文章核心观点 - 中石化宁波镇海炼化有限公司作为唯一入选的炼化企业，入选全国首批15家领航级智能工厂培育名单，其通过系统自动化、巡检无人化、管理数字化等全方位智能化建设，实现了生产效率、安全性和劳动效率的显著提升 [1][10] 系统自动化 - 公司通过设备健康管理平台对全厂80多万台设备进行每日3轮“体检”，实现实时打分、自动预警，改变了传统依赖人工经验排查的模式 [2] - 平台已为4200多台机泵加装传感器，实时上传振动、温度数据，并通过专家模型进行智能诊断，帮助技术人员精准锁定问题，排查效率大幅提升 [2] - 健康管理平台按照“公司—运行部—装置”三级架构实现“千人千面”的数据展示，并为每位设备员生成定制化视图和自动“健康周报”，显著提升问题研判与运维效率 [3] - 公司为厂区近万个管架安装二维码“身份标牌”，现场人员通过扫码即可调出管线三维剖面图，实时查看材质、介质、检修记录等信息，实现了对55公里系统管廊、3500公里各类管线的高效管理 [3] - 数字孪生工厂创建了与真实工厂高度一致的三维虚拟镜像，实时同步设备状态与生产流程，应用于应急管理和日常生产优化，例如在复杂的乙烯装置生产中先行模拟和优化参数，提升产品合格率与计划执行效率 [4][5] 巡检无人化 - 在球罐区部署飞索机器人，沿7毫米粗钢丝绳凌空穿行巡检，搭载36套无线传感器、全景摄像头、气体传感器和红外热成像仪，实现全天候无死角监控 [6][7] - 飞索机器人能在2秒内发现50米范围内的气体泄漏并捕捉细微异常声响，探测到异常后数据实时传回指挥中心由AI算法分析处置，相当于配备了全天候“智能管家” [7] - 公司广泛推行“无人化、少人化”场景，包括变电站远程操作与机器人自动巡检、3D扫描技术结合无线网络控制抓斗进行全流程除焦操作，以及引入软件机器人实现流程自动化 [8] 管理数字化 - 智能化进出厂物流管理系统实现车辆自动识别、地磅自动称重、自动装车及电子磅单生成，司机全程无需下车，产品出厂效率提高40%，客户车辆等候时间从1天缩短至1小时以内 [9] - 生产指挥中心大屏可实时监控23.1平方公里厂区的生产运行动态与人员活动，实现对现场所有设备的远程控制和管理 [9] - 在二期项目催化裂化装置中，利用自整定算法对271个控制回路逐一建模评估，目前部分关键回路已实现在线自动整定，实现劣质重油的高值化利用与低成本油转化 [9] - 智能工厂以“分子炼油”理念实现资源高效转化，通过建设智能工厂，公司生产水平和劳动效率显著提升，智能化生产每年增效超2亿元，平均劳动效率提升50%以上 [10] - 公司未来将依托“长城大模型”与“石化智云”平台，探索人工智能赋能下的石化生产新模式，旨在使生产运行更高效、精准和安全 [10]

项目概况与建设进展 - 项目是国内目前在建最大的低碳商务区，位于青岛市胶州市临空经济区核心，由中建八局四公司承建 [1] - 项目地下工程已完工，地上主体结构已完成近60% [1] - 项目整体由A、B、C三个区块组成，总占地面积21万平方米，总建筑面积58.57万平方米，包含22个框架结构单体建筑，工程总投资46.57亿元 [1] 项目定位与功能布局 - 项目定位为“上合迎宾港”和“空港商务区”，旨在打造集星级酒店、酒店式公寓、数字贸易大厦、零碳创新园区、空港会展中心于一体的高端综合体 [1] - 功能布局分为“一港一区”：“一港”即上合迎宾港，以航空类产业为支柱，配备专机楼、公务机楼、航空公司基地等，为上合示范区和青岛市提供航空服务 [2]；“一区”即空港商务区，聚焦临空服务、高新活力、对外贸易三大临空特色产业，提供八大支撑服务 [2] - 项目旨在推进“港产城”一体化发展，助力临空经济向更高处进发 [1] 产业与经济影响 - 