一城一云一模型發(fā)展研究報(bào)告2024

一、城市是推進(jìn)數(shù)字中國建設(shè)的綜合載體二、云是構(gòu)筑城市數(shù)字化發(fā)展能力的關(guān)鍵底座三、人工智能大模型成為打造新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵引擎一、一城一云一模型的基本概念二、一城一云一模型的建設(shè)框架三、賦能社會(huì)治理精準(zhǔn)高效二、培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)三、打造建運(yùn)協(xié)同機(jī)制01發(fā)展形勢(shì)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加快數(shù)字中國建設(shè)步伐。當(dāng)前新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，數(shù)字化浪潮席卷全球，引發(fā)全球格局更深層次的變革，各國深入推進(jìn)數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略，推動(dòng)全球數(shù)字化競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視數(shù)字化發(fā)展，明確提出建設(shè)數(shù)字中國。2023年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》指出，建設(shè)數(shù)字中國是數(shù)字時(shí)代推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的重要引擎，是構(gòu)筑國家競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的有力支撐。我國擁有全球規(guī)模最大的數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景、強(qiáng)大的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和高素質(zhì)的數(shù)字人才，數(shù)字中國發(fā)展將進(jìn)一步提質(zhì)提速，將與我國加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力同頻共振、協(xié)同發(fā)力，成為推動(dòng)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的重要引擎。城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型為數(shù)字中國建設(shè)提供了綜合載體和展示窗口。城市承載著生產(chǎn)生活和社會(huì)治理，也孕育著技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字文明。當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)正以不可逆轉(zhuǎn)之勢(shì)深刻改變城市中人類的生產(chǎn)生活方式，重塑城市生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系。在新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展和深入運(yùn)用的時(shí)代背景下，正在構(gòu)建一個(gè)全感知、全連接、全場(chǎng)景、全智能的數(shù)字世界，數(shù)字空間、物理空間和人類社會(huì)空間深度融合，重構(gòu)城市發(fā)展的能力體系和價(jià)值體系，形成數(shù)字化發(fā)展的新生態(tài)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮下，各地紛紛通過城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型統(tǒng)籌推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字政府、數(shù)字文化、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字生態(tài)文明等的一體協(xié)同發(fā)展。城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為地方落實(shí)數(shù)字中國戰(zhàn)略的關(guān)鍵舉措，也提供了展示數(shù)字中國建設(shè)成效的重要窗口。國家發(fā)展改革委等八部委聯(lián)合印發(fā)習(xí)近平總書記在政治局集體學(xué)習(xí)中強(qiáng)調(diào)，“以推行電子政務(wù)、建設(shè)新習(xí)近平總書記在杭州城市大腦運(yùn)營指揮中心觀看“數(shù)字杭州”建設(shè)情況，指出“從信息化到智能化再到智慧化，是建設(shè)智慧城市的必由之路，前景廣闊?！绷?xí)近平總書記指出“要推動(dòng)區(qū)塊鏈底層技術(shù)服務(wù)和新型智慧城市建設(shè)相結(jié)合，探索在信息基礎(chǔ)設(shè)施、智慧交通、能源電力等領(lǐng)域的推廣應(yīng)習(xí)近平總書記在杭州城市大腦運(yùn)營指揮中心觀看“數(shù)字杭州”建設(shè)情況，指出“從信息化到智能化再到智慧化，是建設(shè)智慧城市的必由之路，前景廣闊?！秉h的二十大報(bào)告指出，“加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，打造宜居、韌性、智慧習(xí)近平總書記在上海考察時(shí)指出，“在城市規(guī)劃和執(zhí)行上堅(jiān)持一張藍(lán)圖繪到底，加快城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。習(xí)近平總書記在重慶考察時(shí)指出，“加快智慧城市建設(shè)步伐，構(gòu)建城市運(yùn)行和治理智能中樞，建立健全‘大綜合一體化’城市綜合治理體制機(jī)制，讓城市治理更智能、更高效、更深入推進(jìn)城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需升級(jí)完善城市數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施。我國智慧城市發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入全領(lǐng)域、全方位、全過程數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出融合創(chuàng)新、深化應(yīng)用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享新特征，對(duì)建立城市數(shù)字化共性基礎(chǔ)提出了全新要求。順應(yīng)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用滲透趨勢(shì)，超前布局智能化智慧化數(shù)字底座成為基本要求。2024年5月，國家數(shù)據(jù)局等四部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于深化智慧城市發(fā)展推進(jìn)城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》（發(fā)改數(shù)據(jù)〔2024〕660號(hào)），該文件指出，要構(gòu)建城市運(yùn)行和治理智能中樞，打造城市共性支撐平臺(tái)，構(gòu)建綜合性基礎(chǔ)環(huán)境，推進(jìn)算法、模型等數(shù)字資源一體集成部署，探索建立共性組件、模塊等共享協(xié)作機(jī)制。“一城一云一模型”正是對(duì)新時(shí)期智慧城市技術(shù)路線和數(shù)字底座建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)云基礎(chǔ)設(shè)施是賦能城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。云作為信息技術(shù)發(fā)展和服務(wù)模式創(chuàng)新的集中體現(xiàn)，不僅是一種集成計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的商業(yè)模式，更是軟硬件技術(shù)的集大成者，通過基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件服務(wù)整合、資源高度集約，以更加靈活、可擴(kuò)展的方式支持?jǐn)?shù)字化業(yè)務(wù)的變革和創(chuàng)新。云計(jì)算已經(jīng)成為城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，承載著基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的各類應(yīng)用，涉及城市市政、交通、公共服務(wù)和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)等千行百業(yè)和政府、市場(chǎng)、市民等億萬主體。隨著智能計(jì)算等新應(yīng)用興起，特別是AI大模型的出現(xiàn)，云基礎(chǔ)設(shè)施開始更多為海量云服務(wù)智能融合成為城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新趨勢(shì)。隨著云服務(wù)的普及應(yīng)用，云服務(wù)水平也已成為衡量城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要標(biāo)志。新時(shí)期城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求云基礎(chǔ)設(shè)施具有快速響應(yīng)、高可用性、高擴(kuò)展性等服務(wù)能力。