提出）标志着网络技术进入了一个新阶段。TCP/IP 采用分层架构：IP 等网络层 协议负责将数据分组从源主机以尽力而为（best-effort）的方式送达目的主机； TCP 等传输层协议则专门负责进程（端）到进程（端）的可靠数据段传输服务， 即，将数据交付从两台主机扩展到了两台主机上的进程。这种分层设计使得网络 各组件能够独立演进，极大地促进了数据传输的扩展性和适应性。 20 世纪 90 贡献是在网络应用 层采用超文本标记语言 HTML 将主机中的信息进行结构化表达和采用超文本传 输协议 HTTP 进行浏览器与服务器之间的通信，以传输 HTML 文件、图像、视 频等信息。HTML 协议、HTTP 协议以及浏览器等技术使得主机中的信息能够被 普遍访问和相互链接，这创造了全新的信息交互范式。这一时期，网络互联的对 象从主机互联延伸到了超文本互联。 万维网出现之后（1995 可以独立发展和优化，而不影响整体架构。 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 6 在网络分层架构中，各层的处理对象有所差异：“数据链路层”（如以太网、 Wi-Fi）负责物理设备间的数据帧传输；“网络层”（如 IP）负责主机到主机的 数据包路由；“传输层”（如 TCP、UDP）提供端到端的通信服务；“应用层” （如 HTTP、FTP）则实现具体的应用功能。 2) 网络传输的实质：状态与信息的传递 从本质上看，网络传

据，避免 “少做少错” 的消极心态，助力团 队成员明确成长方向，减少人才流失。 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 随着技术栈不断增加，需要建设“应用、数据库、硬件（主机、网络等）”全方位的可观测体系。 在数据库方面，当前国产数据库种类繁多，需要构建专门的数据库可观测体系。同时，也需要运维 团队具备一定的开发能力，针对数据库的性能指标进行采集分析。 福建海峡银 具体部署方案为：将部署在IDC�主机房与IDC�备机房的两个TDSQL集群建立DCN同步关系，利 用主从复制技术完成跨地域数据同步。 数据同步 �� �）自动同步策略 备机房的TDSQL实例会动态选择主机房中延迟较低的节点建立同步链路，形成主从复制关系；当主 机房中该同步节点发生故障时，系统将自动切换至其他健康节点重新建立同步，保障链路连续性。 �）读写分离实现 同步关系建立后，主机房主实例承担写操 及每个SET的ShardKey 范围一致。 �）元信息全链路同步 除了数据同步之外，还会同步 Zookeeper 里的元信息（user、shardkey）。 值得一提的是，在切换主备关系时，当主机房故障后，需要业务层更改连接到备集群的备实例，进 行主备关系切换操作。切换中设置主实例全局只读，避免切换期间写入心跳或业务数据，导致 GTID 不一致，等待备实例完全追上主实例的数据后再进行切换。在切换时需要注意，要确保管控

性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟， 使大规模神经网络训练与在线更新成为可能；此外，高精地图采集成本高、更 新滞后、合规风险大，倒逼主机厂转向依赖实时感知与在线建图的技术路线[1]。 当前主流技术路线在关键性能维度呈现差异化优势：在目标检测方面，激光雷 达方案对低反射率物体(如黑色轮胎、湿滑路面)和远距离小目标(>150m锥桶) –30TOPS区间实现成本与性能平衡，适配A级及以下车型快速上量需求[1]。值 得注意的是，代工模式（ODM）正成为新趋势—特斯拉由广达、和硕代工智驾 域控，蔚来交由Wistron及伟创力完成硬件制造，凸显主机厂聚焦算法与系统集 成、将硬件制造外包的战略分化[1]。 整车厂在域控方案选型中，技术兼容性与供应链安全性已成为核心权衡维度。 一方面，需确保域控平台能无缝接入既有传感器链路（如摄像头、激光雷达接 19。 [4]政策：《交通运输部关于发布〈公路工程设施支持自动驾驶技术指南〉的公 告》，交通运输部，2023年发布。 L3自动驾驶技术即将迎来市场爆发期，车企布局图 来源：佐思汽研《2025主机厂与Tier 1 厂商L3智能驾驶技术前瞻研究》 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 28 4.1.2感知决策系统创新进展 智能驾驶感知与决策系

趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 趋势十：新显示技术竞争加剧，多种新显示技术将在2025 年逐步上车商用 ◼ 2025年上海车展较于2024年北京车展，吸顶屏/投影与椅背屏的占比实现反 转，体现主机厂对于后排共享大屏的青睐 数据来源：盖世汽车研究院 13 9 1 8 14 5 0 5 10 15 椅背 吸顶屏 投影 2024 2025 ◼ 随着车企差异化竞争诉求，