项目将整合上合示范区和RCEP资源，利用航空枢纽能力发展产业 [2] - 项目是青岛市以产业园区为“主战场”，构建面向2030年现代化产业新体系的代表项目之一 [2] - 青岛市系列园区将聚焦高端制造、海洋经济、数字经济与绿色能源四大战略赛道，推动产业向集群化、智能化、绿色化跃升，培育新质生产力 [2] 施工技术与项目管理 - 项目施工面临工序衔接密、质量标准高，以及需减少对胶东国际机场运营及场区生态影响等多重挑战 [1] - 项目团队应用BIM+GIS数字孪生平台实现全要素可视化管控，通过优化采运路径减少模板损耗超过10% [1] - 项目依托集群式工地优势，建立了7000平方米钢筋集中加工厂，推行模板集中加工标准化作业，提升了施工质量，其“集中加工”经验正辐射周边项目 [1]

AI在制造业中的应用现状与核心挑战 - 制造业对AI的拥抱普遍存在焦虑与迷茫，系统性推进困难且效果常不及预期，麻省理工学院2025年调研显示，仅约5%尝试系统性利用AI的企业取得成功 [2] - 当前制造业AI应用多处于“点状智能”阶段，主要辅助特定环节，尚未达到端到端的智慧工厂水平 [4] - AI在研发环节能提升效率但核心创新贡献有限，例如谷歌DeepMind的GNoME工具通过图神经网络发现了超过528种潜在锂离子导体，相当于此前总量的25倍，但这仍属辅助范畴 [4] - 在设计环节，生成式AI在平面设计上提升速度，但在复杂工业设计（如汽车整体造型）中多局限于概念启发，难以深度考虑物理约束与成本，特斯拉等领先企业最终设计仍需工程师干预 [6] - AI在芯片或电路板等高精度产品的布局优化上初显价值，如英伟达的AI辅助芯片设计工具，但整体渗透率较低 [6] - 在生产制造环节，AI在品质检测和预测性维护上成效显著，例如博世某产线采用AI品质检测，准确率达99.8%（高于人类的95%），单件检测时间从20秒缩短至约5秒，检测成本下降约50% [6] - 预测性维护系统（如GEAviation）据称每年可节省数亿美元 [6] - 在智能排产、流程优化、工艺参数动态调整和个性化制造等领域，AI影响有限，2025年麦肯锡报告显示，88%的企业使用AI，但仅6%的企业报告AI对利润（EBIT）产生了企业级影响 [6] - 在销售服务环节，由于容错率相对较高且任务与大模型能力匹配，应用进展不错 [7] - 在供应链管理环节，AI未来潜力大，但目前受数据孤岛、规则复杂及不确定性等问题限制，落地效果有限 [7] - 总体而言，AI在制造业的应用多依赖传统机器学习，而非前沿大模型，且停留在孤立优化阶段，尚未实现系统集成 [8] 制造业AI落地滞后的根源 - 制造业AI落地滞后的根源在于行业固有复杂性、物理交互挑战和高标准要求，与当前AI技术范式不完全匹配 [10] - 制造业复杂性体现在：生产系统链条长且高度耦合；数据和知识复杂，跨越多领域且碎片化；行业差异巨大，知识复用困难 [11] - 与物理世界的深度交互增加了难度，当前大模型在具身感知、物理规则理解和空间推理等方面存在显著局限 [11] - 物理世界数据来源复杂（如各种传感器、PLC、CNC机床），数据格式、协议、频率不同，且常伴有噪声、干扰和不准确问题 [12] - 仿真与真实情况差距大的问题难以解决，导致仿真中训练的策略在现实中易失败 [12] - 制造业对实时性要求极高，决策延迟可能导致产品报废、设备损坏或人身安全威胁 [13] - 制造业容错率低，高端制造业对错误几乎是零容忍，例如理想汽车MEGA车型因冷却液缺陷召回导致损失超过11亿元 [13] - 大模型速度不够快且存在“幻觉”问题，其可靠性成为深度赋能制造业的重大挑战 [13] 缩小差距：智慧工厂AI需发展的核心能力与企业战略 - 