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙為代表的新型業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合通算、智算、網(wǎng)算等多元業(yè)務(wù)，要求云服務(wù)具備通算實(shí)時(shí)處理、智算推理決策、云網(wǎng)融合生態(tài)構(gòu)建等多方面能力。越來越多面向邊緣計(jì)算、云網(wǎng)融合、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的云服務(wù)新模式正在構(gòu)建和完善。百度智能云、阿里云、騰訊云、華為云等主流云服務(wù)提供商，也基于數(shù)字化發(fā)展需求延伸拓展云服務(wù)內(nèi)容，開始提供模型訓(xùn)練、模型部署等豐富的AI服務(wù)和工具，靈活調(diào)整計(jì)算資源和服務(wù)方式。云原生成為支撐大模型高效運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)AI的再次快速發(fā)展，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)已在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得巨大進(jìn)展，推動(dòng)了許多行業(yè)的創(chuàng)新。隨著大模型的規(guī)模不斷擴(kuò)大，對(duì)計(jì)算資源和數(shù)據(jù)的需求快速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)無法滿足。云原生AI也成為支持大模型生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)。從建設(shè)層面看，云原生通過云底層硬件和操作系統(tǒng)的解耦和標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一部署、安裝、調(diào)度、使用，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的統(tǒng)一管理、運(yùn)營運(yùn)維和靈活調(diào)度，使得整個(gè)資源使用效率最大化。從應(yīng)用層面看，云原生使云服務(wù)從“云資源集約化服務(wù)”向“智慧應(yīng)用集約化服務(wù)”轉(zhuǎn)變，聯(lián)接城市各類設(shè)備、終端、傳感器，云化各類基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用，打通融合各類數(shù)據(jù)，具備收集匯聚海量數(shù)據(jù)、分析識(shí)別問題、深入精準(zhǔn)決策、全面實(shí)時(shí)全量管理等能力，滿足智慧城市各類應(yīng)用靈活突變的需求。從發(fā)展形態(tài)看，云原生使云基礎(chǔ)設(shè)施從聚焦中心到無處不在，“算法+算力+數(shù)據(jù)”高效運(yùn)轉(zhuǎn)，在提高用戶使用云服務(wù)、AI服務(wù)效率的同時(shí)，降低使用成本，使云服務(wù)、AI服務(wù)像城市中的水電氣一樣便捷普惠。“人工智能+”推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)智化升級(jí)。2024年《政府工作報(bào)告》明確提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)。“人工智能+”行動(dòng)有利于激發(fā)我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能，深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新發(fā)展，加速推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成。當(dāng)前，人工智能已廣泛滲透到制造、醫(yī)療、教育、交通等經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域。我國已經(jīng)建成2500多個(gè)數(shù)字化車間和智能工廠，經(jīng)過智能化改造，研發(fā)周期縮短了約20.7%、生產(chǎn)效率提升了約34.8%，在人工智能技術(shù)的“加持”下，開辟出傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質(zhì)生產(chǎn)力加速邁進(jìn)的新路徑。據(jù)有關(guān)研究統(tǒng)計(jì)，2023年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)5784億元，生成式人工智能的企業(yè)采用率已達(dá)15%，市場(chǎng)規(guī)模約為14.4萬億元，已經(jīng)體現(xiàn)出了新質(zhì)生產(chǎn)力的蓬勃生機(jī)。2017.7《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2017〕35號(hào)）提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)2018.4《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》（教技〔明確了“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，推動(dòng)高校在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展培養(yǎng)更多的人才和技術(shù)支持,2020.7《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》（國標(biāo)國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革為、科技部、工信部明確人工智能標(biāo)準(zhǔn)化頂層設(shè)計(jì)，研究標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)研制的總體規(guī)則，明確標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)系，指導(dǎo)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作的有序開展。2022.7《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》（國科發(fā)規(guī)〔2022〕科技部等六部門以促進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，強(qiáng)化主體培育、加大應(yīng)用示范、創(chuàng)新體制機(jī)制、完善場(chǎng)景生態(tài)，加速人工智能技術(shù)攻關(guān)、產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)業(yè)培育，探索人工智能發(fā)展新模式新路徑。2022.8《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場(chǎng)景的通知》（國科發(fā)規(guī)〔2022〕圍繞構(gòu)建全鏈條、全過程的人工智能行業(yè)應(yīng)用生態(tài)，支持一批基礎(chǔ)較好的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，打造形成一批可復(fù)制、可推廣的標(biāo)桿型示范應(yīng)用場(chǎng)2024.6《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024版）》（工信部聯(lián)工業(yè)和信息化部等完善人工智能標(biāo)準(zhǔn)工作頂層設(shè)計(jì)，強(qiáng)化全產(chǎn)業(yè)鏈標(biāo)準(zhǔn)工作協(xié)同，統(tǒng)籌推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)的研究、制定、實(shí)大模型成為人工智能研發(fā)與應(yīng)用的前沿技術(shù)。隨著計(jì)算能力的迅速提升、數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)和算法復(fù)雜程度的不斷提高，人工智能已從單一智能1.0時(shí)代邁進(jìn)以大模型為特征的通用智能2.0時(shí)代。大模型已經(jīng)成為全球科技領(lǐng)域最大的熱點(diǎn)，它推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展跨越拐點(diǎn)，從感知理解世界、處理低端重復(fù)性工作走向生成創(chuàng)造世界、處理較高端腦力勞動(dòng)工作，并呈現(xiàn)出更加明顯的知識(shí)驅(qū)動(dòng)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放等技術(shù)特征，這將會(huì)加速AI快速滲透、普及應(yīng)用，AI生產(chǎn)力變得無處不在。大模型正在重塑城市高質(zhì)量發(fā)展的智能引擎。隨著各行各業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的需求增加，城市逐步開始將大模型納入發(fā)展“工具箱”，基于大模型打造覆蓋城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各個(gè)領(lǐng)域的共性賦能平臺(tái)，為城市高質(zhì)量發(fā)展帶來智能引擎。