根据统计口径不同，中国产业带数量在281-1100个之间，有超600万家制造企业，制造业产值占全球的35%，产能出口刚需强。按照 海关总署重点商品统计口径，2024年我国以省域为单位测算货物出口规模超过千亿的产业集群共有35个，合计出口6.35万亿元，占我 国货物出口总量的24.96%。在强烈的出口刚需下，正在萌发多种创新模式，激活产业带工厂出海。 0 500 1000 1500 2000 2500 2024年我国省域千亿产业集群（单位：亿元） 2000亿以上 数据来源：海关总署 统计制图：亿邦智库 注：统计口径未考虑成品油和钢铁两类资源型产品 8 4 2 2 0 1 1 0 1 0 10 6 4 3 2 1 1 1 1 1 12 6 7 3 2 1 1 1 1 1 广东 江苏 浙江 上海 山东 重庆 河南 福建 四川 山西 千亿产业集群分布（单位：个） 千亿产业集群分布（单位：个） 2020 2022 2024 省域千亿产业集群 35 个 制造企业超 600 万 制造业产值占全球比例 35% - 3 - 产业带工厂三大困境：缺品牌、缺渠道、缺感知 重关税背景下，产业带传统代工模式将面临更大的挑战，需要新的模式和路径。亿邦智库调研浙江永康电动工具产业带发现，产业带 工厂散而小，大部分工厂高度依赖大客户代工订单，通常根据客户订单需求采购零部件组织生产，产业带供应链自给率高，以快速响

临时区 NAS 存储 ETL 程 序 区 Page21 企业数字化转型总体架构——数据交换层 NAS 存储 Hadoop 集群元 数据区 数据平台 ETL 数 据处理程 序 区 数据平台临时数 据区 存储数据平台各个 Hadoop 集群的元数据信息，如： HDFS 文件 系统元数据 集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在 NAS 临时数据区 临时数据区 企业数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在 NAS 临时 数据区 数据平台 ETL 加工处理程 序（ 数据压缩、数据加载、各数据数据 处理等）统一存储在 NAS 集群指定目录，各接口服务器通过文 件系统 Link 建立映射 Page22 企业数字化转型总体架构——数据交换层大数据交换组件  企业内部非结构 化、半结构化数 据，如：音频、视 频、邮件、 Office 文档、抵押品扫描 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24

基础软硬件、相关组件能力逐步提升 行 业 情 况 MRS查询集群 支撑实时计算业务： Ø实时加工：全链路秒级 加工 Ø业务量大：维表千万级/ 流表亿级 Ø高可靠：主备集群容灾 关键组件：Flink、Kafka、 Hudi、DWS MRS实时计算集群 DWS应用集群 MRS批处理集群 支撑高SLA业务查询： Ø高并发 Ø资源独享：物理资源 隔离 Ø高可靠：主备集群容 灾 关键组件：Hbase、 ElasticSearch Hive Tez Spark MR 实时计算 Flink SparkStreaming HetuEngin e（presto） 交互式 分析 ClickHouse 湖模块（MRS） 跨集群数据分析（Hetu） 湖仓一体架构 统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控 数字化运营 Ranger 数据安全 Hudi 梳理，使下游数据处理统一采用标准化 数据； • 目前全行系统落标率达95%，后续待所 有系统落标后，取消标准层。 2.5 部署架构 MRS联机查询分析集群 【50】 MRS实时计算集群 【28】 Gauss应用集群 【22】 MRS批处理集群 【90】 HDFS【65】 ClickHouse【10】 HetuEngine【8】 HDFS【13】 HBase【2】 ClickHouse【2】

