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

（排名不分先后） 去三四十年，金融核心系统主要采用集中式主机架构进行建设。 随着金融业务数字化转型需求的不断深化，云计算技术的持续演 进，金融机构普遍采用了云原生相关技术进行业务改造，更有不少头部 大行作为先行者，率先将主机承载的核心系统业务也迁移上云，加速了 金融行业数智化、自主创新进程。 目前，大部分国有银行和股份制银行已经完成了从一般类业务上云到核 随着主机上云和业务云化转型的持续深入，分布式数 据库、中间件、AI、大模型等各种云原生技术被广 泛应用。新服务、新技术的迭代加速，犹如一柄双刃 剑，在助力业务快速发展、快速创新的同时，也带来 了系统技术栈复杂度的急剧提升，给传统的IT运维方 式带来巨大冲击。 例如，应用的微服务化改造，带来微服务数量的指数 级增长，应用的调用层次和调用关系变得冗长；分布 式云原生的深度应用，使得业务链路更加复杂。当上 层业务应用出现故障时，排障过程可能涉及从应用到 攻击点的多样性需要不同安全防护工具来应对， 因而，安全威胁会在不同安全防护工具上以不同 的形式显现出来，如果安全工具间不能很好协 同，安全威胁防范的效率将无法保证； 不仅云主机、容器、云内数据需要安全防护，云 原生应用和API也需要进行安全防护。此外，在复 杂性快速上升的云租户安全防护场景下，仅仅被 动响应安全威胁已经无法满足安全运营的要求， 主动安全势在必行。 面对这些新的挑战，整体上应从运维安全体系设计

系构建 可处理客户敏感数据的可信沙箱环境；依托强大 API 与工作流引擎打 通 AI 洞察至业务执行的转化路径。这标志着 CRM 从封闭式应用软 件向开放式商业操作系统演进的根本性范式转变，使原生可信、深度 嵌入业务流程的 AI CRM 得以实现。 2.AI CRM 主流技术路线深度分析 （1）功能点式的浅层集成路线 在当前市场主流的 AI CRM 实现路径中，功能点式浅层集成路线 用户 信任，甚至可能因向客户提供错误信息导致商业损失。 （3）原生 AI 平台与领域专用智能体路线 为应对上述两种路线的根本性缺陷，一种更为先进、更具战略价 值的技术路线正在成为行业发展的方向：构建于企业级 PaaS 平台之 上的原生 AI 架构，并通过领域专用的智能体实现业务赋能。该技术 路线遵循内生构建的原生 AI 设计思路，其技术架构由三个紧密协同 的核心要素构成。 1) 生成个性化跟进邮件，并创建后续任务分配至销售人员。这 些智能体面向客户关系管理流程中的各个领域单独定制，企 业也可以根据自身独特的销售方法论进行配置和调整。 该技术路线构建的是一个 AI 原生的、一体化的、可演进的智能 业务平台。AI 将作为平台原生组件与数据、流程、安全等核心能力深 度融合。平台提供统一的 AI 管控和数据管理能力，让企业可以集中 管理和治理所有的 AI 模型、智能体应用和客户数据，确保其运行的

计算，精度完备，全面支持科学计算和AI加速计算 全面兼容 面向主流AI生态 DCU迁移平滑无忧 全程护航 支持大模型 多元场景应用落地 DAP（DCU AI Platform / DCU人工智能应用平台） 云原生AI平台 大模型应用平台 光源ModelZoo | 镜像仓库 开发者社区 基础算子层优化 框架工具层优化 模型扩展组件层优化 DAS（DCU AI Software Stack/DCU人工智能基础软件系统） Kit/DCU异构计算平台） 全栈优化 软硬协同释放DCU 澎湃算力性能 DCU：全面兼容主流生态 / FULL ECOSYSTEM PROFILE 类CUDA API的 开源软件开发平台 原生支持多种加速库 及各类深度学习框架 提供完整的开发、 迁移、编译、调试工具 支持容器化工具 大规模部署 支持Kubernetes 和Slurm调度系统 功能健全的DCU软件栈 性能分析工具 主流HPC应用 记忆设置 HTTP节点 提示词 组件节点 大模型应用创新平台 数据库 text2sql 数据表 可视化 数据库 能力组件 预定义组件 MCP调用 DAP 大模型 平台 云原生AI平台 模型推理服务 大模型 推理加速 大模型 分布式推理 模型 纳管 模型微调 微调 算法 模型 评估 模型训练加速 大模型 训练加速 大模型 分布式训练 数据处理 模型微服务

