�� 1.1 医疗IT建设进入提质换挡新周期 根据IDC数据，中国医疗行业的数字化IT投入规模持续增长，其中医疗行业IT硬件设备市场 同样呈现快速扩张态势。这一趋势表明，医疗IT建设进入提质换挡的新周期，正加速信息化 和智能化转型，旨在满足医疗机构日益多样化和精细化的管理与服务需求。 中国医疗行业数字化转型支出高速增长 依据IDC的研究与预测数据，中国医疗行业在数字化IT领域的投入呈现出持续增长的 化重视程度的不断提升，各大医疗机构纷纷加大在 IT 建设方面的资金与资源投入。 预计在未来几年，这一投入规模还将进一步扩大，从基础的硬件设施升级，到先进 的软件系统开发与应用，都将迎来全面的革新。 数据来源：IDC中国，2025 图1 医疗行业整体IT花费市场规模预测（单位：百万美元） 01 医疗行业数字化发展态势与 文印需求 第一章 ���� ���� ���� ���� ���� ���� ��� ��,��� ��,��� �,��� �,��� �,��� �,��� - 年复合增长率:8.6% 单位：百万美元 �� 中国医疗行业IT硬件设备市场稳步增长 根据IDC对中国医疗行业IT硬件设备市场的最新研究，2024年中国医疗行业IT硬件设 备市场的需求加速释放。预计2025年医疗IT硬件市场将保持快速增长，且将保持较 为高速的增长态势，预计2023至2028年的年复合增长率为8

在当前数字化浪潮席卷各行业的大背景下，中国制造业企业也必须全面拥抱数字化转型，从 领导力、全方位体验、信息和数据、运营模式、工作资源等方面全面发力，才能在数字化时 代焕发新的活力。 来源：IDC报告，中国未来制造新范式，���� 图� 中国制造未来新范式 三 个 突 破 两 个 目 标 高质量 通过精益管理不断提升 产品质量 高效率 通过数字技术提高生产 智能化水平 服务化 大规模 个性化定制 超级智能化 内涵丰富的 高质量 凸显优势的 高效率 制造业数字化发展态势及 文印管理的总体需求 第一章 数字化转型的IT投入，是数字化成功的关键保障之一。IDC数据显示，中国制造行 业在����-����年用于数字化的IT花费总体上保持增长的态势，尤其是����-����年增长率 将保持在�%以上。 数字化转型 领导力转型:管理者坚定地使用 数字化进行全面的企业业务和 化工具优化工作方式、工作资 源(人财物)。 领 导 力 全 方 位 体 验 信 息 与 数 据 工 作 资 源 运 营 模 式 来源：IDC数字化转型研究 数据来源：IDC Worldwide ICT Spending Guide Enterprise and SMB by Industry - Forecast ���� 图� 中国制造行业���

前，大多数企业正处于IDC所定义的“AI转折”阶段⸺即在业务中发掘高投资回报率 (ROI) 的应 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。 全球ICT岗位需求将新增3600万，ICT技术人才短缺将影响数字化转型进程 AI、安全、数据科学、云计算等领域的技术人才严重短缺，阻碍了业务创新和发展。IDC调研显 家机构数据后，IDC认为从当前到2030年，全球ICT岗位需求将新增3600万，总量将达到9700万。 其中，安全和AI相关岗位空缺最难以填补。这些人才缺口不仅会导致产品开发受阻、引发质量 隐患，还会造成企业收入损失并形成安全风险。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 01 传统高校教育与技术培训模式与行业需求不匹配，滞后于数字化转型对人才的需要 IDC调研显示，近半数 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 的新机遇。 IDC认为，组织应通过主动应对技能缺口、革新学习战略并培育“持续适应文化”的组织来释放AI 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业

7913 家，较上一年猛涨 1483 家，增幅为历史之最。2024 年 1-11 月，中国境内投资者共对全球 151 个国家和地区的 8581 家境外企业进行了非金 融类直接投资。 同时， 根据 IDC 数据，越来越多的上市公司积极布局海外市场，寻求更广阔的发展空间。在众多行业中，尤其是高科 技、制造业、互联网、新能源和汽车等领域的企业，他们的海外营收和占比有了显著的提升。这些企业通过跨国并购、 服务稳定性。ThousandEyes 通过全球分布的探测点，模拟用户访问不同云端数据中心的实际情况，提供详细的网络路 径分析，帮助企业选择最优云资源。 o IDC 机房稳定性评测 企业可能需要租用海外 IDC 机房部署业务应用或存储数据。在选定 IDC 机房之前，ThousandEyes 可监测机房的网络 连通性、SLA（服务等级协议）达标情况，并检测机房是否存在潜在的网络抖动或服务中断风险，确保长期稳定运行。 的评测，企业能够在出海前精准洞察目标市场的网络环境，并根据实际测试数据制定最优 IT 基础设施部署策略。这不仅能降低海外业务的网络风险，提高用户体验，还可优化成本，避免因选择不佳的云服务或 IDC 资源带来的额外支出。最终，企业可更快、更稳定地拓展海外市场，实现全球业务的高效运作。 场景方案：数据出境合规咨询 随着企业全球扩展,可能需要处理和存储不同国家和地区用户的个人数

