可行性是政务智能体实现落地应用与价值转化的基础，然而，智能体技术所预设的自主、开放与协同运行模式，与政务环境适配存在障碍；作为人工智能技术发展的最新方向，智能体技术整体尚在快速演进之中，其能力体系、工程化方法、应用模式仍处于持续探索中，政务智能体的发展随之呈现分散探索多、规模化应用不足的阶段性特征。但智能体在政务行业的应用前景十分广阔，其正从概念验证向规模化应用迈进，并在技术、能力、价值、场景和生

一方面，人工智能作为新质生产力的核心引擎，驱动产业智能化升级，孵化出一系列新业态、新场景、新模式，在医疗、教育、新闻、科研等领域释放出巨大潜力；另一方面，数据泄露、算法偏见、隐私侵犯、劳动替代、情感依赖、环境污染等问题，不断挑战社会伦理的底线与全球治理体系的韧性。该报告围绕“算力变革、模型幻觉、数据让渡、劳动替代、智能鸿沟、大国博弈、人机关系、敏捷治理”八大板块，为政府及企业决策、学术研究等提供参

紧扣“统筹规划、共享协同、安全可控、创新驱动”原则，深入探索大模型技术在政务服务领域的应用，构建集约化、可复用的政务AI基础支撑，重点完成智能问数、智能办公、智能检索等典型场景建设，形成一批标准化模型能力组件，并配套开展数据资源建设与环境搭建，为我市政务业务提供安全可控、协同共享的AI应用支撑。宁波市政务AI协同应用项目的建设内容主要包括政务智能应用场景、政务模型能力组件、政务模型管理系统、政务模

本文以2022年11月30日能够对话的GPT-3.5版本发布作为最近3年以来的AI概念的起点，通过数据分析的方式，并结合AI产业发展与应用落地的情况，试探AI题材的变迁。本轮AI概念兴起以来，算法、算力与数据三个要素，通过动态循环，在技术创新与应用落地之间螺旋发展，带动了多轮热点。DATA183：基于数据价值实现视角的数据要素交易市场建设（2023）DATA335：中国西部城市数据要素市场发展水平

安全方面，生成式AI数据来源复杂、调用链长，需构建覆盖数据全生命周期、算力与容器、模型供应链及负责任AI的防护体系，如加密存储模型权重、过滤推理输入输出、追溯版本依赖等，保障数据合规与模型可信。报告提出多策略降低成本，包括依训练与推理需求差异化选择GPU实例、采用冷热分层存储、利用监控工具识别资源浪费，以及通过模型复用与迁移学习减少算力投入，还建议构建AI成本治理平台实现精细化管理。，强调AI全生

智能体市场的兴起为转型提供支撑，企业可通过AWS Marketplace等平台快速组合能力，但需建立严格筛选与治理机制，避免“黑箱代理”侵蚀信任。未来，智能体AI将重塑人、数据与决策的关系。那些围绕自主决策重构体系、平衡技术创新与信任构建的组织，将在智能体商业经济中占据主导地位，实现从效率提升到价值创造的根本性跃迁。报告由IBM商业价值研究院发布，基于对20个国家、19个行业的800位高管调研，聚

全面梳理当下最新的AI落地工具，从基础的开发框架，如TensorFlow、PyTorch等，到适用于不同行业场景的专业工具，如医疗影像分析工具、工业制造质量检测工具等。通过实际案例展示这些工具在具体项目中的应用效果，帮助企业和开发者快速了解各类工具，根据自身业务需求精准选择合适的AI落地工具，加速AI技术在实际场景中的应用，降低开发成本，提高开发效率，推动AI技术真正转化为生产力，为各行业的数字化

当前工程智能已渗透至智能建造、智能制造、智慧交通、智慧城市等八大领域，在策划设计（生成式设计、仿真优化）、验证建设（智能监控、质量管控）、运营维护（预测性维护、能效优化）等环节取得初步成效。它并非AI在工程领域的简单应用，而是以“改造世界”为目标，衔接科学智能与产业应用的跨学科体系，聚焦技术研发、领域创新、人才培养、产业落地四大规模化维度，通过“点-线-面”递进路径（从单点问题解决到共性平台构建，

企业若想真正释放人工智能的潜力，不应仅停留在局部应用，而应将其全面融入整体运营中。部分领先企业已将人工智能嵌入生产流程、供应链管理及员工协作之中，实现了自优化与智能决策。只有将人工智能视为战略核心，企业才能在未来保持竞争力，并在不断变化的市场环境中持续增长。要实现全面转型，制造企业需经历三个关键阶段：首先，通过人工智能赋能员工并搭建基础设施；最后，构建以智能体为核心的企业生态系统，实现数据驱动的持

报告显示，在对比网约车司机与外卖员、货车司机等六类蓝领职业中，网约车司机月均收入达7623元，位居第二；从劳动付出角度看，网约车司机净投入处于中等偏低水平，平台提供的导航支持、申诉通道等有效降低劳动消耗，整体职业体验优于外卖、货运等群体。中国新就业形态研究中心发布《城市出行的就业韧性：网约车司机就业图景与职业表现（2025）》报告，通过问卷调研、大数据匹配与深度访谈，系统分析网约车司机就业现状、平