浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下， 高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位 共同开展研究，编制《超节点发展报告》。报告以 注意力模型等，已 成为可扩展模型的核心架构方向。在复杂的混合并行策略下，随着并行规模持续扩大，系统节点间 通信带宽与可用显存容量成为制约大模型可扩展性的瓶颈，亟需计算架构创新以满足未来更大规模 模型训练的需求。超节点架构突破传统互联瓶颈与共享协议限制，不断突破系统性能上限，成为多 样化算力集群技术未来演进的必然趋势。本发展报告系统梳理了超节点技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰

压缩解压缩优化 支持使用 zlib 进行压缩和解压的 Greenplum 版本，使用鲲鹏硬加速模块实现压缩、解压缩算法，结合无损用户态驱动 框架从而提升查询性能。采用 KAEzip 可以在到达硬件瓶颈之前，在同一时间只处理一个请求、IO 占比多的场景下，端 到端的性能提升 10%。 MySQL 并行查询优化 支持 MySQL 8.0.20、MySQL 8.0.25 版本，MySQL 单 SQL MySQL 8.0.20 版本，在 MySQL OLTP 场景下 DML 语句（Insert、Update、Delete）大量并发操作 trx_sys 全局结构体中的关键数据结构，造成临界区的竞争和同步瓶颈。MySQL 无锁优化改造后使用无锁哈希表维护事务 单元，减少锁冲突，提升并发度，可实现 Sysbench 写场景下性能提升 20%。 MySQL 细粒度锁优化 支持 MySQL 8.0.20 具，能收集服务器的处理器硬件、操作系统、进程 / 线程、 函数等各层次的性能数据，分析出系统性能指标，定位到系统瓶颈点及热点函数，给出优化建议。该工具可以辅 助用户快速定位和处理软件性能问题。 调优助手是针对基于鲲鹏的服务器的调优工具，能系统化组织性能指标，引导用户分析性能瓶颈，实现快速调优。 图 3-37 系统性能分析工具 表 3-1 任务描述 任务分类 描述 调优助手 调优助手

内部审计数智化转型资金投入规模受限.....................................................................26 (六) 复合型人才缺口成关键瓶颈.............................................................................................31 (七) 第四章 内部审计数智化转型亟需解决的主要问题......................................................................72 一、 规划瓶颈：顶层设计不完善，转型路径模糊..............................................................72 (一) 战略定位模糊，缺乏长期布局. ..........................................................................................74 三、 资源瓶颈：资金投入有限，持续保障不足..................................................................75 (一) 资金投入有限，核心建设支撑薄弱

材料工业还存在稳增长面临挑战、 矿产资源供应风险加剧、数字化转型基础能力不足、绿色低碳转型压力加大等问题。针对 以上，赛迪研究院提出精准施策扩大有效需求、构建自主可控的资源供应体系、突破数智 化转型瓶颈、加快绿色低碳技术突破等对策建议。 【关键词】 原材料工业 发展形势 展望 2025年，在全球经济保持相对稳定、国内经济总体平稳的宏观环境 下，我国原材料工业运行继续保持总体平稳态势。预计2026年，全球经 增长尚不足以完全对冲传统领域下滑。2025年新能源汽车、光伏、特高 压等新兴产业确实保持了较快增长，对高端钢材、有色金属及化工新材 料形成了一定需求支撑。然而，这些新兴领域在原材料总需求中的占比 仍然有限，且其增长面临自身瓶颈。同时，全球经济增速预期放缓，叠 加贸易保护主义抬头，可能导致我国原材料产品外部需求环境进一步恶 化，特别是针对钢铁等传统产品的贸易救济措施可能持续增加，使出口 市场拓展面临更多障碍。 （二）矿产资源供应风险加剧 显。2025年化工新材料产业虽快速发展，但锂资源保障仍需依靠扩大 盐湖提锂产能与布局海外权益矿。同时，我国矿产资源综合利用水平 与发达国家相比仍有差距，特别是在复杂共伴生矿综合利用、城市矿 山开发等领域技术瓶颈尚未完全突破。另一方面，全球矿产资源争夺日 趋激烈，主要经济体纷纷加强了对关键矿产的战略布局。美国通过“矿 产安全伙伴关系”等机制加强与资源国的合作，欧盟和日本也制定了各 自的关键矿产保障战略

