鲲鹏原生开发 技术白皮书 01 鲲鹏原生开发的机遇和挑战 01 02 鲲鹏原生开发的核心技术理念 03 03 鲲鹏原生开发能力介绍 05 3.1 代码开发阶段 06 3.1.1 代码开发 06 3.1.2 代码优化 28 3.1.3 编译 30 3.1.4 调试 32 3.1.5 调优 37 3.2 流水线阶段 61 3.2.1 门禁检查 61 4.1 金融 81 4.1.1 恒生电子：基于鲲鹏原生开发经纪场外业务系统，让证券数据处理更高效 81 4.1.2 宇信科技：基于鲲鹏原生开发金融软件，让金融信息处理更高效 83 4.2 电信 86 4.2.1 浩瀚深度：鲲鹏原生赋能 DPI 采集系统，网络数据可视化处理更加高效 86 4.2.2 恒安嘉新：基于鲲鹏原生开发安全采集分析平台，保障企业信息系统安全稳定运行 89 3 政府 91 4.3.1 超图软件：基于鲲鹏原生开发地理信息系统，让自燃资源评估更高效 91 4.3.2 深圳防灾减灾技术研究院：鲲鹏原生助力地震观测数据高效处理 93 4.4 电力 95 4.4.1 广州海颐：基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件，加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控：基于鲲鹏原生开发新能源计算平台，为电力系统提供高效算力支撑 97 4

美国白宫管理和预算办公室（OMB）在联邦机构使用人工智能的治理、 创新和风险管理的政策 .......................................... 38 2.4 拜登总统关于安全、可靠和负责任地开发和使用人工智能的行政令 40 3. 非歧视与公平 .................................................. 41 3.1 部分现行反歧视法律法规 .. 素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全联盟和本文作者强烈建议，如果有任何与人工智能开发、部 署或使用相关的法律层面的问题或疑虑，应单独寻求法律顾问的意见。 前瞻性声明和人工智能的发展前景 本文包含了一些可能具有前瞻性的陈述。为确定其适用性，我们鼓励向相 关的国家监管机构和法律 各方面的影响。 ● 监管框架的不确定性：对人工智能的监管方法仍在开发，不同管辖范 围内对人工智能开发、部署和使用的具体规定可能存在较大差异，并可能随着 时间的推移而发生变化。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 9 ● 新兴的伦理考量：随着人工智能应用变得越来越复杂，可能会出现新 的伦理考量，促使更多有关负责任的开发和使用这些技术的法规或指导原则出 台。 ● 经济和社会因素：整

的大型药企超过56家，其中包括超36家传统药企和20家CRO企业；相关互联网头部企业超31家，AI制药初创型企 业超过495家。 1) 逐渐完善的行业拼图 2) AI在多疾病领域广泛应用 3) AI可参与药物开发过程多个阶段  AI 智慧药房及药店分销：AI赋能连锁药店主要集中在四个领域：企业信息化系统基础、门店精细化运营管理系统、 新零售渠道融合、药店AI机器人应用。益丰药房、大参林、一心堂、老百姓结合公司发展战略，打造差异化AI能力 大语言模型（LLM) 是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以用于生成自然语言文本或理解语言文本的含义。  大语言模型可以处理多种自然语言任务，基于大语言模型开发的ChatGPT或能够为用户提供信息系统入口/界面，同时可以管理计 算资源并支撑应用开发。 ChatGPT作为一种大语言模型，可以成为信息系统入口的界面 桌面和移动应用 资料来源：《AIGC: 智能创作时代》，增长黑盒，中国工程院，西南证券整理 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗 影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为 治疗康复规划的方案尤为重要。  冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业 化进程正在推进。部分头部企业则主

制药：缩短药物研发周期，助力靶点发现及临床疗效预测。1）逐渐完善的行业拼图，行业玩家逐渐增加；2）AI在多疾病领域广泛应用 ，肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）领域占比最大；3）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献数据及实验室数据。相关标的 例如，大经中医结合DeepSeek技术构建中医智能产品矩 阵，降低中医诊疗推理成本40%。  诊疗流程智能化 AI在临床路径优化、病历质控等领域显著提升效率。湖南省 胸科医院利用DeepSeek开发“医学科研小助手”，优化无 管化手术临床路径，减少人工复核时间30%；同时，其结 核病感染风险评估程序通过实时数据分析，提升公共卫生响 应速度。  个性化服务与精准决策 基于患者多 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗 影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为 治疗康复规划的方案尤为重要。  冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业 化进程正在推进。部分头部企业则主

