言 当时代的列车全速驶入数字化的轨道，计算产业正以前所未有的速度深刻改变着世界的运行方式与 发展格局。从现代化都市高效运转的智能交通体系，到充满活力的智慧城市建设实践；从高深莫测的科 研攻坚前沿，到与每个人息息相关的医疗健康保障领域，计算力如同无处不在的智慧引擎，驱动着创新 与发展的巨轮滚滚向前。 为全方位呈现计算产业年度发展风貌，全球计算联盟（GCC）于今年9月重磅发起“2024年度全球计 计算联盟GCC将持续搭建全球产业应用案例展示与交流的平台，让我们以案例汇编为指引，不断探索计 算产业的无限可能，共同推动全球计算产业的繁荣发展！ 全球计算联盟 2024年12月 ContentS 目 录 年度技术创新类（前沿技术突破） ｜中国电信股份有限公司研究院｜分布式智算中心无损网络方案…………………………………………… 1 ｜中国科学院计算机网络信息中心｜面向国产超算系统跨平台可移植的并行框架软件方案……………… 色融合智算中心解决方案…………………………… 128 ｜苏州华旃航天电器有限公司｜应用于数据中心液冷散热系统的流体连接器方案……………………… 131 年度技术创新类 （前沿技术突破） 1 年度技术创新类（前沿技术突破） 案例基本信息 Basic case information 案例简介 case summary 随着人工智能的浪潮来袭，以大模型为代表的智算中心解决方案逐步深入千行百业，算力需求日益

世 界首富。 " Al 直接注册公司、研发黑 科技 、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100 亿。 一、人工智能发展简史了解 OpenAl 的 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿 2.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化 能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型 通常说的大模型的“大 境。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练 二、大模型：人工智能的前沿 语言生成能力 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 2.2 大模型的发展历程 萌芽期：模型小 ( 参数 <1 亿 ) 、任务单一、依赖人工设计规则。 LLaMA 、 DeepSeek 降低大模型使用门槛。 · 争议焦点：失业风险：编剧、设计师、客服等职业面临替代压力；监管博弈：中 美欧出台 Al 法案，要求透明度与内容审核。 二、大模型：人工智能的前沿 性 能 ( 参数、层数等 ) 萌芽期 迅猛发属期 53008 防个力 18 1950

0 引言 在科技飞速发展的时代，我们有理由相信，人工 智能（Artificial Intelligence）会加速推动各行业特别是 传统行业的颠覆性变革和提升。具身智能作为人工 智能领域的前沿方向，正从理论研究阶段迈向实际应 用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 006 文章编号：1007-3043（2025）07-0035-06 中图分类号：TP18 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 具身智能作为人工智能领域中的前沿方向，正从技术验证走向实际应用，展现 出产业革新潜力。阐述了具身智能的核心概念与技术架构，探讨了其在多领域 的应用案例和边界，特别是工业应用实践、挑战和突破点；同时关注其发展所面 临的关键问题 的发展，主张智能应由身体与环境的实时交互自然涌 现，确立了“感知—行动”闭环系统的可行性 ［12］，成为 具身智能的奠基性理念。自 2023 年美国斯坦福大学 Mobile-ALOHA 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智

定的风险，但在后期成功释放了AI的潜 力。 走出规模化的低谷 从灯塔企业身上我们不难看出，AI拥有的新用例不计其数，有望带来难以想象的绩效提升。 用例启迪能力，能力引领规模。2018年，前沿用例的具体表现还是高级分析和自动驾驶汽车的本 地化应用、高度透明的数据连接和可视化仪表板，以及类似的数字精益解决方案。与现在相比， 当时部署用例所需的时间更长。多数早期部署相关用例的灯塔企业称，前5个用例的部署平均花 将在10年内迅速普及。灯塔企业正立于革命潮头，在新的候选灯塔工厂中，基于AI的用例占比高 达60%，而这一数字在2019年仅为11%。 灯塔领航：内部提升良性循环，外部差距不断拉大 生成式AI与其他前沿技术在制造业的广泛应用无法一蹴而就，但灯塔企业已成功在工厂层面实现 了应用。所有新晋灯塔成员都至少有一个正在进行中的AI试点项目，部分新成员甚至已在短短几 天或几周内（而非几个月或几年）实施、测试和 5倍回报。 灯塔企业在规模化低谷中不断摸索的同时，也在逐步提升快速部署用例的能力。最近三批灯塔新 成员的用例实施速度要比前三批快26%，75%的灯塔企业称，他们仅需6个月不到的时间，便能 部署新的前沿用例，而30%的灯塔企业称，他们甚至可以在3个月之内完成。技术应用是个良性 循环过程：进步越大，速度越快。企业能够在此过程中更加敏捷，并获得应对颠覆的能力，但也 进一步加大了与其他制造商的差距[3]。

