能极致化的统 一，力求在核心技术上突破时延、带宽、可靠性及连接规模的瓶颈，并通过智能 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

CCID CCID CCID CCID 三、智能体发展动向与挑战 瓶颈与困境 7 优化智能体生态体系 ，构 建 多方协同创新平台 • 加强数据资源与算力基础设施建设 ，搭建开 放共享的平台。建立行业协会 ，促进产业 链 上下游企业的合作与交流。推动智能体 在各领域的应用示范和案例推广。通过征集 行业内外的成功应用案例 ，形成覆盖多个行 业和应用场景的“智能体应用清单”。 加大核 心技术 攻关，突破智 能体发展瓶颈 • 聚焦智能体在感知、推理、运动控制、人机 交互等方面的关键技术攻关。推动理论研究 与技术开发的深度融合。鼓励企业参与国际 合作 ，借力全球技术力量 ，推动智能体的技

知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈， 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 0 ( ≥2TB ，读速 7GB/s+ ） 高速存储减少模型加载和数据集读取延迟 网络 多卡 NVLink ( ≥600GB/ s ） / PCIe 4.0 x16 多 GPU 场景需避免通信瓶颈 电源 冗余电源 ( ≥1200W ） 支 持 多 卡 高 功 耗 场 景 （如 4 卡 A100 需 ≥ 2000W ） 2 、算力赋能—— 基础设施升 级 注：昇腾 910B 八卡一台，标准级推理版本 数据处理技术，提升自然 资源管理与规划中的智能 化水平。 另一方面，行业需推 动数据共享与标准化， 打破数据孤岛，为 AI 提供充足且高质量的 训练数据。 突破技术瓶颈，共筑智能未来 谢谢

提供客户洞察、业务推荐、运营支持等智能 化工具 ，提升员工的工作效率和决策能力 蚂蚁数科：借助智能体平台（ Agentar ）打造银行全行级数智业务范 式 面对金融行业日益增长的个性化服务需求与内部效能瓶颈的双重挑战 ，某商业银行携手蚂蚁数科 ，率先引 入 金融大模型技术 ，构建了新一代数智化服务平台。对外通过“ AI 智能助理”革新客户在手机银行的交互体 验， 实现“千人千策” 的精准服务；对 个性化服务（如动态理财建议、 实时风险预警）需求激增 传统规则引擎和人工服务模式 已无法高效满足这些需求 ， 直 接导致了客户黏性不足的 问题 内部效能遭遇瓶颈 前台： 一线客户经理的服务半 径有限 ，且在服务过程中缺 乏 实时的、专业的投研信息支 持 后台： 知识管理体系分散 、 割 裂 ，导致知识难以沉淀和 复用， 智能体平台核心生 态伙伴 ，基于其面向 Agent 智能体构建的能力 ，庭宇科技将推动在办公 、营销等场景落地更多行业智能助理 ， 以 “视觉操作 + 弹性算力”的自动化底座 ，告别 API 对接 ，解放人力瓶颈 ，驱动企业智能化效率提升。 实践效果 降本 环境适配周期从数天缩短至小 时 级，人力投入减少 70% 增效 任务并发量提升 10 倍，业务响 应 速度达秒级

.........201 1. 引言 近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从

协同紧密相连，并呈现深度融合加速、价值网络演进、普惠协同深化与智能化水平提升的特征。 但目前，产业链数字化协同面临如下结构性障碍。一是互信成本高企与协同效率瓶颈， 多方信任机制缺失下，互信成本高企，业务流与资金流脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足与服务可得性受限，对公金融服务门槛较高、末端资金触达 实物资产通证化服务商通过将实体资产上链实现通证化，提升资产流动性和融资效率。 包括交易所 / 经销商、通证清算网络、公链基础设施，以及专业投资者等。 3.2 推动数字人民币产业应用生态发展的建议 3.2.1 应用瓶颈与现存挑战 数字人民币在 B 端（产业端）的应用前景虽然广阔，但在推进过程中仍面临诸多挑战。 （1）零售型功能定位存在局限与制约 由于当前数字人民币定位为零售型，仅能替代 M0，尚无法满足企业对企业、企业对金融

次查询），记录系统在单位时间内处理的请求数量，确保系 统在处理大规模并发请求时能够保持较高的吞吐量。同时，监控服 务器的 CPU、内存、磁盘 I/O 等资源使用情况，确保系统在高负载 下资源利用率合理，避免出现资源瓶颈。 此外，还需进行长时间稳定性测试，模拟连续运行 72 小时的 高负载场景，观察系统是否存在内存泄漏、性能下降或崩溃等问题。 通过日志分析和监控工具，实时记录系统运行状态，确保系统在长 时间运行中的稳定性和可靠性。 性能测试：评估集成后的系统在高并发情况下的表现。通过模 拟大量用户同时访问政务系统并请求 DeepSeek 模型的知识 服务，测试系统的响应时间、吞吐量和资源占用情况。性能测 试将逐步增加负载，直至系统达到极限，以识别性能瓶颈。 4. 容错与恢复测试：验证系统在异常情况下的容错能力和恢复机 制。测试团队将模拟网络中断、服务器宕机、数据丢失等故障， 检查系统是否能够及时检测到问题并进行恢复，同时确保服务 中断期间的数据完整性和一致性。 JMeter、Postman 等）来提高测试效率，并通过日志分析工具 （如 ELK Stack）实时监控系统运行状态。测试结果将以报告形式 记录，包括测试用例的执行情况、发现的问题、问题分类（如功能 缺陷、性能瓶颈、安全漏洞）以及建议的修复方案。 此外，为了确保测试环境的准确性，测试团队将搭建与生产环 境一致的测试环境，包括硬件配置、网络拓扑和软件版本。测试环 境将通过虚拟化技术（如 Docker、Kubernetes）进行快速部署和