要缩短理想和现实之间的差距，技术需进步，企业也需有适配的AI战略 [15] - 核心能力一：开发真正适配制造业的工业大模型，模型需掌握专业领域知识（可通过微调、RAG等方式实现，难点在于高质量领域数据），并具备更好的可靠性、更快的速度 [16][17] - 核心能力二：AI需具备全面感知和获取全链条关键数据的能力，智慧工厂需构建深度数字孪生系统（如西门子的工业元宇宙概念），进行实时推演和优化 [18] - 需解决制造业数据来源复杂、分散在不同系统与设备中的问题，进行数据归集、清洗、对齐 [18] - 工业大模型训练需要大量高质量标注数据（如资深工程师对复杂故障的判断），成本高于语言模型的自监督学习 [18] - 核心能力三：AI必须在复杂条件下（物理、安全、合规、商业约束）进行深度理解和高质量决策，实现多目标优化并应对不确定性，需具备持续在线学习、从错误中自我改进的能力 [19] - 核心能力四：AI需要具备具身智能，以理解并操控物理世界，并统筹多供应商设备和机器人间的协同，确保顶层集成 [1][20] - 上述所有能力需在极高可靠性、安全性和确定性下运行，以确保生产连续性和零风险 [21] - 企业需制定长期和短期AI战略：短期可以点带面，在匹配场景（如大模型辅助知识问答、缺陷检测、预测维修）落地AI以积累经验；长期应专注构建高质量数据资产，通过数据合作在工业AI生态中占据上游位置，并逐步扩大AI利用广度和深度，最终打造端到端的智能工厂 [22]

公司业务与运营 - 国铁济南局济南西车辆段轮轴车间是山东省最大的铁路货车轮轴检修基地，负责货运和部分客运列车的轮轴检修[1] - 车间内拥有轮对自动分解机、车轴自动除锈机、车轴数控成型磨床等68台智能设备，以及18台无人搬运车[1] - 车间通过“智慧云”系统进行智能调度，工人角色转变为“车间管家”，负责监控和协调自动化设备运行[3][4] 技术升级与智能化改造 - 公司于2022年对轮轴车间进行了系统性数智化改造，引入了工业互联网、机器视觉、数字孪生等技术[4] - 改造后，轮对分解能力从每天45条提升至90条，轮对组装能力从每天40条提升至70条，效率显著提高[4] - 68台智能设备通过工业互联网系统实现“团队作业”，工人主要工作转变为监控数据[5] 生产效率与工作模式变化 - 车轴智能除锈设备投入使用后，彻底改变了原本需要工人“全副武装”进行高强度手工除锈的作业模式[5] - 工人劳动强度大幅下降，但责任未减，需具备处理设备故障（如搬运车“罢工”）的应急能力，以保障生产流程顺畅[5] - 数智化改造使车间从依赖人工作业、手抄记录、经验判断，转变为以自动化设备和数据驱动为核心的智慧化运营模式[4][5]

Lam Research董事会新成员任命 - Lam Research宣布Anirudh Devgan博士加入其董事会[1] - Devgan博士目前担任Cadence Design Systems的总裁兼首席执行官[1] - 他将为Lam Research带来深厚的半导体生态系统和技术专长[1] Anirudh Devgan的职业背景与专长 - Devgan博士自2012年加入Cadence，担任过多个高级领导职务，包括自2021年起担任CEO，自2017年起担任总裁[1] - 在加入Cadence之前，他曾在Magma Design Automation担任副总裁和高管，并在IBM担任管理和技术职务[1] - 他被公认为电子设计自动化领域的权威专家，成功率先应用大规模并行和分布式架构，创造了多项行业第一[2] - 他主导开发了首个用于仿真和原型平台的通用编译器架构[2] - 他拥有27项美国专利，是IEEE会士和美国国家工程院院士[2] - 