本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准 II 化进展，探讨了轨道/频谱资源紧张、空间环境复杂等特殊问题及应 ..............1 三、卫星互联网承载网体系架构............................................................ 5 3.1 集中式架构..................................................................................5 3.1 分布式架构.. 靠性、扩展性 以及对复杂任务的适应性。随着航天技术与通信技术的深度融合，卫 星互联网承载网的体系架构不断演进，目前主要形成了集中式、分布 式和混合式三种典型模式。本章将详细阐述卫星互联网承载网的集中 式、分布式和混合式三种体系架构。 3.1 集中式架构 集中式架构基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN） 理念构建，如图 3-1 所示。在这种架构下，卫星互联网承载网中的卫

（2）风险评估模型是否与业务复杂度脱节？（如：对跨境金融、数字资 产 等新兴业务仍采用传统风险评估框架，需要引入 AI 风险预测模型，调整风 险因 子量化标准） （3）审计资源配置是否存在不合理？（如：过度集中财务领域，金融科 6 技、 数据安全等方向人力不足；需要建立多维度资源分配模型，优先覆盖高风险 领域） 6 （4）法规库更新是否滞后于监管动态？（如：建立监管雷达系统，设置 关 键法规更新自动提醒（提前 判 断， 比对清单和建立识别机制等） （7）绿色信贷项目环境效益测算是否取得第三方认证，资金使用是否与环 评报告保持一致？（审查绿色债券发行文件，追踪专项资金划付凭证） （8）集团客户授信集中度是否穿透至实际控制人关联企业，隐性担保是否 纳入风险敞口计算？（绘制集团股权架构图，核查授信系统关联关系标识完整 性） （9）贷款五级分类调整是否留存充分依据，逾期 90 天以上贷款是否按监 天的账 户） 2 、利用企业股权穿透数据和授信台账交叉验证，是否发现单一实际控制人 关联企业贷款总额突破资本净额的监管红线？（整合工商数据与信贷系统数 据， 建立集团客户关联树，计算穿透后授信集中度指标，对识别出的超标情况 进行进 一步核查与验证） 3 、基于数据库操作日志与员工终端行为数据的时空关联分析，是否定位 到 非工作时段批量导出客户征信报告的异常操作行为？（设置“单日访问超过

宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 ”，要求推动“中心 -边缘”协同计算体系落地，《关于进一步深化电信基础设施共建共 享的实施意见》中要求“促进基础设施智能化升级”，而分布式算力 感知与调度系统通过整合边缘节点算力资源，能够弥补集中式数据中 心在地理覆盖和低时延响应上的短板，形成“云边协同”的算力供给 体系。例如，中国铁塔拥有的 210 万站址资源，通过统一的感知与调 度机制，可转化为支撑“双千兆”网络、工业互联网、车联网等新型 分布式算力感知与调度系统的用户群体涵盖各级政府机构、全国 性/区域性企业、社会公众及行业合作伙伴，其需求聚焦于算力资源 的“可感知、可调度、可信赖”，并随业务场景的多样化呈现显著差 异。 从政府与公共服务领域来看，用户核心需求集中在算力资源的统 筹管理与安全可控。例如，电子政务场景中，各级政府需要通过系统 15 实现跨区域边缘算力的统一调度，支撑政务数据本地化处理（如身份 证核验、社保信息查询），要求满足低时延、高可靠及数据隐私保护

不同行业单位中，开展审计数智化转型的单位占比 保险和证券行业由于在本次调研中，主要以总部机构为主，以 90.0%的高占比并列第一。通信、电力、石油石化化工及银行等资金 密集型与关键基础设施行业紧随其后，数值集中在 40%至 52%之间， 同样处于领先位置。相比之下，公共服务及基础教育领域的占比较 低，其中党政机关、事业单位、医院以及中小学及职业教育均不足 3%，显示出该指标在不同行业及机构类型间存在着巨大的两极分化 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 17 图 10 内部审计数智化建设情况与审计平台建设时间 图 10 中显示的平台建设时间线清晰地勾勒出“信息化”筑基的 过程。可以看出各行业内部审计建设平台的高峰集中在 2017 年后， 尤其在 2020 年至 2025 年间显著加速，这与各行业积极落实“科技 强审”密不可分，内部审计部门通过构建审计作业管理相关平台， 完成了从线下到线上的跨越，为后续的数字化和智能化转型打下了 措施不足”和“缺乏 顶层设计”等因素也构成了阻碍转型的重要方面。 图 18 驱动因素与制约因素对比 图 18 对比了排名前五的驱动力与制约因素。图中呈现出当前转 型的核心矛盾：驱动力结构相对集中，而制约因素则更为复杂和分 散。在驱动力方面，“审计自身需要”和“管理层部署”形成了强 大的合力；而在制约因素方面，不仅有“人才”与“资金”两大突 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025）

