月，“新基建”战略进一步把数据中心、智能计算中心列为核心，全面鼓励产业 高质量跃升；随后，《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和 《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》等政策密集出台，系统优化全国算 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 调整转发端口；端网 协同的集合通信全局路径规划，训练框架与网络控制器联动，根据任务通信模式为不同通信 原语提供最优传输路径，实现跨链路的智能流量调度与资源最大化利用。 （2）拥塞控制：高效缓解密集型通信模式引发的瞬时拥塞，该技术依托细粒度拥塞控 制信号或主动拥塞控制机制，通过动态调整发送速率、提前分流热点流量等手段，显著降低 尾部延迟，保障大规模分布式训练的通信稳定性。 （3）GPUDirect：消除主机内存拷贝瓶颈，实现 （2）资源拓扑感知：用于指导任务部署，基于 DAG 模型，构建跨设备类型拓扑模型， 指导调度器将通信任务映射至最优异构链路。 （3）异构负载均衡：建立异构设备能力画像，结合任务特征动态分配到合适算力，如 将计算密集层绑定高算力设备，显存密集算子调度至大显存设备，以达到消除算力短板目的。 （4）通信-计算重叠优化：为了进一步减少通信延迟对整体吞吐的影响，调度器与底层 高性能异构通信协议深度协同，异步执行通信操作，并与后续非依赖计算（如下一微批次前

破百亿元，预计2025年其市场规模将达到近170亿元。 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper 自2019年卫健委首次提出智慧医院定义以来，相关政策密集出台，形成了较为完善的政策体系。 年份 发布部门 政策 内容 2024.12 国家中医药管理 局 《中医医院信息与数字化建设规范（2024 版）》 文件强调基础设施需“选用自主可控、安全可信的先进技术”，并明确从硬 China Smart Hospital White Paper • 传统的医院管理模式下，管理效率低，服务质量难以得到保证，医院的信息 化发展受到限制。随着医疗技术的不断发展和进步，传统的劳动密集型管理 方式已经难以满足现代医疗的需求，数字化和信息化已经成为医院管理的重 要发展方向。 • 2020 年 12 月 25 日，国家卫生健康委发布《关于加强公立医院运营管理 的指导意见》，明确公立 实现业务数据与财务数据 整合，业务管理和运营管理的融合，实现医院人、财、物、技术等核心资源 的科学配置和精益管理要求，帮助公立医院在高质量发展时代实现价值和效 率的双提升。 智慧管理发展趋势：劳动密集型管理 → 全数字化高效运营 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper 数字技术应用于智慧医院的发展趋势 21 世纪以来，生命科学研究迅猛发展，并与机械、光学、材料、电

C/C++实现的功能模块，可通过跨语言互操作封装 为 ArkTS 和仓颉扩展模块，提供给 ArkTS 和仓颉高效使用。 C/C++在应用开发中的适用场景  高性能计算场景：游戏引擎、物理仿真等计算密集型任务。  硬件加速场景：需要深度优化 CPU 指令集的专用算法库。  生态复用场景：复用存量代码。 9 C/C++支持组件 为构建符合鸿蒙技术标准的应用开发能力，提供了一套完整的 introduction 32 Worker 的主要作用是为应用程序提供一个多线程的运行环境，满足应用程 序在执行过程中与宿主线程分离，在后台线程中运行脚本进行耗时操作，避免 计算密集型或高延迟的任务阻塞宿主线程。 每个 Worker 子线程和宿主线程拥有独立的实例，包含基础设施、对象、代 码段等。因此，启动每个 Worker 存在一定的内存开销，需要限制 Worker 子线 用户视角来看，该方法调用执行不会被其它线程打断。 关于并发模型相关特性的更详细介绍，请参见仓颉编程语言官方文档 14。 适用场景 仓颉高性能静态编译和包按需加载让仓颉应用启动/执行耗时更短、开销更 低，是计算密集场景的优选编程语言，如：  应用首页/首屏：对启动速度/响应速度要求高的页面、冷启动性能要 求高的应用页面  高性能中间件：智能设备的底层基础服务、数据实时采集计算  高性能三方库替换：替换部分

统工具的核心痛点？ • ABI在行业落地中面临哪些共性挑战？ 不同行业的差异化需求如何影响技术 应用路径？ 中国：人工智能系列 04ABI赋能新领域，重塑商业价值： ◆ 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： -业务”三角动态失 衡所致，其症结在于数据治理滞后、场景碎片化、算法黑箱 与行业适配断层四大维度，共同构筑了技术落地与价值转化 的系统性障碍。 ❑ 未来，在法律服务、媒体传播、旅游服务等知识密集型领域， 通过穿透行业不确定性，ABI能系统性提升决策效率与用户 体验，最终实现人力操作向知识价值的转化升级，重新定义 数据驱动的商业文明形态。 18 www.leadleo.com 400-072-5588 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 ABI未来潜在应用领域 ABI未来将重塑法律服务、媒体、旅游、农业等众多行业，通过数据智能 穿透行业不确定性，系统性升级决策效率与用户体验，将人力密集型操 作转化为知识驱动的战略价值创造 ABI应用发展情况——ABI未来潜在应用领域 来源：头豹研究院 法律 重构法律服务的价值链——通 过数据智能降低不确定性，将 律师从重复性劳动中解放，专

