遍鏈式思考（Chain-of-Thought）：就好像寫草稿分步驟，做數學題時先假設條件再推導結論，模型就像用“”的標簽分步驟寫草稿，邊想邊檢查。共識生成（Consensus）：遇到難題時，讓模型像小組討論一樣提出多個答案，然后投第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁9票選最好的（比如 5 個答案里選出現次數最多的），

40、或者用“評分老師”（獎勵模型）挑出最優解。搜索優化（Search）：就像程序員寫代碼時，寫完先運行看報錯，再根據錯誤提示修改，反復改錯直到做對。（2）計算資源動態調控，靈活控制思考時間預算強制（Budget Forcing）：類似考試時間分配，給模型設置“最長思考時間”，簡單的題快速答完（用提前交卷），難題多想想（用標簽繼續思考）。就像考試時先做簡單題，留更多時間給大題。潛在空間推理（Latent Reasoning）：心算代替筆算，有些思考不需要寫出來，像數學高手在心里快速推算。某些模型用這種方法，1 秒鐘能處理近 4000 個詞，比邊寫邊想快 3 倍。（3）強化學習驅動優化，學練測閉環迭代

41、兩階段強化學習訓練：第一階段重點訓練“解題步驟規范”（比如數學符號不能寫錯），像老師盯著你改作業。第二階段還要兼顧“回答是否有用”、“是否安全”，就像學霸不僅會解題，還要學會把知識講明白。過程獎勵模型（Process Reward Model，PRM）：大模型每想一步就有個“老師”打分，告訴它這一步對不對。就像做題時，每寫一步就有人用紅筆批改，及時糾正錯誤。1.2.5 從通才到專家：專業能力增強訓練好的大模型盡管已經有了很強的世界知識，但是這些知識的實時性以及某個特定領域的專業度還存在欠缺，需要通過其他技術手段，進一步增強模型的知識和能力。（1）知識檢索增強：給模型裝上“實時搜索引擎”大模型訓

42、練數據截止后，知識會“凍結”（如不知道 2025 年的新政策）。通過實時網絡搜索，在遇到問題時，模型會自動搜索最新資料。針對專業領域或私域數據，可以通過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）5技術，通過向量匹配和語義理解，從專業數據庫中精準提取信息。（2）工具調用能力：讓模型學會“用外掛”盡管大模型的通用能力在不斷提升，但在專業領域通常有很多專用工具，因此模型的工具調用能力就顯得尤為重要。模型能夠像指揮官一樣，分解任務，選擇合適的工具（如計算器、編譯器、專業工具鏈），并整合輸出準確的結果。2024 年 11 月由 Anthropic 推出的開源協議

43、 MCP（Model Context Protocol,模型上下文協議），使 AI 應用能夠安全訪問和操作本地及遠程數據，讓 AI 模型與外部工具和數據連接，為 AI 應用提供了連接萬物的接口。（3）多專家協同：組建“AI 專家會診團”當存在多個領域模型的時候，可以讓多個領域模型組合，形成“multi-agent”系統，完成復雜任務。就像在醫療咨詢時，先由分診模型判斷科室，再轉接?？颇Ｐ瓦M行專業診斷。2025年 4 月，Google 開源首個標準智能體協議 Agent-to-Agent（A2A），詳細定義了一組標準端第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁10點和響應模型，使得

44、任何智能體 Agent 都可以采用此協議進行通信，聚焦于 Agent 之間的協作，消除技術棧之間的障礙。通過類似 MCP、A2A 這些圍繞 AI 系統構建的新技術的誕生，AI 產業朝著協作而非對抗的方向進化。模型的專業性和實時性得到了顯著提升，能夠在各個領域提供更精準、實時和高效的支持。1.2.6 從混沌到清晰：擴散模型講到人工智能生成內容(AIGC，即 AI Generated Content；或國外亦稱為 GenAI，Generative AI），一個繞不開的話題就是擴散模型（Diffusion Model）6。擴散模型的核心思想是通過逐步添加噪聲來破壞數據（如圖像），然后再通過一個學習模

45、型逐步去噪，恢復出原始數據。想象一下，你有一張清晰的照片，然后你開始不斷地往照片上撒細沙（噪聲），越撒越多，照片就越來越模糊，最終完全變成了一堆隨機的噪點。這就是正向擴散過程。擴散模型的目標就是學習如何逆轉這個過程。也就是說，它要學會如何從一堆隨機的噪點中，一步一步地把沙子（噪聲）去掉，最終還原成一張清晰的照片。這就是逆向擴散過程，也叫去噪過程。擴散模型在 AIGC 多個領域已經有了廣泛的應用，大家最常見到的文生圖模型，可以根據文字描述生成逼真的圖像，比如 Midjourney，DALL-E 2，Stable Diffusion 等，還有視頻生成模型，比如 Sora、Pika、Runway、可

46、靈等。此外還有音頻/音樂生成、3D 生成、圖像修復和圖像超分辨率等，擴散模型憑借高質量、多樣性、可控性的生成能力，在各個領域都有著廣泛的應用前景。1.3 大模型技術發展趨勢展望首先是多模態融合和多模態涌現。自然界本身就是多模態世界，人類通過“眼耳鼻舌身意”來感知和認知世界，并且與這個世界交互。同樣的，大模型正在從語言這一單一模態處理向深度融合的跨模態交互演進，實現文本、圖像、音頻、視頻，乃至觸覺、味覺、嗅覺等多維信息的聯合理解與生成。多模態涌現，指的是當多模態大模型的規模（包括模型參數、數據量）以及多模態交互復雜度達到一定的臨界點之后，會突然展現出跨模態的推理、泛化、生成甚至創造的能力。在大語

47、言模型中，已經很好展示出了語言的智能涌現。而多模態涌現能力的實現，還有包括跨模態對齊、原生多模態模型架構、參數和數據的規模效應、跨模態信息的互補和增強在內等的技術難關等待攻克，值得人們繼續發掘和探索。其次，是高階的推理能力，解決真實復雜任務。主流的大模型已經幾乎窮盡了互聯網上的文本知識，稱其為“上知天文，下知地理，中曉人和，明陰陽，懂八卦，曉奇門，知遁甲”可能也不為過。最新的模型在代碼、數學等推理任務上也展示了強大的性能，但是面對真實世界的復雜任務時候，還不能很好地“運籌帷幄之中，決勝千里之外”。除了進一步擴充高階數據的規模、質量和多樣性，還需要突破“思維鏈推理-強化學習”的技術難點和規?；?/p>

48、頸，讓模型自我學習和自我迭代，真正讓推理能力具備泛化性，結合領域適配和垂直場景強化，第 1 章 AI 算法“大模型”：實現通用智能的重要橋梁11做好安全對齊和幻覺抑制，這樣大模型才能在更多的場景落地開花。在科學智能上，大模型正在成為科學智能的底座，賦能科學家加快實現科學發現。在工業智能領域，大模型可以深入參與工業生產的“設計開發-生產制造-銷售服務”的全流程，為新質生產力發展提供新動能。最后，我們也應該看到，除了大模型，還有諸如世界模型、空間智能、具身智能、群體智能、神經符號結合等多種新技術和觀點在科學界涌現，實現通用人工智能（AGI）的技術路徑可能并不是單一的，我們也期待有更多更新的技術范式

49、出現加速通用人工智能時代的到來，并且可能比我們原來預料的更快。1.4 結語大模型技術作為當前實現通用人工智能的主流技術路線，已成為全球科技領域最具前沿性和戰略意義的賽道之一。從國際到國內，參與者眾多，競爭異常激烈。美國的科技巨頭如OpenAI、Google、Meta 等憑借強大的算力基礎、數據資源和算法創新，持續引領著大模型的發展潮流。令人欣喜的是，中國的科研創新力量在大模型技術的發展中正扮演著越來越重要的角色，以 DeepSeek 等為代表，中國眾多的科技公司、初創企業以及學術機構正加速追趕，用原始創新和開源模式打破歐美的技術壟斷，并在部分領域實現超越。這種全球范圍內的技術角逐不僅推動了大模

50、型性能的快速提升，也使得相關技術迭代空前發展。然而，我們也必須清醒地認識到，通用人工智能的技術路徑尚未完全收斂，大模型雖是當前的主流方向，但未必是唯一解法。大模型技術本身也在快速演進之中，正在從堆砌算力和數據的競賽轉向更高效、更靈活的架構設計。大模型面臨的諸多核心挑戰，如模型的可解釋性、能耗效率、倫理風險等，仍需持續攻關。此外，諸如神經符號 AI、量子計算與 AI的結合、生物啟發式計算等新興技術路徑，也提供了多樣化通用人工智能技術探索可能。這種未收斂的狀態既是挑戰，也是機遇，它鼓勵全球科研人員和產業界不斷嘗試新的思路和方法。展望未來，中國人工智能發展不僅需要技術層面的持續突破，還需在國際合作與

51、競爭中找到平衡點。對于中國而言，抓住這一歷史性機遇，如持續加強國家政策支持、加大基礎研究投入、培養跨學科人才、推動開源生態建設、完善產學研協同機制，將是實現持續不掉隊甚至彎道超車的關鍵。對于全球人工智能發展來說，唯有通過開放協作、成果共享，才能加速通用人工智能實現，造福人類社會。本章參考文獻1.1 國內外大模型技術發展態勢1VaswaniA，Shazeer N，Parmar N，et al.Attention is all you needJ.Advances in neuralinformation processing systems，2017，30.2Kaplan J，McCandlis

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68、n image synthesis with latentdiffusion modelsC/Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and patternrecognition.2022:10684-10695.第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎15第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎2.1 模型突破推動數據需求升級2.1.1 驅動人工智能進化的“燃料”人工智能模型的發展史，本質上是一部“數據需求進化史”。從早期人工輸入規則和知識圖譜的符號主義（Symbolic AI），到深度學習時代讓機器從海

69、量數據中挖掘數據特征和規律，再到如今的大語言模型和多模態模型對數據規模、類型和質量的系統性重構，每一次模型的技術突破都伴隨著對數據需求的重新定義。一方面，是對數據數量的需求變化。以 Transformer 架構為例，其自注意力機制在理論上突破了傳統 RNN/CNN 局部感知的局限1，隨之而來的就是對數據需求的指數級增長。比如 GPT-3 的訓練數據量約 45TB2，相當于數個國家級圖書館的藏書量；多模態模型 CLIP則需處理 4 億對圖文數據3，相當于 200 萬本圖畫書。這種“模型越復雜，數據越要吃撐”的強耦合關系，被 Hoffmann 等人4稱為“Chinchilla Scaling La

70、w”模型參數和數據量應以相同比例增長的規律（佳數據量（Token 數）約為模型參數量的 20 倍），才能實現最佳性能。另一方面，是對數據質量的需求變化。隨著大模型在語言理解和多模態領域的深入應用，高質量訓練語料的重要性愈發凸顯。除國外研究機構積極開源的訓練數據集（如 The Pile、C4、LAION-5B、ImageNet-21k 等）外，國內研究機構也在積極打造面向大模型訓練的大規模語料庫。如，The Pile（EleutherAI）：包含網絡文本、學術論文、圖書合集等，廣泛用于GPT-NeoX 等開源大模型的預訓練，是開源社區中的高知識密度語料標桿；又比如，萬卷語料庫（WanJuan）：

71、由 OpenDataLab 聯合多家機構推出的高質量訓練語料系列，包括覆蓋文本、圖文和視頻的萬卷多模態，以及面向通用基礎能力的萬卷CC 以及面向多語言的萬卷絲路系列；除此之外，谷歌團隊提出的 C4（Colossal Clean Crawled Corpus）和北京智源研究院發布的悟道語料庫（WudaoCorpora）都為高質量訓練語料奠定了重要基礎。龐大的規模和高維的質量，正在推動數據這個人工智能的“燃料”不斷釋放強勁動能。2.1.2 從規模到價值的數據需求重構當前大模型技術突破對數據需求的重構，可以從以下關鍵維度進行剖析：（1）數據質量的顆粒度從粗到細傳統監督學習模型（如 ResNet）依賴

72、人工標注的“靜態標簽”（如 ImageNet 的類別標簽），但大模型對數據的語義理解需求已從“類別判別”升級為“跨模態語義對齊”。如，多模態模型PaLI 要求圖文數據在像素、物體、場景、語義四個層級實現嚴格對齊5。同時，自監督學習的興起使得數據必須包含足夠的“隱式信息”如，對比學習模型 SimCLR 要求原始單張圖像可通過數據增強而生成多視角的圖像6，這些多視角的數據則是原始圖像的“隱式信息”。第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎16因此模型技術的迭代發展對原始數據的豐富性提出了更高要求。（2）數據模態的演變由單到多大模型的數據需求正從單模態向多模態加速演進。早期模型（如 BERT、

73、GPT）僅依賴文本數據，通過語言模式學習語義，使用單一模態的數據會缺乏對現實世界的具象認知。多模態大模型（如 GPT-47、Flamingo）通過融合文本、圖像、音頻、視頻等多模態的數據，構建不同模態之間的關聯，模擬人類多感官協同的認知方式。因此模型技術的突破對原始數據的多樣性提出了更高要求。（3）訓練數據的依賴由靜到動大模型落地面臨的核心瓶頸之一是“知識凍結”傳統模型訓練依賴離線靜態數據，難以適應現實世界的動態變化。Meta 開源的 LLaMA 采用了分階段訓練的方案，這為模型的應用落地產生更多靈活性，但是也要求數據的工程能力具備實時采集、清洗、去重能力。以金融領域為例，高頻交易模型的訓練數

74、據需實現分鐘級甚至更高頻更新，并需要包括事件性的標簽標記（如財報發布、政策變動的時間標記）。2.1.3 數據需求變化牽引技術升級模型突破引發的數據需求升級，正在倒逼數據生產鏈的技術重構。（1）合成數據（Synthetic Data）的崛起當真實數據難以滿足模型需求時，合成數據則成為關鍵補充。NVIDIA 的 Omniverse 平臺通過物理仿真生成模擬的自動駕駛訓練數據，其研究表明合成數據可將標注成本降低90%8。然而，合成數據的“真實性鴻溝”（Reality Gap）問題仍未完全解決劍橋大學團隊發現，過度依賴合成數據會導致模型在一些特殊場景下的邊緣案例上性能下降9。（2）數據價值鏈的重構傳統

75、數據標注產業（如通過人工對圖像中物體進行邊界框的標注）正被自動化工具取代。Google 提出的“AutoML-Zero”方案可實現數據預處理流程的自動優化10，而 Scale AI 等企業則通過“人機協同標注”將標注效率提升 3 倍。這一變革的本質是數據的產生方式正從“勞動密集型”向“技術密集型”遷移。（3）隱私與合規的技術平衡GDPR（歐盟通用數據保護條例）、CCPA（美國加利福尼亞州消費者隱私法案）等法規對數據使用的限制，迫使企業探索隱私計算落地新場景。聯邦學習允許模型在非共享的數據上進行訓練，但是其數據交互的通信成本高與異構數據處理困難的問題仍待突破。最新研究顯示，差分隱私與聯邦學習的結

76、合可在保護數據隱私性和保障模型效果之間找到更佳的平衡。第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎17（4）大模型中規?；▌t（Scaling Law）的爭議與現狀2020 年，OpenAI 在論文Scaling Laws for Neural Language Models11中提出，模型性能與計算量、數據量和參數量呈指數關系，即“大力出奇跡”的邏輯一度主導了大模型發展。過去十年，該定律支撐了以 GPT 系列為代表的模型技術突破。然而，隨著性能提升放緩，學術界對其有效性產生分歧。爭議本質指向數據瓶頸：互聯網公開數據耗盡將導致傳統預訓練受限，但垂直領域的高質量數據與合成數據可能成為數據規模新

77、的增長點。AI 模型的技術突破絕非孤立事件，其背后是數據需求從“量變”到“質變”的系統性升級。未來，數據將不再只是模型的“燃料”，而是驅動技術創新的“戰略資產”。這一趨勢對行業的核心啟示在于：數據能力的構建必須與模型演進同步規劃，任何脫離數據戰略的技術路線圖都將面臨天花板效應。正如紐約大學教授 Gary Marcus 所指出的：“深度學習的天花板不是算力，而是高質量數據的可獲得性?！?.2 驅動因素推動數據生產革新2.2.1 核心技術突破大模型對數據規模、質量及多樣性的需求升級正在倒逼數據生產技術的系統性革新。主要的數據生產技術體現在自動化、合成化與隱私化三個方面：自動化標注技術通過模型進行輔

78、助標注，進而反哺數據生產，形成“模型-數據”閉環。例如，Google 提出的 SimCLR 框架1利用對比學習自動生成標簽，顯著降低人工標注成本，Scale AI 的“人機協同標注”系統通過不確定性估計動態分配任務，效率提升 300%；合成數據生成技術則在真實數據缺口場景下發揮重要作用，NVIDIA Omniverse 通過物理仿真生成自動駕駛場景數據，而 StyleGAN3 生成的合成人臉在視覺真實性測試中表現優異2；在隱私保護領域，聯邦學習與差分隱私成為合規“標配”，螞蟻鏈提出的“區塊鏈+聯邦學習”架構實現了跨境數據安全流轉與可追溯。這些技術突破將數據生產從勞動密集型轉向技術密集型，推動數

79、據從采集到應用的全鏈條生產方式的革新，最終為大模型提供更可靠、更豐富的訓練數據支撐。2.2.2 大模型數據處理流程優化大模型的高效訓練離不開超大規模數據的高質量處理。從數據獲取到標注，全流程均需要在規模、精細度與合規性之間取得平衡。以下四個階段相輔相成，形成“大模型訓練數據”的核心處理流程。（1）數據去重在大模型語料構建的初期，開發者往往會從網絡爬取海量原始開放數據，或整合已有大規模數據集進行二次加工。在獲取數據的基礎上，要對重復數據進行去除，防止重復數據浪費存儲和算力，或因模型過度擬合影響泛化性能。對多模態數據而言，還需結合特定的去重第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎18算法防止

80、數據視覺角度的重復。常見的去重方法如 CommonCrawl 采用算法過濾來快速判斷網頁是否已抓取3，PaLM-2 則結合語義相似度聚類來精確剔除重復文本4。（2）數據提取數據提取包括網頁類 HTML 數據的提取、文檔類如 PDF 數據的提取等，目的是得到可被機器理解的自然語言，這一環節也是大模型數據處理的關鍵環節。在大模型場景下，“數據提取”不僅關乎文本可讀性，更是對隱含結構、元數據以及多模態信息的深度挖掘。特別是 PDF 與 HTML 兩種主流格式，對后續數據清洗、語義理解及模型訓練有重大影響。目前先進的文檔布局理解與結構化建模通過視覺-文本多模態預訓練，將版面信息（段落位置、字體、表格網

81、格等）與文字內容共同編碼，顯著提升對段落合并、表格檢測、公式識別等任務的抽取準確率。MinerU、Marker、Nougat 等常用工具在復雜排版的文檔、數學公式、表格內容識別和提取上為面向大模型的文檔數據提供了高質量的語料基礎。在 HTML網頁格式數據的抽取深度和動態性方面，較多前沿性研究在網頁正文提取、噪聲剔除、DOM樹和與語義標記、跨頁面整合等方面多有探索。無論是 PDF 還是 HTML，數據提取過程都直接影響訓練語料的完整性、準確性與適用性。先進的文檔理解模型、多模態預訓練算法以及高可擴展的分布式數據管道，正在為大規模數據抽取提供新的路徑。從全局來看，若在抽取階段就能高效識別并剔除噪聲

82、、正確保留關鍵結構信息，將顯著提升后續清洗、過濾與標注階段的效率與質量。（3）清洗過濾在獲取并提取了海量文本或圖像后，清洗與過濾是不可或缺的步驟。首先在不良內容過濾的方法上，GPT-4 采用 RoBERTa 分類器過濾低質量文本5，Google 通過 Perspective API基于 BERT 檢測有害言論，準確率高達 92%6。其次，在內容主題與語言檢測的方法上，針對多語言數據集（如 Common Voice、Wikipedia Dump 等），需要自動化檢測并分割不同語言文本，以進行后續的分語種處理或多語種對齊。另外在數據分布一致性的檢測上，當抽取到的數據分布與任務目標領域明顯不符時，應

83、及時進行抽樣審查或統計分析，避免將不相關或噪聲過多的數據注入訓練集。（4）標注增強為了進一步提升模型在特定任務中的性能，往往需要進行額外的標注與數據增強。這包括自動標注，即 Meta 的 LLaMA 通過掩碼語言建模自動生成部分標簽7，T5 模型利用知識蒸餾生成軟標簽8；人機協同，即對于難度較高或模糊的樣本，可通過不確定性估計將任務分配給人工標注員精修，提升整體標注質量；對比學習與數據增強，即在圖像領域，SimCLR等對比學習框架能自動生成多視角圖像；而在文本領域，可利用同義替換、反向翻譯等技術增強樣本多樣性。第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎192.2.3 數據共享與協同基于當前

84、仍舊存在的合成數據的真實性鴻溝、隱私-效用平衡難題、多模態對齊成本高企等問題，未來可能的突破包括：高保真合成數據生成，即基于擴散模型的高保真圖像/視頻合成9有望彌補真實數據短板；零樣本標注與提示詞（Prompt）工程，即通過少樣本或零樣本的 Prompt 設計自動引導模型生成高質量標注10，大幅減少人工參與；去中心化 DataDAO 生態，即利用區塊鏈與加密技術構建分布式數據自治組織（如 Ocean Protocol），促進跨地區、跨機構的數據共享與交易；全球治理與標準化，即在國際層面需建立跨域數據流通標準（如 ITU AI 數據質量標準），并推進類似“一帶一路”數據走廊的合作機制；在產業層面

85、鼓勵開源社區（OpenDataLab、ModelScope 等）共建新的數據平臺與工具鏈。數據生產技術的迭代不僅是工具的更新迭代，更是 AI 產業底層邏輯的深層重塑。實現大模型時代的可持續發展，需在技術自主化（國產化工具鏈）、生態協同化（產業與開源社區共建）與全球治理（國際數據流通標準）的多維度持續探索與突破。2.3 技術演進推動數據生態重構2.3.1 數據分工體系日益精細當前全球人工智能數據產業已形成多層次協同體系，核心參與者圍繞數據價值鏈條展開深度協作。首先，在數據生產層面，科研機構與科技巨頭主導高質量數據資源的開發。OpenAI開發的 WebText 語料庫1通過過濾和清洗 Common

86、 Crawl 數據得到高質量的訓練數據。其次，在數據服務層面，Scale AI、Labelbox 等技術企業依托 AutoML 工具鏈重構產業角色，將數據標注由純人工標注階段推向 AI 主導并結合人工階段，驅動數據標注產業從勞動密集型向算法增強型轉型。另外，在數據治理層面，制度創新與技術創新形成共振。上海數據交易所發布 U235 框架，連通真實世界和數據世界，基于 SwiftLink 管理平臺核心架構實現數據上鏈、收益上鏈、資產上鏈，提升資產的真實性、透明性、流動性、經濟性和共識性，使得“真數據”成為“金資產”，為數據要素創新應用探索路徑，助推全球數據交易市場蓬勃發展。據統計，2023 年全球

87、數據交易規模約 1261 億美元，至 2030 年預計有望達到 3708 億美元。數據生態從線性供應鏈向網狀價值網演進，催生出更具彈性與創造力的新型分工范式。2.3.2 數據獲取方式越趨便捷數據開源使得數據的獲取方式在廣度、深度和便捷度上更進一步。在開源生態領域，國內外開源數據平臺正加速向多模態、工具鏈整合及社區協作方向演進。國內以 OpenDataLab為代表，聚焦大模型訓練全鏈路支持，通過智能數據工具（如 MinerU）和超大規模精標數據集（如“書生萬卷”），構建起覆蓋預訓練、微調到評測的完整生態，成為國產大模型數據基座的核心力量。國際層面，Kaggle 憑借競賽機制與海量公開數據集持續引

88、領數據科學實踐，HuggingFace 則以模型庫、數據集及開源工具重塑 AI 開發范式，推動全鏈路創新。Papers第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎20with Code 通過論文與代碼的深度綁定加速科研復現，GitHub/Gitee 作為代碼托管核心平臺，在信創政策下成為國產替代與全球協作的關鍵樞紐。整體趨勢顯示，開源平臺正從單一數據托管向“數據-工具-模型-應用”全棧生態升級，依托開放協作與 AI 原生工具（如代碼生成、自動化標注），賦能開發者高效參與技術迭代，并加速跨領域交叉創新。更深遠的影響則來自開源生態的重構作用。DeepSeek 開源降低了模型使用門檻，未來將形成“

89、大廠煉基座+中小廠做應用”分工。這種開放策略不僅加速垂直領域數據共享（如金融風控、工業質檢的專有數據集開放），更倒逼行業數據標準建立醫療影像 DICOM-CV互操作協議、自動駕駛場景的 nuScenes 標注規范等均在開源社區驅動下成型。技術棧革新與開源文化同向偕行，正構建起“數據生產-開放共享-標準反哺”的正向循環，重塑全生命周期技術價值鏈。2.3.3 合規約束意識增強全球數據生態正經歷技術突破與監管框架的深度博弈，驅動生產模式與價值鏈條的范式重構。在監管引領側，歐盟人工智能法案以數據可追溯性為核心要求，推動企業構建覆蓋數據采集、標注、使用的全鏈路審計體系，倒逼合規能力嵌入技術底座。在技術驅

90、動側，特斯拉“自動標注工廠”通過仿真合成與強化學習實現標注效率躍升。2018 年，為了應對越來越多的標注需求和越來越復雜的標注規則，特斯拉創建了千人規模的數據標注團隊，并搭建了專業的數據標注系統。最初特斯拉大多數的標注還是在二維圖像上進行，一個圖文多模態模型需要 533 小時的人工標注完成。從 2018 到 2021 年，特斯拉的數據工程平臺經歷了 3次迭代，2021 年至今，特斯拉的數據標注開始轉移到四維空間（三維空間+時間維度），通過軌跡的聚合重建與自動標注搭配，一個模型的標注僅需 0.5 小時算力+0.1 小時人工，效率較 2018 年提升了 800 倍之多4，標志著數據生產從依賴人力轉

