明确工业互联网安全的定义 (1) 工业领域流传众多安全类相关概念且相互交错、极易混淆，必须深度剖析和关联分析，在明晰工 业互联网重塑安全能力和产业格局的前提下，明确讨论范围。 (2) 本报告立足工业生产，对工业互联网安全的定义强调网络安全技术、工业机理知识与行业合规要 求的融合，凸显其与工业生产深度绑定的特性。 2. 工业互联网安全建设现状与未来趋势 (1) 工业互联网发展迅猛且成果显 ..........................................................................93 6 5.2.2. 利益博弈与信任缺失阻碍深度合作................................................................................................. ...........105 1 第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述 第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述 在工业互联网蓬勃发展的当下，工业领域安全的重要性愈发凸显。随着信息化与工业化深度融合，工 业生产系统从单机走向互联、从封闭走向开放，极大提升了生产的网络化、智能化与协同化水平。但与此 同时，工业领域相关的安全风险隐患也随之而来。我国工业领域安全相关概念众多，像工业互联网安全、

1 英特尔中国 公有云和互联网创新实践 2 Large Language Model (LLM) 大语言模型 Traditional Deep Learning 传统深度学习 技术篇：英特尔 AI 产品组合 英特尔 AI 实战视频课程 英特尔中国 AI 实战资源库 基于英特尔® 架构的 AI 软件工具组合 03 10 15 30 36 37 CONTENT 目录 Large 可扩展处理器不仅具有更多的内核数量、更强的单核性能和更 大的三级缓存 (LLC) 容量，还可凭借增强的内存子系统，以及 全面的 AI 加速环境来为大模型提供强劲的推理算力支持。 隐患自动发现与维护 故障推理引擎 英特尔® 深度学习加速 ( 英特尔® DL Boost) 英特尔® 高级矢量扩展 512 ( 英特尔® AVX-512) 英特尔® 高级矩阵扩展 ( 英特尔® AMX) 英特尔® 软件防护扩展 ( 英特尔® AMX，在提升算力的同时，高效处理大 量矩阵乘法运算，提升 AI 推理性能； • 使用英特尔® oneDNN 对 CPU、GPU 或两者使用相同的 API，抽象出指令集的其他复杂的性能优化，实 现深度学习构建块的高度优化。 看如何用 CPU 加速的 AI 大模型构建数智化供应链 挑战 解决方案 云服务器升级 解决方案 大模型推理调优 4.19 倍 基于第五代至强® 可扩展处理器

要求较高（满意解） 量子算法 以 QAOA 为例 线路宽度需求 图分割： 6578+量子比特 子图优化（40 小区，每个 小区 1000 种配置方案） 400+量子比特 线路深度需求 1000 层+ 300 层+ 保真度 超过纠错平衡点门限 注：1、图分割所需的量子比特数（线路宽度）=N（K+log2（M+1）） 其中 N 为子图数量，K 为图节点数量，M 计算规模 中等 计算速度 准实时，要求一般 计算精度 要求高，最优解或近似最优解 量子算法 QAOA 分布式 QAOA 线路宽度需求 40 量子比特 16 量子比特 线路深度需求 30 层及以上 10 层及以上 保真度 超过纠错平衡点门限 注：1、最大加权独立集（QUBO 建模）所需比特数=K，K 为节点数 量 2、最大加权独立集（问题分解，QUBO）所需比特数=K’，K’是问 95 天小时级的流量值 计算指标 预测精度 95% 求解时长 非实时 算力需求 量子算法/模型 量子 TSMixer 线路宽度需求 宽度（比特数）>=6 线路深度需求 深度（单个比特上放置门的总数的最 大值）>=12 保真度 超过纠错平衡点门限 注：1、量子 TSMixer 所需量子比特数≥ log4(输出特征维度)，其中 输出特征维度在三个不同的

