基于区块链和区块链服务网络(bsn)的可信数据空间建设指引(2025年)基于区块链和区块链服务网络(BSN) 的可信数据空间建设指引 国家信息中心 2025 年 4 月 1 报告研究编写组成员 组长: 单志广 国家信息中心信息化和产业发展部主任、区块链 服务网络(BSN)发展联盟理事长 副组长: 张延强 国家信息中心信息化和产业发展部未来产业(区 块链技术与应用)处副处长 块链技术与应用)处副处长 谭 敏 区块链服务网络(BSN)发展联盟秘书长 何亦凡 北京红枣科技有限公司总经理、区块链服务网络 (BSN)发展联盟常务理事 张炎炎 中国移动通信集团设计院有限公司规划所副所长 杨 林 中关村安信网络身份认证产业联盟副理事长兼秘 书长 姚辉亚 深圳前海微众银行股份有限公司数字金融发展部 负责人 成员: 国家信息中心:马潮江、王丹丹、陈栩、戴彧、涂菲菲、 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座, 通过不可篡改特性,为数据提供了确权机制,对数据的使用进 行追踪和记录,为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设,国家信息中心联合有关单位开展专门研究,通过分析可 信数据空间的概念、特征和功能定位,提出“1+5+N+1”总体架 构,初步探索基于区块链和区块链服务网络(BSN)的分布式0 积分 | 70 页 | 2.43 MB | 9 月前3
2025年数字金融专刊-暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集新方法,金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动,在 2025 年的评选中,共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动,深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与实践成果,通过系统梳理行业领先的数字化转型路径, 提供可借鉴的实践范式,助力金融企业探索数字金融的创新应用场景,构建以技术创新为引擎、数据要素为 中国邮政储蓄银行:新核心统一查询——实时数据分析查询的分布式解决方案 中信建投证券:长尾客户普惠数智金融服务平台 安诚保险:保险客户自助服务平台 太平洋寿险:云原生 paas 平台 财信人寿:“吉小星”AI 助手——保险全链路智能增效引擎 国泰海通证券:基于 AI Agent 的金融云平台全场景运维决策机制研究 05 07 09 11 15 19 23 25 27 01 47 51 46 50 53 54 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”单项奖综述 金融机构数智化转型解决方案选登 中信建投证券:基于 AI 大模型的多智能体技术在投顾领域的应用案例 财信人寿:意健险智控平台——基于行业大数据的反欺诈与降损决策系统 潍坊银行:洞悉脉络·精准溯源——信息系统血缘关系管理平台 大家保险集团:消保管理数字化平台 数智领航,金融技术架构的革新与飞跃——基础设施优秀案例奖概述40 积分 | 85 页 | 42.28 MB | 5 月前3
罗戈网:2025年值得关注的供应链技术的主要趋势报告2025 年值得关注的供应链技术的主要趋势 唐隆基博士 (06/22/2025) 技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官 (CSCO) 提供机遇,帮助他们实现数字化价 值、提升员工生产力并创新运营模式。在这些新兴机遇中,有名的研究咨询公司 Gartner 于 2025 年 2 月发布了《2025 年最重要的供应链技术趋势》的研究报告【1】。列出了 2025 年 最重要的供应链技术趋势,旨在帮助领导者实现这些目标。Gartner 最重要的供应链技术趋势,旨在帮助领导者实现这些目标。Gartner 在【1】 已经确定了未 来几年最具影响力的供应链技术趋势,这些趋势与供应链职能相关并跨越供应链职能。跟踪 它们将有助于供应链技术领导者通过负责任的创新塑造组织的未来。 Gartner 供应链业务副总裁兼首席研究官 Christian Titze 表示:“今年的趋势凸显了供应 链中互联互通和智能化的变革潜力,使领导者能够提升运营效率和适应能力。通过评估和整 合代理 2025 年顶级战略性供应链技术趋势, 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以后的顶级战略性供应链技术趋势。最后回顾了 Gartner 关于战略性供应链技术趋势的研 究,并指出顶级供应链技术趋势的新特征。 1. 2025 年顶级战略性供应链技术趋势概述 1.1 供应链组织的新机会 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会: 技术的进步为供应链技术领导者提供了支持首席供应链官 (CSCO) 优先事项的机会,0 积分 | 33 页 | 2.27 MB | 7 月前3
