设计企业未来架构 (EA) ， 构建业务信息化蓝图 企业架构 (EA) 设计咨询项目 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 内部使用 文件 5 2 • < 文件 1> 目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 • < 文件 2> IT 架构现状梳理 • < 文件 3> IT 架构现状诊断 • < 文件 4> 目标 IT 架构设计 – 架构改进点及建议 架构改进点及建议 – 未来 1/3/5 年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 本项目通过一系列的交付物，回答上海电力企业架构 亟需解决的核心问题 • 上海电力需要加强哪些业务能力建设以应对未来 5 年内各方面的挑战？这些这些能力建设的重点对 IT 有哪些要求？ • 上海电力目前的 IT 架构如何？ 目前的 IT 架构存在哪些差距 ? • 为了弥补这些差距，上海电力未来 5 年的 IT 架构应 该在哪些方面进一步提升？如何提升？变为怎样？如 何演进？ • 如何确保企业架构对信息化项目的指导，并具备内

基于大语言模型的AI Agent架构 及金融行业实践 周健 2024.8.17 企业数智化发展趋势 商业化成熟度 时间 2022.1 1 2023.2 2023.8 2023.5 Llama3 GPT 4o GPT4 GPT4 GPT 3.5 Sora Gemini 2023.1 1 2024.2 闭源模型（文本） 开源模型（文本） 多模态模型 实时模型 Llama2 Agent具备角色识别，规划及任务拆 解、记忆及知识沉淀、工具/技能使 用、执行动作等能力 p 采用更加高效的CUI交互模式 从技术架构演进角度 p 对话式编程时代，我们相信新的更优雅 的基于大语言模型的软件架构必将诞生 p SPQA架构是一种全新的软件架构，区别 于以前静态、有限输入、电路式的软件 架构 n State+Policy：用于感知环境状态、组织 策略 n Questions+Action：拆解问题任务、组织 针对类似合同条款的修改建议，针对某类客户的产品需求描述…… 组织内部和外部社交规则、合适的沟通方式 出现某类问题时向何人寻求帮助最高效，某问题需要组织内哪些管理人员的决策 与客户交往礼仪及沟通准则，公司内部的组织架构及关联关系…… 社会性知识（Society) 领域性知识（Domain) 过程性知识（Process) 规则性知识（Rule) 事实性知识（Fact) 知识中心驱动的创新引擎，解放专家智慧，实现五层模型的灵活管理

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需 求和业务变化。 传统银行系统架构局限性分析 技术架构老化 现有架构难以支持高并

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 量子互联网与算网协同 体系架构白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 速度和保真度、量 子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 联网的发展现状和代表性的体系架构方案。最后围绕量子互联网的基 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 网协同的研究内容和可能的发展方向。本白皮书旨在通过对量子互联 网的介绍、梳理和展望，为量子互联网从基础理论研究朝工程和产业 化发展提供一个架构和技术层面的参考。 III 目 录 前 言.........................................................................................

等保 2.0 通用安全架构 设计解决方案 2 从框架与架构说起 十工五任 解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 孵化型解决方案 产研 / 交付： • 产品能力化 • 原子能力（技术能力、安全能力、产品能力） • 部署实施 • 安全运行 目录 1 等保合规 2 内生安全框架 3 会战 框架 4 架构营销 等保合规与产品框架 5 等保政策法律地位的提升 计算机信息系统安全保护条例 （国务院令 第 147 号） 商用密码管理条例 （国务院令 第 273 号） 信息安全等级保护管理办法 （公通字 以基础信息网络与承载的信息系统、数据为保护对象； 以一个中心、三重防护的要求，构建满足等级保护 2.0 要求的技术能力； 以体系化设计思路，按照基础架构安全、动态身份安全、 纵深防御体系、全生命周期防护等实际安全需求，进行 安全技术体系规划设计； 以自适应的安全架构为目标，构建持续改进的安全运营 体系，在安全运营过程中实现安全技术体系的持续优化 完善； 以安全管理体系的落地实践为导向，提升安全运营能力，

SABOE数字化转型方法论 和实践案例分享 武艳军 一汽大众 首席企业架构师 www.top100summit.com 武艳军 一汽大众首席企业架构师 “ • 企业架构和数字化转型专家，TOGAF企业架构师鉴定级认证专家，Open Group中 国架构本地化工作组专家，DAMA中国会员。 • 具有近20年金融信息化领域工作经验，对数字化转型有深入研究和实践。 • 毕业于北京大学， 毕业于北京大学，曾就职于某中央金融企业，负责牵头公司数字化战略规划、企 业架构设计、数字化转型实施等方面工作。 • 《企业架构驱动数字化转型：以架构为中心的端到端转型方法论》专著作者，微 信公众号“金融IT那些事儿”主理人， 《商业银行数字化成熟度评估模型“Bank Digital Mesh”》白皮书第一作者， Open Group《决策者参考：使用 O-AA™引 导 敏捷数字化双重转型》白皮书联合作者 知》中就明确指出：“加快企业数字化治理模式、手段、方 法升级，以企业架构为核心构建现代化IT治理体系，促进IT投资与业务变革发展持续适配。” www.top100summit.com 企业架构的定义 说明：这里的“企业” 是泛指的，不只是企业适用于企业架构，政府、军队、学校等组织都 可以使用企业架构方法。 企业架构（Enterprise Architecture，EA ），是指一个组织的业务、应用、

技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 1.2 技术破局：从GPU集群到分布式协同一体 建设和运营智算中心需要巨大的资本投入，包括购买昂贵的AI芯片、建设高密度机房等。AI工作负载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和 互联形成超节点。当前英伟达超节点Scale Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 趋势洞察 04 智算网络在确保AI训练和推理方面发挥着关键作用。它包括设计良好的后端网络和前端网络架构以满足 AI 严格要求的工作负载，其特点包括高可靠性、高速、高容量、低延迟和无损。后端网络用于互连高价值计 算密集型AI训练、AI推理所需的GPU和其他高性能计算（HPC）工作负载，前端网络支持连接对于AI工作负

智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 算力的几种形态 超算中心 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 集成多层次、 多协议、 多种数据保护模式的全闪存存储系统和高性能并行文件存储系统 ， 以及配套的信 息安全子系统和超算中心融合管理子系统。 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3

58 61 61 以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 一起教育科技：基于英特尔的产品与技术，打造先进人工 智能口语测评平台 借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特尔携手合作伙伴持续探索人工智能教学场景建设 • 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 面向英特尔® 架构优化的 PyTorch 扩展包 面向英特尔® 架构优化的 Python 主编：赵朝卿，秦莉 作者（排名不分先后，按姓氏首字母排序） 崔爽，赖美璇，陆礼明，邱亮，温炜，吴缘，夏磊，徐焰庆，