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《報告》系統梳理模型架構創新、訓練范式革新以及算力基礎設施的演進等領域大模型技術發展的最新趨勢。通過對比國內外主流大模型的技術參數與應用效能，為從業者提供客觀的技術參考。另外，《報告》提供實踐指導，梳理大模型在個人、企業的典型應用案例，揭示其賦能生產生活方式的核心邏輯，推動企業實現轉型升級，大模型在企業的智能經營管理、智能設計研發、智能供應鏈管理、智能生產制造等典型場景的應用有效提升了企業的運營效率和產品質量。再者，《報告》對未來發展方向進一步深刻洞察，為產業界和學術界提供指導和參考。
數字經濟與信息智能的深度融合，為供應鏈數智化轉型提供了強大動力。物聯網、大數據、人工智能等技術的應用，使供應鏈管理更加智能化、高效化。 供應鏈成本壓力全鏈路滲透，原材料價格波動、人力成本攀升、物流效率與成本矛盾加劇，企業利潤空間持續收窄。在此背景下，渠道模式創新成為突破市場空間、實現需求精準觸達的關鍵。數字化轉型助力企業打破傳統渠道剛性架構，實現全渠道融合，拓展增量市場。綠色供應鏈在雙碳目標推動下加速成為企業可持續發展的關鍵路徑。企業需將環保理念貫穿產品全生命周期，推動經濟、社會和環境效益的協調統一。
新型電力系統建設現狀
本書系統性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分，共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。第一部分從理論入手，詳細解析了Transformer與注意力機制、DeepSeek-V3的核心架構與訓練技術等內容，并探討了Scaling Laws及其在模型優化中的應用。第二部分聚焦DeepSeek-V3大模型初步體驗、開放平臺與API開發、對話生成、代碼補全與定制化模型開發、對話前綴續寫、FIM與JSON輸出、函數回調與緩存優化，以及DeepSeek提示庫等主題，幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論和落地實踐。第三部分則通過實際案例剖析DeepSeek在Chat類客戶端、AI助理、VS Code（Visual Studio Code）編程插件等多領域中的集成開發，展示了開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。
報告深入剖析了算力電力協同發展的背景與需求，對未來算力用能的發展趨勢和特征進行預測，系統闡述算力電力協同的內涵、要素與發展階段，探討算電協同發展所面臨的挑戰，針對性提出算電協同發展的六大關鍵舉措，最后從政策支持、標準制定、產業協同、市場機制等維度，提出推動我國算力電力協同高質量發展的策略建議。
報告從工業大模型在智能制造落地應用過程中面臨的瓶頸出發，對比了工業大模型與通用大模型的差異，明確了智能制造與工業大模型的關系，分析了工業大模型現狀與挑戰，提出了工業大模型定義、特點、技術架構和部署架構，詳細梳理了工業大模型應用場景。在此基礎上，研究報告進一步分析了國際國內標準化進展與挑戰，研究了工業大模型標準體系框架，提出了重點標準化方向，并給出了趨勢展望與建議。
本次調研圍繞“含新量、含數量、含金量”的三維模型，重點發掘以場景需求為牽引、探索數據要素價值釋放的優秀應用案例，結合專家評審意見，產生了“2024數商典型應用場景‘乘數榜’”，并形成行業觀察和建議，旨在為推動發揮數據要素乘數效應提供借鑒和參考，推動各地聚焦優勢產業和重點場景，強化數據應用和數商產業生態建設，釋放數據要素價值。
在全球數字化轉型加速的大背景下，感知技術早已超越了單純的技術進步范疇。它成為了實現智慧城市、智能制造、精準醫療以及人機交互全新模式的重要支撐力量。未來五年，隨著技術標準的不斷完善，硬件性能的持續提升以及跨領域協同創新的不斷深入，感知技術將逐步從實驗室走向大規模應用。它將如同春風化雨般，滲透到各個產業領域，成為推動產業升級與社會變革的重要推動力量。本報告基于近年來技術研發的最新進展、業界前沿的技術路線以及各大科技企業在商業落地方面的豐富實踐，精心歸納出 2025 年感知技術的十大趨勢。報告不僅將詳細介紹每一趨勢的技術原理、關鍵算法和實現方式，還會結合國內外領先企業的實際應用案例，深入分析各趨勢對未來商業生態所產生的深遠影響。這份報告旨在為技術研究者提供全面、深入的參考，同時也為決策者、企業管理層和投資人指明未來技術發展的明確方向。