他还担任全球半导体联盟和电子系统设计联盟的理事[2] - Devgan博士在印度理工学院德里分校获得电气工程学士学位，在卡内基梅隆大学获得电气与计算机工程硕士和博士学位[2] Cadence Design Systems的业务与领导力 - Cadence是计算软件、人工智能和数字孪生领域的市场领导者[1] - 在Devgan博士的领导下，Cadence一直走在将人工智能应用于工程设计的前沿[1] - 他将Cadence的业务拓展到硅芯片以外的系统分析和计算生命科学领域[1] Lam Research董事会对新成员的期待 - Lam Research董事会主席Abhijit Talwalkar表示，Devgan博士是EDA和虚拟化领域的权威专家，也是一位杰出的领导者，拥有推动业务增长并开拓战略性新市场的卓越能力[2] - 董事会期待借助他对半导体生态系统的广博知识，进一步提升Lam的业务运营和创新速度，助力其迈向人工智能时代[2]

项目概况与战略意义 - 京港澳高速公路鄂豫界至军山段改扩建工程于2025年2月6日零时正式通车 该项目是国家“十四五”重点工程和交通强国示范项目 [1] - 项目起于大悟县九里关（豫鄂界） 止于武汉西枢纽互通 全长157.79公里 于2023年1月开工建设 2025年12月26日建成交工 工期提前186天 [1] - 该项目是首都放射线的重要组成部分 被视为国家经济发展的“黄金大通道” 通车后将服务湖北支点建设 激活武汉都市圈与长江中游城市群的联动效应 强化中部地区与京津冀、粤港澳大湾区的经济交流 为湖北“十五五”高质量发展注入强劲动力 [3] 通行能力与效率提升 - 改扩建前 该路段日均车流量超5.9万辆 远超四车道设计极限 拥堵频繁 [3] - 改扩建工程将车道从原来的双向四车道拓展至双向八车道 并增加了三处进出口通道 [3] - 车道拓宽后 大货车从河南到咸宁送货 行驶大悟县三里镇北至武汉西枢纽路段的时间可从近两小时节约半小时 [3] - 项目使高速公路与武汉都市圈内交通网络更顺畅 形成多通道、高容量的直联直达格局 提升整体路网运行效率和韧性 推动武汉都市圈从“交通同城化”向“生活同城化”“产业同城化”迈进 [3] 智慧交通与技术创新 - 全线铺设阵列光栅配合“京港澳智慧大脑” 可第一时间感知拥堵、事故、火灾等异常情况 实现快速反应与救援 [4] - 项目在国内首次实现数字孪生高速和实体高速“双交付” 在智慧中心屏幕上以三维动态形式实时呈现长达百公里的路段 每一处设施及行驶车辆在虚拟空间都有“数字分身” [4] - 收费站采用“准自由流＋智慧云舱”模式 依托“数字孪生+ETC预交易”技术 车辆在距站数里外即可完成费用预结算 实现“无感通行” 车辆按“秒”穿过收费站 [5][6] 绿色环保与安全设计 - 项目有60公里路段采用高性能透水路面 是国内最长的“会呼吸”透水路面 能迅速吸纳雨水 减少积水 使雨天制动距离缩短10米以上 雨天事故率降低40% [4] - 汉江特大桥采用国内领先的“节段T梁全装配式建造技术” 构件工厂预制、现场拼装 最大限度减少对汉江生态的干扰 降低粉尘与噪音污染 [7] - 道路中央隔离带创新设计“花坛式防撞墙” 上层种植本地花草灌木 下层为坚固防撞结构 既能有效防眩 也形成随季节变换的流动花廊 [7] 配套设施与文化融合 - 孝感服务区配备了10台移动充电机器人 可为新能源汽车提供灵活的充电服务 [6] - 服务区设计遵循“一县一景、一区一品”理念 孝感服务区以“孝文化”为主题 设有“天仙配”雕像 大悟服务区则融入红色革命文化与荆楚文化元素 [7]

