型平权，同时也将刺激其他头部模型厂商加快推出性能更强、成本更具 竞争力的模型。而随着模型调用门槛降低，AI终端有望加速落地，而AI+ 快速发展也将反哺训练算力、推理算力需求。  AI终端有望加速落地。AI手机：苹果国行AI功能渐行渐近，三星国行S25 系列搭载智谱Agentic GLM，而华为、荣耀、OPPO等多家国产终端近期 亦官宣接入R1模型。群智咨询预计今年全球智能手机出货量同增4%。其 中我国出货量同增4.9%， 图 12 ：三星国行 S25 系列售价 .......................................................... 9 图 13 ：Galaxy AI 主要功能 ............................................................ 9 图 14 ：荣耀 YOYO 助理上线 DeepSeek R1 智能体 ：Ola Friend 智能耳机参数 ...................................................... 11 图 20 ：Ola Friend 智能耳机 AI 功能 ................................................... 11 图 21 ：中国 AI 耳机线上传统电商销售额 ...................

强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。  默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 环境隐形智能（Ambient Invisible Intelligence） 增强互联劳动力（Augmented Connected Workforce (ACWF)） 多模式用户界面（Multimodal UI） 多功能机器人（Polyfunctional Robots） 2.1.1 环境隐形智能（Ambient Invisible Intelligence） 技术趋势 环境隐形智能 分析师 Christian 装和运输物品——基于云的安全和 API 驱动的资源跟踪系统，并带 有运营仪表板。  从长远来看，我们预计超低成本电子产品将在其整个生命周期内保 留在物品中。接收 Ambient 消息的网关将成为互联供应链中的标 准功能。新功能 （例如相关对象和设备之间的协作） 将不断发展。  但是，隐私挑战仍然存在，法规会影响某些用例或智能传感标签。 他们的基础设施可能会带来新的网络安全和弹性挑战，例如，在受 监管的行业中，外人无法接受知道事物的位置。

业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 载体、智能为核心， 通过多要素融合来实现，是利用 AI 技术来使能算网深度融合与智能 服务的新范式，也是算力网络智能化演进的终极目标。服务生成算力 网络以构建服务生成网络的思想来使能算力网络的功能实现，在当前 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 2 算力网络的体系框架下，通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功 能流程、服务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在 络进行系统、全面的阐述。 1.2 人工智能开启算网应用新范式 AI 在跨域特征挖掘、深度数据分析、策略动态生成、能力自动学 习等方面具备天然的优势，将 AI 与算力网络的设计、建设、维护、 运行和优化等功能结合起来，利用其强大的分析、判断、预测、决策、 学习等能力，赋能网元、算网和业务系统，助力构建高效灵活、安全 智能的信息基础设施。 “AI+算网”的融合发展将给算力网络注入新的技术活力，开启前

值创造中 逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。 在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这 业生成和批改，学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等，新技术与古老教育场景的结合，总会 产生令人欣喜的化学反应。然而，商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言，当 前产品基本是原有教学场景和产品的替代，原有技术功能的优化迭代，而少有新场景的迸发；就落 地速度而言，尚不成熟的教育大模型落地，仍需学生思考和辨别能力的加持、以及相对明确统一的 评估标准支撑，各领域、场景、学段落地情况各有差异。 同时需要警惕的 师机械劳动繁重难以成长等现有问题和弊病。AIGC技术的介入被看 作是一种契机，代表了传统教学形态向“师-生-机”模式转型的可能性。AIGC能够通过补充教师资源、实现大规模个性化教学和减 轻教师负担等功能，加大了实现更好教学的可能性，从而被学术界和市场普遍认可，同时人类教师可以从传统的知识传播者向学习 的陪伴者和价值观的引导者方向转变。然而对“AI完全替代人类教师”担忧之声也同时存在，当前AIGC价值观的非中立性、信息准

开始普及，3）隐私保护需求 推动办公用 PC AI 化等三大机会。 具备记忆、推理、规划、执行能力的 AI Agent 可能是大模型的最终形态 大模型的应用能力最初功能仅限于文字问答，此后逐渐引入图像理解、文生 图功能，并通过 GPT Store 拓展功能，形成了 AI Agent 雏形，近期 GPT-4o 则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据 Similarweb，24 年 5 月 ChatGPT 的 WWDC 2024 大会推出由苹果自研的端侧大模型、云端大模型、 以及 OpenAI 的 ChatGPT 组成的全新智能系统 Apple Intelligence。从功能 上来讲，和 OpenAI，Google 的现有功能差异不大，但由于此类功能只在 iPhone 15 pro/max 及以后系列搭载，有望推动苹果用户换机。根据 IDC 数 字，苹果 2023 年销量 2.34 亿台，华泰预测苹果 2024 365 Copilot 以来，以办公助手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等 通用办公软件，以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、 功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之 一。24 年 5 月，微软推出 Copilot+PC，通过在终端侧部署轻量级的大模型，在保护隐私的 前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT

术手段。利用网络切片技术将单一物理网络划分为多个虚拟网络，每 个切片有独立的网络功能、配置参数等，切片间共享物理资源但业务 相互隔离，避免干扰，从而保障每个切片的带宽稳定性和服务质量。 目前较成熟的切片技术有光层的分光、波道、子载波、光通道数据单 元、光业务单元、光交叉最小颗粒度等技术，在数据层有信道化子接 口、FlexE 等，在光电融合网络架构下，这些功能将协同发挥更加高 效作用。 （5）智能运维 光电融 AI，实现“人算”到“智算”。此外，光电 融合网络需要根据用户的业务 SLA 需求做到动态智能选路，保障客 户的业务情况。 二、 光电融合网络技术 2.1 技术体系架构 光电融合技术通过将 IP 路由和光网络功能集成在一个统一的架 构中，减少了中间设备的数量和复杂性，减少了网络层级，使得网络 管理更加简便，调度更加灵活，优化了资源利用率，提升了业务发放 速度。 图 1. 光电融合网络系统架构图 光 传输节点或广域边界侧。 协议层：该层为设备的操作系统与功能编排系统，负责统一管理 设备板卡、端口、链路等资源，支撑算力感知、自适应路径、彩光驱 动、SR/SRv6、VPN、安全防护等网络服务能力。同时，封装各类硬 件驱动抽象接口（如 SAI、ONLP），统一软硬件之间的调用协议与状 态同步机制，实现设备的“能力开放”和“功能可编排”，构成网络 智能化的核心执行单元。 管控层（协同调度层）：融合了“传输网管

控制台：可视化操作界面，具备数据库实例管理、监控、配置等功能。同时提供 OpenAPI 标准 化接口服务，支持第三方系统集成与自动化运维。 管理服务：负责集群管理、多种语法兼容模式的数据库内核实例部署及实例生命周期管理、扩缩 容、监控告警、备份恢复、灾备管理、资源管理和任务管理等运维功能。 DBbrain 智能管家：提供异常诊断、故障分析、SQL优化、日常巡检、事件跟踪和风险预测等功能， 帮助用户智能监控和管理数据库。 的成因与解决路径呈现递进 式特征。 从实际数据库部署路线来看，基础设施能力需要从实例管理、集群管理和资源管理三个维度开始 切入： 在基础设施能力支撑上，TDSQL管理平台提供了丰富的实例管理功能，包括实例列表展示、新建 实例、告警监控、节点管理、账号管理、参数配置、备份恢复、日志管理、性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以 的健 康检查等，都有详细的操作步骤。 �� �.�.�集群管理 实例部署环节，可以重点关注下集群管理。TDSQL管理平台提供了修改集群配置，以及针对 MySQL集群的备份存储设置等集群管理功能。 LVS作为接入层服务，其可靠程度对TDSQL整体服务可用性有很大的影响，因此在对外选型及部 署上需要遵循以下原则： �）LV设备需要有备份冗余，建议至少两台LVS设备。tdsql-lvs组件会利用多台LVS设备组成高可用

开发代码：充分应用鲲鹏架构优势，性能更优 3.1.1.2 应用开发工具 应用开发工具支持创建鲲鹏应用工程，支持 C/C++ 开发语言，编码时能够自动匹配鲲鹏加速库函数字典、智能提示、 高亮、联想字典中可以替换的库和函数。支持以下功能： » 鲲鹏应用工程：只需要在创建鲲鹏应用工程页面进行简单的输入和选择，便可以实现自动化构建鲲鹏应用工程， 包括空工程、通用计算应用工程、安全计算应用工程、高性能计算应用工程、DPAK 应用工程和数据 30%+，其实现原理是利用云端强大的能力将应用和游戏的运行、 渲染成最终的画面，并进行视频的压缩流化后，发送到终端播放显示。视频流引擎支持视频编码能力、视频解码 播放能力、云手机图像截屏能力、触控和音频抓取 / 播放能力等核心功能，客户可以基于这些引擎进行二次开发， 实现在移动终端上进行操控应用和游戏等操作。云端采用专业显卡进行渲染，可以获取高画质的业务体验；对终 端的要求极低，只要求有视频解码能力即可；提供统一 API，降低二次开发难度，易集成。 用和游戏的渲染指令，并进行渲染指令和纹理数 据压缩流化，在端侧使用手机终端的 GPU 把这些指令渲染出来图像。指令流引擎，支持机指令分离渲染、纹理 数据视频流化、触控和音频抓取 / 放能力等核心功能，客户可以基于这些引擎进行二次开发，实现在移动终端上 进行操控应用和游戏等操作。通过指令流引擎技术，可以支持云手机全系统渲染，并提供近乎无损的画质，在 1080P/2k/4k 分辨率下均不影响传

将输入内容扩展到 2.5 万字内的文字和图像，较 ChatGPT 能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT- 3.5 基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在 不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 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 年中国移动智能机顶盒集采份额................................................................................. 18 图 39： 智能音箱基本功能................................................................................................... .................................................................................... 25 图 54： 机器视觉功能主要包括识别、测量、定位和检测............................................................... 25 图 55： AI 技术赋能机器视觉

........................................................................................64 5.2.3.2 功能模块................................................................................................. 某种程 度上讲，人们对人形机器人的定义和理解，不仅会对学术研究、专业 探索以及产业发展产生影响，还与政策走向息息相关。 从标准的角度来看，纵观国内外相关资料，机器人的分类大多依 据应用场景、功能特性、控制模式以及移动方式来进行，截至目前， 尚未发现按照机器人形状进行划分的标准或文献。因此，当 “人形机 器人” 这一以模仿生物体形状为主要特征的全新概念首次出现时，引 发热烈讨论与争论也就不足为奇了。 所以，人形机器人在不同的应用背景下，具有不同的概念和含义。 目前，国内主流科技咨询公司对人形机器人概念的观点主要如下： 1）人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人，以 双腿行走的方式，通过手臂和身体的协调完成功能，基于通用型算法 和生成式 AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，并利用人 机交互实现任务理解与反馈，需要强大的感知计算与运动控制能力 （《创业邦》）； 2）人形机器人是一种仿生机器人，指形状与尺寸与人体相似，能