首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。 大模型底座能够为企业提 供强大的 AI 能力支持，助力其在智能化竞争中脱颖而出。 3.1 整体架构概述 企业数字化转型 AI 大模型底座项目的整体架构采用模块化设 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、非结构化和半结构化数据的多源异构整合，采用分布式数据库

开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 智算中心对电源要求极高，而传统电源系统存在能效低、维护复杂、占用空间大 等问题。新型一体化电源系统作为一种集成了多种电力设备于一体的电源解 决方案，凭借其在系统集成性、稳定性和安全性方面的优势，能够满足智算中心 中的电源需求。探讨了新型一体化电源系统在智算中心的应用前景，通过理论 与案例分析研究，评估其在提高能源利用效率、简化运维流程、优化空间布局等 方面的优势。 因此，智算中心的高功耗、高散热要求以及云计 算业务的不间断性和协同性等，对供电系统配置提出 了更高的要求。 2 新型一体化电源系统架构与设计 在建设万卡智算中心时，需要考虑电源系统在集 成性、稳定性、可靠保护机制以及对智算中心整体安 全策略方面的影响。新型一体化电源系统具有集成 度高和智能化的特点，不仅提升了系统的性能和可靠 性，还缩短了工程交付周期，实现快速部署的目标。 此外，该系统也应用绿色能源技术，有助于实现低碳 资产信息、负荷率、低压断路器磨损率、电能质量、选 择性保护校验）和部件级（母排温度、蓄电池状态）等 多个维度分析设备的运行情况，帮助用户运维检修， 保障设备健康运行。 3.4 短路稳定性验证和上下级选择性保护 在智算中心供电安全及可靠性方面，新型一体化 电源系统重视短路稳定性安全验证分析和上下级选 择性保护 ［5］。中国联通自主研发的一体化电源设备在 出厂前均使用 ETAP 仿真计算软件进行短路计算，并 完成了上下游断路器的继电保护配合，使得设备无论

用。德国目前超过一半的电力需求由可再生能 源满足，电力市场设计在其中发挥了核心支撑功能。通过活跃的日前和日内市场交易，市场机制 实现了发电侧与用电侧资源的动态高效匹配，提升了系统运行的灵活性与稳定性。 2．推动欧盟电力市场一体化。德国积极推动欧盟范围内电力市场的一体化进程，充分发挥 跨国市场协同优化作用，促进可再生能源在更大区域范围内的配置与消纳，有效缓解了局部价格 波动，增强了欧盟整体能源供应的安全性与抗风险能力。 持目标频率为 50 赫兹。为此， TSO 采购平衡能源并通过实施再调度措施来解决电网堵塞问题。本节将解释德国为此建立的各 项机制。此外，还将阐述在基于逆变器的电源比例不断上升的背景下，哪些短期稳定性问题将在 未来变得更加重要，以及为应对这些挑战需采取的措施，例如引入构网型逆变器。德国系统运行 的主要经验，可总结如下： 1．提升电网透明度、增强可再生能源发电调节能力、提高灵活负荷可控性，是实现电力系 而，不平衡电量的成本通常低于日内现货市场价格，导致部分平衡责任方过度依赖运行备用资 源（即“调节电力”），从而威胁到系统稳定性。因此，监管机构于 2012 年对不平衡电量定价 机制进行了改革，将其价格与日内市场价格挂钩，旨在激励平衡责任方优先在现货市场上解决 偏差，而不是依赖调节电力。为防止运行备用资源的使用超过系统稳定性的安全边界，该改革 还引入了一个稀缺性价格机制：当调节电力的使用超过 80% 时，不平衡电量价格将设定为日内

许各个模块的独立扩展和维护，确保系统随业务需求的变化能够进 行灵活调整。使用微服务架构使得不同模块可以独立部署和扩展， 这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一 存储数据：将解析后的数据以结构化的形式（如数据库或文 件）进行存储，并确保数据的完整性和一致性。 6. 错误处理与重试机制：设计容错机制，例如对 API 调用失败的 情况进行重试，以及制定异常处理策略以提升系统的稳定性。 具体的数据采集流程可以用以下示意图描述： 在实际操作中，建议采用批量请求数据的方式，以提高数据采 集的效率。例如，如果 API 支持分页，设置每次请求最大返回数 量，循环请求时应利用适当的延迟时间（如

工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 使模型更好地适应这些独特需求，提升在特定工业任务和行业中的性能表现。 1.1.3 工业数据制备 这是工业大模 ➢ 多语言对齐：支持中英德日四语种知识融合 1.3.4 基于功能定位的分类体系 (1) 感知层大模型 ➢ 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 ➢ 边缘侧轻量化：模型体积压缩至边缘计算所能承载的大小 (2) 预测层大模型 ➢ 不确定性量化：输出预测结果的置信区间 ➢ 多工况迁移：适应设备老化和工艺变更 ➢ 因果推理：构建故障传播路径的贝叶斯网络 通过在线学习持续服务 5 年仍保持 90%准确率 成本效益：全生命周期总成本降低 40-60%，ROI（投资回报率）提升 2-3 倍。 1.4.5 技术挑战对比 ➢ 共性挑战： 数据质量波动影响模型稳定性 极端工况下的可靠性验证需求 ➢ 传统模型瓶颈： 无法突破"维度灾难" 知识迁移成本高（跨工序模型重建需大量重复工作） ➢ 工业大模型新挑战： 千亿参数模型的实时推理能耗问题（某大模型单次推理耗电

