，导致终端用户体验受到影响。 背景分析 1 定位系统缓慢问题，提升SCM系统性能 通过对SCM生产系统进行性能监控，自动梳理各业务模块之间的调用关系及业务拓扑，快速展现系统性能瓶颈，发现缓慢或错误请求， 下钻到全栈快照，找到耗时最长的自定义方法，定位SCM访问缓慢的原因。 应用场景 1 实时监测，锁定影响范围 在重大节日活动中，如618 置后，解决问题，助力运维人员快速发现、定位问题，将问 题解决效率提升至分钟级。 3 3 2 ｜ 让IT运营更智能 为什么选择博睿数据 深厚的技术积累 博睿数据成立已有十余年，在IT运维领域拥有独 特的优势 产品应用领域广泛 博睿数据产品已广泛应用于银行、证券、保险、 高端制造等领域 应用效果 深度剖析业务交互数据，快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员，时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的全栈监控与多维拓扑分析，打通从前端用户操作到后 端数据库调用的全链路追

合作方 配方数字化转型 市场报告 目录 快速消费品行业的主要趋势和挑战是什么？ 这些趋势如何影响快速消费品行业？ 前路何在？ 有哪些潜在优势？ 趋势与挑战 鉴于消费者偏好不断变化，商业环境日益复杂， 企业有必要全面重新评估和调整其战略和运营。 11.4% 自有品牌“产品”类别增加。 2.7% 自有品牌“饮料”类别增加。 40% 购物者已改变品牌态度或购买行为。 高达 120% 这一挑战。 当前趋势需要立即实现技术进步： ● 企业需要提供全新多样的产品组合和改进，才能满足特定区域需求。 ● 消费者品牌忠诚度下降，具有先进供应链能力的新品牌日益激增。 ● 自有品牌产品快速增加，品牌商必须在更短的时间内推出新品。 ● 原材料、自然资源及运输成本增加，企业亟需灵活而有弹性的供应链。 ● 供应链中断频发，企业不得不开发替代配方。 30% 供应链不确定性增加。 7 倍 重新校准设备、成分质量和原材料 用量。 这些信息未集中存储在某处， 不利于在不同工厂之间快速量产。 然而，欧洲仅有 36% 的供应链 企业计划采用灵活的自动化 解决方案（而该数字在美国更低， 仅有 24%）。 新冠疫情期间，供应链成本几乎 翻了一番。快速消费品企业一直 面临改善运营的压力。 借助供应链运营数字化和性能智能， 快速消费品企业可显著提升产品 可用性和客户服务水平，增收多达 3%。 在制定和设计阶段，团队必须

.......................................................................................... 10 图 7 快速接头领域............................................................................................ 12 较少，其发展有待进一步观察。 （一）冷板式液冷技术应用广泛 系统成熟可靠，工程实践广泛。冷板式液冷技术发展时间较早， 在航空航天、新能源汽车等领域均具备深厚的工程实践积累。智算中 心冷板式液冷系统主要包括：冷板、管路、快速接头、分液歧管、冷 量分配单元与室外一次侧冷却设备等组件。冷板通常是由铜、铝等高 导热金属构成的封闭腔体，服务器芯片等发热元件通过导热界面材料 与冷板贴合，热量经导热界面材料传递到冷板上，并通过冷板内部冷 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 7 图 4 智算中心液冷产业全景 来源：中国信息通信研究院 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 8 （二）液冷系统零部件 液冷系统涉及多类零部件。冷板和快速接头是冷板式液冷系 统在机房侧（即二次侧）的特有组件。冷却介质槽是浸没式液冷 系统在二次侧的重要组成单元。冷却液、冷量分配单元、一次侧 冷源、管路及阀门组件是两类液冷系统的通用组成部分。 1

�� �� �� �� �� �� �� IDC观点 当前，企业所处的发展环境正在经历深刻变革，新技术、新环境、新业务等 多元因素成为影响企业创新方向的关键。生成式人工智能技术快速发展，更 广泛的行业自动化用例已经无处不在。新的业务形态和商业模式正在持续出 现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 催生企业高质量发展新需求 在业务变化加速和多元化市场竞争态势的影响下，企业的生存和发展都面临诸多 新的挑战。对企业管理者而言，业务持续受到各类不确定因素的影响，运营管理 和决策的难度不断增加。企业如何快速聚焦有利因素，保障核心业务的稳定发 展，并适时探索新业态、新模式，寻找第二增长曲线，是企业自上而下最为关注 的话题。 企业IT架构的演进，应始终与企业业务发展保持高效的协同。在企业上云已经进 力，由于自动化程度的提高，数据变得越来越重要，也越来越珍贵。释放 数据价值，并确保隐私和安全，成为企业关注的重点。 新环境 AI重塑发展格局：以AI为代表的新技术快速发展，带来了新市场、新生 态、新需求变化。一些传统业务逐渐萎缩和消失，新的业务形态和商业机 会快速出现，由此产生新的生态聚集效应，加快重塑市场格局。 更加极致的客户体验：客户体验变得更为为 重要。企业需要深入研究市场以建立差异化 优势，例如面对银发经济和数字化原生代持

