大会概况与战略定位 - 2025年数字长三角发展大会在浙江嘉兴桐乡乌镇举行，主题为“潮起长三角 数启新未来”，聚焦数字技术与长三角一体化发展 [1][3] - 长三角地区被赋予在探索数字文明新路径、发展新质生产力上率先突破的战略使命，旨在为全球数字化发展提供区域性解决方案 [7] - 自2019年国务院发布《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》以来，共同打造数字长三角成为区域重要战略 [3] 数字经济发展成效 - 2024年长三角地区在四大经济圈中领跑全国，千兆城市数、数字经济核心产业发明专利数、新注册数字经济企业数等20项指标居全国首位 [5] - 长三角累计建成5G基站超82万个，占全国的五分之一 [5] - 人工智能产业规模占全国的三分之一，备案大模型数量首次超过京津冀 [5] - 数据产业规模占全国的23%，卓越级智能工厂占全国的四分之一 [5] - 国家数据局计划在长三角建设万亿级规模的数字产业集群，聚焦人工智能、数字供应链等优势产业 [7] 区域与城市表现 - 浙江省构建了全国最系统、最前瞻的数字经济地方政策体系 [8] - 2024年浙江地区生产总值达9.01万亿元，嘉兴市生产总值为7569.53亿元，较上年增长5.6% [8] - 2025年1-9月，嘉兴市数字经济核心制造业增加值实现551.4亿元，总量位列浙江省第三，同期全市数字经济投资完成600.8亿元，同比增长35.8% [9] - 嘉兴已建成浙江省首个“万卡”算力集群，智算规模、投运算力、在建算力均居全省第一 [10] 重点企业与产业生态 - 嘉兴有3家企业入选数字经济瞪羚企业榜单，包括清焓科技（纳米智热芯片）、峰源氢能（氢能源解决方案）和赛那德（工业场景机器人） [9] - 嘉兴的创新生态系统为瞪羚企业的培育和迭代提供了助力，其聚焦领域代表数字经济未来的重点方向 [9] 基础设施与未来规划 - 未来将打通数字基础设施“大动脉”，提升长三角国家级互联网骨干直联点协同能力和国际互联水平，加快推进5G网络升级 [13] - 规划统筹算力基础设施共建共享，加快全国一体化算力网络、长三角生态绿色一体化发展示范区和芜湖数据中心集群建设 [13] - 建议在实施人工智能+行动上先行先试，推动数字经济与先进制造业、现代服务业深度融合，携手打造人工智能产业生态高地 [14] - 将推进国家数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区等建设，在数据市场建设、政务数据跨区域共享等方面探索制度性成果 [14]

规划的战略定位与全球意义 - 规划为中国未来五年发展指明方向 并为世界经济注入确定性和新动能 [1] - 规划展现中国政策的连续性 透明度与灵活性 是中国持续取得成功的关键 [3] - 规划清晰描绘发展图景 释放经济稳健可持续的积极信号 展现中国的发展逻辑与前瞻视野 [7] 经济发展的核心方向 - 推动经济高质量发展与高水平科技自立自强 [3] - 着力扩大内需 扩大高水平对外开放 [3] - 加快农业农村现代化 加快经济社会绿色转型 [3] 对外开放与国际合作 - 扩大高水平对外开放 开创合作共赢新局面 [5] - 稳步扩大制度型开放 维护多边贸易体制 拓展国际循环和双向投资合作空间 [5] - 高质量共建一带一路 中国成为护航全球化 保障产供链 维护自由贸易的坚定力量 [5] - 规划将促进全球经济合作 深化产业协同 维护供应链稳定 [7] 多领域全球引领与影响力提升 - 中国将在生态文明 新质生产力 数字文明等多个领域推动全球发展 [9] - 中国在国际舆论中的好感度显著上升 为提升国际影响力带来新机遇 [9] - 人类命运共同体 绿水青山就是金山银山等理念获国际认同 文化软实力持续提升 [9]

