騰訊AI工作臺ima在一周年開放日活動現(xiàn)場正式發(fā)布2.0版本，宣布于10月24日啟動內測、27日全量上線。新版本最顯著的突破在于基于Agent智能體技術打造的「任務模式」，徹底改變傳統(tǒng)知識工具”被動問答”的局限，升級為能自主規(guī)劃執(zhí)行的”共事伙伴”。?

用戶通過自然語言發(fā)起指令后，ima2.0可自動拆解任務步驟，調用全網搜索、知識庫查詢、內容創(chuàng)作等工具形成閉環(huán)。例如輸入”撰寫三季度新能源汽車市場報告”，系統(tǒng)會先定位行業(yè)數(shù)據(jù)來源，再整合企業(yè)財報、政策動態(tài)等信息，最終生成結構化報告；而播客生成功能支持自定義對談人數(shù)與音色，可快速產出行業(yè)訪談、教學課程等音頻內容。更關鍵的是，用戶可附加文檔、圖片等”參考資料”，使輸出結果精準匹配場景需求，實現(xiàn)搜、讀、寫工作流的無縫銜接。?

伴隨任務能力升級，ima的知識庫體系迎來三重突破：新增「AI要點」功能可自動提煉結構化摘要，將繁雜資料轉化為認知地圖；支持同一知識庫并行處理多主題任務，配合協(xié)作共享功能強化團隊協(xié)同；而”喜歡”等顯性指標則幫助用戶快速識別高價值內容，降低篩選成本。?
這些升級建立在扎實的用戶基礎之上。數(shù)據(jù)顯示，ima上線一年完成42次迭代，用戶社群規(guī)模超5500人，沉淀數(shù)百萬共享知識庫，管理知識內容達2億條。僅今年3月上線的知識廣場，已成為跨行業(yè)知識交流的核心平臺。產品負責人Jayden在現(xiàn)場強調：”我們要搭建的不是存儲工具，而是讓信息’抓得住、用得好’的智能堤壩。”?

開放日現(xiàn)場，來自醫(yī)療、政務、教育等領域的用戶分享了ima的實戰(zhàn)價值：重癥醫(yī)學主任醫(yī)師孫孝利通過搭建指南知識庫，將急診決策時間縮短5分鐘以上；錢江海關基于116部法規(guī)、1300余個案例構建的智能問答系統(tǒng)，模擬答復準確率接近100%；25年教齡的歷史教師周建定上傳3萬份教學資料后，其班級年級前20名人數(shù)從2人增至8人。?

在專業(yè)服務領域，王杰文律師借助778份判例的智能分析，將案情研判周期從一周壓縮至半天；廣發(fā)證券打造的”投資百寶箱”則讓復雜金融知識觸達普通投資者。目前ima已滲透20余個行業(yè)，科技互聯(lián)網、經濟金融、健康醫(yī)療成為知識庫數(shù)量前三的領域。

近日，由香港理工大學PolyVentures創(chuàng)業(yè)培育計劃扶持的初創(chuàng)企業(yè)WiseLaw Digital Technology，聯(lián)合香港城市大學法學院王江雨教授團隊，正式推出香港教育領域首個深度融合大學課程體系的人工智能智能助教“AI-TutorAgent”。這一創(chuàng)新成果不僅填補了香港高校定制化AI教學輔助工具的空白，更通過核心技術突破，為解決通用AI模型普遍存在的“幻覺”問題提供了全新方案。?

作為香港理工大學重點打造的創(chuàng)業(yè)培育平臺，PolyVentures長期聚焦科技創(chuàng)新與產學研融合，為初創(chuàng)企業(yè)提供技術支持、資源對接與市場孵化等全鏈條服務。WiseLaw Digital Technology憑借在法律科技與人工智能領域的技術積累，成為該平臺重點培育的優(yōu)質項目之一。此次與香港城市大學法學院的跨界合作，尤其得到了王江雨教授團隊的深度參與——作為國際經濟法與比較法領域的知名學者，王江雨教授從高校教學的實際需求出發(fā)，為AI助教的課程適配、功能設計提供了關鍵的學術指導，確保技術研發(fā)與教學場景精準對接。?