数据集， 旨在衡量人工智能系统在具身问答任务中的能力，促 进了具身智能系统在自然语言理解与环境交互方面 的研究。 2 具身智能标准化需求与挑战 具身智能作为人工智能与机器人技术深度融合 的前沿领域，其标准化工作对推动技术发展、保障系 统安全、促进产业协同具有重要意义。然而，当前具 身智能标准化仍处于起步阶段，面临着多方面的需求 与挑战，需要政府、产业界和学术界的共同努力，构建 科 需具备通过交互积累知识、跨任务迁移与在线增量学 习能力，实现从训练阶段向部署阶段的持续演化。自 适应学习是支持多场景复用、应对环境变化与未知任 务的关键路径，也是当前大模型技术在具身智能中应 用的前沿方向。该核心技术的代表性标准及评测指 标包括迁移成功率、历史知识保持率、学习样本效率、 泛化误差、持续学习曲线斜率等，典型场景包括跨环 境任务迁移、多任务智能体等。 e）多模态人机交互与社会行为感知。具身智能 （L0~L5），各级对应功能边界和安全要求。评测内容 涵盖感知、决策、定位导航、人机交互、安全冗余设计 等方面。通过标准化测试，监管部门决定设备能否上 路试运行并最终商业化。 6 结论与未来展望 具身智能作为人工智能发展的前沿方向，推动了 AI 从感知理解走向物理交互，正在重塑技术边界与应 用格局。本文系统梳理了具身智能的概念内涵与核 心能力维度，分析了国内外标准化工作的进展与关键 挑战，提出了评测体系设计原则及关键指标，并结合

续邀请十多位院士专家来园区举办科普报告会、产业研讨会、学术交 流会、园区发展咨询会等，发挥院士专家们的智力优势，进一步推动 扬州高新区的科技创新和产业发展。通过搭建“科学家”与“企业家” 深度合作的桥梁，院士专家们的先进理念和前沿技术更好地推动了园 区企业技术升级和产业转型，持续增强地方经济的核心竞争力。 工作背景 全国园区科协典型案例汇编 |002 第 一 篇 学术交流 主要做法 扬州高新区科协通过把握“院士行”活动的前、中、后期三个重 三是建立专业化创新机制。 三是建立专业化创新机制。璧山高新区科协由科技企业作为单位 会员，由科技专家作为个人会员，以科技人才为支撑，设置新能源、 智能网联汽车等专业小组，与相关学会和研究院等专业机构联合开展 聚焦专业前沿的学术交流活动。 四是建立协同化联动机制。 四是建立协同化联动机制。璧山高新区科协积极争取中国科协、 市科协、区科协的业务支持，对接党委、政府、群团等相关部门，联 合企业和其他科技社团共同开展科技交流活动，做到资源共享、平台 E_ZIKOO 智慧谷园区科协作用，汇聚业界精英和前沿科技，通过深度交流和合 作，共同推动商业航天和自动驾驶两大未来产业的蓬勃发展，同时在 区域内逐步形成以未来产业为核心的产业生态。 一是主题聚焦，引领产业创新聚变。 一是主题聚焦，引领产业创新聚变。活动紧密围绕“商业航天” 和“自动驾驶”两大核心产业，通过专业策划和资源整合，将最前沿 的科技趋势、政策动向和市场机遇呈现给与会企业。同时，活动还关