核心观点 - 赋值论、通证经济与价值互联网三者协同，正从价值创造、流通和分配三个维度系统性重构数字文明的底层经济逻辑 [1][6][29] - 三者形成“理论-载体-基础设施”的协同体系，推动经济逻辑从“中心化中介主导”转向“分布式主体参与的价值共创共分” [6][29] - 协同效应能破解当前数字经济发展痛点，推动数字文明向“开放、平等、协作、共赢”的高阶形态演进 [3][4][35] 核心概念内涵 **赋值论** - 强调价值源于多元主体的赋值行为，是动态结果而非固有属性，突破传统劳动价值论和效用价值论的局限 [7][16] - 核心特征包括赋值主体的多元性、赋值行为的动态性以及赋值维度的丰富性 [7][17] - 为数字时代价值来源提供合理解释，并为价值的量化与分配奠定理论基础 [7][8] **通证经济** - 以通证为载体，将价值与权益进行数字化封装，实现价值的高效流转与精准分配 [10][18] - 关键优势包括去中心化信任机制、权益的精细化拆分以及价值分配的可编程性 [10][18][19] - 作为“价值的数字化操作系统”，架起赋值论与价值互联网之间的桥梁 [11][19] **价值互联网** - 核心是通过区块链等技术实现“价值的直接互联与高效流转”，构建无需中介的价值传输协议 [13][22] - 核心技术特征包括分布式架构、不可篡改的账本以及跨域互联能力 [13][22][23] - 作为技术底座，为赋值论的落地与通证经济的运行提供必要支撑 [14][23] 经济逻辑重构路径 **价值创造：从单一主导到分布式共创** - 赋值主体泛化拓展价值创造边界，从传统生产者扩展到用户、开发者、投资者等所有参与者 [25] - 价值互联网降低共创参与门槛，使中小主体无需依赖大型平台即可参与价值创造 [25] - 案例：DAO组织中多元主体通过技术赋值、需求赋值、资本赋值等共同推动项目价值增长 [25] **价值流通：从依赖中介到去中心化高效流转** - 通证化将动态价值封装为标准化数字资产，解决价值流通标准化问题 [26] - 价值互联网实现价值在无需中介情况下的“点对点”直接流转 [26] - 智能合约预设流转规则，推动流通自动化，如供应链金融中实现“货-权-钱”实时流转 [26][27] **价值分配：从中心化掌控到按贡献分润** - 通证将用户的赋值行为转化为可量化权益，明确价值分配依据 [27] - 智能合约根据主体贡献实时调整分配比例，实现动态公平分配，确保“多劳多得” [27][28] - 案例：NFT支持“创作者版税”，Beeple通过版税收入超2亿美元，解决传统艺术交易一次性收益问题 [33] 实践案例效果 **DeFi（去中心化金融）** - 价值创造：用户质押资产、开发者优化协议、社区投票等多元赋值共同作用，2024年Uniswap日均交易额达150亿美元 [33] - 价值流通：用户通过智能合约直接交易，手续费仅0.3%，远低于传统交易所的0.5%-1% [33] - 价值分配：70%交易手续费分配给流动性提供者，2024年其平均年化收益达12%，远超传统理财产品 [33] **NFT（非同质化通证）** - 价值创造：艺术家创作、收藏者购买、社区传播等多元赋值行为共同推高价值，Beeple作品以6934万美元成交 [33] - 价值流通：通过区块链直接交易，无需中介，交易记录不可篡改 [33] - 价值分配：支持创作者版税，每次二手交易艺术家自动获得10%版税 [33] **工业互联网** - 价值创造：供应商提供数据、工程师优化流程、客户反馈需求等共同提升生产效率20% [36] - 价值流通：零部件数据通证化，供应链实时共享数据，降低质检成本30% [36] - 价值分配：数据提供者获得通证奖励，2024年供应商平均收益增长15% [36] 当前挑战 **技术瓶颈** - 区块链吞吐量不足，如比特币每秒仅处理7笔交易，跨链兼容性差制约大规模应用 [36] - 智能合约漏洞导致安全事件，2024年全球DeFi平台因漏洞损失超40亿美元 [36] **监管空白** - 通证法律定性不明确，部分地区过度监管，部分地区监管缺失，导致市场秩序混乱 [36] **认知偏差** - 公众对赋值论、通证经济理解不足，将通证等同于投机工具，2024年全球加密货币投资者亏损比例超60% [36] 优化方向 **技术迭代** - 发展Layer2扩容方案提升吞吐量，研发跨链协议实现多链互通 [36] - 引入AI检测智能合约漏洞，降低安全风险 [36] **监管创新** - 建立全球统一的通证监管框架，明确不同通证类型的监管差异 [36] - 推行“沙盒监管”，在可控环境中测试创新应用 [36] **认知普及** - 将赋值论、通证经济纳入高校课程，企业开展用户教育，推动行业回归价值本质 [36]

