商提供的 跨云工具和服务，或者第三方多云管理平台，可以满足不同云环境间的数据 同步、应用集成和统一管理需求，简化多云环境下的运维复杂性。 �� 多云环境赋能企业增强业务敏捷性和可扩展性，构筑弹性技术服务架构：有 效的多云环境会进一步加速企业面向业务的敏捷能力，支撑多元业务下的复 杂业务架构，并帮助企业在与多个云厂商的合作中时刻保持主动。这对于一 些大型集团型企业和即将开拓多元市场的企业具有更强的吸引力，因为这些 复合型能力都提出了远高于以往的要求。 AI算力规模化：企业对加速芯片的多样性有较高需求，以适应不同规模和复 杂度的模型的开发和应用。同时，为了应对不断变化的工作负载，企业还需 要计算和存储资源具备弹性扩缩的能力。为了实现更好地管理规模化和异构 的算力资源，超大规模计算集群需要支持智能调度，特别是面对行业大模型 的训练和推理任务时。企业需要获得全面保障大规模算力集群的统筹管理和 优化能力，确保计算资源实现高效利用。 也非常重要，同时，在企业 时延优化、并行存储吞吐率以及实时性能监控等指标上也具有相应的需求。 AI算力综合成本：市场需要灵活的资源配置规格和计费模式，云服务商需要 支持多种配置策略，提供高效的弹性伸缩，并通过技术创新提升硬件资源共 享效率和利用率，降低计算和存储成本。 �� AI工具链：支持传统AI模型以及基础大模型、行业大模型的开发与应用，提 供数据处理、数据标注、模型训练、模型精调、配置管理、低代码等一系列

不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（ Inverse Alignment ） 。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ Dothe parameters of language models exhibit elasticity, thereby resistingalignment? 未来技术方向展望 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向 于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布 pθ, 而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 pθ 倾向，从而抗拒对齐 ; 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力 从胡克定律到大模型的弹性（而抗拒对齐） 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ pθ ’ pθ u 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是： 利用模型对每阶段的数据进行联合压缩； u 数据量上 pre-training 显著多于 post-training ，模 型为提高整体压缩率，倾向优先保留预训练部分的 分布而抗拒微调对齐的分布，从而表现出模型弹性； u

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 竞争环境 产业政策 颠覆技术 智能化 自动化 精益化 数字化 战 略 组 织 技 术 业 务 腾讯工业1+7+N的产品架构和核心能力不仅能够支撑营销服领域的各类应用 计划通过微服务+容器技术构建长鑫PaaS应用云平台，实现长鑫应用软件 技术栈统一标准及规范，加强应用软件研发的自主可控能力，支撑应用软 件快速构建部署及运营 � 支持应用快速交付和快速部署 � 优化资源利用率，支持弹性扩容 云 资 源 管 理 云 原 生 底 座 PaaS 服 务 应 用 编 排 & 管 控 X86/ Tencent OS 鲲鹏/ Tencent OS 飞腾/ UOS .

智算产业现状总览 核心点： 驱动力 ｜ AI训练与推理需求激增，驱动算力基础设施快速迭代 技术体系全景 ｜ 覆盖芯片器件层（CPU/GPU/TPU）、硬件设施层（AI服务器/液冷）、平台调度 层（弹性调度/绿色节能）、应用场景层（AI训练/边缘智能） 规模与增长 ｜ 2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美 元，增速超通用算力3倍 未来趋势 ｜ 边缘智能 • 科学仿真 算力资源层 ｜ • 基础算力 • 智能算力GPU集群 • HPC • 边缘算力 平台调度层 ｜ • 异构资源管理 • 弹性调度系统 • 数据湖仓 • 绿色节能控制 • 安全可信框架 硬件设施层 ｜ • AI服务器 • 存储阵列 • 高速网络 • 边缘节点 •