Intelligent product 外壳 { 选配方案： n 产品定制化 整体规划 触摸式 信息技术 思路：通过与学校、研究所展开合作，设立联合试验室，开展科研项目、人才培养和技术交流，对前沿技术进行协同 研 究开发 ，并将技术成果应用到产品上，支撑产品智能化的实现 整体规划 产品模块化 产品定制化 产品智能化 智慧管理 Wisdom management 智能生产 Intelligent 、精益基础提升，最终实现智能生产 全过程。 柔性生产 供方协同 智能制造 DFM + 前沿技术 + 基础工艺 可 制造性提升 新技术研究 新材料研究 基础工艺突 破 整体思路：通过 DFM 、基础工艺突破、前沿技术研究，实现结构最优、制程稳定、工艺领先，并支撑实现智能制造 工艺研究 智能装配 柔性生产 供方协同 精益基础 总装 钣金 智慧管理 Wisdom management 智能生产 Intelligent production 智能物流 Intelligent logistics n 工艺协同——前沿技术研究 阶段 IH 饭煲试点线全自动线导入； 磁炉车间全自动生产线试点导入（无尘）； 玻璃水壶自动打胶； 不锈钢内胆、蒸笼连线自动化； 抛光自动化； 海伦水壶自动化生产线；

共建、共创、共进”的办学理念，通过课堂内的教学研讨和外部的调研访学，共建教学内容和体 验；通过学员自发选题并结合各自企业在专题领域的实践，共创对汽车产业发展前沿的洞察； 基于共建和共创，伴随并促成中国汽车产业从大到强，实现与伟大时代的共进。在这场探索未 来的创新教学之旅中，学员们展现出了对汽车产业发展前沿的敏锐洞察和深刻思考，让我们对 中国汽车产业的未来充满了信心和期待。汽车产业已行至智能化发展的下半场，关键技术将成 为企 勃发展，智能化已经成为全球汽车产业转型发展的主要方向之一，同时，中国汽车产业已经成 为全球汽车产业的重要创新策源地。AIGC是当今人工智能发展的前沿，对汽车行业的影响是全 方位的，值得业界深入探讨。未来汽车产业战略家班的学员们和中国一汽结合AIGC的前沿实践 和战略分析，将集体智慧汇聚成这份白皮书，为中国汽车产业在大模型时代提供了宝贵的参考 和借鉴。中国汽车工业协会作为《未来汽车产业战略家》项目的智库指导单位，对首期学员们 智慧。 汽车战略家班成员涵盖了国内超过半数的主要车企及重要供应链企业，具有广泛的行业代表性。本白 皮书汇集了来自中国一汽以及汽车战略家班成员企业的前沿认知与实践案例，系统梳理了汽车AIGC 技术的概念框架、关键技术领域、已出现的典型应用与前沿探索，全面展现了AIGC技术在汽车行业 的现状与发展趋势。 本白皮书不仅剖析了汽车AIGC技术的核心价值与潜在挑战，更基于当前的应用实践，对未来发展趋

能。 ➢ 经测试网络侧平均时延 8.5ms ，网络上行带宽速率 80.24Mbps ；通过差分高精定位 + 激光雷达等融合计算， 实现港区整体定位精度≤ 5cm 。 0 服务器 3 、港区前沿无人理货 远程理货 基于 Web 方式访问的应用程序集和前端硬件设备，改变传统集装箱码 头 理货作业流程，通过 OCR 箱号、车牌识别技术和实时视频流，结合 码头 操作系统的各种数据，实现理货人员从远端控制现场理货作业，有 操作人员资格不符预警（危爆物品作业资格、押运资格） ✓ 非法替班、人员更换预警 ✓ 操作人员缺少预警等 ✓ 基于深度学习算法，利用大量的已标定图像训练深度学习网络，实现目标的检测和分类 码头前沿自动无人巡检 高清摄像头 红外摄像头 传感器 导航 / 定位 数字孪 生基站 控制信号 音视频、传感参数 控制中心 MEC 巡检无人化 监控全天化 视频高清化 分析智能化 数字孪生对业务能力 车辆进港 扫描车牌号，获取 车辆和任务信息 获取船舶信息和任 务信息 自动上传称重数据 上传任务执行情况 和数据 后台实时获取作业 指令，业务流程自 动流转到下一流程 前沿理货 / 前沿调度 / 堆场理货等现场作业人员通过 APP 自动获取计划和任务信息，并在作业过程中随时随地上报作 业情 况和数据，全程线上化无纸化作业，提升作业效率和数据的准确性，有效对散杂货作业环节进行管控和无缝衔接。