foreign 函数，减少调用被标注函数的运行时开销；支持将仓颉 Array 中数据的原始指针实例传递到 C 侧访问，避免大块内存拷贝； 以上特性合理使用，可帮助开发者降低跨语言开销。 以下是一个示例，假设 C 侧有如下函数，会被仓颉代码调用： 1. #include 2. 3. typedef struct { 4. double com/consumer/cn/doc/cangjie-guides-V5/cangjie- c-V5 15 ArkTS 调用仓颉 针对场景一的诉求，可使用互操作库，在仓颉侧实现可被互操作调用的接 口，示例如下： 1. package ohos_app_cangjie_entry 2. 3. // 导入互操作库 4. import ohos.ark_interop.* TS/JS 语言生态，ArkTS 支持与标准 TS/JS 的高效互操作。开发 者可以选择使用标准 JS/TS 进行代码复用或开发，更方便兼容现有生 态。 适用场景 一、 兼容 TS 高效语法示例 ArkTS 保留了 TS 大部分语法特性，兼容 TS 高效语法，提供了许多高效且 简洁的语法特性，可以显著提升代码的可读性和开发效率。例如泛型、箭头函 数、展开运算符等。 1. // 使用泛型编写可复用的代码

技术视角 * 主题域 * 业务对象 逻辑数据实体 * 数据分类 * 业务属性 * 业务定义及用途 * 业务规则 同义词 数据类型 数据长度 * 是否有允许值列 表 允许值 * 数据示例 * 业务规则责任主体 数据维护责任主体 数据监控责任主体 管理视角 11 数据架构组件二：数据标准样例 关键发现：数据标准不规范 数据字段不标准，数据交互失败导致系统故障，影响 属性编码 * 属性特征 类型 （内部数据 必填） * 属性中文 名称 * 属性英文名 称 * 业务定义及用途 业务规则 * 数据类型 数据长 度 * 是否有 允许值 允许值范围 数据示例 同义 词 外部数 据标志 * 业务规则责任 主体 数据维护责任 主体 属性所 属的主 题域 属性所属 的业务对 象编码 属性所属 的业务对 象名称 所定义属 性的编码 属性类型， 240 否 EPT20200618 000128 N 供应链管理部 / 物 流部 根据某能源行业客户现状关键发现，基于数据关键属性，在部分板块选择试点企业进行数据标准编制工作。 示例 12 数据架构组件二：数据标准预期效果 投入资源开展数据标准工作 A A A A A A S Customer Type S Job Role S Embargoed Country S

持输入任意图片 （ PDF/ 图片中包含单 表 、 多表 、 无表格） 。 全模态知识深度处理部分效果展示 表 格 解 析 流 程 公式识别 文档元素 识别 多种文档 类型 识别示例 表格 标题 图像 公式 目录 页眉 除常见办公文档格式外 ，还支持音频、视频等 模 态知识解析——智能摘要、重点、思维导图 等。 （具体格式包括： pdf （扫描、非扫描）、 ppt(x) 知识库为智能体能力的持续迭代提供支撑 历史故障知 维修资源与 维修步骤指 新维修知识 识筛查 方案匹配 导 积累同步 电 企 AI 知 识 库 维 修 智 能 体 示例场景： 电力设备维修场景下智能体与企业知识库的”协作“ 需求背景： 新能源行业的快速发展也带来了供应链管理的复杂性。 供应链的每一个环节都面临着价格波动、 供应 不稳定、 技术更新快等挑战。 在此背景下 情分析报告场景设计 ，从语料收集数据源定位 ，数据处理 ，知识库投喂 ， 基于大模型数据分析、数据挖掘、模型 调优过 程设计 ，智能问答后输出报告格式标准设计。 二是智能问答 ， 以 GIS 产品智能问答为示例 ，结合 Deepseek 深度思考及推理特点 ，包括提示词设计 ，提示词优 化， 报告生成或推理结果输出。 场景二： 供应链商情分析报告智能生成

技术（例如，OptiMOS™ 7 系列）与芯片嵌入封装技术及专利 3D 集成工艺相结 合，在垂直供电方案中实现了前所未有的功率密度和能效表现。 7 图 3：采用集中发电和配电并在服务器主板进行本地功率转换的高压直流架构示例 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 随着现代 GPU 功耗的持续攀升，以及每个机架中 GPU 集群规模的不断扩大，单机架的功率需求将很快突破 1 兆瓦， 甚至更高。当功率水平达到这一量级时，系统架构必须从既有的 的电流。 展望未来十年后期，数据中心将逐步过渡到集中式发电与配电架构，通过减少转换级数，实现可扩展的新一代高 压直流供电架构。 图 3 展示了基于 800 V DC 的集中发电和高压直流配电的示例。其中，图右为服务器主板。 电子保险丝 / 热插拔功能 未来的服务器主板将直接运行于 800 V 或 ±400 V 电压下，因此，必须引入多项新的功能模块，例如：在服务器主板 插入高压直流总线之前执行预充电，以及在服务器主板从 容托盘等附加功能，将被迁移至安装在主机架两侧的侧柜或放置 在附近的辅助机架中。 图 11 展示了这种分离式 IT 机架架构的示例，其中电源模块（PSU）、电池备用单元（BBU）和峰值电流补偿模块（PCS） 均置于侧机架内。 13 图 11：分离式 IT 机架示例 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 当IT机架的功率等级接近100 千瓦时，由Open Compute