未来网络发展大会:2025东数西算算网协同调度业务场景白皮书源优势。 3.3.2 目标效果 增强资源调配自主性 16 自治系统资源提供方作为算力使用方,可依自身情况,自主决定 在系统内独立调度、借助自治系统分总调度或直接发起总分调度,灵 活把控资源调配流程,契合复杂多变的业务需求场景。 达成资源高效协同 不同调度模式下,算网协同调度平台及自治系统内调度机制,整 ●合本地与外部资源 ,运用有效算法实现资源的跨区域、跨系统优化配 置,提高资源整体利用率。 网资源,实现应用的高效部署,确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21 数据迁移保障 通过定制化的确定性广域网,算网协同调度平台为东部数据的迁 移提供可靠的网络通道,确保数据能够安全、快速地从东部数据中心 迁移到西部数据处理应用所在的算网资源,保障数据的完整性和可用 性。 数据集处理策略 ●算网协同调度平台针对不同特性的数据集采用差异化处理方式 。 在整体数据集处理方面,在数据迁移完成后再启动数据处理应用,以 此确保数据处理的准确性与高效性。而对于持续更新 / 增长的动态 数据集,在部署数据处理应用的同时即刻启动处理流程:对源和目的 的数据集间进行实时高效地同步,从而满足业务对数据时效性的严苛 要求。 4.1.3 业务流程 步骤一: 数据生成与 ID 标识 在东部地区,各类业务系统不断产生海量数据,这些数据被写入 本地数据中心进行存储。为了实现对数据的精准管理和追踪,系统会 为每个数据集生成唯一的 ID 标识,如同为每件商品贴上独一无二的”20 积分 | 118 页 | 8.35 MB | 4 月前3
【评估标准】GBT434392023信息技术服务数字化转型成熟度模型与评估辽宁烟草有限责任公司、江苏赛西科技发展有限公司、深圳赛西信息技术有限公司、云南电网有限责任 公司、国信科(河北雄安)科技有限责任公司、北京华宇信息技术有限公司、四川久远银海软件股份有限 公司、成都泰一链科技有限公司、中科软科技股份有限公司、中兴通讯股份有限公司、北京赛迪认证中心 有限公司、上海观安信息技术股份有限公司、山西传美科技股份有限公司、人民日报媒体技术股份有限 公司、护航科技股份有限 数字化技术 digital technology 数字化转型过程中用到的信息技术及其组合。 注:包括但不限于云计算、大数据(数据分析)、移动计算、社交计算、物联网、智能化、边缘和个域计算、区块链以及 网络安全技术等。 3.2 业务数据化 digitization of business 对业务系统中沉淀的数据加以利用,完成数据价值的闭环。 3.3 数据业务化 data-driven 围绕业务系统中沉淀的数据,创新以数据为业务(交易)对象的新型业务。 3.4 数字化运营 digital operation 通过数字化技术实现组织内部相关的管理活动,包括但不限于财务、供应链、营销等的数字化升 级,实现组织运营模式变革和效率提升。 3.5 评估域 assessment domain 用于开展数字化转型成熟度评估的能力域或能力子域集合。 [来源:GB/T39117—20200 积分 | 28 页 | 873.49 KB | 5 月前3
华为:2025年华为混合云现代化运维体系核心能力及最佳实践报告故障恢复 可用性指标构建 全链路可观测 故障感知与快恢 云网定位定界 应用运维现代化 高可用 架构设计 高可用SLA规划 应用高可用设计 高可用治理 端到端 应用运维 应用数据治理 运维故障分析 安全运维现代化 无死角 安全管控 用户授权可控制 作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 的完整运行态势,对应用进行全方位的监控与分 析。 安全运维现代化 运维安全是保障业务可靠性的基石,也是运维现代 化的基础。在运维安全领域,需要通过全面的安全管 控保障运维安全:事前实现对权限的有效规划和管 理,事中实现运维操作的严格管控,事后实现对运 维操作的审计与分析,减少因运维误操作带来的风 险。在租户安全维度,通过构建完整的安全防护体 系,实现端到端保障混合云的租户安全。 上述的能力均建立在将混合云运维的数字资产不断 服务 现代化云化架构 服务器 存储 网络 服务器 存储 网络 政务 财务 交通 政务 财务 交通 金融 制造 交通 政务 能源 全栈云服务 数据库 | 大数据 | 大模型 | 软件开发工具链 智能中间件 分布式消息 | 微服务引擎 | 分布式缓存 分布式调度 | 单元化管理 现代化基础设施 高安全 | 高可用 | 高性能 | 高可维 运维知识库如何管理:如何建设行之有效的运维20 积分 | 53 页 | 8.80 MB | 4 月前3
2025年智能化时代数据库自主可靠运维白皮书-腾讯云-------------------------------------------------- �� 第五章:运维能力风险可控实践 �.�如何确保数据的绝对安全 �.�严格的部署与变更管控流程 �.�多级鉴权的全方位安全防护 �.�监控告警与可观测性的体系建设 第六章:智能运维交付能力实践 第七章:结语 �.�数据智能管家DBbrain �.� 一站式迁移解决方案DBbridge 障,数据库运维的可靠性与效率,直接决定了业务价值的实现能力。 当前,AI等新技术的发展为数据库可靠运维带来新的机遇与挑战。