相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传输距离还可绕过汇聚节点，进一步节省成本。 光电融合网络技术是通过光层传输与 IP 层控制的深度协同，构 建的统一 处理前移至光层边缘，利用低功耗相干模块（如 400G/800G ZR+）实现 IP 业务直接出彩光进入波分系统，减少两级 OEO 过程，大幅减少中间设备和机房能耗。在架构层面，通过 CPO （共封装光学）、硅光集成、动态光层调度等新技术，推动网络走向“极 简转发+按需编排”的绿色形态。最终目标是在保障高性能承载的同时， 实现每比特传输能耗最小化，构建面向 AI 时代的低碳智联网络。 （4）切片保障 带 AI，实现“人算”到“智算”。此外，光电 融合网络需要根据用户的业务 SLA 需求做到动态智能选路，保障客 户的业务情况。 二、 光电融合网络技术 2.1 技术体系架构 光电融合技术通过将 IP 路由和光网络功能集成在一个统一的架 构中，减少了中间设备的数量和复杂性，减少了网络层级，使得网络 管理更加简便，调度更加灵活，优化了资源利用率，提升了业务发放 速度。 图 1. 光电融合网络系统架构图 光电融

二级：组织应对数字化转型的组织、技术、数据和资源进行规划，完成局部业务的数据收集、整 合与应用，初步具备基于数据的运营和优化能力。 c) 三级：组织应具备数字化转型总体规划并有序实施，完成关键业务的系统集成和数据交互，在 运营、生产和服务领域实现基于数据的效率提升。 d) 四级：组织应将数据作为支撑运营、生产和服务关键领域业务能力提升优化的核心要素，构建 算法和模型为业务的相关方提供数据智能体验。 应评估部门间的流程协 同效果，开展流程改进， 以消除流程间的冲突与 矛盾 a) 应建立常见的流程设计 评测模型，对流程设计 成果进行模拟和评价； b) 应基于流程管理与各业 务管理系统的集成，实 现流程发布、执行、反 馈、监控的闭环管理； c) 应建立主要流程改进影 响因素模型，结合流程 全局图谱和历史数据 等，预测流程改进面临 的问题，基于知识库给 出解决方案 应对数字化转型信息系统建 设所需的应用支撑资源进行 系统性规划 a) 应满足功能性、易用性、 可靠性、可移植性、可维 护性等要求； b) 应支持为组织应用和系 统提供开发、运行和管理 服务及基础能力和集成 环境 a) 应提供从数据库访问到 界面展现的全过程的封 装，并提供高效研发所需 的功能组件； b) 应支持多种类型数据库 的访问，支持多种缓存以 及多种展现方式，便于应 用扩展

第三阶段 ：加速期（2027 年及以后）——人工 智能驱动业务发展 ：人工智能将成为许多企业 DNA 中不可或缺的一部分。通过建立统一的治 理、面向人工智能的数据以及专项基础设施， 实现端到端集成。从人工智能加持的工作流程 到借助人工智能洞察塑造的战略，人工智能将 从单纯的辅助工具转变为企业的核心竞争力。 GDII 概览 11 全球数智化指数（GDII）2025 2. 人工智能正在重塑人们的生活方式和企业运作 乌兹别克斯坦 越南 国家 国家 6 《世界银行国家分组和贷款分类》，世界银行 21 全球数智化指数（GDII）2025 高收入国家 ：数字领导力及挑战不断升级 42 个高收入国家均展现出成熟且高度集成的数字生态，依托强有力的政策框架支持（政策得分 ：平均 73.5 分），鼓励创新与持续投资。这些国家在以下几个方面也处于领先地位 ： » 数据生成（63.1 分）：得益于广泛的宽带接入、物联网部署和智能系统。 5G 覆盖。通过大力投资人工智能和数据 基础设施，沙特正致力于弥合数字鸿沟，推动智能 价值创造。该国积极推出有效政策，并与人才发展 相结合，为 2025 年到 2026 年实现可扩展的人工 智能集成奠定了坚实基础。 26 全球数智化指数（GDII）2025 中高收入国家 中国 作为全球数智大国，中国在数据应用（90 分）和 数据生成（84 分）方面表现尤为突出。该国政策 得分为 58

