MaaS概述 - MaaS的起源与概念是指将AI模型及其相关能力打包成可重复使用的服务,使企业能够快速高效地构建、部署、监控、调用模型,无须开发和维护底层基础能力 [6][7][8] - 大模型的发展促使MaaS快速发展,大模型的高性能对数据和算力的需求增长,成本增加使得模型规模化落地存在阻碍,MaaS通过提供服务的方式显著降低了用户使用大模型的门槛 [8][9][10] - MaaS助推大模型规模化落地,通过提供全流程平台工具降低技术门槛、提供集约化的模型库和数据集解决重复造轮子的资源浪费问题、提供模型应用的高效开发能力适配企业规模化场景需求 [13][14] MaaS发展现状及挑战 - MaaS产业图谱初步形成,包括平台服务、模型服务、数据集服务和AI应用开发服务,各类参与方积极发挥自身优势形成不同落地模式 [15][16][17][18] - MaaS存在模型服务质量缺乏规范性、服务易用性不足、基建成本控制能力需加强、合规管理体系亟需进一步完善、国内生态建设尚不完备等挑战 [21][22][23] MaaS框架与能力要求 - MaaS框架由模型平台层、模型层和应用开发层三部分组成,提供全流程的模型生产、模型调用和应用开发服务 [24][25][26] - 模型平台层提供数据工程、模型开发、模型交付和服务运营等能力,帮助企业降低模型定制开发的技术门槛 [26][27][28][29][30][31] - 模型层提供丰富的模型库、数据集和服务管理等能力,为用户提供可直接调取的模型服务 [33][34][35][36][37] - 应用开发层提供支撑能力、应用开发集成和应用生命周期管理,帮助用户快速构建基于AI模型的应用 [38][39][40][41][42][43] MaaS应用分析 - MaaS落地需要外部需求和内部驱动力,金融、电信等行业率先成为落地最多的领域,经营管理环节的应用最为成熟 [48][49][50] - 平安银行的BankGPT服务平台、中国电科院的一体化MaaS平台、广东移动的私域大模型体系、腾讯云的金融风控MaaS等案例展示了MaaS在不同行业的落地实践和成效 [52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64]

报告的核心观点 - 数字乡村是立足于我国新时代农业农村发展现状而作出的重要战略部署,是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用,以及农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程 [4] - 数字乡村建设具有广泛性,包括建设对象的广泛性(农业、农村、农民三个方面)、涵盖领域的广泛性(生产、生活、治理、服务、生态等)、技术应用的广泛性(5G、物联网、大数据等) [14][15] - 数字乡村建设基于数字基础设施和数据资源两大基础,涵盖六大领域:智慧农业、数字经济、数字治理、数字服务、数字文化、绿色乡村 [14][15] 报告分类总结 政策体系建设 - 数字乡村顶层设计不断完善,相关支持政策相继出台,形成了较为完善的政策体系 [18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31] - 地方政府积极落实国家工作部署,有序推进数字乡村建设,各地出台了相关政策文件 [31][32][33] 试点示范带动 - 国家和省级数字乡村试点工作纵深推进,探索出可复制、可推广的经验模式,带动数字乡村高质量发展 [34][35][36] - 试点地区的信息基础设施建设、农业生产信息化、数字治理效能等均高于全国平均水平 [35][36] 数字技术赋能 - 信息基础设施建设成效显著,为农业农村现代化提供了坚实网络支撑 [38][39] - 物联网、人工智能、卫星遥感、5G等新技术在"三农"领域的应用不断成熟 [39][40] 发展生态构建 - 数字乡村建设主体持续壮大,产业生态不断繁荣,形成了政产学研用深度融合的发展生态 [40][41][42] - 政府加强引导,多元社会主体协同探索数字乡村发展路径,形成了"政府引导+多元主体参与"的发展模式 [41][42] 农民数字素养提升 - 政企协同发力开展培训,农民数字素养与技能不断提升 [42][43] - 数字技术应用丰富了农民角色,拓宽了农民增收渠道 [43] 发展特点 - 县域成为数字乡村建设主战场,产业与治理成为主要领域 [43][44][45] - 不同经济地带呈现差异化发展,整体仍处于建设初期 [46][47][48] 应用实践 - 智慧农业:数字技术提升农业生产效率和保障能力,优化农业全产业链 [48][49][50][51] - 数字经济:农村电商服务体系基本形成,乡村新业态蓬勃发展 [51][52] - 数字治理:智慧党建、"互联网+政务服务"、村务管理智慧化 [52][53][54][55][56] - 数字服务:教育、医疗、养老、人社等公共服务数字化 [57][58][59][60][61][62] - 数字文化:乡村网络文化阵地不断夯实,传统文化焕发新活力 [63][64][65] - 绿色乡村:数字技术推动绿色农业发展,促进农村人居环境治理 [65][66]