云计算作为数字时代的新型基础设施，是整合科技创新资源，加快 形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的底座支撑。深 化推进云计算和实体经济融合升级，是技术革命性突破、生产要素 创新性配置、产业深度转型升级的重要路径，是助力新型工业化发 展、加快中国式现代化进程的催化剂。 过去一年，人工智能产业呈现井喷式发展，充分释放出以云计 算为中枢构建的数字化智能化实体的竞争力。云计算作为大模型的 2024 年 4 月 云计算蓝皮书（2024 年） 4 见由疫情带来的波动已回落到正常水平，云计算仍然是市场高稳定 增长的不可或缺的技术。未来几年，随着云计算与生成式 AI、大模 型、算力的深度融合，市场将以 18.6%的年复合率增长，预计到 2027 年全球云计算市场将突破万亿美元。 来源：Gartner，2024 年 4 月 图 1 全球云计算市场规模及增速（亿美元） 从区域层 AI 算法能 够快速识别出成本使用的异常模式，帮助云成本治理实现从被动响 应到主动预测和策略驱动的转变，提升企业对成本控制的能力和效 率。例如，亚马逊云利用 Cost Explorer 工具深度分析历史消费数据， 为用户生成高精准的费用预测模型与优化建议；腾讯云的成本优化 平台利用机器学习模型预测成本趋势，帮助企业精准预估未来开支 并及时定位资源浪费。三是云成本治理利用 SaaS 化工具重塑服务形

CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由AI驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能力 的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告提出“AI CITY” 是AI原生的智 发展研究报告 02 AI CITY 发展研究报告 “人工智能 +”成为 新时期经济社会发展 的战略指引 1.1 人工智能芯片快速迭代助推新一轮AI浪潮 传统通用处理器（CPU）已经难以满足深度学习等高并发计算需求，AI芯片通过架构创新实现了数量级的性能跃 升。高端AI芯片的突破更使得训练百亿参数大模型成为可能，直接推动了ChatGPT、Sora等生成式AI的爆发。AI芯片 的快速发展 多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 务模型组合模式，逐步转变为端到端跨模态统一特征表示，实现了原生多模支持，为人工智能与现实世界复杂信息交 互奠定了坚实基础。

云智算技术白皮书（2025） 2 前言 云计算经历了资源云化（2006 年）、云原生化（2013 年）、算 力泛在化（2020 年）等阶段，随着人工智能与算力网络深度融合， 已迈入智能化的新阶段，向全栈智能、开放融合的云智算升级。 中国移动通过打造云智算技术体系，升级 AI IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控 1.2 云智算的内涵 云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网 资源、全栈式开发环境、一站式模型服务、多样化场景应用的新型云服务模式。 云智算作为云计算的新升级，是以 AI 为核心驱动力的下一代云计算范式，是未 来算网智一体化算力网络的核心载体。 1.3 云智算体系架构 云计算向云和 AI 深度融合的云智算升级，体系架构从 IaaS、PaaS、SaaS 三层拓展为 业务为目标，探索虚拟指令集等深度算力抽象技术，形成即插即用的统一 XPU 算力底座与工具链，释放多样算力整体协同效能，推动智算应用生态繁荣发展。 2.2 存储技术 随着智算业务的爆发与模型参数量的增长，智算应用在训练、推理等阶段对 9 存储服务提出了更为严苛的需求，如何对海量复杂的数据进行存储、调度、高效 供给以提升算力利用率及模型训推效率成为传统存储系统面临的巨大挑战。中国 移动通过深度适配智算业务

能交互、全息通信和工业互联网）、网络资源的动态适应、差异化的服务质量保证以及计算和通信 的深度集成。在此基础上，它提出了可编程用户面架构的设计原则，强调开放性、面向服务的设计、 软硬件协同和智能编排能力。本文进一步构建了一个具有协议可定义性和功能可扩展性的分层解耦 架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议 自治的设计理念， 重点考虑用户面与边缘节点的深度融合，打破传统方案中的层间和域间壁障。通过这种融合，新的 用户面架构能够实现按需定制、灵活编排，并具备更高的互操作能力，从而突破 5G 时代“逐点打通” 的工程困境，推动 6G 网络逐步走向现场自适应柔性网络。 6G 云网融合用户面架构 6G 网络的设计将进一步推动通信与计算、连接与智能的深度融合，推动云网融合在网络边缘的 普及。这一过程 ， 协议栈每一层只对相邻层负责，缺乏针对不同场景的灵活性以及整体内部功能的联系，无法支持网 络功能的灵活动态部署和剪裁以及网络能力开放。此外，当前 RAN 固有、封闭式的架构难以与云计 算进行深度融合，难以实现端到端的服务化，进而难以原生支持 AI、安全等特性。因此 RAN 架构 需要做出变革，相比于服务化，微服务化架构更强调网络功能间相对独立和低耦合，以达到服务自 治、独立演进，6G RAN

