.......3 二. “十五五”数字中国发展现状与特征.............................................................8 （一） 数字基础设施提档升级，实现新跃升...............................................8 （二） 数据要素市场化改革步入效能提升与价值贯通新阶段.......... 45 三. “十五五”数字中国发展问题.......................................................................54 （一） 数字基础设施面临迭代升级和价值转化双重挑战.........................54 （二） 数据要素市场化配置改革面临系统性挑战............................... 四. “十五五”数字中国发展建议.......................................................................69 （一） 推动数字基础设施实现能级跃迁，全面增强其对新质生产力支撑 效能 69 （二） 建设制度保障与市场支撑协同联动的数据资源流通体系.............70 （三） 强创新、促融合，做强做优区域特色数字经济

（五）数据安全将全过程动态化保障 ....................................................................... 202 （六）国家数据基础设施将建成运营 ....................................................................... 203 （七）数智产业生态体系将更加完善 ................. 29 图 18：数据资源是核心要素 ............................................... 30 图 19：数智技术是基础要素并快速迭代 ..................................... 33 图 20：数智产品种类繁多并持续升级 .............................. ..................... 38 图 23：动态全过程的数据安全 ............................................. 40 图 24：数据基础设施全面继承、广泛覆盖、鲜明创新 ......................... 42 图 25：人工智能和数据要素全流程融合 ................................

在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 III、HIPAA）和数据主权 问题，使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 慎态度。 对业务中断的担忧：为了在迁移过程中避免运 营中断，专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足：详细的路线图对于消除不确定 性、避免延误及确保战略协同而言至关重要。 技能缺口与准备不足：团队往往缺乏管理云环 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 IT 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 9% 高效率： 应用迁移至亚马逊云科技的 速度提升 46% 应用开发团队生产力 提高 21% 新产品和服务交付速度 加快 21%

阿里云授权渠道下载、 获取量新版的本文档。 4. 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的“现 状”、“有缺陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽 最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、 完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为 下载、使用或信赖本文档而发生任何 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 2 模型应用安全风险具有系统性与复杂 17 性，全生命周期的安全保障是模型应用 落地的关键 2.1 AI 基础设施风险：供应链漏洞、DDoS 攻击 17 与模型资产威胁 49 安全能力 3.2 部署安全：过程控制，构建防御屏障 59 3.3 运行安全：上线监测，实现动态防护 60 CHAPTER CHAPTER 阿里云AI基础设施：原生安全 保障 1AI 基础设施及其关键挑战：兼顾安全、30 能力、效率 1.1 安全挑战：系统软件漏洞、资源滥用、供应链 30 攻击与隐私合规风险 1.2 高可用性挑战：系统稳定性压力增加

发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算 力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保 障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。 如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与 优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。 大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但仍存在基础设施建设不 均衡、算力应用深度广度不足等问题。为进一步加速我国综合算力 发展，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协同与动态优化 能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代升级；夯实存 力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳体系，加速 基础设施绿色升级；深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展。 《综合算力指数蓝皮书（2025 ...................36 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进...................................36 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升级.......................................37 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展............................

星闪无线通信技术是一种无线短距离通信技术，用于承载智能汽车、智能家居、智能终端以及智能 制造等领域应用场景的数据交互。星闪无线通信系统由星闪接入层、基础服务层以及基础应用层三部分 构成。其中，星闪接入层也可被称为星闪底层，基础服务层和基础应用层构成了星闪上层。 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 4 星闪无线通信系统 。星闪上层由基础服务 层和基础应用层构成。其中，基础服务层针对上层业务数据，提供了设备发现、服务管理、连接建立/维 护与释放、QoS 管理、测量管理、信息安全等服务功能，用于支撑上层具体业务的从业务触发到业务结 束的整个业务周期的连接交互需求。同时，基础服务层也可以与底层进行跨层交互并且根据业务需求以 及传输情况提供底层传输路径的选择及切换。基础应用层用于实现各类应用功能，基础应用层针对共性 的业务诉求，可以定义包括通用通信框架、通用音视频框架在内的通用应用服务框架，供具体应用进行 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 5 调用，实现模块化设计。基础应用层也可面向具体应用定义统一的配置文档，用于实现业务的端到端交 互并且保证不同厂商的互联互通。 星闪无线通信系统除了提供纯无线短距离通信外，也可支持与 5G 网络进行融合，支持 5G 核心网对

