培训 等方面，都需要较为庞大的资金支持。 结合投资的时间区间进行分析，项目持续时间如上图所示。 不同投资金额的数字化转型项目周期差距不大，平均都是在 3 年 左右。数字化转型是一个持续不断的过程，而非一蹴而就的项目。 它要求企业不断地适应技术变革，优化业务流程，提升创新能力， 并培养数字文化。所以大部分企业的数字化建设历程是很长久的， 目前统计的企业目前和未来都还将继续对数字化转型进行资源投 16%，表明绝大多数生产设施已实现较高水平的自动化和数控 —7— 化。设备数控化是指采用数控技术对生产设备进行改造和升级的 过程。数控化是一种利用数字化信息对机械运动及加工过程进行 控制的技术，目前普遍的方案是过 PLC 技术自动控制设备，同时 采集设备的各种运行参数，是实现整个生产过程的远程实时监控 的基础。 对关键设备联网率进行统计分析，平均联网率为 82.56%，表 明绝大多数企业的关键设备以实现联网，提升对于实现设备监控、 能分析需求和库存，发现资源浪费的环节，虚拟化模拟资源流转 过程，优化利用策略，最终减少资源浪费；实施能耗管理平台， 通过数据分析优化生产过程中能源使用效率，降低能耗。 对研发周期缩短进行统计分析，平均缩短 25.21%，有 92% 的企业研发周期缩短超过 10%。缩短研发周期是数字化转型的重 要目标，涉及技术、流程和管理等多方面：通过数字孪生技术， 建立研发过程中的虚拟模型，实现产品性能的实时仿真与优化，

.................... 94 （三） 数据治理域 ................................................. 95 （四） 数据治理过程 ............................................... 96 三、 数据安全 ..................................... 来了前所未有的变革机遇。 本报告旨在深入剖析中国建筑业企业在数字化转型过程中的现状、技术应 用、面临的挑战以及未来发展方向。通过对大量实际案例的研究，系统分析数 字化技术在建筑设计、施工、运营等各环节的应用现状及成效。同时，结合行 业数据和市场趋势，深入探讨建筑业数字化转型的关键技术及其带来的创新变 革，总结转型过程中面临的技术、人才、管理、文化等多方面的挑战，并提出 针对性的应对措施。 管理者进行空间分析、环境模拟和风险评估。在项目设计阶段，借助 GIS 数据 的支持，BIM 模型能更精确地反映施工场地的地形地貌、地质条件、周边环境 等信息，为设计方案的制定提供更科学的依据，减少设计不合理导致的施工变 更。在施工过程中，利用 BIM 与 GIS 联合平台，可实时监控施工进度、质量 以及对周边环境的影响，及时调整施工策略，确保项目顺利推进。 智能化施工与无人设备应用：在市政工程中，智能化施工和无人设备的应

............................................................................ 11 3.5.2 IIAF-CAM 评估过程 .................................................................................................. .............................................................................. 36 5.1 央国企信创工作推进实施过程 ................................................................................................ 36 创新，提升业务运营效率与 央国企竞争力。 1.2 央国企信创的原则 央国企在落实国家信创化战略，具体的推进与实施过程中会面临各种各样的 问题与挑战，甚至存在不同层面、不同程度的风险。为保证信创化是为了实现“自 主可控“的数字化转型这一目标，同时规避信创化推进过程中，可能遇到的各种 风险，央国企信创应遵循以下五个原则： 1.2.1 建立体系，架构牵引 央国企的信息化、数字化是

了积极推动作用。 张鹏 新华三集团副总裁 首席数字官兼解决方案 部总裁 5 序 言 5 “凿开混沌得乌金，藏蓄阳和意最深，但愿苍生俱饱暖，不辞辛苦出山林”。明代诗人于谦 的这首咏物诗描述了煤炭的开采过程，歌颂了其巨大功用和崇高品格。煤炭资源藏自深山地 下，服务芸芸众生。 在新能源技术高速发展变革的新时代，煤炭在相当长的一段时期内仍然是中国能源的压舱石 和稳定器，仍然发挥着不可替代的作用。从新 致一些大型煤炭企业临时扩大产能的被动局面。 9 由此可见，能源革命是一个漫长复杂的过程，既受制于技术成熟度，又受到经济性、资源禀 赋、基础设施建设进展、国际形势、原料供需等多重因素的影响，切不可操之过急。为实现 对新能源为主体的能源结构转变，实现“双碳”伟大目标，将新能源“扶上马、送一程“的 改革过程中，煤炭仍然需要在未来的若干个十年中起到稳定器作用。 在“双碳”新形势下的煤炭工业，可以向以下方向结合发展： 新形势下的能源供应需求。 2、降低企业自身碳排放 现代化煤炭开采、运输需要耗费大量电能，据统计，开采一吨煤需要至少6.5kg煤炭所产生 的能量，煤炭开采过程中伴随着瓦斯气体的涌出，其温室效应是二氧化碳的28倍以上，中国 在煤炭开采过程中的瓦斯利用率只有40%，其余都逃逸到空气中，随着“双碳”政策全面走 向工业企业推进，煤炭企业自身的碳排放控制水平也成为新形势下企业的重要竞争力。 3、推进煤炭原料多元化发展