国产数字化升级标杆实践报告 15 - 极简部署，快速构建云原生基础设施 核心优势 腾讯云数据库TDSQL 企业级智能数据管理平台 TDSQL 是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库，其集中式和分布式两种类型数据库全部通过了中国信息安全平台中心安全可靠评 测，在分布式计算、存储、元数据及管控方面实现了 100% 代码自研，是数据库国产化替代的最佳选择。 应用场景 敏态业务 高并发海量数据应用 60个业务系统使用TDSQL数据库实例，切实成为深圳市政务数字化转型的核心基础设施。 3.实现市、区两级协同：支撑市、区协同办公应用的迁移接入，将各级应用统一在工作台中，实现政务办公人员全覆盖，推动了分散知识向AI+知识 集中管理新范式。 成果及价值 深圳市数智化底座 深圳市政务服务 和数据管理局 国产数字化升级标杆实践报告 29 - 宝安区作为大湾区数字化转型的先驱者，一直以来都积极拥抱数字科技能 产业园，森林公园，水库等，其管理的压力是比较大的，尤其在政务治理服务方面面临诸多的挑战，存在企业咨询缺少智能问答、资金申报用户重复 填报、需求匹配程度不够精准、诉求分拨处置效率不高等问题；市民服务主要集中在流程效率不足、跨部门协作困难、问题解决周期长、民众体验感 差等方面。 企业服务方面，腾讯助力宝安区构建政务通用人工智能及大模型服务体系框架，为企业提供智能客服、智能匹配、智能审批、智能评估等多维度的智

等能力，同时具备智能运维平台、全流程迁移工具 箱，强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、完整的分布式事务支持、企业级安全 等特性。 TDSQL 有两个版本，分为标准版和企业版，其中企业版包括集中式和分布式两种部署模式，可以 全面兼容 MySQL 和 PostgreSQL。在特定场景下，Oracle 兼容性达 ��% 以上。为了拥抱数据 库智能化变革趋势，TDSQL 还提供智能 DBA、 展性及成本优化的需求。 �.�.� TDSQL引擎 可提供多模式数据库引擎，满足多样化业务需求；能兼容 MySQL、PostgreSQL 以及 Oracle 语 法；可在一个物理集群中扩展支持集中式和分布式实例；并提供了高性能联机事务处理 (OLTP) 能力和海量的联机分析处理 (OLAP) 同时处理能力，可降低业务架构复杂度和成本，并 提供多种企业级特性。 核心组件： 多模式兼容： 、性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又可分集中式、分布式。企业可根据业务需求设置实例状 态，比如：运行中、流程处理中、隔离中、已隔离、解除隔离中、销毁中、已销毁、异常等。 TDSQL在CPU架构上可支持X��、arm，同时在部署模式上，可在创建实例时指定，不管是单中

光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 爱尔兰风电数据中心 爱尔兰都柏林 3 字节跳动 "清洁能源算力迁移"项目 内蒙古乌兰察布 4 阿里云"算力-电力"联动项目 浙江杭州 （1）发展特点 当前，我国可再生能源发展呈现出集中式大规模接入与分布式多 点消纳并存的格局，风电、光伏等清洁能源资源具有明显的波动性和 间歇性，部分地区 “弃风弃光”问题仍较突出。与此同时，算力资源 呈现 “可转移、可延迟、可拆分”的典型特征，为其作为 融合可再生能源功率预测与算力负载预测，建立基于绿电友好性的算 力调度模型，动态匹配任务类型与可用清洁电力资源。在此基础上， 结合碳价、电价、负荷调节能力等多源信号，引导算力任务向新能源 出力高峰区域与时段迁移，通过算力任务的集中调度提升可再生能源 的即使消纳水平，同时推动算力基础设施向绿色、低碳、高效方向演 进，助力构建新型电力系统与智能算力网络深度融合的发展新格局。 3.2 电随算用，满足算力新负荷需求 在新型电力系统构建和