能够确定哪些单一趋势或战略组合将对组织及其运营所在的生态系统产生最重大的影响。 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 跟踪和传感、降低成本和/或提高效率来解决紧迫的问题。 趋势基本描述 环境隐形智能由超低成本的小型智能标签和传感器实现，将提供大规 模、经济实惠的跟踪和传感。从长远来看，这将使传感和智能更深入地 集成到供应链运营中。环境隐形智能由三项关键技术驱动：  低功耗无线  能量收集（尤其是来自环境射频能量）  低成本、低能耗的电子产品。 4 为何成为趋势 2025 年 Gartner 供应 500 强制造商将通过增强互联劳动力 （ACWF） 战略支持的新参与模式创造 15% 的新职位。 分析师 Simon Jacobson 趋势基本描述 互联工厂工人利用数字工具和数据管理技术来改进和集成他们与物理 和虚拟环境的交互。这提高了决策准确性，增加了知识并减少了可变性 为何成为趋势 当今的劳动力存在巨大的技能差距。以制造为中心的组织的需求正在迅 速变化。增强互联劳动力的趋势由六个相辅相成的主题驱动：

库、虚拟化和 ARM 原生等场景 进行了深度优化鲲鹏架构特性，如内存管理、计算调度等方面的技术优势，通过预置的高性能库和框架，赋能开 发者轻松构建适应鲲鹏架构的高性能应用。在同一个构建流程中，当集成 BoostKit 后，基于鲲鹏架构的目标软件 包能够获益较大的性能提升。 ---- 结束 步骤 2 通过代码编辑区右上角的 （放大镜），在搜索框输入关键字，可实现函数搜索。 图 3-12 进行二次开发， 实现在移动终端上进行操控应用和游戏等操作。云端采用专业显卡进行渲染，可以获取高画质的业务体验；对终 端的要求极低，只要求有视频解码能力即可；提供统一 API，降低二次开发难度，易集成。 指令流引擎 指令流云手机方案采用业界独创的端云分离渲染技术，可实现云侧免 GPU 部署，整机硬件成本下降 10%，其实 现原理是云手机利用云端强大的算力，通过引擎实现云端复制应用和游戏的渲染指令，并进行渲染指令和纹理数 1、Hive 3.1.0（Tez 0.10.0），是一种将大 数据引擎的算子下推到存储节点或卸载节点的服务，从而实现了近数据计算，减少了网络带宽，将该特性集成 到 Spark 后，基于 TPC-H 测试用例 12 条算子下推的 SQL 性能平均提升 40%。集成到 Hive 后，基于 TPC-H 测 试用例 4 条算子下推 SQL 性能平均提升 20%。 » OmniOperator 算子加速 适用于虚拟化场景，支持

训课程 在线考试监控：教育机构使用DeepSeek监控在线 考试，防止作弊 来自对网络资料的整理 3.2 DeepSeek大模型的应用场景 n 医疗与健康（中频应用） 初步医疗建议：健康应用集成DeepSeek，为用户提供 症状分析和就医建议 药物提醒：健康应用使用DeepSeek提醒用户按时服药 医疗数据分析：医院使用DeepSeek分析患者数据，提 供个性化治疗方案 疾病预测 1 企业大模型如何为企业赋能 4.2 企业大模型的七大落地场景 4.3 企业大模型的部署方式 4.4 为什么需要本地部署大模型 4.5 企业部署大模型规划路线 4.6 企业级应用集成AI大模型的关键步骤 4.7 企业级应用集成大模型的技术架构设计 4.8 大模型应用落地总体“四维认知”框架 4.9 大模型应用落地策略建议 4.10 大模型构建的技术方案选择 4.11本地部署大模型初级方法 4.12 数据隐私：需在保护数据隐私的前提下进行数据共享 n 分布式计算：需要在多个节点上分布式处理数据，如 联邦学习 联邦部署 4.3 企业大模型的部署方式 硅基流动推出一站式大模型 API 云服务平台 SiliconCloud， 集成了阿里通义大模型 Qwen2、智谱 AI 的 GLM - 4、幻 方量化的 DeepSeek - R1 系列开源模型等众多主流大模型， 为开发者提供高效能、低成本的多品类 AI 模型服务，开发

目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 70 年代，经历了早期发展阶段 （1970—2000 年）、集成发展阶段（2001—2011 年）、高动态运动与 交互能力提升阶段（2012—2020 年）、智能化发展阶段（2020 年至今） 等四个阶段（如图 3），人形机器人从最初以模仿人类外观和基本动作 ASIMO，能够行走、跑步、跳跃并上下楼梯，最高运动 速度可达 9 公里/小时。自 2006 年起，ASIMO 逐步融合视觉识别等技术， 具备了基本的交互能力，能够完成如拧瓶、倒水、端茶和踢球等任务， 标志着人形机器人进入了集成的发展阶段。然而，ASIMO 在应对不平整 地面和未知扰动方面的适应性仍然较为有限。 2013年，波士顿动力公司发布了更具影响力的由液压驱动的Atlas 人形机器人，能够推开房门、在各种复杂地形中行走，并具备自我恢 并且能够通过二维码进行物体识别，但复杂的搬运任务依然容易导致 机器人失稳，且其智能性仍较为薄弱。 2020 年伊始，以特斯拉 Optimus、Optimus 二代人形机器人为代表， 人形机器人进入了智能化的发展阶段，朝着高度集成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上捡起电池单元并精确放入托盘中。Optimus 配备五指 灵巧型机器人手，具备触觉感知和 11 个自由度，展现出强大的稳健性，