“AI-TutorAgent”的核心突破在于其精準的溯源能力，這一特性從根本上遏制了通用AI模型常見的“幻覺”問題。傳統(tǒng)通用AI在處理專業(yè)知識問答時，常出現(xiàn)信息編造、邏輯混亂等現(xiàn)象，嚴重影響知識傳遞的準確性。而該AI助教通過構建專屬的課程知識圖譜，整合了香港高校多學科的權威教材內容、學術文獻及課堂教學資源，所有應答內容均能精準定位至具體知識點來源，包括教材章節(jié)、學術論文段落及課堂講義頁碼。用戶在獲取答案的同時，可直接追溯信息源頭進行交叉驗證，徹底解決了AI輸出內容的可信度難題。?

在課程融合層面，“AI-TutorAgent”實現(xiàn)了從“通用工具”到“定制化助教”的升級。目前該系統(tǒng)已完成香港城市大學法學院多門核心課程的適配，涵蓋國際經濟法、香港基本法等專業(yè)領域，后續(xù)將逐步拓展至商科、工程等其他學科。針對不同課程的教學大綱與考核要求，AI助教可提供分層級的學習支持：基礎層面能解答課程知識點疑問、梳理知識框架；進階層面可輔助案例分析、撰寫學術論文提綱；高階層面則能模擬課堂討論場景，引導學生進行批判性思考。王江雨教授表示，AI助教并非替代教師角色，而是通過承擔重復性教學輔助工作，讓教師將更多精力投入到個性化指導與學術研究中。

上海人工智能實驗室聯(lián)合浙江大學共同推出全球首個視頻轉網頁評測基準IWR-Bench，該基準填補了AI前端開發(fā)動態(tài)交互評測領域的空白。令人關注的是，在對28款主流模型的評測中，表現(xiàn)較為突出的GPT-5綜合得分僅為36.35分，暴露出當前AI在前端開發(fā)動態(tài)交互能力上的顯著短板。?

據(jù)了解，傳統(tǒng)的AI前端開發(fā)評測基準如Design2Code、WebSight等，僅能對模型復現(xiàn)網頁靜態(tài)布局的能力進行評估，無法涉及用戶點擊、表單提交、游戲操作等核心動態(tài)交互功能?！熬W頁的核心價值在于動態(tài)交互，傳統(tǒng)評測就像只審視建筑外觀，卻忽略了內部居住功能，不能真實反映AI在實際前端開發(fā)中的能力。”研究團隊相關負責人表示。?

而此次發(fā)布的IWR-Bench評測基準，實現(xiàn)了三大創(chuàng)新性突破，構建起更貼近真實開發(fā)場景的評測框架。在輸入維度上，它摒棄單一截圖，采用“用戶操作視頻+匿名化靜態(tài)資源包”的形式，要求模型從時間序列中提取交互邏輯，例如在2048游戲任務中，模型需通過視頻逆向推導數(shù)字合并規(guī)則與得分機制；任務生態(tài)方面，該基準涵蓋113個真實網站任務，包含1001次交互動作與620個視覺檢查點，覆蓋從簡單瀏覽到機票預訂系統(tǒng)的全復雜度場景，且移動端任務占比達10.62%；在評測方式上，首創(chuàng)Agent-as-Judge機制，借助browser-use庫驅動編程代理模擬用戶操作，從交互功能正確性（IFS）和視覺保真度（VFS）雙維度進行評分，有效避免人工評估的主觀性偏差。值得一提的是，所有靜態(tài)資源均以“asset_001.png”等匿名方式命名，迫使模型依靠視覺匹配關聯(lián)資源，完全復刻前端開發(fā)實際工作流。?

從評測結果來看，當前AI模型在前端開發(fā)動態(tài)交互領域的表現(xiàn)不盡如人意。即便是綜合得分最高的GPT-5，其交互功能正確性（IFS）僅為24.39%，意味著超過75%的操作存在邏輯缺陷，而視覺保真度（VFS）雖達64.25%，但與功能實現(xiàn)能力形成巨大反差。這種“形似神不似”的問題在復雜任務中更為突出，比如在機票預訂系統(tǒng)測試中，模型能精準復現(xiàn)頁面表單樣式，卻無法實現(xiàn)日期篩選與價格聯(lián)動邏輯；在掃雷游戲任務里，雖能渲染棋盤布局，卻不能正確響應點擊排查與游戲勝負判斷。?