权威发布：2024 年 4 月国内市场手机出货量 2407.1 万部， 其中 5G 手机占比 84.1%。 一、国内手机市场总体情况 2024 年 4 月，国内市场手机出货量 2407.1 万部，同比增长 28.8%，其 中，5G手机2023.2万部，同比增长52.2%，占同期手机出货量的84.1%。 2024年1-4月，国内市场手机出货量9148.6万部，同比增长12.3%，其 中，5G手机7666.5万部，同比增长18.3%，占同期手机出货量的83.8%。 3500 91% 100% 87% 83% 81% 82% 86% 87% 86% 82%88% 83% 84% 90% 3000 77% 77% 78% 71% 80% 2500 70% 60% 2000 2872 2617 2709 50% 2017 2644 2420 1500 1734 1732 2023 40% 1770 1330 1774 1000 1646 1506 1564 30% 1253 20% 500 0 239 339 513 535 579 473 338 327 445 266 408 395 555 172 358 377 ...

2024年一季度我国互联网上市企业 运行情况 中国信息通信研究院 政策与经济研究所 互联网团队 中国信息通信研究院 http://www.caict.ac.cn/ 市值 2024.03 ...

乡村振兴政策 - 《中共中央国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》发布，提出推进乡村全面振兴的六个部分[4] - 《关于开展第二批国家数字乡村试点工作的通知》明确了到2026年底的工作目标和分类开展的三大类试点工作[5] 农业信息化 - 农业农村部公布2023年度农业农村信息化示范基地认定名单，共有94家单位被认定为示范基地[6] 农产品销售 - 上湖辣椒产业园通过乡村直播活动，实现了辣椒线上销量从每天几百公斤增长到每天近2.5万公斤，月销售额达2万元[8] 数字乡村建设 - 汉中市宗营镇利用数字乡村建设，构建了“平安乡村视联网络”，提升了基层社会治理的活力和秩序[9] 扶贫政策 - 中国农业银行创设“三个基金”助力脱贫攻坚，救助1690户2710人，撬动低成本贷款4190万元，支持3864名困难家庭子女上学[11]

