统跨平台可移植的并行框架软件方案……………… 7 ｜中国科学院沈阳自动化研究所｜基于AI Agent的工业物联网关方案 …………………………………… 10 ｜中移在线服务有限公司｜中移在线基于云原生化的数据仓库平台方案………………………………… 17 ｜北京万里开源软件有限公司｜高性能数据库全场景适配与优化解决方案……………………………… 21 ｜四川华鲲振宇智能科技有限公司｜训推一体AI服务器方案 ｜深圳天源迪科信息技术股份有限公司｜基于鲲鹏原生开发的5G融合计费系统方案 ………………… 60 ● 智慧金融 ｜云宏信息科技股份有限公司｜基于双Kit深度优化的WinSphere虚拟化解决方案 …………………… 63 ｜北京数字认证股份有限公司｜基于“鲲密”一体机的数据安全传输应用方案………………………… 70 （按牵头单位名称笔画顺序排序） ｜深圳市长亮科技股份有限公司｜鲲鹏原生开发APStack技术平台方案 系统V2.0方案 …………………………………… 79 ｜南威软件股份有限公司｜基于大模型赋能的城市运行管理服务平台方案……………………………… 83 ｜星环信息科技（上海）股份有限公司｜基于鲲鹏原生的大数据平台创新方案………………………… 88 ● 智能制造 ｜北京云锦汇智信息技术有限公司｜数智化生产管控系统解决方案……………………………………… 91 ｜深圳市华灏机电有限公司｜AI视觉部署方案

"孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能从中找 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 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： 长引擎”的质变——它不仅是技术架构升级， 更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售竞争升维至“秒级决策效率”与“厘米级用户 洞察”的层面，OceanBase 愿以极致弹性、实时融合与 AI 原生的数据底座，助力企业跨越传统 架构的“数字鸿沟”，在智能化浪潮中赢得制胜未来。 核心观点 市场竞争烈度升级，零售企业智能化转型势在必行 在日趋分化的消费市场中，零售企业正在经历深刻变革。在消费者趋于理性且重视体验的背景下，

19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS 文件存储 CFS 对象存储 COS 端侧接入层 私有云 分布式云 主机安全 堡垒机 DDOS WAF 云监控 云原生网络 私有网络 VPC 路由网关 Dubbo SpringCloud Prometheus/ Grafana HBASE/ HIVE /HDFS SPARK/FLINK 业 政 策 颠 覆 技 术 设备运维 ( 机） 组织人才 ( 人 ） N 个场景 0 1 安环园区（环） 7 区块链平台 5 6 应用开发平台 技术支持平台 1 + 云原生体系 弹性 2 敏捷 7 大平台 1 朵云 云边端协同混合云底座 公有云 + 私有云 + 分布式云 + 边缘 云 9 音视频平台 6 智能 人 工 智能平台 智慧服务 ( 服）

© Philips Confidential 新一代智慧医院信息系统 -Tasy 原生一体，聚焦临床，融汇创新，共奏未来 朱琴 首席架构师 , 医院信息化 , 飞利浦 以患者为中心，以临床为导向 • 通用与专科相辅相成，满足通用医 疗管理要求下，支持专科流程和个 性化诊疗 • 多类事件自动触发机制，原生内嵌 CDSS ，深度融合业务流程，助力高 质量同质化医疗过程管理 原生一体 赋能高效协同 • 数据一体化，真正实现医护同源 • 业务一体化，多功能应用全覆盖 • 用户体验一体化，多应用无缝切 换 新一代 HIS+EMR 根据业务逻辑将用户需求转换为风格一致的 应用与功能 基于不同的用户角色组建不同的工作台 一体化平台架构 - 从数据到应 用 © Philips - Confidential 6 用户体验一体化 >700 应用原生一体化 无感切换不同专业业务域模块 一脉相承的统一设计风格 一套用户管理体系管到底 所有业务域遵循统一的数据设计规范 Key Values • 用户使用体验好：统一的用户体验，学习成本低；多应用无缝切

