署到西部合适的算网资源上，确保应用能够在最佳的环境中运行，发 挥最大的效能。 图 4-5 东数西算-调度结果实施与数据迁移-任务调度 26 ② 流量调度 流量调度模块借助确定性网络网络控制器，为数据迁移准备高速、 稳定的网络通道，优化网络配置，避免数据在迁移过程中收到网络拥 塞等问题的限制，实现快速、安全的传输。 图 4-6 东数西算-调度结果实施与数据迁移-流量调度 ③ 数据调度 数据调度 现数据的传输和处理，降低数据管理的复杂性。  高效任务式传输 在数据传输领域，准备时间的长短往往决定了业务响应的速度。 我们所提供的任务式跨广域数据传输服务，将这一关键环节做到极致， 实现分钟级业务开通。用户可根据自身实际需求，轻松定制小时级或 31 分钟级的业务服务时长。与传统传输模式动辄需要数小时甚至数天来 筹备数据传输不同，我们的灵活、高效传输模式，将数据传输准备时 间极大地压缩，精准契合企业对业务时效性的严苛要求。 调 度方式，自治系统先行得到全局资源的缩略图，如图红线所示。 33 图 ● 4-12 数据快递-任务发布-混合调度 步骤二：调度执行 ① 流量调度 流量调度模块借助网络控制器，为数据迁移准备高速、稳定的网 络通道。通过优化网络配置和资源分配，确保数据在传输过程中能够 获得充足的网络带宽，避免网络拥堵，保障数据传输的流畅性。 图 4-13 数据快递-调度执行-流量调度 34 ②

露的担保或承诺事项？（检查表外科目明细及合同协议） （2）利息收入与支出核算是否遵循权责发生制原则，是否存在跨期调节利 润或隐藏不良贷款的行为？（核对利息计算表与资金流水匹配性） （3）贷款损失准备金计提是否充分，是否依据监管要求动态调整模型参数 以反映信用风险变化？（评估拨备覆盖率与不良贷款偏离度） （4）关联方交易定价是否公允，是否通过非市场化利率或费用转移实现利 益输送？（比对关联方协议与市场公允价格） （14）资产负债期限错配是否控制在限额内，是否建立缺口分析机制应对 集 中到期风险？（分析期限缺口报告与限额执行情况） （15）债券投资组合信用评级是否动态更新，是否对低评级债券计提足额 减 值准备？（核对评级机构报告与持仓明细） （16）衍生品交易是否纳入统一授信管理，保证金与抵押品估值是否覆盖 潜 在交易对手风险？（检查衍生品台账与估值调整记录） 17 （17）存款保险制度执行是否到位，是否对高净值客户存款进行分账户管 （机器人流程自动化）抓取整改证据（如系统截图、审批记录），并利用 OCR 技术自动核验整改完成状态） （三）具体审计示例 1 、贷款损失准备金计提准确性审计：调取贷款台账与征信系统数据交叉比 对，检查分类调整依据是否充分；运用大数据模型分析历史违约率与准备金覆盖 率匹配度，识别异常偏离值。 2 、流动性风险管理有效性审计：抽取大额同业负债台账，验证到期日分布 与压力测试假设的一致性

化。将它们纳入组织未来几年的战略规划中，并相应地调整业务模式和运营。组织可以将某 些趋势用于特定目标，而可以将其它趋势用于多种用途。鉴于趋势本身之间的联系，它们所 属的主题是重叠的。 然而，定期评估技术趋势的供应链组织将会更好地准备随着时间的推移将其纳入其商业模式 和战略，从而使他们能够在适当的时候抓住竞争优势。 图 1 中的两大主题概况被列于下表 (见图 2)。 图 2：2025 年 Gartner 八大供应链技术趋势的两 技术服务、应用程序和设备被单独处理，在 IT 组织中造成孤岛， 并给员工带来摩擦。此外，平台和服务也在不断发生变化，为实现 类似的目标提供了多种解决方案。  所有工作类型的工作所需的新数字技能都在加速;然而，准备工作滞 后。在 Gartner 的 2023 年智能制造实施趋势调查中，57% 的受访 者表示，员工难以将数字化融入日常工作中。近一半的受访者表示， 由于缺乏熟练工人来支持其组织的数字化计划，他们受到限制。 代理是一种更先进的系统，不仅可以自动 执行任务，而且还具有一定程度的“代理”。这意味着它可以自主 运行，根据处理的数据做出决策，并最终从其经验中学习。  凭借其多样化的功能和适应性，AI 代理已准备好彻底改变供应链决 策中的众多工作流程。他们学习、预测和自主决策的能力将推动跨 领域的效率、创新和转型，从而影响我们的工作和运营方式。  通过处理每个功能的不同采用率，负责任和有效地从 AI 代理中获