依托大模型，能夠有效提升城市公共服務(wù)的效率和體驗(yàn)，提升城市智能化治理水平，為產(chǎn)業(yè)賦能推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從個(gè)人到行業(yè)，從生活到生產(chǎn)，從邊緣到核心，大模型正在推動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，驅(qū)動(dòng)城市智能化進(jìn)階，為城市發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力帶來新動(dòng)力。02概念內(nèi)涵“一城一云一模型”是面向某一城市高質(zhì)量發(fā)展需求，構(gòu)建統(tǒng)一的“城市云”，建立統(tǒng)一的城市大模型智能中心，是算力基礎(chǔ)設(shè)施與模型基礎(chǔ)設(shè)施一體化融合發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施，提供了數(shù)據(jù)服務(wù)、算力服務(wù)和算法服務(wù)一站式、集約化、高效化發(fā)展的新模式，代表了城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)、技術(shù)路線升維、商業(yè)模式演進(jìn)。一城“一云”是橫向打通存力、算力、運(yùn)力的數(shù)字底座?！耙荒Ｐ汀笔强v向貫通智力的共性支撐體系，包括在“城市云”中增加AI算力節(jié)點(diǎn)、AI平臺(tái)/工具和大模型能力。一城一云一模型能夠適應(yīng)城市全時(shí)全域的個(gè)性化、特色化發(fā)展需求，既全面賦能城市千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)，又帶動(dòng)城市技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、人才等持續(xù)創(chuàng)新和迭代升級(jí)。一城一云一模型既體現(xiàn)政府主導(dǎo)和政務(wù)云為核心的基本定位，又體現(xiàn)基礎(chǔ)大模型和行業(yè)模型共榮、豐富場(chǎng)景牽引和多元化建設(shè)運(yùn)營互促的開放共享、互利共贏發(fā)展格局。一城一云一模型構(gòu)建城市新型數(shù)字底座、數(shù)據(jù)資源體系、應(yīng)用服務(wù)體系和建設(shè)運(yùn)營體系，滿足數(shù)字時(shí)代加快城市高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)要求，有利于因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。一城一云一模型以城市大模型智能中心為核心，匯聚算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業(yè)數(shù)據(jù)集四類服務(wù)，提供城市云服務(wù)和城市大模型兩大運(yùn)營，聯(lián)接產(chǎn)業(yè)、人才、科研和生態(tài)，推動(dòng)產(chǎn)城學(xué)研與人工智能大模型技術(shù)深度融合，培育發(fā)展AI新質(zhì)生產(chǎn)力，加速城市全域智能化進(jìn)程。一城一云一模型一城一云一模型城市人工智能大模型中心+城市大模型運(yùn)營》》》AI運(yùn)營管理平臺(tái)統(tǒng)一AI平臺(tái)一城一云一模型集成算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業(yè)數(shù)據(jù)集等四類服務(wù)，面向用戶提供一算力資源：以統(tǒng)一的“城市云”模式提供普惠安全可靠算力服務(wù)，支持不同計(jì)算架構(gòu)的通用算力、智AI工程化能力：提供AI模型開發(fā)部署和運(yùn)營管理的平臺(tái)，支持統(tǒng)一管理作業(yè)和資源，面向AI開發(fā)者提行業(yè)數(shù)據(jù)集：圍繞城市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群，匯集同類企業(yè)的數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)等相關(guān)行業(yè)城市云服務(wù)運(yùn)營。增強(qiáng)云計(jì)算資源的高可用高可靠水平，對(duì)城市異構(gòu)算力資源進(jìn)行整合管理和統(tǒng)一調(diào)度，開展城市數(shù)據(jù)資源歸集治理，提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)的上云咨詢實(shí)施服務(wù)，加速云上應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建，促進(jìn)城市城市大模型運(yùn)營。面向高?？蒲袡C(jī)構(gòu)、AI應(yīng)用開發(fā)商、解決方案集成商、企業(yè)及個(gè)人開發(fā)者等開放AI模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場(chǎng)景等，打造AI模型市場(chǎng)，提供發(fā)布及訂閱AI模型服務(wù)，連接AI開發(fā)生態(tài)鏈各參與方，一城一云一模型通過聯(lián)接產(chǎn)業(yè)、人才、科研、生態(tài)，培育人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，助力城市在AI時(shí)代打造領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)力。聯(lián)接產(chǎn)業(yè)：以場(chǎng)景開放創(chuàng)新帶動(dòng)人工智能企業(yè)在城市落地，促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大，同時(shí)通過數(shù)據(jù)、算力和算法賦能本地傳統(tǒng)企業(yè)智能化升級(jí)，尤其是帶動(dòng)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈及產(chǎn)業(yè)集群的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。聯(lián)接科研：通過AIforScience、AI+HPC加速本地科研創(chuàng)新、提升科研能級(jí)，聯(lián)合科研單位、結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及業(yè)界龍頭企業(yè)聯(lián)合將其研究和資源服務(wù)于地方，形成新的產(chǎn)業(yè)推動(dòng)。聯(lián)接生態(tài)：聚集系統(tǒng)集成、硬件、軟件、服務(wù)、學(xué)習(xí)與賦能等優(yōu)質(zhì)AI生態(tài)資源，為本地產(chǎn)業(yè)、人才等發(fā)展提供高質(zhì)量動(dòng)能，同時(shí)將更多生態(tài)資源留在本地，形成人工智能發(fā)展的良性循環(huán)。一城一云一模型是實(shí)現(xiàn)城市大模型落地應(yīng)用的系統(tǒng)策略，通過打造包含國產(chǎn)化AI基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)數(shù)據(jù)集、AI大模型、大模型工程化工具、大模型安全、AI運(yùn)營管理平臺(tái)等六大關(guān)鍵技術(shù)能力為代表的能力體66政務(wù)服務(wù)助手城市治理助手政府辦公助手政務(wù)服務(wù)助手城市治理助手政府辦公助手智慧交通智能制造智能礦山氣象預(yù)報(bào)智慧醫(yī)療數(shù)字人AI視頻短劇AI運(yùn)營管理平臺(tái)模型納管工作流管理…應(yīng)用層大模型工程套件（模型/應(yīng)用）應(yīng)用開發(fā)框架大模型工程套件（模型/應(yīng)用）應(yīng)用開發(fā)框架Prompt工程模型定制工作流自監(jiān)督學(xué)習(xí)工作流弱監(jiān)督學(xué)習(xí)工作流監(jiān)督學(xué)習(xí)工作流（SFT）強(qiáng)化學(xué)習(xí)工作流大模型安全抗攻擊…2數(shù)據(jù)集行業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)開源數(shù)據(jù)集代碼數(shù)據(jù)3D模型數(shù)據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)歷史工藝數(shù)據(jù)故障數(shù)據(jù)天氣數(shù)據(jù)海洋數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺陷數(shù)據(jù)一站式AI開發(fā)平臺(tái)4氣預(yù)報(bào)氣預(yù)報(bào)平面廣告場(chǎng)景模型智能客服寫作助手輔助設(shè)計(jì)輔助編程洗選煤智能客服藥物篩選藥物分子大模型大模型藥物分子大模型大模型政務(wù)大模型制造大模型礦山大模型氣象大模型汽車大模型科研大模型文旅大模型3科學(xué)計(jì)算NIP3科學(xué)計(jì)算NIP海洋海洋大模型大模型55藥物分子語義分割大模型工程套件數(shù)據(jù)撰寫與標(biāo)注平臺(tái)數(shù)據(jù)集管理大模型工程套件數(shù)據(jù)撰寫與標(biāo)注平臺(tái)數(shù)據(jù)集管理11數(shù)據(jù)、模型、算法、算子…AI云化算力服務(wù)是通過將傳統(tǒng)以CPU為中心的計(jì)算架構(gòu)，升級(jí)為以CPU、GPU和NPU多種算力對(duì)等計(jì)算架構(gòu)，可以根據(jù)各類計(jì)算需求快速分配和釋放計(jì)算資源，大幅提升資源利用效率，整體構(gòu)建高效、彈性的智能化基礎(chǔ)設(shè)施。而AI算力作為人工智能應(yīng)用的核心，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型訓(xùn)練，為智能化基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和創(chuàng)新潛力。