报告的核心观点 报告认为，未来十年计算将帮助人类跨入智能世界，这是一个波澜壮阔的史诗进程，将开启一个与大航海时代、工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代。[3] 报告内容总结 宏观趋势 - 计算作为智能世界的基石，将持续推动社会经济发展和科学进步。中国、欧盟、美国等将计算作为战略方向重点布局。[9] - 2030年，全球数据年新增1YB；通用算力增长10倍到3.3ZFLOPS@FP32，人工智能算力增长4000倍，2030年达到864ZFlops@FP16。[10] 未来计算场景 - 更聪明的AI：AI将在交通、制造、金融、智慧城市等各行各业广泛应用。[12][13] - 更普惠的AI：以大模型为代表的AI技术将全面进入人们的生活，彻底丰富人们的衣食住行。[15][16][17][18] - 更纵深的感知：传感器数量将达到百万亿级，为机器人提供"视觉、触觉、听觉、味觉、嗅觉"等多维感知能力。[19][20][21][22] - 超越现实的体验：基于VR/AR、元宇宙、生成式AI等技术的超越现实体验，将极大改变我们的生活方式、工作方式和娱乐方式。[27][28][29][30] 计算2030愿景及关键特征 - 绿色集约：芯片工程、算力网络、DC as a Computer等技术将提升计算能效。[80][81][86][90] - 内生安全：数字身份、数字证书、隐私计算等技术将重建数字信任体系。[59][60][63][64][65] - 智能认知：生成式AI、类脑智能、知识计算等技术将推动人工智能向认知智能发展。[48][49][50][51][56] - 多样性计算：数据为中心的计算、应用驱动的多样性计算将实现算力无处不在。[100][101][102][103][105] - 多维协同：立体计算、数字孪生等技术将实现物理世界和数字世界的无缝融合。[108][114][115][116][117][118][119][120][121][122] - 物理层突破：模拟计算、非硅基计算、光交换和光互连、新型存储介质等技术将持续提升计算能效、互连带宽、存储密度。[123][124][125][126][127][129][130][132][133][134]

报告行业投资评级 - 文档未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 第四次工业革命促使制造业向网络化、数字化、智能化转型，各国提出相关战略如德国工业4.0战略、美国工业互联网战略、中国制造2025等推动制造业数字化转型[3] - 工业互联网目标架构中ABC技术深度融合驱动制造业升级发展，工业物联网和云计算是实现两化融合的关键技术，且工业互联网有推动IT和数据集中化等趋势[4] - 智能制造存在多种趋势，如打破产业链大数据孤岛、C2B模式兴起等，且对IT资源有敏捷、弹性、可扩展等诉求以满足柔性生产要求[5][7] - 数字技术助力制造企业构建新能力，包括在线能力、个性化定制生产能力等多方面能力[9] - 智能制造有“五化”特征，即数字化、集成化、模型化、可视化、自动化，且存在“三要、三不要”原则[15][17] - 存在对智能制造的误区，如认为智能制造就是建立无人工厂等错误观点[18] - 制造业数字化转型聚焦场景化、服务化、智能化等方面[21] 根据相关目录分别进行总结 智能制造产业洞察 - 介绍了第四次工业革命下各国制造业战略，阐述了工业互联网在智能制造中的关键作用，以及智能制造的发展趋势、企业驱动力、“五化”特征等多方面的洞察[3][13][15] 整体架构以及原则 - 文档未明确提及整体架构以及原则相关的具体内容 华为制造业解决方案 - 未明确阐述华为制造业解决方案的具体内容，但在多个案例中有涉及华为助力不同企业在智能制造方面的解决方案，如华为松山湖智能工厂案例体现了华为在智能制造实践中的全面自动化、数字化、智能化等方面的方案实施[43][46] 智能制造典型案例 - 列举多个行业的智能制造典型案例，如中山打造智能制造公共服务平台、中国石化智能生产大数据项目、中联重科的现代农机远程运维新模式等，展示不同企业在智能制造转型中的业务挑战、解决方案和收益等情况[55][57][61] 生态与合作伙伴解决方案 - 