91、向 AI 原生模式；更深層次的生態協同正在顯現Databricks 提出的 Lakehouse 架構5打通數據治理與模型訓練流程，實現數據治理與模型訓練流程的無縫銜接，形成“數據-模型”雙向增強閉環，使合規要求與模型性能同步優化。目前，越來越多的企業已經設立了獨立數據資產管理部門，除合規執行外也涉及數據資產評估、跨域流通談判與倫理風險對沖等業務，推動數據集生態由資源供給轉向價值創造。在此進程中，合規約束非但未抑制創新，反而成為驅動技術代際跨越與生態位重組的核心變量。2.4 全球競爭推動數據戰略迭代2.4.1 政策博弈與技術標準雙重競爭當前，數據主權和標準主導權已成為大國科技競爭的關鍵，中、美、

92、歐采取了不同的策略。美國試圖憑借技術優勢，尤其是硅谷巨頭，控制“算力-數據-模型”這三個核心環節，并通過芯片與科學法案等手段加強對算力基礎設施和數據資源的控制，但其數據生態存在第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎21結構性問題。中國擁有海量數據，這推動了人工智能的快速發展，但同時也面臨底層技術依賴國外和需要擺脫技術跟隨者角色的挑戰。歐盟則側重于制定規則，通過人工智能法案強調數據可追溯性，并試圖建立“歐洲數據空間”1，但嚴格的 GDPR 合規成本導致一些歐洲企業向亞太地區轉移。國際競爭的重點正從技術轉向標準制定，如電氣電子工程師協會（Institute of Electrical an

93、d Electronics Engineers,IEEE）的聯邦學習標準和中美企業在世界知識產權組織（World Intellectual Property Organization,WIPO）的專利爭奪，都體現了對數據治理規則話語權的爭奪。這場競爭的深層原因在于“數字主權”和“技術互通”之間的矛盾，各國都在爭奪數據控制權、技術主導權和規則定義權，這正在重塑全球數字秩序。2.4.2 數據要素與技術創新雙重驅動全球數據交易加速活躍，2023 年全球市場規模達到了 1261 億美元，但技術和制度上的限制仍然阻礙了數據價值的充分發揮。從政策層面看，國家出臺的數據“二十條”旨在推動全國統一的數據市場建

94、設，為釋放國內數據要素的價值提供保障。上海數據交易所的發展就是一個例子，2024 年的交易額已經超過 40 億元，比去年和前年都有顯著增長，掛牌的數據產品也超過了 4500 種2。盡管發展迅速，但數據定價仍然面臨產權不清晰、價值評估模型缺失等問題。從技術層面看，在可信流通領域，螞蟻鏈的“區塊鏈+聯邦學習”架構實現了跨境數據的“可用不可見”共享；在融合計算領域，華為云 ModelArts 攻克了文本、圖像、視頻等多種數據類型對齊的難題，支持大規模數據的聯合訓練。隱私計算技術也形成了雙重保護，差分隱私通過加入噪聲來保護個人數據，安全多方計算則實現了多方數據協同建模。這些技術結合，使數據在使用價值和

95、合規性之間盡可能達到平衡，推動數據要素從封閉走向開放協作，為市場化進程提供創新動力。2.4.3 立法自主、技術攻堅、生態協同三位一體面對未來日益激烈的數據競爭，我們需要從數據主權、產業發展和生態構建三個方面入手，才能獲得戰略優勢。首先，在數據主權方面，各國都在加快完善相關法律體系，建立跨境數據流動的“負面清單”，明確哪些敏感領域的數據不能隨意傳輸，比如金融和地理信息等。同時，還要努力實現從芯片到訓練框架的全套國產技術自主可控。國家級數據資源池的建設需要突破現有局限，整合政務、科研、產業等多個來源的數據，構建覆蓋重點領域的基礎數據集，從而強化數據的多樣性和主權屬性。其次，在產業發展方面，市場需要

96、聚焦數據生產鏈上的關鍵環節不斷創新。比如，在自動化標注領域，要對標國際領先技術，推動更多標注任務實現自動化。同時，多模態合成數據以及高質量的推理數據需要在醫療影像、自動駕駛和科學研究等領域加快應用。此外，還要培育一批數據服務商，構建包括標注工具鏈、數據交易平臺和合規審計服務在內的完整產業鏈，實現上下游協同創新。最后，在生態構建方面，國際標準制定的話語權非常重要。中國通過“數字絲綢之路”建設“一帶一路”數據走廊，推動與東盟、中東等地區的數據互聯互通。同時，開源生態建設也需要雙軌并行，一方面，開源第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎22社區要加速覆蓋核心數據集；另一方面，要推動國內開源數

97、據平臺趕超國際主流平臺，最終形成“中國數據-全球生態”的良好局面。2.5 結語數據作為 AI 時代的核心燃料，既是人工智能時代的戰略資源，也是推動人工智能發展的內驅動力，隨著技術的不斷迭代和對人工智能認知的不斷升級，全球范圍內的國家、地區、企業都對數據獲取的重要性和數據使用的有效性寄予“厚望”，并不斷探索和嘗試。我國作為數據大國，必須在發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用上持續發力，抓住未來 3-5 年的關鍵窗口期，實現“數據大國”到“數據強國”的質變，補足高質量發展的“數字板塊”。同時，我們也清醒地看到，在全球競爭環境下，各個國家、各個地區的法律法規不盡相同、不夠完備，給數據的開發使用共享升級

98、帶來制度性障礙。同時，數據使用的各個環節和數據要素本身依然存在瓶頸性問題，亟需新的理論創新和技術突破。除外，數據的安全性問題也始終困擾著包括政治家、科學家、工程師和普通群眾在內的所有人員，數據共享和數據保護在某種程度上是一對不可調和的矛盾。面向未來，需要進一步完善法律法規、提升技術防護能力、加強監管執法，充分保護數據隱私安全。在這個前提下，加強數據治理、優化數據采集、推動數據共享，實現數據數量和質量的雙提高。在技術層面要加強技術研發、拓展應用場景、培養專業人才，促進數據技術和應用的不斷創新。各個國家、各個地區之間要進一步達成共識，共同參與國際標準制定、不斷加強國際交流合作、不斷推動技術輸出引進

99、，構建數據產業健康有序發展。本章參考文獻2.1模型突破推動數據需求升級1 Vaswani,A.,Shazeer,N.,Parmar,N.,et al.Attention Is All You Need.Advances in NeuralInformation Processing Systems,2017,30.2 Brown,T.,Mann,B.,Ryder,N.,et al.Language ModelsAre Few-Shot Learners.Advances inNeural Information Processing Systems,2020,33.3 Radford,A.,K

100、im,J.W.,Hallacy,C.,et al.Learning Transferable Visual Models From NaturalLanguage Supervision.Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning(ICML),2021.4 Hoffmann,J.,Borgeaud,S.,Mensch,A.,et al.Training Compute-Optimal Large LanguageModels.arXiv preprint arXiv:2203.15556,2022.5

101、 Chen,T.,Li,X.,Sciutto,S.,et al.PaLI:AJointly-Scaled Multilingual Language-Image Model.arXiv preprint arXiv:2209.06794,2022.6 Chen,T.,Kornblith,S.,Norouzi,M.,et al.ASimple Framework for Contrastive Learning ofVisual Representations.Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning

102、(ICML),2020.7 OpenAI.GPT-4 Technical Report.Technical Report,OpenAI,2023.第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎238 Kato,S.,Takeuchi,E.,Ishiguro,Y.,et al.Autoware on Board:Enabling Autonomous Vehicleswith Embedded Systems.2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems(IROS)Workshop,2018.9 R

103、os,G.,Sellart,L.,Materynska,J.,et al.The SYNTHIA Dataset:ALarge Collection ofSynthetic Images for Semantic Segmentation of Urban Scenes.Proceedings of the IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),2016.10 Real,E.,Liang,C.,So,D.,et al.AutoML-Zero:Evolving Machine Learning Algori

104、thmsFrom Scratch.Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning(ICML),2020.11 Kaplan,J.,McCandlish,S.,Henighan,T.,et al.Scaling Laws for Neural Language Models.arXiv preprint arXiv:2001.08361,2020.2.2驅動因素推動數據生產革新1 Chen,T.,Kornblith,S.,Norouzi,M.,et al.ASimple Framework for Cont

105、rastive Learning ofVisual Representations.Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning(ICML),2020,pp.1597-1607.2 Karras,T.,Aittala,M.,Laine,S.,et al.Alias-Free Generative Adversarial Networks.Advancesin Neural Information Processing Systems,2021,34:852-863.3 Raffel,C.,Shazeer

106、,N.,Roberts,A.,et al.Exploring the Limits of Transfer Learning with aUnified Text-to-Text Transformer.Journal of Machine Learning Research(JMLR),2020,21(140):1-67.4 Chowdhery,A.,Narang,S.,Devlin,J.,et al.PaLM:Scaling Language Modeling withPathways.arXiv preprint arXiv:2204.02311,2022.5 OpenAI.GPT-4

107、Technical Report.Technical Report,OpenAI,2023.6 H.Hosseini,S.Kannan,B.Zhang,and R.Poovendran,Deceiving Googles Perspective APIBuilt for Detecting Toxic Comments,arXiv preprint arXiv:1702.08138,2017.7 Touvron,H.,Lavril,T.,Izacard,G.,et al.LLaMA:Open and Efficient Foundation LanguageModels.arXiv prepr

108、int arXiv:2302.13971,2023.8 Rombach,R.,Blattmann,A.,Lorenz,D.,et al.High-Resolution Image Synthesis with LatentDiffusion Models.Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and PatternRecognition(CVPR),2022,pp.10684-10695.9 Schick,T.,Schtze,H.,Siriwardhana,S.,et al.True Few-Shot Learnin

109、g with LanguageModels.Findings of the Association for Computational Linguistics(ACL),2022,pp.1805-1821.2.3技術演進推動數據生態重構1 Brown,T.,Mann,B.,Ryder,N.,et al.Language ModelsAre Few-Shot Learners.Advances inNeural Information Processing Systems,2020,33:1877-1901.2 Rombach,R.,Blattmann,A.,Lorenz,D.,et al.Hi

110、gh-Resolution Image Synthesis with LatentDiffusion Models.Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and PatternRecognition(CVPR),2022,pp.10684-10695.3 Dwork,C.,Kenthapadi,K.,McSherry,F.,et al.Calibrating Noise to Sensitivity in Private DataAnalysis.Theory of Cryptography Conference(T

111、CC),2006,pp.265-284.4 整數智能.智駕數據的終極標注工具：給 Tesla 帶來 800 倍提效的 4D 標注工具.技術報告,整數智能信息技術（杭州）有限責任公司,2024.5 Armbrust,M.,Ghodsi,A.,Xin,R.,et al.Delta Lake:High-Performance ACID Table Storageover Cloud Object Stores.Proceedings of the VLDB Endowment,2020,13(12):3411-3424.第 2 章 AI 數據：驅動智能時代的核心引擎242.4全球競爭推動數據戰略迭代

112、1 European Commission.Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules onArtificial Intelligence(Artificial Intelligence Act)EB/OL.(2021-04-21)2025-03-23.https:/digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-regulation-laying-down-harmonised-rules-artificial-intelligence.2 上海數據交易所,弗若斯特沙利文（F

113、rost&Sullivan）,頭豹研究院,等.2024 年中國數據交易市場研究報告R.上海數據交易所 2025 年年度發布會,2024-11-25.第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座25第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座算力，作為處理和分析這些海量數據的能力，正日益成為數字經濟的核心基礎設施。算力產業是以計算能力為核心，涵蓋硬件、軟件、服務及應用的完整產業鏈。其核心價值在于從“成本中心”轉向“價值創造中心”，成為驅動 AI 產業化發展的核心引擎。它貫穿了從底層芯片制造到千行百業智能化應用的各個環節，如同一條龐大而精密的生產線，源源不斷地為數字世界提供動力。本章主要按產業鏈的位置

114、和產品形態劃分進行介紹，分算力硬件基礎層（上游）、算力軟件服務層（中游）、算力應用場景層（下游）。3.1 上游：AI 算力硬件基礎層上游主要包括芯片、服務器、存儲設備、網絡設備等硬件。這些是算力產業鏈的核心環節，為算力設施提供運算、存儲和網絡的基礎能力。3.1.1 芯片芯片是 AI 算力的核心硬件支撐，如同汽車的發動機，決定了整個系統的性能和效率。當前 AI 芯片市場呈現多元化競爭格局，主要包括圖形處理單元（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路（ASIC）等專用計算芯片，以及新興的類腦芯片等。根據中國算力發展指數白皮書（2022 年），中國智能算力占比已超 50%，人工智能芯片

115、（如 NPU）正加速商業落地，尤其在生成式 AI 和大模型訓練中占據主導地位。國際數據公司（IDC）與浪潮信息日前聯合發布中國人工智能計算力發展評估報告顯示，2024 年，中國智能算力市場規模達 190 億美元，同比增長 86.9%，其中 GPU 占比超 60%，但 ASIC 和 DPU 因能效優勢增速更快。在 AI 浪潮推動大模型研發和相關應用層出不窮的大背景下，算力需求維持高景氣度，整體算力產業鏈持續受益。英偉達（NVIDIA）在 GPU 領域占據主導地位，其 Blackwell 需求強勁，供不應求，而國產替代芯片如昇騰、昆侖等也在快速發展。此外，芯片的制造、設計、封測技術的革新也成為了構

116、筑算力芯片進一步發展的重要底座，芯片制造和 CoWoS 封裝產業鏈也因旺盛需求積極擴產。目前 AI 芯片以芯片內、節點內及系統級異構計算為主流技術發展方向。國外主要以英偉達（NVIDIA）系列、谷歌（Google）TPU 系列作為領航，其特點如下：英偉達（NVIDIA）系列：（1）A100/H100 GPU（Ampere/Hopper 架構）。A100 GPU在 FP16 精度下的峰值算力達 312 TFLOPS（每秒浮點運算次數，是衡量算力性能的常用單位之一），H100 結合 Transformer 引擎特有的動態精度切換機制優化大模型訓練，將單精度計算效率提升至理論值 6 倍以上，并支持多

117、實例 GPU（MIG）技術，可將單卡分割為多個獨立實例，提升資源利用率。（2）B200/GB300（Blackwell架構）。首個采用多芯片封裝（Chiplet）設計的 GPU，集成多達 2080 億個晶體管，單卡算力可支持 1.8 萬億參數 GPT 模型的訓練，能耗較前代降低 75%?？赏ㄟ^NVLink 和 Quantum-X800 InfiniBand 實現超大規模集群互聯，支持千卡級并行訓練。第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座26谷歌（Google）TPU 系列：TPU v4/v5。Google 設計的專用架構，為 TensorFlow優化，采用脈動陣列設計，加速矩陣運算，TPU

118、 v4單芯片 BF16算力達275 TFLOPS，TPU v5 進一步優化能效比?？赏ㄟ^光互連技術（OCI）構建 TPU Pod，支持數萬芯片互聯，單集群可訓練超千億參數模型。谷歌內部用于搜索、翻譯等 AI 服務，對外則通過 Google Cloud 提供 TPU 租賃。Intel 公司 Gaudi 高性價比?；?16nm 工藝，ResNet-50 訓練性能達 NVIDIAV100的 4 倍，功耗降低 50%，集成 10 個 100GbE 以太網端口，支持標準網絡協議擴展。支持 FP32、bfloat16 精度，內置 RDMA 技術，可構建無阻塞大規模集群。AMD 公司最新的 AI 數據中心

119、 Instinct MI325X GPU，配備 256GB HBM3E 內存，在某些基準測試中性能超過英偉達的 H200 GPU。Groq 公司，專為 AI 推理設計，提供高性能和低延遲的 AI 推理能力。其開發出的一種新 AI 處理器 LPU（Language Processing Unit），理論上推理速度相較于英偉達 GPU提高了 10 倍，但成本卻可以降低到十分之一。國內主要 AI 芯片及其特點：寒武紀 MLU100 云端智能芯片。國內首款云端 AI 芯片（2018 年發布），理論峰值算力達 128 萬億次定點運算，采用 16nm 工藝，典型功耗僅 80 瓦，支持大規模數據中心的復雜智

120、能任務。支持端云協同，與終端處理器（如寒武紀 1M）適配，適用于視覺、語音、自然語言處理等多種場景。華為昇騰系列 AI 芯片。昇騰 910 系列是國產高性能 AI 芯片，支持混合精度計算，FP16 精度下峰值算力達 320 TFLOPS，適配大模型訓練與推理。昇騰云服務提供全棧 AI 解決方案，支持昇思（MindSpore）框架，廣泛應用于智算中心與企業級 AI應用。沐曦專注于高性能 GPGPU 設計，支持深度學習和大模型推理。天數智芯智鎧系列。通用 GPU 芯片支持 FP32/FP16 混合精度計算，適配主流 AI框架（如 TensorFlow、PyTorch）。適用于云端推理和訓練任務，強

121、調低延遲與高吞吐量。摩爾線程 MTT 系列 GPU。支持 Ollama 開源框架。提供從云端到邊緣的多場景 AI算力支持，兼顧圖形渲染與計算加速。燧原科技邃思系列 AI 芯片。專注云端 AI 訓練與推理，支持 FP32/FP16/BF16 等多種精度，部署于多個智算中心。采用自研架構，優化能效比，適用于大規模集群訓練。壁仞科技 BR 系列 AI 芯片。BR100 系列采用 7nm 制程工藝，單芯片峰值算力達到每秒千萬億次浮點運算（1PFLOPS）。其 BF16 算力突破 1000 TFLOPS，8 位定點算力達 2000 TOPS 以上，領先于同期競品如英偉達 A100。第 3 章 AI 算力

122、：支撐智能進化的底座273.1.2服務器服務器是指在網絡環境中為客戶提供各種服務的計算機，其承擔著數據存儲、轉發、發布等任務。按用途可分為通用服務器和專用服務器。通用服務器的核心計算單元通常由 CPU芯片提供；專用服務器通過集成 GPU、ASIC、FPGA 等芯片，提供 AI 訓練、AI 推理、圖形渲染、科學計算等功能，滿足客戶在專用場景下的需求。AI 服務器需求快速增長，也推動了光模塊、AI 芯片等上游產品的增長。3.1.3存儲設備算力芯片需要存儲芯片配合運行，主要包括 RAM、ROM 兩類。由于 AI 需要頻繁讀寫，RAM 對于 AI 影響更大，其中包含用于芯片高速緩存的 SRAM、主存儲

123、器 DRAM（含 HBM）等。ROM 包含 NAND Flash、Nor Flash 等形態。目前，DRAM 和 NAND Flash 是主流的兩種存儲芯片。HBM 屬于 DRAM 的子品類，其主要特點是多層 DRAM 芯片堆疊，并采用大量 TSV 互聯，因而帶寬顯著高于其他 DRAM 芯片，主要用于高性能計算場景。競爭格局從全球 HBM 產能來看，海力士相對領先，三星、美光緊隨其后，國產化需求迫切，我國存儲芯片企業亟待突破。目前國內長江存儲憑借技術突破和政策支持，正從“追趕者”向“領跑者”轉型。盡管面臨國際競爭和供應鏈壓力，但其國產替代及 AI 賽道布局，正在為未來發展注入強勁動力。長江存儲

124、研發出 232 層 3D NAND 芯片，位密度達 19.8Gb/mm，超越了同樣在開發 232 層 QLC3D NAND 芯片的美光和英特爾(Solidigm)。自主創新的 Xtacking 架構縮短產品上市周期，提升存儲密度和 I/O 速度，如 X3-9070 芯片讀速達 7000MB/s。產品覆蓋全場景，提供 3DNAND 閃存晶圓、顆粒及消費級/企業級 SSD，應用于移動設備、數據中心、AI 服務器等領域。代表產品如致態 TiPlus7100 系列 SSD，采用 Xtacking 3.0 技術，壽命達 2400TBW。2024年全球存儲市場規模達 1298 億美元，長江存儲通過技術迭代

125、加速追趕三星、SK 海力士等巨頭。合肥長鑫專注于 DRAM（動態隨機存儲器）研發與生產，產品主要用于計算機、服務器等設備的內存條。其技術源于對德國內存企業奇夢達的技術收購，目前量產 19nm 工藝的DDR4 芯片，并計劃推進更先進制程。表 3.1合肥長鑫與武漢長江存儲技術突破第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座28合肥長鑫與武漢長江存儲分別代表中國 DRAM 和 NAND Flash 領域的突破，是國產存儲器產業的核心力量。兩者通過技術追趕和產能擴張，逐步打破國際壟斷，推動中國半導體產業鏈自主化，未來在 AI、5G、數據中心等場景中將發揮關鍵作用。3.1.4網絡設備網絡設備用于構建高效的

126、數據傳輸網絡。在如今超大模型與超大集群時代，網絡設備的重要性極大提升。目前來看，銅連接（或可能其他）承擔機柜內超高速連接，光模塊和交換機承擔機柜間拓展的分工形式已形成明顯趨勢。在超大規模計算時代，網絡設備已成為 AI 算力的“神經網絡”，其技術演進直接決定著超大模型的訓練效率和數據中心的擴展能力。國際巨頭思科、英偉達、博通等憑借技術積累和生態優勢占據高端市場，而國內廠商如華為、新華三、光迅科技等通過國產替代和差異化創新（如硅光技術、液冷方案）快速崛起。未來，隨著 800G 網絡、DPU 和 AI 網絡調度技術的普及，網絡設備將從“連接工具”進化為“智能算力基礎設施”，成為全球科技競爭的新焦點。

127、表 3.2國際國內網絡設備相關企業對比公司技術領域核心突破代表產品市場定位行業意義思科（Cisco）交換機、路由器、SDN高端交換機市場主導、SDN（ACI架構）Nexus 9000系列（800G 交換機）、ACI 平臺全球高端數據中心核心網絡設備供應商推動軟件定義網絡（SDN）標準化，定義數據中心網絡架構英偉達（NVIDIA）AI 網絡、交換芯片、光模塊InfiniBand 技術、DPU（BlueField）、AI 優化網絡Quantum-2 平臺、BlueField-4DPU、HDR 200GInfiniBandAI 超算集群與云服務商首選通過網絡與計算融合，加速 AI 訓練與推理效率博通

128、（Broadcom）交換芯片、光模塊、全棧方案Tomahawk 系 列交換芯片（800G）、協議標準制定Tomahawk 5 交換芯片、StrataXGS 系 列交換機全球交換芯片與光模塊技術霸主推動 400G/800G 光模塊標準化，支撐超大規模數據中心建設華為全棧網絡設備（交換機、光模塊、軟件）AI Fabric（零 丟包）、液冷技術、硅光模塊CloudEngine系列（400G/800G交換機）、凌霄硅光模塊國內政企、運營商及超大規模數據中心推動國產全棧網絡解決方案，打破高端市場壟斷新華三（H3C）交 換 機、SDN、企業級網絡AI 驅動網絡（智能流量調度）、CloudOS 云平臺S12

129、500/S10500系 列 交 換 機、Comware 系統國內政企、金融、教育等垂直領域通過 AI 優化網絡運維，助力企業數字化轉型光迅科技光模塊、硅光技術400G/800G 硅 光模塊、國產化替代100G/400G 光模塊、硅 光 芯 片（1.6T 原型）光模塊中低端市場國產化核心供應商降低光模塊成本，提升中國在光通信領域的全球競爭力第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座293.2 中游：算力軟件服務層中游環節主要涉及算力網絡的建設與運營，包括數據中心（IDC）、邊緣計算、智算/超算中心以及云計算服務等。這一環節通過提供 IDC 服務、云服務、計算服務等，為下游應用提供算力支持。3.2

130、.1 數據中心與邊緣計算數據中心為存放服務器、交換機等網絡 IT 設備并提供專業運維服務的機房，主要用于組織、處理、存儲和傳輸大量數據，本質是通過為 IT 設備供給電力、空間、散熱等方式，推動能源要素向數據要素轉換。我國 IDC 行業的主要參與者分為三大群體：一是以中國電信、中國移動、中國聯通為主的基礎電信運營商群體；二是以潤澤科技、奧飛數據、萬國數據、世紀互聯等為代表的專業 IDC 服務商群體；三是以阿里云、華為云、騰訊云為代表的云服務商，也圍繞云服務自建數據中心。邊緣計算是指將計算能力從網絡核心下沉到網絡邊緣，通過在終端設備附近建立計算節點，使數據、應用和服務的主要分析處理環節都在邊緣節點

131、進行。其目的是為了實現：降低時延，擴展帶寬；位置感知，用戶識別；本地化；支持設備異構性；以及提高資源利用率等。智能計算中心（AIDC）專注于 AI 訓練和推理，是人工智能發展的重要支撐。如華為昇騰和阿里云智算集群是國內智能計算中心的代表。華為昇騰智能計算中心依托華為強大的技術研發能力和產業生態優勢，為人工智能開發者提供了高效、便捷的計算平臺。其采用了先進的昇騰芯片和智能計算架構，能夠實現大規模的 AI 訓練和推理任務。如在智能安防領域，華為昇騰智能計算中心可以對大量的監控視頻進行實時分析和處理，快速識別出異常行為和目標，為城市安全提供了有力保障。阿里云智算集群是阿里云推出的面向人工智能領域的高

