1 案例 1.构建算力基础设施 铸就多元算力一体化布局................................................................1 案例 2.异构融合、应用引领、促进数据互联互通的超算互联平台..........................................2 案例 3.临港算力创新实践 提升枢纽节点集约化成效...... 天翼云 自主研发的“慧聚”“云骁”“息壤”三大平台，提供高算 力、高吞吐、高兼容性训练能力，支持第三方算力以算力插 件模式实现标准化接入，支持主流框架及芯片，有效满足大 规模、高性能、多样化异构算力跨区域调度需求。 图 2 智算调度平台架构图三是发布互联互通验证平台，提升算力协同效率。 三大平台实现通算、超算、智算的统一资源注册接入， 3 算网一体化调度，算力交易等核心功能，通过“算力调度服 增强多场景 适应能力。目前，息壤已接入智算算力 22EFlops，纳管适配 多种智算芯片，支撑北京区域近 200 家企事业单位数字化、 智能化转型升级，产生了良好的经济社会效益。 案例 2.异构融合、应用引领、促进数据互联互通的超算互联平台 推荐单位：天津市数据局 申报单位：国家高性能计算机工程技术研究中心 国家高性能计算机工程技术研究中心以应用引领、实现 算力高效利用为目标，构建了国产软硬件协同、跨区域算力

数字化转型；各类科技公司也积极参与人工智能技术竞争，智算行业 发展迎来新局面，算力普惠普适将成为重要支撑。在智算平台方面， 通过多层级、多主体、异构算力节点的资源调度和交易，促进了智算 资源的高效利用，如中国移动的震泽智算平台，通过分布式云原生 Kosmos 技术和异构混训解决方案，支持大模型跨域、跨芯训练，并 通过算网大脑进行统一调度，推动通、智、边一体化调度，实现“中训 边推”。 我国积极倡 化配置，形成集团级、区域级等多层级的智算布局体系。 能源行业在推动全过程数字化、智能化转型的过程中，大多选择 在西部国家枢纽节点部署智算节点，以降低成本。中国石化在呼和浩 特构建了包含高速计算资源、高容量存储、高效数据流转网络的异构 智算资源池，目前总的智能算力约为 76 PFLOPS，预计到 2025 年将 达到 100 PFLOPS3，为人工智能应用提供所需算力服务、数据服务和 算法服务，支撑中训边推和行业智能生态建设。国家能源集团在宁夏 防机制，重点选用一些支持场景感知、智能辅助和协同联动功能的设 备，以更好地提供安防、消防支持。在算力设备部署过程中，央国企 应加强国产算力设备的应用，减少对国外技术、产品的依赖。探索构 建多元异构的算力设备方案，提升异构算力设备高效互联和协同计算 能力，并针对不同算力应用场景提供适配方案。 4.建设施工 央国企智算创新实践报告（2025 年） 17 智算中心的建设施工可以采用 EPC（Engineering

税务大数据中心建设方案 台等，提供从底层资源，到上层应用和数据管理的一体化管理平台，支持云基础架构以及 各类物理资源、虚拟资源的管理，为网络应用提供安全、可靠的运行支撑环境，并面向大 数据应用提供多源异构大数据的存储与处理。 4.3.3.1.1 产 品 定 位  管资源：快速地构建起跨地域的云平台基础架构，对其中的物理资源和虚拟资源 进行灵活的管理，对用户的 IT 需求实现快速的交付，并且支持资源弹性动态扩展。 云安全保障。身份认证、访问控制、容灾等，另外还包括从物理层、虚拟层到服 务层、应用层的安全保障体系。 4.3.3.1.6 产 品 功 能 融合管理的云基础架构  将多地传统数据中心快速整合并虚拟化，兼容各种异构的x86 服务器、各种 品牌的存储设备及网络设备。 按需交付、弹性扩展的IaaS 服务  云主机：Windows 、Linux 全系列虚拟机，并可根据用户需求进行定制。  云硬盘：各种规格的云硬盘的快速挂载和使用。 功能单元，可以根据各种行业应用和最终用户的需求，进行不同的组合，适应用户的不同 业务场景，完成大规模行业数据的挖掘分析和应用对接。 作为大数据分析平台，系统具有如下特点：  软硬件国产自主可控  多源异构数据接入  数据关联融合、统一访问  大规模、高性能、可扩展  高可靠、高可用 4.3.3.3.1.1 大 数 据 平 台 介 绍 4.3.3.3.1.1.1 平 台 功 能 框