模型開發(fā)服務(wù)是在AI云化算力服務(wù)基礎(chǔ)上，從算力資源調(diào)度、AI業(yè)務(wù)編排、AI資產(chǎn)管理以及AI應(yīng)用部署，以模型服務(wù)的形式面向用戶/AI開發(fā)者提供數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等AI應(yīng)用開發(fā)全流程技術(shù)能力和一站式開發(fā)服務(wù)，使AI應(yīng)用開發(fā)更加普惠便捷。模型托管與AI生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)一方面是將目前行業(yè)內(nèi)主流的開源大模型主動(dòng)納管到平臺(tái)，開放兼容第三方模型，構(gòu)建開源、創(chuàng)新的生態(tài)環(huán)境，支持百模千態(tài)。另一方面為用戶/AI開發(fā)者提供高速穩(wěn)定的托管服務(wù)和豐富的功能支持，使用戶/AI開發(fā)者能夠更清晰地了解模型的大小、占用空間等參數(shù)以及更加方便地對(duì)模型進(jìn)行管理和優(yōu)化，可以更加專注于模型的研發(fā)和優(yōu)化，提升模型開發(fā)效率和模型質(zhì)量，加速AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。（2）行業(yè)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)是大模型生長(zhǎng)的關(guān)鍵“養(yǎng)分”，數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放也是大模型時(shí)代城市智能升級(jí)的關(guān)鍵。大模型保持出色的技術(shù)特性來源于結(jié)合城市特定的行業(yè)和領(lǐng)域數(shù)據(jù)集不斷地進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，以適應(yīng)城市各個(gè)場(chǎng)景的特定需求和挑戰(zhàn)。行業(yè)數(shù)據(jù)集包含政府?dāng)?shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等不同渠道來源數(shù)據(jù)，通過政府牽頭的行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟歸集本地重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群價(jià)值數(shù)據(jù)，引入全國高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，形成不同行業(yè)領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景的專業(yè)知識(shí)庫，為大模型開發(fā)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，行業(yè)數(shù)據(jù)要素集通過數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)流通等功能簡(jiǎn)化及規(guī)范數(shù)據(jù)使用，有效提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和使用效率，促進(jìn)行業(yè)數(shù)據(jù)共享交換與流通，也為大模型創(chuàng)新提供有力數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)流通數(shù)據(jù)托管數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)配比數(shù)據(jù)配比數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)飛輪私網(wǎng)內(nèi)多域循環(huán)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)集管理數(shù)據(jù)集管理數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備AIGC數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備AIGC系統(tǒng)管理用戶管理用戶管理角色管理角色管理租戶管理租戶管理權(quán)限管理權(quán)限管理AI大模型從功能看包含視覺、自然語言處理（NLP）、多模態(tài)、預(yù)測(cè)等基礎(chǔ)功能型大模型，從行業(yè)應(yīng)用看有政務(wù)大模型、制造大模型、氣象大模型、中醫(yī)藥分子大模型、礦山大模型、汽車大模型、文旅大模型、科研大模型等等，從應(yīng)用場(chǎng)景看有智能客服、寫作協(xié)助、輔助設(shè)計(jì)、輔助編程、藥物篩選、天氣預(yù)報(bào)、廣告生成等場(chǎng)景模型。其中，基礎(chǔ)大模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備豐富的知識(shí)，也是訓(xùn)練行業(yè)大模型的基礎(chǔ)。行業(yè)大模型是在基礎(chǔ)大模型基礎(chǔ)上通過對(duì)自有數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練快速訓(xùn)練出專屬的行業(yè)大模型。場(chǎng)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理》》》模型開發(fā)》》》應(yīng)用開發(fā)》》》模型管理模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)清洗模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)管理模型部署應(yīng)用開發(fā)應(yīng)用開發(fā)提示工程大模型的研發(fā)依賴算法、算力和數(shù)據(jù)的綜合支撐，隨著大模型參數(shù)規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的不斷提升，大模型開發(fā)、訓(xùn)練和推理部署也面臨著數(shù)據(jù)處理繁鎖、模型訓(xùn)練困難、應(yīng)用開發(fā)緩慢等各種各樣的問題。大模型工程化工具包括應(yīng)用開發(fā)框架和配套工具，為大模型二次開發(fā)訓(xùn)練和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)支撐，幫助行業(yè)用戶快速構(gòu)建大模型的開發(fā)和應(yīng)用能力。例如，基于機(jī)器制造、醫(yī)藥研發(fā)與制造、電力、采礦等工業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、交通運(yùn)輸領(lǐng)域等行業(yè)用戶沉淀的大量自有數(shù)據(jù)和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，行業(yè)用戶在大模型基礎(chǔ)功能上，通過對(duì)自有數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練可以形成個(gè)性化的專屬行業(yè)大模型，加速自有行業(yè)大模型大模型工程化工具涉及開發(fā)、訓(xùn)練、壓縮、推理和服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)，覆蓋從數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、再到應(yīng)用開發(fā)等模型開發(fā)的全流程。大模型應(yīng)用開發(fā)框架和工具的軟硬件需要協(xié)同優(yōu)化，不同模型基于不同的需求配套提供不同的工具。例如面向大模型數(shù)據(jù)工程，可以提供包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)管理各個(gè)環(huán)節(jié)的工具組件，也可以提供處理包括圖像、語音和文本等，多種數(shù)據(jù)類型的工具組件，具備高度的靈活性和可擴(kuò)展性。（5）大模型安全大模型安全全面覆蓋大模型使用的全生命周期，從數(shù)據(jù)、模型、內(nèi)容到應(yīng)用，構(gòu)筑端到端模型安全四道防線，進(jìn)一步強(qiáng)化大模型的全鏈路安全保障，助力大模型全鏈路合規(guī)。數(shù)據(jù)防護(hù)防線：通過數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)防毒等技術(shù)手段，從預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集，直至數(shù)據(jù)治理階段，全方位保障政企構(gòu)建高質(zhì)量、安全合規(guī)的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)多樣性和公平性。模型防護(hù)防線：針對(duì)模型訓(xùn)練階段可能遭遇的數(shù)據(jù)投毒風(fēng)險(xiǎn)，以及推理階段訓(xùn)練數(shù)據(jù)、用戶隱私信息泄露等風(fēng)險(xiǎn)，采用模型混淆、模型加密等先進(jìn)技術(shù)，軟硬件結(jié)合，加密模型，有效保障政企大模型資內(nèi)容防護(hù)防線：通過Prompt攻擊檢測(cè)等新型防御能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種直接與間接攻擊手段的有效檢測(cè)，并通過對(duì)模型輸入輸出內(nèi)容嚴(yán)格審核，嚴(yán)防生成有害或不當(dāng)信息，有效應(yīng)對(duì)新型安全風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用防護(hù)防線：保護(hù)大模型在應(yīng)用插件場(chǎng)景下的安全可靠性，確保大模型在各類應(yīng)用場(chǎng)景中都能穩(wěn)定、高效地發(fā)揮作用。