数训练，也能以低时延满足企业级大规模推理的 刚性需求。 昇腾 AI 坚持架构创新，开源开放，共建产业生态。昇腾 AI 经过 6 年快速发展，已成长为中国 AI 算力第二平面的坚实基础，并通过软硬件开源开放，建立生态兼容、共建共享的昇腾 AI 生态。在 基础硬件层面，昇腾持续引领技术架构，打造领先产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基 ：以系统化、 一体化的设计思维，将计算、存储、网络与运维管理深度融合，锻造出高性能、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 NPU NPU … NPU NPU … 高速互联协议 超节点发展报告 13 “超节点”的演进始于对传统 Scale-Out 架构通信瓶颈的突破，经历了从服务器到机柜级集成 系统并最终深化为软硬件全栈协同的系统工程。它与 HPC、分布式计算等领域既有渊源又存在本质 区别，其核心价值是为大模型深度优化的专用算力基石。超节点的形态和技术路线将持续演化，但 其作为 AI 时代核心计算单元的地位已然确立。

转型的一体化发展 - 06 国产数字化升级标杆实践报告 - 06 国产数字化升级标杆实践报告 近年来，在产业趋势下，融合创新历经从无到有、从试点到全面铺开的快速发展，国产软硬件完成了从“不可用”到“可用”的历史 性跨越。在此背景下，一场更深层次的变革的成效也正在显现：国产软件正从满足基础的“功能兼容性”转向追求更高的“性能与可 靠性”。目前软件产品已经实现全栈自研、 TDSQL已覆盖超过1000家金融机构，国内前10大银行中有7家使用，并助力40多家金融机构完成核心系统自主创新升级。在医疗、 传媒、交通等诸多领域，国产软件也经过了广泛的考验。 三是用户体验的优化：国产软硬件从可用、能用，向好用、易用、爱用迈进。早期融合创新产品被常被诟病生态不全、响应慢、稳定 性差、成本高，如今主流国产软件性能、稳定性、性价比显著提升；基于融合创新环境的应用也更加人性化和智能化，基于国产人工 竞争中占据有利地位。业务韧性的提升也确保企业能够应对各种突发事件，保障关键业务的稳定运行。 五是生态融合创造协同价值：国产软件的“好用”不仅在于产品本身，更在于构建一个繁荣、开放的生态系统。在操作系统、数据 库、专有云等国产基础软硬件发展过程中，海量产品逐步实现兼容性互认证。腾讯云发起融合创新开放联盟，已在全国28个省份铺 开融合创新经销体系，发展了一大批具备私有化产品销售和服务经验的专业渠道伙伴，这大幅压缩了项目实施交付周期，提升整体交

的优秀人才和先进技术，持续 推进全栈计算技术的创新发展，加快构筑面向多样化计算的全球开源体系与产业标 准。基于“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略推动鲲鹏计算产业发展。 目前，鲲鹏软硬件联合创新已覆盖国计民生核心场景，主流伙伴核心应用已迁移到鲲 鹏，鲲鹏生态进入快速发展期。当前阶段，鲲鹏和 x86 多平台版本并行迭代成为主 要需求，由于两个架构开发生态的差异，如果采用两套流水线分别开发两套代码，则 应用加速软件包 参考 实现 基础加速软件包 高性能开源组件 基础软件 鲲鹏硬件 全 栈 优 化 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 机密计算 Web/CDN HPC 八大场景软硬协同优化，使能鲲鹏好用 SQL 执行效率 30% ↑ 11 大类 40+ 算法性能最高 20x ↑ IOPS 性能 1.5x ↑ 压缩率 25% ↑ TPCH 查询性能 4X ↑ 自研安全 负载，从而提高虚拟机密度，同时 DPU 卡支持 VirtIO-net 和 VirtIO-blk 等协议，其作为 VirtIO 设备后端，可提高虚拟化网络和存储性能。 虚拟化调度优化： 鲲鹏虚拟化通过软硬协同方案，加速虚拟机中应用对 CPU 的调度效率。 » 通过 NUMA 感知和 cluster 感知特性，将关于 CPU 的拓扑结构直通到虚拟机，虚拟机 OS 内核可通过 cluster 任

，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 + SDN 网络控制器 + 数通网管”的统一编排调度系统，承担 以下五大特点： 1.端到端融合编排 架构打破 IP 与光层的传统分层边界，实现从业务接入到光层调 度的统一控制，具备从路径规划到资源发放的端到端编排能力，支持 确定性网络构建与秒级调度响应。 2.软硬解耦、接口开放 引入 SAI、ONLP 等抽象接口，实现设备操作系统对多样硬件形 态（芯片、线卡、模块）的封装与适配，促进产业生态开放，便于多 供应商设备统一管控。 3.融合多能力栈 网络 统并不是灵活适配与更改的。将商用硬件与开源软件结合，打破传统 厂商软硬件绑定模式的白盒设备发展至关重要。白盒核心在于通过软 硬件解耦实现灵活性与成本优化，同时，白盒设备与 SDN/NFV、网 络切片深度结合，实现 “网络即服务”。光模块与白盒设备的互相结 合，打造了光电融合网络的灵活底座。 设备操作系统的发展：白盒操作系统是白盒数通设备实现软硬件 解耦的核心。全球超 70% 的白盒交换机采用 SONiC，亚马逊、阿

