载体， 其数字化转型已成为顺应时代潮流、把握发展机遇、提升核心竞 争力的必然选择。 本报告通过梳理产业园区数字化转型的发展状况、趋势及挑 战，提出高标准数字园区数字化转型的愿景目标、总体参考架构、 建设方案、典型模式和创新实践案例，为高标准数字园区的深化 转型，提供技术指引和案例参考。 编写单位：工业互联网产业联盟、华为技术有限公司、广东 飞企互联股份有限公司 编写组成员：（排名不分先后）：何霁、赵少奇、沈彬、牛 .... 12 五、 高标准数字园区建设 ..................................... 16 5.1 整体架构 ............................................16 5.2 数字化基础设施层 .................................... 17 5.2.1 智能终端 .............. ...................................18 5.2.3 万兆网络 .....................................19 5.2.4 数字基础设施 .................................26 5.3 园区平台层 .......................................... 32 5.3

1 中国推理算力 市场追踪报告，2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理，算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理，带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年，推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键，国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 增长率（%） 140 180 230 260 300 410 570 算力总规模 （EFLPOS） 算力规模增速 （%） 中国通用算力与智能算力规模，2021-2027E  在AI基础设施中，算力是推动创新与实现突破的核心驱动力。随着AI与云业务的不断发展，算 力规模呈现稳定增长态势，截止2023年，通用算力与智能算力分别达到171与59EFLPOS，预计 2027年通用与智

) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置，能够更加灵活且高效地调配资源，进一步提升了整体的运行效率和表现。 DeepSeek 模型对跨节点的全对全通信机制进行优化， 充分利用 InfiniBand 和 度训练技术，不仅极大地加快 了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习架构创新实现突破性性能，核心技术创新体现在训 练效能优化策略、双维度评价体系、 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 全球算力爆发式增长。在英伟达 GPU 随着架构的不断演进及算力的成倍增长，于 AI 大模型训练中得到广泛运用的同时，为了满足 CSP 客户更高 性能和更好功能的需求， 定制化芯片 ASIC 的需求持续提升，牧本钟摆从标准化逐渐摆向定制化。与之相应的算力基础设施持续建设和升级，促使国内外云服务商 资本开支持续高速增长，带 来 AI 服务器市场规模大幅提升，预计到

.45 3. 技术架构与实现...................................................................................................................................................................48 3.1 系统架构设计........ 金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%  体验重构：基于用户画像和交互历史数据，提供动态产品推 荐，使交叉销售转化率提升 15%，客户满意度 NPS FY2025 高净值客户覆盖 率 60% 85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 地后将分三阶段替代客户经理

在总体推进路径方面，报告在系统梳理数字政府框架结构和全面 总结实践经验的基础上，以差异化为核心思路，从行政层级差异、区 域发展特点、通用对象需求与重点领域任务四个维度系统构建数字政 府集约化建设的总体推进路径。 在重点领域建设方面，报告聚焦管理制度、共性能力、政务数据、 平台系统和政务服务大厅五个数字政府建设过程中，最具基础支撑性、 应用导向性和示范引领性的重点领域，提出针对不同领域对象和业务 业务 环节的集约化建设实施策略。 在困难与挑战层面，报告结合数字政府集约化建设多元参与主体 在认知理念、体制机制、实施能力、技术基础等方面的情况，系统分 析了“不愿集约、不会集约、集而不优、集而不久”等四个层面的递 进式困境。 在未来发展层面，报告建议按照适时集约、灵活分散、融合创新、 稳妥过渡的原则，有序有度推进数字政府集约高效建设，并从强化战 略引领、聚焦重点领域、分层分类推进、完善标准体系、健全评估体 .............. 53 （二）机制缺失与标准滞后导致“不会集约” ................................................. 54 （三）基础条件与能力差异导致“集而不优” ................................................. 55 （四）长效保障与生态培育不足导致“集而不久” .....

为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 需 GPU 数量为 706315 个。 l 英伟达开辟 GPGPU 加速计算格局， GPU 架构演进及产品布局赋能 AI 时代。 英伟达 (NVIDIA) 成立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉，是一家人工智能计算公司。据 JPR 数据， 4Q22 英伟达独立 GPU 出货量占比 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英伟达业务模式拟打造成类似于计 模型训练和推理所需要的大量算力成为了人工智能时代的新基础设施。 神经网络 AlexNet 使用 GPU 训练开启 AI 时代， AI 芯片是算力的重 要支撑 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 表： GPT-1 至 GPT-3 模型参数 资料来源：腾讯云开发者，国信证券经济研究所整理 资料来源：金十数据，国信证券经济研究所整理 表：不同技术架构 AI 芯片比较 种类 定制化程度 可编辑性

