会 2 0 1 9 · 上 海 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流超大规模仓储系统智能监控揭秘 付正全 架构师 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 频繁变化的资产，不可靠的CMDB  运维专家匮乏  复合型人才匮乏：AI和算法工程师+运维开发 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 对监控的认识  什么是监控？  为什么需要监控？ 异常 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 调用链  分布式事物跟踪，跟踪分布式应用消息  自动检测应用拓扑，帮你搞清楚应用的架构  水平扩展支持大规模服务器集群  提供代码级别的可见性以便轻松定位失败点和瓶颈  使用字节码增强技术，添加新功能无需改动代码  集成SQLAdvisor  智能化采样率 G O P S 全 球 运 维

从而实现更加灵活和全面的信息化管理。通过大量终端信息的采集结合大数据分析，做出更 加明智的决策。 WWW.SHAV.CN 多连接通信能 力 • 需对工业现场 的设施进行控 制， 结合定位 及传感器数据 进行精准联动。 大规模采集能 力 • 需大量的采 集工业现场的 数据信息， 提升数字化信 息收集能力。 高系统扩展能 力 • 需不断根据 业务情况不断 增加功能， 持续提升系统 功能 低功耗待机能 力 议芯片，开发了具有大规模、多连接、低 功耗、高精度等优点的埃威互联 ® 技术， 解决了其他通信技术无法在限定区域进行 大规模有源部署的局限，是面向数字化新 需求的物联网解决方案 关键技术：大规模多连接物联网通信技术 埃威互 联技术 高精度定位能力 单基站可实现亚 米级实时定位。 多连接通信能力 单基站可同时与 1000+ 终端双向 通信。 大规模采集能力 单基站可同时进 定制自定义协议芯片， 开发了具有大规模、 多连接、高精度、低功耗等优点的埃威互联 ® 技术， 解决了其他通信技术无法在限定 区域进行大规模有源部署的局限， 是面向工业互联多节点数字化管理新需求的物联网 解决方案。 • 满足了工业现场对于无线的、低成本的、长时间的、大规模的数据采集通信的需求。埃 威互联 ® 技术， 可以用一台基站实现： 3000+ 大规模终端物理量信息采集 \1000+

单修正功能；基于特征属性的源批次管理、基于特征属性的库存 查询、钢材分切管理功能、件次管理功能、基于特征属性的批次 管理、质量检验数据的分配功能、基于特征属性的订单合并功能 等等 特定要求：中国钢铁企业信息化建设的大背景 1. 大规模联合重组。 2. 企业改制，建立现代企业制度。 3. 产品生产结构调整。 中国钢 铁业信 息化所 面临巨 大挑战 4. 信息化基础比较薄弱。 需要一套怎样的信息化管理系统 全面：必 实现信息化的钢铁企业 模式一 : 大规模定制 模式一 : 大规模定制 模式二：大规模集成跨行业通用商业软件＋大 量定制 模式二：大规模集成跨行业通用商业软件＋大 量定制 模式三 : 实施钢铁版商业软件 ＋ 少量定制 模式三 : 实施钢铁版商业软件 ＋ 少量定制 SAP 对钢铁行业信息化建设总体技术路线的建议 大规模集成 + 大量开发 采用商业软件 采用商业软件 + 大量开发 采用钢铁版商业软件 + 少量开发 80 年代初 80 年代中 90 年代中 今天 大规模开发 蒂森克虏伯之路 : 钢铁版商业软件 + 少量开发 美钢联之路 : 大规模开发 浦项之路 : 大规模集成商业软件 + 大量开 发 未来 改进大规模开发技术 90 年代末 三大模式的形成过程 世界钢铁企业信息化道路一：全定制开发  新日铁：全定制  JFE ：全定制

度和成本学习曲线形成分 技术应用的时间表与发展路线图，为工业低碳转型战略规划、重大工程部署和政策制定等提供决策依据。 本报告提出中国工业领域碳中和技术发展 “三阶段” 路径：（1）低碳流程技术大规模应用期（2025— 2035 年）：需求侧结构调整和短流程技术（如废钢 - 电炉、再生铝）替代传统高碳路径，推动工业领域碳排 放率先整体达峰，为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 双高领域，技术路径呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 摘 要 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出，固废、生物质燃料等替 作为应对难减排领域的 重要技术支撑，2040 年后将陆续实现全流程工业化，2060 年减排量占工业总减排的比重提升至 24%，为 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署，确保在关键窗口期大规模商业化应用，有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等

