智能时代，企业多云战略面临的挑战 �.� 多云是企业开展智能化升级的重要策略 �.� IT复杂性攀升，安全、效率、创新、成本成为长期挑战 �.� 重视六大核心能力，构建先进多云体系 第四章 在下一朵云上，解锁AI发展新动能 �.� 获得先进技术能力是当前企业选择下一朵云的首要核心驱动力 �.� 围绕AI构建多云能力的三大步骤 �.� 最佳实践 第五章 IDC建议 第六章 关于火山引擎 �� 多云部署模式，有意识地 将资源、业务和服务能力分散到多个云平台上。 �� 获得先进技术能力是当前企业选择下一朵云的首要核心驱动力。企业在新引 入云服务商时，应关注其是否在关键领域具备符合企业发展需求的领先技术 优势，这对企业未来发展具有显著的现实意义。这些关键优势包括：全面立 体的多云安全保障体系、先进的AI技术能力、高效普惠的数据运营管理能 力、稳定可靠的多云治理和协同、持续优化的成本治理能力、开放合规的全 标和IT系统 建设需求正在发生更密切的交互碰撞。随着企业发展的持续进阶，越来越多的企 业都在寻求一种更加灵活多样的云策略和最优组合。为实现新的发展目标、应对 新的业务发展挑战，企业需要不断依托先进的、面向未来的云能力。 �� 因此，企业有必要深入思考上云需求的变化，这些变化可能源自于新业务的拓 展、已有云服务缺陷的改进以及新的云技术、人工智能技术发展需求等；这些因 素将促使企业寻求更

倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持 IPv6，SRv6 3 等创新技术使用占比达到 40%。 存储力方面，存储总量超过 1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。 应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态， 工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应 志性技术产品和方案，加速新技术、新产品落地应用。 （三）强化存力高效灵活保障 1. 加速存力技术研发应用。围绕全闪存、蓝光存储、硬件 高密、数据缩减、编码算法、芯片卸载、多协议数据互通等技 术，推动先进存储创新发展。鼓励先进存储技术的部署应用， 实现存储闪存化升级，进一步提升我国全闪存技术竞争力。 2. 持续提升存储产业能力。鼓励存储产品制造企业持续提 升关键存储部件等自主研发制造水平，打造存储介质、存储芯 Routing IPv6，SRv6） 是根据源路由理念设计，基于 IPv6 网络的分段路由技术， 使用占比指网络侧 SRv6 节点数量。 11. 先进存储（Advanced Storage，AS） 指应用全闪存阵列、SSD 等先进存储部件，采用存算分离、 高密等先进技术，单位容量数据操作能力达到万 IOPS（每秒读 写次数）以上的存储模块。 12. 算力渗透率 指在一个地区或者行业中，应用算力的广度和深度的综合

图5。人工智能的故事是一个不断增长和同质化的过程 来源：关于基础模型的机会和⻛险 基础模型对机器⼈的影响深远。它们可以接收任务描述，将其转换为可执⾏代码，然后通过机 器⼈将其转化为物理动作。这种能⼒可以使更多⼈接触到先进的机器⼈技术。 2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯智能技术，以增强机器⼈感知、解释和与环境互动的能 ⼒。这种⽅法涉及不同⼈⼯智能能⼒的融合。这种融合⼤于各部分之和，解决了早 期模型的局限，这 图6. 人工智能的故事是逐渐出现和同质化的 来源：关于基础模型的机遇与⻛险 ⼈⼯智能中的多模态概念在过去⼀年中得到了极⼤的主流关注，随着OpenAI的G PT-4和Google的Gemini等先进模型的开发。 早期的⾃然语⾔处理（NLP）模型经常在上下⽂⽅⾯遇到困难，导致句⼦缺乏 连贯性和微妙之处。这在开发能够理解并回应复杂指令或进⾏有意义互动的机 器⼈时是⼀个重要障碍。 2020年，O 器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难以置信的机遇，但也引发了购买AI-enabled机器⼈的潜在买家的担 忧。 ⽽⽆线更新和⾃我维护的概念提供了有希望的解决⽅案。 投资者担⼼，随着更新、更先进的模型的发布，他们的投资很快就会过时，这可能会阻碍 AI-enabled机器⼈的采⽤。 幸运的是，OTA更新为这个问题提供了⾼效的解决⽅案，使机器⼈能够在不需要进 ⾏物理修改的情况下获得新功能、增强和改进。