報告以“數智化驅動發展效能提升路徑探索”為主題，剖析當前數字政府建設時代內涵，梳理當前數字政府建設與發展現狀，研提數智化驅動政府數字化轉型效能提升框架從組織、用云、聚數、賦智、提效、評價等方向積極探索我國政府數字化轉型發展實踐路徑，同時給出政府數字化轉型未來發展建議，以期給產業內各方提供建議參考，加快整體型、服務型政府建設，進一步推進中國式現代化。
制造業數字化轉型已經如火如荼的開展多年，需求端市場的需求是否發生變化、供給端的服務與競爭格局是否發生變化等都值得關注。《2025年中國制造業數字化轉型行業發展研究報告》從需求端宏觀情況、需求端轉型現狀、供給端產品及服務特點等幾個層面來分析當前制造業數字化轉型市場的發展特點。 調研結果發現：需求端中生產制造管理相關、供應鏈等依然是重點，也是離散制造業的核心訴求，需求端整體呈現理性與聚焦并行的特點；供給端的整體競爭格局未變，但逐步呈現產品體系更加清晰、產品更加豐富、解決方案更加系統化等趨勢。總之，經過幾年的發展，制造業數字化轉型整體呈現出走向深水區的特點。
本技術文件規范了可信數據空間技術架構，明確了可信數據空間在國家數據基礎設施中的定位，描述了可信數據空間作為一種數據流通利用基礎設施的核心技術特征、最小功能集合以及關鍵業務流程，適用于指導地方、行業、領域、企業開展可信數據空間的規劃、建設、運營和管理。
近日，《未來產業新賽道研究報告》在2025中關村論壇年會未來產業創新發展論壇上發布。中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心所長蒲松濤對報告內容進行詳細闡述，通過梳理未來產業的514個細分賽道，未來產業研究中心構建了面向2035年的未來產業重點賽道目錄，并研判形成了2025年未來產業十大賽道。
本報告探討了模型風險管理在AI模型應用任開發、部署和使用方面的重要性，適用于對該主題有興趣的讀者群體，包括直接參與AI開發的從業者以及專注于AI治理的業務和合規監管機構。
DeepSeek 具備應用于工業場景的潛力，尤其在自動化質檢、預測性維護、智能調度等領域，但其直接部署的可行性高度依賴場景適配度、定制化支持及系統集成能力。對于工業應用所需的時序數據、非文本結構化數據，DeepSeek 并不具有直接處理的能力。其基于通用互聯網的預訓練知識不包含復雜的工藝生產技術、企業內部私有數據，故而不適合直接作為獨立的的工業大模型。因此，依托于DeepSeek的底層分析能力，構建工業大模型框架成為一個必然的趨勢。
2025年4月22日，工業和信息化部、國家標準化管理委員會聯合印發了《國家智能制造標準體系建設指南（2024版）》（以下簡稱：2024版《指南》），為下一階段智能制造標準化工作提供指引，旨在全面提升智能制造標準化水平，引領制造業加快智能化升級，助推新型工業化建設。 2024版《指南》在延續前期成果基礎上，突出了人工智能前沿性標準布局，拓展了智能裝備、工業軟件等工廠要素標準，將"智能服務"升級為"智能制造新模式"，補充了智能場景、產銷一體化運營等標準化新內容。《指南》明確提出，到2026年，制修訂100項以上國家標準、行業標準，通過以高質量智能制造標準支撐現代化產業體系建設。
推進人工智能賦能新型工業化，是加快建設制造強國、構筑產業競爭新優勢的關鍵技術路徑。本報告從虛擬與現實、時間與空間、供給與需求三大維度剖析人工智能對制造業技術創新、生產制造和組織管理三大范式變革作用。同時，DeepSeek帶動我國人工智能走出了一條“低成本、高性能”的發展路徑。技術進步帶來的降成本、降門檻效果以及開源開放的發展方式，將為賦能千行百業打開新空間。下一步，應不斷夯實算力-算法-數據三位一體賦能底座，圍繞行業、產品縱橫兩大方向，開展一系列重點場景建設和應用推廣，強化政策組織和支撐體系兩大保障，推動人工智能賦能新型工業化走深向實。
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