简要介绍什么是人工智能，人工智能的基本定义。 基础知识（15分钟） ❍ 人工智能简史：从图灵测试到现代的AI，简述人工智能发展的重要里程碑。 ❍ 人工智能的主要分支：机器学习、深度学习、自然语言处理等。 ❍ 人工智能的应用示例：介绍AI在不同领域的应用，如教育、医疗、游戏、自动 驾驶等。 活动（20分钟） ❍ 分组讨论：学生分组，每组探讨人工智能在某一个领域的应用，例如在教育中 如何使用AI来个性化学习。 48 ❍ 励他们深入探索这个不断发展的领域。 2. 少样本提示 少样本提示（Few-shot Prompt），通俗来讲就是给AI提供几个示例，让它学习你 的例子，从而更容易产生符合你预期的结果，这是目前提示工程中使用最广泛的技 巧之一。 下面以写藏头诗为例，我们在提问时加入一些示例，看看效果。 加入示例的提问： 你现在是一个中国诗人，擅长写藏头诗。 藏头诗的严格定义如下：每一句的第一个字连起来严格等于作者想要隐藏表达的主 4）选择完毕后单击“生成创意画作”就能得到AI生成的作品了。如图5-36所示， AI根据指令生成创意画作。如果对当前生成的图片不满意，则可以单击“再次生 成”来获得新的创意画作。使用同样的指令依次生成每句诗对应意境的画作，得到 的示例如图5-37～图5-40所示。 AI绘画在教学中的应用具有巨大的潜力和价值。通过简单的几步操作，学生就能够 亲眼见证古诗从文字到画面的转变，这种创新的教学方式无疑为古诗教学注入了新 的活力。通过结

扩大社交媒体覆盖范围和影响力 Airbnb 展示小公司利用新技术可发展出怎样的高度 Kindle 改变了图书阅读与出版业务形式 Google 推出 Android 手机操作系统 数字世界观点（示例） 2007 年数字世界之拐点（高速发展的一年），所有这些技术的融合发展使得新公司规模变得更 大 P1 6 改变适应度函数 适应度函数 前数字化时代 数字化时代 业务 投资回报率（ ROI 即将出现 时间 技术雷达是一种工具，可 以促进关于技术趋势以及 这些趋势将如何帮助你的 企业受益的讨论。左图展 示 了 近 期 Thought Works 雷达的一个示例象限。该 雷达专注于技术，但根据 你的业务，你可能有多个 用于不同技术的雷达。图 中显示了四个象限（技术、 平台、工具、语言及框架） 中的一个。雷达环上的位 置表示该技术的行动建议： 与成效挂钩。每个增量成效的价值都是可度量的。 LVT 的层数也可以随着环境变化灵活地设定。如果描绘全组织的投资组合，则最具代表性的是三级 LVT ，但你可能只有两级，或者多达四级。下面是我们在实践中应用 LVT 标签的一些示例： LVT 的层次 P46 目标：在同学聚会中光彩照人（价值目标） 投注 1 ：吃得更少 投注 2 ：锻炼得更多 举措 1.1 ：少吃甜甜圈 举措 2.1 ： CrossFit 健身课 举措

担，提升信息的传达效率。例如：使用红色表示停止或危险，绿色表示正常，黄色表示警 告。这些颜色在不同文化中可能有不同含义，但在大部分行业标准中是一致的。 预警色彩通用规范（跨行业共识）： 颜色 色值示例 语义 应用场景 红色 危险/故障/超限 设备停机、血压超限、交通拥堵、结构应力超阈值 橙色 警告/需干预 库存不足预警、空气质量中度污染、服务器负载 80% 黄色 注意/临界状态 电梯维护提醒、电池电量 在数字孪生系统中，通用形状与符号语义模块是构建跨行业视觉语言的核心组件。通 过标准化、直觉化的图形设计，能够将复杂数据映射为可快速识别的视觉符号，降低认知 负荷。 数字孪生世界白皮书 3 水利行业通用符号示例 3. 空间映射比例 (1) 几何属性映射 用模型大小/高度直接映射数值。如：通过圆柱体不同高度及颜色叠加的柱状热力效果 来表达降雨值，或者通过柱体填充高度来表达已用库容的占比。 (2) 颜色阈值映射 人类认知习惯——过短的时长可能导致信息跳跃，增加认知负担，过长的延迟则会降低响 应效率，通过科学的时间控制能够显著提升信息传达的连贯性与可控性。 (1) 功能型动效 动效类型 建议时长 适用场景 示例说明 微交互反馈 100-200ms 点击/悬停响应（按钮高亮、图标缩放） 点击传感器图标时放大至 110% （200ms） 局部视图切换 300-500ms 弹窗展开、侧边栏滑入、页面切换