高性能保护方案 爱数，以全域数据能力加速数据驱动智慧校园建设 人 GAny Backup 多云时代 统一数据管理平台 AGI 赋能的 领域认知智能框架 AGI 时代的 智能内容管理平台 云原生时代的 可观测性平台 爱数，以专注、技术创新为本，发挥全域数据能力 数据驱动智慧校园建设｜ 07 KN 领域知识网络 KN Tools Knowledge Extractor 97% 告警数量减少 AnyRobot 云原生时代的 可观测性平台 AnyRobot Eyes 5 ，是云原生时代的可观测性平台 ，基于机器数据湖和全息观测实现架 构创新 ，帮助组织整合机器数据孤岛 ，实现高效排障和业务敏捷 ，提升数字化效能。 包 括核心业务可观测性、云原生应用可观测性、云基础设施可观测性、灾备可观测性、 、 指标和调用链等。采用云原生架构和大数据处理引擎，利用机器学习算法和知识图谱技术，对各类数据进行集成和处理，全 面满足合规要求并为各类业务系统提供可观测性能力。通过数据驱动业务系统的运营与运维，增强组织数字化韧性： • AnyRobot 机器数据湖支持分布在多云环境中的数字化系统日志、指标及调用链等数据进行采集、整合、存储与分析， 基于云原生架构和大数据处理引擎，支持 PB

全。 HCIST 既支持全栈一体化，也支持分层解耦的组合方式，可在不同硬件平台和不同应用场景中部署， 满足端云协同大模型机密推理、金融行业的零丢失数据安全保护、私有模型的安全存储与使用、云 原生密码应用等高安业务诉求。展望未来，HCIST 将面向后量子安全、集群机密计算、分布式可信 根与 AI 全生命周期保护持续演进。 文档版本 V1.0 版权所有 © 华为技术有限公司 动态可验证、弹性可扩展的安全执行环境，成为支撑大规模 AI 服务可信运行的关键底座。 图 1 HCIST 的整体架构，实现端管云/软硬芯不同用户界面模块化解耦和生态兼容 在终端侧，HCIST 强化了硬件级别的原生信任机制，通过构建端侧可信执行环境，确保生物识别、 支付凭证等敏感数据始终运行在物理隔离的 TEE 中，有效防范越权访问与数据泄露风险。同时，基 于分布式设备认证机制，打破传统默认信任模型，实现设备之间的动态信任协商，显著提升多设备 下了基础。随着 ARM 官方硬件支持的 CCA 逐渐成熟，鲲鹏平台很快将推出基于原生 CCA 硬件机 制，支持 Realm 执行环境，用户可以根据底层硬件平台灵活选择 virtCCA 或 CCA 特性，支撑从芯 片到云的全栈机密计算能力。 国密支持 在信息安全和数据合规性日益成为企业数字化底座核心要求的当下，对国密算法体系的原生支持已 成为商用密码模块能否落地关键基础设施的前提之一，特别是在国家等保、密码合规、金融行业专

.............................................................................................31 5、云原生 AI................................................................................................ 年期间的复合年增长率将达到 45% [26]。 图 8 PIC 市场预测 5、云原生 AI 云原生 AI（Cloud Native AI）被 CNCF 定义为按照云原生原则， 构建和部署人工智能应用和工作负载的方法和模式，旨在依托云基础 设施能力和云原生技术，增强 AI 模型与应用的可扩展性、可复用性 和可操作性。 面向基础设施，云原生的松耦合特性将激发智算集群的高性能和 智算产业发展研究报告（2025） 云 云原生 AI 套件实现了 AI 任务在多集群跨地域 GPU 资源池上统一调度， 解决资源紧缺的问题。 通过编排调度，云原生将推进 AI 资源的协同优化，使得 AI 系统 更加高效、弹性和稳定。Kubernetes 通过 Volcano 和 Kueue 等项目 解决了批处理调度问题，实现了训练作业任务组调度，提高 AI/ML 训 练效率。 面向 ML 生命周期管理，云原生的灵活性和开放性等将加速

