从探索到落地：福建海峡银行 AI 大模型的轻量化实践 证券公司数字化转型的系统性规划与实践：从战略设计到落地攻坚 资本市场数字化趋势相关思考：技术跃迁与场景裂变 零信任架构在证券公司数字化转型中的应用实践 证券公司集约化运营的几点思考——数字化浪潮下的服务效能革命 信托公司数字化转型要“尽力而为、量力而行” 关于 Text2SQL 通过网关前置验证机制 提升应用层安全防护能力。 四、主要实践成果 1. 员工使用方面 2. 边界网络安全方面 4. 数据安全方面 5. 企业管理安全方面 3. 应用架构安全方面 23 证券公司集约化运营的几点思考 ——数字化浪潮下的服务效能革命 根据中国结算 2024 年统计年报，截至 2024 年末， 我国证券市场投资者数为 2.37 亿。传统“人海战术” 已无法满足客户规模的日益增长，以及客户需求的日益 部分零售客户进行经营服务；二是资源聚合，集中公司 人力、场地、技术等资源强化集约化团队服务能力和效 率；三是流程标准，设定客户全周期的标准化服务策略 与响应机制；四是服务精准，利用大数据构建精准画像、 迭代优化服务策略，基于客户分层（如长尾客户、高净 值客户）匹配差异化服务。 思考该如何破局，并逐渐总结出了集约化运营这一解 题之道。 集约化运营是指通过架构调整整合服务资源、通过 技术手段优化服务流程，以标准化、智能化的方式实现

间往来频繁。工业革命、电气革命、信息革命，以 及世界范围内的城市化、城镇化发展，推动着公 共交通系统的不断变革与发展，在满足公众在城 市内部、城乡之间的基本出行需求之外，公共交通 系统集约化、节能环保与低出行成本的特征使其在 有效缓解交通拥堵、应对资源环境挑战、保障民 生、促进经济发展等方面发挥着举足轻重的作用。 中国拥有参与人数最为众多、网络结构最为 复杂、服务业态最为丰富的公共交通系统。优先 有力支撑中国技术标准系统性走向海外市场，对 中国智能交通行业发展具有重要意义和深远影响。 4.3 突破多模式公交协同化运营难题，实现 公共交通一体化出行服务 推动集约化公交服务与需求响应式灵活型公 交服务柔性协同发展，疏解资源约束条件下个性 化需求与集约化供给之间的矛盾。优化面向交通 枢纽、通勤走廊、城乡往来的多层级、跨区域、 多模式公交系统要素配置，实现多模式公交与其 他交通方式的精准衔接；综合改善公交站点和换

类管道预留，实现制冷模式 的灵活适配，风液混合部署，提高功率兼容性和冷量利用效率，适配高功率密度设备 部署需求。利用预制化和模块化技术，达到液冷产品的标准化和集成化，以便快速交 付业务。通过集约化供冷和供冷资源的池化，实现不同设备和环境的混插混用，以及 跨楼层、跨机房的冷量柔性化动态调节。 （1）灵活性强：液冷云舱模块化架构可预集成液冷机柜、智能配电、冷却单元 等核心组件，支持按需扩 数字化管理平台整合智能传感、监测和智能调度系统，通过监控 屏幕的数据呈现，实现对云舱内液冷 CDU、列间空调、液冷电源、环境等状态的不 间断监控。通过整合云舱系统的数字化仿真、漏液监测和智能调度能力，实现集约化 管理和自有产品的纳管。 （1）智能监控功能 液冷云舱智能化管理平台由一体化监控单元、传感器、数据交换设备、显示屏等 硬件组成，具备对设备数据的采集、存储、分析、告警、展示等，实现对动力、环境、

视频监控客户 端 MES&OA 、能环监控 物料跟踪、电子挂 / 摘牌 生产线软件 @ 云电脑 C/S 架构客户端 B/S 架构客户端 施耐德 PLC HMI 建设工控边缘云，实现生产集控的集约化部署 定义新一代算力节点，加速工控关键设备升级换代 基于新一代算力节点的软件定义工业控制 云化 PLC @ 算力基站 实时操作系统 RunTime 非实时操作系统 ID E SCADA

