中国RFID无源物联网 产业白皮书 20 25 发布单位： 参编单位： AIoT 星图研究院 深圳市物联网产业协会 深圳市物联传媒有限公司 世界人工智能与物联网创新联盟（WAIA 联盟） IOTE 物联网展 发布单位： 参编单位： 保点贸易（上海）有限公司 四川凯路威科技有限公司 福建新大陆自动识别技术有限公司 HANA 深圳市先施科技股份有限公司 全球独创的超级X 全球独创的超级X-RFID®标签芯⽚及物联⽹精准识别解决⽅案提供商 助⼒全球数字化转型和智慧⽣活 ◎海量抛弃型应⽤����������◎复杂场景应⽤ 凯路威是国内最早⾃主研发⽆源�RFID�标签芯⽚的企业之⼀。公司全⾃主研发的�XLPM（Super�Low-power� Permanent�Memory，超�功耗永久性�储器）技术，助⼒⾃研�X-RFID®��⽚具有极致性能和极致成本双属性优 势。⾯向海 版权与免责声明 关于 AIoT 星图研究院 联系我们 前言 PART 01 RFID 无源物联网介绍 ····························01 1.1 什么是无源物联网 ��������������������������������� 01 1.2 什么是 RFID 无源物联网 ��������������������������� 04 1.2.1、RFID

................................. 29 微软&OpenAI：闭源模型全球领先，大模型产品化处于前沿 ...................................................................... 29 谷歌：闭源模型全球领先，自有业务生态及 AI 潜在落地空间广阔 ....................... ................................................................................. 31 国内大模型：格局清晰，闭源追赶 GPT-4，开源具备全球竞争力 ...................................................................... 32 百度：文心大模型持续迭代，B/C ................................................................................ 33 阿里巴巴：通义大模型开源闭源兼具，落地行业广泛 ................................................................................. 34 腾讯：

版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。否则将违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此中国 铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研究院有权 追究侵权者的相关法律责任。 .............................67 1 一、分布式算力感知与调度背景 本白皮书创新提出分布式算力感知与调度模型与架构。分布式算 力是一种新型的计算模式，在实时感知多类型、多数量计算设备资源 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 连接形成协 同体系，实现算力资源的分布式协同与高效利用。分布式算力并非单 一形态，边缘算力是前者重要组成部分，是分布式思想的一种具体体 现。边缘算力强调“地理近端性”，即计算能力的部署靠近数据源， 以满足低延迟和高实时性的需求；而分布式算力更关注“全局最优性”， 侧重任务的分解与协同，以处理大规模和复杂的计算任务可能调度至 边缘、核心云或两者协同，例如“云-边-端”分层推理。 分布式

......... 19 2.2.6 全周期高实时数字孪生........................................................ 22 2.2.7 多要素高可信算电交易........................................................ 24 三、算电协同典型应用场景 ................ ......................................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ................................................................... 50 5.2 东数西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建设的战略抓手，通过源网荷储一体化项目推动“大”“小” 电网与算力节点的双向赋能。产业实践中，青海柴达木 100%绿电算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑”

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 化、网络化和智能化发展夯实底座。 从行业应用角度来说，随着各种新技术、新应用、新场景和新模 式等不断涌现，多元业务的不同服务需求对算力网络的自动化和智能 化提出了更迫切的要求。而且算力网络本身也面临着需求碎片化和多 样化、日益增加的系统规模和复杂度大大增加运维难度、算网资源协 同调度等诸多挑战。通过引入 AI（Artifical Intelligence）技术加快算 网智能化已经成为发展趋势和行业共识。新一代智能算力网络正以实 5G、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的结合 发展，工业互联网、车联网、AR/VR 等新型业务正逐渐落地推广。为 了满足复杂多元业务场景中的不同服务质量需求，新一代信息网络基 础设施正向着通信、存储、计算等多要素深度融合的一体化服务方向 发展。算力网络作为实现算网基础设施化的一个重要载体，旨在将泛 在的算力资源依托网络进行打通互联、协同调度，并将不同的应用业 务通过最优路径调度到最优的计算节点，在实现用户体验最优的同时，

机遇与挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面，AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈（尤其是国产 数据库与云架构）带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB 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，能够快速切换到备用实例，确保数据库的持续运行。 在节点故障方面：需要建立节点的冗余机制，如数据库集群的多节点部署、节点的自动故障切换 机制等。节点故障发生时，能够快速切换到其他正常节点，确保集群的持续运行。 在集群故障方面：要建立集群的冗余机制，如多集群多中心部署、要实现集群自动故障检测和转 移机 发现业务 逻辑故障后，能够快速回滚到故障前的状态，减少影响。此外还要加强代码审查和测试，提前发现 和修复逻辑错误。 �� �.� 打造运维知识库体系 在数据中心故障方面：应在满足监管要求的多中心容灾基础上，实现数据库/数据库集群跨中心 容灾高可用等。机房故障发生时，能够快速切换到备用机房，确保业务的持续运行。 在性能故障方面：应加强性能监控和分析，做到实时监控数据库性能指标，使用分析工具识别性