流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 系统、清理数据或集成彼此无法通信的工具上。这项工作是必要的，但它不 是转型。 我坚信改进数据管理 是我们客户所有工作 的核心。如果贵企业 的数据是孤立的、难 以修改、难以访问、 管理方式成为瓶颈， 并且局限于狭隘的应 最具影响力的投资聚焦于去中心化数据平台，尤其是数据网格架构以及来 自Snowflake、Databricks等主要云平台提供的现代技术堆栈。这些平台提 供快速、可访问、API驱动的架构，解锁敏捷性、民主化数据访问，并奠定 GenAI集成的基石。投资是创新的战略赋能者，能够提升速度和竞争优势 。 尽管每个人都谈论人 工智能，但客户在数 据管理和治理的基础 方面仍有重大问题。 专注于销售、服务、 营销和运营支持的数 据项目仍然是基础。” 和特定领域的代理嵌入到日常工作中。我们将看到关于人工智能项目的话 题减少，而更多关于人工智能增强型团队的话题，规划师、工程师和营销 人员都将使用人工智能助手和代理作为他们日常工作的组成部分。重点将 从构建模型转向治理、集成和衡量规模化价值。 已经开始了。近年来看到了广泛的POC实验，部分原因是格局和模型快速演 变，人类需要时间来适应。人们和组织拥抱小规模实验，但推迟了战略赌注 和决策。最初的适应 largely 结束了。对于大多数组织，在特定的用例集群

等异构计算芯片研发及应用，探索研发基 于 RISC-V 开源指令集等架构的元宇宙专用芯片。优化智能算 法、大模型在元宇宙领域的集成应用，探索研发多感知多模态 预训练大模型。（责任单位：省科技厅、省发展改革委、省经 信厅、省委网信办） 3.创新“元企业”梯队培育。构建产品集成度、生产协作度 较高的元宇宙产业链，加快培育“链主型”企业，招引全球性 行业总部或研发总部落地。制定完善元宇宙新兴企业评价标准， 标杆产品与服务。（责任单位：省经信厅、省科技厅、省发展 改革委、省商务厅） 4.开发“元教育”应用服务。以元宇宙创新性重塑教育体验， 探索开发 VR 全景课堂、虚拟人教师、虚拟仿真教学平台、定 制化学习资源推送平台等集成应用，建设虚实共生和跨界探索 的未来教育形态。面向实验性与联想性教学内容，打造以资源 生态、自主探究、协作学习和评价系统等为关键环节的“元”教 育解决方案，强化学员与各类虚拟物品、复杂现象与抽象概念 线下相结合的数字化、智能化、沉浸化的临床诊治、康复护理、 体育运动解决方案，推动健康理念由“事后治疗”向“事前预防” 转变。（责任单位：省卫生健康委、省发展改革委、省科技厅、 省经信厅） 3.集成“元城市”综合应用。强化元宇宙对城市大脑的赋能 提升作用，构建虚拟空间和现实世界全面连接和高度协同的数 字孪生城市，提升厘米级空间计算、多场景大规模用户实时交 互能力，形成城市可视化管理解决方案。加快元宇宙在未来社

....................11 2.1.1高精地图与V2X通信环节职能 ........................................11 2.1.2车路协同系统集成模式 ................................................. 12 2.2主要企业市场份额与定位 ........................... 场景的识别精度提出更高要求，传统基于几何匹配的算法已逼近性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟， 使大规模神经网络训练与在线更新成为可能；此外，高精地图采集成本高、更 新滞后、合规风险大，倒逼主机厂转向依赖实时感知与在线建图的技术路线[1]。 当前主流技术路线在关键性能维度呈现差异化优势：在目标检测方面，激光雷 达方案对低反射率物体(如黑色轮胎、湿 看，重卡与城市公交因运营强 度高、事故成本敏感，ADAS搭载率领先于轻型物流车和冷藏车；而新能源重卡 渗透率已突破20%，预计2027年将超50%，其电动化与智能化协同演进正加速 ADAS前装集成节奏[4]。影响渗透率提升的核心动因包括三方面：一是运营安 全压力倒逼 长途货运企业因疲劳驾驶致损率高，主动加装DMS与车道偏离 预警（LDW）系统；二是保险成本变化 部分保险公司对装配AEB+DMS的车