图3.2 业务上线规范 上线后评估 问题反馈机制 问题总结 文档更新 上线监控 监控指标 回退机制 上线实施 变更管理 上线保障会议 上线窗口 上线前准备 实施方案评审 测试计划 环境准备 备份方案 上线标准 关键告警清零 平台巡检通过 预警整改完成 云服务许可检查通过 业务 上线 管理 活动 所需交 付文件 实施方案 上线业务清单 系统账号清单 件，确保项目转维各流程顺利进行。规范转维管理 过程，明确网络安全责任边界和转维关键角色职 责，确保项目转维人力按时到位，通过完善项目转 维流程建设，更好地降低站点的运维风险。 转维总体分为转维准备、转维自检和转维交接三个 阶段，每个阶段对应关键的转维动作和标准交付 件，以及相关责任人。 运维数据治理规范 智能运维是运维发展的高级阶段，亦是必经之路。 切实落地智能运维，需要三个要素：数据是基础， 1、根据问题管理流程、例行计划、人员、资源等制定巡检计划； 2、审批巡检计划可实施性，保证合理配置，确保巡检计划顺利完成； 3、根据批准后的巡检计划创建巡检工单，指派工单给巡检执行人；根据巡检需 要准备巡检内容等； 4、按照巡检制度要求规范巡检行为；按照巡检工单中的要求进行巡检计划； 严格按照要求记录巡检数据，确保巡检数据的准确性； 5、根据巡检结果，输出巡检报告； 6、分析和评估巡检报

在人工智能时代，数智化不仅将推动经济增长，还 将促进社会进步与环境可持续发展。因此，GDII 提供了一个全面框架，用于评估全球 90 多个国家 （合计占全球 GDP 的 94% 和世界人口的 83%）如 何做好准备，在人工智能时代赢得竞争并实现繁荣 发展。通过跟踪从数据生成到数据应用的全生命周 期，GDII 为政策制定者、投资者和企业提供了可 落地的洞察，用于识别发展瓶颈、确定投资优先 级和评估进展。GDII 全新升级了“数字化成熟度” 评估体系，不仅关注数智基础设施的建设本身，更 聚焦于它所带来的应用价值，实现了从“技术投 入”到“价值产出”的评估跃迁。 GDII 围绕以下七个关键支柱来评估各国的准备度 和有效性 ： » 数据生成 ：宽带用户、移动网络、物联网设备 03 全球数智化指数（GDII）2025 和智能终端产生的数据 » 数据传输 ：光纤、4G/5G 网络、骨干基础设施 行为、交易或系统级数据生成，从而形成闭环。这 一循环对于维持自适应、自优化的智能系统至关重 要。由结果产生的新行为和交易数据将回流至数字 生成和处理阶段，支持模型重新训练，推动系统实 现自适应与智能优化。 国家的数字化准备度及其数智化转型的能力，取决 于其获取生成的数据，并将数据传输至处理和存储 系统的能力，进而将这些数据转化为现实生产力。 这已成为国家竞争力的关键要素，尤其在人工智能 赋能的未来十年中，这一能力将至关重要。