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 可信数据空间内，不同主体基于自身的数据资源和专业优势， 共同参与数据的开发利用，共同推动数据价值的最大化。此外， 为实现各类数据空间互联互通，跨网互联、跨云互管、跨链互 5 通、跨域共用正逐步成为可信数据空间建设的共识。 （三）功能定位 一是作为数据流通交互平台。不同机构之间的数据资源往 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 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 门发布《国家数据基础设施建设指引》《可信数据空间发展行动 计划（2024—2028 年）》等文件，组织开展可信数据空间创新发 展试点工作，引导和支持可信数据空间发展，促进数据要素合 规高效流通，深化数据资源开发利用。 实践层面，北京、上海、广东、江苏、浙江、海南等地结 合地方实际和重点行业发展需求，围绕加快技术标准化、规范 数据流通利用、强化监管合规以及深化数据产业发展，积极开 展可信数据空间建设，推动数据要素价值释放和经济社会转型

 基于大语言模型(大语言模型)和AI生成内容(AIGC)工具，工作流程已经发生根本性变革，实现效率和创意质量的双重提升 3. 创造新职业 • 提示词工程师、大模型数据工程师、大模型应用开发工程师、AI架构师等 • AIGC设计师、AI产品经理、AI游戏策划、AI安全专家、AI伦理与法规专家  从组织结构和工作流程角度来看，人数很少的公司可能做出影响世界的产品 1. 从人机协作（AI作为Copilot） 精准的知识能力 开放API： 1.RAG问答服务、意图识别服务、问题推荐服务、定制学习策略、学习引导服务、搜索增强服务、文字向量化服务、 TTS语音服务、图片理解服务 2.可基于API开发学校自主应用、大赛赛题、横向课题 定制化模型训练： 1. 训练学科领域的垂类大模型 2. 基于青鸟教育大模型训练高校自有模型 课程实训平台1 大模型指令实训系统 • P 学 习 ； • 交 互 引 导 指 令 ； 意 图 识 别 指 令 ； • 情 感 分 析 指 令 ； P r o m p t 的 迭 代 优 化 课程实训平台2 大模型应用开发实训系统 • A P I 调 用 练 习 、 竞 赛 赛 题 训 练 • 计 算 机 视 觉 技 能 训 练 、 自 然 语 言 处 理 技 能 训 练 、 A P I 文 档 学 习 与

），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”），预训练大语言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT开发的大模型产品， 文心一言是基于文心ERNIE开发的大模型产品 人工智能 机器学习 深度学习 深度学习模型 预训练模型 深度学习 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文心ERNIE 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， Gemini的初始版本已在Bard中提供，开发人员版本可通过Google Cloud的API获得。Gemini可以应用于Bard和Pixel 8 Pro智能手机。Gemini的应用范围广泛，包括问题回答、摘要生成、翻译、字幕生成、情感分析等任务。然而，由于其复杂 种问题。通义千问基于深 度学习技术，通过对大量文本数据进行训练，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。它能够理解自然语言，并能够生成自然语言文本 n 字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI，能理解你的需求并生成高质量回 应。它知识储备丰富，涵盖历史、科学、技术等众多领域，无论是日常问 题咨询，还是深入学术探讨，都能提供准确全面的信息。同时，具备出色 的文本创作能力，能撰

