自2022年底ChatGPT-3.5发布起，生成式AI（Generative AI）的话题热度持续走高。该技术并非只停留于概念阶段，而是已开始加速影响着各行各业，无论是技术本身还是应用演进的速度均十分惊人。银行业本就是最早应用传统人工智能技术的领域之一，如何借力新技术、加速数智化转型，构建差异化竞争力，是领导层当下必须深入思考的命题。对银行而言，生成式AI技术与传统AI技术到底有何不同？生成式AI能否为经营管理带来新的价值释放场景？如何推动场景快速落地？规模化应用又需做哪些准备工作？本报告将呈现我们对相关问题的思考和建议
自OpenAI的ChatGPT发布以来，生成式AI技术获得了广泛关注，一系列开创性研究成果相继发布，引领了人工智能的新一轮创新浪潮。AI大模型是生成式AI的关键底座，得益于泛化能力强、长尾数据依赖性低以及下游模型使用效率高，大模型被认为具备了“通用人工智能AGI”的雏形。
自1969年北京第一条地铁线路开通至今的半个世纪里，我国城轨交通建设经历了从无到有、由缓至快、由线到网的发展阶段，并伴随着城市化进程的逐步扩大，我国城轨交通线网和客流规模已稳居全球第一。据交通运输部统计，截至2022年12月31日，全国（不含港澳台）共有55个城市开通运营城轨交通线路共计290条，运营里程9584公里，车站5609座，实际开行列车3316万列次，完成客运量194亿人次（受疫情影响）。与此同时，除地铁外，为适应多层次交通需求，越来越多的城市开通了轻轨、市域快轨、有轨电车等其他制式，形成了多制式轨交并存的发展新格局。
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数据中心网络是实现数据传输的重要通道，也是推动数据中心算力服务能力升级，实现算力充分释放的关 键。数据中心网络主要负责连接用户终端以及数据中心内部的计算、存储等设备，保障数据通信网络链路上高 效、安全的传输。数据中心网络可分为数据中心内部网络、数据中心间网络以及数据中心到用户的网络，数据 中心内部网络侧重保障数据在计算、存储等设备间的高效传输，以此促进计算和存储效率提升，为业务的高效 处理提供基本保障。
《工业互联网平台 企业应用水平与绩效评价》国家标准，通过建立科学、合理、实用的工业互联网平台应用水平与绩效评价体系与方法，为企业评价工业互联网平台应用水平与绩效，建设完善工业互联网平台应用基础条件、提升应用能力和水平、切实获取应用成效提供指导。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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