市场整体表现 - 2月6日港股市场早盘大幅低开后震荡回升，恒生指数收盘跌1.21%报26559.95点，恒生科技指数跌1.11%报5346.2点，国企指数跌0.68%报9031.38点，红筹指数跌0.31%报4360.7点 [1] - 盘面上大型科技股多数走低，阿里巴巴跌2.88%，腾讯控股跌1.97%，京东集团跌1.75%，美团跌2.56% [1] - 汽车板块涨幅居前，蔚来涨近7%，零跑汽车涨超5%，理想汽车涨超3% [1] - 加密货币概念股、AI应用股及黄金股普遍回调，光伏太阳能股多数低迷 [1] - 今日三只新股上市集体上涨 [1] 个股异动与公司事件 - 西部水泥股价月内累计跌幅超22%，公司宣布发行于2029年到期本金总额3亿美元的10.5%优先票据，所得款项拟用于处理现有债务及营运资金 [2] - 遇见小面年初至今股价累计涨幅逾两成，公司宣布拟行使H股购回授权，总购回价不超过1亿港元 [2] - 诺比侃科技股价涨超9%再创上市新高，公司专注于人工智能和数字孪生技术，在AI+交通、能源及城市治理领域提供软硬一体化解决方案 [2] - 阿里巴巴股价跌超3%，其千问APP上线“春节30亿免单”活动后出现小范围系统故障，活动上线不到3小时用户已下单超100万单奶茶 [3] - 博泰车联股价涨超4%再创上市新高，公司宣布与平安财险订立框架合作协议，旨在通过“AI+车联网技术+保险服务”深度融合重构智慧出行保险生态 [3] - 彩客新能源股价涨超5%，公司发布盈喜，预期截至2025年12月31日止年度溢利不少于人民币2500万元，较上年亏损约人民币150万元显著增长不低于2650万元，主要因下游需求增长带动颜料中间体及新材料板块收入盈利提升 [3] - 珩湾科技股价午后涨超5%创历史新高，据透露其旗下主要品牌Peplink为SpaceX星链业务授权技术服务商，随着SpaceX计划今年启动IPO并拓展星链业务至新市场，公司有望受益 [4] 机构评级与观点 - 摩根大通重申对网易-S的“增持”评级，目标价295港元，认为其经过回调后市盈率13倍较五年平均水平折让25%，估值具有吸引力 [5] - 国海证券维持对零跑汽车的“增持”评级，预计公司2025-2027年营业收入分别为662.7、1041.2、1354.1亿元，归母净利润分别为7.2、41.5、63.2亿元 [6] - 摩根大通维持对老铺黄金的“增持”评级，目标价1296港元，认为短期催化剂包括春节零售销售表现、产品价格上涨及海外扩张 [6] - 西部证券维持对西锐的“买入”评级，预计2025-2027年净利润分别为1.6、1.9、2.4亿美元，看好其长期稳健增长能力 [7] - 东吴证券首次覆盖奇瑞汽车给予“买入”评级，预期2025-2027年归母净利润分别为184、211、254亿元，认为公司新能源发展势头强劲且出口地位稳固应享有更高估值 [7] 机构宏观与市场观点 - 博时基金宏观策略部认为港股处于流动性受益但基本面不确定阶段，2026年物价水平改善情况是关键变量，市场整体估值抬升更依赖国内经济增长质量提升 [8] - 诺安基金认为在南向资金维持净流入及互联互通持续推进背景下港股中期趋势未变，但需关注外部流动性预期变化对市场情绪的扰动 [8] - 恒生前海港股通价值混合基金经理认为短期冲击或不改中期趋势，港股估值吸引力逐步显现，市场或在波折中上行，企业盈利实质修复是突破上行瓶颈关键 [8] - 融通中证港股通科技指数基金经理判断港股科技板块有望迎来估值修复，逻辑在于技术突破引领重估、南向资金持续涌入以及港股处于全球估值洼地 [9] - 国元国际认为美联储主席提名公布可能使港股短期波动增加，但中长期来看港股仍具有不错的资金面韧性 [9]