132、性能計算平臺。它集成了阿里云的先進技術和資源，能夠為用戶提供靈活、可擴展的算力服務。阿里云智算集群廣泛應用于電商、金融、醫療等多個行業，為企業的智能化轉型提供了強大的支持。如在醫療領域，阿里云智算集群可以幫助醫療機構對大量的醫學影像數據進行分析和診斷，提高疾病診斷的準確性和效率1。目前，國內已建成超 250 個智算中心，這些智算中心分布在不同的地區和行業，為人工智能的發展提供了強大的算力支持2。它們不僅推動了人工智能技術的創新和應用，也為數字經濟的發展注入了新的動力。3.2.2 云計算服務云計算服務是指通過互聯網按需提供的計算資源、應用程序及服務，用戶無需自行購置或維護物理設備，即可靈活使用存

133、儲、服務器、數據庫、軟件等資源。其核心特點在于彈性擴展和按使用付費的模式。目前，觀察和分析 AI 算力基礎設施的視角主要在于：超大規模云服務廠商如何應對大模型對并行加速計算的內在需求以及進行“規?；眲撔?。伴隨大模型技術的洶涌發展和背后第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座30涌入的資本驅動，云廠商以大模型為工作負載，對基礎設施的創新和服務能力水平逐漸分層，其中新進入者 AI 算力云（如：CoreWeave）在競爭分化中更占有優勢。自 2012 年 AlexNet 圖像識別神經網絡首次在多張 NVIDIA GPU 上進行訓練以來，深度學習浪潮正式拉開帷幕。在 2012 年至 2020 年期

134、間，隨著深度學習技術的不斷發展，全球云計算市場也逐漸走向成熟。在此階段，開發者通常在單臺到百臺 GPU 服務器上完成模型訓練，隨后根據需求將推理部署在本地服務器或云端。2020 年起，以 OpenAI 為代表的開發者開始使用數千張 GPU 進行預訓練大語言模型的訓練，2022 年底，通用對話機器人 ChatGPT作為大模型的典型應用被推出。為了支持用戶規模的快速增長和應用服務的規?；?，開發者通過自建 GPU 集群和租賃第三方云服務的方式滿足需求。大模型從訓練研發到推理生產，均以云（服務器集群）作為核心基礎設施。從整體市場看，提供 AI 云服務的傳統超大規模提供商包括谷歌、微軟、亞馬遜、甲骨文，

135、以及中國互聯網大廠騰訊、百度、阿里巴巴等。盡管 Meta、xAI、字節跳動和特斯拉也擁有強大的 GPU 集群，但目前并不對外提供 AI 云服務，因此不屬于這一類別。Google 擁有當今世界上最先進的計算系統，并率先大規模使用許多關鍵技術，如其機架級液冷架構和多數據中心訓練4，這些技術現在也被其他大模型初創公司和 AI 算力云巨頭采用。從集群規模、服務客戶規模角度，目前在全球范圍最主要的四家 AI 算力云巨頭是 Crusoe、Nebius、Lambda Labs 和 CoreWeave，其中 CoreWeave 是迄今為止全球最大的 AI 算力云，管理著非常高性能的 GPU 集群，并被 Ope

136、nAI 和 Meta 甚至 Nvidia 委托管理其內部大型 GPU基礎設施5。中國的新型 AI 算力云的領軍企業是字節跳動旗下的火山引擎，以及硅基流動等在中國AI 行業的其他創新力量，在 2024 年底到 2025 年初國產 DeepSeek V3/R1 大模型推出后，中國算力云和模型廠商、GPU 廠商合作，推進實現大模型在國產 GPU 芯片上的推理甚至訓練，該進程正在快速地迭代和演進6。3.3 下游：算力應用場景層算力作為數字經濟時代的核心生產力，正深度融入千行百業，形成算力+產業的創新范式。如在智能制造領域，工業邊緣數據中心通過實時算力支持智能檢測與故障分析，推動傳統工廠向智慧工廠轉型；

137、教育領域通過公共算力資源覆蓋校園，為高等教育和職業教育提供沉浸式實訓環境；金融領域構建分布式算力架構，實現高頻交易與低時延風控的協同；交通領域部署多層級算力設施，支撐車路協同自動駕駛與港口自動化生產；醫療領域則依托算力處理海量醫療影像數據，提升疾病診斷精度。此外，算力在元宇宙、數字孿生等新業態的拓展應用，正推動產業邊界持續擴展。工信部 2025 年啟動的算力強基揭榜行動，更將綠色算力、安全算力等關鍵技術納入重點攻關方向，為產業深度賦能7-8。以下是目前緊密相關的一些重要領域的算力應用場景示例：3.3.1 互聯網與消費：大規模數據處理第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座31在互聯網與消費領

138、域，電商、游戲、視頻等行業產生了大量的數據，需要強大的算力進行處理。電商行業是數據密集型行業之一。電商平臺每天都會產生海量的交易數據、用戶行為數據等。這些數據對于電商企業來說具有重要的價值，可以幫助他們了解用戶需求、優化商品推薦、提高客戶滿意度。如，阿里巴巴電商業務中歷史數據存儲與查詢相關業務，大量采用基于列存儲技術的 HiStore 數據庫，雙 11 當天 HiStore 引擎處理數據記錄超過 6 萬億條、原始存儲數據量超過 5PB。從單日數據處理量上看，該系統已成為全球最大列存儲數據庫9。在如此體量巨大的平臺上，每天的實物和虛擬商品交易達到億級別10，通過強大的算力支持，阿里巴巴可以對這些

139、數據進行實時分析和處理，為用戶提供個性化的商品推薦和優質的購物體驗。游戲行業也是算力需求較大的行業之一。隨著游戲畫質和復雜度的不斷提高，游戲對計算能力的要求也越來越高。例如，一些大型 3D 游戲需要在短時間內處理大量的圖形渲染和物理模擬任務。通過云計算和邊緣計算等技術，游戲廠商可以將這些計算任務分配到云端或邊緣設備上進行處理，提高游戲的運行效率和穩定性。視頻行業同樣離不開算力的支持。隨著高清視頻、4K 視頻甚至 8K 視頻的普及，視頻的制作、傳輸和播放都需要強大的計算能力。例如，抖音等短視頻平臺每天上傳的視頻數量數以百萬計。通過算力支持，這些平臺可以對視頻進行快速地編碼、解碼和處理，確保用戶能

140、夠流暢地觀看視頻。3.3.2 智能制造：工業互聯網、機器人、自動駕駛在智能制造領域，工業互聯網、機器人、自動駕駛等應用對算力提出了極高的要求。工業互聯網是智能制造的核心技術之一，它通過將工業設備、傳感器、控制系統等連接起來（IoT），實現數據的實時采集、傳輸和分析。在工業生產過程中，會產生大量的生產數據、設備狀態數據等。通過強大的算力支持，企業可以對這些數據進行分析和挖掘，實現生產過程的優化和智能化管理。例如，在汽車制造企業中，通過工業互聯網和算力支持，可以實現對生產線的實時監控和故障預警，提高生產效率和產品質量。機器人是智能制造的重要工具之一。機器人需要具備強大的計算能力來實現自主導航、目標

141、識別、動作控制等功能。例如，在物流倉庫中，智能機器人可以通過激光雷達、攝像頭等傳感器獲取周圍環境信息，然后通過強大的算力進行實時處理和分析，實現自主導航和貨物搬運。自動駕駛是未來交通發展的重要方向。自動駕駛汽車需要在復雜的路況下實時感知周圍環境、做出決策和控制車輛行駛。這需要強大的算力來處理大量的傳感器數據和進行復雜的算法計算。例如，特斯拉的自動駕駛汽車配備了先進的傳感器和強大的計算芯片，通過不斷學習和優化算法，提高自動駕駛的安全性和可靠性。3.3.3 科研與公共服務：氣候模擬、基因測序、智慧城市第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座32在科研與公共服務領域，氣候模擬、基因測序、智慧城市等

142、應用也離不開算力的支持。氣候模擬是研究氣候變化的重要手段。通過建立復雜的氣候模型，科學家可以模擬不同氣候情景下的氣候變化趨勢。這需要強大的計算能力來處理大量的氣象數據和進行復雜的數值計算。例如，國家氣候中心利用超級計算機進行氣候模擬，為氣候變化研究和應對提供了重要的科學依據?；驕y序是生物醫學領域的重要技術之一。通過對生物體的基因進行測序，可以了解生物體的遺傳信息和疾病發生機制?；驕y序會產生大量的基因數據，需要強大的算力來進行數據分析和解讀。例如，華大基因利用先進的測序技術和強大的算力支持，開展大規模的基因測序項目，為人類健康和生物科學研究做出了重要貢獻。智慧城市是城市發展的未來方向。通過將

143、物聯網、大數據、人工智能等技術應用于城市管理和服務中，可以實現城市的智能化運行和管理。在智慧城市建設中，需要處理大量的城市運行數據，如交通流量、能源消耗、環境質量等。通過強大的算力支持，可以對這些數據進行實時分析和處理，為城市管理者提供決策支持。例如，一些城市通過建設智慧城市平臺，利用算力支持實現了交通擁堵預警、能源消耗優化等功能，提高了城市的運行效率和居民的生活質量。3.3.4 金融與能源：高頻交易、風險分析、能源調度優化在金融與能源領域，高頻交易、風險分析、能源調度優化等應用對算力也有很高的要求。金融領域，高頻交易是一種利用計算機算法進行快速交易的策略。高頻交易需要在極短的時間內對市場行情

144、進行分析和判斷，并做出交易決策。這需要強大的計算能力和低延遲的網絡連接。例如，一些大型金融機構，包括量化投資公司，利用高性能的服務器和算法交易系統，進行高頻交易，獲取市場差價收益。風險分析也是金融領域的重要工作之一。金融機構需要對各種風險因素進行分析和評估，如信用風險、市場風險、流動性風險等。通過強大的算力支持，可以對大量的金融數據進行分析和建模，提高風險分析的準確性和可靠性。例如，銀行可以利用機器學習算法對客戶的信用風險進行評估，為貸款決策提供依據。在能源領域，能源調度優化是提高能源利用效率和保障能源安全的重要手段。通過對能源生產、傳輸、消費等環節的數據進行實時監測和分析，利用強大的算力進行

145、優化調度，可以實現能源的合理分配和高效利用。例如，電網企業可以利用智能電網技術和算力支持，對電力負荷進行預測和調度，提高電網的穩定性和可靠性。3.4 算力發展現狀與挑戰分析3.4.1 硬件突破：多元架構與生態博弈GPU 的統治地位與國產突圍。英偉達憑借其 CUDA 生態和算力優勢占據全球 AI 訓練市場超 80%份額11。但國產 GPU 正加速突破，2025 年，國產 GPU 企業摩爾線程憑借自主研發的 MTT S4000 系列產品，通過動態重構技術實現圖形渲染與 AI 計算自由切換，在第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座33Resnet50、BERT 等多個 AI 基準測試中達到了國際

146、一流的水平，成為了首個真正打破國際巨頭壟斷的本土 GPU 企業12；華為昇騰 910B 在昇騰社區生態中支持超 200 個應用，政務云市場占有率高達 67%13-14。專用芯片的崛起，異構計算成為新趨勢。谷歌 TPU 通過脈動陣列架構實現張量運算效率提升 15-30 倍15；華為昇騰 NPU 采用達芬尼架構，支持原生 MindSpore 框架，在端側推理場景能效比達 15.8TOPS/W；光子芯片（如 Lightmatter）通過光子計算突破電子芯片的能耗瓶頸，某實驗室測試顯示其推理速度遠比 GPU 更快16。量子計算的潛在顛覆，量子算法（如 Grover 搜索）可加速參數空間探索。微軟 Az

147、ureQuantum 平臺通過量子計算重構梯度下降的優化范式，不僅加速了大模型訓練，更開辟了“量子-AI-HPC”三元融合的新賽道。隨著量子糾錯技術與混合架構的成熟，未來 AI 訓練有望突破“摩爾定律”限制，實現指數級效率躍遷17。量子神經網絡（QNN）的并行性有望解決經典模型在復雜優化任務中的局部最優困境。軟件與算法協同，效率革命與生態適配。模型壓縮與輕量化方面，知識蒸餾技術使大模型體積縮小的同時保持較高的準確率（如醫療影像診斷系統）；混合精度量化將原來較大的浮點數壓縮，推理速度得以大幅提升；剪枝技術通過動態跳過冗余計算分支，使自動駕駛障礙物識別幀率也大幅提高。分布式訓練框架創新方面，Pri

148、mus 框架通過動態負載均衡和智能任務分配，使百萬級參數模型訓練通信開銷降低18；PyTorch DDP 結合 Ring AllReduce 架構，實現多卡并行訓練效率提升，華為 MindSpeed 的 P2P 分流技術利用昇騰芯片異構計算能力，優化長序列訓練穩定性等。DeepSeek 在 2024 年底、2025 年初得到全球矚目也是最好的現實案例。3.4.2 當前挑戰：技術瓶頸與結構性矛盾（1）算力瓶頸與制程限制芯片制程逼近物理極限（1nm 節點），傳統馮諾依曼架構面臨內存墻與通信墻雙重制約，導致算力密度提升乏力19。盡管摩爾線程通過 7nm Chiplet 工藝實現良品率提升，但英偉達

149、H200 流片成本飆升至單次 2.3 億元，暴露高端芯片供應鏈的脆弱性。全球智能算力規模雖達 335EFLOPS（2023 年），但高性能算力占比不足 30%，且國產芯片單卡訓練效率不到 A100 的一半，形成量級追趕、能效代差的困境。美國對華芯片出口管制（如 1017新規）進一步加劇技術封鎖，CUDA 生態壟斷導致國產替代成本高昂。（2）異構計算協同不足隨著計算需求的多樣化，CPU、GPU、FPGA、ASIC 等不同架構計算單元被廣泛應用。然而，當前不同架構計算單元之間的協同效率較低。一方面，技術標準的不統一使得各計算單元在通信和協作時存在障礙；另一方面，缺乏有效的調度算法和軟件支持，難以充

150、分發揮不同計算單元的優勢，實現算力資源的最優調度。這導致了在實際應用中，算力資源的浪費和計算效率的低下。第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座34（3）高能耗與碳排放爭議AI 訓練能耗持續攀升，ChatGPT 每天響應約 2 億個需求，消耗超過 50 萬度電力，相當于 1.7 萬個美國家庭平均一天的用電量20。訓練一個大型 AI 模型的碳排放量相當于 5 輛汽車整個生命周期的排放量；使用 1750 億個參數訓練 GPT-3 消耗了 1287 兆瓦時的電力，并導致產生了 502 噸二氧化碳當量，相當于駕駛 112 輛汽油動力汽車一年。GPT-3 每日運行產生的碳足跡有 50 磅，相當于一年排

151、放 8.4 噸二氧化碳。據預測，我國到 2030 年智算中心年用電可能達到 0.6 萬億千瓦時至 1.3 萬億千瓦時，占全社會用電的 5%至 10%21。冷卻系統能耗占數據中心總能耗的 40%，液冷技術（如聯想問天海神）雖能效提升 30%，但中小型數據中心仍依賴傳統風冷，平均 PUE 值達 1.522-23。綠色算力發展面臨高配置、低效能悖論80%智算中心未配備向量數據庫，數據預處理消耗 45%算力資源，形成算力增長、功耗失控的惡性循環。因此，需要進行能效優化與開發有效液冷技術。能效優化方面，算法與芯片協同設計成為核心，通過算法創新降低訓練算力，推動高能效芯片需求。算法與芯片的協同設計已成為提

152、升計算能效的核心路徑。其核心理念是通過算法層面的輕量化設計，減少模型對計算資源的依賴，從而降低芯片硬件設計的復雜度與能耗需求。而液冷技術、存算一體架構等技術加速應用，有助于應對數據中心能耗攀升問題。液冷與存算一體技術正與 AI 調度算法結合，如谷歌利用強化學習動態調節數據中心制冷系統，進一步降低 10%-15%的冷卻能耗。到 2025年，綠色化技術有望將全球數據中心碳排放強度削減 40%以上。未來，隨著大模型參數量持續增長，“算法輕量化+芯片定制化”雙軌策略將成為平衡性能與能耗的關鍵，預計到 2026 年，協同設計技術可使 AI 訓練綜合能效提升 3-5 倍。（4）算力分配不均與生態斷層全球來

153、看，存在地域資源壟斷與馬太效應。目前北美是主導地位，美國占據全球超算TOP500 榜單的 34%，英偉達、AMD 等企業壟斷高端 GPU 市場，形成技術護城河。東亞具有追趕壓力，中國依托政策驅動在智算中心建設上快速擴張，但高端芯片仍依賴進口；日本、韓國聚焦半導體制造，但應用生態碎片化。歐洲掉隊，發展中國家邊緣化，非洲、拉美等地區數據中心覆蓋率不足 10%，算力需求與供給倒掛，難以支撐本地數字化轉型。算力定價權集中，云計算巨頭（如亞馬遜、微軟）掌握定價話語權，中小企業被迫承擔溢價，加劇資源分配不公。中國國內來看，算力供需的時空錯配。我國算力資源分布不均，東部地區需求旺盛但資源相對緊張，西部地區資

154、源豐富但需求相對不足?！皷|數西算也具有一定局限性，中國西部可再生能源豐富，但網絡帶寬不足導致跨區域傳輸時延超 50ms，實時性業務難以落地。由于跨區域調度機制不完善，東西部在商業模式協調上困難重重，電價與算力成本難以實現有效平衡。此外，同質化競爭加劇，進一步阻礙了算力資源的合理配置和跨區域協同發展。（5）算力調度標準體系、互操作性缺失以及產業鏈協同不足第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座35目前，算力度量、調度、結算等方面缺乏統一標準，異構資源的識別與感知技術也不成熟。這導致了不同算力資源之間難以實現互聯互通和協同工作，形成了算力孤島現象。缺乏統一標準和互操作性，限制了算力市場的規范化發

155、展和資源的高效利用。算力服務商與行業應用需求之間存在脫節現象，缺乏能夠滿足行業多樣化需求的一體化解決方案。同時，傳統企業對算力價值的認知不足，導致算力在行業應用中的深度和廣度不夠。產業鏈協同不足，使得算力行業難以形成完整的生態系統，限制了其對實體經濟的支撐作用。（6）市場認知與應用深化難題一是當前算力市場存在供需結構失衡的問題。通用算力占比過高，而隨著人工智能等新興技術的發展，智能算力缺口日益增大，邊緣算力布局也明顯不足。這種供需結構的失衡，導致算力資源無法有效匹配行業多樣化的需求，限制了算力在不同領域的深入應用。二是冷熱數據處理矛盾。在“東數西算“過程中，約 80%的“冷數據”適合遷移至西部

156、地區進行存儲和處理，但對于時效性強的應用，仍需要在東部地區就近處理“熱數據”。如何優化資源調配策略，平衡冷熱數據的處理需求，成為“東數西算“工程實施過程中的一大難題。三是成本與效益平衡。在高電價地區，算力中心的運營成本壓力巨大。為實現成本與效益的平衡，需要通過提升機柜功率密度、優化資源利用率等方式降低成本。然而，這些措施在實際實施過程中面臨著技術和管理等多方面的挑戰。（7）此外，我國還面臨核心技術瓶頸與自主化等難題高端芯片依賴度高。我國在高端芯片領域，如光刻機設備等，仍面臨嚴峻的技術瓶頸。由于技術研發滯后，目前對進口高端芯片的依賴程度極高。這種依賴不僅使得我國算力基礎設施建設容易受到國際形勢變

157、化的影響，面臨供應鏈安全風險，更重要的是，芯片自主創新能力的不足已成為阻礙算力基礎設施發展的關鍵因素。缺乏自主可控的高端芯片，意味著在算力的核心環節上受制于人，難以實現算力的高效提升與自主發展。3.5 算力發展趨勢與方向3.5.1 硬件創新：突破傳統架構的物理極限一是存算一體芯片的突破。通過將存儲單元與計算單元深度融合，消除馮諾依曼架構的“存儲墻”瓶頸。例如，美國 Mythic 公司開發的模擬存算芯片可實現 100TOPS/W 的能效比；中國的知存科技已量產 WTM2 系列芯片，支持語音識別、圖像分類等低功耗場景。二是光量子計算的研究應用。利用光子并行傳輸特性實現超高速計算，Lightelli

158、gence的光子芯片在矩陣乘法中展現出比 GPU 快 1000 倍的潛力，曦智科技的 PACE 光子計算引擎已在金融風控領域實現商業化落地。量子計算與經典算力融合，IBM 量子系統 One 通過量子-經典混合算法優化供應鏈路徑，計算效率較傳統方法提升百萬倍。三是生物啟發、神經形態計算。類腦芯片通過模擬神經元突觸特性降低功耗，IBM 的TrueNorth 芯片單芯片能耗僅 0.75mW，清華大學的天機芯實現全球首款異構融合類腦芯片，第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座36支持自動駕駛實時決策。Intel 的 Neuromorphic 芯片 Loihi 2 模擬人腦 100 萬神經元，功耗僅

159、為 GPU 的千分之一，在模式識別任務中展現生物啟發的自適應能力。3.5.2 算法與算力的共生優化：智能驅動效率革命一是動態計算架構。動態稀疏訓練，如 OpenAI 的 Sparse Transformer 通過動態激活稀疏連接，將訓練速度提升；谷歌 Pathways 系統支持混合精度訓練，模型參數量縮減但仍保持極高的精度。模型并行化，如微軟 DeepSpeed 框架實現萬億參數模型的分布式訓練，通信開銷降低。二是 AI forAI。自動化機器學習（AutoML），如 Google Vertex AI 自動搜索最優模型架構，訓練時間縮短；華為 MindSpore AutoML 實現端到端模型優

160、化，推理延遲降低。以及神經架構搜索（NAS），如 Google 團隊的 EfficientNet-B7 超越了之前最好的 GPipe 的精度，但是參數量少了 8.4 倍、速度快了 6.1 倍，相比于廣泛使用的 ResNet-50，EfficientNets-B4在相近的 FLOPS 下將 top-1 精度從 76.3%提高到了 82.6%，且除了 ImageNet，EfficientNets在其他數據集上表現也很好，在 8 個廣泛應用的數據集中的 5 個實現了最先進的精度，然而比卷積網絡的參數量減少了 21 倍24。三是算力運營優化與調度。算法層面優化策略如采用模型剪枝、知識蒸餾等技術，減少參

161、數量?；趶娀瘜W習的動態資源分配，提升集群利用率。以及邊緣協同，通過聯邦學習實現邊緣端與云端算力互補，降低數據傳輸延遲。調度平臺方面，混合云管理將支持公有云與私有云的無縫切換，適應突發算力需求；而 AIOps 工具可以進行智能監控與故障預測，將節點故障恢復時間縮短至分鐘級。3.5.3 綠色算力與可持續發展：能源與技術的雙重革新液冷技術迭代。浸沒式液冷，如以阿里云在杭州的云數據中心為例，該中心采用全浸沒液冷技術，節能效果顯著，整體節能率超過 70%，年均 PUE 低至 1.09，與傳統數據中心相比，每年可節省電力高達 7000 萬度，這一數字相當于西湖周邊所有路燈連續點亮 8 年的總耗電量25。

162、中科曙光液冷服務器集群使用中高溫水作為冷媒，針對主要發熱源 CPU 和內存進行部件級精確制冷，散熱效率更高，且可實現全年自然冷卻，空調系統能耗降低 80%，但單機柜可實現高功率密度約 30kW，相比一般的傳統數據中心，功率密度提高 3 倍以上26。余熱回收利用，如微軟和 Fortum 將使用零排放電力為數據中心供電，同時會將廢熱引導到當地居民家中，預計可以滿足該地區 25 萬供熱居民約 40%的需求27。邊緣計算網絡。霧計算節點，如華為 Atlas 500 智能小站，其算力可達 16TOPS，在礦山設備數據本地處理中，延遲降至 5ms28，這表明在特定應用場景下，數據本地處理率和傳輸帶寬需求都

163、有顯著的優化空間。分布式算力網絡方面，以 StarlingX 開源平臺為例，它是一個基于開放源代碼的邊緣計算平臺，提供了一系列高性能、高可靠性的基礎服務。StarlingX通過整合邊緣節點資源，支持智能制造實時質檢，端到端時延可壓縮至毫秒以內。這種低時延的特性對于需要快速響應的應用場景至關重要。第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座373.5.4 算力民主化：普惠與生態的重構開源算力平臺，模型即服務（MaaS）。Hugging Face 推出 Whisper 實時語音轉寫模型，開發者可通過 API 按需調用算力；Stability AI 的 Stable Diffusion 開源模型支持本

164、地部署，降低創意產業創作門檻。低代碼開發工具，如谷歌 Vertex AI Workbench 集成 AutoML 與Jupyter Notebook，非技術人員可快速構建 AI 應用。算力即服務（CaaS）。構建彈性算力池，如 AWS EC2 Spot 實例支持按秒計費，閑置算力利用率得到提升；阿里云彈性計算服務（ECS）提供百萬級核的分鐘級擴縮容能力。行業定制化方案，如百度智能云為農業提供“遙感+AI”病蟲害監測服務，按畝收費模式降低農戶使用成本。3.5.5 AI 算力將對大模型訓練和推理產生深遠影響（1）訓練階段：算力效率提升方面，類似 DeepSeek 等通過算法創新應用將大幅降低訓練算

165、力消耗，但 Scaling Law 仍主導需求增長，2023-2028 年智能算力 CAGR 達 46.2%。分布式訓練優化方面，將更多采用參數服務器架構，支持千卡級集群并行訓練，模型迭代周期也將大幅縮短。（2）推理階段：邊緣化部署，70%的 AI 推理將下沉至邊緣端，依賴低功耗芯片（如英特爾至強Max 系列）。實時性要求，如金融風控、自動駕駛等場景需亞毫秒級響應，將加速推動存算一體芯片研發。（3）開源模型推動普惠，開源大模型通過降低訓練成本（僅需閉源模型的 1/10），將加速技術下沉至中小型企業。3.6 結語智能進化的底層邏輯是算據（數據）、算法（模型）與算力三者共同作用的產物，三者相互依存

