字化转型速度加快，节能降碳需求越来越迫切。 传统数据中心冷却系统大多依靠经验设定运行参数，采用人工 调优和局部反馈调节方法实现控制；存在着设定值固定，不随负载、 环境条件变化；各设备之间缺乏信息沟通，运行参数不协同；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， ...........................................................................................20 （一） 设备巡检.................................................................................................20 .....................................................................................10 图 7 冷却系统主要设备监测与控制示意图...................................................13 图 8 智能调优示意图.........................

管理成本；（ 2 ）在给定工单、可用资源、约束条 件和公司目标多重 条件下，生成最佳生产计划；  生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。 通过挖掘和提炼生产中产生的海量信息，优化设备运转、工艺流程、提高检测 效率、提高自动化程度， 减少设备损耗，提高生产效率；  销售 / 售后：利用 AI 技术实现精准营销、快速响应的售后服务等。 Project Content Content 思路 ©20223 本文档版权归卓朗科技发展有限公司所有，并保留所有权利。 AI 模型 数据 + + 软件系统 （ ERP MES CAx MBD… ） 边缘计算 机器设备 （机床、机械臂、 AGV 、高炉… ） 生产原料 （煤粉、矿石、橡胶…） 运行环境 （温度、压强、气象…） 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 全生命周期 管理 协同研发 设计 生产设备 优化 产品质量 检测 企业运营 决策 设备预测性 维护 AI+ 机理模型 + 数据模型 AI+ 云平台 打造 AI+ 制造业全场景技术服务，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新数字化工业和服

本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、数据库管理系统、业务应用系统、数据资源、管理制 度】等具体对象实施了测评。通过测评发现，在安全技术方面具备【网 络结构冗余、区域边界隔离、边界访问控制、双因子身份鉴别、账户权 限控制、操作日志审计、入侵检测、恶意代码查杀、设备冗余部署、数 据定期备份】等安全技术措施。在安全管理方面【制定了信息安全管理 .......................... 8 3.4.1 网络设备........................................................................................................... 9 3.4.2 安全设备....................................... ....................................................................................11 3.4.7 其他系统或设备.............................................................................................11 3.5

综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 理和散热优化，降低运行成本，符合医疗行业对环保和可持续发展 的要求。 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用 已成为提升医疗效率和精准度的关键。然而，现有的计算设备在性 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 一体机成为迫切需求。DeepSeek 智算一体机旨在通过集成高效的

IPv4/IPv6 双 栈网络改造。同时，物联网产业依托 IPv6 海量地址资源进入规模化 部署阶段。技术标准体系也逐步成型，2025 年 2 月实施的《IPv6 网络安全设备技术要求》国标，规范防火墙、IPS 等设备全生命周期 安全要求。 然而，随着技术升级的深入推进，IPv6 网络安全防护能力不足 的问题愈发突出，网络演进过程中暴露的安全风险也已成为产业健康 发展的关键瓶颈，亟需系统性解决方案支撑产业安全升级。 主机可向广播地址发送数据包，网络内所有设备都会接收并处理。 Smurf 攻击便是基于广播通信机制，攻击者伪造受害者 IP，向目标 网络的广播地址发送 ICMP 请求（如 Ping），该网络内所有主机均 会回复受害者，导致受害者流量激增甚至瘫痪，如图 1 所示。IPv6 取消了广播地址，仅采用多播和任播机制。多播基于组播地址实现一 对多通信，设备仅接收所属组的数据包；任播则让一个地址对应多个 1 smurf 攻击示意图 削弱 IP 地址欺骗攻击可能。IPv4 缺乏网络层强制认证机制，导 致恶意设备可轻易接入网络，伪造 IP 地址并发起网络攻击。IPv6 引 入了网络层强制认证机制，如 DHCPv6 认证和邻居发现协议（NDP） 安全扩展，强制校验设备身份，可在第一跳阻断恶意设备接入。此外， IPv6 具备端到端鉴别机制，如 ICMPv6 安全选项、基于公钥密码学 的直接身份验