机制 ，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。

材料等关键行业加速落地，展现出广阔的应用前景。 本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背 规 模应用提供了算力支持。2024 年，全球 AI 大模型的参数量和数据量 持续增长，特别是像 Sora、GPT-4o、Gemini 等多模态大模型的出现， 进一步推动了算力需求的激增。当前，软硬件协同的方法正在不断提 升大规模智算训练效率。在硬件方面，高性能 GPU、专用 AI 芯片、 高速互联网络、大容量高速存储等技术，实现了大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用，发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中，多种模型的组合配合也大大拓展了机器 人的应用场景。其中，以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 面都趋于成熟，因此与其他模型的组合使用较为常见，如搭载“识别 类+复杂操作类”模型的分拣机器人、质检机器人；搭载“识别类+ 自主导航类”模型的巡检机器人、配送机器人等。 图 2 机器人产品智能化的三个方向及组合

商业模式分类：移动医 疗、互联网医疗、慢病 管理、长辈健康数据追 踪、可穿戴医疗设备等。 • 代表性公司： Hims&Hers Health、 teladoc、welldoc、 dexcom等软硬件公司 B2C远程管理 • 定义：B2C远程管理主 要是定位于院内医疗场 景的远程实现，是用户 和医疗的远程互动 • 商业模式分类：远程影 像、远程病理、视网膜 检测等 • 代表性公司：RadNet、 。 ➢ 诊断：移动医疗、互联网医疗等线上诊端场景，既包含纯AI的初诊，也包含真实医生端的在线处方。 ➢ 治疗：医药电商、心理健康辅导 ➢ 康复：慢病管理，比如血糖管理等。 ➢ 日常健康管理：软硬件依托的日常健康管理，比如睡眠数据监测 13 产业链概览 上游 基础层 • 数据：医院/体检机构/穿戴设备 • 硬件：AI芯片/传感器/智能终端 • 软件：算法框架/医疗影像分析 • 技术：5G/脑机接口 提升药房的经营效率和服务质量 ➢ 革新传统药房销售运营模式 ➢ 改善客户服务质量 AI在医疗机构管理中的应用 卫宁健康智慧医院信息化建设架构 医疗信息化是传统软件技术和新一代信息技术在医疗领域的应用，通过计算机软硬件、互联网、大数据、人工智能等现代 化甚至前沿技术手段，实现对医疗机构的内部管理和业务流程所产生的数据进行采集、存储、提取、处理和加工，并最终 为医疗业务提供各种质量和效率支撑。 资料来源：卫宁健

Action 百度 ASR 百度 NLP Intent Speec h API 意向筛选 . 海量客户按需设置意向指标 . 提升筛选效率，精准获 客 任务 管理 语音网关 软硬交换 机器人 配置 营 全渠道一 . 多渠道统 . 知识复用 道差异化运 智能 控能机器 人 智 能 外 呼 解 决 方 案 MRC P proxy 号码自动路由

足式人形机器人以及通用人形机器人。轮式人形机器人采用轮式驱动， 搭配机器人手臂与灵巧手，兼具移动能力；足式人形机器人着重腿部 运动能力，手部主要用于平衡；通用人形机器人具备双足、双臂、双 手及各类感知和人工智能功能，有全面软硬件基础，能适应开放环境 中的多任务。 01 2.人形机器人的发展历程 1950年—1980年，为人形机器人的概念萌芽阶段，图灵在其论文 中提出了人工智能可能的发展方向，为机器人的概念奠定了基础。现 17 （二）强化感知能力，促进人形机器人技术融合创新 （三）聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展 未来可通过三大路径突破：首先，推动构建虚实融合的国际联合训练场 体系。结合数字孪生技术搭建软硬协同的虚拟训练场，产业各方协同， 建设高质量多模态语料库，实现数据采集效率与场景覆盖率的双重提升。 其次，通过行业联盟、跨界合作等方式，共同构建高质量、大规模的人 形机器人数据集，推进完善多模态数据闭环。开源数据集降低研发成本，

业发展规划》中关于机器人标准化工作的重要部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了 32 项， 在研 15 项。近 3 年新立项标准主要关注服务机器人（包括腿式机器人、 背部支撑机器人和电动汽车充电机器人）的性能规范及试验方法、工 业用自主移动机器人通信与互操作、服务机器人软硬件及模块的信息 模型、工业机器人能耗等方面。 国际电工委员会 IEC 并无专门面向机器人领域的技术委员会，其 有关机器人的标准分布在多个技术委员会中。IEC/TC 129 Robotics for 的可操作性、安全性与可靠性。侧重制定通用技术要求、兼容和互联 互通规范、测试认证与性能评测标准、安全和伦理标准等。 人形机器人制造商（整机）确保产品质量与安全，同时需遵循相 关标准，确保产品兼容性、互联互通等，实现产品软硬件创新。侧重 于制定术语标准、框架和接口标准、产品标准、通用技术要求、兼容 和互联互通规范、测试认证与性能评测标准、安全和伦理标准等。 人形机器人基础设施提供方为人形机器人制造过程供应必要的硬