行业核心观点 - 摄像头正经历从被动记录工具到具备感知、分析、决策能力的智能节点的根本性转变，这是深刻的产业变革 [1] - 全球视频监控市场规模将以16.8%的复合年增长率增长，到2029年达到10020亿美元，其中AI驱动的智能视频分析市场年增速超过30% [1] - 智能视觉传感器作为人工智能与物联网技术深度融合的新物种正在诞生，其价值从图像采集扩展到构建数字世界的关键基础设施 [1][3] 技术演进 - 摄像头技术经历了六代发展：从被动记录（CCTV）、数字化网络化（IP摄像头）、智能检测开端，到边缘智能时代、多模态融合，最终向完全自主的智能系统演进 [4][6][7][8] - 技术演进带来性能的指数级提升：延迟从小时级降低到毫秒级，检测准确率超过95%，处理能力扩展到数千路视频流 [6][7][8] - 第四代边缘智能系统已实现亚秒级响应时间和超过95%的检测准确率，第五代技术核心是多模态融合，第六代将具备预测和自主决策能力 [7][8] 架构革新 - 系统架构从孤岛式向生态式转变，边云协同成为核心模式，混合边缘-云架构能将总体延迟控制在500毫秒以内，系统可用性达99.8% [9][11] - 现代系统采用多模态数据融合框架，结合视觉、声音、温度等多种传感数据，能将误报减少80%以上 [12] - 微服务架构和容器化技术提升了系统灵活性和可扩展性，支持自动化的部署、扩展和故障恢复 [13] 应用价值 - 在公共安全领域，现代IoT安全系统能在450毫秒内完成从检测到警报的全流程，实现从事后处理到事前预防的变革 [18] - 在产业数字化中，智能视觉系统应用于制造业高精度视觉检测、零售业客户行为分析、物流业供应链可视化管理，显著提升效率和体验 [19] - 视频数据转化为有价值的数字资产，服务于城市规划、商业评估和保险策略制定，实现多维价值 [20] 未来展望 - 智能视觉系统将与元宇宙融合，通过摄像头网络创建物理世界的数字孪生，支持虚实结合的沉浸式体验和科学决策 [21] - 6G技术将实现亚毫秒级延迟和太比特级传输速度，支持构建全球化的视觉神经网络，应对全球性挑战 [22] - 量子计算、脑机接口和通用人工智能（AGI）的发展将极大扩展智能视觉系统的处理能力和人机交互方式 [23]

品牌与生态发布 - 公司于2025中国移动全球合作伙伴大会主论坛上发布全新国际品牌CMobile及国际生态联盟 [1] - 此次品牌焕新和生态联盟的发布是公司国际化发展的重要里程碑 [1] - 公司将以更开放的姿态拥抱全球合作伙伴 [1] 全新国际品牌CMobile内涵 - CMobile品牌内涵以4C为核心 Customer代表以客户为中心 提升端到端服务质量 [3] - Cooperation代表构建持续可信的多边合作方式 做全球客户可信赖的数字合作伙伴 [3] - Creation代表持续推动技术创新与技术变革 以领先数字化能力赋能千行百业 [3] - Connection代表加快新型信息基础设施建设 构建全球泛在融合的智慧连接 [3] 全球化基础设施布局 - 公司自2006年起积极拓展海外布局 在全球设立40个业务点 [3] - 公司以路站岛为核心打造全球算力网络基础设施 [3] - 公司拥有310T国际传输资源 360个境外POP点 数据中心资源点遍及全球284个城市 [3] 全球产业生态合作 - 公司通过牵手计划携手29家伙伴 服务全球超30亿客户 [4] - 公司通过聚星计划聚合500家伙伴 支持各行业中资企业数智出海 [4] - 公司通过GTI国际合作汇聚147会员及242合作伙伴 拓展AI等创新领域合作 [4] 国际生态联盟倡议 - 公司倡议并发起国际生态联盟 协同全球产业链上下游伙伴 [4] - 联盟旨在构建一张共生 共荣 共进的全球数字协同网络 [4] - 此举标志着公司进入生态共建新阶段 [4] 未来战略定位 - 公司将坚定推动品牌国际化进程 做信息联接者和价值赋能者 [4] - 公司定位为连接中国领先数字技术与全球广阔市场的重要桥梁 [4] - 公司致力于携手全球合作伙伴谱写数字文明新篇章 [4]