（6）AI運(yùn)營管理平臺(tái)AI運(yùn)營管理平臺(tái)是大模型運(yùn)營管理的工具，主要功能模塊包括AI應(yīng)用管理、大模型管理、數(shù)據(jù)管理、服務(wù)管理、云邊協(xié)同、算力資源管理和系統(tǒng)管理。AI運(yùn)營管理平臺(tái)通過AI工作流進(jìn)行模型訓(xùn)練、部署、優(yōu)化，達(dá)到業(yè)務(wù)場(chǎng)景的持續(xù)監(jiān)控與運(yùn)營運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一、規(guī)范、敏捷化的AI全生命周期管理，降低開發(fā)門檻、提升開發(fā)效率。03應(yīng)用場(chǎng)景推進(jìn)大模型與各行業(yè)數(shù)據(jù)的融合，基于市場(chǎng)需求加強(qiáng)大模型應(yīng)用，能夠有效優(yōu)化生產(chǎn)流程、保障生產(chǎn)質(zhì)量和安全、縮短研發(fā)周期、加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，充分賦能采掘業(yè)、制造業(yè)、文娛等行業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造傳統(tǒng)資源勘探方法依賴大量的野外工作、地球物理勘探，這些方法不僅成本高昂，而且耗時(shí)耗力?？碧将@得的數(shù)據(jù)往往需要依靠人工方式進(jìn)行地質(zhì)分析，效率相對(duì)較低、分析方法相對(duì)局限。隨著礦產(chǎn)資源需求的不斷增加，地表礦和淺部礦日益減少，地質(zhì)找礦難度增大，傳統(tǒng)資源勘探方法越來越難以發(fā)現(xiàn)人工智能大模型通過地質(zhì)樣本數(shù)據(jù)、衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、歷史勘探數(shù)據(jù)等多尺度、異構(gòu)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)并發(fā)現(xiàn)地質(zhì)要素與礦床間的復(fù)雜隱含關(guān)系，建立地質(zhì)找礦數(shù)據(jù)與礦床間的高維復(fù)雜非線性映射，不僅能用于地質(zhì)找礦，還能提煉新的成礦知識(shí)、潛在模式，創(chuàng)新地質(zhì)理論。大模型可與地質(zhì)專家實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，由地質(zhì)專家和工程師為大模型提供重要的背景和特定領(lǐng)域的知識(shí)，并判讀模型預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能化、人機(jī)協(xié)同的資源勘探新范式，大幅提升地質(zhì)數(shù)據(jù)分析效率、節(jié)約勘探時(shí)間和成本、發(fā)現(xiàn)更多潛在礦山采掘作為采掘業(yè)的核心活動(dòng)，是礦山資源開發(fā)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)礦山采掘方法雖較為成熟，但采掘設(shè)備多依賴于人工操作，作業(yè)路徑和控制依靠人的經(jīng)驗(yàn)判斷，生產(chǎn)效率受限于工人的技能和經(jīng)驗(yàn)，面臨地質(zhì)人工智能大模型基于礦山生產(chǎn)各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)文檔數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)等進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)礦山生產(chǎn)流程的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，進(jìn)而賦能礦山無人作業(yè)設(shè)備智能控制，實(shí)現(xiàn)作業(yè)軌跡、作業(yè)剖面的優(yōu)化，提升采掘生產(chǎn)效率。大模型對(duì)振動(dòng)、電流、聲學(xué)、紅外等多信號(hào)融合分析，可實(shí)現(xiàn)界面環(huán)境的智能識(shí)別。此外，大模型還可進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，在新礦井、新場(chǎng)景上快速部署、上線應(yīng)用，運(yùn)用礦山實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)調(diào)礦山環(huán)境高度復(fù)雜，瓦斯、水害、坍塌等各種風(fēng)險(xiǎn)往往并存，礦山安全作為采掘業(yè)的生命線，是采掘業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基石。傳統(tǒng)礦山監(jiān)測(cè)手段存在盲區(qū)，僅能基于個(gè)別測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警，難以及時(shí)分析、預(yù)警整個(gè)作業(yè)面的潛在危險(xiǎn)，且數(shù)據(jù)分析高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷，局限性較強(qiáng)，難以完全滿足礦山安全保障大模型匯聚礦山安全生產(chǎn)文檔、行業(yè)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等文本數(shù)據(jù)，礦山傳感器的感知數(shù)據(jù)，井下攝像頭的視頻圖像數(shù)據(jù)，可支撐礦山多模態(tài)數(shù)據(jù)交互、礦山空間重建與仿真計(jì)算、礦山災(zāi)害分析預(yù)警等安全生產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景。一方面，基于傳感器數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)等多模態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的大模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山全域瓦斯、水害、火災(zāi)、頂板等災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與智能預(yù)警。另一方面，大模型運(yùn)用自然語言處理能力可實(shí)現(xiàn)對(duì)文本報(bào)告、語傳統(tǒng)范式下化學(xué)工業(yè)過程新技術(shù)研發(fā)面臨多重挑戰(zhàn)，由于缺乏對(duì)化工多尺度復(fù)雜過程的精確理論描述，研發(fā)周期往往在十年以上，且耗資高、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大。大模型一方面能夠助力科研機(jī)構(gòu)快速高效地解決研發(fā)周期長(zhǎng)、新工藝實(shí)驗(yàn)成本高等問題，另一方面能夠賦能化工企業(yè)解決依賴人工調(diào)整配方、生產(chǎn)參數(shù)無基于化學(xué)文獻(xiàn)庫、化學(xué)分子庫、催化劑反應(yīng)庫、反應(yīng)設(shè)備參數(shù)等數(shù)據(jù)集，依托化工數(shù)據(jù)處理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基于大模型訓(xùn)練的多源異構(gòu)化工數(shù)據(jù)的高效處理，構(gòu)建化工領(lǐng)域知識(shí)圖譜，開展知識(shí)自動(dòng)標(biāo)注和結(jié)構(gòu)化處理。依托化工大模型可以實(shí)現(xiàn)分子識(shí)別、分子推薦、工藝圖識(shí)別、工藝語言生成、生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化、生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)等功能，推進(jìn)化工流程工藝的自主設(shè)計(jì)和優(yōu)化，從而縮短化工工藝流程的研發(fā)周期，為實(shí)驗(yàn)室成果工業(yè)制造過程中對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量、人員操作、機(jī)器設(shè)備、物料運(yùn)輸?shù)榷夹枰獓?yán)格的檢測(cè)，傳統(tǒng)依賴人工的通過大模型的零樣本學(xué)習(xí)能力，并結(jié)合AR、VR等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量缺陷、人員違規(guī)操作、零部件裝配誤差等多種工業(yè)場(chǎng)景的快速高效視覺檢測(cè)。通過外接視覺傳感裝置和指令輔助，大模型可以根據(jù)需求對(duì)指定的區(qū)域、人員進(jìn)行檢測(cè)，快速發(fā)現(xiàn)異常信息，大幅降低人工查驗(yàn)、樣本收集和模型訓(xùn)練等成本。結(jié)合語言大模型和視覺大模型，進(jìn)行多模態(tài)感知和交互，可以通過語音指令控制大模型實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型、不同區(qū)域、不同等級(jí)的缺陷檢測(cè)，滿足各類產(chǎn)品的檢測(cè)需求，擴(kuò)展大模型在工業(yè)視覺檢測(cè)中的應(yīng)用范工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)制造過程中可能面臨多任務(wù)操作、生產(chǎn)計(jì)劃變更、產(chǎn)線工藝工序變更、機(jī)器人故障、工作站故障等情況，對(duì)機(jī)器人的任務(wù)分配和動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)整成為提升未來工業(yè)制造效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。