Unrestricted | © Siemens 2025 | DI FA VM-F&B Future Food 1.2 政策支持 中国生物制造行业正迎来密集的政策红 利。2021 年 12 月国家发改委发布的《"十四 五"生物经济发展规划》明确提出，要构建生 物技术战略科技力量，重点突破关键核心技 术瓶颈。2024 年发布的《政府工作报告》更

取得平衡。相 比传统电互连，光链路在传输距离上具有天然优势，但这也意味着必 须控制光信号衰减和插损，否则网络性能将随着互连规模的扩大而显 著下降。当前业界方案普遍依赖硅光模块和高速收发器，但在密集布 线场景下，插损累积、反射干扰以及光纤管理仍是制约因素。 其次，光交换的动态性带来了更高的控制复杂度。与固定电交换 架构不同，光电协同网络需要根据训练任务和流量模式动态切换光路。 然而，光 呈现出积极的发展趋势，为下一代智算基础设施奠定坚实基础。 技术演进方面，未来光电协同网络将超越单纯的传输功能，向光子计 算与网络传输深度融合的方向演进。通过在光域直接进行矩阵运算、 卷积操作等计算密集型任务，实现"计算即传输、传输即计算"的革命 性架构。这种融合将显著降低数据在光电转换过程中的延迟和能耗， 为大规模深度学习训练提供前所未有的性能优势。另外，下一代光电 协同网络将深度集成人工智能技术，实现从被动响应向主动预测、从

，比如 UWB、蓝牙、5G、音频、地磁等。 第二：物理环境复杂 室内与室外点对点定位测距场景的物理环境非常复杂，比如有的场景层高很高，有的层高比较低；有的场景比较空旷， 有的场景墙体很多，房间密集；有的场景金属材料多，有的场景金属材料少等等，不同的物理环境需要适配不同技术特点 的高精度定位产品，这样才能达到最佳性价比。 第三：甲方多样性 室内与室外点对点定位测距场景碎片化另外一个非常重 在化工厂行业的需求与竞争分析 行业的痛点 定位产品的需求 能够满足需求的技术 UWB 在市场上竞争获胜的条 件 1、看押人员强制管理，防止人员 聚集或者逃逸，探监人员强制管理 2、墙体多，遮挡密集 3、需要室内外全覆盖 1、定位精度要求一般 2、方便部署与维护 3、标签的续航能力强 1、蓝牙 AoA 2、UWB 3、部分室外场景需要用到 GNSS 4、 5G 定位 1、UWB 在医院＆养老院行业的需求与竞争分析 行业的痛点 定位产品的需求 能够满足需求的技术 UWB 在市场上竞争获胜的条 件 1、看护人员管理 2、贵重医疗设备、医疗资产的管 理 3、墙体多，遮挡密集 4、科室多，需要引导病人找到目 标位置 1、定位精度要求一般 2、方便部署与维护 3、标签的续航能力强 1、蓝牙 AoA 2、UWB 3、蓝牙 RSSI 4、wifi 定位 5、

政策力推工业操作系统自主可控，PLC 国产化被列为核心攻 坚任务 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

式人工智能（通过现有数据生成新内容）和判别式人工智能（通过学习决策 边界对现有数据进行分类）目前在网络安全应用中占据主导地位。 人工智能承诺能够自动化复杂任务，这使其在软件开发、数据分析和网络安 全等成本密集型领域特别具有吸引力。 当前的人工智能热潮促使组织在众多应用场景中部署人工智能，其中包括网 安全域，无是防御方是威行者都已利用人工智能多年。 当前的人工智能热潮促使组在众多应用场景中部署人工智能，其中包括网

2 5.1 5.2 6.1 6.2 60 6 1 30 43 56 06 主机现代化已成为主机用户数字化转型必由之路 01 主机是一类高性能计算机系统，专为处理大规模事务和数据密集型应用而设计，具备强大的并行处理能力。 该系统通常能够支持数万至数十万级并发用户访问，并可确保系统在长时间稳定高效运行。主机系统广泛应用 于银行、保险、电信及政府等关键行业，承担着实时交易处理、 调度，支持低时延、高并发的事务处理 集成性强：借助 MQ 消息队列，实现主机不同系统间异步通信，并提供完整事务处理和消息管理 主要特点： 高并发事务处理：主机应用一般高度定制，应用层与数据层紧密集成，提供高并发、高吞吐量事务处理能力， 尤其适用于需要快速响应的金融交易或实时数据处理 高安全：应用系统通常通过硬件加密、身份认证、授权管理等手段进行安全控制和访问管理，保障业务 与应用数据的机密性和完整性 Underlay 融合实现网络架构扁平化，支持网络平面微秒级时延和 10Gbps+ 吞吐量。采用负载均衡后端直挂容器，提升容器网络转发效率。 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 主机应用属于计算密集型业务，需配备数倍规模的开放架构硬件资源来满足主机应用的算力需求。为满足 大规模集群在运行效率、弹性伸缩、敏捷性及可维护性方面的需求，云平台对高效资源调度、弹性网络扩展及 版本更新升级等方面也提出了更高要求，具体如下：