AI芯片：人形机器人的“心脏” 2.传感器：感知交互基础 3.电机：执行控制核心 芯片是人形机器人智能的算力核心。在架构创新上，全球企业积极 探索：存算一体架构打破“内存墙”，缓解数据传输瓶颈；神经拟态芯 片模拟人脑神经元工作模式，实现低功耗动态处理；异构计算将CPU、 GPU、ASIC优势整合，提升运算效率。制程与封装技术不断突破，台 积电3nm工艺量产，让芯片性能显著提升；Chiplet技术在国际上广泛 建立跨国合作机制，支持引导人形机器人上游零部件厂商泛化发展，先“生 存活下来”，确保稳定可靠的部件交付能力，与人形机器人整机厂有效协同。 在芯片领域，场景定义硬件能力，重点突破异构计算架构的能效比瓶颈，通 过算法和硬件协同优化降低场景应用的端到端延迟；在传感器领域，重点关 注柔性触觉、六维力控等细分应用，建立多模态感知数据融合的开放协议标 准；在电机领域，发挥供应链整合优势，推动“功率密度+控制精度+成本 作系统碎片化进一步阻碍了规模化效应的形成。为此，未来可从技术协 同、数据闭环与平台生态三大维度系统布局，具体路径包括： 一是构建产学研深度协同生态，突破人形机器人全模态感知与端云 协同技术瓶颈。首先，提升全模态感知能力，攻关端到端大模型。当前 人形机器人大模型在视觉、触觉、听觉、嗅觉的全模态技术储备仍显不 足，尤其是在力反馈和触觉反馈存在显著短板，目前针对复杂感知的建 模能力仍较弱

........................ 47 5.1.2 资源动态匹配，协同控制的核心难题................................. 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................................. 48 5.1.4 安全与可靠性，交易机制的基础挑战................. ....................................................... 53 5.2.5 量子计算与 AI 大模型赋能调度系统，突破传统优化算法 的算力瓶颈 ............................................................................................... 54 线下发等数据流场景中，有效降低重传率与延迟波动，提升系统响应 速度。 此外，网络还具备资源感知与调度反馈能力。通过网络测量 （Network Telemetry）技术，系统可实时采集链路利用率、时延变化、 带宽瓶颈等信息，反馈给算网调度平台，辅助实现路径重选、任务转 移与资源重配，提升整体算电调度的适应性与鲁棒性。 通过引入确定性与无损通信机制，构建面向算电任务的高可靠网 络基础，可为算电融合提供坚实的连接底座与动态支撑能力。

国运级”产品现象 DeepSeek 之所以被称作“ 国运级”产品 ，主要是因为它在 AI 产业具有多个维度的突破性价值 ：通过技术创新突破算力瓶颈、强大的功能性适配更多的 应用场景 ，低成本的优势引发各界关注 ，作为中国本土化产品驱动产业升级 技术创新破解算力瓶颈 架构创新 采用混合专家系统（ MoE ）架构 ，实现 “算力降维打击” ，在相同算力下支持更 大参数规模 ，促进服务生态的整合与协同。打破设备孤岛 ，则要构建开放的通信协议 ，实现设 备的互 联互通 ，让 AI 在多元设备间自由流动。 “ 三个协同”聚焦于端云、软硬和算网的协同发展。端云协同突破算力瓶颈 ，实现计算资源的 灵活分配；软硬协同突破能效瓶颈 ，提升系统的整体性能；算网协同强化计算效率 ，为用户 带 来极致的体验。 “ 三个共同”强调模型算法、 隐私保护、标准共建以及 AI 伦理和行业共治等方面的共同行动。