大大模型通過收集機(jī)器人的性能數(shù)據(jù)、工作站狀態(tài)、生產(chǎn)計(jì)劃等信息，學(xué)習(xí)機(jī)器人的技能、任務(wù)復(fù)雜性、工作站之間的轉(zhuǎn)移時(shí)間等復(fù)雜信息，從歷史數(shù)據(jù)中分析機(jī)器人的性能和效率，并預(yù)測(cè)不同機(jī)器人執(zhí)行不同任務(wù)的效率。同時(shí)，根據(jù)不同的任務(wù)要求動(dòng)態(tài)調(diào)整分配策略，優(yōu)化機(jī)器人的使用效率，最大程度地減少任務(wù)等待時(shí)間和生產(chǎn)周期。生產(chǎn)人員還可以通過文本、語音等交互方式，根據(jù)不同的任務(wù)需求，通過大模型快速生成定制化的運(yùn)動(dòng)控制代碼，以控制機(jī)器人執(zhí)行不同的任務(wù)。這種基于大模型的運(yùn)動(dòng)控制指令生傳統(tǒng)影視制作對(duì)創(chuàng)作者的要求很高，需要?jiǎng)?chuàng)作者有較好的邏輯思維和創(chuàng)造力，同時(shí)能熟練操作拍攝設(shè)備和剪輯軟件，行業(yè)門檻較高。而眾多個(gè)人創(chuàng)作者不具備編導(dǎo)、影視剪輯等專業(yè)技術(shù)背景，順利開展影視視頻大模型通過其自動(dòng)特征提取能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并“理解”物理世界規(guī)律，進(jìn)而根據(jù)指令模擬復(fù)雜的場(chǎng)景和人物動(dòng)作，生成逼真的視頻畫面，使得創(chuàng)作者可以擺脫傳統(tǒng)拍攝的限制，創(chuàng)造出現(xiàn)實(shí)中難以實(shí)現(xiàn)或者成本過高的場(chǎng)景和特效。通過使用大模型，影視創(chuàng)作者只需輸入一段文字創(chuàng)意，就可得到模型自動(dòng)生成的視頻，無需傳統(tǒng)影視創(chuàng)作中復(fù)雜的實(shí)地拍攝及后期剪輯，大大減少了人力和時(shí)間成本。同時(shí)，大模型打破了文本、圖片與視頻之間的壁壘，增強(qiáng)了多模態(tài)交互生成的能力，在降低技術(shù)門檻的同虛擬數(shù)字人是利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)創(chuàng)造出與人類形象接近的數(shù)字化形象，具有交互能力。當(dāng)下元宇宙概念愈發(fā)深入人心，虛擬數(shù)字人作為元宇宙的基本單元，在各領(lǐng)域場(chǎng)景中的應(yīng)用需求迫切，如虛擬主播、虛擬客服、虛擬導(dǎo)游、智能助手等。過去由于虛擬數(shù)字人對(duì)技術(shù)和投入成本等要求極高，因此主要被用于垂直、專業(yè)的極少數(shù)領(lǐng)域之中，沉浸體驗(yàn)受限、AI交互場(chǎng)景單一、多輪對(duì)話陷入“尬聊”等問題常有多模態(tài)大模型可綜合使用文本、圖像、音頻等生成技術(shù)，通過建模、驅(qū)動(dòng)、仿真、渲染等一系列流程，打造綜合外觀、面部表情、發(fā)聲習(xí)慣、情感表達(dá)等全面擬人化的虛擬數(shù)字人，實(shí)現(xiàn)低成本、低門檻、高效率、高擬真的虛擬數(shù)字人生成。多模態(tài)大模型通過自然語言處理技術(shù)，增強(qiáng)了虛擬數(shù)字人的理解與交流能力，使得虛擬數(shù)字人能更加自然地與人類進(jìn)行互動(dòng)，提供更加個(gè)性化的回應(yīng)。多模態(tài)大模型的文本、圖像、視頻等內(nèi)容的生成能力，也使得虛擬數(shù)字人可以在廣告、娛樂、教育等各應(yīng)用領(lǐng)域中進(jìn)行更多創(chuàng)造通過推進(jìn)云計(jì)算、大模型等技術(shù)與醫(yī)療、教育、氣象等領(lǐng)域的深度融合，能有效識(shí)別多元主體需求，優(yōu)化供給手段、提升服務(wù)效率、促進(jìn)模式創(chuàng)新，提升公共服務(wù)精準(zhǔn)性、普惠性和有效性。優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源分布不均衡、跨地域就診難，一直是醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)。基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)資源相對(duì)缺乏，醫(yī)生能力相對(duì)不足，部分基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)因無法負(fù)擔(dān)高昂的檢測(cè)設(shè)備成本等問題，導(dǎo)致基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)在醫(yī)學(xué)檢測(cè)和診療上能力不足。可以通過AI輔助診療、AI醫(yī)療儀器設(shè)備等方式賦能基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，推動(dòng)優(yōu)通過計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等為代表的人工智能技術(shù)應(yīng)用，能夠進(jìn)一步提升AI輔助診療能力。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過用機(jī)器代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，可對(duì)CT、MRI等影像進(jìn)行圖像分割、特征提取。自然語言處理技術(shù)應(yīng)用于電子病歷、健康管理、藥物研發(fā)等場(chǎng)景，可將診療記錄、醫(yī)囑等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化重構(gòu)形成電子病歷數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律、表示層次，使機(jī)器具備理解分析和智能決策能力，例如學(xué)習(xí)大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行輔助診療。在實(shí)踐應(yīng)用中，已在AI賦能醫(yī)學(xué)影像方面進(jìn)行了深度應(yīng)用，為疾病的診療提供了科學(xué)和直觀的依據(jù)，廣泛應(yīng)用于體檢、疾病篩查、診斷與鑒別、療效評(píng)價(jià)及預(yù)后等多個(gè)方面，提升了診療效率和精準(zhǔn)化診斷能力，減輕了醫(yī)新藥研發(fā)經(jīng)歷藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、新藥IND申請(qǐng)、臨床試驗(yàn)、新藥NDA申請(qǐng)等一系列過程，研發(fā)周期長(zhǎng)，投資大、成功率低。在藥物研發(fā)階段，傳統(tǒng)的藥物靶點(diǎn)識(shí)別、藥物篩選、分子合成等方式周期長(zhǎng)、成本高。大模型的出現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大量現(xiàn)有藥物數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，快速分析藥物的化學(xué)性質(zhì)和生物活新藥研發(fā)主體通過多渠道收集藥物相關(guān)的分子結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)和靶點(diǎn)信息等藥物研發(fā)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并通過計(jì)算機(jī)輔助和人工校驗(yàn)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，為科研人員提供了較強(qiáng)的數(shù)據(jù)支持，明顯提高藥物研發(fā)的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性。基于人工智能算法對(duì)藥物數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關(guān)的藥物有效特征，為新疾病靶點(diǎn)預(yù)測(cè)和對(duì)應(yīng)藥物研發(fā)提供準(zhǔn)確、個(gè)性化、智能化分析服務(wù)。相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)，大模型輔助新藥研發(fā)能夠有效減少藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時(shí)間，提升臨床新藥研發(fā)成功率。數(shù)據(jù)顯示，大模型技術(shù)可以突破傳統(tǒng)藥物研發(fā)困境，有效地將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時(shí)間縮短近40%，臨床作業(yè)是學(xué)校教學(xué)活動(dòng)的基本組成部分，是課堂教學(xué)延伸的重要補(bǔ)充載體?？茖W(xué)有效的作業(yè)有助于學(xué)生及時(shí)鞏固學(xué)習(xí)知識(shí)、養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，有助于老師及時(shí)跟蹤教學(xué)效果、制定完善的教學(xué)計(jì)劃。但是，傳統(tǒng)的作業(yè)模式存在較多不足亟待改善。一是傳統(tǒng)作業(yè)多以鞏固課本知識(shí)點(diǎn)為主，形式枯燥單一，學(xué)生機(jī)械完成的現(xiàn)象較為普遍。