人工智能、 区块链、大数据等新一 代信息技术加速推动信 息互联互通，减少解决 信息之间的孤岛问题。 网络化 网络化是以物联网为主 要特征，运用工业软件 支撑制造设备，通过网 络传输数据，实现数据 共享。同时推动“ 5G+ 工业互联网”与实体经 济相融合，打造示范园 区 和 中 小 企 业 集 聚 区 ， 智能化 智能化则是实现生产流 航空航天装备 电力装备 农机装备 新材料 生物医药及高性能 医疗器械 制造系统互操作性 设备及生产管理集成 工厂体系架构 诊断、维护与优化 渗透产业增加值规模 ( 万 亿 ) 渗透产业名义增速 (%) 数据 技术 服务 智能设备 工业机器人 4 15.14% 周期 制造行业当前发展现状 · 消费驱动力不足带来供需不平衡，供大于求导致行业竞争加剧 · 高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移 · 创新能力不足，核心技术和核心高端设备、零部件额元器件仍 受制于人 · 高能耗、高污染，碳排放压力巨大 · 国际贸易争端愈演愈烈，制造业供应链风险显著增加 应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核 2024- 1-

如 2018年6月北京和上海公布的智能制造扶持政策、2020年各 省出具的智能制造指导政策与意见等。这股政策东风逐渐催 生了制造业的数字化及智能化的转型之路。而运维服务（ 如 备品备件销售、设备维护及维修等）作为制造业的重要组成 元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还 容易造成停线时间成本高等副作用。 2.预防性维护：即基于设备厂商的保养计划或是针对操作规 程进行检修安排。此部分原理主要是根据设备厂商对部件 寿命的分析，但由于部件老化磨损的外力干扰因素过多导 致寿命预测不够准确，易造成过早、过度保养或是保养不 致寿命预测不够准确，易造成过早、过度保养或是保养不 足等问题。 3.基于条件的维护：此维护方式是运维服务的进阶状态，即 服务提供商通过对设备运行状态的监控来安排相应的维 修计划。然而，此种检测方式主要结合设备本身的运作监 控数据及运作机理进行简单判断，对外部影响因素的考量 较少，故还是容易产生维护不及时等状况。 4.预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主

......................................................................................58 2.4.7.2. 设备性能分析............................................................................................... ...................................................................................70 2.4.11.1. 存储设备硬件状态管理.................................................................................71 2.4.11.2 ...................................................................................71 2.4.11.3. 存储设备性能管理........................................................................................72 2.4

序 2017 年 6 月 1 日，《中华人民共和国网络安全法》正式实施，明确规定“网络关键设备和 网络安全专用产品应当按照相关国家标准的强制性要求，由具备资格的机构安全认证合格或者 安全检测符合要求后，方可销售或者提供。国家网信部门会同国务院有关部门制定、公布网络 关键设备和网络安全专用产品目录，并推动安全认证和安全检测结果互认，避免重复认证、检 测”。为落实《中华人民共和国网络安全法》 有关规定，国家互联网信息办公室会同工业和信息 化部、公安部、国家认监委等相关部门相继发布网络关键设备和网络安全专用产品目录，确定 承担安全认证和安全检测任务的机构，明确认证检测结果统一发布流程，制定《信息安全技术 网络安全专用产品安全技术要求》强制性国家标准。 为进一步加强网络安全专用产品安全管理，推动安全认证和安全检测结果互认，避免重复 认证、检测，2023 年 4 月和 7 月，国 月，国家互联网信息办公室会同相关部门联合发布《关于调整网 络安全专用产品安全管理有关事项的公告》（以下简称《公告》），并更新《网络关键设备和网 络安全专用产品目录》（以下简称《目录》）。《公告》明确要求，统一网络安全专用产品认证检 测制度，自 2023 年 7 月 1 日起，停止颁发《计算机信息系统安全专用产品销售许可证》，停止 执行政府采购领域信息安全产品强制认证要求。列入《目录》的数据备份与恢复产品、防火墙、

生产数据.....................................................................................53 4.1.2 设备数据.....................................................................................55 4.1.3 质量数据 随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 技术带来的潜在转型机会。 在钢铁生产过程中，原材料采购、生产规划、设备维护、质量 监控和市场需求预测等环节均蕴含着丰富的数据资源。通过将人工 智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降