书主体结构按照云计算研究院“三个面向一个围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 现前沿研究的属性。每章开篇以研究图谱 2025 版的形式呈现本章的内容范畴和各个研究点之间的组织关 系。每章第一节都包含趋势分析和方向 由供给-运营-服务的三层体系构成的核心愿景架构。然后在三层架构上分别识别出前沿技术趋势，分别是 云网一体化调度依然是核心、网络基础设施 DC 向 AIDC 全面转型和云边端能力加速分化与融合，并由此 引出本章的三个热点方向：（4）云网一体化调度（5）面向智算的云网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 技术对云网的新需求。本章第二个热点方向围绕另一个热点话题开展介绍和论述：（10）AI 安全。 第五章，智能泛在云，介绍了云计算研究院基于云计算技术趋势和中国电信战略所提出的研究愿景， 即，立足于泛在融合的云网基础设施，依托于云计算系统和 AI 算法深度融合的未来云计算新范式。本章 介绍了智能泛在云的背景与特征、技术挑战与创新机会、定位与展望。 目录 1 面向下一代云计算的研究 1 1.1 研究图谱 2025：云计算产业和技术分析

未有的机遇，同时也对数字基础设施提出了严峻的挑战。海量数据的 处理、极致的低时延交互、复杂的模型训练与推理，都呼唤着一个更 加敏捷、高效、可靠且智能的AI基础设施底座。 《人工智能就绪度白皮书：企业数智化转型的AI变革路径与评估指南》 的发布，恰逢其时。它凝聚了思科与毕马威在企业AI变革转型的深度 思考与实践洞察。我们深刻认识到，企业若想在这场AI变革中占得先 机，坚实可靠的基础设施与配套服务是成功的基石。 机，坚实可靠的基础设施与配套服务是成功的基石。 针对AI应用数据量大、低时延的特性，我们必须重新考虑基础设施的 建设理念。首先，我们倡导选择开放的、标准化的信息技术。这不仅 能够满足AI应用日新月异的需求，更能通过标准化、通用化来降低企 业的初始投入和长期运维成本，显著提高基础设施的利用率，避免技 术锁定带来的风险。其次，为了保障AI应用的高性能和优质服务，我 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 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 4 章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 01 03 20 28 37 54 64 70 71 71 94 111 年 10 月） 趋势 2：为具备AI适配能力，组织加大技术栈投资 为持续推进向AI驱动型企业的转型，各组织正逐步加大对底层技术基础设施的投资：搭建具备可 扩展性、灵活性与安全性的技术栈，以支持跨业务领域的各类AI工作负载。组织普遍认识到，若 缺乏功能完备的AI基础设施（包括云计算平台、数据分析能力与机器学习框架），将难以部署和 规模化推广先进的AI解决方案。 对技术栈的投资不仅能增强AI 对技术栈的投资不仅能增强AI能力，还能促进与现有IT系统的整合，进而实现更顺畅的工作流程 与更高效的数据编排。AI与云技术、边缘计算及先进数据架构的融合，成为组织持续创新、在动 态市场中保持竞争敏捷性的关键基础。 采用智能体的需求正不断推动组织制定相关战略与分配预算，“为AI适配技术栈”已成为其核心优 先事项。最新调查数据显示，42%的北美组织表示，“为AI适配技术栈”是影响其2025年IT预算增 长的最重要的单一

一份给CIO规划建设数据中心的参考 AI驱动的新一轮智能化转型浪潮中，数据中心已从传统IT基础设施，演变为企业核心竞争力的战略资产，越 来越多企业的核心业务正由数据中心承载。与此同时，快速发展的AI应用驱动数据中心规模不断扩大，AI技 术也让威胁攻击频率更高、成本更低、手段更多样。近期我与客户伙伴的交流中，大家都提到一个关切点： 如何建设高韧性的数据中心基础设施。从主备到双活、从双活到多活，从被动防御到主动免疫，从被动修复 挥积极价值。 —— 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 随着AI技术的快速发展，数据中心已从传统的信息存储载体演进为支撑企业业务连续性与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网 型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 ——工信部产业发展促进中心智能电网与装备专委会主任、国家智能电网重大专项（2030）项目责任专家 刘建明 在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的