设高效低碳的数 据中心、智算中心等新型存算基础设施，夯实超大规模、实时 算力的算力支撑。推进云网协同和算网融合发展，支持发展 GPU 实时渲染等高性能计算，鼓励算力、算法、数据、应用资 源集约化和服务化创新。提升区块链基础设施能力建设，强化 安全隐私计算、链上链下高效协同、跨链互联互通、智能合约 审计等区块链共性应用支撑。（责任单位：省发展改革委、省 经信厅、省委网信办、省科技厅）

表征、拓扑关系建模、实时负载度量等关键维度缺乏统一语义定义。 这种标准缺失导致跨管理域的资源发现与调度需通过复杂的定制化 中间件实现，显著推高系统集成成本与生态协同门槛，阻碍产业级算 力网络的集约化演进。 经济挑战：在分布式算力感知与调度技术蓬勃发展的当下，行业 在经济层面遭遇诸多挑战。资源成本方面，地域与厂商差异导致算力 资源成本结构复杂多样。不同地区算力资源在价格、性能及可用性上 务商已建立体系化调度框架，显著提升资源集约效能；混合云架构通 过能力下沉构建全域协同的算力供给网络。开放标准体系持续深化 ——硬件层依托开放计算推进异构环境兼容，软件层基于云原生规范 62 统一编排范式，为产业集约化发展奠定基础。 5.2.3 智能化阶段 智能化阶段是行业从“量变”到“质变”的关键跃迁。人工智能、 机器学习技术的深度融合，使算力感知与调度具备自主决策能力。感 知层面，系统通过实时监测节点温度、功耗、负载等参数，结合历史 生态化阶段标志着行业竞争范式从单体创新向全产业链协同的 系统性跃迁。随着算力基础设施逐步成为支撑经济社会发展的公共基 础资源，产业生态链加速完善——上游异构计算架构持续演进，推动 算力资源弹性供给能力升级；中游绿色集约化设施构建稳健算力底座； 下游开放平台通过标准化接口赋能垂直领域创新应用；终端用户基于 服务化模式实现普惠接入。行业实践表明，领先云平台已形成繁荣的 应用开发生态，国家级算力枢纽工程有效促进跨区域资源协同。当前，

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一协作工具与应用入口，并保障系统安全、稳定、可 靠，同时满足国产适配需求。 案例背景 1.数智赋能平台建设：搭建以TI平台+智能体开发平台+AI原子能力为核心的智能化支撑体系，支撑算力资源的集约化管理、大模型推理服务的统筹应 用，政务AI应用的快速开发和部署，为大模型场景落地提供有效支撑。 2.国产数据库支撑：通过提供金融级高可用、计算存储分离、HTAP等有效支撑能力，TDSQL有效支撑业务高并发、传统数据库替换等场景，为全 、数据处理、算法构建、模型训练、模型评估、模型部署、到 AI 应用开发的全流程支撑能力，提供从 LLM+RAG、Workflow到Multi-agent等多种智能体开发框架，实现深圳市算力资源的集约化管理、大模型服务的统一部署、大模型场景的规范开 发，助力IT基础架构向智能化的融合创新体系迈进。 2.数据库国产落地：有效支撑政数局、应急局、教育局、工务署、卫健委、公积金管理中心、交通运输局、民政局等关键部门的核心业务系统运行，

产力的重要体现， 能源作为其运行的基础资源，其供给质量、调配效率和绿色属性直接 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 36 影响产业整体发展质量。实现算力基础设施的集约化、高可靠和低碳 运行，需系统构建适应算力产业需求的多维能源支撑能力。首先，提 升能源供给的可靠性和适配性是保障算力系统稳定运行的前提。智算 中心和超算节点对电力供给有高连续性和冗余性要求，应围绕重点区 增长，算力设施的能 耗问题日益突出，迫切需要构建以“网络运营商、算力服务商、电力 能源企业”三方为核心的算电协同体系，实现资源高效调度与能耗动 态控制。在此背景下，算电协同平台建设应围绕资源集约化、能耗优 化和调度智能化三大核心目标展开，打通算力供需与电力供需之间的 壁垒，推动算网与电网的深度融合。 平台总体架构可划分为协同控制层、资源接入层以及数据与服务 层。其中，协同控制层负责调度逻辑的统一与策略制定，涵盖算力资