应用智能化发展趋势 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 1.2 数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式 2 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 2.1 智能应用双端爆发，孕育万亿市场空间 2.2 智能体在 B 端和 C 端加速落地 2.3 央国企正成为应用智能化的主力军，领跑多个场景落地 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5 特征 5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 24 24 26 27 28 29 31 32 34 35 36 新疆某油田基于大模型构建统一知识库 6.7 云原生技术赋能香港智慧医疗，构建高效服务新生态 6.8 软通动力携手同济大学打造云原生本研一体化教务系统 7 凝聚产业力量，共建产业联盟， 共促软件产业新发展，加速数字中国建设 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 01 应用智能化发展趋势 01 PART ONE 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 02 应用现代化与智能化

识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性 的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 研 究正经历规模扩张与范式变革的双重突破。 3.1 全 球 AI 出 版 物 迅 猛 成 长，AI4S 加速井喷 2015 至 2024 年 间， 全 球 AI 核 心 和 AI4S 领 域 的 学 术 出 版 物 总 量 快 速 增 长。 AI4S 异军突起，2020 年后加速成长，有 力推动了 AI 研究整体的井喷态势。如图 1.1 所示，全球 AI 论文数量在过去十年间激增 近三倍——从

统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。 — 李岩 英特尔公司边缘计算事业部 行业解决方案中国区高级总监 目录 软件定义自动化发展趋势与挑战 ................. ......................................................................................... 06 AI 智能加速 ..................................................................................................

将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升 AI 技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展 政策护航，全方位助力医疗健康 AI 创新应用 4 5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估

适 配技能。唯有在这些领域取得成功，企业才能成为未来行业的领导者；否则就会被技术变革的迅 猛步伐甩在身后，成为落后者。 趋势 1：全球转向 AI 驱动型组织构建的商业模式 AI及智能体技术的加速发展，从根本上改变了组织的运营方式，并推动全球商业模式向“以AI能 力为核心构建”转型。在IDC发布的《2025年全球AI驱动型组织成熟度模型基准报告》中，这一 进程被阐述为“多阶段演进的过程”。 技术与战略持续投入的必要性。 AI智能体 如果说2023年和2024年让全球各行业初识生成式AI，那么2025年便是“智能体之年”。这一 年，焦点开始转向智能体，IT软件、硬件及服务供应商纷纷加速推出最新的数字劳动力与劳动力 管理解决方案。然而，新解决方案的发布速度与数量，让许多组织望而生畏。当前市场上的智能 体解决方案形式多样，既有独立工具，也有嵌入式功能，令很多首席信息官（CIO）在选择解决 19% 32% 24% 36% 41% 22% 22% 26% 18% 总体 北美 西欧 亚太 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 06 此外，随着AI应用的加速，组织还需沟通管理“裁员”这一关键话题。员工会本能地对AI引发的 的裁员感到担忧，且这种担忧程度远超高管层。企业高管则更关注数据安全与隐私问题：近30% 的高管将数据安全与隐私泄露列为AI相关的

商业综合体成为盘活实体经济的重要抓手 随着数字商业的增长放缓，实体商业开始通过与电 商合作以及建立线上线下融合平台的方式创新和提 升消费者购物体验。实体商业引入新业态、提升服 务质量和增加顾客互动，逐渐恢复竞争力。 商业综合体加速数字化转型，以其多元化服务和集群 效应，成为推动实体经济发展的关键。商业综合体通 过整合零售、餐饮、娱乐等多种业态，提供了一站式 的消费体验，增强了实体商业经济的增长。 实体商业增长率  振兴 子商务的兴起对实体商业构成了前所未有的挑战，消费者逐渐转向在线购物平台进行消费。在 这一背景下，实体商业开始探索与电商平台的合作，寻求线上线下融合的新路径。商业综合体作为实体商业的重要组成部分，通过加速数字化转型，整合多类新业态、 提升服务质量和增加顾客互动，逐渐恢复并增强了竞争力。近年来，商业综合体的数字化转型成为推动实体经济发展的关键，商业综合体促进了不同业态之间的相互 引流和协同效应，为实体 电商形成完整供应链：2008年京东开始自建物流体系， 提升了在线购物的体验，进一步冲击实体商业。  电商购物节：2013年阿里巴巴推出“双十一”购物节， 虽然促进了在线购物，但也激发了实体商业的创新应对。  商业综合体正在加速数字化转型，盘活实体商业经济： • 2023年万达广场加强了数字化运营，通过大数据分 析消费者行为，优化了顾客体验。 • 2023年南京德基广场通过其官方APP，提供了虚拟 试衣间、在线预订、会员积分管理等功能。