1 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 前言 当前，算力已从技术支撑要素跃升为驱动全球经济发展的核心引擎，成为衡 量国家综合实力的关键指标。各国围绕算力基础设施、技术标准与产业链主导权 的竞争日趋激烈，全球算力竞争态势深刻影响着全球产业分工、技术创新版图乃 至经济政治格局的重构。 在人工智能、大数据等技术快速发展的影响下，算力竞争已演变为涵盖政策 引导、技术突破、产业生 的丰富性则反向驱动算力需求升级，工业互联网、智慧城市、生物医药、自动驾 驶等领域的深度应用，不断对算力的精准度、实时性、安全性提出更高要求。人 才作为创新主体，是连接技术研发与产业应用的关键纽带。能源保障作为算力发 展的基础支撑，直接关系到算力规模扩张的可行性与绿色低碳发展，成为全球算 力竞争中不可忽视的重要维度。 在此背景下，中国通信工业协会数据中心委员会集合算力产业专家资源和产 业链力量，从全球视角出发，系统 一、从萌芽到产业形成 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 7 算力，即数据处理与计算任务的执行能力，其核心依托于CPU、GPU、FPGA、ASIC等 芯片硬件，并通过服务器、数据中心、超算中心等基础设施，实现对海量信息的高速计 算、存储与传输。伴随人工智能、大数据、量子计算等技术的飞速发展，算力的内涵已 从单一设备的处理速度，拓展为涵盖通用计算、图形处理、AI训练推理、高性能计算及 云边

.... - 1 - （二） 转型基础持续夯实 ...................................... - 2 - （三） 转型生态健全完善 ...................................... - 4 - 二、 人工智能技术加速发展提供转型新动力 .............. - 5 - （一） 发展基础更加坚实稳固 ............ 中国联通创新构建全域智能城市新体系 .............. - 7 - （一） 全域智能城市概念特征 .................................. - 7 - （二） 全域智能城市能力架构 .................................. - 8 - （三） 一个中枢打造转型智能核心 ............................. - 10 - 1、模型能力 ....................... - 30 - 四、 中国联通全力打造全域智能城市新案例 ............. - 31 - （一） 综合建设类：福州新区数智融合智慧城市新型基础设施项目 . - 31 - （二） 数字经济类：上海市张江高科产业链运行监测平台 ......... - 32 - （三） 产城融合类：衢州市“五链融合”产业平台项目 ........... -

.... 2 5 总体要求 .......................................................................... 2 6 系统架构 .......................................................................... 3 7 业务应用及平台要求 ....... 陆俊杰、罗立彦、韩剑、章明。 本标准为首次发布。 DB33/T 2305—2021 1 大中型体育场馆智慧化建设和管理规范 1 范围 本标准规定了大中型体育场馆智慧化建设和管理相关的总体要求、系统架构、业务应用及平台要求、 安全管理、保障管理等方面的要求。 本标准适用于大中型体育场馆的智慧化建设、改造以及日常管理，小型及其他类体育场馆可参照使 用。 注：在不引起混淆的情况下，本标准中的“大中型体育场馆”简称为“场馆”。 根据场馆建筑功能分区、服务对象等因素合理配置智慧化设施设备，进行统筹规划、综合利用。 6 系统架构 6.1 总体框架 智慧体育场馆系统架构应运用互联网、大数据、云计算、人工智能等现代数字技术进行设计，包括 硬件感知层、核心技术层、基础平台层、业务应用层、应用展示层以及网络安全等级保护体系、技术规 范体系，智慧体育场馆总体架构图见图1。 移动应用 数字可视化 大屏展示 场馆运营指 挥平台 场馆综合运维管控平台

启动了汽车行业数字化转型服务商能力评价体系研究，希望以此为切入口，推动汽车行 业数字化转型服务体系建设，为汽车行业高质量发展深度赋能。今年7月，中心联合中 国汽车工程学会、中央汽车企业数字化转型协同创新平台在前期研究的基础上，发起了 《汽车行业数字化转型服务商发展报告（2025）》编制工作。 Ⅱ 本报告将聚焦汽车行业“研、产、供、销、服”五大核心领域，深入分析当前汽车 行业数字化转型的现状及需求，系统梳理各领域服务商和服务产品发展现状，结合服务 “供需错配”矛盾突出，车企数字化转型需求迫切，但难以快速精准找到有效满足自身 马冬妍 国家工业信息安全发展研究中心 信息化所所长、正高级工程师 Ⅳ 需求的高质量服务商。本报告在深入调研服务商技术能力与车企实际需求的基础上，首 次建立了服务商能力多维评价体系，为行业深化供需精准对接、降低交易成本提供了方 法论支撑。 其三，这是构建新型产业生态的必然要求。通过建设服务商分类分级体系，能够为 打造“车企-服务商 研 究与推进工作。自去年6月起，我们以汽车行业为切入口，创新性开展了制造业数字化转 型服务体系建设的方法路径研究，并形成了汽车服务商能力评价体系建设的初步成果。 今年7月，为进一步夯实前期研究基础，中心会同中国汽车工程学会、中央汽车企业数字 化转型协同创新平台，共同发起了本报告的编制工作。 本报告吸引了汽车行业垂直领域60余家单位的参与，凝聚了汽车行业企业和服务商 的百家之言。本报告既