以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 型的推理体验。 云原生方案形成整体保障：除了 核处理器（P-core），为包括数据库、大数据、游戏在内的多类场景带来显著的性能和体验提升。 CIPU作为新一代云计算管控和加速中心，向下对数据中心的计算、存储、网络资源快速云化并进 行硬件加速，向上接入飞天云操作系统实现弹性多租户的安全隔离、性能优化和成本控制，全方 位助力企业应对在线业务的高并发、低延迟、高可用挑战。， 作为最新一代的至强® 产品，英特尔®至强® 6 性能核处理器经过精心优化，具备更出色的单核性

62/80 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 63/80 面向未来智能化需求，历时八年花费干万，开发新一代数字孪生平台、 SCADA 和边缘控制器 以知识图谱为核心，贯通物理仿真、 Al 、故障诊断和群控，代码量逾百万行 支持冷、热、气 ( 汽 ) 大规模机理和数据驱动混合仿真 能够自动生成节能控制策略，并进一步自动生成 口赵阳博士有十年国内外带软件开发团队经验，具有出色软件架构能力 口长 期在开发一线，有死磕的工匠精神、永不放弃的热情、有核心团队 赵阳博士亲自架构和开发 90% 内核代码，基于 Rust 语言 第一代： 2018 第二代： 2021 第三代： 2022 第四代： 2023 第五代： 2024 ,The Rust Programming 73/80 大趋势：人工智能推动科技革命与产业变革 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能技术，将决定国家在未来科技与产业领域的战略地位 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经 营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢

817 个训练样本 （题目难度高，覆盖知识面广， 解题步骤 精 细） ，模型就能在复杂的数学推理任务中取得有益的表现 如何低成本实现推理模型？ 1. 自动化思维链 (CoT) 的实现是新一代大模型的精髓之一 2. 经过精心设计的少量高质量样本即可实现适用于某个专业领 域 的高性能低成本推理模型 小结二： 智能体 (AI Agent) 是什么？ • 大模型除了可以和我聊天、 回答问题 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选 5A 模型 • 企业创新力评价模 型 慈溪智能家电科技大脑 特色 创新 特色 创新 1. 新一代大模型的推理能力正在不断增强 2. 基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成 本 推理模型 3. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智

用得到最佳的网络体验。网络切片通过网络资源的逻辑隔离，为不 同用户提供定制化的网络服务，满足特定业务的带宽、时延、安全 性需求。边缘 OTN 将光传输网络延伸至靠近用户的边缘位置，提升 用户访问算力的速度和质量。OSU 作为下一代 OTN 技术创新方向， 支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门 能够优化信号灯控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。在教育 领域，大模型技术推动个性化学习和智能教育平台的发展。 大模型等人工智能技术成为引领新一代产业变革的核心力量， 未来，智算将迎来更加快速的发展，推动赋能各种应用场景实现变 革创新，如在智能家居、智能网联汽车、无人机等领域，为产业发 展注入新的活力，同时带动算力、存力、运力等基础设施的协同发 存力与运力作为综合算力的关键支撑，需不断夯实基础。存力 方面，推动高性能、大容量新型存储技术发展，鼓励部署更先进的 分布式存储、全闪存阵列、海量冷存储介质，提升“存力”能效比和 密度；突破存储技术瓶颈，研发下一代高速存储介质及更高效的存 储管理软件。运力方面，构建“高带宽、低时延、全连接”的运力网 络，持续建设 400G/800G 及更高速骨干网；推动全光网络在算力中 心互联（DCI）和边缘侧应用的深度覆盖和性能提升。加速推进“算、

工业和信息化部、教育部、科技 部、交通运输部、文化和旅游部、 国务院国资委、中国科学院 生效日期 2024-01-01 影响 8 政策内容 探索以区块链为核心技术、以数据为关键要素，构建下一代互联网创新应用和数字化生态。面向新一代移动信息网络、类脑智能等加快软件产品研发，鼓励新产品示 范应用，激发信息服务潜能。 政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智

数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力，

自然语 言 状态报表 分析报告 根因树 决策 Action 代际 输入 方法 目标 研究成果 类别 第一代 离散特征和 KPI 特征识别及统计算 法 拟合异常结果 Ft-tree LogParse 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习

知识结构差异化 知识加工自动化 用智慧发现信息价值 Discover information 》》》 普通型知识 流程型知识 要素型知识 列表型知识 场景化 小富机器人优势不特色 传统一代机器人癿工作过程示意 第一步 获取业务文档 第二步 人工加工形成 Q&A 使用技术：关键字 + 同义词 + 句式 挑战：后台知识加工自动化程度较低 第三步 逐条 Q&A

到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 主智能供应链有助于确保核心知识的保留，并传 承至下一代员工，即便在资深团队成员陆续退休 的情况下，仍能维持知识体系的可持续性。 实现自主智能供应链 6 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点 （即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升

Pro，芯片升级为A18。苹果官网称，A18的“16核神经网络引擎针 对大型生成式模型进行优化，运行机器学习模型的速度，相比A16仿生芯片提升最高可达2 倍。”可以说，iPhone 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。2024年，AI PC市场迎来了 快速发展时期，头部厂商如联想和华硕正在积极推动AI与PC的深度融合，以满足市场对智 �� 大模型技术的持续创新与更迭，为众多行业应用场景注入了前所未有的活力与可能。 智能化、高效化PC的需求。在产业链方面，AI PC的兴起对芯片厂商构成利好，推动其技术 创新与产品迭代。例如，高通、微软推出的基于骁龙X Elite芯片的“Copilot+PC”以及英特 尔的下一代酷睿Ultra 200V系列Lunar Lake处理器，都是针对AI PC市场的产品。此外，国 内上市公司如春秋电子和泰嘉股份等也参与到AI PC产业链中，为AI PC的研发和生产提供 支持。 规模持续稳健扩张，技 术革新与模型优化并进，应用场景边界不断拓展，产业链上下游协同日益紧密，同时伴随 �� 着深刻的行业变革与前所未有的发展机遇。 今年5月21日，面壁智能公司隆重发布了其新一代端侧多模态模型⸺MiniCPM-Lla- ma3-V2.5，该模型以惊人的80亿参数规模，在OCR识别、多语种支持、图像编码速度、生成 内容的真实性与复杂性、复杂逻辑推理等多个维度上取得了突破性进展，其表现显著优于