Big-data Driven ，模型基于大规模语料训练而成； Multi-tasks Adaptive ，支持多种任务 ，包括自然 语言生成 NLG 和自然语言理解 NLU 类的任务； AI 大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模 型 产业研究 战略规划 技术咨询 ，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 预训练语言模型 从海量数据中自动学习知识 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 不同特定任务 有标注训练数 据 模型预训练 模型微调 最终模型 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范 式 13 来源：面壁智能公众号 文心一言沿袭了 ERNIE 3.0 的海量无监督文本与大规模知识图谱的平 行 预训练算法 ，模型结构上使用兼顾语言理解与语言生成的统一预训 练框 架。为提升模型语言理解与生成能力 ，研究团队进一步设计了可 控和可 信学习算法。 结合百度飞桨自适应大规模分布式训练技术和“鹏城云脑Ⅱ ”领先算力 集群 ，解决了超大模型训练中的多个公认技术难题。在应用上

成本学习曲线形成分 技术应用的时间表与发展路线图，为工业低碳转型战略规划、重大工程部署和政策制定等提供决策依据。 “ ” 本报告提出中国工业领域碳中和技术发展 三阶段 路径：（1）低碳流程技术大规模应用期（2025— 2035 年）：需求侧结构调整和短流程技术（ 如废钢 - 电炉、再生铝）替代传统高碳路径，推动工业领域碳排 放率先整体达峰，为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 技术路径呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出， 固废、生物质燃料等替代技术全面推广， 重要技术支撑，2040 年后将陆续实现全流程工业化， 2060 年减排量占工业总减排的比 重提升至 24% ，为 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署，确保在关键窗口期大规模商业化应用，有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等

导致风电、光伏等可再生能源发展相对滞后，呈现出“清洁能源优势下的可再生能源短板”。 此外，系统性制约因素包括源、网、荷、储各环节的协同不足，体制机制与市场体系改革 的滞后，以及跨部门协调机制的欠缺。 海上风电方面，其大规模开发面临多重制约，包括繁琐且耗时的审批流程、恶劣自然 环境带来的高昂技术经济成本，以及并网与送出通道的瓶颈。智能微电网方面，其规模化 推广存在多重壁垒，如其发、配、用、储一体化的特性与当前分环节管理的监管体系存在 年全省太阳能发电量同比增长 54.8%，为农村地区充分利用空间资源发展 “光伏 + 乡村 振兴”模式提供了条件。然而，农村分布式光伏的大规模推广仍面临用地与效益的压力。 一是用地规划的先天性制约。福建省超过 80% 的土地为山地丘陵，平坦连片土地稀缺， 限制了大规模光伏的发展，并且“三区三线”政策对耕地和生态红线的严格保护，进一步 压缩了光伏项目的设置空间。二是项目收益模式挑战。“农光 / 渔光互补”等复合项目， 福建省拥有较强的核电基础，截至 2024 年全省核电装机容量位居全国第二，全年核 电发电量占总发电量的 23.8%，是保障新型电力系统安全稳定的压舱石。福建省化石能源 资源相对匮乏，在新能源大规模并网的背景下，新型电力系统对灵活性资源的需求日益迫 切，煤电主要实施低碳化改造并加速向灵活性调节电源转型，福建省 60 万千瓦及以上机 组均已达到国家深度调峰能力要求。而这些存量电源主要面临着经济与技术的挑战。一是