造方面具备技术优势和产业基础；法国以高级定制服装闻名，主要面向中高端市场。与此同时，美国的成衣制造业也逐渐发展起 来，主要集中于东北部地区，利用当地的劳动力和资源优势进行生产。 第二阶段：快速发展阶段（20世纪中叶-20世纪末） 成衣制造在全球范围内呈现出规模快速增长的态势。二战结束后，全球经济复苏，人们对服装的需求呈持续增长。纺织技术和成 衣制造技术不断进步，机械化生产模式广泛运用，大幅提升了生产效率，推动全球成衣制造行业的规模扩张。欧美依然占据重要 ·ODM阶段：随着技术积累，部分企业从单纯代工转向设计制造（ODM），开始参与产品设计环节，但仍以出口导向为主。 第二阶段：高速发展阶段（2001年-2010年代） ·加入WTO的推动：2001年中国加入WTO后，服装出口规模快速扩张，外贸需求拉动产业升级，形成完整的纺织服装产业链。 ·国内市场萌芽：伴随居民收入增长，国内消费市场逐渐起步，但国际品牌仍占据中高端市场主导地位。 1.1.3 中国服饰时尚行业发展历程 图：中国服饰时尚行业发展历程 国。中国的成衣制造企业不仅满足国内庞大需求， 还为全球各大品牌提供代工服务。2020年，中国成衣出口占全球的31.6%，虽然有所下降，但仍占据着重要的地位。同时，印度和 东南亚各国的成衣制造业也快速发展。它们借助劳动力成本低廉的优势，吸引了大量国际订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业需继续强化设计创新、

从何种渠道可以了解到针对目标区域的相关商业信息？如何寻找适合自己的经济圈？如何寻找适 合的商业地产？是否入驻企业与产业链生态符合自身企业的发展需要？如何得到相关区域配套的 准确信息？ • 中小企业如何快速启动自己的生意？ • 如何扩宽自己的销售渠道得到更多的商机？ 招商机构 • 如何更了解企业需求 ? 需要什么服务？以何 种方式提供这些服务？ • 服务流程如何可以更加灵活高效？ • 如何使用更多更好的方式与企业进行互动， 服务 创新 • 信息分散，不同类型数据间缺乏整合，难以支撑快速研判与决策。 • 招商服务各职能条线间、政府与辖区企业间缺乏互通互联，政策信息 难以上传下达，跨部门间难以进行高效协作。 • 对待入驻企业、建设中企业与存量企业缺乏主动式服务。 • 难以从服务中找规律，对有效的招商服务流程与经验难以快速复制， 对低效的服务流程难以快速改进。 • 服务层次复杂，政府管理以及企业获取服务的成本较高 提升招商质量 政企互动 平台 推行政府主动服 务，建立企业之 家实现政策与服 务的上情下达， 下情上报 企业间互动平 台 形成区域供求链， 促进企业间互惠 互助 中小企业服务 让中小企业快速 且低成本驶上企 业经营快车道 企业服务云将是支撑政府高效运作、助力区域经济转型的战略工具 企业服务云是统一服务标准化和业务管理创新的基石 Microsoft Confidential 5 企业服务云实施覆盖战略

化为真实的商业价值。 在应用开发端，AI 技术正将零代码平台推向全新高度。从简单的轻量化工具演进为强大的创新引擎，AI 让零代码真正 做到 " 更零 "-- 业务人员无需掌握复杂的技术语言，即可快速构建应用，这种技术民主化将释放出巨大的创新潜能。 然而，技术终究是手段，人才才是数智化转型的核心驱动力。新时代的数智化人才需要具备跨界融合能力，既要深度理 解业务逻辑，又要熟练运用数字化工具，更要拥有数据思维和创新意识。 决策驱动场景 业务用户 中心融合 运营驱动场景 财务用户 合规驱动场景 数据分析师 探索驱动场景 关注:战路决策、效率、品牌形象 需求:可视化大屏 要求：快速共识与影响力 形态：可视化大屏 关注：数据民主化、简单易用、快速获取答案 需求：自助分析/问答B1 要求：实时响应与效率 形态：实时仪表板 关注：合规标准化、精确计算、历史对比 需求：固定式复杂报表 要求：标准化与可追溯性 形态：固定报表 新业务机会：数据驱动的新产品 / 服务收入 ● 客户价值提升：精准营销带来的销售增长 ● 市场机会识别：数据洞察发现的商业机会 ● 决策质量提升：基于数据的科学决策 ● 决策速度提升：实时数据支持快速响应 ● 战路规划优化；数据驱动的战略制定 ● 数据资产增值：数据积累和治理带来的价值 ● 数字化能力：组织数字化成熟度提升 ● 竞争优势：数据驱动的差异化竞争力 ● 客户价值提升：精准营销带来的销售增长