166、、相互促進，共同構成 AI 技術發展的“鐵三角”。若將 AI 比作一個“智能生命體”，數據是 AI 系統的“血液”，是算法訓練和模型優化的基礎；算法是 AI 的“大腦”，是實現智能決策的邏輯和方法論；算力是 AI 的“心臟”，是執行算法和處理數據的硬件與軟件資源的動力源。它們通過“數據積累算法創新算力支撐技術突破”的循環，推動 AI 從實驗室走向產業應用。當前，全球正經歷一場“算力軍備競賽”：科技巨頭投入巨資構建超大規模算力集群，各國競相布局量子計算、光子芯片等前沿技術。然而，算力的未來不應止步于競爭，而應走向“生態共建”。從技術協同，如硬件（如存算一體芯片）、算法（如 AI for AI）、

167、能源（如綠色計算）的深度融合，將推動算力效率指數級提升；到全球協作，打破數據孤島與算力壟斷，通過開源平臺、分布式算力網絡（如邊緣計算）實現資源共享；再到政策引導，各國制定算力基礎設施標準，平衡商業利益與公共福祉，避免算力鴻溝加劇全球不平等。未來的智能革命，應是由“硬件創新、算法突破、能源革命、政策護航”共同驅動，最終形成一個開放、可持續、包容的“智能生態”。算力的稀缺性與能源消耗的爭議，也迫使我們思考：如何讓算力更高效、更綠色、更普惠？讓算力普惠，讓智能共生需要從企業端開放算力資源，降低中小企業與開發者的技術門第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座38檻，避免“算力壟斷”扼殺創新；在學術界

168、應推動算法輕量化與綠色計算研究，讓低功耗設備也能承載高階智能；政府與國際組織需制定算力共享政策，投資公共算力平臺，確保偏遠地區與弱勢群體也能享受智能紅利；全社會正視算力的倫理挑戰（如碳排放、數據隱私），在技術狂奔中守住可持續發展的底線。智能文明的終極目標是讓技術服務于人，而非被算力束縛。從實驗室到工廠，從城市到鄉村，唯有讓算力真正流動起來，AI 才能跨越“實驗室的邊界”，真正成為推動人類社會進步的“通用能量”。本章參考文獻1 中國通信工業協會數據中心委員會,中國智算中心產業發展白皮書（2024 年）.北京：中國信通院，2024.2 中國電信研究院,智算產業發展研究報告(2024).北京:中國電

169、信研究院,2024.3 沙利文、天罡智算.2024 年中國智能算力行業白皮書M.2024.4 SemiAnalysis 2024 年 9 月 4 日報告：Multi-Datacenter Training:OpenAIs Ambitious PlanTo Beat Googles Infrastructure-Gigawatt Clusters,Telecom Networking,Long Haul Fiber,Hierarchical&Asynchronous SGD,Distributed Infrastructure Winners5 SemiAnalysis 2025 年 3 月 2

170、6 日報告：The GPU Cloud ClusterMAX Rating System|Howto Rent GPUs-90%+Coverage by Rental GPU Value,GPU Cloud Evaluation Guidelines,GPUPricing Updates,GPU Bubble Burst,CoreWeave IPO,Hyperscalers,AI Neocloud Economics,Neocloud IRR6 ReportLinker:Huawei and SiliconFlow:A Leap Towards Chinas AI Dominance?7 工業

171、和信息化部等六部門關于印發算力基礎設施高質量發展行動計劃的通知|贛縣區信息公開】8 工信部組織開展算力強基揭榜行動9 雙 11 當天處理數據 5PB！揭秘 HiStore 數據庫-阿里云開發者社區10 淘寶萬億級交易訂單背后的存儲引擎_云數據庫 RDS(RDS)-阿里云幫助中心11 沖破 GPU 枷鎖，DeepSeek+LPU 芯片能否顛覆英偉達算力壟斷？12 摩爾線程算力布局：國產 GPU 的市場突圍13 昇騰 910B 芯片的締造者：突破封鎖的“中國芯”，如何撐起 AI 算力脊梁？14【行業動態】2025 年國產 GPU大逃殺：誰將登頂算力王座？15 ASIC 芯片崛起：全球市場規模破百億

172、，未來增長勢不可擋16 Lightmatter：用光子計算終結 AI 的能耗危機-每時 AI17 量子計算賦能 AI：Azure Quantum 優化大模型訓練中的梯度下降18 Primus 框架：揭開分布式機器學習訓練的神秘面紗-易源 AI 資訊|萬維易源19 穆翔栩,賈明艷,王天成,等.人工智能時代高質量算力發展趨勢洞察J.信息通信技第 3 章 AI 算力：支撐智能進化的底座39術與政策,2025,51(2):18-23.20AI 是“吃電狂魔”？能有多耗電？中國這個解法值得關注_未來 2%_澎湃新聞-The Paper21 發展 AI 面臨“算法碳足跡”困局，如何破解？22 雙碳戰略下，

173、數據中心的“冷”與“熱”|服務器|英特爾|液冷|風冷|能耗_網易訂閱23 液冷技術為數據中心節能降耗24 TAN M,LE Q V.EfficientNet:Rethinking Model Scaling for Convolutional NeuralNetworksJ/OL.2019.DOI:10.48550/arxiv.1905.11946.25 探秘數據中心的新寵浸沒式液冷技術26 新一代一體化風液混冷先進數據中心（C7000 2.0）-中科曙光27 微軟創建世界最大的數據中心廢熱回收計劃，將為芬蘭南部居民供暖_騰訊新聞28 2025 年智能化設備行業市場發展現狀及未來發展前景趨勢分

174、析_中研普華_中研網第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景40第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景新一代人工智能技術的突破性發展，正以前所未有的深度和廣度重構全球產業版圖。本章聚焦工信部等七部門聯合印發的 關于推動未來產業創新發展的實施意見 劃定的戰略領域，以智能制造、信息科技、先進材料、清潔能源、健康醫療、空間經濟等六大主航道為觀察切口，系統梳理人工智能技術驅動下的產業變革場景。通過剖析 AI 與各產業深度融合催生的新引擎、新場景、新業態，特別結合典型實踐應用場景及前沿技術趨勢，揭示人工智能如何通過技術穿透力+產業縱深度的雙重突破，在關鍵領域形成高質量發展新動能。本章研

175、究既是對國家未來產業戰略的實踐呼應，也為行業把握智能革命機遇提供系統性參考框架。4.1AI 賦能未來制造業的應用場景人工智能正以前所未有的技術穿透力重構制造業全價值鏈，推動產業從傳統制造向智能生態躍遷。通過深度學習、大模型技術與工業機理的深度融合，AI 已在研發設計、生產優化、質量管控、供應鏈管理等核心環節形成系統性突破，不僅實現生產效率提升與能耗降低，更催生出柔性生產、預測性維護等新型范式。在國家“人工智能+”戰略引導下，智能制造正加速突破數據孤島、算力瓶頸等挑戰，通過工業互聯網與多模態技術的協同創新，構建起人機共融、虛實交互的智能生產體系，為制造業高端化、綠色化、融合化轉型注入核心驅動力。

176、當前，制造行業企業數字化轉型正面臨三重挑戰：系統孤島、流程僵化與人才缺口。據麥肯錫調研，超過 70%的數字化轉型項目未能達到預期目標，主要原因在于：（1）系統割裂：企業平均擁有 100+應用系統，但僅 30%實現有效集成，導致數據流轉受阻；（2）流程固化：傳統自動化工具依賴預設規則，無法適應業務變化，維護成本高昂；（3）人才短缺：全球 AI 人才缺口超過百萬，企業難以組建專業團隊支撐數字化轉型。這些挑戰導致企業在數字化轉型過程中面臨效率低下、成本高企、創新乏力的困境。因此，未來智能制造升級趨勢之一是系統架構范式改變，即從流程自動化到認知自動化。傳統 AI 基于規則的流程自動化，系統采用單線程腳

177、本驅動架構，主要特點包括：（1）規則引擎具有依賴性，需人工預先定義操作步驟和判斷條件，無法應對流程變更或異常情況。（2）線性執行模式，按預設流程順序執行，缺乏動態調整能力，對異常處理能力有限。這種架構在處理標準化、重復性任務時效率高，但面對復雜多變的業務場景時顯得力不從心。隨著大模型技術的突破，以大模型為核心的 AI 智能體正在引領企業自動化從流程驅動向認知驅動（認知：人類對社會事務認知經驗的總結）轉變：（1）從預設規則到自主決策：傳統 AI 需預先定義每一步操作，而智能體能理解業務語義并自主規劃執行路徑；（2）從單一任務到復雜場景：傳統 AI 專注于結構化、重復性任務，智能體則能處理開放性問

178、題與跨系統協作；（3）從工具到生產力主體：傳統 AI 作為輔助工具提升效率，智能體則作為數字員工承擔知識型工作。這一轉變正重塑企業對自動化的認知，從如何做（How）到做什么（What）的范式升級。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景41未來智能制造升級趨勢之二是基于大模型+多智能體的全數字化員工服務為主。采用多智能體協同架構，數字化員工核心特點包括：（1）多智能體分工協作：采用規劃代理、執行代理與驗證代理的分工模式，模擬人類計劃-執行-檢查的工作流；（2）動態模型調用：整合諸如 DeepSeek、Claude、QWQ 等國內外模型優勢，通過 API 實現多模型動態選擇；（3）虛擬執

179、行環境：運行于隔離的虛擬機沙盒，可安全調用 100+數字工具，支持跨模態操作；（4）深入決策類場景：原先需要積累大量經驗才能決策的場景，逐步被認知智能體代替和超越。4.1.1 場景 1：智能生產調度與動態路徑優化AI 技術實現該場景通過采用強化學習算法與多源數據（如行車位置、物料庫存、訂單優先級等），實現動態路徑規劃與多設備協同調度。核心邏輯在于實時數據驅動的決策優化，如利用激光掃描和數字孿生技術構建高精度三維庫區模型，結合圖像識別技術實時監控物料位置，再通過多智能體強化學習算法（如 Q-Learning 或深度確定性策略梯度算法）計算最優作業路徑，減少空載率與沖突等待時間。行業應用國內 A

180、鋼鐵廠冷軋庫區部署的 AI 系統不僅優化了 20 多臺行車的協同作業，還通過邊緣計算節點實現毫秒級響應。系統根據訂單緊急程度動態調整優先級，如高附加值訂單優先調度，同時結合歷史數據預測未來物料流動趨勢，提前規劃資源分配。該方案將行車空駛率降低近一半，整體庫區吞吐量提升三成以上。行業影響此類 AI 系統在礦業、汽車制造等領域同樣適用，如 APS 生產排程系統支持多目標優化算法（如遺傳算法），可靈活應對設備故障、訂單變更等突發情況，實現年計劃與實時調度的無縫銜接。4.1.2 場景 2：基于大模型的設備預測性維護與智能運維AI 技術實現該場景通過對工業互聯網實時監測，AI 大模型+行業知識庫自動診斷

181、工業設備異常，并自動生成維護方案，幫助企業大幅降低停機損失和維修成本。整個系統的工作流程如下：（1）數據采集：從設備傳感器獲取實時參數數據（溫度、振動、電流等）；（2）異常檢測：基于預設閾值檢測參數是否異常；（3）AI 深度分析：當檢測到異常時，啟動大模型進行深度分析；（4）知識檢索：AI 智能體主動搜索相關運維知識庫，補充專業信息；（5）生成維護計劃：根據知識庫分析結果，自動生成詳細的維護計劃；（6）報告生成與保存：將所有信息自動整合為結構化報告并保存。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景42圖 4.1AI 驅動設備預測性維護與壽命管理系統的工作流程大模型可以根據振動、溫度、電流

182、等多維度傳感器數據自動擬合和生成相關的優化模型，輸出相關的因子，自動生成相關的代碼，實現對設備狀態的動態預測。同時生成的結果根據人機對話的結果進行獎懲模型的訓練，為知識庫的積累打下良好的基礎。行業應用半導體制造是當今世界最精密的工業之一，一條生產線上動輒數十臺價值數百萬美元的設備 24 小時不間斷運轉。然而，這些高精尖設備如何保障正常率成了大問題：（1）設備故障代價高昂：一臺關鍵設備的意外停機可能導致整條生產線停產，每小時損失可達數十萬美元（2）維護困境：過度維護浪費資源，維護不足又可能導致災難性故障（3）專家依賴：設備狀態分析嚴重依賴經驗豐富的工程師，而這類人才稀缺且成本高昂（4）數據孤島：

183、大量設備數據被收集但未被充分利用，缺乏智能分析能力。某半導體廠應用設備預測性維護后，非計劃停機時間減少了 30%以上，提前預警潛在故障，將被動維修轉變為主動預防：（1）延長設備壽命：通過及時發現并處理小問題，避免演變成大故障，延長設備使用壽命（2）提高維護效率：精準定位問題，減少不必要的維第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景43護工作，維護效率提升 42%（3）降低專家依賴：AI 分析師提供專家級建議，減輕對高級工程師的依賴，新手工程師也能做出正確決策（4）數據價值挖掘：將沉睡的歷史數據轉化為有價值的決策依據，實現數據資產的增值。行業影響在所有制造行業里，設備預防性維護也面臨共同性

184、問題：被動維修模式導致高昂成本，大多數工廠采用壞了再修的被動維修模式。專業維修人員短缺，隨著工業設備越來越復雜，真正懂設備的專家越來越稀缺。數據孤島，缺乏智能分析，設備采集數據充分利用來預測故障和優化維護策略。維護知識難以傳承，老師傅積累的寶貴經驗往往難以系統化傳承，新人培養周期長，經驗斷層嚴重。AI 驅動的設備預測性維護與壽命管理系統，將重塑精準制造的流程。4.1.3 場景 3：供應鏈智能協同與風險對沖AI 技術實現多目標優化模型整合原材料價格、航運指數、產能利用率等數據，采用 NSGA-II 算法平衡運輸成本、碳排放、交貨周期等沖突目標。系統引入區塊鏈技術確保供應鏈數據透明性，并利用蒙特卡

185、洛算法模擬評估突發事件（如港口罷工）的潛在影響。行業應用國內 D 廠的多基地協同模型將訂單分配效率大大提升，關鍵突破在于引入強化學習動態調整權重。如在碳排放約束收緊時，系統自動增加新能源運輸車隊占比，同時通過期貨市場對沖原材料價格波動風險。行業影響從產業鏈來看，類似這種原材料供應鏈領域，AI 技術驅動的智能協同與風險對沖模型正在重塑行業格局。通過整合多目標優化模型與區塊鏈技術，企業能夠實現從采購、運輸到生產的全流程智能化管理。這一模式不僅顯著提升了訂單分配效率，還幫助企業更好地應對碳排放政策約束和市場波動帶來的挑戰。另外，這種創新模式推動了行業向低碳化與可持續發展轉型。通過動態調整資源比例及優

186、化運輸路徑，給類似的其他在降低運營成本同時還能結合金融工具比如期貨市場進行風險對沖，有效平抑了原材料價格波動對企業利潤的影響，增強了財務穩定性。此外，區塊鏈技術的應用確保了供應鏈數據的透明性與可追溯性，從而提高了客戶信任度，并為跨企業協作奠定了堅實基礎。4.2AI 賦能未來信息產業應用場景工信部等七部門聯合印發關于推動未來產業創新發展的實施意見指出，未來信息產業方面要推動下一代移動通信、衛星互聯網、量子信息等技術產業化應用加快量子、光子等計算技術創新突破，加速類腦智能、群體智能、大模型等深度賦能，加速培育智能產業。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景44人工智能作為底層驅動力，它本

187、身又是未來信息產業的核心組成部分，正在重塑量子科技、類腦智能、下一代通信技術等領域的邊界，與其他信息科技交叉融合發展，正推動全球產業格局的深刻變革。在信息領域，各國部署了人工智能、量子信息、下一代通信技術、半導體等；未來信息產業的核心在于技術融合與場景創新。我們相信人工智能與量子信息結合產生的變革是未來十年最重要的突破，結合中國自主可控下一代半導體芯片技術和通信技術，未來信息產業賦能千行百業，預判我國科技產業由“戰略防守”進入“戰略相持”階段；幫助中國數年后在科技領域實現從“戰略相持”到“戰略反攻”。4.2.1 場景 1：智能通信網絡的動態優化AI 技術實現5G/6G 網絡切片智能調度：基于強

188、化學習算法，動態分配網絡資源。如，在工業互聯網場景中，當檢測到某工廠車間的 VR 質檢流量激增時，系統自動為該區域分配專屬網絡切片，保障 10ms 級時延要求。頻譜感知與動態分配：部署深度神經網絡模型，實時分析電磁環境。如，在上海虹橋樞紐，AI 系統通過分析毫米波頻段的干擾模式，將頻譜利用率從 68%提升至 89%。智能邊緣計算節點：構建云邊協同架構，利用聯邦學習技術訓練分布式 AI 模型。如，深圳南山科技園部署的邊緣節點，將視頻分析任務的響應時間從 2.3 秒縮短至 0.8 秒。行業應用智能電網通信保障：國家電網在特高壓輸電線路部署 AI 巡檢系統，通過無人機搭載的視覺識別模型，實現絕緣子破

189、損檢測準確率 99.2%，運維成本降低 42%。車聯網 V2X 優化：在杭州城市大腦項目中，AI 系統實時優化車路協同通信策略，使自動駕駛車輛的緊急制動響應時間從 0.7 秒降至 0.3 秒。應急通信快速恢復：2024 年云南地震救援中，AI 驅動的衛星通信系統在 2 小時內重建災區通信網絡，較傳統方式提速 70%。行業影響網絡能效提升：華為 2025 年白皮書顯示，AI 優化使 5G 基站能耗降低 28%，全國年節省電費超 30 億元。運維成本下降：中國移動引入 AI 故障診斷系統后，網絡故障平均修復時間（MTTR）從 45 分鐘縮短至 12 分鐘。新業務孵化加速：AI 賦能的網絡切片技術催

190、生了遠程手術、工業 AR 等新業態，預計到 2028 年將創造 1.2 萬億市場規模。4.2.2 場景 2：AI 在量子信息技術的應用推動量子計算的加速器量子糾纏技術的突破離不開人工智能的支持。量子信息技術與人工智能的交叉融合，正成為全球科技競爭的制高點。量子信息是量子物理與信息技術相結合發展起來的新學科,主要包括量子通信和量子計算 2 個領域。量子通信主要研究量子密碼、量子隱形傳態、遠距離量子通信的技術等。量子計算主要研究量子計算機和適合于量子計算第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景45機的量子算法。從技術實現、應用場景、未來趨勢及發展路徑四個維度，剖析 AI 賦能量子信息技術的

191、核心邏輯與戰略價值。技術實現量子計算憑借其并行性與指數級算力優勢，有望突破傳統計算機的物理極限；而 AI 通過算法優化與數據驅動，可加速量子技術的研發與應用落地。AI 優化量子系統控制量子比特的脆弱性和噪聲干擾是量子計算實用化的核心障礙。AI 通過機器學習算法（如強化學習、貝葉斯優化）可實時校準量子比特參數，提升系統穩定性。量子計算反哺 AI 算力瓶頸經典 AI 模型的訓練依賴海量算力，而量子計算的并行性可加速矩陣運算、優化神經網絡訓練。如，量子退火算法在組合優化問題中展現出顯著優勢，可將機器學習中的特征選擇速度提升百倍以上。量子-經典混合計算架構當前階段，量子計算機尚未實現通用計算能力，混合

192、架構成為主流。AI 在此架構中扮演調度者角色，根據任務類型動態分配量子與經典計算資源。行業應用2024 年 12 月 9 日，Google 公布有 105 個物理量子比特的 Willow 量子芯片實現糾錯“里程碑”，通過糾錯技術首次演示了“低于閾值”，谷歌的 Willow 量子芯片通過 AI 驅動的糾錯技術，將錯誤率降低至指數級水平，使其在“隨機電路采樣”任務中僅用 5 分鐘完成經典計算機需 1025 年的計算量。AI 還可優化量子門操作序列，降低量子電路深度，從而提升計算效率。金融科技：風險建模與資產優化量子計算結合 AI 算法，可高效解決蒙特卡洛模擬、投資組合優化等復雜問題。如，某銀行采用

193、量子退火算法優化資產配置，將風險分析時間從數小時縮短至秒級，同時提升收益率 15%。AI 還可通過強化學習動態調整量子模型參數，適應市場波動。醫藥研發：分子模擬與靶點發現藥物分子模擬中，量子計算處理高維哈密頓量求解，AI 則負責數據預處理與結果分析，量子計算機可精確模擬分子電子結構，而 AI 加速候選藥物篩選。如，輝瑞利用量子-AI 混合平臺，將抗腫瘤藥物研發周期從 5 年壓縮至 18 個月，成本降低 40%。AI 還可通過生成式模型設計新型分子庫，指導量子計算定向模擬，形成“AI 生成-量子驗證”的閉環。通信安全：量子密鑰分發（QKD）優化在量子通信領域，AI 可優化 QKD 協議的抗干擾能

194、力。中國電信的天地一體化量子通信網絡，通過 AI 實時分析信道噪聲特征，動態調整光子編碼策略，將密鑰生成效率提升 30%。此外，AI 驅動的量子隨機數生成器，可增強加密系統的不可預測性。在實驗中，研究人員第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景46利用強化學習算法優化光子的傳輸過程，使光子的吸收效率提升了 60%以上。這一成果不僅適用于超導量子系統，其遠程糾纏協議原則上可擴展至其他量子計算平臺，為量子互聯網的發展提供了重要硬件支撐。行業影響量子糾纏技術的突破標志著人類在量子計算領域邁出了重要一步，而 AI 技術則是推動這一進程的重要力量。通過學習和使用 AI 工具，我們可以更好地應對未

195、來的挑戰。量子優越性的場景擴展當前量子計算主要在特定任務（如隨機電路采樣、組合優化）中展現優勢，未來將向通用型量子 AI 系統演進。如，OpenAI 的 o1 推理模型若與量子計算結合，可解決更復雜的邏輯推理問題，逼近通用人工智能（AGI）。量子-神經形態計算融合類腦智能與量子計算的結合可能催生新型計算范式。清華大學汪野教授提出，量子脈沖神經網絡可模擬人腦的量子相干效應，實現更高能效的感知與決策。此類系統在自動駕駛、機器人領域潛力巨大。量子云服務的普及隨著量子計算硬件的小型化與 AI 算法的輕量化，量子云平臺將降低技術門檻。如 IBM2016 年推出全球首個量子計算平臺，2019 推出量子云服

196、務，2023 年 12 月 4 日，發布了第一個 1000 量子比特量子芯片，IBM 使用分塊聯接的方式擴展量子比特，出現 2 個邏輯比特。亞馬遜 Braket 平臺已集成 AI 驅動的量子編程接口，開發者無需物理設備即可調用量子算力。中國“南京量子計算產業創新平臺”亦計劃開放量子-AI 聯合開發工具鏈。4.3AI 賦能未來材料產業應用場景人工智能技術加速推進，從分子尺度的精準調控，到系統級的全面設計與優化，推動材料行業從傳統的“試錯實驗”模式向更高效的“計算設計”模式實現系統性革新。通過大語言模型、機器學習、第一性原理計算等跨學科技術的深度融合，人工智能已在高通量篩選、性能預測、逆向設計等核

197、心領域取得顯著突破。大量實踐與數據表明，材料模擬與 AI 的結合不僅能夠有效縮短研發周期，也顯著降低了研發成本。在國際層面，美國的材料基因組計劃（MGI）通過高通量計算與實驗融合，加速了新材料的研發與產業應用；英國利物浦大學的材料創新工廠和帝國理工的 ROAR 實驗室致力于發展功能材料的自動化合成的智能設計方法；加拿大大學加速營則聚焦于整合跨學科資源和先進計算平臺，通過協同研發和開放合作，加速材料科學的創新和應用轉化；新加坡國立大學的功能智能材料研究所則著重于智能響應型材料，利用 AI 技術實現多維性能協同優化。國內在該領域的發展雖起步較晚，但在國家對新材料產業的重視下，“十四五”規劃中已明確

198、強調要加快新材料產業與人工智能、大數據等新興技術的深度融合，提高研發效能與成果轉化效率。政府通過設立專項基金、提供稅收優惠政策、推動產學研深度合作、建設新材第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景47料產業基地建設等一系列措施積極扶持產業發展；同時倡導共享平臺，開放數據庫與標準化流程的建設，促進產業生態的完善。得益于政策支持與市場需求驅動，國內企業和研究機構持續增加在 AI 技術、自動化實驗室與高通量設備的投入，初步成果已在電子、能源和生物醫療等領域逐步顯現。盡管與自動化設備的成熟度和大規模高通量實驗數據的積累方面與國際先進水平仍有差距，但未來前景廣闊。4.3.1 場景 1：新材料研發

199、的智能加速AI 技術實現基于機器學習算法，構建材料性能預測模型。通過對海量材料數據（包括成分、結構、制備工藝等）的學習，模型能夠快速預測新材料的性能，如強度、導電性、耐腐蝕性等。如，利用深度學習算法對材料晶體結構數據進行分析，預測材料在不同條件下的力學性能。同時，結合遺傳算法等優化技術，對材料成分和制備工藝進行智能優化。在新材料研發過程中，通過模擬不同成分和工藝組合，快速篩選出最具潛力的方案，極大縮短研發周期。行業應用在航空航天材料領域，對高性能、輕量化材料的需求極為迫切。AI 助力研發新型航空鋁合金材料，通過預測模型快速確定合金成分比例，優化制備工藝，使研發出的鋁合金材料強度提升，重量減輕，