[4]。 欧洲从 AI 治理引领转向大规模 AI 产业投资。2025 年 2 月 11 日，在巴黎“人工智能行动峰会”上，欧盟委员会主席冯德莱 恩宣布启动“投资人工智能（InvestAI）”计划，目标筹集 2000 智算产业发展研究报告（2025） 6 亿欧元用于人工智能投资，并专门设立 200 亿欧元基金用于建设 欧洲人工智能超级工厂，以训练高复杂度、超大规模的 AI 模型。 4 月 9 Grok4 强化学习阶段的算力需求增长 10 倍 [7]。后训练阶 段，大规模强化学习催生强大推理能力。DeepSeek 论文 [8]指出， 推理可以通过纯强化学习涌现，DeepSeek-R1-Zero 即是从基础模 型 DeepSeek-V3 经纯强化学习训练而来。OpenAI 在开发 o3 的过 程中观察到大规模强化学习呈现出与 GPT 系列预训练相同的“更 多计算=更好性能”的趋势。阿里云通义团队推出 力将以十分陡峭的速度大幅增长。 （二）AI 应用场景不断扩展，为智算产业发展注入持续动能。 我国 AI 应用全面步入“规模落地”新阶段，牵引智算产业持续 蓬勃发展。一是大模型蓬勃发展推动大规模算力建设如火如荼。2025 年 7 月 OpenAI 首次实现单月收入突破 10 亿美元，由于 GPT-5 的发布 以及新的订阅服务推出，算力仍然不足，OpenAI 联合甲骨文、软银 等投资 5000

说：“第一 眼看见就很喜欢，没想到他 们做的这么 用心。” 成本低 效率高 交货快 标准化 产品单一 成本高 效率低 交货慢 个性化 品种多 大规模定制 互联网时代的冲击 --- 个性化与大规模制 造 个性化制造 大规模制造 编号 互联对象 互联点 互联价值 1 内外 互联 用户 订单 物流 产品 模块商 用户定制 - 服务体验互联 用户参与设计、在线个性化定制自己的产品。 沈阳冰箱工厂是海尔第一个智能互联工厂，可支持 9 个平台 500 个型号的柔 性 大规模定制，人员配置减少 57% ，单线产能提升了 80% ，单位面积产出 提升 了 100% ，定单交付周期降低了 47% ，成为全球生产节拍最快的冰箱 工厂。 郑州空调互联工厂拥有由 11 个通用模块和 4 个个性模块组成的 200 多种用户 柔 性定制方案，而传统的工厂只能大规模、少品类地生产，难以满足用户个 性化 的需求。 佛山工厂采用 为用户提供产品定制全流程的良好体验。 海尔互联工厂：用户与利益攸关方全流程可视 互联工厂实现的基础条件： 模块化 自动化 智能化 互联工厂实现的基础条件之一：模块化 海尔颠覆传统制造模式，构建以用户为中心的大规模个性化 定制模式，其中模块化是实现用户定制的基础。 产品 模块化案例：海尔匀冷冰箱由原来 354 个零件整合为 24 个模 块 匀冷冰箱开发新品，上市时间减少 30% ，成本下降 18% ，加工工时减少了

5G产业链 一、5G正在到来 来自用户和其他行业的终端 设备支出和电信服务支出持 续增长，预计到2025 年， 上述两项支出分别为1.4 万 亿和0.7 万亿元，占到直接 经济总产出的64%。 运营商大规模开展网络建 设，5G 网络设备投资带 来的设备制造商收入将成 为5G 直接经济产出的主 要来源，预计2020 年， 网络设备和终端设备收入 合计约4500 亿元，占直 接经济总产出的94%。 互联网企业与5G 站点更密 频效提升 470M-790M 800M-900M 2.3G-2.6G 3.5G 6G – 100G 1.8G-2.1G 当前频谱 高频 5G频谱 Massive MIMO（大规模天线） Spectrum at High Frequency（高频通讯） 300m-500m 站间距 20m-50m 站间距 Ultra Dense Network （超密集组网） 中国电信运营商5G频段 5G三大亮点之三：多天线 二、5G主要体系架构 u 充分考虑前向兼容性 u 系统实现方式灵活可配 u 高低频统一设计 设计 准则 天线数越多，噪声和干扰趋于0 Massive MIMO（大规模天线） Pre 5G 64 Antennas 5G 4G 8 Antennas 4G 二、5G主要体系架构 （二）重要支撑是边缘计算 移动边缘计算（MEC） u 在靠近移动用户的位置上提供