2035年企业竞争的新高地 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管

进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位居全国前列。其中，算力分指数方面，河北省、浙江省、江苏省 等全国 等全国领先；存力分指数方面，广东省、江苏省、河北省等表现优 综合算力指数 秀；运力分指数方面，浙江省、上海市、江苏省等相对靠前；模力 分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 11 图 2 省级行政区综合算力指数 Top10..................................................................... 14 图 3 省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况.................................................... 14 图 4 省级行政区算力分指数 Top10

访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 规划馆、展览馆、体育馆、 文化宫。。 科教 中小学、中职院校、高校、 党校、科研实验室。。。 行政办公 政府机关、事业单位、公 检法机构 产业园区 工业园、物流园、产业孵 化基地、自贸区。。。 金融商业 银行、证券、购物中心、 大型商超。。 交通枢纽 机场、火车站、汽车 站。。。 医疗 医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 基工分布 作 DD 1 0 湖南设 计 HD 总部大楼室内环境状态 室内噪声 1 1.0db 室内 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制 HD 蓄施工程中心 20225 暂能期明 现频篮控 环填监测

6 性能核处理器拥有强大的硬件加速 能力，可为计算、网络资源带来显著提升。 �� 弹性伸缩：ECS g�i 对弹性伸缩能力进行了大幅优化。单实例创建时间从 10s 缩减至 4s，单规 格单可用区的 1 万实例交付时间从 5 min 降低到 1min，从触发弹性开始，30s 即可实现节点 就绪。基于至强 ® 6 性能核处理器所提供的英特尔 ® Speed Select 技术 ( 英特尔 ® SST)，ECS 核心数量与时钟频率，以满足特定计算需求 , 例如可以从 120 核改配 到 96 核，以提高单核性能。在线主频变配 + 芯粒化架构缓解资源紧张问题，一台服务器可实现 灵活多档配置，无需重新调度到其他机器或可用区，用户无需担心可用区内新实例资源不足的 问题 。对于运行 7x�� 的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 QoS 保障：ECS g�i 通过硬件虚拟化、CPU 工具，能提供详细系统信息和故障日志， 助力技术人员快速定位并解决硬件问题。 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 阿里云 ECS 已通过全球 29 个数据中心、88 个可用区为用户提供安全、完整的算力规格，支撑广泛 的应用负载运行，ECS 具备一致的、跨区可用的高可用架构自动恢复能力，并提供统一的开发与运 维体验，相关产品已通过多方国际安全认证。未来，全球各节点都会全面部署搭载至强

用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据 分析 非结构 化分析 挖掘 大数据 融合 OLAP 分 析 HDFS/Hb ase 数据 资源 非结构化数据 结构化数据 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 时发现行业风险变化。 行业风险模型 标准化处理 模型处理 用智慧发现信息价值 Discover information 地区风险指数： S ：为评级机构对全国各地区风险评级 Y ：为关联 区 域，如珠三角、京津翼、 东三省、长三角等 Z ：为该地区相关企业癿风险指数 n ：为（本行客户范围内）该地区所有 企业癿数量 3 、地区风险分析：根据所监控的企业范围和注册归属地， 将企业所在地区按照风险指数模型计算，

Registry 能力超集 Nacos MCP Registry 是对 官方 Registry的能力的扩 展，针对私有化部署提升更 多能力s 社区共建 Nacos 社 区 联 合 MCP Registry 社 区 共 建 MCP Registry 协 议 标 准 和 Official MCP Registry 为何需要私有化的 MCP Registry 三方 MCP Registry

大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助 AI 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 监控以及突发事件应对中，AI 大模型能够主动识别潜在的安全隐 患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 其次，在事件检测与响应方面，AI 以下是行为识别的一些潜在应用场景：  大型活动监控：在音乐会、体育赛事等大型活动中，监控人群 行为，及时预警异动现象。  商场/公共场所管理：通过监测顾客在商场内的行为，分析人 流趋势和热区，为商家提供决策依据。  学校安防：在校园内实时监测学生的行为，及时发现打斗、聚 堆等危险状况。  城市安全：在城市公共区域内进行行为模式分析，用于预防和 应对犯罪事件。 为确保方案的有

数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的省级智慧党建云平台，集学习、组织管理、交流

栏、功能操作区和信 息展示区。导航栏位于页面顶部，包含系统的主要功能模块，如账 户管理、交易查询、风险分析等，用户可以通过点击不同的模块快 速切换。功能操作区位于页面左侧，提供针对当前模块的具体操作 “ ” “ ” 按钮，例如 转账 、 贷款申请 等，按钮的设计应清晰且易于识 别。信息展示区占据页面的主体部分，用于显示用户的账户信息、 交易记录、模型分析结果等，信息展示区应采用表格、图表等多种 为了进一步提升用户体验，界面原型应支持个性化定制功能。 用户可以根据自己的需求调整信息展示区的布局，例如选择显示哪 些数据列、调整图表类型等。此外，界面应具备实时反馈机制，当 用户进行操作时，系统应立即给出响应，例如显示加载动画或操作 成功提示，确保用户能够及时了解操作状态。 针对 Deepseek 大模型的特点，界面原型还应集成模型的可视 化分析功能。在信息展示区，用户可以通过点击特定数据点的图 表，查看模型对该数据的分析结果。例如，在风险分析模块，用户

，采用基于决策树的 确定性推理；对于职业判断类任务（如关联交易公允性评估），使 用微调的 DeepSeek-R1 模型，在证监会披露样本测试中显示审计 意见预测准确率提升 37%。动态工作内存区实现上下文保持，确保 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 性能优化方面采用分级响应策略：简单查询（如法规条款检 索）响应时间<500ms，复杂分析（如财务舞弊信号识别）启用异 步处理机制，通过任务队列保证系统吞吐量维持在 映射规则（例如凭证号、科目代码的跨系统匹配），开发周期 为 3 周。测试阶段需验证 10 万条以上样本数据的处理准确率 ≥99.5%。 3. 审计工作台开发：前端界面需集成智能问答、风险预警、底稿 编辑三大功能区。采用 React 框架开发，确保与后端服务的实 时交互，开发周期为 5 周。 测试类型 测试内容 验收标准 耗时（人 天） 单元测试 规则引擎逻辑校验 覆盖 90%以上代码分支 15 集成测试 对于需要快速扩展或临时性审计任务的场景，云服务方案更具 优势。主流云平台对比关键指标如下： 云服务商 推理延迟(ms) 数据出境合规性 审计专用实例价格（$/小时） AWS 120-150 支持数据主权区 4.82 Azure 100-130 通过 GDPR 认证 5.15 阿里云 80-110 中国等保三级 3.78 混合部署模式可作为折中方案，其架构设计如下： 实施注意事项： 1. 网络带宽需保障最低