2.1 低空经济产业差异化发展现状 2.2 国资国企低空经济差异化发展建议 2.3 03 国资国企发展低空经济要形成产业集群式优势， 争当“链主”企业 19 低空经济集群式发展的优势 3.1 低空经济集群发展现状和成功实践 3.2 国资国企推动低空经济产业集群发展 3.3 10 11 16 20 21 23 © 2025 毕马威企业咨询 (中国) 有限公司 — 中国有限 新和产业生态， 明确定位和发展方向，打造差异化竞争优势。 根据政府官网公开信息，深圳市各行政区在低空经济领域布局也各有侧重，形成了多元、互补的 发展格局。 • 南山区依托科技园的高新技术企业集群效应，致力于构建“两区一廊”低空经济发展格局， 重点发展eVTOL、无人机研发、制造及应用等； • 福田区依托毗邻香港特色和金融产业集聚优势，推动低空经济相关的金融业务、跨境应用、 咨询和科技服务，逐步形成低空经济总部和研发基地； 驶航空试验区； • 龙岗区聚焦核心零部件和原材料研发、制造，打造低空经济产业生态建设示范区，并利用大 运中心和东部华侨城等旅游资源，推动低空+文旅融合发展； • 坪山区发挥新能源汽车产业、新材料产业等集群优势，探索多场景低空飞行，如空中交通、 物流运输、外卖配送等。 通过差异化发展策略，深圳市不仅为各区相关企业提供更加明确和可行的发展方向和路径，还能 够有效促进区域内低空经济产业各领域的协同发展。

....................20 案例 12.打造国家枢纽节点公共传输通道服务能力 有效提升“东数西算”网络传输效能 ................22 案例 13.长三角枢纽芜湖集群算力公共服务平台 提供一站式算力服务................................25 案例 14.东西联动、融合创新 助力东西部数字经济融合发展................ ...........40 案例 20.探索“绿电聚合供应”模式 实现京津冀枢纽张家口集群算电高效协同................40 案例 21.内蒙古枢纽打造绿色可溯源和林格尔集群 推进算电协同发展................................42 案例 22.甘肃枢纽庆阳集群源网荷储一体化建设 推进算电协同深度融合......................... .........................................................................50 案例 24.粤港澳枢纽韶关集群打造一体化安全体系，保障数据中心集群可控...................... 50 案例 25.打造宁夏枢纽节点云安全运营管理平台，有效保障网络与数据安全...................... 51

明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，全球对 高性能算力的需求持续增大。特别是在 AI 训练和推理任务中，高密度计算集群 的功耗需求日益攀升，传统的数据中心散热方案面临着严峻挑战。在此背景 下，液冷技术作为一种高效、节能的散热解决方案，正在加速改变数据中心的 技术架构和产业格局。 本报告引用和发扬了来自全球计算领域的众多专家学者、技术领军者、优 CPU 和 GPU 2 的热设计功耗（TDP）不断提升，传统风冷数据中心在应对高密度、高功耗计 算集群时已显得捉襟见肘。 从硬件形态演进来看，传统的 AI 产品与架构已不能完全满足新的 AI 集群 的需求。随着计算密度的提升，采用低延迟、高带宽互联架构的 AI 集群因其性 能优势而被广泛采用。然而，在液冷整机柜的设计与部署过程中，不同厂家的 技术方案缺乏统一标准，这给终端用户的系统选型、设备部署及运维管理带来 OAI（开放加速器接口） 和 UBB（OCP 通用基板）等标准化方面取得了显著进展。特别是超节点整机 柜架构设计日益受到关注，这一创新方案通过支持更多 AI 加速器的高速互联， 为构建更高密度、更高效能的计算集群提供了新的技术方向。 我们期望通过本报告的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流与协 同创新，共同推动液冷智算中心技术的发展与应用推广，为构建高效、绿色、 智能的未来计算环境贡献智慧和力量。

....................................................................................... 27 4.3 分布式集群存储平台............................................................................................... 存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存放上千万数量文件时， 仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。 源用户；而中间层的虚拟化系统 又起到了资源分配调度的作用。 部署虚拟化系统之后的整体架构和传统架构下是没很大区别的，利用共享存储实现数 据集中和共享，结合管理中心实现应用系统的统一管理；虚拟化集群的形成，直接为应用 系统提供了高可用和负载均衡的功能。 第 23 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 4.2 云 计 算 中 心 虚 拟 化 组 件 4.2.1 迁 移 使运行中的虚拟

