0%，这一系列瓶颈已 成为制约超大规模智算集群算力释放的核心障碍。 相较于传统可插拔光模块等设备级光互连技术，芯片级光互连正 在开辟全新的技术路径和产业赛道。它通过先进封装将光引擎与电芯 片合封在一起，把电信号的传输距离从米级大幅压缩至毫米级，从而 改写了物理层互连架构，实现50%以上的系统能效提升。由此构建的 “芯片—设备—集群”一贯式全光互连架构，已被业界广泛认定为下 一代智算基础设施的关键技术。 Output）为代表的创新方案成为替代铜缆方案的优秀选择。这 些技术的核心在于最大程度地缩短电信号与光引擎（OE, Optical Engine）之间的距离，实现在芯片层面即完成光电转换，从根本上规 避了传统可插拔光模块的高成本与易故障问题，同时继承了光纤传输 的技术优势。 功耗显著降低。NPO、CPO等技术将光引擎与GPU封装在同一基板甚 至同一芯片上，将电信号路径缩短至厘米甚至毫米级别，大幅减少了 到亚pJ/bit量级，适用于机柜内的10米级短距连接。工艺路径上， Micro-LED通常基于氮化镓（GaN, Gallium Nitride）外延，在蓝宝石 或GaN衬底上制备微米级发光单元，并通过异质集成与CMOS电路键合， 为短距互连带来一种能效与密度兼具的潜力方案。 图 2-17 AVICENA MicroLED的光引擎方案示例 基于Micro-LED的光互连方案技术趋势着重于优化驱动电路、改进 量子阱材料

1.3.1 技术性障碍：数据定义和标识不一致，数据流通不畅 4 1.3.2 生态协同障碍：机制建设落后于数据应用需求 4 1.3.3 国际政策环境复杂：数据跨境流动面临合规性挑战 4 第二章 数字船舶的概念和内涵 5 2.1 数字船舶的概念和内涵 5 2.1.1 数字船舶的概念 5 2.1.2 数字船舶的内涵 6 2.2 数字船舶关键技术和相互关系 通 强 国 ” 、 “ 数 字 中 国 ” 等 国 家 战 略 构 成 了 船 舶 数 字 化 的 宏 大 背 景 。 工 业 和 信 息 化 部 《 工 业 互 联 网 与 船 舶 行 业 融 合 应 用 参 考 指 南 》 提 出 的 “ 155N” 体 系 ， 以 及 交 通 运 输 部 《 智 能 航 运 发 展 指 导 意 见 》 明 确 的 “ 十 大 任 务 ” ， 均 直 指 数 可 持 续 性 的 数 据 空 间 。 其 模 式 规 则 严 谨 ， 但 在 行 业 级 数 据 流 通 效 率 和 跨 主 体 协 同 方 面 仍 面 临 挑 战 。 这 些 政 策 表 明 国 家 层 面 的 决 心 已 下 ， 但 亟 待 行 业 层 面 给 出 具 象 化 、 可 操 作 的 实 现 路 径 。 1.1.2 国 际 规 则 加 速 演 进 ， 行 业 贡 献 度 亟 待

..................................................................................... 52 4.4 出海安全合规审核 ................................................................................................ 助于降低自身运营对环境的负面影响，还能契合当地环保法规与消费者的 绿色需求，提升企业在国际市场的 ESG 表现。 而在数据安全与合规方面，随着数据成为企业的重要资产，数据安全面临着严峻挑战。出海企业在全球范围内运营，涉 及不同国家和地区的数据法规，数据合规问题错综复杂。例如，欧盟的 NIS 2 在 2025 年已经全面落地其成员国，中国 的很多企业同样需要满足其对网络及信息安全的要求。再 保护有着严格要求，企业一旦违反将面临巨额罚款。此时，AI 技术可发挥重要作用，通过智能算法对数据进行分类、 加密与监控，实时识别潜在的数据安全风险。同时，借助 AI 还能优化数据管理流程，确保企业数据处理符合不同地区 的数据合规要求。 思科在这一技术融合创新的浪潮中积极作为，展现出独特优势。其物联网解决方案能够将绿色低碳设备与人工智能技术 深度融合。在新能源项目中，思科的物联网平台可实现对各类新能源设备的实时监控与智能管理，结合

AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 提供高度个性化的客户体验，那些将先进AI直接嵌入工作流程的企业，均能跨越传统的AI应用门 槛，实现跨越式发展。 透明度是开源AI的另一大标志。通过直接获取源代码与训练数据，企业能够审查、审计并调整模 型，以满足监管合规要求、检测偏见，并与《欧盟AI法案》等新兴标准保持一致（来源：《欧盟 AI法案》，2024年）。这种环境孕育了信任，培养了共同所有权意识，用透明与问责取代了“黑 箱”的神秘感。同时，基于社区的改 催化 剂，为下一代数字创新带来更多可能。 趋势 4：组织尚未完全做好AI部署准备 尽管AI应用不断推进、相关投资持续增加，但许多组织仍未完全做好大规模实施AI的准备。在战 略规划、人才储备、合规监管与组织治理等领域，挑战依然存在。劳动力技能（尤其是AI相关能 力）的缺口，使企业面临项目延误与网络安全风险；组织结构往往难以跟上AI整合的动态需求， 缺乏足以监督AI规模化、安全化开发的治理机制。

声明各条款的内 容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认 可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用 于自身的合法合规的业务活动。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文 档内容的部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有 MaaS 安全核心理念：客户数据主权、25 负责任的 AI 与云原生安全保障 2.1 客户数据主权：平台可靠、数据自主可控、链 25 路可信、操作可审计 2.2 负责任的 AI：安全、合规、向善、透明 26 2.3 云原生安全保障：打造可靠 AI 基础设施 27 目录 大模型发展趋势、风险挑战与 解决方案 1 模型商业落地加速，面临多样化的部 16 署与应用环境 17 与模型资产威胁 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 18 2.3 应用服务安全风险：算力消耗、供应链与 18 隐私泄露 3 公共云和 MaaS 是兼顾性能、效率、 20 安全的最佳解决方案 CHAPTER CHAPTER 01 02 通义大模型：全生命周期安全 合规 1 风险现状及能力构建 46 1.1 主要风险挑战

本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探 讨， 对推动其在医疗 领域的合理应用意义重大。 技术基础设施及法规合规等挑战 ； 介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 其二， 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 安全 性 、 合规性 、 伦理道德等方 的伦理法律风险， 如知情同意、隐私、歧视、不透明性等问题；构建包含应用场 景、伦 理 规 范 与 法 规 数 据 集 、 评 测 考 点 数 据 集 及 主 观 题 类 型 与 评 测 标 准 的 评 测框架。 最后， 对于大模型伦理与安全提升措施做出建议 。 从数据安全防控 、 伦 理合 规 建 设 、 技 术 可 靠 性 与 风 险 监 控 、 监 管 与 评 估 体

生。 ESG（环境、社会与公司治理）数据不再仅仅是企业社会责任报告中程式 化披露的范畴，它已演变为衡量企业可持续发展能力、风险管理水平与长期投资 价值的关键指标。将这些蕴含巨大价值的数据，通过合规、可信、高效的路径转 化为可交易、可融资、可评估的数字资产，不仅能为金融市场注入新的活力，更 能精准引导资本流向绿色、低碳、可持续的领域，为实现高质量发展提供强大 动能。 然而，机遇与风险并 . 5 1.2 “双碳”目标下的绿色金融新范式.............................................................. 5 1.3 ESG：从合规要求到价值创造引擎...............................................................5 1.4 ESG数据资产化的核心内涵与经济意义.. .......21 5 第一章：宏观逻辑与时代背景 在数字经济重塑全球产业格局、“双碳” 目标引领绿色转型的当下，两大 时代浪潮交汇催生了 ESG 数据资产化这一新兴领域。ESG 也从最初的合规要求 ，逐步演变为企业创造价值、提升核心竞争力的关键引擎。本章将从数据要素 的战略意义以及“双碳”目标下绿色金融新范式入手，剖析 ESG 的价值转型， 深入阐释 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠

们必须积极引入和部署防止网络拥塞、避免数据丢包以及高效处理多 媒体数据的先进技术。这些技术的应用，将直接关系到AI模型训练的 效率和推理的精度。 伴随AI新技术的广泛应用，安全与合规问题也日益凸显。我们必须构 建完善的AI安全防护体系，通过实时检测与监控，确保AI应用的合法 合规运行。同时，要着力排除错误数据和恶意干扰，保障AI大模型推 理结果的稳定性和可靠性，这对于维系用户信任、保障业务连续性至 关重要。 本白皮书深入剖析了“AI 在白皮书中，我们系统梳理了企业在拥抱AI过程中的关键维度。从企 业决策侧的战略决心与顶层设计，到组织体系侧的人才培养与流程再 造；从基础设施侧的算力、网络、存储支撑，到数据语料侧的高质量 数据准备与合规利用，每一个环节都至关重要。我们特别强调，坚实 的基础设施是AI应用高效运行的“底盘”，而科学的评估体系则是确 保“底盘”稳固、方向正确的“罗盘”。 第三章重点聚焦及解析的关键要素，以及第四章提出的AI变革就绪度 第二3。但是，国内 智算中心平均算力使用率仍较低（约30%），远低于 大型数据中心（50%-60%）4。预计随着分布式计算 架构与边缘计算、存算一体等技术深度融合，超大规 模的中心式算力会有所减少，算力生态将从“超大规 模中心垄断”逐步转向“分布式算力网络”。 数据质量决定模型核心竞争力，亟待全方位升级。目 前数据已被归入新质生产力的范畴，但高质量数据仍 较稀缺，主要问题有中文开源语料稀缺、数据来源受

中国智慧医疗行业白皮书 一、智慧医疗行业背景 1.1 政策是推动智慧医疗的核心驱动力 1.2 智慧医疗快速发展下的企业合规要求持续深化 1.3 智慧医疗投融资热度不减，更加青睐具备长期商业化能力的项目 1.4 医疗服务新需求推动智慧医疗快速迭代发展 1.5 新兴技术持续拓展智慧医疗服务边界 二、智慧医疗行业应用场景多元化发展 2.1 创新价值链进一步深化 2.2 区域医疗智慧化加深 三个阶段，从院内管理信息化到医疗数据信息化，再到 现在的医疗生态智慧化。 • 院内管理信息化：开展以医院管理系统（HIS）为核心 的系统建设，满足院内业务流程信息化的基础需求。 这一阶段，卫生部发布了《医院信息系统基本功能规 范第二版》和《全国卫生信息化发展规划纲要（2003- 2010）》，为医院管理信息系统建设提供了明确的标 准和指导。 • 医疗数据信息化：开始医疗机构内部电子病历系统的 应用。《电子病历基本架构与数据标准（试行）》、 学与医疗企业，整体发展较为活跃；中西部地区的地方 政府对智慧医疗发展的支持力度逐年加大，但受数智技 术普及应用率较低、医疗资源分布不均等结构性问题的 影响，整体发展速度慢于沿海一线城市。 目前各省市的智慧医疗发展模式以“政府主导，多方合 作”为主，即政府部门出台政策框架，企业、医院及科 研院所借助各自优势相互合作推进智慧医疗建设。纵观 各地的智慧医疗发展进程，长三角地区的智慧医疗发展 较快，主要侧重于全链条数字转型和智能信息化升级，

与产业战略紧密绑定，不仅能够为“链主”企业提供全球化运营的资金支持，更 能稳定其上下游关系，培育一大批“专精特新”的隐形冠军，形成“链主”引领、 骨干支撑、中小微企业协同发展的雁阵形态产业集群。这种根植于本土、深度融 合的产业生态，将成为我们在全球竞争中不可撼动的基石。 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行 据，但数据的汇聚与共享是一柄双刃剑。一方面，我们需要打破“数据孤岛”， 实现信息的有效流动，以构建精准的风控模型；另一方面，我们必须严格遵 守法律法规，保护企业商业秘密与个人隐私，防止数据泄露与滥用。如何在开放 共享与安全合规之间寻求精妙的平衡，已成为决定供应链金融能否健康、可持续 发展的关键法律与伦理议题。 面对这些严峻挑战，我们必须超越“亡羊补牢”式的被动防御，前瞻性地构 建一个稳健、智能、多层次的新一代供应链金融安全体系。这不仅是对现有风险 ..........................................................................................21 三、监管与合规挑战.................................................................................................