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。 全球数智化指数（GDII）2025 GDII 的价值与意义 GDII 通过追踪数据从生成到应用的全生命周期，呈 现了数智经济的真实运行情况。GDII 方法论为政策 制定者、投资者及企业提供了诊断发展瓶颈、明确 投资方向、评估发展成效的系统工具。由此，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 能力到生产力的转变。 4. 制定可行的政策和战略 基于数据流与产出，GDII 为决策者提供了可操作 的诊断工具，可以用于 ： » 识别差距 ：定位数据生成、传输、计算或应用 环节中的瓶颈问题 » 评估人才渠道 ：评估国家的人才队伍能否有效 支撑数字应用落地转化 » 评估政策效果 ：评估数字准备度，衡量政策对 推动经济价值创造方面的实际作用 GDII 提供了一个清晰的结构化框架，助力政策制

.......................................... 31 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 3 5.1行业核心瓶颈与解决路径 ........................................................31 5.1.1成本性能平衡难点分析 ................. 为：对突然切入车辆的预测窗口不足（平均反应延迟达320ms）、对无保护左 转等复杂交互场景缺乏可解释性策略回退机制，以及在施工区、异形障碍物等 长尾场景中依赖人工接管率仍高于8.7%[1]。这一瓶颈并非单纯算力限制所致， 更深层源于传统架构中感知特征、运动规划与底层控制指令间存在强耦合依赖 ，导致任一模块升级需全链路回归验证，严重制约迭代效率。 为突破上述局限，模块化解耦正成为行业共识路径。以地平线HSD（HorizonS C-V2X作为我国主流技术路径，已形成从通信芯片、模组到车载终端的完整产 业链，并正向与T-BOX、智能驾驶域控制器深度集成演进，成为车路云一体化 架构的关键触点[2]。二者融合需突破时空一致性匹配与信息冗余处理两大瓶颈 ：一方面，高精地图坐标系（WGS84/CGCS2000）与V2X消息时间戳（UTC微 秒级）、地理围栏（GeoFence）需毫秒级对齐，避免因时延或坐标偏移导致 感知冲突；另一方面，在隧道、

时的，调度决策也必须是动态调整的。系统需要具备快速响 应变化的能力，在某个节点出现故障时，能够迅速将其上的 任务迁移至其他健康节点，保证业务的连续性；在检测到网 络拥塞时，能够智能地选择其他通信路径，避免性能瓶颈。 这种动态适应能力是保障系统稳定性和可靠性的关键。  跨域协同与互操作性：理想的分布式算力池往往跨越不同管 理域（多个公有云、私有云、边缘站点、终端设备）。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 现资源的高效利用与协同优化，既保证各域在一定程度上的自主性， 以应对本地的特殊情况，又能从整体上保障资源调配的科学性与合理 性。 在技术攻坚层面，分布式算力感知与调度的发展目标聚焦于突破 异构网络与复杂环境下的重重瓶颈。边缘节点的网络接入状况极为复 杂，涵盖了互联网专线、企业宽带、4G/5G 移动通信网络以及园区 NAT 网络等多种类型。不同网络在带宽、时延、稳定性等方面差异巨大， 21 这给算力信息的及 力，是实现大规模异构、分布式、动态算力资源精准掌控与智能调度 的前提条件。面对当前算网架构日益复杂、资源形态日益多元的演进 趋势，传统的集中式、静态化感知机制在数据更新效率、系统扩展能 力、感知精度等方面逐渐暴露瓶颈，难以满足多源异构资源的协同管 理与实时调度需求。构建具有分层架构、域间协同、自适应更新能力 的感知机制，已成为分布式算力调度体系亟需解决的核心问题。 图 3-2 分级分域算力资源感知模型 31