200、滿足航空部件對材料高強度、低密度的嚴格要求。如利用貝葉斯優化算法生成納米結構材料，如加拿大團隊開發的輕質高強材料，其強度接近鋼但密度類似泡沫，通過虛擬測試與迭代優化實現應力均勻分布1。創材深造利用 AI+高通量平臺，將鎳基高溫合金研發周期從傳統 5 年縮短至半年，材料性能達航空航天標準，已實現批量供貨2。在半導體材料領域，研發高性能半導體材料時，AI 模型根據目標性能參數，快速篩選出合適的元素組合和生長條件，加速新型半導體材料的研發進程，為芯片制造等行業提供性能更優的材料支持。如美國 NIST 開發的 CAMEO AI 算法可自主發現新材料，無需人工訓練；深勢科技的 Uni-Mol 模型從 1

201、60 萬候選分子中快速篩選出高能量轉換效率的 OLED 材料，效率大幅提升；鴻海研究院通過強化學習（PPO/A2C 算法）優化碳化硅功率元件的制程參數，縮短研發周期等。在新能源電池材料領域，AI 可加速電池材料的篩選與發現。電池材料的研發涉及成千上萬種化學組合，而實驗驗證的時間和資源有限。AI 在高通量計算和機器學習方面的應用，使得研究者能夠通過模擬和預測快速篩選出潛在的高性能材料。如微軟和 PNNL 借助 AI 技術，篩選了 3200 萬種潛在電池材料，并在 80 小時時間內將名單縮小到 23 種，其中 5 種是已知材料，團隊表示如果使用傳統方法獲取這些材料，這個過程將耗時 20 多年3。寧

202、德時代通過 AI 篩選固態電解質組合，將鋰離子遷移率預測效率提升，推動固態電池量產進程提速。生物醫藥材料領域，AI 通過生成式模型（如大語言模型）可快速設計新型生物材料分子結構。2024 年年底，斯坦福大學等研究團隊在細胞雜志發文稱，多尺度、多模態的大型神經網絡模型已經具備表示和模擬分子、細胞和組織在不同狀態下行為的能力。在此基第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景48礎上，AI 虛擬細胞有了高保真模擬、加速發現、指導研究的可信性。麻省理工學院研究團隊以 3.9 萬種化合物對 MRSA 的抗菌活性數據作為訓練“腳本”，獲得了抗菌能力的評估預測模型，隨后以 3 個深度學習模型為基礎，團

203、隊又“塑造”出化合物人類細胞毒性的“鑒定師”，對 1200 萬種化合物進行“篩選”，最終獲得能對抗 MRSA 又對人體安全的化合物4。晶泰科技與微軟合作開發的垂直領域大模型，結合機器人實驗室數據，已成功應用于新材料設計案例開發，顯著縮短了材料合成路徑5。英矽智能利用 AI 平臺 Pharma.AI 優化藥物分子結構，其技術邏輯可延伸至生物材料研發6。AI 驅動的蛋白質設計平臺（如 AlphaFold）可預測蛋白質結構，指導開發具有特殊功能的生物材料。以及 AI 整合患者基因組、代謝組等數據，定制化開發個性化生物材料。如，針對腫瘤異質性設計靶向藥物遞送載體，或根據患者免疫特征優化組織工程材料等。

204、行業影響人工智能正在以“科學加速器”的姿態，重構材料研發的底層邏輯。這場革命不僅重塑了材料科學本身，更通過新材料的應用，對半導體、新能源、航空航天、生物醫藥等戰略領域產生了連鎖式影響。在數據實驗環節，人工智能正逐步突破材料基因工程領域面臨的多源數據融合與跨尺度計算難題，建立以“數據構建模型聚合高通量實驗”為核心的三位一體閉環 AI 研發體系。這一體系將推動材料科學從傳統“經驗驅動”邁向“智能驅動”新模式。通過對多源異構數據的深入挖掘，以及結合高通量實驗的自動化調度與精確控制，有效克服材料領域特有的數據稀缺、數據質量參差和高維計算瓶頸，實現對材料配方、工藝及性能的深度智能解析和預測優化。在研發效

205、率方面，傳統新材料研發周期往往長達數年甚至數十年，涉及大量試錯過程。借助 AI 技術，研發周期可大幅縮短，提高研發效率，降低研發成本。在創新能力提升方面，AI 能夠探索傳統方法難以觸及的材料領域，發現新的材料性能和應用潛力，推動材料創新，為行業發展注入新動力。4.3.2 場景 2：材料生產過程的智能優化AI 技術實現利用傳感器實時采集材料生產過程中的數據，如溫度、壓力、流速等。通過數據分析和機器學習算法，構建生產過程模型，實現對生產過程的實時監測和智能控制。如，基于神經網絡算法的控制系統，根據實時生產數據調整設備參數，確保生產過程穩定，產品質量一致。同時，運用預測性維護技術，通過對設備運行數據

206、的分析，提前預測設備故障，安排維護計劃，避免生產中斷。行業應用在鋼鐵生產過程中，AI 系統展現出顯著的優化效果。在高爐煉鐵環節，AI 系統實時監測高爐煉鐵過程中的溫度、壓力等數參數。當爐內溫度出現異常波動時，AI 系統迅速分析數據，自動調整送風系統的閥門開度，精確控制鼓風量，同時調整加料系統的加料速度和種類，確保爐內化學反應穩定進行。經過 AI 優化后，鐵水質量穩定性提高，鐵水成分的偏差第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景49范圍縮小，能源消耗降低。如，某大型鋼鐵企業在引入 AI 系統后，每月因鐵水質量提升，減少了次品鋼材產量，節約了能源成本。在化工材料生產中，以聚合反應過程為例，

207、AI 發揮著重要作用。在聚合反應釜上安裝的傳感器實時采集反應溫度、壓力、反應物濃度等數據。AI 模型根據這些數據，精確控制反應釜的加熱、冷卻系統，調整攪拌速度，以及反應物的進料速度和比例。通過對聚合反應過程的精準控制，產品的純度提高，產品質量一致性得到顯著提升，次品率降低。如，某化工企業生產的聚丙烯產品，在 AI 優化后，產品批次間性能差異減小，在塑料制品加工企業中的應用效果得到顯著改善，產品市場競爭力增強，企業經濟效益大幅提升。行業影響在生產效率提升方面，AI 優化后的生產過程減少了人工干預，提高了生產自動化程度。傳統材料生產過程中，人工操作響應速度慢，且容易受到人為因素影響。AI 系統能夠

208、實時、快速地對生產數據做出反應并調整設備參數。AI 優化后的材料生產過程，生產效率可提升，產能得到增加。在質量控制方面，通過實時監測和精準控制，產品質量穩定性顯著提高。傳統生產方式難以實現對生產過程的全流程精準控制，產品質量波動較大。AI 系統能夠對生產過程中的每一個環節進行精細化控制，確保產品質量的一致性。次品率降低，提升了企業產品在市場中的競爭力。如，某汽車零部件制造企業采用 AI 優化鋁合金壓鑄生產過程后，產品次品率降低，每年因次品減少節約成本，同時產品質量提升也增強了企業在汽車零部件市場的口碑。在節能減排方面，AI 對生產過程的優化減少了能源浪費。通過精準控制設備運行參數，避免了設備的

209、過度運行和能源的無效消耗。以鋼鐵行業為例，AI 優化后的生產過程能夠降低能源消耗，減少二氧化碳等污染物排放。這不僅符合國家可持續發展要求，也為企業降低了生產成本，提升了企業的社會形象和環保競爭力。4.3.3 場景 3：材料性能監測與壽命預測AI 技術實現采用無損檢測技術（如超聲波、X 射線等）結合機器學習算法，對材料性能進行實時監測。通過對檢測數據的分析，判斷材料是否存在缺陷、性能是否發生變化。同時，利用大數據分析和深度學習模型，對材料的使用環境、使用歷史等數據進行分析，精準預測材料的剩余壽命。如，基于長短期記憶網絡（LSTM）的模型，能夠根據材料在不同時間點的性能數據，準確預測其未來壽命。行

210、業應用在橋梁、建筑等基礎設施領域，AI 在材料性能監測和壽命預測方面發揮著重要作用。以大型橋梁為例，在橋梁的關鍵承重部件，如鋼梁、橋墩等部位安裝應變片、加速度傳感器以及無損檢測設備，實時采集鋼材和混凝土的應力、振動數據以及內部缺陷信息。AI 系統對這些數據進行實時分析，當發現鋼材應力超過安全閾值或混凝土出現裂縫擴展跡象時，及時發出預警。同時，通過對多年來材料性能數據的分析，AI 能夠預測橋梁材料的剩余壽命，第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景50提前制定維護和修復計劃。如，某跨江大橋在引入 AI 監測系統后，提前發現了部分鋼梁的疲勞裂紋隱患，及時進行了修復，避免了可能發生的重大安全

211、事故。在汽車制造領域，AI 同樣為汽車零部件材料性能監測和壽命預測提供科學依據。在汽車發動機、變速器等關鍵零部件上安裝傳感器，實時采集零部件在運行過程中的溫度、壓力、振動等數據。AI 系統根據這些數據，分析零部件材料的性能狀態。如，通過對發動機活塞材料溫度和應力數據的分析，預測活塞材料的磨損情況和剩余壽命。根據 AI 預測結果，汽車制造商能夠為車主提供更精準的汽車保養和維修建議，如提前更換即將失效的零部件，提高汽車安全性和可靠性。如，某汽車品牌在引入 AI 監測系統后，因零部件提前更換而減少的車輛故障召回事件降低，提升了品牌形象和用戶滿意度。行業影響在安全性保障方面，AI 實現對材料性能的實時

212、監測和壽命預測，及時發現安全隱患。傳統的材料檢測方式多為定期抽檢，難以發現材料在日常使用過程中的細微變化和潛在缺陷。AI 的實時監測功能能夠在材料性能出現異常的第一時間發出預警，有效避免因材料失效導致的安全事故，保障了人民生命財產安全。在維護成本降低方面，通過準確預測材料壽命，合理安排維護計劃，避免過度維護和維修不足。傳統維護方式往往采用定期維護策略，導致部分材料在未達到使用壽命時就進行了更換，造成資源浪費；而部分材料因維護不及時，導致設備故障，維修成本大幅增加。AI 預測技術能夠根據材料實際壽命情況，精準安排維護時間和內容，優化維護計劃，降低維護成本。4.4AI 賦能未來能源產業應用場景在全

213、球經濟持續增長與人口不斷攀升的雙重驅動下，能源需求正以前所未有的速度激增，傳統化石能源的有限性與環境承載能力之間的矛盾愈發尖銳，能源轉型已成為全球可持續發展的必然選擇。在此背景下，核能、核聚變、氫能、生物質能等清潔能源因其綠色、低碳、可持續的特性，被視為破解能源與環境困境的關鍵路徑。與此同時，新型高效太陽能電池和新型儲能技術的加速發展，為能源行業的深度變革注入了新的活力。AI 技術作為當今科技領域的前沿力量，正以迅猛之勢重塑各個行業的發展格局，并在能源領域展現出巨大的應用潛力和變革性影響。其強大的數據處理、模式識別和智能決策能力，能夠對海量的能源數據進行快速分析和深度挖掘，實現能源系統的智能調

214、度、精準預測與故障診斷，從而顯著提升能源利用效率，降低生產成本，增強能源系統的穩定性與安全性。AI 技術的智能化、自動化特點，完美契合了未來能源在生產、存儲、運輸、應用等環節對高效、精準、安全的迫切需求，為解決未來能源發展的技術瓶頸和挑戰提供了創新性的思路和方法，有力地推動了全球能源行業的智能化轉型，助力構建一個清潔低碳、安全高效的現代能源體系，為實現全球可持續發展目標提供堅實的技術支撐。4.4.1 場景 1：核能（核裂變）核能作為一種低碳、穩定的能源，通過核裂變反應釋放出大量的熱能，進而轉化為電能第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景51或其他形式的能源。其主要優點包括能源密度高、

215、供應穩定、不排放二氧化碳等溫室氣體。核能的產業應用現狀十分廣泛，不僅為全球提供大量清潔電力，還在醫療、工業供熱、海水淡化等多個領域發揮著重要作用。中國目前是全球第三大核能生產國，擁有全球最多的在建核反應堆。核能的技術路線多樣，涵蓋了不同的反應堆類型和應用模式。壓水堆（PWR）和沸水堆（BWR）是當前最主流的兩種技術，高溫氣冷堆（HTGR）、快中子反應堆等技術也在不斷發展，小型模塊化反應堆（SMR）因其靈活性和較低的初始投資成本，成為當前核能技術發展的重要方向。這些技術路線的發展不僅豐富了核能的應用場景，也提高了核能的經濟性和安全性，進一步推動了核能產業的可持續發展。然而，核能的發展也面臨一些挑

216、戰。首先，高初始投資成本是核能發展的一大障礙。核能發電廠的建設需要巨額的資金投入，包括場地準備、工程設計、設備制造、建設施工、調試以及融資等多個環節。這些成本使得核能項目在經濟上面臨較大的壓力。其次，公眾對核能的安全性和核廢料處理存在擔憂。核事故的潛在風險以及核廢料的長期放射性，使得公眾對核能項目的接受度較低。此外，確保穩定的核燃料供應以及妥善處理核廢料，是核能產業需要解決的重要問題。AI 技術實現AI 技術通過多種方法針對性地解決核能發展中的痛點。在設計與建設階段，AI 利用智能建模和優化算法，能夠快速迭代核電站設計方案。同時，AI 在項目管理中通過精準預測和控制，優化成本和進度管理。在運行

217、與維護方面，AI 通過機器學習算法實時分析傳感器數據，實現對核反應堆等關鍵設備的健康狀態監測和故障預測。此外，在核燃料管理中，AI 通過數據分析優化燃料使用和循環，提高燃料利用率并減少核廢料的產生。AI 還用于核廢料處理設施的智能管理，確保核廢料的安全存儲和運輸，同時優化核燃料供應鏈的管理，通過智能監測技術確保燃料質量和安全性。行業應用EDF（法國電力公司）開發了一個 AI 驅動的核維護平臺，該平臺利用機器學習算法來預測設備故障。這種預測性維護系統能夠減少非計劃停機時間，提高安全性，并降低運營成本。通過實時分析設備的運行數據，AI 系統可以提前識別潛在的問題，從而在問題發生之前進行維護。行業影

218、響AI 技術的應用對核能行業產生了深遠的影響。首先，AI 通過優化設計和項目管理，顯著降低了核能項目的初始投資成本，緩解了高成本的挑戰。其次，在運行與維護階段，AI通過實時監測和故障預測，提升了核能設施的運行效率和安全性。此外，AI 在核燃料管理中的應用推動了核能行業的可持續發展，減少了核廢料的產生，優化了資源利用。在核廢料處理方面，AI 確保了核廢料的安全存儲和運輸，有效緩解了公眾對核安全的擔憂。最后，在核燃料供應鏈中，AI 優化了采購和運輸效率，提升了燃料供應的技術水平，為核能行業第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景52的長期發展提供了強有力的支持。4.4.2 場景 2：核聚變

219、核聚變是輕原子核在高溫高壓下克服電荷排斥力合并成更重的核并釋放巨大能量的過程，是太陽等恒星能量的來源。地球上，科學家致力于在受控環境中實現核聚變，以期作為未來清潔能源。目前，核聚變處于實驗研究階段，國際熱核聚變實驗堆（ITER）項目正在法國建設，計劃 2036 年開始全面功率實驗。全球多個國家積極開展核聚變研究，取得了接近科學增益的實驗成果。然而，核聚變的發展過程中面臨多個核心問題。首先，等離子體的控制和維持是核聚變研究的關鍵挑戰之一。在磁約束核聚變裝置（如托卡馬克）中，高溫等離子體容易出現不穩定性，如撕裂模不穩定性，這可能導致等離子體逃逸并中斷反應，同時對裝置內部材料造成損害。其次，開發能夠

220、承受極端熱負荷和中子輻射的材料也是一個重要問題。核聚變裝置內部的材料需要在高溫、高輻射環境下保持結構完整性和功能性，這對材料科學提出了極高的要求。此外，核聚變裝置的運行需要高輔助功率，用于加熱系統和磁體的勵磁，這限制了裝置的能效和經濟性。最后，核聚變裝置的運行和維護成本高昂，且技術復雜性高，需要大量的專業知識和經驗。AI 技術實現AI 技術在核聚變研究中展現出巨大的應用潛力，能夠有效解決上述核心問題。首先，在等離子體控制方面，AI 可以通過深度強化學習算法實時預測和避免等離子體的不穩定性。如，普林斯頓大學的研究團隊利用 AI 成功預測了托卡馬克反應堆中的撕裂模不穩定性，并提前 300 毫秒采取

221、措施進行干預，從而維持等離子體的穩定。這種 AI 驅動的控制方法不僅提高了等離子體的穩定性，還減少了對人員經驗和專業知識的依賴。其次，在材料開發方面，AI 可以通過機器學習模型加速新材料的評估和優化。AI 能夠整合不同實驗、模擬和制造過程的數據，生成可靠的預測模型，幫助科學家快速篩選出適合核聚變裝置的材料。此外，AI 還可以通過模擬和優化核聚變裝置的設計，提高裝置的能效和經濟性。如，AI 可以優化磁體的配置和運行參數，降低輔助功率的需求。最后，在運行和維護方面，AI 可以實現對核聚變裝置的實時監測和故障預測，降低運行成本并提高安全性。行業應用Argonne國家實驗室的研究人員開發了一種結合PR

222、O-AID診斷工具和大型語言模型（如GPT-4）的系統，用于核反應堆的故障診斷和解釋。該系統在 Mechanisms Engineering TestLoop Facility(METL)成功診斷出一個故障傳感器，并向操作員解釋了問題。行業影響AI 為核聚變行業帶來了前所未有的突破性進展，正以驚人的速度重塑行業未來。首先，AI 通過實時預測和干預等離子體的不穩定性，顯著提高了等離子體的穩定性，為核聚變反應的持續進行提供了保障。其次，在材料開發中，AI 加速了新材料的篩選和優化，縮短了第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景53研發周期，降低了研發成本。此外，AI 通過優化裝置設計，提高

223、了核聚變裝置的能效和經濟性，為核聚變能源的商業化提供了可能性。在運行和維護方面，AI 通過實時監測和故障預測，降低了運行成本并提高了裝置的安全性，為核聚變行業的長期發展提供了強有力的支持。隨著技術的不斷迭代升級，AI 將進一步優化核聚變能源的生產流程，降低成本，提升效率，使其在全球能源市場中占據舉足輕重的地位。核聚變能源的大規模商業化應用已不再是遙不可及的夢想，而是觸手可及的現實，AI 將成為這一偉大征程中不可或缺的“加速器”。未來，AI 與核聚變的深度融合將持續釋放巨大潛力，有望徹底顛覆傳統能源格局。4.4.3 場景 3：氫能氫能是一種清潔、高效的二次能源，通過氫氣的燃燒或化學反應產生能量，

224、其核心原理是氫氣與氧氣反應生成水，同時釋放出大量的熱能和電能。這一過程不僅高效，而且環境友好，反應產物僅為水，不產生任何溫室氣體或污染物。氫能的來源廣泛，可以從水中通過電解、從化石燃料中通過重整等技術提取。由于其高能量密度、可儲存性和可運輸性，氫能被認為是未來能源結構中不可或缺的一部分，尤其在交通、儲能和分布式發電等領域具有巨大的應用潛力。全球多個國家制定了氫能發展戰略，推動氫能技術的研發和應用。如，中國在東北、華北北部和西北地區加速部署可再生能源和綠色氫能，以實現當地社會的低碳、綠色和可持續發展。制約氫能發展的主要因素來源于幾個方面，首先，氫氣的生產成本較高，尤其是綠氫的規?；a仍面臨技術

225、瓶頸。目前，氫氣的生產主要依賴化石燃料重整和電解水等技術，其中電解水制氫技術在可再生能源領域的應用前景廣闊，但成本較高。其次，氫氣的存儲和運輸技術有待進一步突破，以提高安全性和經濟性。氫氣的低密度和高活性使得其在存儲和運輸過程中容易發生泄漏和燃燒等安全事故。此外，加氫基礎設施不足也是制約氫能普及的關鍵因素之一。AI 技術實現AI 在氫能領域展現出巨大潛力，可有效破解發展難題。首先，在氫氣生產方面，AI 可優化電解水制氫過程的參數，提高制氫效率，降低生產成本。通過機器學習算法，可以對電解水制氫過程中的電流密度、溫度、壓力等參數進行實時監測和優化，提高制氫效率。如，AI 可以通過分析歷史數據和實時

226、數據，預測最佳的電解槽操作條件，從而減少能源消耗和設備磨損，進一步降低生產成本。此外，AI 還能優化生產計劃，根據市場需求和能源價格動態調整生產規模，實現資源的合理配置。在氫氣存儲方面，利用 AI 開發更高效的存儲材料和方法，提高存儲密度和安全性。如，通過 AI 模擬和預測不同材料的儲氫性能，加速新型儲氫材料的研發進程。AI 可以幫助篩選和設計具有高儲氫容量、快速吸放氫速率和良好循環穩定性的材料，減少研發成本和時間。此外，AI 還可用于氫氣運輸過程的智能監控和優化，確保運輸過程的安全和高效。通第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景54過智能傳感器網絡和數據分析，實時監測氫氣運輸過程中

227、的壓力、溫度和泄漏風險，及時采取措施預防事故發生。如，AI 可以預測運輸管道中的壓力變化，提前調整運輸參數或發出警報，避免潛在的安全隱患。最后，在加氫基礎設施規劃方面，AI 可以通過數據分析和預測模型，優化加氫站的布局和運營，降低建設成本，提高服務效率。AI 可以綜合考慮人口密度、交通流量、能源需求等因素，確定加氫站的最佳位置和規模，同時預測未來的市場需求，為基礎設施的擴展和升級提供決策支持。行業應用AI 加速綠色氫氣生產：研究人員利用 AI 分析了超過 36,000 種金屬氧化物組合，成功篩選出一種高效的催化劑合金（釕、鉻和鈦的合金），其性能遠超傳統材料。AI 優化固體氧化物電解器：德國的研

228、究人員利用 AI 模型改進了固體氧化物電解器的性能，使其在高溫下運行更高效，降低了制氫成本。AI 預測性維護：研究人員開發了基于 LSTM 的預測性維護系統，用于氫氣設施的維護，準確率達到 97%。這種系統可以提前預測設備故障，減少停機時間和維護成本。AI 預測氫氣生產：研究人員利用 XGBoost 模型預測氫氣生產，達到了 R2 值 0.9996 的高精度，顯著提高了運營決策的準確性。行業影響AI 賦能氫能的行業影響展現出令人振奮的前景。AI 通過優化制氫參數和生產計劃，不僅顯著降低了制氫成本，還提高了能源利用效率，為氫能的大規模商業化鋪平了道路。在氫氣存儲和運輸方面，AI 通過智能監控和故

229、障預測，增強了系統的安全性和穩定性，為氫能設施的安全運行提供了可靠保障。此外，AI 在加氫基礎設施規劃中的應用優化了加氫站的布局和運營，提高了服務效率，降低了建設成本，為氫能的普及提供了強有力的支持。AI還推動了氫能行業的可持續發展，加速了氫能替代傳統化石能源的進程，促進了能源結構的優化和綠色轉型。展望未來，AI 有望成為氫能行業創新的核心驅動力，引領氫能技術的革命性突破，為全球能源轉型注入無限潛力，開啟一個更加清潔、高效和可持續的能源新時代。4.4.4 場景 4：生物質能生物質能是唯一可轉化為氣、液、固多種能源產品的可再生能源，其原料包括農作物廢棄物、林業剩余物、畜禽糞便等。通過熱化學或生物

230、化學方法，生物質能可轉化為生物燃料、生物天然氣、電力等多種能源形式。如，生物質氣化技術通過高溫反應生成合成氣，可用于發電或合成液體燃料；生物質液化則將生物質轉化為生物油，進一步加工可得到高附加值的液體燃料。全球生物質能產業近年來取得顯著進展，應用范圍廣泛，涵蓋發電、供熱、交通燃料等多個領域。然而，不同生物質能技術的成熟度存在差異。生物質發電技術相對成熟，已實現大規模商業化應用；生物燃料生產技術（如生物乙醇和生物柴油）也較為成熟，但在一些地區仍面臨原料供應和生產成本的挑戰；而一些先進的生物煉制技術（如將生物質轉化第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景55為高附加值的化學品和材料）仍處于

231、研發或示范階段。AI 技術實現生物質能的發展面臨多方面的挑戰。原料收集和預處理成本較高，且存在資源分散、供應不穩定等問題。如，農作物秸稈分布在廣大農村地區，需要投入大量人力物力進行收集和運輸。針對這一問題，AI 通過分析地理信息、農作物產量數據和物流成本，優化生物質原料的收集和運輸路徑，降低物流成本。同時，AI 還可通過監測原料質量，提前篩選出適合能源轉化的優質原料。此外，生物質能轉化過程中的能源效率和環境影響也需要進一步優化。如，生物質氣化過程中存在氣體質量不穩定、低熱值、高 CO 含量和高焦油含量等問題，限制了其大規模應用。AI 能夠實時監測和控制反應條件，提高能源轉化效率和產品質量。如，

232、在生物質氣化過程中，通過傳感器獲取溫度、壓力和氣體成分等數據，利用 AI 算法動態調整氣化劑的配比和反應溫度，優化合成氣的質量和產量。同時，生物質能的利用過程可能對環境產生負面影響。如，生物質燃燒可能釋放顆粒物和氮氧化物等污染物；生物燃料生產過程中使用的化肥和農藥可能對土壤和水體造成污染。AI 技術用于監測生物質能項目對環境的影響。如，通過無人機和衛星遙感技術，實時監測生物質種植區的土壤質量、水資源利用和植被覆蓋情況，評估生物燃料生產對生態環境的影響。最后，生物質能產業的發展需要政策的持續支持和市場的穩定需求。然而，在一些地區，政策的不穩定性和市場的不確定性給生物質能項目的投資和運營帶來風險。