............ 17 3 中国净水器行业概览 1 中国净水器行业概览 1.1 中国净水器行业的定义和分类 净水器是指通过物理、化学或复合过滤技术对自来水进行深度净化的设备， 用以去除水中的悬浮物、细菌、重金属、有机污染物等有害物质，提升饮用水的 安全性与口感质量。包括过滤器、净水器、软水机、净水直饮机等产品类别。 按照应用领域划分，净水器主要分为家用净水器和商用净水器，满足厨房、 同提升的推动下，反渗透技术不断优化，如高通量 RO 膜的应用显著提 升了净水系统的产水效率。同时，RO 膜与其他膜分离技术（如超滤 UF、 纳滤 NF）融合应用，催生出多功能复合膜组件，兼顾深度净化能力与 差异化功能输出，有效实现对细菌、病毒、重金属、农药残留、溶解性 盐类等多种污染物的高效去除。随着 RO 技术的加速商业化，净水器系 统的废水排放比例持续降低，资源利用效率和环境可持续性进一步提升。 芯状态预警、精准换芯等功能，大幅提升服务效率与用户体验。 目前，净水器行业进入智能化转型期，多净水器企业开始通过技术创新重构 商业模式。以物联网、大数据、云计算等为基础的服务模式迅速发展，服务模式 不仅推动了用户习惯的深度重构，也为行业树立了更高的服务门槛和技术壁垒， 且随着“轻资产”理念兴起，这种模式日益受到市场关注。 2.3 中国智能净水服务行业市场规模 近年来，得益于智能净水服务的创新突破，用户使用净水器的准入门槛显著

加强行业合作与协同创新 .................................... 108 中国建筑业企业数字化研究报告 1 引言 在全球经济格局深度调整与科技迅猛发展的当下，建筑业作为国民经济的 重要支柱产业，正处于数字化转型的关键节点。根据贝哲斯咨询的调研数据， 2024 年全球建筑信息建模（BIM）市场规模为 69 亿美元，预计到 2029 进。数字化施工管理平台借助物联网、人工智能、机器学习算法和大数据分析 等前沿技术，实时采集现场数据，对项目进度、质量、安全等关键指标进行动 态监控。通过对建筑材料消耗、人员分配、工程质量等数据的深度分析，施工 中国建筑业企业数字化研究报告 3 管理系统能够实现精准调度和优化，提升施工效率和质量。 （二）市政建设的数字化应用 市政建设项目涵盖道路、桥梁、排水、供水等众多公共基础设施，数字化 系统兼容性；企业在选择技术时，应优先考虑与现有系统兼容的平台，避免过 度依赖单一供应商。 人才短缺：建筑行业数字化转型对技术人才需求大增，但目前在数据分析、 智能化设备、AI 技术等方面人才短缺，限制了数字化转型速度和深度。许多建 筑企业在引入新技术后，由于缺乏专业人才，无法充分发挥技术优势，导致项 目推进缓慢。例如，在 BIM 技术应用中，部分企业缺乏专业的 BIM 工程师， 无法进行复杂的模型搭建和数据分析，影响了

器人技术迭代升级，促进高校与企业 产学研合作。 工业预研领域汽车3C行业高危巡检， 如广汽试验线替代3名质检员，提升生 产效率与安全性。 工业预研领域应用拓展，推动机器人 技术在工业生产中深度融合，助力产 业升级。 商业展示场景银行政务大厅导览机器 人，单项目采购5- 20台，提升服务形 象与效率。 商业展示场景应用增加，为机器人企 业拓展市场渠道，促进产品多样化发 展。 2030年实现类人环境认知图灵测 试、多机协作5台以上协同误差<5%，拓 展应用场景。 中期技术突破将推动机器人在复杂场景 如智能工厂、智慧城市等领域深度应用， 提升智能化水平。 中期技术展望 2030+脑机接口融合，神经拟态芯片普 及，能耗降至人类基础代谢水平，实现 机器人与人类深度融合。 长期技术愿景将使机器人成为人类生活 工作重要伙伴，重构社会生产生活方式， 创造巨大价值。 长期技术愿景 技术演进路径 护机器人摔倒检测准确率92.3%，满足家庭需求。 消费级市场发展将创造巨大消费潜力，推动机器人技术普及，提升生活质量，促进产业发展 多元化。 应用场景拓展 未来机器人技术将与人工智能、物 联网、大数据等深度融合，实现更 智能自主化发展，如智能工厂中机 器人与设备协同作业。 技术融合创新将提升机器人智能化 水平，拓展应用边界，推动行业向 高端化智能化迈进。 技术融合创新趋势 市场需求从工业领域向服务、消费、