原生等技术实现了资源池化和弹性扩展能力，有效支撑了各行各业数字化转型。 随着千亿参数大模型等 AI 技术的迅猛发展，传统云服务体系面临严峻挑战，云 计算进入深水区：在算力方面，十万卡级超大规模 GPU 集群的异构算力需求已远 超现有资源池化的调度能力；在网络层面，AI 训练中 TB 级参数同步对时延极为 敏感，传统网络架构难以满足低时延、高吞吐的传输要求；在服务形态上，单一 的 IaaS/PaaS 价值潜能。为此，中国移动针对云智算体系架构形成了计算、存储、网 络、算网一体、AI 开发平台、模型服务、算网大脑等十大关键技术方向。 7 2.云智算关键技术方向 2.1 计算技术 随着模型参数量与复杂度指数级增长，当前智算集群在算力密度、通信效率、 能效比方面面临严峻挑战。中国移动充分发挥央企科技创新示范引领作用，聚焦 “卡脖子”方向，攻关国产高算力芯片、智算超节点、算力原生等关键技术，突 破万亿模型训练与推理性能 传输机制， 从源头上解决多路径 hash 冲突问题，提升智算集群带宽利用率与可靠性。 面向近期，升级 DPU 芯片智算网络带宽，优化 RDMA 传输机制、搭载流控算 法，大幅降低尾时延。联合国产网侧厂商，形成端网协同的端到端解决方案，加 快集群训练收敛速度、降低推理场景响应时延。 面向中远期，持续优化 DPU 芯片智算网络核心能力，提升智算集群利用率。 联合国内芯片厂商，基于 SIMT 架构与 RISC-V

存储设备、网络设备及管理运维系统四大核心要素构成。 • 算力资源的部署与利用离不开算力中心的支撑。核心使命是提供强 大的算力支持，以应对各类复杂的计算挑战，如数据处理、AI模型 训练等。 • 算力中心通过高速网络连接形成计算集群，提供高性能、高可靠性 和高可扩展性的计算能力，支持数据分析、模拟计算和人工智能等 复杂任务。 类型 设备种类 设备名称 IT设备 连接器 光纤 光模块 网络设备 交换机 路由器 算力设备 限。相较于传统云资源池以CPU为通用计算主体，当下以GPU为代表的芯片成为提供智能 算力的主力军。借助云计算实现零散智算资源集中与纳管的优势，各大云厂商纷纷在智算领域进行布局，形成千卡、万卡智能云集群，以云服务的方式提供可便捷 获取的智能算力。云计算与智算资源融合形成的智能云能够为大模型训练和推理提供充足的算力资源，已经成为促进人工智能领域发展的坚实底座。 年均复合增长率 2015-2021 2021-2023 大模型训练对算力中心提出更高要求 AI大模型的训练对算力中心提出了更高要求，涵盖集群化部署、高效网络通信、大规模电力供应及专业运维管理 等多个维度，促使算力中心的定制批发模式成为承载大模型厂商算力中心需求的主流模式。 20 大模型训练带来的算力中心需求将由定制批发模式承接 • 为保证大模型训练效率，大模型厂商对算力中心提出更高要求 算力中心 ✓ 网络通信：集群内部节点之间更高的网 络带宽与更低的网络延迟 ✓ 能源供应：稳定的大规模电力供应

推动算力需求的增长。 b ）未来 A I 应用爆发，推理侧算力需求快速增长：各厂商基于 A I 大模型开发各类 A I 应用，随着 A I 应用用户数量爆发， 对应推 理侧算力需求快速增长。 • 智算中心从集群走向超级池化。智算中心是以 GPU 、 A I 加速卡等智能算力为核心，集约化建设的新型数据中心；随着大模型普遍进入万亿规模， 算 力、显存、互联需求再次升级，高速互联的百卡“超级服务器”可能成为新的设备形态，智算中心将走向超 Management （ SM ） 、连接件组成； RoCEv2 网络 是一个纯分布式的网络，由支持 RoCEv2 的网卡和交换机、连接件、流控机制组成。 InfiniBand 在网络性能、集群规模、运维等方面具备显著优势。 • 投资建议： A I 大模型的参数量和训练数据量的快速增长，对数据中心的计算、存储、网络等提出新的要求，新型智算中心是产业发展趋势； A I 大 模型需要部署在高速互联的多个 建议关注宝信软件。 • 风险提示：宏观经济波动、下游需求不及预期、 A I 伦理风险等。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 摘要 目录 01 智算 中心： 从集群走 向超级池 化 02 网络互联： 节点 内外多方案并 存 03 投资建议及风险提示 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 • 训练数据量 + 参数量大幅提升，模型能力“涌现”