态信息，用以记录、追踪、回溯的文本数据。 指网元或服务在运行过程中，表征性能、状态的监控 信息。 CPU占用率、内存占用率、 网络流出速率、物理磁盘占用率 Nginx接入日志、 业务运行日志、Tomcat运行日志 主机状态异常、 CPU占用率超过阈值 指网元或服务检测到故障而产生的通知。 表3.13 运维运行数据举例 表3.15 告警事件对接方式 表3.14 运维流程数据举例 数据类型 工单 知识库 路，旨在提升多系统同时告警时的业务影响分析能 力以及快速故障定界能力。 全链路观测能力可以分为组件可观测、资源可观测 和网络可观测类型。 资源可观测主要针对平台层，通过打通云服务-微 服务-微服务实例-虚拟机/容器-宿主机关联关 系，构建监控分层模型。 组件可观测和网络可观测主要针对应用层面，通 过构建应用全链路拓扑视图，发生故障时，能够 在拓扑视图中直观呈现，运维人员可以从多个维 度快速感知故障影响范围，并对故障进行简单定 定 性故障诊断等方式，三位一体确保“确定性故障分 钟级诊断、未知故障快速定位定界”的目标达成。 纵向物理拓扑辅助定界：以CMDB为核心，构建 云服务、微服务、微服务实例、虚拟机、容器、 宿主机5层物理拓扑，叠加监控、告警、日志等可 观测数据，辅助故障快速定界。 专业运维工具辅助定位：通过数据集成、页面集 成、快速链接等方式提供丰富、连贯的云平台运 维能力。 确定性故障分钟级诊断：

通过极致的垂直整合，将整机柜的 GPU 打造成一台逻辑上的“巨型单机”。而以华为昇腾为代表的 国内企业，则通过“面向超节点的互联协议”创新，将大带宽低时延的互联范围从单机内部延伸至整 个集群，实现跨主机的内存直接访问。2024 年 9 月的华为全联接大会上首次发布了昇腾 384 超节点 以及超节点集群 Atlas 900 SuperCluster，实现了业界最大规模的高速总线互联。 L2 网络交换 弹性调度，消除资源孤岛，提升资源利用率。 2. 技术架构与特征 超节点发展报告 28 灵衢总线 (Lingqu Bus): 华为提出的一种通用互联协议，以网络为中心、消息驱动，通过分配全网唯一的逻辑地址来支持跨 主机访问，并可封装于 IP/UDP 协议以适应大规模池化需求。 Scale Up: 指在单一系统内通过高速互联扩展 AI 处理器规模的方式。在超节点中，主要指通过定制化互联协议 构建大规模、高带

开源大模型快速生成针对性攻击智能体，导致供应链攻击、AI生成恶意 代码等新型威胁激增。例如，2025年2月，哈尔滨亚冬会期间，共封禁高 危恶意IP地址12602个，其中大部分攻击来自境外Digital Ocean云服务 主机。在被识别出攻击中，来自美国国家安全局（NSA）下属TAO组织利 083 用AI智能体的攻击次数共170864次，来自新加坡的攻击次数共40449次， 来自荷兰的攻击次数共12414次，在所有境外恶意攻击中，来自美国的占

据一定算法，选择出最符合用户需求的算力服务实例节点，实现众多 候选实例到最优服务实例节点的选择。该机制的提出使得用户对算力 服务的请求是位置无关的、主机无关的，用户对算力服务的请求仅表 达意图，不关心服务的部署位置信息。这是算力路由跟传统基于主机 位置的 IP 路由最本质的区别 ，也标志着网络寻址从"位置寻址"向" 服务寻址"的代际演进。 分布式算力路由技术相较于传统路由的另一个核心变化在于实 决策。这种分层递进的决策架构有效降低了多维空间搜索复杂度，在 保障网络稳定性的同时实现了算网资源的协同优化。 在坚持平滑兼容现有网络协议架构的原则下，算力路由必须与传 统 IP 路由体系保持高度兼容。但算力路由与 IP 主机路由在运行机 制方面存在显著差异，对实际部署工作构成了诸多挑战。从设备实现 的角度来看，若要构建更为灵活高效的算力路由转发流程，则需要深 入探索可编程芯片技术的应用潜力。目前，该技术已在标准制定、设

Confidential All Rights Reserved. 未来3-5年全球人形机器人产业展望（企业商业模式） 20 硬件型企业，奠基者 依托对硬件的理解+生产制造能力，短期代工/提供主机的 “卖铲子”模式优先闭环；中长期，预计头部企业会向全栈 型破局，关键点在于突破软性实力（大脑决策层AI与泛化） 软件型企业，赋能者 主场赛道在外圈（AI全场景应用）内圈（具身智能）为下游 细分

通用安全场景：全行业必备 个性化业务场景：各行业选配 + N个行业个性化场景方案 为业务发展「增」值「提」效 大模型与智能体安全 小程序安全 安全服务 更多…… 终端安全一体化 专有云TCE安全 数据安全 主机安全 Web应用防火墙 暴露面收敛 云防火墙 云上资产 +数据 云安全中心+威胁情报 核心优势 10亿级用户安全防护经验 全球七大权威测评机构 “大满贯”成就 1.5亿次年拦截攻击量 腾讯自身企业 、规范、务实、高效”的协同移动办公愿 景，加速组织数字化转型。 解决方案 1. 推动云数融合技术应用： 提高数据存储与分析处理能力，实现数字资产共享，目前纳管7000+台服务器，提供上万台云主机，承载业务应用800+。 2. 数据驱动业务流程和决策: 以“计算能力+数据+模型+算法”形成强大的“算力”，形成数据驱动业务流程和决策能力。累计接入两级系统1100余套，数据表近100万张，数据