此外，評測還發(fā)現(xiàn)兩大意外現(xiàn)象：一是Claude-Sonnet-4、Gemini-2.5-Pro等模型的“thinking版本”較普通版得分僅高出0.3-0.8分，提升有限，表明基礎模型能力仍是制約AI前端開發(fā)水平的核心瓶頸；二是VideoLLaMA3等視頻專長模型表現(xiàn)墊底，甚至不及通用多模態(tài)模型，這說明視頻轉網頁任務需要“視頻理解+邏輯抽象+代碼生成”的跨域能力，而非單一的視頻處理專長。?

對于行業(yè)而言，IWR-Bench的評測結果明確了AI前端開發(fā)技術的三大攻堅方向。首先是強化時序因果推理能力，讓模型能從視頻幀中提取“操作-反饋”因果鏈，而非孤立識別視覺元素；其次是提升狀態(tài)機建模能力，將網頁動態(tài)行為抽象為可執(zhí)行的狀態(tài)轉換邏輯，解決事件監(jiān)聽與數(shù)據(jù)同步問題；最后是完善資源綁定機制，建立視覺特征與匿名資源的精準映射，提高跨模態(tài)信息關聯(lián)的可靠性。?

近日，央視財經節(jié)目聚焦“人工智能+”行動激活消費新潛能的行業(yè)趨勢，以榮耀Magic8系列搭載的YOYO智能體為典型案例，生動展現(xiàn)了AI技術如何破解線上購物痛點，為消費者帶來高效便捷的全新體驗，同時彰顯了終端AI技術在日常生活場景中的深度應用價值。

在購物場景中，YOYO智能體堪稱“全能購物搭子”，徹底改變了傳統(tǒng)線上購物的繁瑣模式。面對跨平臺比價的耗時難題，它能同步檢索京東、天貓、拼多多等主流電商平臺的實時商品信息，快速完成商品篩選與性價比分析，以清晰列表呈現(xiàn)最優(yōu)購買方案，將人工需反復切換APP的復雜操作簡化為一步到位的智能推薦。針對雙11期間五花八門的優(yōu)惠券，YOYO智能體更是解鎖了多重便捷領券方式：語音或文字指令即可觸發(fā)跨平臺優(yōu)惠券匹配，線下看到心儀商品時通過攝像頭識別就能同步查找線上優(yōu)惠，瀏覽電商或社交平臺商品時啟用“YOYO識屏”功能，無需退出當前界面就能獲取隱藏優(yōu)惠券并實現(xiàn)自動加購。在央視節(jié)目演示中，購買榮耀平板10系列的全過程高效順暢，充分印證了其“雙11省錢機”的實用屬性，讓消費者輕松實現(xiàn)“即看即買、最優(yōu)消費”。

不止于購物領域，YOYO智能體憑借強大的場景適配能力，在旅行、飲食、出行等多個生活維度持續(xù)發(fā)力。旅行時，對準博物館文物就能獲取詳細的歷史背景講解，規(guī)劃行程時可結合用戶偏好與天氣情況推薦路線并預訂餐廳；飲食方面，既能精準估算餐食熱量提供健康建議，也能根據(jù)口味偏好推薦非預制菜的地道餐廳，并記憶用戶反饋優(yōu)化后續(xù)推薦；遭遇緊急出行需求時，能同步調用多個主流出行平臺，10秒內篩選出距離最近、接單最快且價格合理的最優(yōu)選項，效率較人工操作提升3倍以上。甚至在日常瑣事中，它也能發(fā)揮實用價值，如通過鏡頭識別西瓜表皮特征判斷成熟度與甜度，實測準確率超85%，解決了消費者的選購難題。

這些便捷體驗的背后，是堅實的技術支撐。YOYO智能體基于榮耀魔法大模型3.0構建，具備端云結合的大模型矩陣，在多模態(tài)理解、任務規(guī)劃和工具調用等核心能力上達到業(yè)界頂尖水平，并獲得中國信通院L3級卓越型權威認證，代表當前智能體泛化能力的最高水準。系統(tǒng)級MCP架構讓其深度打通系統(tǒng)底層80%以上的高頻場景，接入超過4000個生態(tài)MCP和生態(tài)智能體，實現(xiàn)3000余個場景的自動執(zhí)行。加之榮耀與阿里巴巴在AI生態(tài)領域的深度合作，整合高德、飛豬等垂直智能體資源，讓YOYO智能體的服務能力持續(xù)拓展。