阐述华为与众多合作伙伴的合作情况，如与ESI、Dassault、Altair、ANSYS等在汽车仿真测试云服务、设计仿真云、高性能计算能力构建、工业CAE解决方案等方面的合作，以及与OSIsoft、NI、赛意信息等在不同领域的合作意向和合作点等[79][82][85][88][95][96][98]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 可再生能源、数字技术、电力电子技术的发展和融合水平决定能源世界进步水平，未来十年是能源全面变革关键过渡期，将影响未来百年能源发展前景，能源产业正进入智能化时代，需全人类携手推动能源变革共建绿色美好未来 [34] 各部分总结 减碳成为全球确定性趋势 - 人类活动使温室气体排放达历史最高，二氧化碳含量比过去65万年平均水平高27%，促使人们讨论减少化石燃料燃烧 [3] - 《巴黎协定》明确本世纪中叶实现碳中和目标，COP28会议启动“结束化石燃料”时代，超150个国家提出减碳承诺 [3][4] - 中国、欧盟、美国等都提出针对性能源改革发展和温室气体控制目标 [4] 可再生能源将成最重要能源供给方式 - 全球能源需求大增，化石能源消费占比超85%且储量有限，发展可再生能源是可持续发展之本 [5] - 《2030年可持续发展议程》设定能源发展目标，各国制定战略规划支持可再生能源发展 [5] - 预测到2030年全球可再生能源发电占比将达65% [6] 风光发电将成最主要可再生能源 - 提高可再生能源成本竞争力是向深度脱碳能源系统转型关键，风电、光伏发电成本因技术创新大幅下降 [6] - 风电和光伏生产灵活性高，改变全球能源开发利用模式，海上风电成新趋势 [7] - 预计到2030年光伏累计装机容量将接近6000GW [7] 技术驱动清洁能源发展 - 构建以电力电子设备为基础的新型能源系统是能源产业变革方向，电力电子设备在电能各环节应用广泛 [9] - 新型功率半导体应用需求提升，碳化硅产业链爆发拐点临近，预计2030年市场规模达100 - 140亿美金 [10] - 数字技术使能源系统智能化，预计2030年光伏电站应用AI技术比例达90% [11] 新能源基础设施将成智能时代能源底座 - 未来十年可再生能源成新增能源主力，能源系统将形成能源云“操作系统”，实现双向交互 [13] - 预计2030年可再生能源占全球发电总量超65%，光伏度电成本低至0.01美元，全球装机总量近6000GW [13] - 预计2030年能源消费侧电气化率达30%，电动汽车年充电量超1.1万亿度，超80%的ICT能源基础设施用绿能供电 [13] 新型电力系统能源基础设施 - 预计2030年光伏发电LCOE度电成本低至0.01美元，“光伏平价”走向“光储平价”，储能产业进入高速成长期 [14] - 光风储发电机技术提升新能源系统主动支撑和并网友好性能，为新能源接入提供技术基础 [15] - 数字化和AI技术在电力系统广泛应用，支撑智慧能源系统实现，预计2030年光伏电站应用AI技术比例达90% [16] - 能源云融合能量流和信息流，实现跨时间、空间尺度协同，让能源生产消费关系更具弹性 [17][18] 新型电动出行能源基础设施 - 新能源汽车发展超预期，2023 - 2033年全球电动汽车充电量将增长8倍，充电网络建设是关键 [19] - 2030年超充车型保有量将超60%，充电设备散热技术向全液冷转变，充电网络将实现“云站桩车”四层深度协同 [20][21][22] - 电动汽车与能源系统深度融合，成为可调节资源，预计2030年年充电量超1.1万亿度 [23] 新型数字产业能源基础设施 - 数据中心绿色低碳化迫在眉睫，其绿色进程能赋能传统产业，带来“阶乘降耗效应” [24][25] - 未来十年超80%的ICT能源基础设施将采用绿能供电，通信站点分布式光伏或成主力供电形式 [26] - 安全可靠是ICT基础设施本质需求，要构建端到端保障机制，AI技术可提升其可靠性 [27][28] - ICT能源基础设施将架构重构，融合极简、智能高效，AI技术将提升其运营效率、降低能耗、增强安全性 [28] 新能源发展的关键挑战 - 大量电力电子设备使用给新能源电站并网和运营安全带来挑战，需关注设备质量和技术创新融合 [30][31] - 储能系统规模化应用给储能电站安全带来挑战，要保证储能产品高质量，推动安全标准规范制定 [32]