应用技术平台加速先导化合物发现；泓博医 药持续推进 PR-GPT 多模态大型语言模型的应用；成都先导依托 DNA 编码化合物 库技术与 AI 技术结合，优化苗头化合物的识别过程；药石科技利用其分子砌块 库结合 AI 技术，开发动态化学空间，并通过一站式计算筛选平台，提供全面的 活性化合物筛选服务。随着 AI 技术的不断进步和 CRO 公司专业能力的增强，我 们预计未来药物研发领域将迎来更多创新突破。  风险提示。A 5 1. AI 制药领域蓬勃发展，有望成为下一个黄金赛道 1.1 AI 技术发展迅速，引领制药领域创新变革 药物开发过程因其周期长、成本高、效率低而成为该行业长期关注的问题。平均而 言，药物开发需要 2 亿美元的投资，需要 10-15 年才能完成开发创新药物的整个过程， 从研发到营销。AI 制药是以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等 AI 技术 替代大量实验，对药物 AI 几乎参与了从药物靶 点发现到临床试验的全流程。 AI 制药技术发展历史： 1) 早期探索期（2007-2012 年）：人工智能技术在药物发现中的使用，可以追溯到 2007 年剑桥大学开发的 Adam 机器人成功预测酵母菌新功能的案例。而后，机 器人 Eva 发现了牙膏中的成分三氯生可以靶向抑制 DHFR 酶来治疗疟疾。 2) 技术积累期（2013-2016 年）：一大批标志性企业在此阶段成立，包括

科技架构 符合华农模式 “ 稳 后 台 大 中 台 小 前 台 ” 科 技 架 构 “ 线 上 化 、 数 字 化 、 智 能 化 “ 分 阶 段 加 速 推 进 注：蓝色为自研，橙色已具备自主开发能力 井喷式增长 快速迭代创新 体系化建设 线 上 化 率 9 0 % + ， 打 通 核 心 系 统 端 到 端 能 力 构建行业竞争壁垒，沉淀数字化资产 www.top100summit 实时采集：监控研发流程中需求、开发、测试、验收、上线等14个关键节点 • 智能决策：建立13个标准指标，涵盖开发延期率、需求变更率、上线延期率和缺陷率等，覆盖了全部40+个项目 • 严格考核：实现对于自研团队、外包团队共计100人+标准化管理，并将量化结果与月度考核直接挂钩 www.top100summit.com 全流程数字化管理路径 www.top100summit.com 目 标 分析开发工时消耗 持续优化堵点痛点 持续优化堵点痛点 开发需求流程标准化 需求花费工时线上化 持续提升效能 www.top100summit.com 线上化-沉淀标准化的数据和管理动作 利用TAPD作为团队流程管理工具，将项目协作标准化，流程化，提升协作沟通效率。 需求管理 聚焦业务价值进行开发资源分配 质量管理 通过缺陷报表针对性进行分析， 对研发过程质量和效率进行监 测，提升研发效率 流程管理 规范流程提升沟通效率、降低后

室、工程研究中心和技术（产业/制造业）创新中心等，在基础 理论、关键共性技术等方面率先形成突破。积极布局元宇宙公 共技术服务，强化公共算力、模型训练资源库、标准测试数据 集等技术研发支撑，打造“研究开发—中试验证—场景应用”全 链条技术应用研究中心。完善产业创新服务体系，加快元宇宙 标准认证、知识产权等公共服务建设，推动创新环节全流程协 同发展。（责任单位：省发展改革委、省科技厅、省经信厅为 息基础设施的产业化供给能力。（责任单位：省经信厅、省商 务厅、省发展改革委、省科技厅） （二）产业链补链强链行动 1.夯实“元设施”基础底座。加快 IPv6、5G+、卫星互联网、 工业互联网、车联网等新一代网络技术开发运用及基础设施建 设，适当超前部署自动感知终端网络。加快建设高效低碳的数 据中心、智算中心等新型存算基础设施，夯实超大规模、实时 算力的算力支撑。推进云网协同和算网融合发展，支持发展 GPU 健全“元软件”全链条服务。加快元宇宙基础软件攻关， 前瞻开发元宇宙专用操作系统、分布式架构中间件、数据库软 件等。聚焦 3D 建模、动作捕捉及文本语音驱动、物理模拟、 多模互动、实时渲染等领域，加快研发自主可控的技术美术工 具、物理模拟及渲染引擎，支持搭建开放性开发者平台。打造 覆盖商贸、文娱、办公、医疗、工业、安防等垂直领域的一体 化解决方案，构建基于自主可控基础平台的应用软件开发和服 务生态。（责任单位：省科技厅、省经信厅、省发展改革委）