能化升级。支持语义搜索：通过自然语言理解精准解析用户的意图，支持按知识时效性、格 式类型等多维度智能筛选； 基于搜索内容主动推荐关联问题，构建从信息检索到深度问答的知识服务闭环；打通 OA 等 异构系统数据源，实现跨平台知识资产的统一检索与价值激活。自动提炼文档/当前搜索页 核心内容，提升信息整合效率。 智能问答：知识溯源、精准交互 知识智能问答功能强大，支持多模型自由切换，提供知识溯源、多模态输入、问答互动、多 业务的响应时间较之前缩短 50%。 新的流程平台上线后，欣旺达将持续推进切换 OA 中单据至流程引擎，伴随着应用的深入， BPM 的业务价值将进一步显现。 1、提升协同效率，打破信息孤岛：通过异构系统集成推动端到端流程整合，加速跨系统自 动化流转，让内外协同更高效。 2、增强业务灵活性与创新能力：基于可视化流程建模，快速响应业务变化，加速创新场景 应用落地，助力企业战略执行。 3、降 录方式，同时首次登录提供短信验证码验证，保证信息系统安全。 统一门户 汇集流程管理、考勤管理、费用管控、待办待阅、新闻公告等内部应用，将各业务线下的应 用系统进行有机整合，汇聚异构系统数据源，打破信息孤岛。 △ 长沙银行门户 以九宫格固定异构系统展示业务应用系统待办角标，清晰显示异构系统待办数，一目了然； 支持 8 种业务系统登录认证方式：Token 解析，用户名密码认证、JWT 集成认证、多用户 认证、携程登录认证方式等。

2013 2016 2018 2023 多元异构算力调度 激活数据要素价值 百业灵犀大模型发布 具备 AI 全栈能力 云计算产品线成立 启动云化布局 CloudOS 7.0 紫鸾 云平台 新华三集团成立 启动数据化布局 绿洲 行业专注、区域专属、数据专有、价值专享 8 n 统一的数据共享平台， 支持行业 数据要素统一治理和管理 n 算力、存力、运力协同感知的高 性能计算集群 n 符合国家“双碳战略”的零碳绿 色 算力中心 算力基础设施 异构算力 GPU CPU ASIC 海量存储 对象 文件 分布式并行文件 无损网络 数据采集 智能调优 CT 设备 IT

在企业数字化转型过程中，数据管理与分析是核心环节之一， 直接影响企业运营效率、决策质量以及市场竞争力。首先，数据管 理需求主要体现在数据的采集、存储、清洗、整合和安全保障等方 面。企业需要构建高效的数据采集系统，确保多源异构数据的实时 接入，包括来自 ERP、CRM、SCM 等业务系统的结构化数据，以 及来自社交媒体、物联网设备的非结构化数据。数据存储方面，需 采用分布式存储架构，支持海量数据的高效存储与快速检索，同时 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、非结构化和半结构化数据的多源异构整合，采用分布式数据库 和对象存储技术，确保数据的高效存取与安全。模型层基于深度学 习框架构建，支持多种 AI 模型的训练与推理，包括自然语言处 理、计算机视觉和强化学习等，模型训练过程中采用分布式计算资 处理和模型训练需求。 3.3 数据层 数据层作为企业数字化转型 AI 大模型底座的核心组成部分， 主要负责数据的采集、存储、处理和管理，确保数据的高效、安 全、可靠使用。数据层的设计需满足多源异构数据的集成、实时与 离线数据的统一管理、以及数据质量与安全的保障需求。首先，数 据采集模块通过 API 接口、数据爬虫、物联网设备等多种方式，实 现对企业内部系统和外部数据源的全方位获取，支持结构化数据