在采购流程中最重要的主数据包括： - 物料主数据 - 供应商主数据 - 信息记录 - 货源清单 - 配额协议 ……  主数据是企业运作过程中必须 使用的基本数据  长期存储在数据库中，集中存 储并且可以在各级组织结构上 维护和使用 物料 主数据 采购凭证 信息 记录 供应商 主数据 主数据 © 2011 82 - All rights reserved 25 rights reserved 39  维护路径 :  后勤管理→物料管理→采购 →主数据→供应商→中央的→ 创建 基本操作 : 1 ）集中创建 XK01 ( 包括采购及财务信息 ) 2 ）集中修改 XK02 ( 包括采购及财务信息 ) 3 ）集中显示 XK03 ( 包括采购及财务信息 ) 4 ）冻结 XK05 ( 分为采购冻结和财务冻结 ) 5 ）清单显示 MKVZ 演示 2 ：创建供应商主数据 发票所含信息 © 2011 82 - All rights reserved 127 发票校验流程 © 2011 82 - All rights reserved 128 通常有以下集中形式： - 货票同行； - 供应商根据送货单开具发票； - 根据月送货清单与供应商对账后通知开发票 . 发票校验的要求：采购单、收货单和发票三单匹配 . 开发票的方式 © 2011 82

模型，在论文中表示其预训练数据 50%对 话数据来自公共论坛；12.5% C4 数据；12.5%的代码文档来自与编程相关的网站； 12.5%维基百科；6.25%英文网页文档；6.25%的非英语网络文档，数据集中的单词 总数为 1.56T，而 OpenAI 使用了 45T 数据。未来如何获得高质量的训练集始终是 各家大厂的首要竞争领域。 图8：LaMDA 模型训练数据来源 资料来源：谷歌，国信证券经济研究所整理 边缘，更靠近数据源，而云计算，处理发生在数据中心。边缘计算是指在尽可能 靠近数据源或终端的地方捕获和处理数据。通过在数据源的物理位置附近放置服 务器或其他硬件来处理数据，在本地完成处理而不是在云端或集中式数据中心， 它能最大限度地减少延迟和数据传输成本，允许实时反馈和决策。 图14：边缘计算的应用场景 图15：云计算与边缘计算的区别 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 仅限于缓存图像和视频，而不是海量数据工作负载；2000 年 左右，智能设备的爆炸式增长给现有 IT 基础设施带来了压力，诸如点对点(P2P) 网络的发明减轻了这种压力，在这种网络中，计算机无需通过单独的集中式服务 器计算机即可连接并共享资源；10 年代，大公司开始通过公共云向终端用户出租 计算和数据存储资源；2020 年后，边缘计算融合了 CDN 的低延迟能力、P2P 网络 去中心化平台以及云的可扩展

数据中台 & 营销中台的打造 l 打破数据孤岛、形成以用户中心的数据数据标签体系 ; l 不断利用 AI 进行决策优化，通过 A/B TEST ，不断寻找最优路径 ; 运营中台的构建 l 集中运营是“中央厨房“，为前线”打仗“的同事输送”弹药“ ; l 强运营能力需要过程 KPI 的正确引导 ; 2.3 解决之道 : 数字营销体系建 设 数据来源 : 九枝兰，中信建 投 2.3 解决之道 资料来源 :WealthAdvisor TAMP Survey ，中信建投 20% 30% 10% 0% 定制化 集中管理 平台 名称 Strategic Asset Management (SAM ) Manager Select (MS ) Guided Wealth Portfolios (GWP 能力，能够同时将客 户的多种投资打包封 装在一个帐户和一个 报表中 独立账户平 台，以极低的 账户要求提供 多种机构经 理 投资服务 一个集中管理的、基于 算法的投资计划。 GWP 专 有的自动化算法，根据 利 普乐构建的模型组合 生成 投资建议，将数字 投资平 台与顾问的监督、 审查和 建议相结合 共同基金打包计