充分，为关于中国的研究提供了基准性的参考，但忽视了中国所面临的芯片系统 技术的挑战及能源电力市场的差异性。这些报告对美国智能算力增长和电力需求 的预期并不一致，而中国面临的首要问题是如何克服芯片能效提升的瓶颈。 第一章： 来源：Hugging Face，未尽研究，环球零碳 说明：对数轴。每进行 1000 次查寻，完成每种推理任务平均消耗的电能。 不同推理任务的用电量 10 1 0.1 0.01 年，美国数据中心用电占比 将从 2023 年的 3% 升至 8%，后者估算到 2028 年该占比将升至超过 14%。 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 对于中国而言，国产芯片的迭代速度与产能瓶颈，即芯片能效提升预期，以及 算力增长预期中的算力供给问题，才是最敏感的影响因素。因此，重估中国 AI 算力与电力在不同情景下的预期，主要从较不确定的芯片创新的角度，而非美 国的较确定的算力增长的角度。 江 上 海 西 藏 北 京 重 庆 海 南 绿电 核电等 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 13 尽管水电与核电受当地可开发容量的约束，但它的增长尚未触及瓶颈。据《绿 色经济视角下中国区域可再生能源发展路径研究》测算，中国大陆水力资源技 术可开发装机容量为 54164 万千瓦，年发电量可达 2.47 万亿度。核电同样如此。 2030 预估绿电规模前五名省份为：四川（6407

充分，为关于中国的研究提供了基准性的参考，但忽视了中国所面临的芯片系统 技术的挑战及能源电力市场的差异性。这些报告对美国智能算力增长和电力需求 的预期并不一致，而中国面临的首要问题是如何克服芯片能效提升的瓶颈。 第一章： AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 来源：Hugging Face，未尽研究，环球零碳 说明：对数轴。每进行 1000 次查寻，完成每种推理任务平均消耗的电能。 不同推理任务的用电量 年，美国数据中心用电占 比将从 2023 年的 3% 升至 8%，后者估算到 2028 年该占比将升至超过 14%。 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 对于中国而言，国产芯片的迭代速度与产能瓶颈，即芯片能效提升预期，以及 算力增长预期中的算力供给问题，才是最敏感的影响因素。因此，重估中国 AI 算力与电力在不同情景下的预期，主要从较不确定的芯片创新的角度，而非美 国的较确定的算力增长的角度。 吉 林 黑 龙 江 上 海 西 藏 北 京 重 庆 海 南 绿电 核电等 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 13 尽管水电与核电受当地可开发容量的约束，但它的增长尚未触及瓶颈。据《绿 色经济视角下中国区域可再生能源发展路径研究》测算，中国大陆水力资源技 术可开发装机容量为 54164 万千瓦，年发电量可达 2.47 万亿度。核电同样如此。 2030 预估绿电规模前五名省份为：四川（6407

实时采集，并通过统一的控制台进行可视化展示。系统支持自动化 负载均衡，能够根据业务需求动态调整资源分配策略，确保关键应 用始终获得足够的计算能力和存储空间。例如，在高并发场景下， 系统会自动将计算任务分配到空闲节点，避免资源瓶颈。 在虚拟化支持方面，数据中心管理软件集成多种虚拟化技术， 包括 KVM、Docker 和 Kubernetes 等，能够灵活部署和管理虚拟 机、容器以及微服务架构。系统提供一键式虚拟化环境创建和管理 高速固 态硬盘（SSD）和大容量内存，确保数据读取和存储的快速响应， 减少系统延迟。此外，网络带宽的优化也不可忽视。采用高速光纤 网络和负载均衡技术，确保多节点之间的数据传输流畅，避免网络 瓶颈。 在软件层面，系统性能优化需要从多个维度入手。首先是算法 优化。针对医疗场景中的高复杂度计算任务，采用并行计算和分布 式计算技术，充分利用硬件资源，提升计算效率。例如，在医学影 像分析中， 片整理和 数据压缩，防止性能下降。 在系统监控与调优方面，建立全方位的监控体系，实时跟踪系 统性能指标，如 CPU 使用率、内存占用、网络带宽利用率等。通 过设置预警机制，及时发现并处理性能瓶颈。例如，当系统内存占 用超过 80%时，自动触发内存清理程序，释放不必要的资源。同 时，定期进行系统性能测试和调优，通过压力测试和仿真环境，发 现潜在问题并进行优化。 最后，系统安全与稳定性的优化也是不可忽视的。通过多层次