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AG等技术构建智能问答AI助手，提升 运维效率。 构建全维度的可观测能力：逐步完善数字化可观测能力建设，包括系统性能指标、等待事件、完整 日志与TRACE数据等，实现AI-Ready的数据基础准备。 AI Agent 的应用要由浅入深，循序渐进：在 AI Agent 等进行智能操作时，涉及数据库稳定性的 关键操作中需保持谨慎，优先采用成熟的经过验证的自动化方案，待 AI Agent 规划能力进一步 构化积 累与动态化迭代，需形成运维知识全生命周期管理闭环，同时依托保障机制确保落地生效。 福建海峡银行一方面进行常规问题知识库建设，同时也收集同业问题案例整理实践指导手册。 为智能运维提供数据准备工作，通过AI、RAG等新技术，打造智能运维能力。 高可用运维 构建实战指南 第四章 �� �� 对于金融、电商、O�O、社交应用、零售、SaaS服务提供商等企业来说，普遍存在用户基数大（百万 设置服务器 在页面操作新建服务器之 前，请设置好新服务器环境， 并按需设置好免密操作。 登录主控服务器，对新服 务器进行初始化操作。 完成后再在页面操作新建 服务器 。 �� 初始化的准备工作 �）登录主控服务器的安装账号（以 tdsql 举例）。 �）进入解压后安装包的tdsql_install路径，将tdsql_xxxxx替换为实际路径。 �）备份tdsql_hosts文件。

各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 应用有望从 PC 延伸到手机、 IOT 等，赋能各类智能终端。举例来看，1、AI 8 / 28 智能终端接入人工智能大模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感知、 存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。作为人工智能算力主要供应商的 英伟达，对人工智能下一个浪潮就提出了“具身智能”预测，即通过将智能算法与物理 实体的感知、行动和环境交互相结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行 数据来源：苹果全球发布会，东吴证券研究所 数据来源：苹果全球发布会，东吴证券研究所 Vision Pro 为开发者开启无限可能。开发者可无缝迁移新平台，打造全新 APP。苹 果为 Apple Vision Pro 准备了全新的应用商店，用户可以在这里发现开发者为 visionOS 开发的应用和内容，并访问成千上万的兼容 iPhone 和 iPad 应用程序，未来新平台生态 将有无限可能。 图17：开发者创造全新

预测算法，根据移动终端的历史移动轨迹和当前速度、方向等信 息，预测其即将进入的波束区域，提前做好切换准备，从而在毫 秒级时间内完成波束间切换，确保用户的通话、视频播放等业务 不中断。​  卫星间切换：由 LEO 卫星过顶引起，需星间协同确保平滑过渡， 多卫星协同的软切换技术和基于轨道参数的预先切换准备能减少 服务中断时间。当 LEO 卫星在轨道上运行时，地面终端会随着卫 星的移动而需要从一颗卫星的覆盖范围切换到另一颗卫星的覆盖 信息交互，获取移动终端的相关信息，包括通信状态、业务类型 等。同时，基于轨道参数的预先切换准备，通过精确计算卫星的 轨道参数，预测卫星间切换的时间和位置，提前为移动终端分配 目标卫星的资源，如信道、时隙等。在实际应用中，例如在全球 卫星移动通信系统中，当用户乘坐飞机跨越不同卫星覆盖区域时， 通过多卫星协同的软切换技术和基于轨道参数的预先切换准备， 可将服务中断时间降低至极短，保障用户在飞行过程中的通信体 26

17 - - 18 国产数字化升级标杆实践报告 - 18 国产数字化升级标杆实践报告 腾讯云 TI 平台是覆盖大模型和传统 Al 的一站式机器学习平台，为客户提供从数据准备、模型精调、效果评测到模型部署的全流程工 具链，帮助用户以更高效率精调并部署真正可用的大模型。同时，腾讯云 TI 平台还为客户提供面向异构算力的集约管理能力，能帮 助用户全面管理、精细调度、高效运维国产算力，加速各行业数字化转型。 稳定支持高并发 高效灵活的 数据准备 强大内核 模型 千亿混元MoE开源模型 超50%显存节省 超60%吞吐提升 框架 自研Angel训推加速框架 超30%训练性能提升 1-2倍推理加速比 算力 X86+ARM异构算力纳管 极致满足多厂商AI芯片管 理和调度 腾讯云 TI 平台是覆盖大模型和传统 Al 的一站式机器学习平台，为客户提供从数据准备、模型精调、效果评测到模型部署的全流程工