量、效率和体验也有了更高要求，追求更加个性化和主 动的医疗健康管理模式。人们健康意识的提高，带动了 健康关注点从“疾病治疗”向“疾病预防”转移，大众 的自我健康管理意识也逐渐崛起。 最后，人口结构的转变也催生了许多新的需求，如老龄 化加速使得慢性病管理、康复护理等新医疗需求增长。 根据联合国标准，中国在2022年进入深度老龄化社会， 并预期在2035年进入超高龄社会。少子化和老龄化衍生 出许多新的医疗需求，亟须新的疾病管理模式和长照护 向线上延伸。 • 医疗生态智慧化：《进一步推进以电子病历为核心的 医疗机构信息化建设工作》、《国家医疗健康信息医 院信息互联互通标准化成熟度测评方案（2020年版）》 等政策加大医疗信息化建设深度，加速实现医疗信息 在区域内的互联互通。另外，卫健委在2019年首次提 出智慧医院定义且逐渐明晰标准。 政策是推动智慧医疗的核心驱动力 1.1 图表1：中国人口老龄化进程 注释：[1] 1956年联合国的划分标准 案，推动医疗机构内部电子病历 系统应用。 • 发展互联网医院，推广在线问诊 等在线服务。 • 夯实电子病历建设，实现医疗信 息在医疗机构之间、在区域内的 共享和交换。 • 明晰智慧医院定义和标准，加速 智慧医院的建设。 04 中国智慧医疗行业白皮书 05 2021年6月，上海市卫健委发布《上海市“便捷就医服务”数字化转型工作方案》，推动市级医疗机构数字 化转型工作。2022年，上海仁济医

.................................................................................. 2 2.2 标准进展：多组织加速定义L4相关标准 .......................................................................................... 向新、基础向实、安全向稳、 协同向赢”的“四擎两翼”智慧运营新生态，于更高维度推动网络高质量发展，持续巩固差异 化竞争优势。 2025年，中国联通深化自智网络实施，积极释放智能体生产力，全力加速迈向L4高阶智 能阶段。公司以价值流与成效指标为核心牵引，聚焦高价值场景布局智能体建设，通过夯实数 智基础激活智慧动能、强化网络内生智能使能跨层协同等举措，全方位提升网络智能化水平。 同时，依 组织 流程。 MTN: 自智网络融入集团PACE战略，发布了L4蓝图，当前聚焦故障管理和质量优化场景， 开展自智网络创新实践，并同时进行流程穿越和能力提升变革。 2.2 标准进展：多组织加速定义 L4 相关标准 自智网络相关标准发展成效显著，自智网络概念提出以来，TM Forum、3GPP、CCSA、 ETSI、GSMA等国际标准组织建立深度协作机制，形成 “通用标准 + 专业领域”

动异构算力基础设施迈向新阶 段的关键路径。 本白皮书通过系统性梳理算力产业发展现状、异构算力协同体系架构、关键 技术、解决方案与实践和未来技术展望，促进产业界对异构算力协同领域的深入 理解，加速技术成果的产业化应用。全球计算联盟智能计算产业发展委员会将与 产学研各界合作伙伴携手共进，推动国产算力底座性能持续跃升、异构算力协同 生态日趋繁荣，为人工智能时代的到来铺设更加坚实的算力基石！ 算力性能，促 进国产算力生态健康发展。 3.1.2 统一算子加速库 面对 AI 模型训练与推理在多元异构集群上的性能碎片化、代码重复和维护成本飙升的 问题，统一算子加速库利用统一编程语言和极致算子编程实现形成跨架构的高性能算子库， 芯片厂商仅需在编译后端做差异化调优即可共享算子实现，同时兼顾性能与生态。 业界现有的算子加速库方案大致分三类：手写专用库（cuDNN、MIOpen）性能极致但 但 不可移植；编译器自动生成（TVM、XLA）通用性强却调优慢；框架下沉原语（PrimTorch） 易用但深度受限于框架性能未能极致优化。 统一算子加速库关键技术主要包括高性能算子实现、跨架构算子自动优化和轻量级运行 时： （1）算子高性能实现：通过极致利用统一编程模型的编程优化技巧，最优内存布局选 择，极致分块策略和计算流水并行，线程特化和内存合并优化等编程优化技术，编写高性能 的算子实现。

........................................ 5 2.政策类型二：补助政策驱动国产 PLC 等工业操作系统增长..... 11 (三) 国产 PLC 硬件加速实现自主可控.............................. 12 1.硬件自主可控发展现状................................... 13 2.硬件技术发展趋势 国家层面密集出台多项政策，通过设备更新与资金补助双轮驱动，加速工业 操作系统发展，进而撬动对自主可控 PLC 的需求增长。 1. 政策类型一：设备更新政策促进现有设备和新增设备对 PLC 等工业操作系 统的需求 2024 年以来，推动大规模设备更新相关政策密集发布，设备更新将通过提 高技术、能效等标准，加速淘汰落后产能，增加先进产能等方面来加速制造业升 级和供给侧改革，有利于扩大下游设备投资，带动现有设备和新增设备对 目标：重点支持低空装备、工业母机、动力 装备、电工装备、工业软件、工业操作系统 等领域 补贴：计划总投资额按不超过 20%的比例择 优补助，最高不超过 300 万元。 (三) 国产 PLC 硬件加速实现自主可控 大型 PLC 自主可控白皮书 13 13 1. 硬件自主可控发展现状 国产 CPU 发展至今，具备自主指令集架构设计能力的厂商仍属少数，多数仍 需依赖国际成熟架构授权。