数据网关 量产车 工程车 • 简单易用，多模一体化存查算，业务开发大幅提效 • 高扩展与性价比，存算分离云原生架构，成本优化 50% 以 上 数据工程师 数据报表 数据大屏 数据筛选、验证计算、统计分析 Lindorm 一体化数据存储计算 自动驾驶元数据 电动汽车 智能网联 汽车 加氢站 数据 电池溯源 数据 Momenta 自动驾驶数据平 台 数据 场景 数据 基座 Lindorm 流引擎 实时 ETL 云原生多模数据 库 Lindorm 网关 服务器 Lindorm 列存引擎 架构优势 Lindorm 计算引擎 Lindorm 宽表引擎 数据 存储 数 据 上 传

5G 切片 5G+MEC 5G+ 行业专网 5G+F5G 5G+TSN ... 云服务 统一架构 全栈专属云 按需定制 私有云 边端融合 边缘小站 弹性调度 公有云 云管平台 云原生平台 工业互联网云建设 赋能服务产业全流程 科学决策综合运营 资 产 管 理 体 系 标 准 规 范 体 系 安 全 保 障 体 系 运 维 管 理 体 系 工业互联网企业服务平台 工业安防 存储节点 网络设备 P D U 等 。。。。。。 基础环境 机房 电力 机柜 综合布线 硬件 设备 通用服务器 网络设备 存储设备 安全设备 IaaS 能力 云原生虚拟化底座 边缘 EIS 管理平台 统一认 证 角色权 限 资源管 理 日志分 析 监控告 警 升级扩 容 标准 API/SDK EIS 控制台 Internet/ 小时在线专业 运维服务。 40 智绘工厂，智造未来 云底座——边缘小站 基础环境 机房 电力 机柜 综合布线 移动 IT 承载网 硬件设备 X86 服务器 网络设备 安全设备 IaaS 云原生虚拟化底座 边缘 EIS 管理平台 统一认证 角色权限 资源管理 日志分析 监控告警 升级扩容 标准 API GPU 云主机 云主机 云主机镜像 VPC 对象存储 子网管理 容器 容器镜像

消费，数据的统一存储和管理 为AI时代的数据消费提供了最坚实的基础。 ◎ CRM系统客户数据及核心业务数据：客户主数据、跟进记录、交易订单等核心业务数据，通过开箱即用 的数据管道自动流入基于云原生技术构建的Lakehouse，确保数据的新鲜度和一致性； ◎ ERP、MES等企业系统数据：通过统一的流批一体数据同步引擎进入 Lakehouse，消除数据孤岛； ◎ 多模态数据：合同文档、产品 据”等高危动作时，系统自动冻结执 行并触发人工审核 六大安全机制，确保AI应用数据合规安全 湖仓一体+RAG应用，海量数据快速计算，检索更精准 湖仓一体架构，海量数据快速计算： 销售易统一客户数据平台采用的云原生湖仓一体架 构，弹性伸缩的计算资源可轻松应对亿级数据表的 实时查询，即便是面对百万级、千万级跨表实时查 询需求，平台也能通过离线计算技术从容响应，而 增量计算引擎也极大的提升了计算效率，在保障业

代理协作生态成为核心，通过 动态任务分解、通信协议标准化及能力匹配引擎等技术支柱，实现 AI 代理间的高效协同，推动软件工程从人力协作驱动转向 AI 代理动 态调度。传统敏捷开发模式正加速向 AI 原生模式演进，形成“智能+ 弹性”的技术底座。AI 与业务流程的融合已在多个实践场景中验证 其价值，AIDevOps 平台通过整合需求分析、代码生成等全流程能力， 有效缩短了行业研发周期。低代码平台与 式革新直指“目标定义-智能执行”的新型分工，有望带来产业生产 率的跨越式提升。 （二）行业纵深：垂直领域适配突破，可信智能成为刚 需 行业大模型与智能体将向垂直领域深度渗透，开发范式从功能优 先逐步转向“可信原生”。智能化技术正从互联网、金融等先行领域 向工业、政务、医疗等垂直领域深度渗透，推动产业级重构。行业智 能体通过融合领域知识库、多模态感知及轻量化架构实现突破，采用 轻量化技术，逐步凿穿业务核心场景。与此同时，技术交叉融合催生

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反压时长、ECN 标记、 队列缓存使用率、关键告警等信息，建立有效可视的大模型智算 网运维可视系统。 三是网络故障自动修复能力：大模型智算网规模大、故障排 查面广，人工处理及业务恢复困难。网络硬件需具备原生自修复 能力，例如光模块多 lane 自动降速，芯片故障感知、快切恢复 等功能；并通过提前搭建容错服务器及网络设备，进行故障设备 快速替换，实现故障快速处置和一键修复能力。 四是故障跨层诊断能力：大模型集群通信类故障主要包括训