数字包容发展 - 数字包容是对原有相关概念的整合和升华，关注行动影响技术应用效果和人们参与数字生活的结果[6][12][17] - 全球数字化发展水平差异明显，中国构建了推动实现数字包容的“中国方案”，给各国特别是发展中经济体提供有益参考[7] - 数字包容不会自发实现，需要政府、企业、社会组织、公民等各类主体共同开展实践，瞄准难点堵点问题、创新推进机制、探索实施方式、积极筹措资源、明确发展路径[7] - 中国数字包容发展研究报告指出，数字技术的快速应用支撑了国家治理体系和治理能力现代化，促进了公共服务的高效透明[12] - 数字包容是让每个个体都有机会和能力使用数字技术，并在数字化赋能经济社会各领域的过程中使相对差距缩小的一种状态[17] - 推动数字包容是加快实现中国式现代化的重要路径，通过数据要素与传统要素的优化重组，加速社会财富的创造与积累[18] - 数字包容是适应数字技术加速演进浪潮的重要行动，数字技术成为经济发展的内在驱动力和增加经济社会福祉的重要源泉[18] - 数字包容是汇聚各类主体参与数字化发展的重要支点，需要建设基础设施、提升技能素养、形成多元主体共同参与的长效机制[19] 中国数字发展 - 中国政策措施如数字中国建设、宽带中国战略等为解决数字化发展中的可及性、可用性问题打下坚实基础[15] - 中国网络覆盖及质量提升效果显著，已建成全球规模最大的光纤和移动宽带网络[29] - 中国行政村、脱贫村通宽带率达100%，行政村通光纤和4G的比例均超过99%[29] - 中国移动网络单位流量平均资费降幅超过95%，针对农村地区的资费优惠政策持续实施，农村地区网络资费明显降低[34] - 2022年全国农业生产信息化率超过25%[35] - 2023年全国农产品网络零售额达0.59万亿元，同比增长11.8%[35] - 全国义务教育学校联网率达100%[36] - 全国范围内所有三甲医院均开展远程医疗服务[36] 技术创新 - 华为鸿蒙系统是一款全新的面向全场景的分布式操作系统，支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏等多种终端设备运行[50][51] - 华为小艺助手计算视觉团队构建了多模态语义理解模型，实现了图像和文本两个模态在特征空间上的对齐，使图像描述模型形成高效表达风格[52] - 预训练模型具备广泛的语义理解能力，华为技术人员构造了针对性的问题进行提问训练，实现了对用户问题的意图理解和图像信息的提取能力[53] - 华为积极改进手机的屏幕朗读功能，帮助视障人士自由地获取各种学习资源和生活帮助，智能识别现实环境并提供出行辅助功能[54] 农业数字化 - 农业数字化平台建设存在巨大差距，无法实现大数据共享和分析[55] - 农产品质量监控和控制不足，产销环节信息流通不畅，导致供需不平衡[55] - 一体化助农解决方案实现农产品全生命周期管理和市场跟踪[56] - 农产品数字化赋码应用普及实现规模效应，促进多方共赢的数据交互[58] - 项目以雷波县帮扶农产品切入，助力乡村振兴和社会商业诚信建设[59] - 通过现代商业技术和平台，让农产品变成广大消费者手里的“好商品”[60]

绿色算力技术发展 - 绿色算力是算力基础设施实现绿色、低碳、可持续发展的重要概念[10] - 绿色算力技术是将经济效益和环境保护有机融合，实现低碳清洁、高效利用与科学配置的发展方向[11] - 谷歌和微软等企业通过利用太阳能、风力等可再生能源以及研发新技术来提高能源利用效率和降低碳排放[11] - 绿色算力技术体系包括材料创新、产品创新、工艺创新和手段创新等多方面，涉及底层硬件、平台软件和核心算法[11] - 绿色算力技术发展经历了初级阶段、起步阶段、发展阶段和成熟阶段，逐步关注能源利用效率和碳排放等指标[13][14][15] 绿色算力技术应用 - 绿色算力技术在智慧城市建设中发挥重要作用，提升城市智慧化水平，打造低碳生态城市[55] - 绿色算力技术在气象预报和大数据处理方面取得重要进展，实现精准气象预报和监测[56] - 绿色算力技术在工业领域可以提高生产流程质效，降低碳排放，助力工业企业降低碳足迹[53] - 金融行业在数字化、智能化改造中处于领先水平，大数据分析和人工智能得到广泛应用[54] - 绿色算力技术赋能经济社会发展，满足工业、建筑、金融、能源等领域对算力的需求，处理大量数据进行分析和决策[50]

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No.202401 数字政府一体化建设白皮书 (2024 年) ...

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