AI 赋能—石化装备智能化管理实践 背景简介 平台赋能石化装备 AI 管理 石化领域创新实践应用 平台赋能石化装备 AI 管 理 5 石化行业装备智能化运营管理需求迫切 泵 压缩机 汽轮机 风机 石化行业是典型的重资产行业代表，设备性能直接关系到生产装置的投资、产能、 质量、安全、能耗及成本，设备运行状况将直接影响装置安全稳定运行。然而，采 用传统的设备建模方式，存在模型构

数字化智能化车间 规划与建设整体设计方案 感谢聆听 10/13/2025

智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 福建海峡银行 专家指导（排名不分先后顺序） 白鳝 薛晓刚 严少安 尹海文 PREPARATION COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 ，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福建海峡银行、腾讯云数据库编写《智能化时代数据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、应急体系建设、安全合规等核心痛点。结合福建海峡银行和

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 etes）、服务监控、服 务治理以及相关的配置管理等云原生能力，在提高弹性伸缩的速率的同时，持续增强自动化 预测能力以及优化自适应策略。 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 面对智能化、全球化、融合化的发展浪潮，国内云服务商凭借自身在互联网创新、跨境电商以及 AI创新应用等领域的创新优势，不仅可以为自身拓展新的广阔发展空间，也为全球市场带来新的 发展机遇与变革动力。 互联网

带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 从大致的路径看，AI 在化工行业应用更多向着拓品、降本两 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化， 模拟改造等维度支撑成本改善。 化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇。①影响越大的方向，落地速度越快，技术研发的变革或将是主“战场”； ②领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，尤其是大型央国企；③具有较 高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI

王志浩 徐 鹍 李振红 陈娟娟 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 I 前 言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型 的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 驱动，算力网络应运而生。作为一种结合算力和网络资源的新型信息 得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业 务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 高效、灵活、安全的服务化算力供给。算力网络服务生成是利用 AI 技术使能算网深度融合与智能服务的新范式，也是智能算力网络构建 的终极目标。 第九届未来网络发展大会白皮书

在此背景下，本报告深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 创新方向， 以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理 和产品服务的全流程智能化升级。在此基础上对制造业人工智能的 未来发展趋势进行展望， 以期为相关政策制定者以及行业从业者提 供决策支持，共同助力我国制造业在人工智能时代的转型升级和可 持续发展。 目 录 前 应用需要更高的技能水平，而现有的劳动力培训体系和教育资源不 足以满足这些需求。从规模结构看，制造业劳动力总量在逐步下 降。 其次，许多传统制造企业的生产技术落后，难以适应现代制 造业高 效、灵活和智能化的要求。制造业企业在智能化转型过程 中会面临 研发投入不足、维护和运营成本高等挑战，造成企业智 能化转型技 术门槛高等问题。更新设备和引进新技术需要大量资 金，这对中小 企业尤为困难。此外，随着供应链复杂性的增加， 和回收流程，从而提高资源的循环利用率。 4.提高全球化进程中我国的制造业竞争力 人工智能的应用可以提高我国制造业的竞争力。一方面，将人 工智能应用到制造业可以提升我国在全球价值链中的地位。通过提 升制造业的智能化水平，帮助制造业企业实现生产过程的数字化， 推动我国制造业向更高端、更精细的方向发展，推动我国制造业实 现产业升级和转型。根据世界知识产权组织数据， 中国创新指数 已 从 2011 年全球第

121 21 17 图：中国智能制造基本范式演进 新一代智能制造 数字化网络化制造 --LI- 数字化制造 智能化 网络化 数字化 范式演进 来源：中国工程院易观分析整理 中国制造业升级基本范式， 需“并行推进，融合发 展” , 运用网络化、数字 化、智能化技术手段，深 度融合制造机理，构建具 有深度自感知、智慧优化 自决策、精准控制自执行 的高柔性化及自适应功能 济相融合，打造示范园 区 和 中 小 企 业 集 聚 区 ， 智能化 智能化则是实现生产流 程的全局智能化，将制 造装备从数字一代跃升 为智能一代。统筹骨干 企业集成应用创新，中 小型企业普及应用，将 智 能 化 运 用 到 整 个 制 造 生产链中。 创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融 合网络化、数字化与智能化手段进行升级 中 国 建国初期，开始进行包括 剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 第四次工业革命 2010 年 智能化生产时代 核心技术为人工智能、物联 网等数字技术，与工业技术 深度融合，解决智能决策与 生产的问题 代表性国家：中国、德国、 美国、日本等国家纷纷发力