华为产业链变化 - 小海思逐步回归市场,带动相关行情[1] - 华为召开全接大会,重点围绕华为云及其硬件,包括AI计算和通用计算[1] - 发布多款新品,如Mate X5手机和可穿戴手表[1] 鸿蒙操作系统进展 - 面向所有消费者公测,首批适配设备包括Mate60、X5系列手机和最新平板电脑[3] - 华为在坂田基地举办鸿蒙大会,邀请众多合作伙伴参与[3] 华为新产品计划 - 11月发布Mate70手机,预装鸿蒙S系统作为主要卖点[4] - 年底推出搭载桌面版鸿蒙操作系统的PC[4] 科技股投资机会 - 与鸿蒙生态相关的公司包括参与APP开发、主题投资和采用鸿蒙系统的公司[5] - 鸿蒙PC相关公司包括软通动力、智慧智能和东方中科[7] - 华为算力相关公司包括常山北林、神州数码、高新发展等[7] - 华为云生态公司包括科大讯飞、润达医疗、蓝天信息等[8] - 金融科技领域表现突出的公司包括安硕信息、金证股份和长安科技[8] 海思半导体发展 - 大海思主要生产麒麟芯片,小海思聚焦半导体成熟制程[9] - 小海思全面回归,对行业产生重大影响,推动鸿蒙生态发展[9] 投资建议 - 重点关注与鸿蒙OS及其生态相关的公司[10] - 关注与鸿蒙PC相关的公司[10] - 关注涉及华为算力及云计算生态的公司[10] - 关注金融科技领域表现突出的公司[10]

华为产业链相关公司分析 行业概况 - 近期华为相关公司股价表现较为强势,是目前市场上涨最多的板块之一 [1] 核心观点和论据 1. 华为作为行业龙头,其产业链相关公司受到市场关注和追捧 [1] 2. 华为产业链公司近期股价大涨,体现了市场对其发展前景的看好 [1] 其他重要内容 无

报告的核心观点 1. 煤矿智能化业务发展对通信网络提出了更高的要求,包括大带宽、低时延、高可靠性、多业务综合承载等 [10][11][12][13][14][15][16][17][18] 2. 目前煤矿井下网络存在多网林立、网络风暴及业务相互影响、网络带宽不足、无线覆盖不全、网络运维困难等问题 [19][20][21][22][23][24][25] 3. 煤矿井下新一代网络基于"SDN+切片"架构,采用网络切片、SRv6、高精时钟同步、网络高可靠、随流检测等技术,实现了一网承载、业务隔离、超大带宽、5G承载等优势 [26][27][28][29][30][35][36][37][38][39][40][41][56][57][58][59][60] 4. 新一代网络可以支撑人员定位、无人驾驶、远程控制、视频监控等智能化应用 [37][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55] 根据目录分别进行总结 1. 煤矿智能化业务发展对通信网络的要求 - 煤矿智能化业务发展概况,包括高清视频、安全监测、无线通讯、远程控制等应用 [10][11][12][13][14] - 这些应用对网络提出了大带宽、低时延、高可靠、多业务综合承载等要求 [15][16][17][18] 2. 煤矿井下网络的现状和挑战 - 目前煤矿井下网络包括有线调度通信网、安全监测网、工业以太网、5G网等 [19][20][21][22][23][24] - 存在多网林立、网络风暴、业务相互影响、带宽不足、无线覆盖不全、运维困难等问题 [25] 3. 煤矿井下新一代网络解决方案 - 新一代网络基于"SDN+切片"架构,采用网络切片、SRv6、高精时钟同步、网络高可靠、随流检测等技术 [26][27][28][29][30][35][36][37][38][39][40][41] - 实现了一网承载、业务隔离、超大带宽、5G承载等优势 [56][57][58][59][60] 4. 基于智能IP技术的井下新一代网络优势 - 新一代网络具有一网打尽、稳定可靠、超大带宽、5G承载、智能运维等优势 [83] 5. 煤矿井下新一代网络应用场景 - 新一代网络可支撑人员定位、无人驾驶、远程控制、视频监控等智能化应用 [37][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55] 6. 