..............................................................................................26 2、异构混训................................................................................................. 等架构芯片，重点应用于智能手机、智能汽 车 、 工 业 机 器 人 等 ， 满 足 边 缘 与 终 端 计 算 需 求 ； 中 科 曙 光 Nebula800、长三角国家技术创新中心“珠玑”平台通过 CPU、GPU 异构融合，支持多精度计算、算力统一调度等，用于科学计算、 智能制造、城市大脑等，满足平台与生态建设领域需求。 （二）智算服务市场增长迅速，智算服务供给日趋多元。 智算产业发展研究报告（2025） ，华为以 41.7%的市场份额独占鳌头，凭借昇腾 910B 国产 AI 芯片和全栈解决 方案，成为智算中心建设和运营的核心支撑。新华三、百度、中国电 子云、商汤科技合计份额约 15%，主要提供异构算力整合和行业解决 方案。解决方案市场竞争激烈，规模效应尚未显现，市场玩家正处于 竞争关键变革期，短期内大模型赋能行业能力、数据/算法等专业服 智算产业发展研究报告（2025） 16 务能力至关重要。

端、 边、 云架构演进， 开放的工业应用生态体系推动智能制造的快速迭代 … … 智能制造面临的 行业痛点 智能装备控制 系统与设备需深度协同 复杂的 IT 系统 高昂投入运维复杂 各种异构系统 信息及数据烟囱化 设备数据采集 种类繁多技术复杂 昂贵的工业分布式控制系统 边缘云 (I/P/Daas) 智能 硬件层 技术趋势： 执行与控制分离、 软件定义装备。 工业互联网将加快这个趋势 降低数字化建设门槛 实现产品化快速普及 可快速批量复制能力 快速提升行业数字化水 平 整体提高项目落地效率 轻松实现系统远程运维 开箱即用的边缘云平台 轻松实现异构系统集成 全面提升交付能力及业 绩 工业魔方产品 价值目标 02 03 合作伙伴 工业行业 产品功能 CA S E S 定位：旗舰款魔方（数字工厂） 扩展：计算单元默认 2 个 可实现不同异构系统之间的业务协同、 数据共享能力 ，从而消除孤岛、 互联互通 IOT 平台是工业魔方的核心价值 ，具备双向能力 ， 可以实现工业全场景物联采集及反向智能控制 工业魔方可利用工业现场的控制层（ PLC 、 IO 、 传 感器等） 快速实现全场景数字化、 装备智能化 ， 从而可低成本、 快速实现数字化生产、 智能 制造 各种工业异构应用系统通过工业魔方

11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；  AI 原生必须激活“一方数据”价值，通过向量化+SQL 融合降低智能推荐开发门槛；  全局最优则要求简化异构系统堆叠，将总拥有成本降低 30%以上。 本书凝聚了 OceanBase 与零售领军企业的共同实践。您将看到：  泡泡玛特如何以 99.999%系统连续性承载百万级抽盒并发；  海底捞借 HTAP 结构化）等多种数据类型。 7 在竞争激烈的环境下，有限的利润限制了大部分零售企业的 IT 预算，对技术投入的性价比和综 合成本最优极为敏感。传统架构下为应对峰值和复杂需求，往往需要堆叠多种异构系统，导致架 构臃肿、运维复杂、总成本高企。 再次是激活“一方数据”价值。 开源大模型的蓬勃发展极大地降低了 AI 技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售 企业自有的“一方数据”价 第一，HTAP 突破 ETL 瓶颈，实现实时运营决策 一体化云数据库简化了数据管理，通过将事务处理（OLTP）、分析处理（OLAP）整合至单一平 台，直接解决了零售业“数据类型复杂多元”和“多种异构系统堆叠”的痛点。从根本上简化了 技术栈，消除了数据冗余和 ETL 复杂性，从而显著降低了运维负担和总拥有成本。 一体化云数据库的 HTAP 能力，能够实现库存扣减与销量预测的同步联动，并支持动态定价、实

已知 / 未知物理规律的模拟。 约定数据传输方式，进行稳定、迅速、 安全的数据采集，实现异构设备和系 统的互联互通，让物理世界和承载数 字孪生的虚拟空间无缝衔接。 以更全面、透明、多层次的视角实时数据 实现车间多种设备动作的驱动、攻坚位置 状态的变化、故障预警及调度规划等功能 物理世界一体化感知 异构设备数据集成 构建一体化感知网主要是利用定位、 视频监控、无人机、遥感等技术，以 AI 为监测技术赋能，实现感知范围

干混机 1 吨 工作完成和展示 – 实现柔性 深入分析了飞鹤生产业务，形成针对飞鹤湿法生产，干法生产两 种模式下的智能化建设部分标准及流程，集团整体推广 系统的异构 多维度 分步实现 总结 根据不同厂商设备，通过异构搭 建智能制造体系。 通过功能点，到系统面，再到多 维度平台，西门子 MOM 覆盖飞鹤 C2M 智能制造全面需求 先克东 MES ，再推广到其他厂， 最后实现全集团