物流行业历史演变 - 唐代官方驿道从长安到岭南需经138个驿站，快马传递耗时22天，北宋“急脚递”日行仅三百里 [2] - 19世纪末民信局传递江浙沪信件需5-7天，上世纪20年代上海至北京挂号信平均耗时9天，1871年电报技术首次冲击传统驿传体系 [2] - 2000年全国快递业务量为1.1亿件，远低于现今上海单日配送量，当时分拣员需两小时才能配齐一个片区的包裹 [3] 技术驱动的效率革命 - 2009年“双十一”期间申通杭州分拣中心通过流水线实现包裹自动分流，单仓日处理能力从8000件跃升至3.2万件 [3] - 2010年全国快递业务量达23.4亿件，实现长三角与京津冀区域“72小时达”，将古代一个月路程压缩至三天 [3] - 2023年上海“蜂巢智能仓”机械臂处理速度达0.8秒/件，AI视觉系统可识别108种包装形态，京东第六代无人车通过5G+北斗实现厘米级定位，在清华校园完成90分钟“下单到签收”闭环 [4] 智能化与场景应用 - 无人驿站普及，苏州工业园区可通过虹膜识别取件，系统根据“护肤品易碎”标签自动调至恒温区 [4] - 智能物流实现“时空折叠”效应，贵州山区猕猴桃48小时直达北京，云南鲜切花实现“晨采夕售” [4] - 安徽宿州智能物流园的AI系统自动标红锂电池包裹，而十年前工人靠手摸辨别包裹轻重 [5] 行业经济与社会影响 - 2024年全国快递从业人员达490万，其中72%来自农村 [5] - 快递业每增长10%可带动区域GDP增长1.2%，义乌小商品通过智能分拣对接全球200个港口，深圳3C产品借助无人机配送实现“下单即生产” [5] - 行业从古代“一骑绝尘”的奢侈服务转变为如今“亿件同日达”的常态，标志国家从农业文明到数字文明的跨越 [5]

科学方法论与思想史 - 假说法在17世纪并非主流方法论，直到19世纪才发生根本性转变，并成为20世纪科学探索的核心工具[2] - 著作通过考察不同历史阶段与人物，剖析关键节点与思想模式，为理解现代科学方法论的演变提供思考路径[2] - 著作以17世纪荷兰科学家克里斯蒂安・惠更斯为核心，展现其在天文学、光学、力学、数学等领域的突破性贡献及与牛顿等同时代科学家的交流竞争[4] - 著作呈现了一种以数学探究为基础来理解数学哲学的独特风格，在数学语境中探讨了柏拉图主义、实在论等多种哲学立场[8] 数学与物理科学普及 - 著作对人类历史上重大科学发现进行有趣探究，分为仰望宇宙、俯视地球、内观生命三部分，以平易近人方式解读科学本质问题[6] - 著作展示了矢量与张量如何为物理学家和数学家提供表达事物在时空行为的新语言，并应用于四维时空及搜索引擎、GPS等数字领域[11] - 著作从数字起源讲起，围绕数字性质、计量、几何、微积分等展开，介绍了从金字塔建造到牛顿、高斯等数学发展进程中的相关知识与人物[13][14] - 著作由东京大学"头脑王"撰写，旨在让文科生与理科生均能领略数学之美趣用并获得有效应试技巧[16] - 著作整理自1959年演讲稿，按历史顺序叙述粒子物理学早期重要发现过程，并着重介绍宇称守恒问题[18] 地球科学与自然探索 - 著作截取地球科学史的18个经典剖面，结合历史人文与传奇故事，介绍构造学、岩石学、地震学等分支的发展史[20][21] - 著作认为全球化时代地理位置仍极大制约人们发展，通过语言、宗教、健康状况等对比说明世界仍崎岖不平[23] - 著作是英国探险家的回忆录，描述其在苏格兰西高地独居十年与自然相处的经历，以及与水獭等动物互动的细节[27] - 著作是ICU医生所著，通过走访全球展现动物给人类健康提供的启示，如青蛙呼吸方式、袋鼠构造对生育难题的攻克等[29] - 著作通过跨学科梳理构建全景式海洋科学图鉴，阐明极地海域与热带珊瑚礁等生态系统的精妙平衡[31] 生命科学、食品系统与科技人文 - 著作分析18世纪末英国工业化如何导致饮食模式转向动物蛋白与精致谷物，这种能量密集型饮食虽强健体格但也带来肥胖等新型健康问题[33] - 著作从哲学角度创造性阐释植物生命意涵，将无限小与无限大结合，重新定义人类在生命领域中的位置[35] - 著作以兰花为镜寻迹西方文化演变，探讨其从古希腊到20世纪在科学、商业、艺术等领域积淀的文化意象如何影响人类认知[37] - 著作以跨学科视野剖析数字时代认知革命，揭示计算机如何重构文学基因与人类意识，探讨技术在算法世界中定义人类文化的作用[40] - 著作基于ReCODE法结合亚洲生活习惯，提出通过日常饮食策略预防阿尔茨海默病，重点在于阻止β淀粉样蛋白长达20余年的积累[42]

