在光交换 网络中，由于物理光链路数量限制，仅有部分节点对能够建立直连光 链路，导致传统环形拓扑无法有效映射到实际物理连接上，从而产生 通信阻塞和性能严重下降。 强潮汐流量的调度优化是另一个关键问题。智算训练任务呈现出 明显的潮汐特征：在模型训练的不同阶段，通信负载的时空分布极不 均匀。传统的静态资源分配策略无法适应这种剧烈的负载波动，导致 在高峰期出现严重的网络拥塞，而在低谷期大量带宽资源被浪费。 标准与可交互性：实现通信模式动态重构需要对底层通信库进行 深度修改或开发全新的通信库实现。如何在提供先进的通信模式重构 能力的同时，保持与现有代码生态的良好兼容性，成为了技术落地过 程中必须解决的关键问题。建议采用逐步演进的策略，通过 API 层面 的抽象，使新技术能够无缝集成到现有的机器学习框架中，降低用户 的迁移成本和学习门槛。 通过上述技术方案的系统性实施，通信模式动态重构技术能够显

均发生了深刻变化。本报告旨在深度 剖析AI时代下中国智算云服务行业的产 业新机遇。 ◼ 研究目标 • 绘制智算产业全景图谱 • 解析云厂商在IaaS、PaaS、SaaS各层的 价值实现路径 ◼ 本报告的关键问题 • 智算时代的云服务价值链如何重构？ • MaaS为何是云厂商的“战略必争之地”？ • 云厂商应如何获取并锁定高价值客户？ • 面对SaaS市场固有的壁垒，云厂商的 有效破局路径是什么？

月启动，旨在紧扣应对气候变化、调整能源结构 的国家战略，邀请业内专家和各利益方参与，共同探讨中国电力部门低碳转型的路径和策略。通过建立一个广泛听 取各方意见的平台机制，电力圆桌将各方关心的、有争议的、目前决策困难的关键问题提交到平台讨论，选出核心 问题委托智库开展高质量研究，并将研究成果和政策建议提交到平台征求意见，从而支持相关政策的制定和落地， 推动中国电力行业的改革和可持续发展，提高电力行业节能减排、应对气候变化的能力。

������ ������ ���� ������ ���� ���� ���� ���� 图 4-12 全国统一电力市场信用体系 后 记 本次《蓝皮书》编写聚焦统一电力市场建设关键问题，不仅是 对我国电力市场化改革的全面总结回顾，更是对党的二十届三中全会 精神的贯彻响应与实践。本书结合我国电力市场发展实际，汇聚多方 智慧，广泛汲取国内外先进经验，贡献具有一定前瞻性和实操性的策

全供应链和产业体系，为构建清洁低碳、安全高效的能源体系提供有 力支撑。 （一）科学合理谋划新型储能发展 开展《“十五五”新型储能实施方案》研究编制工作，重点研究 “十五五”新型储能发展的关键问题，厘清“十五五”新型储能在构 建新型电力系统中的定位和作用，科学合理确定“十五五”时期新型 储能发展需求和布局，统筹好新型储能发展与新型电力系统中源、 网、荷各环节发展的关系。加强国家政策文件与各地的衔接，指导各

程工作和全球协作需要依赖高效的协作平台和技术工具，如视频会议系统、项目管理软件和即时通讯工具，确保团队成 员之间的信息沟通和项目进展的透明度。 运维管理是中国企业全球化过程中面临的又一大挑战。全球网络架构和数据安全是关键问题。不同国家和地区在网络安 全法规和数据保护政策上存在差异，企业需要在遵守当地法律法规的同时，确保全球 IT 系统的安全和稳定运行。例 如，欧洲的 GDPR（通用数据保护条例）和中国的网络安全法 全球 IT 团队可以保证信息的快速流通和决 策的及时性，同时通过标准化的流程减少冗余和提升效率。 随着总部 IT 资源的紧张，如何在全球范围内合理分配这些资源，实现运维、采购成本的优化，成为关键问题。企业需 要通过中央化的采购策略和供应商管理，实现规模经济，同时保持灵活性以适应各地市场的特殊需求。 安全措施亦不容忽视，企业必须建立一套全球统一的安全策略，确保数据的安全和合规性。在新技术的采纳上，如可持

他行业相比，医疗领域对答案的严谨性、安全性以及合伦理性有着更高的要求[6]。任何错误的诊断 或决策都可能直接影响患者的健康和生命，因此，如何确保大语言模型在医疗应用中的正确性、可 靠性和符合伦理，是这一技术应用中的关键问题。 1.2 医疗健康大模型概述 医疗健康大模型是一种结合了大语言模型的强大交互能力和海量的医疗专业知识的智能系统， 专 门用 于解决 医疗和健康领域中的各 种 问题。 这些 智能利用海量专业医疗 多源异构 医疗数据的整合极为复杂， 不同格式、来源的数据难以有效融合， 同时数据隐私保护问题也成为 一 大难题， 如何在保障数据安全与患者隐私的前提 下充分利用数据价值， 是亟待解决的关键问题。模 24 EVALUATING 医疗大模型评测 03 医疗健康大模型伦理与安全白皮书

商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 ◼ 本报告的关键问题 • AI与BI融合的核心驱动因素及市场增长 动力是什么？ • AI技术如何重构BI的价值链，并解决传 统工具的核心痛点？ • ABI在行业落地中面临哪些共性挑战？ 不同行业的差异化需求如何影响技术

���������������� 51 5.4 新加坡电信“多国连接”典型案例介绍 ������������53 PART 06 中国蜂窝物联产业图谱 56 PART 07 广域物联关键问题探讨 57 7.1 NB-IoT 会迎来退网结局吗？ �������������������57 7.2 5G RedCap 何时大规模商用？ ����������������58 18-20 日 深圳站：8 月 27-29 日 海外展：IOTSWC 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那）参展联系：18676385933 PART 07 广域物联关键问题探讨 7.1 NB-IoT 会迎来退网结局吗？ NB-IoT 退网话题，开始受人关注了。 七年前（2017 年），中国移动宣布拿 10 亿补贴 NB-IoT 模组，中国电信组织了规模高达 50

电子显微镜、光学显微镜和扩散 MRI 等成像技术实验生成了海量、多模态数据， 如何利用生成对抗网络等 AI 技术实现数据 自动生成与智能标注，从而准确捕捉神经网 络微观结构和功能特征，成为当前亟待解决 的关键问题。 突破路径： 构建 AI 驱动的神经信息学平台，整合 实时多模态数据流，无缝融合多模态数据。 开发基于生成对抗网络的跨态数据生成框 架，实现不同成像技术数据的相互转换与补 充。构建融合对比学习和主动学习的半自动