1 2 1 3 1 4 1 6 1 6 1 8 1 9 20 2 1 23 25 26 26 27 28 主机现代化发展趋势 2.1.1 开放平台架构以“云 + 分布式应用”为主 2.1.2 主机现代化分三阶段实施落地 主机现代化三阶段实施路径技术诉求 2.2.1 云平台建设阶段关键诉求 2.2.2 应用和数据迁移阶段关键诉求 2.2.3 高可用性、高性能和高安全。然而，随着云 计算、虚拟化和分布式技术的快速发展，传统主机技术的局限性也逐渐显现，主要体现在以下五个方面： 1.2 传统主机面临的挑战 (1) 技术封闭制约创新效率 传统主机技术栈过于封闭，操作系统和专用硬件深度绑定，难以兼容 x86、ARM 等标准化芯片，这限制 了企业自主引入云计算的弹性资源调度和分布式技术的水平扩展能力，系统升级和功能迭代依赖原厂支持，流 程繁琐且周期长，难以及时响应业务变化（主机厂商硬件升级周期通常为 3~5 年），远滞后于业务对敏捷创 新的需求（如互联网业务的周级迭代）。此外，主机技术架构采用专属协议与接口，新应用或第三方工具难以 接入集成，与云平台、分布式数据库的集成需开发专用接口，集成成本高且易形成“技术孤岛”。 (2) 扩展性不足无法应对大规模业务挑战 传统主机技术栈主要依赖纵向扩展（Scale-up），通过增加处理器、内存和 I/O 通道来提升单机性

高性能、分布式的物联网、工业大数据平台 本白皮书内容受版权法保护，未经公司或其许可人的书面许可，任何人不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、 翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。 版权申明 电力行业数字化转型 TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案 写在前面 � � 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社 会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 能化转型中的关键需求。这些需求不仅 限于技术层面的更新换代，还包括运营策略和管理方式的革新。正是这些需求，引导着电力 行业朝着更高效率和更智能化的未来发展。需求具体如下： 业务需求提炼 随着分布式新能源的大规模并网，电力行业产生的数据量呈井喷式增长。这不仅对数据存储 提出了高要求，也对数据实时处理和分析能力构成挑战。传统电网技术在全面、准确地建模 和管理数据方面力不从心，传统数据库更难以应对数据的高速增长和实时处理需求。 0 2 传统关系型数据库普遍适用于低频监控场景和电力一区 SCADA，但在分布式环境中，它们 却普遍面临性能和扩展能力不足的问题，特别是随着数据量的增加，查询速度会逐渐变慢， 且由于它们并非专为时序数据优化，在处理海量时序数据时读写性能较低。 传统关系库的局限 典型场景：低频监控场景、电力一区 SCADA 分布式环境中的性能和扩展性有限 数据量越大，查询越慢 不专为时序数据优化，海量时序数据读写性能低

难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调 度实现异构算力降本增效；构建大模型训练和推理混合部署的调度底座，实现训推任务的动 大化利用。 （2）拥塞控制：高效缓解密集型通信模式引发的瞬时拥塞，该技术依托细粒度拥塞控 制信号或主动拥塞控制机制，通过动态调整发送速率、提前分流热点流量等手段，显著降低 尾部延迟，保障大规模分布式训练的通信稳定性。 （3）GPUDirect：消除主机内存拷贝瓶颈，实现 GPU 与网络的深度耦合，其核心技术 为 GDR 支持网卡直接读写 GPU 显存的零拷贝方式，以及 GDA（GPUDirect 3.1 分布式训练框架 面向因大模型参数规模持续突破单机算力与存储极限而造成的分布式训练需求中模型 切分规格与异构算力能力需合理适配的难题，将庞大的训练任务智能拆分并协同调度到多种 异构算力上执行，需要分布式训练框架在现有基础上具备异构算力感知、模型任务适配和智 能调度等能力，以充分挖掘异构集群的计算潜力。 分布式训练框架主要围绕模型训练任务拆分与适配计算单元两个核心任务，主流分布式 16