数智时代文化新生态的核心观点 - 数字技术如人工智能、大数据、云计算正深刻变革文化创作、传播和体验方式，行业处于数字文明与传统文化交汇的历史节点[3] - 中国内容全球化趋势显著，外国网友对中国IP的印象从传统符号拓展至《三体》《黑神话：悟空》及多元短剧等现代内容[3] - 年轻一代是数智时代新流量、新文化的体验者、使用者和传播者，行业期待其在传承中创新以构建文化繁荣新图景[5] 数字技术与文化融合 - 技术进入文化创作是必然趋势，行业需以动态、开放心态迎接变化，文化的“原真性”是在流动中形成的[5] - 行业应避免技术“抢戏”，视觉表达讲究共情与留白，例如亚冬会中简单的“哈气”互动比复杂效果更令人印象深刻[5] - 人工智能等技术可被用于重现消失的建筑等文化载体，为每位游客提供个性化的城市故事体验[5] 文化IP的孵化与传播 - 中国拥有世界上最好的网络IP孵化“土壤”，互联网普及催生大量“草根跨文化使者”，有效减少跨文化传播中的“文化折扣”[3] - 公司认为真正的中国好IP本身具有美的感染力和吸引力，无需刻意强调传统文化叙事[4] - 游戏成为文化传播的“翻译器”和“放大器”，公司在出海时坚持保留原汁原味的中国文化元素，如曹操拼音[4] 文化内容全球化趋势 - 中国传统服饰等文化内容正吸引全球目光，显示出中国文化的国际影响力[1] - 跨文化传播案例显示，中国IP的全球认知范围正从长城、功夫等传统元素迅速扩展到科幻、游戏等多元领域[3]

行业活动 - 北京文化论坛首场平行论坛AI重塑数字内容生产于2025年9月13日在海淀三山五园文化艺术中心启幕 [1] - 论坛聚焦AI技术对数字内容生产领域的重塑作用 [1] - 活动主题强调文化与科技双向赋能的融合发展模式 [1] 技术影响 - AI技术正推动全民创作革命并重塑数字文明的基因结构 [1] - AIGC技术能够生产具有真实感的信息但无法实现真实性 [1] - AI技术使内容创作者从执行者转变为数字文明的掌舵人 [1] 产业定位 - AIGC被定义为新质生产力的文明注脚而非单纯的技术狂欢 [1] - 行业将AI工具类比为新型创作画笔强调其生产工具属性 [1] - 技术应用聚焦于提升数字内容生产效率与创新表达方式 [1]

行业规模与交易现状 - 高质量数据集总量超过400PB 累计交易额接近40亿元[1] 技术演进与发展范式 - AI发展从粗放式数据投喂转向高质量数据集驱动 标志着从蛮荒阶段进入精耕细作阶段[1] - 高质量数据与AI形成"双轮驱动"共生关系 优质数据滋养AI进化 智能化AI反哺数据价值挖掘[1] 文化价值与社会治理 - 高质量数据集融入中华优秀传统文化 在数据底层注入文明价值观以消除文化偏见[2] - 深圳在征信和气象领域实践数据质量与社会治理深度结合[2] 潜在挑战与结构性风险 - 高质量数据可能加剧数字鸿沟 拥有优质数据的机构将垄断AI红利[2] - 数据分级分类与安全防护不到位时 高质量数据可能成为系统性风险放大器[2] 未来发展方向 - 需建立数据质量国家标准 推动跨域数据融合打破数据孤岛[3] - 在数据注智过程中嵌入人文精神 避免AI沦为纯功利工具[3]