号）， 提出分类施策推进企业、行业、城市、个人、跨境可信数据空 间建设和应用，到 2028 年，建成 100 个以上可信数据空间，形 成一批数据空间解决方案和最佳实践，基本建成广泛互联、资 源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 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。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 的载体，可信数据空间具备“数据不出域”的能力；作为创新资 源集聚的载体，可信数据空间具备“多主体共创”的特性。 在当今数据安全形势严峻的背景下，各个数据持有主体对 数据安全高度重视，数据不出域是保障数据安全与隐私的关键 原则。在可信数据空间中，不同主体的数据无需离开本地存储 域，就能在加密脱敏状态下参与联合计算与分析。 多主体共创则是发挥集体智慧、促进创新的重要模式。在 可信数据 二是作为数据应用服务平台。数据已成为企业和社会发展 的重要战略资源，如何充分挖掘数据的价值，为企业和社会的 发展提供有力的支持，已成为数据应用领域的研究热点和发展 趋势。可信数据空间作为一种创新的数据治理与运营模式，通 过整合多源异构数据，运用先进的数据分析技术和人工智能算 法，为用户提供全方位、多层次、个性化的数据应用服务。围 绕数据资源的流通、共享和应用，可信数据空间将吸引众多数 据服务商、技术供应商、应用开发商、数据安全服务提供商等

AlphaFold 提供了关键的数据支撑。更有效的感知将为人工智能展开更宏观的画卷、揭示更微末 的细节、刻画更复杂的关系，让人工智能能更好地向世界学习、将世界改造、与世界交互。因而， 兼具宏观与微观、高动态、多模态的新一代传感器可能是新的“奇点”。 第二，更智能的模型算法。通用人工智能的模型与算法是什么样的？对于这个问题，仁者见仁 智者见智。但不可否认的是，物理世界中真实的智能（如人的智能）既是重要的目标，也将会带来 此，我们比以往任何时候都更需 要前瞻的视野，更需要依靠科技的愿景与假设来指引前路。 过去的 2 年，我们的研究团队与业界 100 多名专家、学者、客户和伙伴进行了广泛的交流，组 织了 200 多场研讨会，参考了来自联合国、世界经济论坛等权威机构的数据和方法，集业界和华为 自身专家的智慧，共同输出了未来十年的关键技术展望，以及这些技术对人们的生产、生活带来的 改变和影响。 首先，AGI 深度融合。我们认为，走向物理世界是 AGI 形成的必由之路。同时，随着大模型的发展，未来 10 年 AI Agent 将进一步理解物理世界的客 观规律，发展为侧重实践的行动系统，能够自主闭环执行多类任务，从执行工具演进为决策伙伴， 最终驱动各个产业发生智能化革命。 其次，人工智能的飞速发展，必将重塑现有的开发范式，改变人机交互模式，并催生更多新应 用。比如：在软件开发领域，人类将更专注于系统架构与创新设计，而

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， 对比 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 大模型，截至 24 年 7 月，全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位，占比 44% ；中国位居第二位，占比 36%) ，模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时， AI 模型向多模态全方位转变， AI 应用百花齐放，企业主动拥抱 AI 应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 全球算力爆发式增长。在英伟达 GPU 随着架构的不断演进及算力的成倍增长，于

技术积累和创新，致力于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进 的能源和数字化解决方案，助力各行各业高效减碳。 双碳目标大趋势和不同客户面对的挑战 用能侧企业 能源管理平台部署复杂，成本高；缺乏专业的能 源、碳排放对标和诊断 已安装有部分子系统，历史子系统改进难，数据 难以对接 光伏、储能、汽车充电桩等新型能源设备没有统 一的SCADA监控系统，运维管理难 能源管理者对碳管理缺乏经验，需要一套能源管 从分析到减排帮助企业达成碳中和 碳中和咨询 碳排放盘查和对标 减排方案设计 方案执行和管理 碳排源运行管理 楼宇系统排放能效模型 新能源管理 碳排趋势预测 碳中和路径规划 碳排基线管理 碳排放目标管理 碳排因子配置 碳排放强度和结构 碳排放报告 行业对标与排名 企业现状评估 边界确认 确定减排基线 历史数据导入 跟踪能源价格，对接能 源市场和碳市场 分布式能源、能源转换现场级能源调度 高效能源利用 能源交易 大需量等策略选择 低碳驾驶舱 （大屏应用） 用户可配置不同的低碳管理组件，形成易于展示的 低碳驾驶舱大屏应用 碳排放分析 碳排放对标 碳排放基准和参照国家标准的碳排放对标 排放源管理 根据排放源类型，对每个排放源的排放量进行监控 和运行提示 西门子智能基础设施集团 客户案例 MOBO协同创新产业园 作为第一个老旧工业区改造试点园区和示范基地，希 望体现“高起点谋划、高标准规划、高质量建设、高水