了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 灵活和仿生的解决方案。 1.2.2 国际人形机器人发展历程 国际上对人形机器人的研究起步较早，得益于 20 世纪领先的科研 水平与先进的技术基础设施，人形机器人早期发展主要集中在美国和 日本。 13 1967 年，日本启动了极具影响力的 WABOT 项目，并于 1972 年成功 研制了世界上第一个全尺寸人形“智能”机器人——WABOT-1；2000 抢占科技和产业制高点，并相继出台多项政策，加速推动人形机器人 行业发展。 表 4 国外人形机器人相关政策 国家 政策文件 发布时间 内容 美国 《国家先进制造业战略》 2022 年 强调了机器人技术与太空增材制造相结合，尤 其是在深空探索方面的应用 美国 《先进制造业合作伙伴计划 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 2021 年 强调在超级计算机、人工智能、量子、机器人 等未来产业领域，加大科技基础研究与人才开 发力度 日本 《AI 战略 2021》 2021 年 鼓励 AI 与机器人技术结合，以开发更先进的 服务型的人形机器人 日本 新机器人战略 2022 年 旨在使该国成为世界第一的机器人创新中心。 战略提供了超过 9.305 亿美元的支持，重点领 域是制造业、护理和医疗、基础设施和农业

88 个“机器人+人工智能”案例行业分布图 15 图 5 各行业“机器人+人工智能”应用场景分布 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 汽车产业是资本密集型和技术密集型产业，对机器人的算法先进 性和硬件稳定性要求较高，也是当前机器人使用最多的产业。从产业 链来看，汽车产业可分为汽车零部件和整车制造，整车制造又可分为 冲压、焊接、涂装、总装等环节。 生产操作场景的“机械臂+操作优化模型”在所有场景中占比接 智能分类定位技术，能精准定位缺陷位置及种类 （图 6）。 图 6 斯睿特漆面外观检测智能工作站 部分整车企业也开发了用于产线优化的人工智能系统，与机器人 配合提升部分操作场景的精确度，占比约为 9%。如宝马推出的先进 的测量和分析系统，可以针对每一部分材料分别收集数据，智能化调 17 节冲压模式；特斯拉上海工厂压铸车间利用人工智能分析系统，对压 铸工艺参数实现全面的数据统计，并进行参数波动报警功能。 10,000Hz，可实现最高达±0.01N（1‰）的力控精度（图 7）；ABB 机器人的高精度和可靠性使工艺过程中的振动值小于 0.35G，减少了 硅晶圆在操作过程中的的污染和损耗；钧舵电动夹爪引入先进的阻抗 和导纳控制算法，实现精准的力控。 图 7 RM 增广®精密力控型微型夹爪夹持细微易损的芯片 “移动机器人+识别类模型+自主导航模型”的精细化物流取代天 车系统成为半导体物流配送主流，在全部应用种占比接近

年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内 有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 30.8%,科技创新动能强劲, 先进计算、人工智能、5G/6G 等关键技术创新能力不断突破。 2024 年, 人工智能启动了技术重心转换期 , 与 2023 年 "百模大战" 比拼理论性能不同, 2024 年人工智能转向更加实际的应用探索。 纯依靠旺盛的下游需求以及全面上扬的市场价格来带动盈利, 已非明智之举。企 业必须主动出击,一方面积极主动地优化产品结构,精准捕捉市场结构性调整过 程中的增长契机; 另一方面狠抓运营管理, 引入更为先进、系统且科学的管理模 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 30 式与技术手段,深挖运营环节中的利润增长点,进而提升自身在红海市场中的竞 争力。然而, 当前企业智能化转型的现状显示, 尽管其重要性已被广泛认知 调研数据显示,采用了先进的云原生平台, 支持自动化、编排和智 能运维的企业占比仅增加了 4% , 大多数企业仍处于浅层次的资源租用阶段, 未 深入挖掘其在优化业务流程、提升创新能力方面的潜力,未能将公有云的弹性扩 展与私有云的安全可控有机结合。 (2) AI 智能体正迅速崛起,构建智能体数字底座势在必行。 在智能化转型 2.0 时代的技术层面, 企业需要投入大量资源引入先进的人工智能、大数据、物