AI獨角獸DeepSeek正式開源30億參數(shù)（3B）模型DeepSeek-OCR，以”上下文光學壓縮”這一顛覆性思路，破解了長期困擾大語言模型（LLM）的長文檔處理算力難題。其核心創(chuàng)新在于跳出傳統(tǒng)文本處理框架：將原本需要數(shù)千個文本Token表達的內容，渲染為圖像后壓縮為數(shù)百個視覺Token，通過”視覺→文本”的轉換路徑實現(xiàn)算力優(yōu)化。

這一思路直擊行業(yè)痛點——當前LLM處理長文本時，計算復雜度隨序列長度呈平方級增長，導致算力成本居高不下。DeepSeek團隊發(fā)現(xiàn)，人類視覺系統(tǒng)天生具備高效信息壓縮能力，遂提出用機器模擬這一過程：將文本轉化為圖像后，借助視覺模型的特征提取能力實現(xiàn)10-20倍壓縮，且在10倍壓縮率下仍保持97%以上的OCR準確率。?

在國際權威文檔解析基準OmniDocBench上，DeepSeek-OCR創(chuàng)下震撼性成績：僅用100個視覺Token，便超越了需256個Token的GOT-OCR2.0；使用不足800個視覺Token時，性能碾壓平均每頁需6000+Token的MinerU2.0。即便將壓縮率提升至20倍，模型準確率仍能維持在60%左右，展現(xiàn)出極強的魯棒性。?

算力效率方面，該模型更顯”小而強”的特質：單塊A100-40GGPU每日可生成超20萬頁優(yōu)質LLM/VLM訓練數(shù)據(jù)，若部署20個節(jié)點（160塊A100），日處理量可飆升至3300萬頁。這一效率意味著大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)制備成本將大幅降低，為AI模型迭代提供關鍵支撐。?

DeepSeek-OCR的強悍性能源于兩大核心組件的協(xié)同設計：?

DeepEncoder深度編碼器：作為”壓縮引擎”，其融合SAM-base（8000萬參數(shù)）與CLIP-large（3億參數(shù)）架構，前者以窗口注意力提取局部視覺特征，后者以全局注意力把握整體信息，中間通過16×卷積壓縮器大幅削減Token數(shù)量。該組件支持512×512至1280×1280多分辨率輸入，動態(tài)適配不同場景需求。?

DeepSeek3B-MoE解碼器：采用混合專家架構，64個專家中激活6個及2個共享專家，實際激活參數(shù)約5.7億，在保證30億參數(shù)模型表達能力的同時，維持輕量級模型的推理效率，負責將壓縮視覺Token精準還原為文本。?

不同于傳統(tǒng)OCR工具，DeepSeek-OCR具備跨模態(tài)”深度解析”能力。依托涵蓋3000萬頁多語言PDF、300萬條Word文檔的海量訓練數(shù)據(jù)（含100種語言，中英文占2500萬頁），模型可對復雜文檔元素進行結構化提?。?

金融圖表直接轉換為Markdown表格數(shù)據(jù)?

化學結構式解析為國際通用的SMILES格式?

幾何圖形識別線段關系與拓撲結構?

自然圖像生成密集語義描述（densecaptions）?

這一能力使其在STEM科研、金融分析、教育出版等專業(yè)領域具備極高應用價值，例如科研人員可快速將文獻中的公式與圖表轉化為可編輯內容，大幅提升研究效率。

美國密歇根州彩票管理機構證實，該州懷恩多特市45歲女子塔米?卡維（TammyCarvey）憑借人工智能聊天工具ChatGPT生成的號碼，在9月6日舉行的強力球彩票開獎中斬獲10萬美元獎金（約合人民幣72萬元）。這一消息迅速引發(fā)全美關注，成為人工智能生活化應用的又一熱門案例。?