233、AI 通過分析市場數據和政策動態，預測生物質能產品的需求和價格走勢，幫助企業在生產計劃和銷售策略上做出更合理的決策。同時，AI 還可評估政策變化對生物質能項目的風險影響，為企業提供風險預警和應對建議。行業應用Woodchuck.AI是一個氣候影響初創公司，正在通過AI技術革新廢物轉化為能源的進程。該公司正在密歇根州大急流城建立一個開創性的 AI 創新環境和生物質處理設備。Woodchuck.AI 的專有 AI 平臺旨在優化國家生物質供應鏈，通過高效地將木材從廢物流中轉移，創造一個一致、可靠的生物質供應。這一創新不僅減少了垃圾填埋場的使用，還為綠色能源電網提供了支持。Woodchuck.AI 的

234、 AI 平臺通過解決關鍵的廢物減少和可持續性挑戰，確保生物質行業有一個可靠和可持續的優質原料供應，這對于實現各行業的凈零目標至關重要。行業影響展望未來，AI 有望成為生物質能行業的核心驅動力，引領技術創新，在原料收集、供應、轉化以及市場預測方面助力生物質能產業在全球能源轉型中發揮更大作用。隨著技術的不斷進步和應用的深入，AI 將為生物質能行業帶來更多的機遇和可能性。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景564.4.5AI 賦能未來能源的挑戰與應對技術融合的復雜性AI 與未來能源技術的融合面臨著諸多挑戰，其中兼容性問題首當其沖。不同的能源系統和設備往往采用各自的技術標準和通信協議，導致

235、數據傳輸和系統集成困難重重。以智能電網為例，其涉及眾多供應商提供的各類設備，這些設備的通信接口和數據格式各不相同，使得 AI 系統難以實現對整個電網的統一管理和優化調度。為解決這一難題，建立統一的技術架構和接口規范顯得尤為重要。政府和行業組織應牽頭，聯合能源企業、設備制造商和科研機構等各方力量，共同制定適用于 AI 與能源系統融合的技術標準。通過明確數據傳輸格式、通信協議以及系統接口要求，確保不同設備和系統之間的無縫對接和協同工作，從而提高 AI 技術在能源領域的應用效率和可靠性，為未來能源系統的智能化升級和可持續發展奠定堅實基礎。數據安全與隱私保護數據的安全性和隱私保護在 AI 賦能未來能源

236、的過程中也是至關重要的問題。能源數據往往涉及國家能源安全、企業商業機密以及用戶個人隱私等敏感信息。如，智能電表所采集的用戶用電數據，能夠反映出用戶的生活習慣和消費模式，一旦泄露，將對用戶隱私造成嚴重侵害。為了保障數據的安全性和隱私性，能源企業和相關機構應采用先進的加密技術和嚴格的訪問控制手段。對傳輸中的數據和存儲在數據庫中的數據進行加密處理，確保數據在各個環節的安全性。同時，建立完善的訪問控制機制，僅允許授權人員訪問敏感數據，并對數據訪問行為進行嚴格審計和監控，防止數據泄露和濫用事件的發生。通過這些措施，可以在保護數據安全和隱私的前提下，充分挖掘能源數據的價值，為 AI 技術在未來能源領域的深

237、度應用和創新發展提供有力支持。人才短缺與培養未來能源與 AI 交叉領域的快速發展，使得該領域面臨嚴重的人才短缺問題。當前，既懂能源專業知識又掌握 AI 技術的復合型人才極為稀缺，這嚴重制約了 AI 在能源領域的深入應用和創新發展。如，在核聚變研究中，需要既熟悉核物理又擅長 AI 算法研發的專業人才來推動等離子體控制和材料研發等關鍵領域的突破。為緩解這一人才瓶頸，教育和培訓體系需要進行相應的改革和完善。高校應加強跨學科教育，開設能源與 AI 相關的交叉學科專業和課程，培養具有跨領域知識和技能的復合型人才。同時，企業也應加大內部培訓力度，為員工提供持續學習和技能提升的機會，鼓勵員工跨領域發展，以適

238、應未來能源行業對人才的新需求。通過培養和吸引更多優秀的復合型人才，能夠加速 AI 技術與未來能源的深度融合，為能源行業的智能化轉型和可持續發展注入新的動力。法律法規與監管滯后AI 在能源領域的廣泛應用引發了一系列法律法規和監管方面的問題，而現有的法律框架和監管政策在很多方面存在滯后性和空白。如，AI 系統的決策過程缺乏透明度，可能導第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景57致責任界定不清；數據的共享和使用也存在法律上的模糊地帶，容易引發數據濫用和不正當競爭等問題。面對這些問題，政府和行業組織應加快制定和完善相關政策法規和標準體系。明確 AI 在能源領域的應用規范，包括數據的采集、存儲

239、、使用和共享等方面的法律要求，以及 AI 系統的安全性和可靠性標準。同時，加強監管力度，確保 AI 技術在能源行業的應用符合法律法規和倫理道德要求，保障市場的公平競爭和公眾利益。通過建立健全的法律法規和監管體系，可以為 AI 賦能未來能源的發展創造一個穩定、公平、透明的市場環境，促進能源行業的健康、可持續發展。4.4.6AI 賦能能源的未來展望展望未來，AI 技術在能源領域的應用將呈現出更加多元化和深入化的發展趨勢。更先進的深度學習算法將不斷涌現，能夠處理更復雜、更海量的未來能源數據，挖掘出更深層次的能源系統運行規律。強化學習技術將在能源系統的優化控制中得到更廣泛地應用，通過與環境的實時交互和

240、反饋，實現對能源生產、傳輸和消費過程的動態優化。此外，AI 與其他新興技術的融合也將成為未來的發展方向，如物聯網、區塊鏈等技術與 AI 的結合，將為未來能源行業帶來更強大的智能化能力。AI 的賦能將推動未來能源行業發生深刻變革，帶來前所未有的機遇。能源生產模式將不斷創新，從傳統的集中式生產向分布式、智能化生產轉變。能源市場也將重構，形成更加靈活、高效的能源交易機制，促進能源資源的優化配置。同時，能源服務將得到全面升級，通過 AI 技術實現個性化、智能化的能源管理和服務，提升用戶體驗和能源利用效率。這些變革將為相關企業創造新的商業機遇和發展空間，推動能源行業的轉型升級。4.5AI 賦能未來健康產

241、業應用場景健康領域，中國正在加快細胞和基因技術、合成生物、生物育種等前沿技術產業化，推動 5G/6G、元宇宙、人工智能等技術賦能新型醫療服務，研發融合數字孿生、腦機交互等先進技術的高端醫療裝備和健康用品。相較于傳統的醫療模式，AI 憑借其卓越的技術優勢，正在深刻地改變著大健康產業的各個領域1：從疾病預測到防控，從診斷到治療，從藥物研發到健康管理，從醫院管理到醫學研究，AI 的應用不斷推動效率的提高、醫療成本的降低、精準度的提升和個性化服務的發展，從而實現更普惠、更精準的醫療服務2-3。AI 驅動全民健康重構。聚焦 2025 年全國兩會熱點議題，健康中國三期戰略備受矚目4，旨在構建覆蓋全民、全生

242、命周期的健康服務體系，這也彰顯了國家在實現全民健康目標上的堅定決心和強大執行力。要實現醫療資源普惠和全民健康的偉大戰略，解決醫療資源緊張、醫療服務質量差異化的問題，就需要 AI 這個強大的助推力，包括全民健康數據的整合、AI在基層醫療的應用、預防醫學的強化、健康不平等的減少、政策支持和技術基礎設施的建設等，重塑健康權利分配，最終實現全民共享。AI 驅動個性化健康革新。通過深度整合個體基因、行為、環境數據、健康數據、醫療第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景58記錄和科研成果等5，構建“千人千面”甚至是“一人千面”的健康管理體系，為用戶提供更精準的疾病預測、更有效的治療方案，以及更全面

243、的健康管理服務，推動醫療從標準化治療向精準預防與干預轉型，讓真正的“治未病”成為可能。AI 醫療大模型密集發布。觀察 2025 年國內 AI 賦能醫療的有影響力的參與企業：華為于 2025 年 2 月推出基于華為 DCS AI 解決方案的瑞金病理大模型，希望通過在病理診斷領域，應用 AI 有效緩解我國病理醫生短缺的現狀，顯著提升病理切片檢查效率和診斷準確率；京東健康于 1 月 11 日發布了基于其線上全域場景的大模型全系產品“AI 京醫”，以及業內第一個面向醫院全場景應用的大模型產品“京東卓醫”；此外 1 月我國科學家開發了用于輔助疾病診斷的通用大語言模型MedFound，并在 Nature

244、Medicine 期刊發布。以下是 AI 在健康產業中的幾個典型應用場景：4.5.1 場景 1：醫療診斷與影像分析AI 技術實現AI 在醫療影像診斷中的輔助作用，離不開深度學習、卷積神經網絡（CNN）、遷移學習等先進技術的支持。這些技術共同構成了 AI 在醫療影像分析中的核心框架，使得 AI 能夠實現對影像數據的自動分析、處理和診斷。其中，CNN 是深度學習中最常用的模型之一，特別適用于處理圖像數據。它通過卷積層、池化層、全連接層等結構，對影像進行特征提取和降維，實現高效的圖像分類和識別。在醫療影像診斷中，CNN 被廣泛應用于病灶檢測、病變分類等任務6。通過不斷優化模型結構和參數，CNN 能夠

245、提高診斷的精準度和效率。行業應用AI 賦能疾病檢測。谷歌與印度 Aravind 眼科醫院合作的深度學習模型-AI 眼科工具Aravind，通過 CNN 模型（如 Inception-v3、EfficientNet）實現了眼底圖像的自動分析和分類：通過自動檢測眼底圖像中的病變（如微血管瘤、出血、滲出等），輸出糖尿病性視網膜病變的存在和嚴重程度分級（如輕度、中度、重度），準確度高達 97.5%7。該系統已在全球多個地區落地，顯著提升了糖尿病性視網膜病變篩查的效率和覆蓋率。AI 賦能醫學影像診斷。Viz.ai 發布的腦卒中快速檢測系統：Viz.ai LVO（Large vesselocclusion

246、，大血管閉塞），又稱 Viz ContaCT，利用 AI 算法分析 CT 神經圖像，檢測與腦卒中相關的指標，為醫生提供腦卒中臨床支持。Viz ContaCT 可以在掃描后 6 分鐘判斷是否大血管閉塞，而傳統方法大概要一個小時。對 139 家醫院的 2544 名患者的 CTA 影像進行分析，表現出 96%的敏感性和 94%的特異性8?；颊咴\斷 LVO 到首次接觸血管內外科醫生的時間減少了 44.13%9。而且，通過保留不必要轉移的患者，初級卒中護理中心將獲得巨大的經濟效益。行業影響AI 技術的引入，為醫療影像診斷帶來了前所未有的變革，提高診斷精準度、加快診斷速度、降低人為誤差、促進醫療資源均衡等

247、。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景594.5.2 場景 2：藥物研發與臨床試驗AI 技術實現計算機視覺、自然語言處理（Natural Language Processing,NLP）和大語言模型（LargeLanguage Models，LLMs）（如 ChatGPT 和 Gemini）以及生成式 AI 展現出在處理大規模數據方面的能力，在藥物研發的關鍵挑戰中展現出巨大潛力10。AI 已被證明在分析復雜生物系統、識別疾病生物標志物和潛在藥物靶點、模擬藥物-靶點相互作用、預測藥物候選物的安全性和有效性以及管理臨床試驗等方面具有重要價值11。行業應用AI 賦能新藥研發。PandaO

248、mics 平臺通過整合多組學數據和生物網絡分析，成功發現了一種新的治療靶點：TRAF2-NCK 相互作用激酶，并據此開發出了針對性的抑制劑INS018_055，為抗纖維化治療開辟了新途徑12。AI 賦能臨床試驗。TrialGPT 創新性地使用大語言模型輔助患者到臨床試驗匹配的過程，加速了臨床試驗的招募13，可以將臨床試驗的搜索空間降到原始的 6%，同時保證 90%以上對相關試驗的召回，可以用于精確地推薦患者，還能節省 42.6%的時間，使得平均每個臨床試驗的篩選從 61.5 秒降低到 35.3 秒。行業影響AI+藥物研發將與生物信息學、基因編輯、計算化學等前沿科學領域深度融合，提供更為全面和深

249、入的醫療解決方案，實現藥物研發的個性化、精準化。4.5.3 場景 3：健康管理與慢病防控AI 技術實現AI 在慢性病管理中的應用，主要依靠數據驅動的智能算法，通過深入分析和預測患者的健康狀態，構建從風險預警到個性化干預的全鏈條技術體系，從而達到健康管理與慢病防控的目的。首先，AI 系統通過構建知識庫、整合健康記錄、建立概率模型和進行場景模擬等技術手段，收集和處理患者的多維數據，以提高預測的全面性和準確性14。多模態數據包括遺傳信息、可穿戴設備、環境數據、臨床數據（病歷文本數據、檢測量化數據等）等，并按照一定的規則進行清洗、統一和標準化。AI 系統通過不斷學習這些歷史數據和醫學知識，通過集成學習

250、和神經網絡（GNN），從復雜且龐大的數據集中提取出深層次的模式，能夠識別出潛在的疾病風險，預測病情的未來發展趨勢；還可以通過強化學習、生成對抗網絡（GAN），通過動態決策與數據生成能力，提供個性化的健康管理方案。通過模擬患者的健康行為（如飲食、鍛煉等），AI 還可以幫助患者理解其行為對健康的影響，并建議改善措施，從而實現對慢性病的持續監控與管理15。行業應用AI 賦能慢病管理16。Babylon Health 利用 AI 技術將醫療服務轉變為更加便捷、實惠的模式，特別是在慢性病的管理上17。通過集成患者的健康記錄、生活習慣數據以及醫學知第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景60識庫，

251、為患者提供個性化的健康管理服務?；颊叩牟∈?、生活環境和生理數據將被錄入系統，通過算法分析后，AI 機器人能夠識別出潛在的健康風險。還可以模擬不同健康行為對疾病發展的影響，幫助患者了解健康習慣的長期效果，進而調整其飲食、鍛煉和睡眠等日常行為，從而控制慢性病的發展。AI 賦能可穿戴設備監測。通過多模態傳感器與 AI 算法的深度結合，重塑了健康監測的定義，從基礎生理指標追蹤進階至疾病早期預警。以華為 WATCH 系列為例18，Watch D 使用的是和腕式血壓儀一樣的氣泵式測量，可以達到專業的監測血壓效果。Watch 4 的健康功能更是實現重大突破，通過“微體檢”，用戶可快速進行 10 項健康數據的

252、監測和風險評估，快速檢測心率、血氧、壓力、體溫、心電圖、血管彈性、血管風險篩查、肺功能評估、慢阻肺風險篩查、肺部感染風險篩查，并在手表和 App 端同時生成微體檢報告，整個過程在 60秒左右。行業影響AI 驅動的健康管理與慢病防控技術，正在從“單點突破”走向“系統重構”。其核心是通過數據-算法-硬件的閉環迭代，使得醫療從“經驗驅動的手工業”轉變為“數據驅動的精密科學”，不僅提升了效率，更能將被動醫療轉化為主動健康管理，未來進一步推動行業生態重構（如保險、制藥、醫療服務、支付體系等）。4.5.4 場景 4：精準醫療與基因分析AI 技術實現在精準醫療領域，AI 憑借其強大的處理和分析數據的能力，通

253、過整合高通量基因測序、多組學數據與深度學習算法，推動了從基因變異解讀、個性化治療決策到預測患者對特定治療反應的全程智能化。行業應用AI 賦能靶向治療匹配。Guardant360 利用次世代基因定序檢測 74 個癌癥基因突變19，結合患者基因及 OncoKB 數據庫，推薦美國食品藥品監督管理局批準藥物。如，為 EGFRL858R 突變的轉移性非小細胞肺癌患者推薦奧希替尼治療；監測 EGFR T790M 突變豐度，提前 4 周預警奧希替尼耐藥20。AI 賦能基因分析?；驍祿蔷珳梳t療的基石，作為中國基因行業的龍頭公司，華大基因憑借百萬級基因組數據庫和自主測序技術（DNBSEQ 平臺），解讀基因測

254、序數據，識別疾病突變，提供個人疾病風險預測、藥物基因組指導等，在生育健康、健康管理、腫瘤防控等核心領域將保持技術壁壘。如，為有效應對心血管疾病挑戰，華大基因推出了心血管疾病風險評估基因檢測（含藥物基因組）。該技術融合了目標區域捕獲和高通量測序技術，能綜合評估遺傳因素所導致的心血管疾病的潛在風險，精確預測個體對心血管治療藥物的療效及可能存在的不良反應，助力心血管疾病的早期篩查和及時干預，推動個體化精準用藥，提高治療療效。此外，華大基因致力于推動癌癥早篩服務，進一步打造“篩+診+保+治+康”的第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景61生態閉環，助力我國腫瘤的早篩查、早診斷、早治療，全面探

255、索一站式健康管理服務，實現全民健康21。行業影響AI 賦能精準醫療具有無可爭辯的優勢和潛力?；蚪庾x不僅可以識別突變，更能生成個性化健康管理方案，最終實現“從基因型到健康行為”和“從基因組檔案到終生健康管理”的美好愿景。4.6AI 賦能未來空間產業應用場景未來空間產業聚焦空天、深海、深地等領域，通過高端裝備，推動深地資源探采、城市地下空間開發利用、極地探測與作業等領域智能無人平臺或設備等研制及創新應用1。旨在通過技術融合與創新拓展人類活動及資源利用邊界，具有高成本、高技術、高風險特征。其核心在于推動空間領域與裝備、能源、材料等交叉融合，聚焦科學探測、資源開發、運輸裝備等關鍵環節的綠色化、集成化

256、與智能化發展2。目前人工智能的發展主要聚焦在語言及多模態生成方向，基于大量的文字、語音、圖像、視頻等數據進行訓練和發現規律，都是不超過二維的數據。但人類對世界的認識、世界背后規律的認知都是基于跟空間的交互，而空間本身是超越二維的。目前國內外有少數的前沿機構正在探索空間智能技術，通過大量像素數據的學習實現基于物理規律的空間自動生成。李飛飛教授研究團隊通過多模態大語言模型（MLLMs），構建空間智能世界，整合語言和視覺信息方面的潛力備受關注。與傳統的人工智能模型相比，空間智能大模型具有以下顯著特點：首先，它能夠實現多源數據融合，整合來自地理信息系統、遙感技術、傳感器網絡等多個來源的空間數據，實現全

257、方位、多維度的空間信息獲取和分析。其次，它具有跨領域交叉應用的能力，不僅僅局限于計算機領域，還能與其他領域的數據和知識進行交叉融合，如數學、遙感、氣象學、地質學等,實現跨領域的綜合分析和智能決策。再者，它具備高效處理海量數據的能力，能夠應對大規模、高維度的空間數據，借助分布式計算和高性能計算平臺，實現對海量數據的快速處理和分析。最后，它擁有智能推理和預測的功能，通過學習空間數據的規律和模式，實現智能化的推理和預測，為用戶提供精準的空間信息服務和決策支持。因此，人類對空間的探索與利用，正從物理擴張轉向智能重構。人工智能不再僅僅是工具，而是驅動未來空間產業躍遷的“核心動能”它通過解構時空數據、重塑

258、決策邏輯、突破物理邊界，正在重新定義空間價值的創造范式。從低空物流的毫米級精準調度到虛擬現實的沉浸式孿生交互，從衛星組網的自主協同到城市空間的動態代謝，AI 以“算法+算力+數據”為支點，撬動了一場從效率優化到范式革命的產業躍遷。這場變革的本質，是讓空間從“被動承載”轉向“主動進化”，以智能決策替代經驗試錯，以動態推演取代靜態規劃，最終在國土治理、星際探索、虛實融合等維度構建人類文明的“第二增長曲線”。以下場景將揭示：當 AI 與空間產業深度耦合，其釋放的不僅是萬億級市場機遇，更是第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景62一場重構人類生存維度的認知革命。4.6.1 場景 1：城市空間

259、規劃的智能決策優化AI 技術實現基于生成式 AI 大模型，結合多模態數據（遙感影像、人口分布、交通流量等），構建動態規劃知識圖譜，實現空間沖突自動識別、方案動態優化與多目標平衡。通過強化學習算法，系統可模擬不同規劃方案的長周期影響，輔助生成兼顧生態保護與經濟效益的規劃建議。通過融合多模態數據，包括遙感影像、人口分布、交通流量等各類豐富的數據信息，構建起一個動態規劃知識圖譜。在這個知識圖譜中，不同的數據信息相互關聯、相互影響，形成了一個有機的整體?；诖?，系統能夠實現空間沖突的自動識別。通過對遙感影像的分析，可以清晰地了解土地空間的利用現狀，再結合人口分布和交通流量數據，能夠精準地判斷出城市用地

260、與生態保護區之間是否存在沖突。一旦發現沖突區域，系統會運用強化學習算法，模擬不同規劃方案在長周期內的影響。這種模擬過程并非簡單地推測，而是基于大量的歷史數據以及復雜的算法模型，對各種可能的情況進行詳細的推演。通過模擬，系統能夠輔助生成兼顧生態保護與經濟效益的規劃建議，確保規劃方案既符合生態可持續發展的要求，又能為地區帶來良好的經濟收益。圖 4.2城市地下空間綜合利用賦能智慧城市建設行業應用中國已成為城市地下空間開發利用大國。中國政府高度重視地下空間開發利用，出臺一系列法律法規、規章、規范性文件鼓勵和支持其發展。中國地下空間開發利用面積以年均10%的速度增長，大中型城市增長率高達 15%以上，市

261、場規模已達數千億人民幣。中國城市地下空間呈現“三心六片三軸”的總體發展形態，以地鐵為主導的地下軌道交通、以綜合管廊為主導的地下市政設施和地下停車、地下商業等快速崛起，開發利用規模居世界前列。AI 賦能地下交通：從效率優化到安全升級。設備健康管理方面，通過部署 AI 機器人（如第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景63北京地鐵的智能安檢機器人）實現 24 小時設備巡檢，覆蓋 65%以上的車下巡檢任務，效率提升 30%3，利用機器視覺識別軌道裂縫、接觸網異常等隱患，故障識別準確率大幅提升；流預測與調度方面，基于深度學習算法等分析歷史客流數據，由上海市城鄉建設和交通發展研究院等共同承擔的智

262、能交通主動管控模式，快速路區交通指數模型準確率達 95%以上，將示范區域交通通行速度整體提高 5%以上，擁堵時長降低 8%以上4；杭州蕭山國際機場升級 AI 新技術，不用身份證和登機牌，直接刷臉登，與原來的人工核驗相比，新模式平均讓每個航班旅客的排隊時間縮短了 6 分鐘以上，登機效率提升 40%5；自動駕駛優化方面，采用多傳感器融合技術（激光雷達+毫米波雷達）實現隧道內列車精準定位，應急事件處置反應時間由以前的 5 分鐘大幅縮短至 3 秒以內，相比傳統人工監控方式更精確、更快速，顯著提升應急事件處理效率和水平，為隧道交通安全運行保駕護航6。此外，AI 地質建模技術可預測隧道開挖中的巖爆、滲水風

263、險，利用無人機和高精度傳感器進行數據采集，能夠快速獲取地鐵沿線的地質數據，相比傳統的人工采集方式，無人機技術可以將數據采集效率提升至傳統人力的 5 倍以上7。部署分布式光纖傳感器網絡，結合 AI 算法（如 LSTM 時序分析）評估隧道沉降變形，上海外灘隧道實現毫米級形變監測精度8。AI 重構地下商業生態：從空間運營到消費體驗。商業空間智能化改造方面，利用 AI技術對人流進行模擬和分析，能夠精準預測不同時間段、不同區域的人流分布。通過模擬不同商鋪布局方案下的人流走向，評估各方案對客流量的影響；根據人流模擬結果，結合客群畫像和業態匹配度分析，對地下商圈的商鋪布局進行優化。如，杭州“湖濱 88”購物

264、中心根據數據分析調整為中心定位為“國潮+亞運”主題，新引進花西子、李寧等 29 家品牌，單日客流上漲 270%，營收同比上漲 160%9。博聯 AI 照明系統（如深圳某地下商場案例）根據人流量動態調節亮度和區域照明，節能率超 70%，年節省電費超百萬元，實現能耗精細管理10。消費體驗升級方面，上海南京路地下步行街部署 AI 導購機器人，通過 NLP 交互提供個性化推薦，增加消費者停留時長，提升商業轉化率11；AR 導航系統結合室內定位技術，實現“虛實疊加”的沉浸式購物體驗，提高用戶復購率。地下購物中心、步行街等商業形態不斷涌現，為城市商業發展注入新活力。AI 驅動地下公共設施革新：從基礎運維到

265、韌性提升。如重慶江北區地下停車場采用 AI車位識別系統，通過車牌識別+激光雷達定位實現“無感停車”，實現智能停車管理12。蘇州工業園區地下管廊部署物聯網傳感器，AI 算法實時分析管道壓力、溫度數據，各類事件響應與聯動處置時間由原有的 30-40 分鐘縮短到 5 分鐘以內13。此外，還可以進行應急響應與韌性建設。安徽省城市生命線安全工程 AI 項目成功預警三級以上險情 2000 余起，全國累計預警超 3500 起，地下管網事故發生率下降了 60%，風險排查效率提高了 70%14。以及搭建智能救援網絡，聯動無人機和機器人執行火災救援任務，助力逃生通道規劃效率提升等。行業影響在效率革新方面，傳統的國

266、土空間規劃評估工作往往需要耗費數月的時間，涉及大量的第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景64人力投入以及復雜的數據處理過程。而借助 AI 技術，這一過程如今能夠縮短至數天。傳統方式下，規劃團隊一般需要花費數月時間，組織大量專業人員對各類數據進行收集、整理和分析，而采用 AI 智能評估系統后，完成了同樣的工作可以縮短至數天，同時降低了人力成本。在精準治理方面，通過數據驅動的空間資源分配方式，能夠更加精準地把握土地資源的利用需求，減少因規劃偏差導致的土地浪費現象。如，在一些城市的新區規劃中，以往由于對人口增長和產業發展的預測不夠準確，導致部分土地規劃不合理，出現了大量閑置土地。而現在，