文章核心观点 - 长安大学赵祥模教授团队研发的“基于数字孪生的自动驾驶整车在环测试装备与应用”项目荣获全球道路成就奖，标志着中国在智能驾驶测试技术领域实现了从跟跑到领跑的跨越 [1] - 团队通过30多年的持续创新，在汽车检测、道路桥梁检测及智能网联汽车测试三大领域取得系列突破，构建了“车-路-云”一体化的完整技术、标准与知识产权体系 [9] 汽车检测技术发展 - 上世纪80年代末，国内汽车检测依赖“眼看、耳听、手摸”的原始方式 [2] - 团队建成国内首条全自动分布式汽车安全与综合性能检测线，实现了从依赖“手眼耳”到“自动化”的转变 [3] - 针对汽车防抱死制动系统（ABS）整车检测难题，团队另辟蹊径，采用磁粉离合器和飞轮组打造“可变路面试验台”，能在0.5秒内切换冰雪、搓板等复杂路况，20分钟完成全车检测，实现了ABS整车不解体台架检测的零突破 [4] - 相关成果于2014年荣获国家科技进步奖二等奖，并成功实现产业化，研发装备大量出口海外 [4] 道路桥梁检测技术创新 - 传统道路桥梁检测方法（钻芯取样或超声波技术）存在破坏结构或探测深度浅（仅2-3米）的局限 [5] - 受医学CT启发，团队研发出基于稀土超磁致伸缩材料的新一代换能器，并成功研制24通道检测系统，配合改进算法，探测深度突破10米，首次实现了桥梁内部缺陷的三维可视化 [6] - 该“透视眼”系统已在西汉高铁等多地的公路和桥梁重大工程中成功应用 [6] 智能网联汽车测试突破 - 据测算，要让自动驾驶车在开放道路上跑完所有可能场景，需要行驶超过百亿里程，传统检测无法满足快速迭代需求 [6] - 团队首次提出“虚实融合”方案，建设车路云一体化智能网联测试基地，使车辆在实际道路行驶时实时“注入”虚拟场景，有限的物理场地能模拟近乎无限的道路情况 [7] - 团队借鉴航空技术，重新设计测试系统，并采集超10万组轮胎特性数据反复校准模型，最终将真实轮胎动态特性深度融入系统 [8] - 2024年，团队研发的全球首套Pioneer车云场一体化自动驾驶虚实融合测试系统面世，在山东建成的全国首条52公里全尺度测试路上，将传统需半年完成的场景测试周期压缩至3天 [8] - 该测试系统颠覆了自动驾驶测试范式，累计完成超12万小时等效测试，相关标准被16项国内外规范采纳，并已从第一代液压系统升级至第二代纯电控制平台 [9]

雄安新区数字城市建设核心观点 - 雄安新区是中国首个数字城市与现实城市全域同步建设的城市，致力于打造全球数字城市新标杆，其建设不仅包括现代楼宇，更同步建成了数字孪生底座 [3] - 数字化技术和应用已渗透到新区规划建设管理和生产生活全过程，形成了协同高效的城市运营发展体系 [5] - 未来，新区将以建成全球数字城市新标杆为目标，深化数字底座迭代升级，重点布局未来产业，推动数字技术从“赋能城市”向“引领未来”跨越 [9] 数字基础设施与底座建设 - 作为新区批复的唯一永久性数据中心，雄安城市计算中心（“雄安之眼”）是构建全域自主创新体系和数字基础设施底座体系的核心 [4] - 新区坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设，为每栋楼宇构建孪生数字化模型 [4] - 数字孪生核心系统已汇聚城市公共数据超百亿条，在指挥中心可调取全域1770平方公里的平面和立体模型，实时更新地下管网、交通流量等数据 [4] - 以“政务一朵云”为核心枢纽，集中承载全区100余个政务系统，实现数据互通与业务协同 [5] - 统筹铺就了超过500公里数字道路和超过130公里数字管廊，织密了城市感知网络 [5] 产业与人才发展政策 - 新区实施“雄才十六条”等人才政策，针对重点产业领域急需紧缺人才和高端人才给予重点支持 [7] - 以“聚雄才 创未来”为主题，聚焦新一代信息技术、生物科技、新材料三大前沿领域的“雄才杯”赛事已成为招才引智、培育新质生产力的重要平台，已吸引110余个优质项目注册落地 [8] - 