二是傳統(tǒng)的作業(yè)缺乏針對(duì)性、層次性和有效性，造成有的學(xué)生看不懂、不會(huì)做，有的學(xué)生覺得太簡(jiǎn)單、沒挑戰(zhàn)，學(xué)生花費(fèi)大量時(shí)間在低效的學(xué)習(xí)上。三是教師日常批改作業(yè)量大，重復(fù)機(jī)作業(yè)通常包括作業(yè)設(shè)計(jì)、作業(yè)評(píng)價(jià)、作業(yè)指導(dǎo)等環(huán)節(jié)，通過城市云、大模型技術(shù)與各環(huán)節(jié)的深度融合，推進(jìn)學(xué)習(xí)模式由“大水漫灌”變?yōu)椤熬珳?zhǔn)滴灌”，教學(xué)模式由以人力為主變?yōu)槿藱C(jī)協(xié)同、動(dòng)態(tài)交互，教學(xué)模式由單一模糊向個(gè)性精準(zhǔn)化發(fā)展。在作業(yè)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，通過智能分析教學(xué)目標(biāo)、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)難度、作業(yè)數(shù)量、學(xué)生認(rèn)識(shí)水平等指標(biāo)參數(shù)，自動(dòng)生成符合教學(xué)目標(biāo)與學(xué)生認(rèn)知特點(diǎn)的作業(yè)資源包。在作業(yè)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)，借助圖像識(shí)別、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理等技術(shù)，建立智能診斷、作業(yè)分層調(diào)節(jié)等算法模型，依托城市云強(qiáng)大的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)作業(yè)的智能批改，有效減輕教學(xué)批改的工作負(fù)擔(dān)。在作業(yè)指導(dǎo)環(huán)節(jié)，基于作業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果，依托大模型和學(xué)科知識(shí)圖譜，智能化生成作業(yè)分析報(bào)告，自動(dòng)歸集錯(cuò)題資源，精準(zhǔn)定隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展、教育水平的不斷提升、國家對(duì)創(chuàng)新型人才的需求日益增加，人們對(duì)教育的要求和重視程度也越來越高。在傳統(tǒng)的教育模式下，部分老師的教學(xué)方式往往是單一的知識(shí)灌輸，教學(xué)內(nèi)容枯燥乏味，通過“滿堂灌”“填鴨式”的方式將所有知識(shí)點(diǎn)灌輸給學(xué)生，忽略了學(xué)生的理解能力和知識(shí)背景。部分老師雖能在課前依據(jù)教育理論與自身經(jīng)驗(yàn)預(yù)估學(xué)生的課堂反應(yīng)，進(jìn)而適當(dāng)調(diào)整課程內(nèi)容，但這柔性化教學(xué)基于學(xué)生個(gè)性化特征，以激發(fā)學(xué)生興趣、發(fā)揮學(xué)生特長(zhǎng)、適應(yīng)學(xué)生風(fēng)格為重點(diǎn)，通過云計(jì)算、大模型等技術(shù)應(yīng)用，靈活地進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)，營造開發(fā)、合作、包容、互動(dòng)的學(xué)習(xí)氛圍。在學(xué)生學(xué)習(xí)階段，全面采集學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，捕捉識(shí)別學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，通過大模型總結(jié)學(xué)生未掌握的知識(shí)點(diǎn)、評(píng)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、推測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，為學(xué)生提供與其學(xué)習(xí)習(xí)慣和能力相匹配的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)路徑和個(gè)性化的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)，使學(xué)生更好地理解和掌握學(xué)習(xí)知識(shí)。在教師備課階段，依托掃描儀等設(shè)備將學(xué)生作業(yè)、試卷等全部錄入系統(tǒng)并進(jìn)行智能批改分析，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)自動(dòng)生成不同學(xué)生的學(xué)情報(bào)告，精準(zhǔn)反映學(xué)生知識(shí)掌握情況，為教學(xué)針對(duì)性備課、側(cè)重性講解提供支撐。在課堂授課階段，結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建虛擬模擬實(shí)驗(yàn)和模擬體驗(yàn)環(huán)境，提高學(xué)生實(shí)踐能力和實(shí)驗(yàn)技能。同時(shí)，利用無感采集、智能感知技術(shù)，全過程采集課堂教學(xué)數(shù)據(jù)，自動(dòng)診斷分析課堂教學(xué)成效，云計(jì)算、大模型等作為新時(shí)期的前沿技術(shù)，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，正深刻改變著社會(huì)治理模式和治理手段，推動(dòng)社會(huì)治理向智能化、精細(xì)化、科學(xué)化方向發(fā)展，為社會(huì)治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了在推動(dòng)政務(wù)服務(wù)從“能辦”向“好辦”轉(zhuǎn)變的過程中，有兩大瓶頸亟需突破。一是進(jìn)一步弭平政務(wù)服務(wù)供給與用戶需求之間的數(shù)字鴻溝，提升政務(wù)服務(wù)線上線下全過程的精準(zhǔn)化、個(gè)性化水平。二是進(jìn)一步聚焦辦事難點(diǎn)堵點(diǎn)痛點(diǎn)，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題，找準(zhǔn)政務(wù)服務(wù)優(yōu)化、效能提升的薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)苗頭性、典型性、集通過人工智能、自然語言大模型等技術(shù)的應(yīng)用，可以提供政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)智能引導(dǎo)、智能申報(bào)、智能預(yù)審、智能審批等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)線上線下申請(qǐng)材料結(jié)構(gòu)化、業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化、審查規(guī)則指標(biāo)化、數(shù)據(jù)比對(duì)自動(dòng)化，不斷優(yōu)化用戶意圖識(shí)別和服務(wù)方案精準(zhǔn)推送能力。通過數(shù)據(jù)和算法支撐，可以根據(jù)個(gè)人和企業(yè)畫像實(shí)現(xiàn)個(gè)性、精準(zhǔn)、主動(dòng)和智能服務(wù)。例如，聚焦不同行業(yè)，提供行業(yè)政策、政策解讀等精準(zhǔn)推送和主動(dòng)提醒傳統(tǒng)的政務(wù)問詢主要以“一問一答”為主，需要用戶觸發(fā)特定關(guān)鍵詞后以知識(shí)庫匹配相關(guān)回答，存在利用大模型、自然語言分析、智能數(shù)據(jù)加工等技術(shù)，構(gòu)建政務(wù)智能問詢系統(tǒng)，在語義層面理解群眾口語化問題中的含義，在海量知識(shí)庫中找到最匹配的知識(shí)內(nèi)容，把口語化的問題與書面語的答案建立智能鏈接，自動(dòng)快速處理各類投訴和咨詢問題，服務(wù)群眾的各類需求。相比于傳統(tǒng)人工客服和機(jī)器客服，基于大模型的智能問詢對(duì)語義理解更為精準(zhǔn)、意圖識(shí)別更為到位、應(yīng)答話術(shù)更為靈活、群眾服務(wù)更加人性，能夠氣象對(duì)于城市的生產(chǎn)生活具有重要影響。傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)主要依靠數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，基于復(fù)雜的數(shù)學(xué)和物理規(guī)律構(gòu)建預(yù)報(bào)模型，但影響大氣系統(tǒng)的過程更加復(fù)雜，包含物理和化學(xué)過程，跨越時(shí)間和空間尺度，如何在數(shù)值預(yù)報(bào)模式中準(zhǔn)確模擬這些復(fù)雜過程，一直是數(shù)值預(yù)報(bào)模式發(fā)展的挑戰(zhàn)。近年來，隨著新型城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，城市的構(gòu)造越來越復(fù)雜；此外，極端天氣和自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，物理模型愈加復(fù)雜化，這些因素使得數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的瓶頸日益突出，預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)度和精確度難以滿足城市發(fā)展需求，行大模型技術(shù)為提升氣象預(yù)報(bào)能力提供了新的思路。