AI不再是科技巨頭的專屬工具，而是所有企業實現降本增效、創新突圍的核心驅動力。AI轉型并非簡單的技術堆砌，而是一場涉及戰略、組織、數據的系統性工程。企業需要從頂層設計出發，結合自身業務痛點，找到最適合的AI落地路徑。AI轉型沒有標準答案，但成功者必有一條清晰的實踐邏輯。 本白皮書旨在為行業企業提供一份全面、深入、實用的AI轉型指南，助力企業在AI時代搶占先機，實現可持續發展。
虛擬電廠發展模式與技術形態思考
本報告重點對新型人工智能存儲的概念范圍、面臨挑戰、關鍵技術和最佳實踐進行了梳理和分析。概念范圍上，梳理了新型人工智能存儲的基本概念，分析了全球人工智能存儲戰略。面臨挑戰上，點明了新型人工智能存儲是發力大模型的基礎，但同時在海量數據歸集、訓練數據訪問效率、推理實時性等方面存在諸多挑戰。關鍵技術上，闡明了新型人工智能存儲需要從存儲介質、系統、架構、數據編織、數據范式和數據安全等方面發力。最佳實踐上，介紹了醫療、金融、云服務商、AI企業等在新型人工智能存儲的實踐案例，最后，本報告針對當前人工智能存儲發展的挑戰，提出了未來我國新型人工智能存儲發展建議。
云智算是通過算網基礎設施與人工智能核心技術深度融合，提供一體化算網資源、全棧式開發環境、一站式模型服務、多樣化場景應用的新型云服務模式。作為云計算的新升級，云智算是以AI為核心驅動力的下一代云計算范式，是未來算網智一體化算力網絡的核心載體。 本白皮書詳細闡述了云智算的發展背景、內涵，系統性定義了云智算體系架構，提出十大關鍵技術方向，為云智算發展探索了新的技術路徑，旨在號召行業內各相關主體共同推動云智算技術、產業、應用和生態成熟，助力千行百業注智賦能。
在全球能源結構加速轉型與“雙碳”目標深入推進的時代背景下，數字化轉型已成為能源行業突破發展瓶頸、重塑產業生態的核心驅動力。作為國家經濟高質量發展的基礎性、戰略性產業，能源行業正面臨清潔化、智能化、高效化的深刻變革。其數字化轉型不僅是實現能源供給安全與低碳轉型的關鍵路徑，更是構建新型能源體系、引領全球綠色革命的核心引擎。在此背景下，本案例集應運而生，旨在系統呈現能源企業在數字化浪潮中的創新實踐與標桿成果，為全行業提供可借鑒、可推廣的轉型范式。
在數字經濟如火如荼的今天，人工智能技術正以前所未有的速度重塑產業格局?！?025央國企AI+數智化轉型研究報告》深入剖析政策脈絡，解析央國企面臨的轉型壓力與機遇，全景展現其在數智化浪潮中的實踐探索與創新突破。從戰略規劃到技術落地，從組織變革到人才布局，報告以詳盡的數據和案例，為央國企在數智化轉型中如何找準方向、突破困局、搶占未來制高點提供了極具價值的指引。
2024 年是大模型深入賦能千行百業，融入實體經濟，助力科技創新的一年。截至今年5 月，我國國產大模型的數量已經超過300 個，預示著大模型在各行業場景的創新應用和深度拓展，對培育新質生產力、高水平賦能新型工業化、推動高質量發展發揮了重要作用。今年，國務院政府工作報告首次提出“人工智能+”行動以來，全國各地進一步加速大模型技術與產業的落地融合。
德勤《2025年AI案例精選》報告深入探討了人工智能（AI）在六大行業（消費、能源與工業、金融服務業、政府與公共服務、生命科學與健康管理、技術媒體和電信）的應用案例、潛在價值及未來趨勢。報告旨在為各行業領導者提供洞見，助力明智決策與戰略部署，涵蓋當前應用、未來趨勢、行業特定案例及實施建議，幫助組織把握AI機遇，實現創新與增長。
目錄 第一部分：人工智能 第二部分：新一代人工智能 第三部分：人工智能+
《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。
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