根据两地三中心建设规划，建设同城两个数据中心的应用级灾备能力。 3. 灾备能力 四、项目成效 借助云计算、容器等新技术和最佳实践，采用自动化和标准化的流程和工具，优化资源管理流程和资源库，实 现了 IT 资源的快速部署，提高了云资源交付服务的速度、质量和效率，从而缩短 IT 服务的交付周期，项目资源交付 周期从 2 周下降至 2 小时，不到原先时长的 1%。 1. 资源交付周期变短 金科创新社 金科创新社 资源池基础架构多样，异构资源池难以有效的统一管理与调度； 2.业务系统上云后，管理理念、技术工具、业务流程未充分融合导致在提升效率，释放IT人力资源的效果并不明显； 3. 数据中心云化后，资源快速部署，自助交付效率逐渐成为瓶颈。 针对以上出现的情况，光大证券与光大科技携手共同研发数智化数据中心多云管理平台（MCMP）。通过该平 台实现多云（私有基础设施云、桌面云、容器云和公有云）服务和资源的统筹管理。MCMP 动化运维和巡检、协助用户保证业务的连续性；通 过对告警数据的关联分析，快速定位业务薄弱点。并根据监控指标可实现故障的闭环自动化修复。 通过云管平台实现对多云环境进行统一资源管控，包括资源配额、审批流程、资源租期、使用分析、优化建议； 多个维度的费用分析，图表化展示，申请趋势分析，拆分公有云账单，设置私有云计费规则，快速洞察多云环境花费； 一键调整、释放、降低过高配置，管理和优化云资产。 统一

新进度，方 便领导实时监控，并全面掌握各部门的工作办理情况，及时发现并解决问题。 多角色门户，“事找人”让协同更高效 高管门户：打造高管专属一站式集成工作台，方便快速获知其工作所需重要信息、日程、邮 件等，便捷应用入口，快速发起业务操作，提升工作效能。 供应商门户：同步企业采购工作数字化建设，支持供应商在线注册、审核准入等流程管理， 统一发布招采信息，合力构建机械设备企业更健康的供应链。 指引规范 分层，内容等级划分更清晰；结合在线考试、培训等应用，让制度宣贯一步到位。 品质门户：基于全域品质管理，打造一站式的质量管理内容与应用聚合平台，集合从研发到 量产每个环节质量控制数据，快速处理质检、质改等流程待办，确保品质。 另外，包括学习门户、新人门户、营销门户、合规门户等都可以用蓝凌 MK 数智化工作平 台高效配置，满足上市公司组织协同需求。 协同在线，用流程支撑公司内部控制 管理：内聚环境、社会、治理等动态与流程，凝聚员工向心力，推动企业可持续续发 展；面向投资者、社会公众的 ESG 门户，传递绿色、高质量发展动态。 知识门户：打通应用系统与知识平台，统一知识入口，操作便捷；支撑用户快速查看培训、 考试、直播、知识地图等内容；帮助各级组织高效沉淀与运营知识，创造更多业务价值。 2、上市公司 AI 协同管理应用 基于蓝凌企业大脑 LanBots.AI，将带来公文管理、流程管理、知识管理、合同管理、人事

2023年6月底，我国智能算力规模占整体算力规模的比例提高到25.4%，智能算力规模同比增长45%，较整体算力 规模增速高出15个百分点，且随着AI大模型的快速发展，智能算力需求呈现爆发式增长态势，未来智能算力将迎 来更加快速的增长，预计到2025年智能算力占比达到35%。 随着整体算力规模的快速攀升，作为算力核心承载主体的数据中心在单体规模、平均单机架功率方面稳步 提高，新型数据中心逐步向绿色低碳、集约高效、智能运维方向发展： 值；同时加大对太阳能、风能、水能等可再生能源的利用，降低数据中心整体碳排放。 2） 集约高效：随着人工智能对算力需求的高速增长，更高的单体算力性能、更高的算力部署密度和更大的 算力集群规模成为新型数据中心的显著特征。大模型的快速迭代加速了更先进的算力芯片模组、更高带宽的大容 量显存和内存、更大规模的高速互连网络的部署，推动了大规模、高密度、高效协同的算力集群部署和发展。 3）智能运维：随着数据中心规模的扩展，智能化运 可大幅提升散热效率，降低风扇散热功耗，显著降低数据中心PUE数值，并有效分摊基础设施成本，实现数据中 心绿色低碳高效运营。 3） 快速交付便捷运维，满足数据中心规模化、集约化建设需求。国家在政策上引导超大型、大型数据中 心集聚发展，形成多地布局的国家枢纽节点。超大规模数据中心的建设，对快速部署和便捷运维提出了严峻挑战。 整机柜服务器具有模块化架构，支持工厂预装和一体化交付，相比传统机柜，交付部署效率提升8～10倍。同时，