总结某电网企业转型经验的示范意义，强调 “懂行业、懂管理、懂技术” 的融合能力是企业 AI 竞争的核心壁垒，展望大模型驱动的管理革命前景。

伦理治理不是技术创新的对立面，而是通过 “审慎包容” 的制度设计，为 AI 可持续发展划定安全边界。

国产大模型的可持续发展，依赖 “技术创新” 与 “安全治理” 的双轮驱动，唯有筑牢数据安全防线，才能充分释放智能技术的社会价值。

总结内容：回顾 AI 行业应用、社会影响、问题及策略。展望未来：表达对 AI 创造美好未来的期待，呼吁积极应对挑战。

五、AI 带来的变革与挑战​。二、AI 发展历程回顾​。三、AI 核心技术剖析​。四、AI 应用领域全景​。

此外，不同的硬件加速器对 AI 算法的支持方式也有所不同，例如，英伟达的 GPU 擅长并行计算，适用于大规模的深度学习任务；例如，基于强化学习的模型剪枝方法，通过智能体与模型环境的交互，自动学习最优的剪枝策略，能够在保证模型性能的前提下，更精准地去除冗余连接和神经元，实现更高效的模型压缩。例如，一些专为 AI 计算设计的芯片，如谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit），采用了

此外，不同的硬件加速器对 AI 算法的支持方式也有所不同，例如，英伟达的 GPU 擅长并行计算，适用于大规模的深度学习任务；例如，基于强化学习的模型剪枝方法，通过智能体与模型环境的交互，自动学习最优的剪枝策略，能够在保证模型性能的前提下，更精准地去除冗余连接和神经元，实现更高效的模型压缩。例如，一些专为 AI 计算设计的芯片，如谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit），采用了

此外，不同的硬件加速器对 AI 算法的支持方式也有所不同，例如，英伟达的 GPU 擅长并行计算，适用于大规模的深度学习任务；例如，基于强化学习的模型剪枝方法，通过智能体与模型环境的交互，自动学习最优的剪枝策略，能够在保证模型性能的前提下，更精准地去除冗余连接和神经元，实现更高效的模型压缩。例如，一些专为 AI 计算设计的芯片，如谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit），采用了

六、挑战与应对：中小企业应用垂直领域 AI 模型的潜在问题与解决思路​。二、认知铺垫：什么是垂直领域 AI 模型？与通用大模型有何不同？三、核心价值：垂直领域 AI 模型如何破解中小企业转型痛点？七、未来趋势：垂直领域 AI 模型如何更好赋能中小企业转型？五、实施路径：中小企业如何引入与用好垂直领域 AI 模型？四、场景落地：垂直领域 AI 模型在中小企业中的典型应用​。一、引言：中小企业数字化转

六、挑战与应对：中小企业应用垂直领域 AI 模型的潜在问题与解决思路​。二、认知铺垫：什么是垂直领域 AI 模型？与通用大模型有何不同？三、核心价值：垂直领域 AI 模型如何破解中小企业转型痛点？七、未来趋势：垂直领域 AI 模型如何更好赋能中小企业转型？五、实施路径：中小企业如何引入与用好垂直领域 AI 模型？四、场景落地：垂直领域 AI 模型在中小企业中的典型应用​。一、引言：中小企业数字化转