够支持拓扑重 构、故障绕行和网络切片，提升算力利用率与网络鲁棒性。在运维方 面，自动化光路配置减少了人工布线带来的潜在错误，进一步增强了 网络的可用性和可靠性。 图 2-2 光交换机内部架构示例 2.1.2. 设备级光互连：可插拔光模块的演进与应用 可插拔光模块已广泛应用在传统数据中心、电信网络以及智算中 心大规模连接中，具备灵活性高与兼容性强等特征。其将光引擎（OE, Optical 化、依赖数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processor）进行复杂 信号补偿导致的系统功耗高、传输时延高等难题。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) 11 图 2-3 可插拔光模块示例 为解决DSP带来的功耗、时延等难题，2022年Macom联合英伟达推 出线性直驱可插拔光模块（LPO, Linear Pluggable Optics）方案，如 下图所示，相较于传统可插拔光模块，LPO直接去除了DSP芯片，保留 中 后者为业界主要研究方向，其连接方法和类型会影响信号、热量和布 线密度的设备设计。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) 19 图 2-14 基于硅光技术的CPO交换设备示例（博通CPO交换机） 2.2.2. 三大技术路线并驾齐驱，硅光或成未来主流 行业内已提出并应用了多种芯片级光互连（如CPO）的实现方案， 这些方案可按材料分类，也可按激光器的放置位置分类，而材料与激

体系，强调垂直整合和可靠性，通常由五个层次构成，分别 是：硬件与操作系统层、管理运维层、数据服务层、中间件层和业务应用层，如图 1-1 所示： 1.1 主机技术栈及特点 图 1-1 主机技术栈示例 (1) 硬件与操作系统层 传统的主机硬件通常由专用处理器、内存、存储系统和 I/O 通道组成，经过高度优化，能够高效应对大规 模数据处理和高并发事务的挑战。操作系统则专为这类主机设计，具备强大的资源管理能力和并行处理性能。 变更成本低、响应变化快 迭代设计、灵活性高 开发周期短、协作效率高 问题发现早、修复成本低 发布效率高、支持灰度发布、业务无需重启 表 5-1 开发模式对比 图 5-1 典型敏捷开发流程示例 业务 负责人 产品经理 需求规划 业务诉求 版本经理 开发Leader + 需求设计 应用开发 开发Leader 开发人员 测试人员 版本经理/测试经理 质量管理 应用发布 所有团队成员 应用故障预案库 混沌工程 可观测指标告警/指标/日志集成 横向拓扑 纵向拓扑 网络拓扑 配置下发，周 期采集 性能、告警、 日志 虚拟机 中间件 51 图 5-8 五层可观测指标体系示例 应用一体化运维方案围绕全链路运维需求，构建“资源、采集、功能、运维场景”四层协同体系： ① 资源层覆盖全栈运维对象，包括服务器、存储、网络等硬件设备和相关云服务，实现运维对象的统一 识别与纳管。

医疗知识图谱是一个结构化的、语义丰富的数据库， 它整合了广泛的医学信息和专业知识， 通过 定义实体及其之间的关系， 构建了 一 个复杂的网络， 使得机器能够理解和推理医学领域的概念。其 中常见的实体类型包括但不限于： 实体类型 实体示例 疾 病 （ Diseases） 糖尿病、心脏病、癌症 症 状 （ Symptoms） 头痛、发热、咳嗽 药物（Drugs） 处方药、非处方药、草药补充剂 治 疗 方 法 （ Treatments） MMLU[17]、C-Eval[18]， 医疗领域示例： 模型是否能够准确回答药物相互作用、疾病症状、诊疗流程等问题） 2 . 推 理 能 力 （ Reasoning） 模型进行逻辑推理、因果关系推导和决策生成的能力， 模型的推理能力涉及多方面， 包括数学推 理、常识推理、逻辑推理和对特定领域的复杂问题的因果推断（医疗领域示例： 给定患者主诉和检 查结果，模型能否推断出潜在的诊断） 如摘要生成（Summa - rization） 、 对 话 生 成 （ Dialogue） 、 多 语 种 翻 译 （ Translation） 等 方 式 评 估 模 型 的 生 成 能 力 （ 医 疗 领域示例：生成患者病例摘要或健康建议时，语言是否精准、适应不同患者的文化背景） 5. 安全性（Safety） 稳 健 性 (Robustness) ： 模 型 面 对 意 外 输 入 时 的