的极限，推动智算中心从计算、存储到网络的全栈架构深度演进。在 这一浪潮中，智算中心不仅是国家科技战略的核心支撑，更是产业智 能化升级的关键基础设施。 随着 AI 模型参数量呈指数级增长，尤其是在大规模分布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 ................................ 40 3.4.2 智能预测与链路池化资源管理策略.............................41 3.5 物理层：分布式光交换与物理层优化................................... 45 4. 总结与展望......................................... 通信，需依赖高速网 络结构实现。当前主流方案采用电交换芯片构建以太网或 IB 网络， 常见架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、DCell、BCube。这些结构通过 多层交换机实现大规模互联，支撑分布式训练中的全互联需求。 图 1-1 智算中心网络与网络协议栈 无论采用机内互联还是采用机外互联，都要采用电交换芯片来做 网络流量交换。然而，随着模型规模和节点数的增加，电交换面临带 宽、延迟和能效的瓶颈。

......... 167 图 52：2024 年数智企业省域分布图 ....................................... 173 图 53：2024 年数智企业业态分布图 ....................................... 174 图 54：2024 年数据应用企业省域分布图 .............................. ..... 174 图 55：2024 年数据资源企业省域分布图 ................................... 175 图 56：2024 年数据技术企业省域分布图 ................................... 175 图 57：2024 年数据服务企业省域分布图 ................................... 176 年数据基础设施企业省域分布图 ............................... 176 图 59：2024 年数据安全企业省域分布图 ................................... 177 图 60：2024 年人工智能企业省域分布图 ................................... 177 图 61：2024 年全国上市数智企业省域分布图 ..

. 54 （三） 超大体量数据处理与实时渲染.................................................................... 56 1、 分布式计算与可视化展示........................................................................... 56 2、 超大量点位数据加载与查询 技术要求，尤其是通过等高线图 和卫星云图的形式呈现。 等高线图为专业人士提供了一种直观理解地形复杂性的方法，同时在评估气象条件对 特定地理区域的影响方面也展现出无可替代的价值。它使得风向、温度分布以及其他关键 气象参数能够基于地形特征进行精确分析，从而支持更加精准的环境预测与规划决策。卫 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 3 星云图作为观察大气动态变化 情况，对于评估地形对气候条件的影响至 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 4 关重要。准确的等高线图可以帮助科学家和城市规划者更好地理解特定区域内的风向、温 度分布等关键气象参数，从而做出更加精准的环境预测和规划决策。 此外，在数字孪生项目中集成高质量的等高线图，不仅可以提升数字孪生场景的真实 性和实用性，还能促进跨学科的合作与创新。通过提供数字孪生应用平台，让不同领域的

� ��� ��� ��� �� ��������� ������� �������� �������� �������� �������� 图 2 2024 年全国新型储能装机分布情况 012 2025 中国新型储能发展报告 2. 重点地区新型储能发展加速 截至 2024 年底，新型储能装机规模前 5 的省（区）分别为内蒙 古 1023 万千瓦、新疆 857 万千瓦、山东 �� �� 图 5 新型储能项目规模、时长分布情况 ��������� ���� ��������� ������ ����� ���� ������ ����� ������ ���� ������ ���� ����� ������ ���� ����� ������ ����� 014 2025 中国新型储能发展报告 从地区分布看，华北地区单站规模 10 万千瓦及以上新型储能装 各地区新型储能单站规模分布情况 �� ��� ��� ��� ���� �� �� �� �� �� �� ��������� ��������������� ���������� �� ��� ��� ��� ���� �� �� �� �� �� �� ������ ���������� ���������� ������ 图 7 各地区新型储能时长分布情况 015 2024