267、通過 AI 技術對人口分布、產業發展趨勢等數據的精準分析，能夠更加科學地規劃土地用途，避免土地資源的浪費。在生態協同方面，AI 能夠動態平衡開發與保護之間的關系。在“雙碳”目標的大背景下，這一點顯得尤為重要。AI 系統可以根據不同地區的生態環境特點以及發展需求，制定出既有利于經濟發展，又能有效保護生態環境的規劃方案，助力實現可持續發展的目標。4.6.2 場景 2：低空經濟的全場景賦能發展應用AI 技術實現主要利用 AI 算法（如深度 Q 網絡）來優化無人機物流路徑。在實際運行過程中，無人機需要實時考慮多種因素，如實時氣象數據、空域管制信息等。深度 Q 網絡算法能夠根據這些實時變化的信息，實現多

268、機協同避障與動態航線調整。當遇到惡劣天氣，如強風、暴雨等情況時，算法會根據氣象數據迅速調整無人機的飛行高度、速度和航線，以確保飛行安全。同時，AI 驅動的數字孿生平臺發揮著重要作用。它能夠通過對低空飛行場景的模擬，預測潛在風險。如，通過對某一區域的歷史飛行數據、地形地貌以及氣象條件等信息的綜合分析，預測在特定時間段內可能出現的空域擁堵情況?；谶@些預測結果，平臺可以優化調度策略，合理安排無人機的飛行任務，提高低空資源的利用效率。行業應用低空經濟+物流：智慧物流和數字化配送的加速器。地面物流承載壓力大，而低空智聯網的出現有利于低空物流的發展。到 2035 年，我國僅無人機物流行業產值可超萬億元規

269、模，因此低空經濟+物流是巨大的發展機遇。如美團與上海金山區政府正式合作簽約，共同建設無人機城市低空物流運營示范中心，積極探索無人機在上海的落地，借助上海華東無人機基地的優勢資源，依托國家民航局無人駕駛航空試驗區的創新舉措，構建城市末端十五分鐘配送圈低空經濟+旅游：有利開拓低空消費新業態。隨著生活水平的提高，人們開始探索更新奇、有趣的旅游休閑項目。網絡社交平臺上不少人曬出了“熱氣球”、“滑翔傘”、“直升機”等短視頻，刺激了消費者的欲望，有利于國內“平替”產品的涌現。如在神農架大九湖景區，游客可通過小程序預約直升機觀光，10 分鐘抵達核心景點，激活鄉村旅游新業態。低空經濟+巡檢：有利于整合巡檢服務

270、。無人巡檢有諸多好處，如無人夜間值守、高效低空數據采集、突發事件的及時響應等，大大提高了巡邏和巡檢的效率。而將其統一囊括在第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景65低空經濟體系中，有利于巡檢產業的整合，提升巡檢效率。如廣州白云區創新“無人機+AI”低空巡檢模式，智能巡航監管違法建設，搭載紅外攝像頭抓拍建筑垃圾偷倒行為，AI 識別地面環衛垃圾及占道經營情況等，賦能城市治理。低空經濟+消防：打通消防安全“空中通道”。部分地區一直為消防安全隱患所困。老舊小區、古城區、偏遠山區等地方消防設施落后，低空消防能進行第一時間繞開復雜擁堵路段進行救援，這是地面消防遠遠無法達到的。如 2024 年云南

271、楚雄山火撲救現場，3 架消防無人機在濃煙中劃出精準航線：首架搭載紅外熱成像儀鎖定火線蔓延方向，第二架投擲滅火彈壓制火頭，第三架為被困消防員空投呼吸面罩。這場持續 72 小時的立體救援，將傳統處置時間壓縮 60%，成為低空經濟賦能應急救援的典型案例。低空經濟+農業：助力智慧農業，有利于可持續發展。低空經濟+農業的重要載體是植保無人機。植保無人機在農業發展較早，在農林業應用廣泛。因此農業是低空經濟快速融合的產業。兩者的結合有利于提升精細化生產和管理，有利于農業和農村經濟的可持續發展。如依托低空物流，湖北十堰形成了生產基地+中央工廠+電商營銷的農業產業化新模式，打造現代農業產業集群。圖 4.3AI+

272、低空經濟的全場景賦能行業影響在商業化加速方面，智能調度與路徑規劃技術的應用，有力地推動了物流無人機、空中出租車等新業態的規?；涞?。以往，由于低空飛行的安全性和效率問題，這些新業態的發展受到一定限制。而現在，隨著 AI 技術的成熟應用，低空飛行的安全性和效率得到了極大提升，使得這些新業態能夠快速發展并走向規?；?。在安全性提升方面，空域沖突預警準確率提升。通過 AI 系統對空域信息的實時監測和分析，能夠提前準確地預測空域沖突的發生，并及時發出預警。這使得相關部門和操作人員能夠采取有效的措施進行應對，從而使事故率下降。在資源整合方面，通過 AI 調度實現了低空資源的共享。不同的無人機運營企業、空第

273、 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景66中交通服務提供商等可以通過統一的 AI 調度平臺，合理安排飛行任務，避免資源的重復配置和浪費，充分釋放城市立體空間的潛力，為城市的發展創造更多的價值。4.6.3 場景 3：衛星互聯網的智能化運維與服務AI 技術實現依托基于 AI 的衛星數據智能分析平臺（如星圖云）。該平臺利用計算機視覺技術對遙感影像進行解析。計算機視覺技術通過對影像中的各種特征進行識別和分析，能夠快速準確地提取出有用的信息，如土地利用類型、植被覆蓋情況、建筑物分布等。結合時序預測模型，平臺能夠實現衛星軌道優化、故障預警與能源管理。如，通過對衛星歷史軌道數據以及當前運行狀態的分析

274、，時序預測模型可以預測衛星在未來一段時間內的軌道變化情況，從而提前對軌道進行優化調整，確保衛星始終處于最佳運行狀態。知識圖譜技術在其中也發揮著關鍵作用，它支持衛星數據與行業需求的精準匹配。通過構建知識圖譜，將衛星數據與不同行業的需求進行關聯和整合，使得衛星數據能夠更好地為各行業服務。行業應用AI+衛星互聯網+航空航海：保障全球航行安全與效率，重塑交通通信體系?？缪蠛桨?、遠洋船舶依賴傳統海事衛星，帶寬低、成本高且存在盲區。智能航空應用通過 AI 算法優化飛行路徑規劃、自主導航及實時環境感知，結合 5G 地空通信技術（5G-ATG），實現飛機與地面基站的直接通信，帶寬和速率達比衛星通信有所提升。衛

275、星互聯網支持空天地一體化網絡，如洲際航天的“星上 AI 大模型”實現衛星自主決策，實時處理遙感數據并生成三維影像，服務于低空經濟與數字孿生場景，開啟航天工業“智能化、高效化、可持續化”為核心的工業 5.0+AI 時代15。AI+衛星互聯網+偏遠地區通信：填補全球網絡覆蓋空白，消除數字鴻溝。全無基站場景覆蓋下低軌衛星星座（如 G60 星鏈）為山區、海洋等無網絡區域提供高速的通信帶寬，支持電力巡檢、農業物聯網等數據傳輸16，便攜式衛星終端，實現應急救災中的高清視頻回傳和遠程醫療協作。AI+衛星互聯網+應急救災：AI 無人機協同網絡。如系留無人機結合衛星鏈路，當震中地面基站損毀時，可用于醫療運輸、農

276、業植保、消防滅火的超大載荷空地協同系留無人機，為災區提供通信照明的應急無人機。中型復合翼應急通信偵測無人機主要應用于航空應急救援場景，飛行時間可以超過 4 個小時，能在斷電、斷網情況下，為災區提供應急通信。除此之外，它可以實時觀察災區情況，為救援提供依據17。以及為高層建筑滅火救援研發的無人機等，結合城市智慧應急管理體系實現及時精準響應。行業影響在服務擴展上，推動了農業監測、環境評估等垂直領域的數據服務商業化。在農業監測中，通過衛星數據的分析，可以實時了解農作物的生長狀況、病蟲害發生情況等信息，為農業生產提供精準的指導。這些數據服務可以作為商品出售給農業企業和農戶，促進了農業監第 4 章 AI

277、 賦能相關產業領域的典型應用場景67測數據服務的商業化發展。在成本降低方面，衛星運維效率提升。通過 AI 技術對衛星運行狀態的實時監測和故障預警，能夠提前發現并解決潛在問題，減少衛星故障的發生，從而降低了衛星運維成本。同時，通過優化衛星軌道和能源管理，延長了衛星在軌壽命。在全球覆蓋方面，AI 驅動的低軌衛星組網技術，加速了全球通信與導航服務普惠化。通過構建低軌衛星網絡，能夠為全球范圍內的用戶提供更加便捷、高效的通信和導航服務，尤其是在一些偏遠地區和發展中國家，使得更多的人能夠享受到衛星互聯網帶來的便利。4.6.4 場景 4：基于深度學習視覺技術的機坪作業保障AI 技術實現實時、精確的計算機視覺

278、算法支持。運用深度學習、計算機視覺技術分析航班數據，實現對機坪作業保障運行的實時監控與優化。其中主要利用目標檢測、跟蹤和關鍵點檢測技術，監測和追蹤機坪內的航空器、特種車輛、機坪設施和機坪工作人員等關鍵資源，確保機坪作業工作的安全、順利進行；再通過視頻理解技術，針對性地處理航班節點中截斷、遮擋物體等容易誤識別的事件情況。算法通過分析機坪內的視頻數據，實時發現異常情況，為機坪作業保障工作提供決策支持。高效的資源調配工程優化。自主研發的機坪作業保障資源調度算法，根據航班實際情況，并行處理各個機坪作業節點分析流程，動態調整資源分配，如客梯車、排污車、加水車、加油車、客梯車等保障資源，提高資源利用率，實

279、現資源最大化利用，提升航班靠橋率和機場運行效率。預警與應急響應的方案。利用視頻分析技術為各機場提供可定制化的機坪作業保障解決方案，提供各個節點事件回溯視頻；建立預警機制，對可能影響機坪作業的因素進行預測和預警，提前制定應急響應措施，降低風險，對機坪作業實施提供實時監控與預警，提升異常情況響應效率。行業應用中國民航局于 2022 年先后發布了機場協同決策系統技術規范和運輸機場機坪運行管理規則，其中機場協同決策系統技術規范明確提出了要采用人工智能機器學習技術對地面保障節點的視頻數據進行分析從而實現航班保障節點時間數據的自動提取、錄入和推送，航班保障節點共計 45 項，要求通過視頻分析覆蓋節點 20

280、 項（圖 1）。與此同時，運輸機場機坪運行管理規則 明確提出了機坪作業管理的各項規范，允許通過人工智能等先進手段對機坪作業進行視頻分析、檢測和報警，并通過數據收集方便管理部門對機坪作業進行實時監控和管理。一方面，民航運行具有很強的系統性，一架飛機從起飛到落地、完成過站再次起飛，其間涉及撤輪擋、靠橋、機務放行、登機、關客艙門、起飛、落地、上輪擋等幾十個航班保障節點、十幾家駐場單位。目前，傳統人工記錄依靠地面保障人員通過手持終端設備進行記錄，人力成本較高，工作量大，易出現漏填、誤填，對于機場站坪監控員來說，高峰狀態下保障第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景68效率難以滿足需求，且僅憑站

281、坪監控人員靠人眼容易出現隨意性大、數據不準確、無參考性等問題。任何一個保障節點的滯后或錯誤都會影響航班的目標撤輪檔時間（TOBT），進而產生機場、航司的額外運營成本以及旅客的時間成本。圖 4.4中國通用運輸機場機坪航班保障節點另一方面，機坪保障作業具有嚴格的安全規范要求，對航空器、特種車輛、機坪設施和機坪工作人員的運行要有監控措施，機坪的任何安全事故會造成嚴重的經濟損失和社會影響。但目前的行業現狀是完成保障任務時間短、任務重，一線作業人員能力或者遵章守紀的意識參差不齊、監控人員不足，無法實現全面及時的監管控制，而傳統的監控僅僅起到事后追溯的效果，無法起到全面監控、事中預警的目的?；谏疃葘W習視

282、覺技術的機坪作業保障，采用成熟的目標檢測、目標跟蹤、關鍵點檢測等技術，可以滿足智能航班保障節點識別和機坪作業規范識別的需求，能有效解決以上問題。行業影響提高運營效率。通過 AI 視覺技術實現航班保障節點的自動化采集，提高數據的可靠性和及時性，提升資源精細化管理，為機場在業務流程優化提供有效支撐，助力機場實現資源、運行效率的優化，有效地減少工作人員錄入工作。同時，AI 視覺的建設成本較低，且可進行資源復用。機坪作業監管常態化。將現有抽查式監督的部分內容轉由系統自動分析，實現機坪作業 24 小時常態化監管；部分作業規范無法通過視覺分析監管，暫時依然由人在系統中完成抽查監督；采用人機協同工作方式，提

283、升機坪作業監管能力。提高安全管理水平。以民航局運輸機場機坪運行管理規則為依據，結合機場機坪運行現狀，基于機坪視頻監控系統，利用計算機視覺和人工智能技術，通過對機坪作業流程風險的自動識別，主動提出預警信息，規范機坪運行管理秩序，提高機坪運行管理能力，提升機坪運行安全和效率。4.7AI 賦能未來金融服務業創新實踐第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景69金融產業將緊緊圍繞數據驅動、服務普惠與風險可控這三大關鍵方向，借助人工智能技術與金融服務的深度融合，全面推動金融產品設計、風險管理、客戶服務等核心環節的智能化重構。在數據驅動方面，金融機構將更加注重數據的收集、整合與分析，通過 AI 技術

284、挖掘數據中的潛在價值，為金融決策提供精準依據。如，利用機器學習算法對海量的客戶交易數據、行為數據進行分析，預測客戶的需求和風險偏好，從而設計出更符合市場需求的金融產品。在服務普惠方面，AI 技術將打破傳統金融服務的時空限制，降低金融服務的門檻和成本，使更多的人能夠享受到便捷、高效的金融服務。以智能投顧為例，通過 AI 算法為客戶提供個性化的投資建議，無需人工理財顧問的一對一服務，大大提高了服務效率和覆蓋面。對于風險可控，AI 賦能的風控系統能夠實時監測和分析金融交易數據，精準識別潛在的風險，及時采取措施進行防范和控制。如利用深度學習技術對信用卡交易進行實時風險評估，毫秒級地攔截欺詐交易，有效降

285、低金融機構的風險損失。AI 技術在金融領域的應用不僅顯著優化了傳統金融業務的效率，還催生了一系列創新業態，如區塊鏈金融、數字支付等。這些新業態的出現，不僅豐富了金融產品的種類，也為金融機構帶來了新的增長機遇。區塊鏈金融利用區塊鏈的去中心化、不可篡改等特性，提高了金融交易的透明度和安全性，降低了交易成本。數字支付借助 AI 技術實現了支付過程的智能化，如人臉識別支付、指紋支付等，大大提高了支付的便捷性和安全性。AI 助力金融機構實現從“經驗驅動”向“算法驅動”的范式躍遷。傳統金融業務中，決策往往依賴于人的經驗和直覺，而 AI 技術的應用使得決策更加科學、精準。以數據為紐帶，打破信息孤島，構建動態

286、決策體系，同時平衡創新與監管的關系，形成開放、安全、高效的金融生態。通過建立統一的數據平臺，整合金融機構內部和外部的數據資源，實現數據的共享和流通，為 AI 算法提供豐富的數據支持。動態決策體系能夠根據市場變化和客戶需求實時調整決策策略，提高金融機構的應變能力和競爭力。在創新與監管之間找到平衡點，既鼓勵金融機構利用 AI 技術進行創新，又確保金融市場的穩定和安全，形成一個健康、可持續發展的金融生態系統。金融業的本質是信用與風險的管理，而 AI 正成為重塑這一領域的“新質生產力”。通過解構海量非結構化數據、重構決策邏輯、突破傳統經驗邊界，AI 將金融業從“被動響應”推向“主動預判”，從“人力密集

287、型”轉向“算法密集型”。從智能風控的毫秒級欺詐攔截到財富管理的千人千面配置，從高頻交易的算法優化到跨境支付的實時清算，AI 以“數據+算法+算力”為內核，驅動金融業完成從效率工具到價值創造的質變。這場變革的本質，是讓金融從“服務中介”升級為“智能中樞”，以動態風險定價替代靜態規則，以全生命周期管理取代碎片化服務，最終在普惠金融、綠色金融、數字金融等維度構建全球金融體系的“韌性網絡”。高頻交易中，AI 算法能夠快速分析市場數據，優化交易策略，第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景70提高交易的成功率和收益?？缇持Ц督柚?AI 技術實現了實時清算，大大縮短了交易時間，提高了資金的使用效率

288、。圖 4.5AI 賦能金融行業邏輯鏈條梳理（資料來源：東吳證券研究所）4.7.1 場景 1：智能風控的全局化重構AI 技術實現在金融行業的智能風控領域，AI 技術的應用正引領著一場深刻的變革。它依托多模態大模型，將交易流水、社交網絡數據、物聯網設備數據等多源異構數據進行深度融合，構建出一個動態的風險知識圖譜。這一圖譜能夠實時更新和反映客戶及交易的風險狀況，為風險評估提供了全方位的視角。通過圖神經網絡（GNN）技術，系統能夠精準地識別出異常的資金流轉路徑，挖掘出隱藏在復雜交易網絡中的風險點。同時，結合時序分析模型，如長短期記憶網絡（LSTM）等，對客戶的信用違約概率進行動態預測，從而實現對風險事

289、件的提前預警，預警準確率被提升至 99.7%。如，國內某銀行在實踐中利用圖神經網絡技術，成功將反欺詐識別的誤報率降低了 80%，極大地提高了反欺詐的效率和準確性。國內某券商通過構建 AI 數據治理平臺，使得風險模型的預測偏差減少 40%，顯著提升了風險評估的精準度。此外，強化學習算法在智能風控中也發揮了重要作用。它被用于模擬不同風控策略在長期執行中的效果，即長尾效應，從而輔助金融機構生成既能夠全面覆蓋風險，又能促進業務增長的最優風控方案。這種算法能夠不斷試錯和學習，最終找到在復雜業務環境中平衡風險與收益的最佳策略。行業應用在信貸風控方面，某銀行將大模型技術深度嵌入信貸審批流程，實現了自動化的需

290、求分析、案例生成以及測試腳本生成。這一舉措使得審批效率得到了顯著提升，相比傳統審批方式，效率提高了 40%。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景71在反洗錢監測領域，國際清算銀行（BIS）的研究指出，AI 技術能夠深入分析高維稀疏數據，挖掘出傳統手段難以發現的復雜洗錢網絡。某跨國銀行在跨境結算業務中應用 AI 技術，風險識別效率提升了 70%，成功攔截了多起潛在的洗錢交易，保障了金融系統的安全和穩定。在市場風險預警方面，我國某企業投研平臺接入大模型后，能夠實時解析新聞輿情與市場波動之間的關聯性，為投資者提供及時準確的市場動態信息，金融數據的調取效率提升15%，幫助投資者更好地把握市

291、場機會，做出投資決策提供了依據。行業影響AI 技術在金融風控領域的應用，使得風險可控性得到了質的躍升。傳統的人工風控方式往往需要耗費大量時間和人力，如貸前審查通常需要 3 天才能完成，而 AI 系統僅需 15分鐘，人力成本節約 60%。在長尾客戶覆蓋方面，AI 技術使金融機構能夠拓展服務范圍，覆蓋以往難以評估信用的中小微企業等長尾客戶群體。某銀行通過構建非財務數據模型，將小微企業貸款覆蓋率從35%顯著提升至 78%，為解決小微企業融資難問題提供了新的思路和方法，促進了金融資源的公平分配和有效利用。此外，監管協同也得到了全面升級。比如：中金智閱大模型通過構建多重風控防線，其文檔審核系統成功入選國

292、家級 AI 先鋒案例，并與深交所、上交所的監管系統實現了直連。這不僅提高了金融機構的合規效率，還增強了監管機構的監管效能，促進了金融市場的健康穩定發展。圖 4.6AI 賦能金融行業風控管理（資料來源：根據公開資料整理）4.7.2 場景 2：財富管理的個性化革命AI 技術實現在財富管理領域，依托生成式 AI，金融機構能夠構建起客戶 360畫像系統。這一系統整合了客戶的風險偏好、生命周期階段、社交行為等 200 多個維度的數據，為精準的客戶細分和個性化的服務提供了堅實的基礎。第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景72通過強化學習算法，AI 可以模擬在不同市場環境下資產配置策略的長期收益，

293、從而為客戶提供最優的投資組合建議。同時，借助自然語言處理（NLP）技術，系統能夠生成個性化的投資報告，用通俗易懂的語言向客戶解釋投資策略和市場動態。行業應用在智能投顧方面，國內某股份制銀行的“AI 中臺”每日支撐超過 10 億次決策調用，使得客戶資產配置匹配度提升了 35%，留存率增加了 22%。另一家公募基金則通過 AI 工具實現客戶畫像的動態優化，服務響應速度達到了“秒級”，極大地提高了客戶服務的效率和質量。在產品定制領域，AI 根據個體健康數據等多維度信息，為客戶提供精準的保險產品設計。如，國內某風險管理公司為偏遠地區患者定制健康險，通過大數據分析和 AI 算法優化，使保費成本降低了 3

294、0%，讓更多人能夠負擔得起保險服務。在跨境服務方面，金融壹賬通智能體平臺通過 RAG 知識檢索模塊，整合了 30 個國家的監管政策數據，使跨境財富規劃方案的生成效率提升了 2.5 倍，為高凈值客戶提供了高效、合規的跨境財富管理服務。行業影響AI 技術推動了財富管理服務的民主化。AI 智能投顧將原本僅服務于高凈值客戶的專屬服務擴展至長尾市場，如 Betterment、Wealthfront 等平臺，管理資產規模突破萬億美元，服務門檻降至 100 美元，讓更多普通投資者能夠享受到專業的財富管理服務。在決策科學化方面，中金研究AI 經濟學指出，AI 驅動的資產配置策略年化收益較傳統模型高 3-5 個

295、百分點，同時波動率降低 20%，顯著提高了投資決策的科學性和收益性。生態開放化也成為行業趨勢，頭部銀行與科技公司共建超過200 個API接口，形成了“財富管理+場景生態”模式。如浦發銀行的數字員工覆蓋智能培訓、數字審核等十多個崗位，提升了運營效率和服務質量，為客戶提供更加全面、便捷的金融服務體驗。4.7.3 場景 3：金融基礎設施的智能化躍遷AI 技術實現在金融基礎設施領域，基于聯邦學習與區塊鏈技術，金融機構能夠構建起跨機構的數據協作網絡，有效解決長期存在的數據孤島問題。通過聯邦學習，各機構在保護數據隱私的前提下，共同訓練機器學習模型，提升模型的泛化能力和預測準確性。而區塊鏈技術則為數據共享提

296、供了可信的底層架構，確保數據的真實性和不可篡改。AI 數字孿生技術在金融系統的應用，使得模擬金融系統運行狀態成為可能。通過創建虛擬的金融系統模型，AI 算法能夠實時監測和分析系統的運行情況，預測潛在的風險和問題，并通過多智能體協同優化支付清算、跨境結算等核心流程。如某銀行憑借其千億參數金融大模型，實現了支付欺詐檢測準確率高達 99.9%，每秒能夠處理百萬級的交易量，極大地提升了交易處理的效率和安全性。行業應用第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景73在智能支付方面，支付寶的 AI 算法將跨境支付清算時間從傳統的 T+1 縮短至實時，手續費成本降低了 70%，極大地便利了跨境貿易和旅游

297、等活動中的支付需求。杭州蕭山機場的“刷臉登機”系統，通過人臉識別技術，使登機效率提升了 40%，改善了旅客的出行體驗，同時也展示了 AI 技術在金融和生活服務領域的廣泛應用前景。在數字貨幣領域，中國央行數字貨幣（DCEP）采用了 AI 驅動的動態加密技術，在保障交易匿名性的同時，實現了對反洗錢等監管需求的有效平衡。目前，DCEP 的試點交易額已經突破 1.5 萬億元，顯示出了巨大的應用潛力和市場接受度。在綠色金融方面，AI 碳核算平臺整合了衛星遙感、物聯網等多源數據，為金融機構提供了精準的碳排放監測和核算服務。某銀行借助這一平臺，將綠色信貸風險評估效率提升了50%，并將不良率控制在 0.3%以

298、下，既支持了綠色產業的發展，又有效控制了金融風險。圖 4.7AI 賦能金融基礎設施的智能化躍遷場景圖譜第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景74行業影響AI 技術的應用使得金融交易的效率得到了指數級的提升。高頻交易的延遲被降至微秒級，某券商的算法交易占比從 15%躍升至 60%，年增收益超過 20 億元，顯著提高了市場流動性和交易活躍度。AI 與金融的融合已超越“技術疊加”階段，進入“基因重組”的新周期。當金融業從“資本中介”進化為“數據中樞”，其價值創造邏輯正被重新定義風險防控從“事后處置”轉為“事前預判”，客戶服務從“標準化供給”轉向“需求創造”，基礎設施從“物理節點”升級為“智