协同制造 …… 以异构、异地设备信息的互联为基础， 实现集团自身生产的智能化改造 实现异构、 异地设备信 息互联 PLC 第三方 OPC 智能制造的基础是信息物理系统 物流定位与追踪 远程管理 研发 生产 供应链 售后服务 集团实际 传 感器 - 20 - …… 工艺 SCADA 传感器 异构设备互联及管理平台 设计 生产 物资

输、确权与鉴权、存储与管理、分类和分级、合规与脱敏、清洗与预处理、质量 评估与价值定义、可视化与分析、机器学习平台集成、交易与共享等。 （2）算力服务。提供行业级算力服务能力，包括但不限于算力资源跨地域 汇聚、异构算力支持、资源隔离与调度、高可用性与容错性、性能监控与分析等。 （3）算法服务。提供行业级算法服务能力，包括但不限于基础算法库、算 法开发与优化工具、数据标注基础模型、智驾模型训练与测试环境、智能驾驶基 AMD 占据，其中英伟达之所以 能够成为 GPU 全球头号玩家，主要源于其在先发优势下建立的 CUDA 生态。 在 AI 框架方面，华为针对 AI 应用场景，设计了功能类似英伟达 CUDA 的 异构计算架构 CANN 以及帮助开发者孵化各种 AI 创新算法和应用的 AI 计算框 架 MindSpore。但与主流框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）相比，MindSpore 的 4.4 平台建设难点 4.4.1 确保公信力的技术能力 公信力直接决定平台吸引力和可持续运营能力，平台需在以下关键领域攻克 技术难题以确保公信力。 （1）资源标准化服务能力。平台需要支持异构数据、算力和算法模型的标 准化服务，使其可以快速应用于多种场景。 （2）资源质检能力。平台必须提供高效的数据质量和算法模型性能检查服 务，作为第三方中立机构出具权威的检测报告。 （3）数

各级政府 的重要战略任务。工业园区具有产业集聚度高、信息化需求迫切的 特点，亟需通过构建大模型底座来支撑数字政府的深化应用。大模 型底座作为人工智能技术的集大成者，能够有效整合园区内的多源 异构数据，提供智能化决策支持，优化资源配置，提升管理效率。 通过大模型底座的部署，园区能够实现从传统管理模式向数据驱 动、智能决策的转变，为企业和居民提供更加精准、高效的公共服 务。 具体而言 层，各层之间通过标准化接口实现松耦合，确保系统的高可用性和 可维护性。 数据层作为底座的基础，采用分布式存储技术，支持结构化、 半结构化和非结构化数据的统一管理。通过数据湖架构，实现多源 异构数据的集成与治理，为上层提供高质量的数据支持。同时，引 入数据安全和隐私保护机制，确保数据在采集、存储和传输过程中 的安全性。 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采 层、服务层和应用层 四个核心层次，各层次之间通过标准化的接口和协议进行交互，确 保系统的灵活性和可维护性。 数据层是大模型底座的基础，负责数据的采集、存储和管理。 该层通过整合工业园区的多源异构数据，包括传感器数据、企业运 营数据、环境监测数据等，形成统一的数据湖。数据层采用分布式 存储技术，支持 PB 级数据的实时处理与高效检索，同时通过数据 清洗、标准化和标签化等预处理流程，确保数据质量满足模型训练

原生复数机制 线性代数运算 ······ 计算库 概率统计 方程符号化定义 神经算子学习 ······ 百度自研昆仑芯，同时也与国内外机构合作，搭建 算力中心和异构计算平台 框架 算力 场景 & 应用 范式 工具 组建 大范围分布式并行计算 编译器 展示强 多模态感知和交互能力。商汤 绝影车载 端侧 8B 多模态模型可以实现 首包延迟可 低 至 3 0 0 毫 秒 以 内 ， 推 理 速 度 40 Tokens/ 秒。 商汤绝影打造了高性能异构计算平台 Hyper PPL 。 它综合了大语言模型、 多 模态模型、 CNN 模型、前后处理完 整的 优化能力。 Hyper PPL 目前扩展 并支持 主流车载计算硬件 ，兼容多种 主流操作 39 异构计 算平台 腾讯混元大模型 腾讯 TENCENT 时间 2022 年 4 月 ，腾讯首次对外披露混元 AI 大模型的研发进展。基于腾讯太极机 器学 习平台进行研发 ，借助 GPU

ZBS，为大中型企业 云资源池到大数据分析提供“永 续”的数据基础设施，以更优化 的总拥有成本，提升多种场景 负载下的业务效率。 面向企业的大模型基础设施， 支持在本地环境中安全、高效 地管理异构算力资源，部署推 理服务，助力生成式 AI 应用的 快速落地。 榫卯®AI 平台 榫卯®超融合 榫卯®分布式存储 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 11 五大典型场景与丰富案例实践 务器等优点。 基于测试结论，用户引入 3 节点的榫卯超融合集群（采用 ELF 虚拟化）， 承载包含 Kafka 、 HDFS 等组件的车联网大数据业务系统，并在数月 后继续扩容 4 节点，形成异构集群。未来，用户计划将车辆产销类核心 业务包括 PLM，DMS（经销商管理系统）等产线的生产数据库类业务均 迁移至企业云平台。 收益 • 利用榫卯超融合副本局部化策略、I/O 本地化、RDMA