中，国产数字化升级与组织提效、生产提效密切融合，助力企 业转型升级走深向实有成效。 从技术架构的协同演进上，信息技术融合创新与数字化转型在三个层面呈现高度重合与协同： 一是基础设施层，其中服务器、网络、存储设备为代表的基础硬件和IaaS、PaaS为代表的云平台，共同构建自主创新的数字底座，为 上层应用提供既自主创新又技术先进的运行环境；基础软件层中国产操作系统、数据库和中间件在实现自主创新的同时，不断融入云计 算、大数据等新技术架构，支撑数字化转型对数据处理和系统可靠性的更高要求。 二是业务应用层，从办公软件到行业专用系统，再到自研业务平台，都在同步实现国产替代与数字化升级，既保障安全可靠，又提升业 务效率和用户体验。 三是终端设备层，作为数字化转型的用户入口和信息技术融合创新建设的终端载体，这一层面的协同确保了用户端体验的一致性和安全 性，为整体数字化转型提供了统一的入口保障。 从产业落地上 和协同能力。这种提升主要体现在流程智能化、资源协同优化和数据驱动决策等多个关键场景。 在政务领域，国产数字化升级项目通过构建一体化政务协同平台，实现了跨部门的数据共享和业务协同，显著提高了办公效率和公共服 务质量。在金融领域，金融行业对安全、可靠和效率要求极高，在此领域的国产数字化升级深入核心业务系统，带来了实质性的效率变 革和风险控制能力提升。 二、发展驱动，效率向上，国产升级与数字化转型的一体化发展

员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 心，按照互联互通接口规范，不同主体通过可信数据空间连接 器接入可信数据空间服务平台。 分布式可信数据空间基于区块链的分布式特性，构建跨网、 跨云、跨链的底层基础设施，不同主体作为应用节点接入可信 数据空间，实现数据产品或服务跨主体可信流通。 递阶式可信数据空间介于集中式与分布式之间。 各类企业和机构入驻，可为有关企业和机构提供一系列的增值 服务。 三是作为数据收益共创平台。可信数据空间汇聚了个人、 企业、公共数据资源，吸引各类数据服务商开展第三方数据服 6 务和产品打造，推动数据利用场景挖掘和价值释放，是践行数 据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置运行 的有效载体，打造数据资源“共同使用、共享收益”数据收益新 模式。基于区块链技术，如需使用用户数据必须先获得授权， 二是延伸个人数据价值链。个人可信数据空间不仅能够保 护个人隐私，还能提升个人数据价值。通过制度创新和技术创 新，提供依场景授权许可的个人数据转移流动和开发利用服务。 例如，通过数据挖掘和分析技术，可以为个人提供个性化的服 务和产品推荐，提高个人数据的商业价值。 5．跨境可信数据空间 一是提升跨境经贸往来便利度。经济全球化推动了生产要 素的跨境流动和优化配置，不仅提升了全球生产力，而且促进 了各国经济的共同增长。对于跨境贸易来说，跨境可信数据空

空间特征具有“跳跃性”、流量特征具有“突变性”，即平时不用时任 务不存在只有用时才临时启动任务，本次启动在 A 地 X 供应方而下 次可能启动在 B 地 Y 供应方，平时不用时流量为 0 而用时流量会随 计算服务负载大幅波动。那么，传输服务如何能够满足并匹配任务式 计算服务的临时性、跳跃性、突变性？这必然要求网络资源的可调度。 ●在互联网不具备调度能力的情况下 ，如何通过专用网络更好地匹配任 务式计算服务的特征与需求？这就是算力网中算网协同的实践方向。 ●系统整体架构 如图 2-1 所示：异地、异构、异属的各类算力资源 通过网关实现物理与逻辑层面的并网，构建起“全域可达、动态可控、 高效可用”的算力资源池，为算网协同调度平台提供标准化的资源服 务支撑。 图 2-1 整体架构图 算网协同调度平台包含两大用户入口及四个调度模块，功能如下：  资源需方入口：资源需求方可通过该入口发布涵盖算力、存 储、网络等多维度的应用需求。平台将基于全域算力资源池， 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