全面的制度设计，是推动数据资源向数据资产的转变，为数字经济的高质量发 展提供了坚实的制度保障。“数据二十条”在数据采集、评估、交易、应用等 环节提出了具体措施，还明确了一系列数据管理的标准和规范，确保数据的流 通和使用过程中的安全和合规。同年，中华人民共和国国家发展和改革委员会 发布的《关于加快培育发展数据要素市场的指导意见》进一步细化了数据市场 的培育措施，旨在建立安全、有序、高效的数据要素市场体系。通过这些政策 ，至 2025 年市场规模有望超 800 亿元。 数据交易行业 数据交易是以数据作为产品进行分类定价、流通和买卖的行为，是数据要 素流通的基本方式之一，帮助数据要素实现信息与货币的交换。在此过程中， 交易的不是原始数据，而是相关主体在通过合法手段获取原始数据的基础上， 对其采用一定算法，经过深度分析过滤、提炼整合及脱敏处理后形成具有交换 价值和技术可行性的衍生数据。数据交易包括六类主体：数据提供方（卖方）、 数据要素传输阶段、数据要素存 储阶段、数据要素处理阶段、数据要素应用阶段），针对链路中的数据要素流 通环节，通过数据托管、加密/密钥能力、可信计算空间、全流程的数据态势监 测分析，解决数据流通过程中的安全可信问题。 综上所述，数字可信应运而生，成为保障数字经济稳健发展的关键要素。 数字可信涵盖了技术层面的保障，以及法律、伦理和社会层面的信任机制。作 为数字经济发展的可信保障，数字可信通过确保数据的真实性和安全性、用户

应用背景与需求 (一) 行业/应用背景 量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算方式，在全球范 围内引起了广泛关注。我国也在积极参与其中，不断深化对量子计 算基本理论研究和实际应用探索的步伐。在这个过程中，我国的高 校发挥着至关重要的作用。 目前，许多大学已经开始开设相关课程，旨在协助学生更深入 地理解并掌握量子计算的理论知识和实践技能。然而，由于量子计 算涉及的概念和原理包括叠加态、纠缠态以及量子门等都是相当抽 象的量子理论具 体化、形象化，使学生更直观地理解量子计算，无疑成为了教学工 作面临的重大挑战。这种情况凸显出我们对一种能真实反映量子计 算过程的设备的需求。 为了解决上述挑战，使学生能够从理论转向实践，我们迫切需 要一种能真实反映量子计算过程的设备。然而，目前我国高校在这 方面面临着一些困难。 首先，目前大部分资源和资金都投入到量子计算研究的设备上， 量子信息技术应用案例集（2024） 备合适的分子结构作为量子比特载体，具有多个自旋为 1/2 的原子 核，且互相之间存在耦合关系；然后设计出一套磁体系统，可以提 供均匀稳定的静磁场；最后设计一套高精度的射频信号收发系统， 即可实现整个量子计算过程（如图 2 所示）。 图 2 核磁量子计算机原理架构图 (二) 技术优势/成熟度分析 基于核磁共振技术的量子计算机在面向教育场景时，相对于其 它量子计算技术体系或模拟器方案，具有如下多个方面的优势。1）

范伦理风险。 在这一转型过程中，运营商依托其网络基础，通过提供数据服务来解决智能化的源头问题；利用大模型来释放人力并 模拟人类组织的行为；并通过数字孪生技术实现物理环境到虚拟环境的映射、仿真和闭环控制。这三个要素共同构成 了实现自智所需的全面AI化，从而推动网络向高阶自智演进。这些将涉及以下六个方面的演变。 5 智能化时代洞察 智能化时代的变革是一个复杂的过程，机遇和挑战并存，电信运营 智算网络自智：自智网络发展对智算的训练需求有两个方面，一是超大规模GPU集群算力作为云资源池的基础设施支 撑，二是提升GPU集群的智能运维能力。在训练前，需要进行快速健康度压测，包括预应力测试、巡检、预检和故障预 测等服务。训练过程中，必须具备实时感知集群健康度的能力，监测GPU卡故障、RDMA网络故障、节点故障和Pod状 态异常等问题，并支持集群故障的快速检测及实时可视化。一旦发生故障，需要具备分钟级的故障定界定位能力，以及 算和数据通信存储压力，对 集群的稳定性提出了严峻的挑战。硬件故障、节点性能下降、网络波动等因素都可能导致训练频繁中断，严重影响模型 训练过程，降低集群资源利用率，并造成能耗浪费。例如，Meta公司发布的OPT-175B模型训练过程报告显示，在训练 过程中共出现了90次重启。 AI创新应用成为投资热点：随着大模型能力的提升，以智能体为主的AI应用正成为投资的新热点，不断催生新的AI场 景，