机遇方面,自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库,智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控,自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面,AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈(尤其是国产 数据库与云架构)带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求,以及数据安全合 规的刚性约束 异常,确保故障在早期阶段被发现,避免问 题扩大化。 构建或提升业务系统全链路监控能力: 不仅监控数据库本身,还要监控与数据库相关的上下游系统(如应用服务器、网络设备、应用系 统、中间件、操作系统等),问题的根源不仅限于数据库本身,可能涉及其他系统。 在福建海峡银行,腾讯云 DBbrain 数据库智能管家提供了包含数据库在内的软硬件全链路可 观测能力,赤兔平台主要提供对 TDSQL 数据库的监控运维管理。20 积分 | 89 页 | 2.06 MB | 4 月前3
2026年我国数字经济发展形势展望升,以“数据+智能”双轮驱动,人工智能赋能产业转型深入推进,数字 产业集聚化、融合化发展格局加速形成。展望2026年,数字经济将成为 拉动经济增长的重要引擎,人工智能与实体经济融合加速形成更多新模 式、新场景,数字产业创新链、产业链协同重构迈向更高水平,数字经 济将在制度创新、技术突破和应用深化中持续塑造高质量发展新动能。 一、对2026年形势的基本判断 (一)数字经济增长引擎“焕新”,“数智”主脉络加速形成 202 模化推广 加速升级,科研、制造、金融、医疗、教育等领域的“人工智能+”应用 将逐步走向工程化落地,AIGC与行业模型将深度嵌入研发、生产、供应 016 中国工业和信息化 发展形势展望系列 链、服务等全链条,不断催生新模式、新应用、新场景,加速形成数智 经济新形态。三是重点地区适数化改革激发数字化变革新动力。上海、 江苏、浙江等7个国家数字经济创新发展试验区改革创新先行先试,在数 据 家级人工智能专精特 新“小巨人”企业超400家,产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用 等上下游关键环节。 展望2026年,随着人工智能、大数据、云计算等新兴数字技术的应 用潜能与产业价值进一步释放,数字产业将呈现以应用场景牵引与技术 创新赋能的“双轮驱动”产业生态化发展格局,数字产业集群将形成梯 度发展格局,引领数字产业迈向价值链中高端水平。一是新领域新赛道 场景加速新兴技术大规模10 积分 | 17 页 | 5.71 MB | 1 月前3
AI医疗专题:从AIGC角度看医药产业图谱医 疗 影 像 迪安诊断 联影医疗 鹰瞳科技-B 美年健康 万东医疗 AI 医 疗 机 器 人 天智航 微创机器人-B CD SS 与 病 种 质 控 金域医学 医渡科技 久远银海 润达医疗 朗玛信息 AI 健 康 管 理 乐心医疗 九安医疗 AI 智 慧 药 房 益丰药房 大参林 一心堂 老百姓 成为我们未来更为智能时 代的全新信息系统入口。此前,Meta 在2023年4月5日发布了机器视觉领域首个用于图像分割的通用大模型 Segment Anything Model(SAM)及其训练数据集 Segment Anything 1-Billion(SA-1B),并将其开源于 GitHub。该模型的推出促进了机器视觉通用基础大模型的进一步研究,为图像分割领域的研究和应用提供更加完备 的解决 操作系统 服务应用 AI 应用 办公 浏览 器 图片 编辑 播放 器 科学 计算 各种服务器 文件系统 内存管理 进程管理 人机交互 网络 安全管控 Chat QA 翻译 作曲 画图 写代 码等 意图识别 情感分析 问答 文本生成 图片生成 声音生成 图片生成 文本表示 图像表示 大语言模型(LLM)10 积分 | 50 页 | 5.74 MB | 10 月前3
未来网络发展大会:算力城域网白皮书(2025版)互 补和协同联动,并通过推动建设普惠算力、推动算力一体化服务等方 式,降低中小企业用算成本。《数字中国建设 2025 年行动方案》提 出开展“人工智能+”行动,深度挖掘应用场景,建设高质量数据集, 目标到 2025 年数字经济核心产业增加值占 GDP 比重超 10%。《算力 互联互通行动计划》指出集中力量开展高性能传输协议等网络传输技 算力城域网白皮书(2025 版) 3 术研究, 的数据量和计算资源,训练成本普遍较高。行业大模型和垂直大模型 专注于特定行业或应用场景,表现出更高的专业精度和深度,算力要 求和训练成本也相对较低。大模型部署可分为训练和推理两种场景: 训练场景是指使用大规模数据集对庞大、复杂的大模型参数进行训练 的过程;推理场景是指在特定条件,利用大模型进行逻辑推理、知识 推断提供高效准确结论的过程。 对于大部分企业和研究机构来说,自行购买和维护高性能计算设 备训练大 图 3-1 算力城域网业务需求总览 3.2 网络能力需求 3.2.1.海量数据高效入算需求 随着 AI/HPC 的迅猛发展,数据规模正在以前所未有的速度增长, 企业单次向算力中心传送的数据集可达到数百 TB 的量级。根据 IDC 发布的《Worldwide IDC Global DataSphere Forecast Update,2025– 2029:Regional Analysis》报告,IDC20 积分 | 42 页 | 7.16 MB | 4 月前3
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