煤矿井下新一代网络实践 - 山东能源集团李楼煤业部署了新一代网络,实现了一网承载、业务隔离、网络可靠等效果 [93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 大模型引发全球算力需求指数级增长，华为云昇腾AI云服务作为大模型时代的最佳云化全栈算力服务，能满足多样化算力需求，打造6A算力沃土，开放兼容支持百模千态，助力企业聚焦业务创新，已有多个成功客户案例 [2][6][11] 根据相关目录分别进行总结 大模型引发全球算力需求的指数级增长 - 大模型是人工智能历史分水岭，使人类进入通过其生成能力创造数字世界、预测未来趋势的阶段，驱动各行业生产力和效率跃升 [4] - 2012 - 2023年AI算力需求翻30万倍，未来10年将再增长500倍，数据集规模和Token长度也将大幅提升，视频生成类模型算力消耗相比LLM提升20倍，万卡训练集群成必备，算力调度和管理难度大增 [6] 聚焦业务创新，企业需要全栈算力服务 - 大模型开发是复杂系统工程，云化全栈算力服务可让企业聚焦创新，避免重复解决问题 [9] - 昇腾AI云服务支持“百模千态”创新，为大模型和应用开发、运行、运维提供最佳算力云底座，具备澎湃算力、高效易用等特点 [11][12] - 满足多样化算力使用模式，为不同算力需求企业提供相应服务，如大规模算力集群、主流三方大模型等 [13][14] - 满足多样化算力管理模式，AI开发生产线ModelArts提供Standard和Lite两种模式，分别具备不同特点和优势 [15][16][17] 昇腾云服务打造6A FAMILY算力沃土 - 故障恢复快，云上可1分钟发现、5分钟诊断、10分钟恢复集群故障，主动诊断避免训练中断，确保集群长稳运行 [23][25][26] - 资源获取快，模型训练可一键接入多地AI算力中心，支撑万亿参数大模型、百P数据训练 [28] - 模型迁移快，支持业界各类框架、加速库及三方社区生态，可快速、无损实现模型和应用迁移适配，提供端到端迁移工具链，缩短迁移时间 [30][31][32] - 云上推理投资优，云计算弹性扩缩容支持业务增长，避免资源闲置，资源按需付费，成本控制更优，交付流程快 [34][35][36] - 就近服务时延优，围绕三大数据中心构建核心训练推理大集群，不同地区数据中心有各自优势，可满足不同业务需求 [39][40][41] - 云上性能优，通过算子、显存、通讯优化显著提升集群性能，线性度>90% [42] 昇腾云服务开放兼容支持百模千态 - AI Gallery是一站式AI社区服务平台，构建开放昇腾社区，包含丰富AI资产、服务、解决方案，助力企业和开发者快速创建模型应用 [45] - D - Plan是围绕华为云AI开发生产线ModelArts的生态伙伴计划，华为云向伙伴提供全面支持，构建合作共赢AI生态体系 [46] 客户案例 - 华为小艺在大模型加持下日人均使用时长提升15倍，人均对话次数提升1.8倍，依托华为云昇腾AI云服务打造训推一体资源底座 [50] - 科大讯飞使用昇腾集群训练星火大模型，性能提升17%，昇腾AI云服务可按需调整资源用量，支持业务出海 [51] - 华为云数字人依托昇腾AI云服务提供多种服务能力，提升视频制作、直播效率 [52] - 网易伏羲与华为云联合创新，适配昇腾AI云服务优化性能，云原生技术实现游戏服快速部署和扩容 [53] - 美图将模型迁移到昇腾AI云服务，业务推理提升30%，实现降本增效 [54] - 华为云为HKGAI提供云原生服务，保障应用运行，支持算力选择，双方探讨进一步合作 [55] - 华为云与合合信息构建联合解决方案，基于昇腾云服务提供AI辅助能力，优化流程服务，降低人力投入 [56]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 为支持现代化金融核心系统建设，应对面临的业务建模、架构选择、技术集成、安全合规等难题，华为与金融信息化研究所联合编制《现代化金融核心系统白皮书：实践篇》，提出六大新质体系和“四阶十步”核心建设工程实施方法论，联合国内头部核心应用软件厂商构建分布式新核心系统的联合解决方案，促进核心业务与分布式系统现代化能力深度融合，推动核心系统全面创新升级，助力数字金融高质量发展[6]。 