據(jù)卡維在新聞發(fā)布會上的回憶，此次中獎源于一次偶然的嘗試。當時強力球頭獎累積金額突破10億美元，創(chuàng)下近期紀錄，身邊親友紛紛參與投注。平時極少購買彩票的她突發(fā)奇想，打開ChatGPT輸入”生成一組強力球彩票號碼”的指令，隨后依據(jù)生成結果通過密歇根州彩票官網完成購票，并額外支付費用選擇了”強力加倍”功能。開獎后核對號碼時，她驚喜地發(fā)現(xiàn)自己匹配了四個白球號碼及關鍵的紅球號碼，初步確認中獎5萬美元。直至登錄個人彩票賬戶，卡維才發(fā)現(xiàn)因啟用了”強力加倍”選項，獎金已翻倍至10萬美元。”我和丈夫反復核對了三遍，完全不敢相信這份幸運降臨在我們身上。”她難掩激動地說道。
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卡維近日已前往密歇根州彩票機構總部領取了全額獎金。面對這筆意外之財，她制定了務實的使用計劃：優(yōu)先償還房屋貸款以緩解家庭經濟壓力，剩余款項將存入銀行作為應急儲備金。這一理性決策引發(fā)眾多網友共鳴，社交媒體上不少用戶稱贊其”冷靜且有規(guī)劃”。?

從彩票機制來看，強力球彩票每張基礎售價2美元，銷售網絡覆蓋全美45個州及多個海外領地，密歇根州居民可通過線下銷售點或官方網站便捷購票。此次關鍵的”強力加倍”功能屬于可選增值服務，能使非頭獎獎金獲得2至10倍的提升，具體倍數(shù)由開獎時隨機抽取的乘數(shù)決定，卡維恰好趕上了2倍乘數(shù)的幸運時刻。?

值得注意的是，卡維的經歷并非孤例。近期弗吉尼亞州米德洛錫安市居民凱莉?愛德華茲同樣通過ChatGPT生成的號碼，中得15萬美元彩票獎金。與卡維不同，愛德華茲選擇將全部獎金捐贈給額顳葉退化協(xié)會、食品正義倡導組織等三家機構，用善意傳遞幸運。短短數(shù)月內兩起AI選號中獎事件，讓公眾對人工智能的應用邊界產生了新的好奇。

北京人形機器人創(chuàng)新中心的技術突破引發(fā)全球科技界震動——全新具身世界模型WoW正式開源，這一被Huggingface官方盛贊”Excellentwork”的架構，首次實現(xiàn)機器人對物理世界的深度理解，標志我國在具身智能領域躋身世界前列。?

“讓機器人完成后空翻不難，難的是讓它理解水杯倒地會灑水。”行業(yè)專家的比喻道出核心痛點。相較于僅能”觀察”的Sora系列，WoW構建了感知、預測、判斷、反思與行動的完整閉環(huán)，通過融合視覺、動作與物理推理的統(tǒng)一框架，實現(xiàn)從”看見”到”理解”的本質跨越。正如技術界評價：”GPT讓機器讀懂語言，Sora讓機器看見世界，而WoW給了機器理解物理規(guī)律的’大腦'”。?

WoW的突破性源于四大核心組件的協(xié)同創(chuàng)新，共同構筑起機器的”物理認知體系”：
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DiT世界生成基座：機器人的”物理引擎+想象系統(tǒng)”?

基于800萬條交互軌跡篩選出的200萬條高質量數(shù)據(jù)，該模型訓練出1.3B至14B參數(shù)的全系列版本，能精準推演物理演化規(guī)律。實測中，它可生成”機械臂依次按按鈕、收餐具、開開關”的長程任務視頻，甚至能跨場景完成”從梵高畫作中取出向日葵”的創(chuàng)意操作，證明其掌握的是物理規(guī)律的抽象本質而非簡單場景記憶。
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SOPHIA自反范式：讓模型”自己教自己”?

業(yè)內首創(chuàng)的”生成-批評-修正”循環(huán)機制，模擬人類認知過程：動態(tài)評論模型先判斷生成內容的物理合理性，優(yōu)化智能體再據(jù)此改寫指令、迭代生成。這種自我反思能力，使WoW在復雜場景中越練越精準，如同機器人擁有了”試錯糾錯”的自學能力。?

FM-IDM逆動力學模型：從”想象”到”行動”的橋梁?

這一核心組件解決了”落地難題”——通過連續(xù)兩幀預測視頻，可反推出機器人末端執(zhí)行器的精確動作指令，誤差不足2°。優(yōu)必選WalkerX機器人借助該技術，將樓梯跌倒率降低63%；中小廠商只需上傳一段”咖啡拉花”視頻，就能讓機械臂自動學會對應技能，數(shù)據(jù)成本銳減99%。?

