人工智能大模型发展 - 人工智能大模型能力持续升级，应用场景增多，算力、算法、数据成为关键 [1] - 市场需求高速增长，国内产业链加速成熟 [1] - 智能眼镜等产品背后的训练需要大规模算力支持 [1] 算力基础设施建设 - 全国多地持续投入建设大型数据中心，为AI大模型训练提供算力保障 [1] - 截至2025年3月底，我国在用算力标准机架达1043万架 [1] - 智能算力规模达748每秒百亿亿次浮点运算 [1] 技术优化与效率提升 - 大模型训练环节类似"学知识"，推理环节是"做任务" [1] - 业界通过算法优化提升算力使用效率 [1] - 机柜技术实现高效内部连接和运算，突破算力瓶颈 [1]

政策支持与行业规模 - 2017年10月国务院办公厅印发《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》首次提出"供应链金融"概念 强调要推动供应链金融服务实体经济和防范风险 [1] - 2021年《政府工作报告》提出"创新供应链金融服务模式"等政策导向 [1] - 2023年我国供应链金融行业规模达41.3万亿元 同比增长11.9% 近5年年均复合增长率达20.88% [1] 行业发展挑战 - 供应链上部分企业存在较大资金缺口 融资瓶颈问题突出 [1] - 供应链上下游企业及金融机构之间存在信息不对称问题 增加风险评估难度 [1] - 供应链复杂多变导致风险控制难度较大 [1] 技术应用与创新 - AI、区块链、大数据、云计算等技术应用提高了金融透明度和决策效率 降低风险并改变运作模式 [1] - AI大模型重构供应链金融的资金流、信息流与风控流程 通过NLP技术实现智能化审核 [2] - 在应收账款转让和回款核对环节 AI技术将对账与结算自动化水平提升至92% [2] - 物联网和区块链技术实现动产全流程监控与确权 消除金融机构风险顾虑 [2] - AI大模型通过多维度数据分析评估供应商信用风险 辅助融资决策 [2] - AI技术应用使智能风控与预警分析效率提升至90% 坏账率降低至0.3% [2] 制度保障与规范 - 2025年4月六部门联合印发《关于规范供应链金融业务引导供应链信息服务机构更好服务中小企业融资有关事宜的通知》 [3] - 通知要求与供应链信息服务机构合作需遵循公平、公正、公开原则 [3] - 建立制度化、数字化的管理体系和基础设施是供应链金融安全合规的前提 [3]

文章核心观点 vivo展示MR头显Vision并公布相关战略及产品计划 [1][3] 分组1：MR头显Vision情况 - vivo在博鳌亚洲论坛首次展示名为Vision的MR头显 [1] - Vision设计风格与苹果Vision Pro相似，前面板集成很多摄像头，采用外置电池设计 [1] - Vision原型机将在2025年中期正式亮相，目前详细信息有限 [3] 分组2：vivo相关战略 - MR头显是vivo加强“实时空间计算能力，以应对未来消费级机器人应用”战略的一部分 [3] - vivo宣布在中国成立新的机器人实验室，计划打造机器人“大脑”和“眼睛”，借助“AI大模型学习和成像”技术专长推动研发 [3] 分组3：产品计划 - vivo将在4月推出X200 Ultra手机，届时有望公布vivo Vision头显更多信息 [3]