链协同创新。然而，随着企业数字化系统复杂度激增，多源异 构数据、跨平台服务交互等问题导致运维风险攀升，传统监 控手段难以精准定位故障与性能瓶颈。在此背景下，构建端 到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 10 豪鹏科技通过引入博睿数据Bonree ONE智能运维平台，构建了覆盖基础设施、网络性能、业务系统的全景式监控体系，实现从被动运 维到主动预防、从人工干预到智能决策的数字化转型，有效提升系统稳定性与运维效率。 ｜ 让IT运营更智能 Bonree ONE 赋能豪鹏科技 打造智能化 IT 运维体系 11 监控范围不足 此前，豪鹏科技使用开源zabbix、prometh 商服务质量的量化评估，打破“厂商自检自评”的弊端，确 保考核公正性，强化管控能力。 17 通过加强可观测性建设，蒙牛集团成功地将基础监控覆盖率提升至80%，并确保核心系统均实现了100%的监控保护，有效提升了运维 效率与系统稳定性。 ｜ 让IT运营更智能 蒙牛集团基于可观测能力 构建IT运维工具体系 18 资产台账质量不一影响系统运维 蒙牛集团资产台账质量参差不齐，缺乏统一的标准，难以有效支持系统运维和数据处理；

（一）智能产品案例 ................................... 24 1、拓斯达新一代 X5 机器人控制平台 ..................... 24 2、钧舵高稳定性的 LRA 系列直线旋转执行器 .............. 24 3、灵猴螺纹完整性检测机器人 .......................... 25 4、博众精工 MasterpieceAI 机器人制造商强势崛起，市场份额飙升到 47%。然而，本土机器人产 品高端化水平不足，在汽车为代表的高技术制造业市场份额偏低，在 核心零部件和算法方面与机器人“四大家族”存在一定差距，产品的 稳定性、精确度、响应速度和易用性方面有待进一步提升。随着国产 替代进程加速，当前机器人核心零部件在多个关键领域已取得突破， 如减速器、伺服电机、传感器等，未来，机器人行业的差异化竞争将 更多聚焦于软件。 2、三种应用模型及其组合催生出多种功能的机器人 运动控制类模型推动传统工业机器人升级为“能精细化控制”的 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效

.....................................................................................115 5.2.1 系统稳定性保障................................................................................................. 提升服务的精细化水平。 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的反馈和评论，自动生成有针对性的改进建议。例如，模 型参数和训练数据集，以达到最佳效果。 模型训练完成后，进行系统集成与测试。将训练好的模型嵌入 到餐饮服务系统的相应模块中，如智能点餐系统、个性化推荐系统 等。进行全面的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠 性。同时，收集用户的反馈信息，对系统进行进一步的优化。 最后是部署与监控。将经过测试和优化的系统正式投入使用， 并建立监控机制，实时跟踪系统运行状态和用户反馈。根据监控结 果，及时调

- 视觉对抗样 本可诱导自动驾驶误判交通标志，跨模态数据投毒（如在图像中嵌入干扰噪声影响触觉决 策）威胁工业系统安全。需构建多模态对抗训练框架，强化系统在噪声、遮挡、信息冲突 等极端场景下的稳定性。 隐私与伦理隐忧：多模态数据可能泄露敏感信息（如通过心率监测 + 语音识别推测 用户情绪状态），亟需发展联合学习、同态加密技术，在保护数据主权的前提下实现跨机 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 追 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 9 踪。IMU 可以测量设备的加速度和角速度，提供设备的运动状态信息。将 IMU 数据与视 觉信息相结合，可以提高定位的精度和稳定性，为自动驾驶和室内导航提供关键技术支撑。 在工业机器人和协作机器人领域，精细操作要求机器人具备对物体形状、位置和距离 的精准感知。激光雷达不仅能提供高分辨率的距离信息，还能在物体识别、抓取和装配过 中风复健）、增强现实交 互（沉浸式虚拟触觉）与军事领域（士兵远程操控装备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极

支持超大规模组网是基础....................................................................................3 3.1.2 超高稳定性是前提................................................................................................ ........................12 5.1.2 大规模组网路由协议：可扩展快速部署，组播能力提供..............................13 5.2 超高稳定性关键技术............................................................................................... 较高、标准不完备的状态，未来设备间互通可能面临挑战。 3.1.2 超高稳定性是前提 AI和HPC均是典型的分布式系统，网络作为分布式系统的连接底座，网络的故障或者性 能波动会影响集群计算效率，因此网络自身的稳定性是整个系统稳定运行的基础。此外大规 模训练或计算任务可能持续数周或数月时间，因此要求网络需具备长期持续的稳定性。 高性能网络的稳定性可采用如下两方面的指标衡量： 1）网络可用性：即网络无故障