2025 芯片设计行业 白皮书 人力核心指标 行业报告系列 2025 - 03 - 19 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 目录 样本分布 01 人力指标 涨薪率 04 离职率 10 应届生起薪 11 城市薪酬差异系数 16 人力需求 招聘趋势 19 城市招聘趋势 20 5e3f6aaa06444fd8a666eb59160aa400 招聘动态 22 热门职能 39 份、纬而视 公司数量 样本数量 下游 分立器件 天马微电子、扬杰科技、银河微电、斯达半导、苏州固锝、 华映科技、江海股份、华微电子、捷捷微电、京东方 公司数量 样本数量 1 产业链分布 样本分布 4,762 2,085,860 2,127 901,654 745 566,641 975 639,995 1,402 504,411 3,287 1,935,849 人力资源核心指标 单位(公司数) 深圳 829 上海 633 北京 398 成都 290 苏州 261 西安 252 南京 246 杭州 209 合肥 183 无锡 179 2 公司总部分布 样本分布 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 100 人以下 58.9% 100-500 人 28.7% 500-1000 人 6.7% 1000-5000 人 4.4% 5000-10000

体 系 市 场 规 模 交 易 品 种 零 售 市 场 ·2024年，交易电量6176亿千 瓦时，发电企业399家、电力用 户9.9万家，售电公司423家； ·新增集中式新能源、独立储能、 分布式光伏、抽蓄、10kV以下低 压工商业用户等市场主体。 ·2021年底，电网代理购电+绝对 价格中长期交易+现货结算连 续试运行； ·2023年12月28日，现货结算转 正式运行。 ·2021年，交易电量2951 广东电力市场建设发展情况 2016-2020 煤电、气电 2021 全体工商业用户 低压用户 核电 2022 新能源试点 2023 新型储能 2024 220kV及以上新能源 抽水蓄能 分布式光伏 图 2-3 市场经营主体类型不断丰富 售电公司背景多元，竞争充分。2016 年 3 月，广东在全国率先引入 售电公司参与市场化交易，为零售市场形成“多买多卖”格局迈出坚实一步。 随着 电力用户全覆盖，创新推动分布式发电和居民用户参与绿电交易。2024 年参与绿电交易的分布式光伏 46 家，居民用户（自然人）4 家，成交电 量分别为 1.2 亿千瓦时和 2 万千瓦时。广东绿电市场有力服务了省内绿色 制造和对外贸易需求，促进了绿色电力消费和能源绿色低碳转型。 16 广东电力市场建设发展情况 陆上风电，8家 海上风电，2家 集中式光伏，74家 分布式光伏，46家 工商业用户，429家

广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） II 前 言 随着数字中国建设进程的持续加快，数字技术的迭代创新为 数字经济带来强劲的增长势头，区块链作为新兴数字技术领域的 关键赛道，凭借分布式账本、智能合约等核心技术优势，在提升 数据可信共享、优化资源配置效率等方面展现出巨大潜力，2024 年，我国区块链行业整体呈现稳步发展的态势，规范化应用不断 深入，数字资产应用加速拓展。根据相关行业统计，截至 行。区块链作为新型数字基础设施，为数据可信安全高效流通提 供坚实基础。从顶层设计上看，重点推进区块链可信数据服务网 络建设，区块链成为数字化转型的关键技术，推动与实体经济深 度融合。从区域分布上看，我国区块链基础设施布局主要分布在 华东、长三角、西南等地区，且已有多个城市投入使用。从架构 模式来看，目前我国各地区块链基础设施架构形成以国家级平台 为引领、平台设施为支撑、地方特色场景协同发展的多层次发展 商务部、教育 部等 8 部门 《加快数智供应链发 展专项行动计划》 创新数智供应链底层技术。 支持供应链相关主体协同创 新，深度掌握区块链、工业 软件等关键核心技术。 表 2 我国区块链基础设施建设区域分布情况 区域 区块链基础设施 北京市目录链 ——北京市 依托自主可控区块链软硬件一体技术体系，形成以区块链核 心技术为支撑、以区块链基础设施为底座、以区块链综合场 景试点工程为驱动的“1+1+N”特色模式。