根据相关目录分别进行总结 第一章 现代化金融核心挑战与趋势 - 银行数字化转型向“外向型生态融合”演进，商业银行面临多方面挑战，领先机构通过重塑现代化核心系统提升金融稳健经营水平[10] - 深化数字化转型中，核心系统在架构、需求侧、开发侧、运维侧、监管侧、成本侧面临新挑战，如集中封闭架构缺点、业务需求传导低效、创新产品上市速度低于期望等[11][12] - 重塑现代化核心呈现新理念、新架构、新科技、新运维、新韧性、新工艺等新趋势，如重构差异化竞争力服务体系、构建开放型金融泛核心等[13][14] 第二章 现代化金融核心目标与关键设计 - 现代化金融核心建设目标是构建综合体系，实现业务的韧性智能、极致体验等需求，提升金融机构竞争力[15] - 业务架构包括业务目标、流程、规则、组织结构、客户与利益相关者等，目标业务架构分为五层，核心系统需满足各层需求实现多种能力[16][17][22] - 技术架构应满足业务系统多方面需求，总体目标是韧性、可信等，采用多种新技术，包括系统分层、组件划分等设计内容[25] - 现代化核心深化转型面临十大挑战，如分布式架构下核心架构规划、业务建模、技术集成等难题[28][30] - 构筑现代化核心的六大新质体系为韧性架构体系、全栈可信体系、开放集成体系、工程工艺体系、平滑迁移体系和敏捷智能体系，为核心建设挑战提供解决思路[37][39] 第三章 现代化金融核心建设方法与路径 - 规划设计包括业务规划、科技规划、技术验证、架构规划、实施方案，以清晰整体目标，承接战略蓝图[38][40][41] - 平台搭建涉及多活基础设施、数字化底座、技术平台、分布式数据库等，构筑韧性平台，沉淀共性能力[9] - 应用上云需规范上云流程，包括评估、架构和规范、整体规划、应用集成与服务治理等，实现敏捷业务创新和数据迁移实施[9] - 运行维护要建设运维体系，保障业务连续[9] 第四章 华为金融分布式新核心解决方案 - 提供分布式新核心解决方案，包括全周期的咨询与应用集成卓越服务助力核心转型[62][64] - 华为与核心厂商联合推出神州信息、长亮科技、中电金信新核心联合解决方案[66][68][71] 第五章 现代化金融核心实践案例 - 介绍某国有大行、某股份制银行、东部某农商行、中部某城商行、西部某农信核心系统建设实践[76][78][81][83][84] 总结与展望 未提及具体内容

第一章 AI World 总体愿景及宏观驱动力 - 人工智能是一个大方向，不可阻挡 [1] - AI for All [1] - 理想主义与现实主义交相辉映迈向 AGI [26][27] 第二章 All in AI 生成式业务系统 - 企业发展 AI 的不确定性和确定性 [29][30] - 架构先行，将不确定挑战变成确定机遇 [31][32][33] - 应用场景为纲，四位一体，实现价值三角 [34][35][36][37][38][39] - 以数据中心为中心 [45][46][47] 第三章 智能时代数据中心的发展与变化 - 数据中心走向智算数据中心 AI DC [49][50][51][52][53][54][55] - AI DC 四大建设场景及三大类型 [56][57][58] - AI DC 五大特征变化 [63][64][65][66][67][68][69][70] 第四章 典型 AI DC 规划与建设 - 超大型 AI DC [89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105] - 大型 AI DC [119][120][121][122][123][124][125][126][127][128] - 小型 AI DC [151][152][153][154][155][156][157][158] 第五章 AI DC 建设与发展倡议 - 行动倡议一: 适度超前建设 AI DC [160][161][162][163][164] - 行动倡议二: 共同实现 AI DC 集约化建设和绿色发展 [165][166] - 行动倡议三: 共建开放协作的行业 AI 生态 [167] - 行动倡议四: 筑好三个底座，加速行业 AI 走深向实 [168][169][170][171]