氣象大模型是基于深度學(xué)習(xí)的方法，在氣象專家的專業(yè)知識(shí)支持下，對(duì)歷史氣象大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)并建立模型，完成訓(xùn)練后開展天氣預(yù)報(bào)工作。氣象大模型預(yù)報(bào)在短臨預(yù)報(bào)已經(jīng)取得了明顯的成功，這得益于其在預(yù)測(cè)速度上的巨大優(yōu)勢(shì)：數(shù)值預(yù)報(bào)方法難以給出分鐘級(jí)的氣象預(yù)測(cè)，而AI方法擬合雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的能力，超過了光流法等外插方法，這對(duì)于城市防災(zāi)預(yù)警、交水利專業(yè)數(shù)學(xué)模型和計(jì)算是數(shù)字孿生水利的核心和關(guān)鍵，但水文預(yù)報(bào)、水動(dòng)力學(xué)、水利工程多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度等專業(yè)模型對(duì)于業(yè)務(wù)人員專業(yè)技術(shù)要求較高，一般業(yè)務(wù)人員面臨復(fù)雜決策情況時(shí)往往無法做出科學(xué)研究多業(yè)務(wù)融合知識(shí)圖譜本體構(gòu)建方法，使大模型與業(yè)務(wù)規(guī)則、學(xué)科知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)、歷史場(chǎng)景等水利知識(shí)庫內(nèi)容以及人類自然語言理解能力進(jìn)行對(duì)接，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)水利大模型開展水利專業(yè)計(jì)算與智能決策。通過大模型驅(qū)動(dòng)水利專業(yè)計(jì)算來推演不同調(diào)度方案的物理過程與預(yù)期影響，實(shí)現(xiàn)基于大模型交互和水利知識(shí)約束的智能決策輔助，從而增強(qiáng)水利業(yè)務(wù)決策的高效化、科學(xué)化和智能化水平。水利大模型不僅能夠根據(jù)用戶提供的信息推薦有效的預(yù)報(bào)和調(diào)度方案，還能夠驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生水利模型平臺(tái)模擬各種基層治理通常面臨數(shù)據(jù)采集任務(wù)繁重、業(yè)務(wù)系統(tǒng)繁多、數(shù)據(jù)分析困難等痛點(diǎn)。一是基層工作人員承擔(dān)著圍繞“人、地、事、物、情、組織”等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集例行工作，數(shù)據(jù)采集工作量大。二是基層通常使用著城管、民政、公安、衛(wèi)健等多個(gè)垂直部門的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，系統(tǒng)之間存在壁壘，造成數(shù)據(jù)重復(fù)采集錄入。三通過大模型技術(shù)對(duì)基層治理數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，以此作為基層治理決策的重要依據(jù)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的直接轉(zhuǎn)化，提高決策的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。結(jié)合知識(shí)圖譜，將基層治理相關(guān)的政策法規(guī)、行業(yè)規(guī)則、專業(yè)知識(shí)等進(jìn)行結(jié)構(gòu)化并集成至模型中，使得模型具備豐富的知識(shí)儲(chǔ)備和強(qiáng)大的推理能力，能夠從全局、深層次理解和解決基層治理問題。鮮活的基層數(shù)據(jù)可提供實(shí)時(shí)、客觀的事實(shí)依據(jù)，知識(shí)圖譜則為理解解釋數(shù)據(jù)、制定策略提供理論框架和邏輯基礎(chǔ)，二者有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)模型算法動(dòng)態(tài)迭代、智能升級(jí)，賦能法律信息檢索體驗(yàn)和效果，一方面依賴于法律數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，另一方面取決于檢索系統(tǒng)的智能化程度。傳統(tǒng)的法律信息檢索主要基于關(guān)鍵詞和司法數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，需要用戶借助自身法律知識(shí)儲(chǔ)備，判斷搜索目標(biāo)信息涉及哪個(gè)部門、有無上位法等檢索要素，繼而通過設(shè)定關(guān)鍵詞的方式篩選搜索結(jié)果，并對(duì)結(jié)果逐一閱讀以理解信息，從而判斷搜索的準(zhǔn)確性。用戶對(duì)法律語言的理解和檢索系統(tǒng)的運(yùn)用能力會(huì)對(duì)搜索效對(duì)于復(fù)雜、模糊的搜索任務(wù)，如法律法規(guī)的適用選擇或者案例分析，大模型通過對(duì)初步搜索得到的結(jié)果進(jìn)行總結(jié)分析，可以提取相關(guān)的信息并進(jìn)行分類。對(duì)于指向明確的搜索任務(wù)，如具體的法律法規(guī)或者某個(gè)具體經(jīng)典案例，大模型通過對(duì)搜索意圖的理解，除了精準(zhǔn)提供搜索結(jié)果以外，還可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化推薦，甚至可以利用搜索結(jié)果生成表格等多種數(shù)據(jù)展示形式，提高信息的可視化效果和應(yīng)用技術(shù)手段輔助法律文書的生成由來已久，傳統(tǒng)的技術(shù)路徑是基于流程管理軟件內(nèi)錄入的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)法律文書的當(dāng)事人身份信息、審判組織信息等基本信息描述進(jìn)行自動(dòng)生成。這種錄入數(shù)據(jù)的限制，生成的法律文書內(nèi)容有限；另一方面無法對(duì)法律文書尤其是裁判文書的事實(shí)認(rèn)定、釋法利用人工智能技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)法律文書的結(jié)構(gòu)拆解，并基于用戶對(duì)于案件構(gòu)成要件的認(rèn)定和選擇，將預(yù)置構(gòu)成要件的事實(shí)描述、基于知識(shí)圖譜的邏輯關(guān)系進(jìn)行組合，輔助生成文書。更進(jìn)一步，可利用大模型的自然語言交互、生成式任務(wù)等能力，和用戶進(jìn)行多模態(tài)的交互，并在多輪交互的過程中設(shè)定帶有邏輯性的遞進(jìn)式問題，生成適配不同案件、不同事實(shí)和不同法律適用的法律文書；還可以通過智能比對(duì)排查，為04發(fā)展模式一城一云一模型的健康可持續(xù)發(fā)展需要有為政府和有效市場(chǎng)共同發(fā)力，形成多元化的運(yùn)營生態(tài)，開展專業(yè)化的運(yùn)營服務(wù)。為充分調(diào)動(dòng)社會(huì)力量參與服務(wù)供給，同時(shí)避免重復(fù)投資造成資源浪費(fèi)，需要政府加強(qiáng)發(fā)展規(guī)劃引導(dǎo)，同時(shí)通過資金支持、政策激勵(lì)、行業(yè)監(jiān)管等措施，使一城一云一模型的服務(wù)內(nèi)容、供給規(guī)模、發(fā)展速度等為提供更加豐富、更高質(zhì)量、更高效率的服務(wù)供給，需要發(fā)揮市場(chǎng)配置資源的決定性作用，通過競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制發(fā)揮市場(chǎng)主體活力，促使參與各方通過競(jìng)爭(zhēng)提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，形成更加多元、更具韌性和競(jìng)3、生態(tài)協(xié)作，長(zhǎng)效運(yùn)營建設(shè)方、運(yùn)營方、技術(shù)支持方、生態(tài)伙伴等共同組成的服務(wù)供給生態(tài)推動(dòng)服務(wù)向?qū)I(yè)運(yùn)營化方向發(fā)展，從政企合作組建多元生態(tài)的運(yùn)作方式，可有效彌補(bǔ)政府在資金、技術(shù)等方面的不足，同時(shí)保障政府對(duì)項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)營、政務(wù)數(shù)據(jù)安全使用和隱私保護(hù)的掌控力。在實(shí)踐中，這一模式一般由投資方主要提供建設(shè)運(yùn)營所需的資金并提出運(yùn)營方案的目標(biāo)和要求，可以是政府、企業(yè)或其他社會(huì)機(jī)構(gòu)，也可以是三類主體的任意組合；建設(shè)運(yùn)營方主要負(fù)責(zé)服務(wù)體系的建設(shè)和運(yùn)營；技術(shù)服務(wù)方一般作為第三方，通過向建設(shè)運(yùn)營方提供集成服務(wù)或?qū)I(yè)的技術(shù)服務(wù)，參與服務(wù)體系的構(gòu)建；生態(tài)伙伴則一般通過建設(shè)運(yùn)營方搭建的平臺(tái)提供服務(wù)或產(chǎn)品的方式，為服務(wù)體系提供更加豐富的資源供給。.......實(shí)際運(yùn)作中，一般會(huì)采用項(xiàng)目化或公司化的運(yùn)作方式，由投資方首先選擇具備相應(yīng)資質(zhì)和能力的建設(shè)運(yùn)營方作為其代表，細(xì)化建設(shè)運(yùn)營方案，進(jìn)一步整合技術(shù)服務(wù)方和生態(tài)伙伴的資源，組建專業(yè)化的建設(shè)運(yùn)營生態(tài)，