是指通过公网或私网把数据从一个地方传输到其他地方，用户可以在传输之前对文件加密或者 采用安全的传输协议保证数据在传输中的安全，比如HTTPS、SSL、TLS、FTPS 等。 • In-Use 是指正在使用的数据。即便数据在传输过程中是被加密的，但只有把数据解密后才能进行计算和 使用。也就意味着，如果数据在使用时没有被保护的话，仍然有数据泄露和被篡改的风险。 在这个世界上，我们不断地存储、使用和共享各种敏感数据：从信用卡数据到病历，从防火墙配置到地理 SDK/PSW/DCAP软件包的构建和完整 的测试。在2022年第二季度之后，我们又将TDX DCAP和SGX DCAP合并到统一的代码仓库。软件主要功能上准 备完毕，安装包适配到Anolis OS的过程可以分为四个主要步骤： 1、完成相关安装包（RPM）的构建和测试 2、发布到Intel软件仓库 3、提供RPM Build Spec 4、集成到Anolis软件仓库 用户证言 Intel Environment，TEE）中执行计算过程的 全新计算模式，它能够对使用中的数据进行保护与隔离，防止具有特权的云基础设施提供方对租户的应用程序 和数据进行未经授权的访问。 问题&挑战 越来越多的租户业务尤其是企业负载需要利用云计算提供的弹性资源进行海量数据处理。这类租户要求CSP 能够提供更好的安全和隔离解决方案，尤其是在处理租户敏感数据这一计算阶段的过程中，租户的敏感数据不 能以明文形式暴露

露引发的企业核心竞争力受损，都警示着我们 解决工业领域安全问题已刻不容缓。 工业互联网的变革深刻影响着工业领域安全格局。一方面，工业系统在从自动化到信息化，再到网络 化、数字化以及智能化转型的过程中，形成了更加复杂多样的安全防护对象，使得固有安全防护手段难以 应对新型安全威胁；另一方面，工业互联网产业链上下游企业之间的紧密协作，使得安全风险的传播速度 更快、范围更广，一个环节出现安全问题 的连锁反应。因此，在工业互联网安全建 设中，遵循“业务优先、架构分层防护、动态演进、协同共治、系统统筹、自主可靠、风险分级防护、行 业适配”八项基本原则至关重要。只有将安全融入工业互联网发展的全过程，从规划、建设到运行维护各 个阶段统筹考虑安全因素，才能有效提升工业领域安全保障能力，为工业互联网可持续发展保驾护航。 在此背景下，深入研究工业互联网安全能力的构建具有重要的现实意义。本报告旨在通过对工业领域 接，通过数据分析实现订单智能排产、设备预测性维护，显著提升生产效率与客户响应速度。 (2) 工业安全 工业安全则致力于确保工业生产活动的顺利开展，避免人员伤亡、财产损失以及环境破坏。其范畴不 仅包含生产过程中的物理安全，如机械防护、防火防爆、电气安全等传统工业安全领域，还延伸至工业信 息安全等新兴领域。在数字化浪潮下，工业安全的内涵与外延不断拓展，以适应工业互联网时代的发展需 求。 4 第一章

看5G商用 进程过半 进展、关键点 与未来展望 思博伦报告 2025 众所周知，在复杂的全球市场中，5G技术在站稳脚跟的过程中面临着诸多考验。现在我们正站在5G发 展时期的中点，而6G预期将在2030年问世⸺这可谓是真正意义上的中场阶段。 5G已向人们证明，它可以带来真正的变革。随着5G独立组网（SA）部署的不断成长，以及5G-Ad- vanced的横空出世，电信行业已经为满足行业需求而交付真正的5G能力做好了准备。 进行验证，并通过在不同网络条件下的全面测试来对L3、 MPLS和分段路由（SR）的功能进行评估，从而在部署前 建立起足够信心。 此外，人们一直强调针对实时5G空中接口（OTA）的测试⸺在 这一过程中，自动化的现场设备生成真实流量场景，从而对交付 给最终用户的QoE进行主动验证。这种方法符合各大运营商日益 增长的一种趋势，即将终端用户体验作为推动收入增长、减少客 户流失的策略。 在网络 根据英国政府一项新政策的要求，某移动运营商需要将单 一供应商的核心网络设备更换为最新的、基于云的多供应 商环境。这一复杂的过渡过程涵盖4G、5G NSA及SA架 构，需要进行大量预生产及生产验证。在这一过程中，公 司使用思博伦的Landslide进行核心网测试，并使用思博 伦的VisionWorks进行主动保障，从而应对集成过程中所 出现的困难。通过网络不同部分的实际客户负载，分阶段 的服务激活方式对每次升级进行验证，从而确保每次迁移