AI 应用亟须解决的问题。然而,从算力供给角度看，AI 行业用户普遍面 临算力孤岛、算力资源配置不均、利用率低、异构芯片池化管理不完善等问题。 3) 方案解决问题 趋动科技 OrionX AI 算力池化解决方案，通过软件定义算力、深度适配多元异构算力资源，形成多厂商、多架构的异构算力资源 池，实现从传统的以硬件资源为单位、静态分配的使用方式，转变为以计算能力为单位对算力资源进行动态、灵活地配给，帮助 具体而言，可以帮助组织解决以下问题： 知识沉淀问题： 2024 高质量数字化转型技术解决方案集（下半年度） 31 多源知识采集：通过 RPA 采集等技术，可实现对政策法规、行业动向、竞争情报、技术前沿等外部知识，以及内部异构系统的 知识进行自动采集，并将采集到的知识与知识库无缝集成，解决了知识来源分散、难以收集的问题。 智能内容处理：基于 NLP 算法和大模型技术，可实现对于项目成果、产品知识、市场调研报告等各类知识文档的自动化处理， 境的数字化 运维模式，打破 IT 工具化竖井建设，采用分布式架构技术构建，融合云原生、大数据、智能算法、大模型等前沿技术，采用平台 化的设计理念，面向大规模、层级化、云上、云下、多云、信创等复杂异构环境，构建了统一的“多租户”、“集约化”，“生 态化”能力，解决大型行业用户多级、多机构的烟囱模式之困。 2024 高质量数字化转型技术解决方案集（下半年度） 52 3) 方案解决问题 智能运维平台实现统一

年）》。云计算是我国金融信息化的重 要形态，越来越多的金融机构将面向互联网场景的 IT 系统迁移至云平台。然而伴随云计算技术在金融业的应用不断 深入，金融业云数据中心普遍存在着以下现象： 1. 资源池基础架构多样，异构资源池难以有效的统一管理与调度； 2.业务系统上云后，管理理念、技术工具、业务流程未充分融合导致在提升效率，释放IT人力资源的效果并不明显； 3. 数据中心云化后，资源快速部署，自助交付效率逐渐成为瓶颈。 ）服务和资源的统筹管理。MCMP 提供了多云异构资源池 管理、跨云资源调度和编排、智能管控、统一自助交付及运营管理五个功能领域提供了“自助、敏捷、开放”运营 一体的服务能力。多云管理平台成功落地，为光大证券云数据中心向数智化转型迈出了坚实的一步，同时也为金融 行业的云数据中心向数智化转型提供了很好的典范。 对多数据中心私有云和多厂商公有云的异构资源池管理统一管理、统一调度编排、统一服务封装、统一服务的 、统一服务的 交付。多云管理平台基于服务蓝图可以连接、编排、分析异构的多云环境。按照容量、故障域、运维管理规范等相 关的调度策略，实现对资源池的动态调度。将管理理念和业务流程实现在技术工具中，提升数据中心治理水平。 平台具备日常的合规巡检、软件安装与发布、补丁分发及安装等强大的自动化管控能力，与监控系统联动，可 实现故障的闭环自动化修复。 平台实现云资源的全生命周期管理和成本管理，减少资

ERP 模式，兼顾管控与协 同。 4.3.1 会计事件库，提供丰富业财数据 会计事件库定位为业财数据加工中心，主要解决业务、财务、税务数据割裂与分析 颗粒度不足的问题。消除数据孤岛，对接异构系统，无需强依赖标准基础资料，可实现 业务数据进行标准化、多规则转换；提升分析深度，支持按业务维度（如品类、批号） 穿透分析，替代“总账+业务系统分别取数”的低效模式。 图 4-7：会计事件库及其应用场景 即能实现数据穿透，也能实现流程穿透； 业财集成：将异构业务系统数据通过 API 或中间平台集成到统一的核算平台，由 会计引擎生成凭证。该模式只能穿透到业务单据，无法穿透到业务流程； 总账凭证池：异构财务系统间打通接口，集成总账凭证到统一的核算平台，通过凭 证关系映射生成统一数据标准的凭证。该模式可以穿透到原始凭证，无法穿透到业务数 据； EPM 凭证池：采集异构系统财务系统凭证到合并报表 EPM 凭证池，动态映射科 的持续改进和提升。 国资国企穿透式监管白皮书 74 4.6.4 苍穹 AI 平台在穿透式监管中的技术核心价值 苍穹 AI 凭借多模型融合能力，可接入多源异构数据并智能解析，构建国有资产监 管知识图谱，实现数据穿透整合与关联分析；依托 Agent 协同引擎，构建财务、人力、 投资、风险等领域智能体应用，赋能业务穿透式监管；借助 ChatBI 数据分析模型可实

SwiftAgent 输出 的 Goal （目标） 用户想要的 Group ? = = 统一管理的指标语义层是 SwiftAgent 落地的基 础 1. 统一语义层 2. 数据计算加速引擎 3. 多源异构数据链接 4. 用户可干预 5. 持续反思学习，自主进 化 6. 支持移动端和语音交 互 数势科技 SwiftAgent 的核心创新能 力 04 CONTENTS 智能分析 AI Agent