历史运维数据，AI可以实现预测式运维，变 被动运维为主动运维，比如提前评估资源，根据负载变化自动扩缩容等。 智能化调优：利用ML/大模型、RL等AI技术，进行智能化数据库参数调整、索引推荐、优化器增强、 视图创建等，实现智能化调优。 AI培训、学习：AI可以拆解数据库相关技术文档，提炼关键信息，助力开发人员和DBA学习数据库 技术。基于数据库相关技术文档和积累的运维案例库，利用大模型等AI技术打造运维学习小助手 置合理的告警阈值。通过告警系统及时发现 异常，确保故障在早期阶段被发现，避免问 题扩大化。 构建或提升业务系统全链路监控能力： 不仅监控数据库本身，还要监控与数据库相关的上下游系统（如应用服务器、网络设备、应用系 统、中间件、操作系统等），问题的根源不仅限于数据库本身，可能涉及其他系统。 在福建海峡银行，腾讯云 DBbrain 数据库智能管家提供了包含数据库在内的软硬件全链路可 观测能力，赤兔平台主要提供对 障、机房故障、业务故障、性能故障等 几类应急场景，并在实践中设立了应对措施。 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 在硬件故障方面：需要建立硬件冗余机制，如冗余服务器、存储设备的热备机制。硬件故障发生 时，能够快速切换到备用硬件，确保数据库的持续运行。 在软件故障方面：需要建立软件的冗余机制，如数据库的多实例部署、数据库的热备机制等。软件 故障发生时，能够快

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。 在学术领域，“百家争鸣，百花齐放” 的氛围能够充分激发和调 动每一个人、每一个专业团体的想象力、创造力与积极性，推动学术 双足直立行走；③智力 特征：人类智能。 国际上虽然没有对人形机器人的直接定义，但国际标准 ISO 8373:2021《Robotics - Vocabulary》中有类似人形机器人的仿人机 器人的概念：仿人机器人为“外观和动作与人类相似，并且具有躯干、 头部和肢体的机器人（robot with body, head and limbs, looking and moving like a 动，下半身无法移动 全身 运动 型 多在工业或公共服务 场景中应用，强调单个 实用任务的执行。不过 目前并没有广泛应用， 多见于高校、小学的机 器人教育或企业、科研 机构的研发训练阶段 2 应用 领域 个人 /家 用服 务领 域 目前常用于个人陪伴。 公共 服务 领域 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、

著差异，系统必须能够充分识别并利用这种异构性，将不同 类型的计算任务精准匹配到最适合的硬件上执行，从而实现 4 整体计算效能的最大化。感知系统需通过统一的“算力单位” 实现异构资源的归一化描述；调度系统则需针对不同类型任 务设计适应性的分配策略。  动态性：分布式环境本质上充满不确定性。资源可能随时加 入、离开、发生故障或性能波动；网络状况瞬息万变；任务 需求和依赖关系也可能动态调整。因此，算力感知必须是实 时 ）。实现 高效的感知与调度，必须解决跨域资源发现、认证授权、状 态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的 API 标 准、通用的资源描述语言、安全的跨域通信机制以及可能的 跨域调度协调器或联邦学习机制。  能耗与可持续性感知：随着“双碳”目标的推进，算力调度 的绿色属性愈发重要。感知需纳入能耗与碳足迹的实时监测； 调度决策则需将能耗和碳排放作为重要优化目标或约束条件， 例如 此外，国家高度重视关键技术自主可控。分布式算力感知与调度 系统的研发部署，可推动边缘计算领域的技术标准化，如算力度量、 调度策略的统一规范；促进国产化软硬件适配，如基于鲲鹏、昇腾芯 片的边缘服务器应用；并整合运营商、设备商、行业用户等多方资源， 培育自主可控的边缘算力产业生态，打破国外技术垄断。在应急与公 共服务领域，国家要求算力资源具备“全域覆盖、快速响应”能力， 该系统依托广泛分布的