式在大范围移动过程中做到平稳避障，具备 0 延时条件下的亚毫米级 操作精度；捷螺智能 AMR 基于激光 SLAM 导航标准化移动机器人，通 过集成整合万向轮、AI 导航定位模组、六轴人机协作手臂、弹性化 高效率派车软体。 20 进口设备数据开放权限限制了“多智能体+协同优化模型”在产 线优化中的应用，占比约 8%。半导体产线大量生产设备依赖进口， 数据开放权限获取困难，但也有部分企业开展了相关探索。比如上海 AMR 以及工业 4.0 系统的研发、设计、生产和 销售。捷螺智能 AMR(Gyrobot)基于激光 SLAM 导航标准化移动机器人， 通过集成整合万向轮、AI 导航定位模组、六轴人机协作手臂、弹性 化高效率派车软体。实现 AMR 与半导体生产设备准确对接，物料的精 准上下料。产品可针对多种尺寸、多种物料抓取。 2024 年 8 月，配备了 Gyrobot 机器人的新加坡客户的生产车间，

2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 14 15 个核心业务系统的集成工程，涉及 48 个关键业务接口的沟通、注册、调用、调试 等。 此次云迁移与集成架构升级，不仅构建了流程平台的弹性扩展能力，更搭建起跨系统 流程协同的标准化通道，为集团级流程治理提供高可用性支撑。 建设亮点二 一张流程地图，精准导航高效协同 中集集团通过在智能流程协同平台上构建流程地图，实现业务流程定位效率与管控能

和全光交叉、SRv6、网络切片、灵活以太网、光业务单元等技 术应用，实现网络传输智能高效、灵活敏捷、按需随选。 4. 探索算力协同调度机制。推动以云服务方式整合算力资 源，充分发挥云计算资源弹性调度优势。鼓励各方探索打造多 层次算力调度架构体系，建设可满足各类创新主体开展多元异 构算力调度、应用、研发、验证的平台环境。依托国家新型互 联网交换中心、骨干直联点等设施，促进多方算力互联互通。

从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 这需要一种多维和基于证据的方法。为此，确定了三个关键杠杆点—— 基础设施、数据和技能，提供了一个广泛的社会经济视角，并突出了构 建有弹性的基础设施和促进包容性和可持续工业化和创新的需求。 v Rebeca Grynspan 联合国贸易和发展会议秘书长 历史表明，虽然技术进步推动经济增长，但它本身并不能确保公平的收 入分

数字底座的核心组成部分包括: • AI 基础设施: 以高性能异构 AI 算力为底座,构建算力网络协同、数据存 储融合的智能计算体系, 实现 AI 计算、通用计算、存储和应用需求的弹 性调度。 • 混合云平台: 以弹性、统一管理架构为底座, 构建云上资源与本地资源协 同、数据流转高效融合的云计算平台,满足企业多样化业务和数据合规的 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 18 需求。 • AI 技术平台 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 联网等技术

000美元。我们在市场 上找到的最便宜的仿⼈机器⼈是Unitree的G1，售价为14,000美元，但根据中国的“ 蓝⽪书”，仿⼈机器⼈的平均价格为86,000美元。 图68. 工业机器人需求的价格弹性 资料来源: Visual Capitalist 降低成本对采⽤率的影响在上图所⽰的⼯业机器⼈销售中是显⽽易⻅的。直到2 010年代单位成本降⾄50,000美元以下，⼯业机器⼈的销量才开始增加。 强固性 随着⼈形机器⼈的发展，制造商⾯临的关键挑战是确保这些机器⾜够强⼤，能够承 受碰撞或波动的环境条件。尽管机器⼈可以按照适合受控实验室环境的标准进⾏构 建，但要制造出符合商业标准的产品则需要耐久性和弹性。 为了应对这些挑战，为商业⽤途设计的机器⼈必须融⼊强固材料和施⼯技术。 为确保环境韧性，制造商可能需要实施诸如增加温度调节系统等保护措施。 使机器⼈⾜够强健以满⾜商业⽤途的挑战不仅是技术上的，也是经济上的。制造更