报告行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 1. 数字化、智能化、低碳化是确定性趋势,未来十年最大的机会是人工智能,大模型是 AI 发展的一次技术革命,加持 AI 人工智能的行业数字化转型将驶入快车道 [1] 2. 智能时代,ICT 基础设施将走向算网融合、云网融合、网智融合,需要全行业联合定义新的目标架构,并通过目标网规划、跨域设计与集成、网络与业务协同优化和运维等专业服务实施落地 [1] 3. 构建基于大模型的新专业服务能力,将"大模型"泛化到 ICT 服务领域,实现 AI 普惠 [1] 4. 保障确定性 SLA 体验的网络,让 ICT 技术深入 OT 生产网,利用知识图谱和故障树等技术,对设备故障、网络性能和用户体验进行精准建模 [1] 5. 将"智能"带进数字业务,打造新体验,激发新机会,如将自然语言识别、视频、知识图谱等技术引入传统呼叫中心,将其升级为智能联络中心 [1] 6. 培养和发展新型数智人才,驾驭行业数智化转型 [1] 报告内容总结 绿色网络发展 1. 制定绿色管理框架,从"绿色治理"、"绿色规划"到"绿色执行"的三层管理框架,指导绿色转型战略落地 [8][9] 2. 建立绿色标准体系评估,包括站点层、网络层和运营层的指标体系,全面评估 ICT 网络基础设施的能源效率和碳排放强度 [9] 3. 打造绿色运营平台,通过数字化、智能化的手段,实现绿色战略落地、碳排放强度监控和绿色演进方案制定等精细化治理 [10][11] 4. 从绿色架构设计、绿色站点改造和绿色机房改造等三个方面进行创新和实践,支撑 CSP 绿色目标网的规划与建设 [12][13] 数据中心绿色低碳 1. 节能指标从 PUE 向可持续发展、综合指标、全面碳控的 XUE 转变 [13][14] 2. 节能模式从 L1+L2 联动向智能调节模式转变,实现全栈能效优化 [14][15] 3. 节能措施从单一向多样化场景转变,如冷冻水极致自然冷、水液融合等 [15] 算力集群及平台 1. 算力集群交付工期影响算力变现效率,需要具备一体化设计集成工具能力的算力平台服务 [19] 2. 算力集群高可用是算力价值兑现的保障,需要进行多层多级的压力测试,实现集群的"优生"和"优育" [19] 数据与模型 1. 数据资产管理是行业智能化的基础,需要对数据资产进行智能管理与运营,充分发挥行业数据价值 [20][21][22][23] 2. 提升敏捷的开发效率是行业应用创新的基本保障,需要通过原厂专家对开发问题的及时响应服务 [20] 3. 让大模型更易开发、易适配、易部署的模型使能服务对行业愈发重要 [20] 以业务为中心的新运营模式 1. 以"业务为中心"的新一代运营模式,具有数据驱动流程、跨域自动化协作、数据平台和应用深度融合、新型 AI 模型和电信级算法等特征 [27][28] 2. GenAI 技术加速以业务为中心的运营转型进程,在故障管理、客户体验、企业客户服务等场景实现应用 [28][29] 3. 新型运维模式需具备 6 大维度能力,3 个核心技术特征,实现以业务为中心的运营转型 [30][31] 5G-A 与商业场景 1. 5G-A 网络部署将进一步增强运营商的 ToB 能力,为满足千行百业的多样化应用场景注入新动能 [52] 2. 基于 TM Forum 研究,新的 2B 业务是领先运营商的收入增长新动力,需要具备灵活的 2B 计费能力 [53][54] 3. AI 能力成为运营商精细化运营、降本增效及体验提升的重要手段 [55] 移动金融数智化 1. 通过 AI 技术 + 数字营销,可以提升移动支付客群的活跃度 [45] 2. 基于大数据和机器学习的 AI+ 风控模型,可以识别并阻止移动支付领域的欺诈行为 [46] 3. 利用 AI+ 场景支付技术,可以帮助商户更加敏捷高效地接入移动支付平台,并实现更加智能化和个性化的支付体验 [47] 呼叫中心智能化 1. 通过 AI 大模型加持,可以实现从自服务到人工服务到运营管理和智能营销的全场景智能化,提升客户体验、座席体验和运营效率 [50] 2. 运营商及 BPO 客户可以通过 AICC 平台实现降本增收的诉求 [51] 人才培养 1. 智算大模型人才包括战略人才、业务人才和技术人才,需要将"研、训、用"有机结合 [58][59][60] 2. 政校行企四方协同推进产教融合,共同培养高素质智算大模型人才 [62][63][64][65]