面临功耗高、 转发复杂、跨层协同效率低等核心瓶颈。IP 流量主导的容量激增对新 一代节能技术提出更高的要求。行业正推动 IP 业务层与光传输层融 合，通过将 DWDM 相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相 （DWDM/OTN）与分组交换设备（路由器/交换机）在物理设备层、 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 透明链路。 2.确定性网络增强机制 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 等）与路径稳定转发保障，支持微秒级时延控制，适应 AI/工业/金融 等场景对稳定性、低抖动的极致要求。 3.广域光电融合调度能力 结合统一控制面（如 SDN 控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 5G、物联网、高清视频等技术的普及，数据流量呈爆发式

字化转型业 务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、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 本白皮书详细阐述了服务生成算力网络的发展背景、基本概念、 参考架构、关键使能技术，同时介绍了服务生成算力网络的典型应用 场景，并探讨了服务生成算力网络的挑战机遇和发展趋势，旨在为服 务生成算力网络研究创新、技术发展和应用落地提供参考。然而，服 务生成算力网络的实现是个长远目标，相关理念和技术仍在研究发展 中，本白皮书还存在需要不断完善的地方，真诚地期盼读者批评指正。 服务生成算力网络还强调能力自主优化和智能自适演进，面向动态变 化的应用场景和服务需求能够通过自学习、自演进来不断提升自身业 务服务质量和智能化能力。 本白皮书阐述了服务生成算力网络的发展背景、目标愿景、体系 架构、使能技术、应用场景和机遇挑战等，旨在为那些有兴趣了解服 务生成算力网络概念和技术的研究人员提供介绍和指导，并期望借此 引起国内外研究单位的共鸣与思考，进一步推动服务生成算力网络的

国外的大模型产品 n Gemini Gemini是谷歌发布的大模型，它能够同时处理多种类型的数据和任务，覆盖文本、图像、音频、视频等多个领域。Gemini 采用了全新的架构，将多模态编码器和多模态解码器两个主要组件结合在一起，以提供最佳结果 Gemini包括三种不同规模的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano，适用于不同任务和设备。2023年12月6日， 方案制定，提高医疗水平和效率 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务。通过分析大量的金融数据，大模型可 以评估用户的信用等级和风险水平，以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安全性和 稳定性 金融风控 3.1 大模型的行业应用领域 工业制造 大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务。通过学习大量的工业制造数据，大模 型可以辅助工程师进行产品质量控制和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 复性的规则性任务，而大模型则能够理解自然语言 指令，深入分析复杂的业务场景，并提供极具价值 的决策建议。比如在财务部门，RPA 可以自动完成 发票录入等任务，而大模型则能够回答员工关于财 务政策的问题，并依据数据分析给出成本优化的建 议 自动化流程技术（RPA） 为企业提供更为精准的知识管理和决策支持。知识 图谱以结构化的方式呈现企业内外部的知识，大模 型则可以利用知识图谱进行知识推理和查询，迅速

) 长期陪伴 客户全生命周期需求跨周期 连续性追踪 价值观变迁的咨询服务 ( 如 从财富增值到遗产规划 ) 人类制定 10 年规划框 架 ;AI 提供事件触发式提醒 ( 如税 务 适 配 等 ) 结论 : 人机协同的本质是认知能力再分配，并非效率简单叠加 人机协同不是简单重复性任务的叠加，而是对人类与 AI 的核心认知能力进行结构性重组，两者 优势区间 各不相同 ; 端用户流量转化。 在公司披露的业绩会答投资者问 中，公司表示将始终关注行业前 沿技术。公司将围绕用户体验和 实际业务需求，积极探索与研究 相关前沿技术，以提升自身业 务 水平。 盈米基 金 基金投顾 : 依托且慢平台，针对个人理财提供基金投顾，从 2020 年提出“三分投、七分顾”投顾服务理念，到 2022 年的“教、 投、顾一体化”服务体系，再到 2023 海外保险科技行业图谱 5.2 保险科技应用影响深远 : 表层渠道变革、中层模式优化、基层架构演 变 海外保险科技行业应用层次和应用场景多样，目前已对行业生态产生了深远影响。 概括而言随着海外保险科技的服 务 范围和形式得到进一步拓展，目前已在表层渠道变革、中层模式优化、基层架构演变等多个方面和众多领域对海外 保险 行业产生了深远的影响。 Ā 表 30ÿ 美