资料与数据来源：公开资料 发布单位 时间 政策 定位 产值 企业 产品/技术 应用场景 密度 北京市机器人产业创新发展行动方 案（2023—2025年） 2023年6月16日 北京市人民政府办 公厅 国内领先、国际先进 的机器人产业集群 2025年机器人核心产业收入 达到300亿元以上 培育100种高技术高附 加值机器人产品 打造100种具有全国推 广价值的应用场景 万人机器人拥有量达 到世界领先水平 上海市促进智能机器人产业高质量 亿元，无人机（船）营收达500亿元，工业机器人 年产量超18万台（套） 培育一批专精特新企 业，打造一批“机器 人+”应用标杆企业 核心技术和关键零部件自主可控水平大 幅提升，主要技术指标达到国际先进水 平，整机综合指标达到国际领先水平； 发明专利授权量年均增长超过10%。 聚焦重点领域培育典型应用场景， 组织实施500个以上智能制造示 范项目 江苏省机器人产业创新发展行动 方案 2024年4月17日 争创国家级产业发展 集聚区 2025年机器人产业链 规模达2000亿元，核 心产业规模超250亿元 遴选50个标杆示范机 器人应用场景 重点领域机器人密度 达500台/万人 工业机器人整机综合指标达到国际先进水平，关键零部件性能和可靠性达到 国际同类产品水平；人形机器人“大脑、小脑、肢体”等关键核心技术取得 突破，大模型等人工智能技术加快发展 服务机器人和特种机器人在家政服务、养老助残、 医疗康复、教育娱乐、维护巡检、安全应急等领域

标准巡检覆盖比 40% 实际巡检覆盖比 节约综合人力成本 降低隐形成本风险 车辆事故、车辆违章、人员安全 云边协同的智能运维方案帮助新能源场站实现无人运维，智能运维 • 基于分布式云计算和AI等先进技术，通过云边协同架构，实现总部与边缘场站两级资源协同互动，打造新一代无人化智能场站 • 数字化能力下沉场站，提升巡检智能化，降低生产运营风险，推动新能源减员增效 云边协同 领先的AI算法模型 3 6 7 9 1朵云 数据治理平台 N个场景 4 材料仿真(料） 8 人工智能平台 组织协同平台 5 6 区块链平台 设备运维(机） 5 组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服） 7 创新 科技 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性 数据 智能 端到端价值链 客户需求

解决业务问题 （1） 提升客户体验 传统金融机构厅堂服务，存在客户排队时间较长，服务 效率较低的问题，可能降低客户的用户体验及客户对金融机 构的满意度评分。数字孪生技术可以结合元宇宙、VR、AR等 先进技术，帮助金融机构创建虚拟厅堂。客户可通过终端设 备进入虚拟环境，或与全息成像技术进行互动，获得个性化 服务。 （2） 提升服务合规性 通过数字孪生技术构建虚拟厅堂，可以实时采集客户操 作 存在信息泄露等问题，为系统开发、测试及数据挖掘等工作 带来诸多不便。 2.解决方案 中电金信通过整合内部各项资源，将解决业务数据仿真 模拟为目标，组建数据孪生实验室，通过将机器学习、深度 学习、大语言模型等先进技术相结合，逐步探索形成金融领 域垂直场景数据孪生解决方案（见图 10）。 图 10 中电金信数据孪生逻辑架构 数据获取是数字孪生、金融系统开发及测试、AI 算法模 型开发等工作的关键环节，但大规模获取真实业务数据的成 建高层战略决策指标体系，形成业务流程的数字孪生体，涵 盖业务发展、经营分析、生产运营、风险合规、市场行情和 客户管理等六大类，32 个小类，共计 700+指标信息项，形 46 成业务全流程闭环孪生体。同时借助先进的可视化技术，通 过实时数据监控及分析、历史趋势分析、分支机构纵向比较、 同业横向对比等，从不同角度全方位动态刻画分析经营情 况，结合年度目标、绩效考核、合规管理等大类分析目标， 帮助金融机

在细分领域的领先优势，在构建产业链、培育产业生态、开 拓下游市场等方面均走在全国前列。  北京：立足全球视野，“十五五”时期有望在人形机器人等领 域实现跃升。近年来，北京以打造国内领先、国际先进的机 器人产业集群为目标，加紧布局人形机器人产业，着力提升 医疗康复机器人、协作机器人、特种机器人和仓储物流机器 人等产业发展水平。“十五五”时期，北京凭借其卓越的创新 实力和政策支持，有望在人形机器人领域实现跨越式发展， 构、算力中 心、检验检测中心等公共服务平台。三是优化产业组织，在产业 发展过程中重视加强组织管理能力，引导产业协会等行业组织向 集群促进机构转型升级，促进区域交流合作，着力打造世界级机 器人先进制造业集群。 9 第二梯队地区：补强产业基础，打牢特色优势 一是强化顶层设计与政策支持，制定有针对性且可操作的机 器人专项规划和政策措施，编制机器人关键技术和产品发展路线