雄安人工智能研究院等机构吸引了近40名博士参与首届交叉人才AI创新营 [7] - 人工智能综合实训基地正在建设中，未来将面向人工智能基础技术、创新应用、技能训练及低空经济、网络安全等前沿技术，打造产业人才生态与赋能平台 [8] 数字化应用场景与成果 - 在“淀乡”安新县赵北口镇，通过“数字淀乡”项目融合北斗定位、无人机巡检、AI识别等技术，将13个村的“淀、塘、船、院”搬至云端，实现乡村治理从“人防”到“智防”的跨越 [9] - “数字淀乡”是雄安国创中心首个转化应用到现实场景的数字化研发成果，能动态监测水域、实时发布应急预警，其技术模式已在安新县部分推广，并计划向更多乡镇推广 [9] - 在街头巷尾，智慧灯杆守护秩序，数字人民币已融入生活 [3] - 雄安华清智言科技有限公司研发的大模型人才实训平台已在AI创新营中应用，帮助学员提升AI实践操作能力 [7] - 人工智能产业园内，项目正转化为产品推向市场 [3]

文章核心观点 雄安新区作为中国首个数字城市与现实城市全域同步建设的城市，其数字孪生城市建设已取得显著进展，通过打造坚实的数字基础设施底座、实施有力的人才与产业政策、以及推动广泛的智慧应用场景，正加速形成新质生产力，致力于成为全球数字城市新标杆 [1][8] 顶层设计与数字基建 - 雄安新区坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设，构建了自主可控、安全可信的全域自主创新体系 [2] - 雄安城市计算中心（“雄安之眼”）是新区批复的唯一一个永久性数据中心，作为数字孪生底座的核心 [2] - 数字孪生指挥中心可调取全域1770平方公里的平面和立体模型，实时更新地下管网、交通流量等数据，已汇聚城市公共数据超百亿条 [2] - 以“政务一朵云”为核心枢纽，集中承载全区100余个政务系统，实现数据互通与业务协同 [3] - 数字基础设施骨架包括统筹铺就的500余公里数字道路和130余公里数字管廊，织密了城市感知网络 [3] 人才政策与产业集聚 - 雄安实施“雄才十六条”等开放包容、精准赋能的人才政策，对重点产业领域急需紧缺人才、高端人才给予重点支持 [4] - “雄才杯”创新创业项目路演活动聚焦新一代信息技术、生物科技、新材料三大前沿领域，已成为招才引智、培育新质生产力的重要平台 [5] - 截至目前，“雄才杯”赛事已吸引110余个优质项目注册落地 [5] - 雄安人工智能研究院等机构吸引了近40名博士参与首届交叉人才AI创新营 [4] - 人工智能综合实训基地正在建设中，旨在打造覆盖人工智能基础技术、创新应用、技能训练及低空经济、网络安全等前沿技术的人才生态与赋能平台 [6] 智慧应用与场景落地 - 数字化成果已深度融入城市治理与生产生活，例如智慧灯杆、数字人民币等应用已出现在街头巷尾 [1] - 在安新县赵北口镇，“数字淀乡”项目融合北斗定位、无人机巡检、AI识别等技术，将13个村的“淀、塘、船、院”搬至云端，实现了乡村治理从“人防”到“智防”的跨越 [7] - “数字淀乡”是雄安国创首个转化应用到现实场景的数字化研发成果，能动态监测水域、实时发布应急预警，便利群众生活并助力文旅等产业发展 [7] - 该模式已与安新县签订协议，部分技术在全县得到推广应用，并计划向雄安更多乡镇推广，为全国数字乡村建设提供雄安方案 [7] - 雄安华清智言科技有限公司研发的大模型人才实训平台已在AI创新营中得到应用，帮助学员提升AI实践操作能力 [4] 未来发展规划 - 雄安新区将以建成全球数字城市新标杆为目标，持续深化数字底座迭代升级，扩容算力规模、提升数据跨域共享效率 [8] - 未来将重点布局空天信息、人工智能、新材料等未来产业，拓展更多智慧应用场景，推动数字技术从“赋能城市”向“引领未来”跨越 [8]