铺开店则通过铺位落地和店铺筹备一站式服务，简化租赁流程，并提供开业准 备服务，加速门店落地效率。在经营扩张层面，通过人事管理、会员精准营销和门店运营优化，推动企业经营数字化转型。此外，底层支撑包括IDC/IaaS云服务（如 GPU算力、边缘计算支持）及基础软件（如数据清洗工具、统一身份认证系统），为方案实施提供强大技术保障。整体解决方案通过线上线下融合，助力品牌实现高 效扩张与长期增长。 实体商业品牌数字化转型综合解决方案 运营中台 品牌、商铺、广场 财务管理 营销中台 数据治理 供应链 商户 供方公司 生命周期洞察 AI算法中台 -商户AI模型 销售预测 经营分层 掉铺预警 服务研判 潜力挖掘 边缘计算 IDC/IaaS 服务 云存储服务 网络能力 基础 软件 数据库 中间件 操作系统 数据采集 数据分析 监测跟踪 消费者行为、销售数据、品牌动态等 消费者偏好、市场趋势、门店表现等 品牌运营状态、营销活动投放效果等

长期业务竞争力。 应用智能化的实现路径与关键考量点 应用全生命周期智能化白皮书 39 端协同架构的算力分配，平衡性能与成本，并选择高性价比的模型训练与运维方案。例如，构建混合云架构以平衡本地 IDC 与公有云资源，实施训练 - 推理分离，降低 GPU 消耗；在满足业务需求的同时，优化资源投入，提升投资回报率。 » 5.2.2 用户体验重构 在交互方式上，应用应支持语音、图像、文本等多模 超过两亿，汇聚了全球数十万品牌，千万级的用户，每日新增百万条笔记，月活高 6.3 社区平台基于华为云打造训推一体化平台 华为云 业务服务1 DMS (Kafka) 业务服务2 ... IDC 业务服务3 LTS Go SDK （上报） 客户日志 上报服务 LTS Go SDK （上报） 客户公司 统一日志系统 客户日志系统 使用人员 Filebeat LTS 业务服务4

终端连接数量将达 246 亿个，其中消费物联网终端连接数量将达 110 亿个（注：数据来自 于全球移动通信系统协会发布的《2020 年移动经济》报告）。IDC 预计到 2025 年，中国物 联网总连接量将达到 102.7 亿个（注：数据来自于 IDC 发布的《中国物联网连接规模预测， 2020—2025》报告）。全新的全场景设备体验，正深入改变消费者的使用习惯。 同时应用 开发者也面临设备底座

筑人机协同的新质生产力。作为一家领先的数字化转型综合解决方案提供商，金智维已获 评国家级专精特新“小巨人 ”企业，并成为数字员工领域的“领导者 ”，在 IDC 报告中被认定为中国 RPA+AI 解决方案市场份额第一，连续多年 入选 IDC 中国 Fintech 50 强、毕马威领先金融科技 50 强。未来， 金智维将持续升级数字化能力底座，加大在大模型 、大 数据领域的研发力度，基于 AI 平台提供的云上算力和分布式算力，实现了中俄双方互利共赢。 经济效益： 该产品实现的经济效益： 超算中心作为人工智能的关键基础设施，是人工智能产业发展的核心，通过算力优化、算力整合能够提升各地超 算中心、智算中心以及IDC机房的使用率，避免资源的浪费和空置。面向俄罗斯市场的超算算力和云计算业务，以及 与俄罗斯科研组织深度合作，可以更好将围绕超算中心的科研转化吸引到中国来。 社会效益： 该产品实现的社会效益：

随着区块链产业快速发展，各地纷纷抢占产业市场空间，区 块链产业发展正迎来新发展机遇。从市场规模上看，2024 年我国 区块链市场规模将达 39.94 亿元1，市场规模保持稳定增长，市场 潜力巨大。据 IDC 预测，2021—2026 年我国区块链市场规模年复 1 数据来源：中商产业研究院发布《2024—2029 年中国区块链产业发展前景及投融资策略研究报告》 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院）

方案能够精准识别资源分配不均、拓扑结构缺陷、安全隐患、链路质量劣化等问题，并有效整 合离线资源，提升管理效率。 图14 数据网数字化运营平台功能示意图 集约化数字化运营平台实现对169骨干网、A/B网、IP城域网、IDC网络、智能城域网等网 络的全覆盖。 应用层：应用层接收不同场景的业务需求，基于不同场景构建算法/分析模型，包括资源 利用率分析、网络结构分析、链路质量分析、安全隐患分析等智能化分析应用。