化手段驾驭网络的复杂性，探索构建坚如磐石、安全可靠且能效优化的智慧运营 体系。同时，智能超表面、通感算融合、大语言模型、深度学习、图智能、智简 通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），

批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉;

着， AI 浪潮下，制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力，站 在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现；另一方面，人 工智能正以前所未有的速度，渗透至从研发、生产到供应链的 各个环节，成为驱动制造业高质量发展的新变量。在这样的背 景下，制造业不再是 AI 应用的跟随者，而是其落地的主战场和 主引擎。然而，人工智能赋能制造，并不仅仅是为了提升效率、

信用调度技术使网络拥塞概率趋近于零；从规则向AI自主 决策转变，AI开始参与流量特征提取与策略生成。 负载均衡技术 智算网络需承载十万卡级甚至更多的GPU集群的分布式训练任务，对网络性能提出了前所未有的挑战。 传统数据中心基于流级别的负载均衡技术已难以满足低时延、零抖动、高吞吐的核心需求，面向大规模智算 网络，负载均衡技术从调度粒度（逐流、逐包、逐容器、逐信元等）与层次化协同范围（本地、全局、端 品、技术和市场的合作创新，打造 算网协同的端到端解决方案。 智算网络发展及创新重点，如图3-4。 图3-4 智算网络发展及创新重点 战略思考与创新 28 近年来，全球智能计算的发展呈现出前所未有的活力。在政策驱动、技术突破与市场需求的多重推动 下，各国纷纷将人工智能视为国家战略制高点。中国的“东数西算”工程、美国的“星际之门”项目等国家 级规划，正在加速智算基础设施的全球推进。据权

格局已经形成，导致数据中心的灵活适配、动态调节能力成为重要的建设需求。智算 服务器的引入，数据中心由单机柜功率 8kW 以下风冷通用算力设备升级至 40kW 以上 液冷智能算力设备,为数据中心制冷和能耗带来了前所未有的挑战,因此探索低能耗､ 高制冷效率以及高效能的数据中心建设方案，成为新型数据中心发展和未来高算力业 务的最优路径｡ 液冷云舱采用单相冷板式液冷架构，各子系统基于标准化机柜模型搭建，建设方

对接，根据阶段性目标科学分配资源投入 , 进度可控、效果明显，要通过效果评估不断调整 投入方向 , 确保资金使用效率。 ( 三 ) 开展敏捷审计以适应新时期审计模式变革 由于数字化转型的加速，组织的业务场景和业务模式正在经历前所未有的变革。传统的 审计模式在这种环境中变得较为僵化，难以适应业务的快速变化和不断出现的新型风险。敏 捷型审计可以为企业带来了更加灵活、高效、有针对性的审计解决方案，帮助企业更好地管 理数字化转型带来的新型风险。

更多产业深度融合，形成涵盖支付结算、融资 服务、供应链管理等环节的完整产业生态，为实体经济发展注入新的活力。 2.1.4 关键技术赋能产业转型升级 在数字经济蓬勃发展的当下，关键技术的赋能正以前所未有的速度推动着各行业的转型 升级。智能合约引擎、物联网支付以及跨链互通等关键技术取得了显著进展，为产业发展注 入了强大动力。 （1）智能合约引擎拥有强大的业务规则处理能力 智能合约能够灵活

现在可以筛选数十万种材料，以识别有前景的候选材料。然而，基于筛选的方法仍然 受到已知材料数量的根本限制，并且无法高效地引导寻找具有特定目标属性的材料。 随着数据和计算能力的提升，深度学习模型预测能力不断增强，能够达到前所未有的 泛化水平，应用于材料领域，可以使发现效率获得非常明显的提高。例如 2023 年 11 请务必阅读报告末页的重要声明 21 / 29 行业研究|行业深度研究 月，谷歌

集等。地方政策不仅为产业发展提供 方向性引导，更能逐步转化为财政资金投入与项目落地机制，为产业发展提供实质性助力。 中央引领、地方联动的政策体系正在快速成型，为中国eVTOL商业化的起飞创造了 前所未有的土壤。随着政策方向的进一步明确和治理机制的快速完善，中国低空经济和 eVTOL产业有望加速实现商业化落地。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 5 1.3.2 监管端——从特殊豁免走向常态审批

列全球第一。中国作为全球最大的机器人市场 之一，在政策支持和市场需求的双重驱动下， 商用服务机器人行业迅猛发展。随着全球自动 化和智能化进程的加快，企业出海势头强劲， 中国商用服务机器人厂商迎来了前所未有的发 展机遇，将在未来长时期领跑全球市场。 35% 5% 5% 7% 23% 11% 8% 7% 1.2.2. 技术变革推进行业创新发展 伴随着人工智能（AI）和物联网（IoT）等技术的 5. 德勤企业合规客户服务经验 注：实际效益需结合具体场景参数动态调整，建议终端企业接入物联网平台实现实时碳足迹追踪。 开放性的全栈式智能服务机器人生态 结语 当前，服务机器人行业正迎来前所未有的发展机遇。随着人工智能、物联网等技术的深度融合，服 务机器人应用场景快速渗透至工业、零售、酒店、医疗等多个行业，不仅驱动了效率提升，同时推 动了产业升级和社会可持续发展。 伴随着行业下半场的