对基础架构的核心需求 传统基础架构的挑战 核心业务及灾备系统，包括 ERP、 MES、PLM、业务中台等 核心具备高性能且高可靠，RPO = 0，RTO 达到分钟级 控制器架构有性能瓶颈，成本高昂且运维复杂 云原生应用，即运行在容器环境、需要 快速迭代的各类现代化应用 可构建弹性且按需分配的资源池，具备快速上线、安全防 控能力 资源分配和回收慢，虚拟机安全配置复杂且效果差 多厂区建设与管理（含国内外多地分支 系统，完成了数据中心架构“从分散到融合”的第一步转型。在进一步验 证 SmartX 原生虚拟化能力后，用户在集群扩容时陆续采用基于 ELF 的超融合架构，并引入 SKS、SMTX 备份与容灾和 Everoute 模块，构 建全栈企业云平台，总计部署 45 节点，承载更多重要业务系统。 收益 • 从 vSphere 融合部署，到采用 SmartX 原生虚拟化，最终引入全栈 企业云能力，逐步推进 VMware 替代与企业云建设。 替代与企业云建设。 • 统一支持集团 ERP、CRM 等重要业务系统和上司公司多种业务系统 和数据库，降低管理复杂度。 • 相较于基于 vSphere 的融合部署模式，基于 SmartX 原生虚 拟化 ELF 的企业云平台表现出更强的性能水平，提升幅度达到 10% ～ 20%。 推荐阅读： 某服装行业龙头集团：实现企业 自建云的全栈能力升级 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践

核心业务及灾备系统，包括 ERP 、 MES 、 PLM 、业务中台等 核心具备高性能且高可靠， RPO = 0 ， RTO 达到分钟级 控制器架构有性能瓶颈，成本高昂且运维复杂 云原生应用，即运行在容器环境、需要 快速迭代的各类现代化应用 可构建弹性且按需分配的资源池，具备快速上线、安全防 控能力 资源分配和回收慢，虚拟机安全配置复杂且效果差 收益 • 从 vSphere 融合部署，到采用 SmartX 原生虚拟化，最终引入全 栈 企业云能力，逐步推进 VMware 替代与企业云建设。 • 统一支持集团 ERP 、 CRM 等重要业务系统和上司公司多种业务 系统 和数据库，降低管理复杂度。 • 相较于基于 vSphere 的融合部署模式，基于 SmartX 原生虚 拟化 ELF 的企业云平台表现出更强的性能水平，提升幅度达到 OS 的融合部署方式，以 8+4 节 点的全闪服务器承载了集团和上市公司的核心数据库、财务系统等 业务 系统，完成了数据中心架构“从分散到融合”的第一步转型。在进一步 验 证 SmartX 原生虚拟化能力后，用户在集群扩容时陆续采用基于 ELF 的超融合架构，并引入 SKS 、 SMTX 备份与容灾和 Everoute 模块，构 建全栈企业云平台，总计部署 45 节点，承载更多重要业务

双轮驱动” ( 业务 + 技术 ) 平台 + 共享 大平台支撑精兵作战 业务 IT 一体化 统一数字平台 对象 + 过程 + 规则数字化 完善数字化场景和方案 存量应用：双模驱动 新增应用：云原生 数据：统一入湖 以客户 为中心 回归 业务 架构 牵引 智能化 大数据 云平台 C B A A B C 总部 Sponsor 下的 业务驱动式 数字化 执行委员会 总部 驱动业务改进和模式创新 业务对象 业务过程 业务规则 1. 存量应用采用 Bi-Model 方式：传统软件包延续瀑 布模式，服务化应用转为 采用 DevOps 敏捷开发模 式 2. 新增应用采用云原生方式 构建：直接构建在云平台 之上，采用微服务架构， DevOps 敏捷开发模式 3. 数据统一入湖：实现数据 同源共享 华为云数字化转型顶层设计咨询 Offering 总览 客户收益 数据标准 数据模型 数据指标 数据算法 数据是企业的战略资产 数据共享交换 数据资产质量评估 数据架构 数据分类 运营指标体系 数据服务 数据分析领域技术架构进入第三阶段 - 云原生数据湖 BI Reports Data Warehouse Structured Data ETL Structured, Semi-structured & Unstructured Data