299、能網絡”。據 IDC 預測，到 2027 年全球金融業 AI 支出將達 970 億美元，而中國智慧金融市場規模有望占據全球 30%份額。這場變革不僅關乎技術升級，更是人類對金融本質的認知革命：當算法成為新的“信用貨幣”，數據流動取代資本流動，AI 驅動的金融業將真正成為全球經濟高質量發展的“血液循環系統”。在 AI 與金融融合的新周期中，技術不再只是輔助工具，而是深入到金融業務的每一個細胞，重塑著金融行業的基因。風險防控方面，AI 技術實現了從“事后處置”到“事前預判”的轉變。通過大數據分析和機器學習算法，金融機構能夠提前識別潛在風險，及時采取預防措施，將風險扼殺在萌芽狀態?？蛻舴辗矫?，AI

300、 的應用使服務從“標準化供給”轉向“需求創造”。智能客服、個性化推薦等技術能夠精準把握客戶需求，為其提供量身定制的金融產品和服務，不僅提升了客戶滿意度，還激發了新的金融需求。金融基礎設施方面，AI 技術推動其從“物理節點”升級為“智能網絡”。區塊鏈、智能支付系統等創新技術的應用，使得金融交易更加高效、安全和便捷，為金融服務的普惠化和全球化奠定了基礎。4.8本章結語一、AI 與實體經濟的深度融合正在開啟一場以智能原生為特征的產業范式革命本章對六大戰略領域的系統性研究揭示出：AI 賦能的本質在于通過認知重構與流程再造打破傳統產業邊界，其技術穿透力體現在知識沉淀、模式識別與決策優化三個維度，而行業縱

301、深度則表現為從設備層到系統層的全棧式重構。智能制造領域展現出“感知-決策-執行”閉環的柔性進化，信息科技領域催生出算力-算法-數據的三體協同，先進材料領域實現高通量實驗與逆向設計融合，清潔能源領域構建起時空動態優化網絡，健康醫療領域完成從群體診療到分子級干預的躍遷，空間經濟領域則突破人類物理極限的探索邊界。AI 在“技術穿透力+產業縱深度”的雙重突破，重構復雜產業價值鏈條，在關鍵領域形成高質量發展新動能，總結其特征如下：技術驅動的產業基因重塑AI 技術正從單一工具演變為產業發展的“新型基礎設施”。如，制造領域的高附加值訂單優先調度、結合歷史數據預測未來物料流動趨勢、提前規劃資源分配；金融領域通

302、過 AI 實現風險評估與反欺詐的實時決策；均標志著 AI 已深度嵌入生產流程的核心環節。數據驅動的全鏈條智能化第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景75制造質檢、醫療影像診斷等場景中，AI 通過海量數據訓練形成精準決策能力，推動產業從經驗驅動轉向數據驅動。如醫療領域的 AI 輔助診斷系統，通過醫學數據分析提升診斷效率，而能源領域則借助 AI 優化電網調度與損耗預測。流程與組織的范式革新AI 不僅優化效率，更催生新的業務形態。如，材料研發中 AI 加速新材料的發現周期，空間領域通過衛星數據分析實現環境監測與災害預警的智能化，均體現了 AI 對傳統產業邏輯的重構。垂直行業的深度定制化AI

303、 技術正與產業知識深度融合，形成“專業化模型+本地化場景”的生態。垂直產業模型快速發展，制造、醫療和能源等領域企業加速構建專屬模型。算力基礎以及數據合規與質量成為企業 AI 時代競爭力的關鍵。人機協作模式快速發展RAG（檢索增強生成）與 AIAgent 技術結合，使 AI 從工具升級為自主任務執行者，推動服務自主化，產業人機協作場景將迎來普惠化快速發展，倒逼產業對勞動者技能更新和企業組織調整。云邊端協同的輕量化服務邊緣計算與終端設備算力迎來進一步提升，推動 AI 服務向“小場景、細顆?！毖由?，智能穿戴設備、智能 PC、智能手機將迎來交互方式的變革，大小模型協調、云邊端協調成為產業發展主流方向。

304、二、未來方向與挑戰AI 技術發展正呈現三大融合趨勢：一是多模態大模型與具身智能的結合，推動制造、醫療等場景向具身化決策演進；二是量子計算與生成式 AI 的融合，將加速新材料研發和能源系統優化；三是神經擬態計算與腦機接口的突破，預示著人機協同新范式的到來。值得關注的是，AI 產業化向產業 AI 化的重心轉移正在形成技術下沉-場景反哺的雙向進化機制，而可信 AI 與價值對齊技術的突破將成為規?；瘧玫那疤釛l件。同時，AI 賦能過程中也面臨三個主要挑戰：一是技術倫理與治理框架的完善，產業及企業數據隱私、算法透明度等問題需通過政策與技術創新同步解決；二是通用人工智能（AGI）的長期布局，隨著多模態大模

305、型、具身智能等技術發展，AI 將逐步實現從小場景到企業通用場景的跨越，甚至在整個產業中復雜場景、協同場景拓展。三是全球化競爭下的生態競合，未來國家與城市競爭的關鍵在于“技術能力+產業稟賦+生態協同”的綜合優勢。因此，AI 賦能行業的浪潮既是技術革命，更是認知革命。它要求我們以更開放的姿態擁抱變化，既深耕垂直領域的場景落地，又前瞻布局通用智能的突破方向。這場智能革命的核心價值在于重構產業創新要素當算法成為新型生產資料、算力構成基礎生產力、智能模型衍生出新生產關系時，傳統產業的技術代差將被重新定義。未來產業競爭的本質，將演第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景76化為“數據密度算法精度場

306、景厚度”的乘積效應，而誰能率先構建起 AI 原生型產業生態，誰就能在智能經濟時代掌握價值創造的制高點。這既是技術經濟范式的迭代，更是人類認知疆域的拓展，其深遠影響將超越產業變革本身，重塑人類文明與機器智能協同進化的新圖景。本章參考文獻4.2AI 賦能信息產業應用場景1Software 2.0，即軟件 2.0，由前 OpenAI 創始成員和研究科學家 Andre Karpathy 于 2017年提出，他預見到引入 AI 之后的新軟件開發范式，他在一篇技術博客中提出了軟件 2.0 的概念。22025 年 3 月 19 日，GTC March 2025 Keynote with Nvidia CEO

307、 Jensen Huang,分享觀點：Scaling law 進入了新階段，From one to three scaling laws：pre-training scaling post trainingscaling Test-time scaling”long thinking”.32025 年 3 月 19 日，GTC March 2025 Keynote with Nvidia CEO Jensen Huang，分享觀點:“AI模型的演化路：Perception AI Generative AI-Agentic AI PhysicalAI”4目前比較流行的 RAG/Workflow

308、方案包括：anythingllm,Maxkb 工具，圍繞其的自動化工作流方案、業務流程多種多樣4.3AI 賦能材料產業應用場景1科學家利用 AI 創造出一種全新材料：堅固如鋼 輕如泡沫 革新航空航天材料科學_新聞頻道_中華網2如何借助 AI 加速高端金屬材料研發？創材深造孔輝博士精彩演講分享|航空航天|高溫合金_網易訂閱3和電量焦慮說拜拜！AI 智能技術從 3200 萬種材料中發現未來超級電池4AI 為藥物研發按下“快進鍵”5晶泰科技與微軟中國達成戰略合作 共探 AI 于生物醫藥、材料科學應用|微軟中國|生物醫藥|晶泰_新浪新聞6賽托生物與英矽智能戰略合作 擬以 AI 技術發力合成生物學及創新

309、藥研發_騰訊新聞4.4AI 賦能能源產業應用場景1中陜核秦洲核安：擁抱 DeepSeek，夯實“AI+核技術”創新之路2中核二三：用 DeepSeek 重塑核電工程管理 引領行業新賽道3DeepMind 用 AI 實現可控核聚變突破：等離子體形狀模擬精度提高 65%4降本增效我們在行動AI 云平臺賦能，讓氫耗再低一點5中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司.(2024).中國電建投資成立科技公司 含多項 AI 業務4.5AI 賦能健康醫療產業應用場景1中國大健康產業發展現狀及趨勢分析，產業升級成為趨勢-華經情報網第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景772推動普惠醫療服務發展，助力健

310、全多層次醫療保障體系-光明網3人工智能驅動個性化醫療，解鎖精準健康服務新篇章光明網4健康中國：政策體系與發展進路，王虎峰，人民論壇（2024 年 03 月 01 日 第 2 版）5Precision public health in the era of genomics and big data.Megan C.Roberts et al.NatureMedicine,volume 30,pages18651873(2024).6AI 在醫療：深度學習在醫學影像診斷中的最新進展7谷歌與 Aravind 眼科醫院合作，將檢測眼疾的 AI 應用到臨床中8一千家醫院，數百萬患者，一款通過 FDA

311、批準的影像 AI 軟件的第四年9兩項新研究證明了 Viz.ai 的中風解決方案對患者預后和醫院經濟的影響10人工智能賦能藥物開發：現狀、挑戰與未來趨勢11KangZhang,etal.Artificialintelligenceindrugdevelopment.NatureMedicine,volume 31,pages4559(2025).12人工智能賦能藥物開發：現狀、挑戰與未來趨勢13Qiao Jin,et al.Matching patients to clinical trials with large language models.NatureCommunications,vo

312、lume 15,Article number:9074(2024).14慢病精準預測：大模型+多模態融合15胡佳敏,邱艷,任菁菁.AI 在基層醫療慢性病管理中的應用研究進展.中華全科醫學,2024,22(3):481-485.16從健康監測到慢性病管理，AI 技術在健康管理中發揮了重要作用！-健康界17盧心怡，(2022 年 7 月 5 日)，Babylon Health：AI 與健康管理結合（第一篇），長正研究院18華為官網19科德施官網20肺癌一線治療新選擇，奧希替尼聯合療法再獲批！21生命科技助力保險，華大基因構建“預篩診保治康”一體化解決方案4.6AI 賦能空間產業應用場景1工業和信息

313、化部等七部門關于推動未來產業創新發展的實施意見_國務院部門文件_中國政府網2韓健,李雨凌,孫美玉.解碼未來空間產業的新圖景J.經濟,2024,(08):43-46.3【北京：交通巡檢機器人上崗】-國家發展和改革委員會4預判擁堵，主動管控：AI+交通如何成為“火眼金睛”？5AI+交通如何賦能智慧出行？_中央網絡安全和信息化委員會辦公室6AI 讓塘朗山隧道有了“數字生命”！深圳打造廣東首個數字孿生智慧隧道平臺_深圳新聞網7給地球做“CT”、AI 算法.找礦用上這些“黑科技”_人民日報第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景788光纖傳感器及信號解調設備選型手冊.7d008ef538e588

314、dbc108235fcd55b2fd.pdf9大湖濱商圈構建線上線下一體化智慧消費生態_每日商報10智光杯雙獎見證，博聯智能以創新方案開辟智能照明新征途！|智能家居|智能化|智能控制_網易科技11百年商業街“搬進”元宇宙-科技日報數字報12重慶江北區九街 2045P 智能車庫投用-南京江寧停車產業發展有限公司13“數字孿生”賦能城北路地下綜合管廊智慧運維-赫里奧(蘇州)科技有限公司142024 年“數據要素”大賽優秀項目案例集應急管理案例之四|多元數據賦能城市生命線安全工程，助力智慧韌性城市建設15AI 賦能衛星制造，開啟航天工業 5.0+新時代_即時新聞_大眾網16無需基站，實時互聯！我國衛

315、星互聯網應用落地提速17空中“黑科技”飛入尋常百姓家-新華網4.7AI 賦能金融產業的創新實踐1劉玉龍,翟卓.更高效、更便捷、更安全從全國兩會看數字金融如何賦能千行百業N.新華網,2025-03-072 國務院辦公廳.關于做好金融“五篇大文章”的指導意見（國辦發20258 號）Z.2025-03-06.3佚名.解碼 AI+金融：從智能客服到風險重構的生態革命J.金融科技前沿,2025,3(2):15-28.4王孜,楊春宇.AI 驅動金融革命：應用全景與治理挑戰J.金融研究,2025,41(3):45-59.5李峰.大模型時代銀行業的智能化躍遷路徑J.上海金融,2025,36(1):22-30.

316、6中金公司.AI 智道（6）：AI+金融有望迎來規?；拯cR.北京:中金研究,2025.7金融壹賬通.智能面審產品解決方案白皮書R.深圳:金融壹賬通,2025.8鄭小林.大模型驅動金融風險防控的底層邏輯變革J.金融科技前沿,2025,3(2):32-45.9國務院辦公廳.人工智能賦能金融風險防控指導意見（國辦發202512 號）Z.2025-10陳亮,等.中金點睛大模型：AI 投研平臺的范式創新J.證券與投資,2025,28(4):56-11王孜.健康險智能化轉型：從風險預防到精準觸達M.上海:復旦大學出版社,2025.12招商銀行研究院.財富管理中臺：AI 驅動的客戶運營體系構建R.深圳:招

317、商銀行,2025.13金融壹賬通.跨境財富管理智能體技術報告R.香港:金融壹賬通亞太中心,2025.14中國人民銀行數字貨幣研究所.DCEP 技術白皮書（2025 版）R.北京:中國人民銀行,15GS 銀行金融科技部.千億參數金融大模型在支付清算中的應用J.銀行科技,2025,16(3):18-29.16新致軟件.智能可穿戴設備在金融合規中的實踐R.上海:新致軟件,2025.第 4 章 AI 賦能相關產業領域的典型應用場景7917中國電子信息產業發展研究院.衛星互聯網與普惠金融發展報告R.北京:工信部,2025.18國務院.關于推進“人工智能+”行動的指導意見N.人民日報,2025-03-06

318、(01).19中國人工智能學會.AI+金融融合路徑與技術倫理白皮書R.杭州:浙江大學,2025.第 5 章 AI 賦能行業應用案例80第 5 章 AI 賦能行業應用案例5.1AI 賦能制造行業應用案例5.1.1 案例 1：自主化制造系統，某 C 鋼鐵企業的工業機器人布局背景及介紹在智能制造的推動下，鋼鐵企業也積極響應市場需求，利用自身的垂直應用場景，加速工業機器人的布局和應用。面對生產效率提升、產品質量優化以及人工成本降低等多方面的挑戰，該公司引入了大量的工業機器人和智能裝備，構建自主化制造系統，旨在實現生產過程的自動化和智能化。AI 技術具體應用該公司的自主化制造系統集成了先進的 AI 算法

319、和大數據分析技術，實現對生產過程的精準控制和優化。工業機器人自動化：工業機器人根據預設的程序和算法，自動完成各種復雜任務，如搬運、焊接、裝配等，降低人工成本和生產誤差。智能傳感與機器視覺：結合智能傳感和機器視覺技術，實現對產品質量的實時監測和優化控制，確保產品質量的穩定性和一致性。數據驅動優化：通過實時采集和分析生產數據，AI 算法對生產調度和資源利用進行優化，提高生產效率和經濟效益。項目成果與效益分析該公司的自主化制造系統上線運行后，為生產效率和產品質量帶來了顯著提升。生產效率提升方面，通過實現生產過程的自動化和智能化，該公司的生產效率顯著提升，生產周期縮短，產能大幅提高。產品質量優化方面，

320、智能傳感和機器視覺技術的應用，使企業的產品質量顯著提升，廢品率大幅降低，增強了產品的市場競爭力。成本控制方面，工業機器人的引入降低了人工成本，同時優化生產調度和資源利用，減少了能源浪費和非計劃停機時間，有效降低了生產成本。行業影響力提升方面，該公司在自主化制造系統方面的創新實踐，為鋼鐵行業的智能制造提供了寶貴經驗，提升了企業在行業內的知名度和影響力。5.1.2 案例 2：工業元宇宙協同，某 D 集團的數字孿生背景與詳細介紹該集團是與新中國幾乎同齡的制造企業，面對行業競爭和可持續發展的壓力，在十四五期間實施的數字孿生+工業元宇宙協同項目代表了國內該行業數字化轉型的最高水平。這些項目旨在提升效率、

321、降低成本并提高安全性。AI 技術具體應用本案例中產品研發與工藝優化中結合 AI 技術的應用正逐步重塑制造業的創新模式。通過 VR/AR 技術與數字孿生技術的深度結合，企業可在虛擬環境中完成產品開發和工藝優化，顯著減少實物試驗的次數，降低研發成本。AI 驅動的參數優化算法能夠實時分析多維度數第 5 章 AI 賦能行業應用案例81據，智能調整工藝參數，以提高產品性能和制造精度。同時，遠程協同研發平臺依托 AI 自然語言處理（NLP）和計算機視覺技術，使跨地域研發團隊能夠在同一虛擬空間內高效協作，從而加快項目推進速度，實現敏捷創新。在工藝優化領域，通過 AI 技術構建了全流程的工藝數字孿生系統，實現

322、生產過程的精準模擬與優化。深度學習算法能夠基于歷史數據和實時生產參數，預測可能的工藝瓶頸并提供優化方案，確保制造過程的穩定性與效率。智能工藝優化系統還能結合強化學習模型，持續調整制造參數，在不同生產條件下實現最優工藝配置，提升產品一致性和良品率。設備運維方面，AI 結合 AR 技術構建了智能運維體系，為關鍵設備創建實時數字孿生模型。通過 AI 驅動的數據分析，系統能夠預測設備故障并提供預防性維護方案，減少意外停機時間。AR 輔助運維則使現場工程師能夠通過智能眼鏡實時接收 AI 解析的設備狀態、維修指引和遠程專家支持，從而提升維修效率，降低維護成本。AI 在智能制造中的深度應用，不僅提升了生產效

323、率和產品質量，也推動了企業向智能化、數字化、可持續化方向發展。成果與效益分析在全球制造業邁向智能化、精益化的背景下，依托數字化技術與精益管理模式，全面提升生產運營效率。核心產線的生產效率實現了突破性增長，提升幅度超過二成以上，推動企業產能利用率顯著提高。這一變革不僅優化了資源配置，還增強了企業的市場競爭力，使其在波動的市場環境中保持穩健增長。同時，通過智能制造數字孿生技術的深化應用，我們在高端產品制造環節取得了顯著成果，一次性合格率的提升有效降低了返工成本，增強了客戶信任度，進一步鞏固了品牌影響力。數字孿生技術的普及正加速推動產業升級，新產品的開發周期已縮短近一半，這一突破使企業能夠更快響應市

324、場需求，在競爭激烈的行業環境中搶占先機。與此同時，虛實結合的培訓方式和遠程虛擬協同模式的推廣，使得企業安全事故發生率大幅下降，并成功實現重大安全事故“零發生”的目標，充分保障了生產運營的穩定性。此外，隨著企業數字化轉型的推進，我們培養了一批具備跨學科能力的復合型人才，這不僅提升了企業自身的創新力和運營能力，也為行業未來的智能制造變革奠定了堅實的人才基礎。5.1.3 案例 3：汽車制造，E 公司超級工廠智能化生產背景及介紹在汽車制造業智能化轉型的浪潮中，E 公司超級工廠（Gigafactory）作為全球制造業的標桿，通過 AI 技術重新定義了生產效率與供應鏈管理模式。面對傳統汽車制造中存在的工藝

325、分散、物流低效和環保壓力等挑戰，該公司自 2013 年起構建了集沖壓、焊接、涂裝和總裝四大工藝于一體的超級工廠，以“空間垂直整合”和“零庫存”理念顛覆傳統生產模式。2024年上海超級工廠的自動化率突破 95%，實現 30 秒下線一輛整車的制造速度，成為全球首個實現全產業鏈閉環的智能工廠。AI 技術具體應用第 5 章 AI 賦能行業應用案例82工業物聯網平臺：部署百萬級傳感器網絡，實時采集生產線振動、溫度等 200+設備參數，通過大模型實現預測性維護，準確率 93%，故障預警時間從 24 小時延伸至 72 小時。構建數字孿生系統，模擬 4680 電池產線全生命周期運行狀態，設備綜合效率從 78%

326、提升至92%。智能物流系統：采用“車輪上的倉庫”模式，在工廠周邊設置近百個集裝箱裝卸口，通過AI 算法優化物料流動路徑，使零部件從供應商到生產線僅需 10 分鐘，實現零庫存管理。自主研發的物料流動系統日均處理 2000+集裝箱，物流效率較傳統模式提升 300%。超高速自動化產線：沖壓車間采用 6000 噸級巨型壓鑄機，將 Model 3 后車架的 70 個零件集成化，生產時間從數小時壓縮至 3 分鐘，減少 80%焊接機器人使用量。焊裝車間引入3D 線激光掃描技術，零件尺寸檢測精度達 0.5m，缺陷漏檢率降至 0.008ppm（百萬分之一）。閉環電池回收系統：在內華達州超級工廠部署電池回收裝置，

327、通過 AI 驅動的化學分離技術實現鋰、鈷等材料 100%回收，使新電池生產成本降低 15%。成果與效益分析生產效率方面，上海超級工廠通過多層廠房設計與立體化空間整合（如空中輸送鏈、自動化物流系統），實現單位面積產量達到傳統車廠的 3-5 倍，創全球最高產線密度。其核心在于將沖壓、焊接、涂裝、總裝四大工藝集中布局，縮短物流路徑 90%，并通過“車輪上的倉庫”模式實現零庫存管理，日均處理近 2000 個集裝箱。質量管控方面，產品不良率從 500ppm（百萬分之五百）降至 0.008ppm，達到六西格瑪認證水平。通過 AI 視覺檢測系統（3D 線激光掃描精度 0.5m）與自動化質檢線，缺陷漏檢率趨近

328、于零。成本優化方面，通過預測性維護系統與設備健康管理，年減少非計劃停機損失 6000 萬美元，設備維護成本下降 45%。如 AI 算法提前 72 小時預警設備故障，平均故障間隔從 120小時提升至 400 小時。5.2AI 賦能信息科技行業應用案例5.2.1 案例 1：Synopsys 的 AI 驅動 EDA 工具背景與介紹新思科技（Synopsys）成立于 1986 年，總部位于美國硅谷。在芯片到軟件的眾多領域，新思科技始終引領技術趨勢，與全球科技公司緊密合作，共同開發人們所依賴的電子產品和軟件應用。新思科技是全球排名第一的芯片自動化設計解決方案提供商，全球排名第一的芯片接口 IP 供應商，

329、同時也是信息安全與軟件質量的全球領導者。作為半導體、人工智能、汽車電子及軟件安全等產業的核心技術驅動者，新思科技的技術一直深刻影響著當前全球五大新興科技創新應用：智能汽車、物聯網、人工智能、云計算和信息安全。建立了完善的技術研發和人才培養體系，秉持“以新一代 EDA 締造數字社會”的理念，支撐全球半導體產業的創新和發展，并共同打造產業互聯的數據平臺，賦能數字社會建設。2025 年 3 月 18 日，第 5 章 AI 賦能行業應用案例83新思科技公司（Synopsys）宣布與英偉達（NVIDIA）合作的下一階段，利用 NVIDIA GraceBlackwell 平臺將芯片設計速度提高 30 倍。

330、AI 技術細節Synopsys 作為全球領先的 EDA 工具提供商，推出了一系列 AI 驅動的 EDA 工具，如DSO.ai（Design Space Optimization AI）。這些工具利用深度學習、強化學習等 AI 技術，自動化完成從系統架構定義、設計實施、驗證到制造的全流程任務。AI 算法能夠智能探索設計空間，優化參數組合，找到最佳設計方案。數字化設計空間優化：利用 AI 算法自動探索設計空間，優化功耗、性能和面積（PPA）等關鍵指標。通過深度學習模型預測不同設計參數組合的性能表現，快速找到滿足設計目標的最優解。模擬設計自動化：利用 AI 技術自動分析模擬設計的特點和需求，生成適應

331、新工藝節點的設計方案。電路仿真：利用 NVIDIA Grace Blackwell 平臺，新思科技 PrimeSim SPICE 仿真工作負載預計將實現 30 倍加速。與 NVIDIA 合作的加速計算架構使具有挑戰性的電路仿真能夠以SPICE 級精度實現簽核。驗證覆蓋率收斂和回歸分析：通過 AI 算法智能生成測試向量，覆蓋更多設計場景，同時利用回歸分析技術預測潛在的設計錯誤，提前進行優化和改進。自動測試生成：利用 AI 技術學習歷史測試數據，生成針對特定設計的高效測試模式，減少測試時間和成本。制造解決方案：利用 AI 算法優化光刻模型參數，提高模型預測精度，從而在實際制造過程中獲得更高的芯片良

332、率。成果與效益分析芯片設計是人類歷史上最復雜的工程挑戰之一，借助 NVIDIA Blackwell 和 CUDA-X，新思科技將仿真時間從幾天縮短到幾小時推動芯片設計的發展，賦能 AI 革命。傳統芯片設計需要工程師花費數周甚至數月的時間進行調整和優化，而 AI 工具可以在短時間內完成這些任務。如，DSO.ai 在兩天內完成了原本需要專家一個月的探索任務，大幅縮短了設計周期。質量優化方面，AI 生成的設計方案往往在性能、功耗和散熱等方面達到更優的平衡，通過 AI 優化，某大型核心 CPU 在效能和功耗上均達到了理想的設計目標。自動化設計減少了工程師的數量需求，降低了人力成本，同時，AI 工具提高

333、了設計成功率，減少了流片失敗的風險。5.2.2 案例 2：英偉達（NVIDIA）Omniverse 工業元宇宙平臺背景及介紹英偉達作為全球領先的圖形處理技術和人工智能計算公司，推出了 Omniverse 平臺。NVIDIA Omniverse 是一個包含 API、SDK 和服務的平臺，使開發者能夠將 OpenUSD、第 5 章 AI 賦能行業應用案例84NVIDIA RTX 渲染技術和生成式物理 AI 集成到工業和機器人用例的現有軟件工具和仿真工作流中。旨在為工業界提供一個開放且易于擴展的虛擬協作環境，被應用于汽車制造、建筑設計、機器人仿真等領域，重新定義復雜系統的協作開發模式。通過 Omniverse，不同領域的專業人士能夠在一個共享的虛擬空間中實時合作，無論他們身處何地。Omniverse 不僅僅是一個 3D 設計協作平臺，它更是一個集成了先進 AI 技術的工業元宇宙平臺，支持從概念設