WoWBench基準：給”想象力”立規(guī)矩?

作為全球首個具身世界模型評測標準，該基準從感知理解、預測推理等四大維度建立量化指標，通過”專家模型+GPT+人類評審”的混合機制，讓機器的物理認知能力有了可衡量的科學尺度。

網易旗下智能開發(fā)品牌CodeWave正式舉辦主題溝通會，面向行業(yè)及公眾重磅發(fā)布多項全新智能開發(fā)能力。此次發(fā)布標志著網易在智能研發(fā)領域的深度布局迎來關鍵突破，其構建的全流程研發(fā)智能化解決方案，將覆蓋從需求梳理、產品構思、開發(fā)部署到迭代優(yōu)化的完整研發(fā)鏈路，為行業(yè)注入全新的技術活力與創(chuàng)新可能。

在數(shù)字化浪潮席卷全球的當下，企業(yè)研發(fā)面臨著效率瓶頸、技術壁壘高、跨角色協(xié)作不暢等諸多痛點。傳統(tǒng)開發(fā)模式中，需求轉化耗時長、設計與開發(fā)銜接斷層、非技術人員難以參與核心開發(fā)環(huán)節(jié)等問題，嚴重制約了產品迭代速度與創(chuàng)新效率。網易CodeWave精準洞察行業(yè)需求，此次推出的智能開發(fā)能力以“可視化與AI深度融合”為核心開發(fā)理念，打造了一套高效、便捷、低門檻的研發(fā)工具體系。

該體系的核心功能亮點紛呈，全方位覆蓋應用開發(fā)全生命周期。針對設計與開發(fā)銜接難題，其具備的PSD設計稿生成頁面功能，可實現(xiàn)設計資源向可交互頁面的快速轉化，大幅減少設計師與開發(fā)工程師之間的溝通成本，避免因設計還原偏差導致的重復返工，顯著提升前端開發(fā)效率。在產品設計環(huán)節(jié)，智能產品設計功能依托先進的AI算法，能夠基于用戶需求快速生成產品原型、功能架構及交互邏輯建議，為產品經理提供高效的輔助設計支持，助力產品構思快速落地。而智能生成應用功能則進一步降低了開發(fā)門檻，用戶通過簡單的需求描述或參數(shù)設置，即可由AI生成基礎應用框架及核心代碼，極大縮短了應用開發(fā)的初始周期。

更為重要的是，網易CodeWave的智能開發(fā)能力成功打破了傳統(tǒng)研發(fā)模式中的技術壁壘。以往，應用開發(fā)往往被局限于專業(yè)技術人員的專屬領域，產品、運營、設計等非技術角色難以深度參與核心開發(fā)流程。而借助CodeWave的可視化操作界面與AI輔助功能，非技術人員無需掌握復雜的編程語言，即可通過直觀的操作參與到產品原型設計、功能調試、需求反饋等環(huán)節(jié)，真正實現(xiàn)了研發(fā)協(xié)作的全民化、扁平化，為團隊帶來更高效的跨角色協(xié)同體驗。

從行業(yè)價值來看，網易CodeWave的全流程智能開發(fā)方案不僅能夠將研發(fā)效率提升數(shù)倍，幫助企業(yè)快速響應市場變化，加速產品迭代節(jié)奏，還能降低企業(yè)的研發(fā)成本與人才培養(yǎng)成本。對于初創(chuàng)企業(yè)而言，其低門檻的開發(fā)模式可幫助團隊在缺乏專業(yè)技術人才的情況下快速搭建產品；對于大型企業(yè)來說，該方案能夠打通各業(yè)務線的研發(fā)鏈路，實現(xiàn)資源高效整合與協(xié)同創(chuàng)新。

網易相關負責人在溝通會上表示，未來CodeWave將持續(xù)深耕智能開發(fā)領域，基于用戶反饋與行業(yè)需求不斷優(yōu)化產品能力，探索AI技術與研發(fā)場景的更深層次融合。同時，網易也將以開放的姿態(tài)與行業(yè)伙伴展開合作，共同推動研發(fā)智能化生態(tài)的建設與發(fā)展，助力更多企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型與創(chuàng)新升級。