，面向国内外广泛征集优秀项 目，最终评选出五十项成果，形成创新、实用的《中国-上海合作组织数字 技术工具箱（2025）》。工具箱涵盖数字基础设施、数字技术方案、数字 赋能应用三大板块，力求全面展现各国在数字技术领域的实践智慧，推动上 海合作组织数字合作从技术互补走向生态共建。 本工具箱案例将展示于中国-上海合作组织大数据合作中心官方网站 https://www.scobdc.org.cn/，如您对内容有任何意见建议请联系： ............ 95 四十九、中俄联合计算中心 .................... 97 五十、中国-上海合作组织数字国际快线 .................... 99 工具一、Coremail XT安全电子邮件系统V6.0 Coremail 邮件系统登录页面 1 Coremail XT安全电子邮件系统V6.0聚焦全球化通信需求，以分布式架构于全球多地数据中心部署节点，通过智 开，涵盖邮件系统、企业邮箱、邮件归档系统、邮件投递系统、邮件安全网关、安全海外中继、邮件数据防泄露系统 EDLP、安全管理中心SMC2等邮件技术及服务相关产品。 企业中文官网：www.coremail.cn。 工具二、哈萨克斯坦工业自动化和机器人技术的双轨制教育 培训现场图 3 该项目由科斯塔奈工程经济大学与萨里亚卡汽车制造有限责任公司的企业培训中心共同完成。项目中开发了 6B07138机器人系统教育

年，焦点开始转向智能体，IT软件、硬件及服务供应商纷纷加速推出最新的数字劳动力与劳动力 管理解决方案。然而，新解决方案的发布速度与数量，让许多组织望而生畏。当前市场上的智能 体解决方案形式多样，既有独立工具，也有嵌入式功能，令很多首席信息官（CIO）在选择解决 方案、快速转向新工作模式时持谨慎态度。 全球 中国 �.�% �.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% �.�% 专属领域，如今却已触手可及，无论组织规模大小均可使用。TensorFlow、PyTorch、Llama� 等平台正是这一变革的典型代表，它们大幅降低了传统上制约AI应用的技术与成本壁垒。随着当 前AI模型与工具的性能不断提升，大规模试验与部署的条件已成熟。Linux基金会的一项调查显 示，近三分之二的企业表示，开源AI的启动成本低于专有解决方案；近一半（46%）的企业将成 本效益列为开源AI的关键优势 研究中。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 08 开源AI的价值远超成本节约的范畴。开放的治理模式与活跃的贡献者生态，催生出具有全球规模 的创新引擎，进一步推动模型架构、部署工具与应用库的快速演进（来源：Linux基金会；世界经 济论坛，2023年）。这种推动力并非停留在理论层面；无论是优化供应链、简化决策流程，还是 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

珠海万达商管作为中国实体商业数字化领域领军企业，依托其20多年深厚商管经验和全国业务布局， 始终致力于推动实体商业的数智化转型。通过万达智慧商业平台，珠海万达商管不仅为品牌商户提供 精准的选址方案、高效的运营管理工具，还以数据驱动的决策支持助力品牌实现创新与扩张。无论是 初创企业，还是行业头部品牌，珠海万达商管的数字化商业服务都切实帮助其在市场竞争中占据优势。 在实体商业不断迈向数实融合的新时代，数字化转型 七大地理区域实体商业痛点及数字化措施 华北地区 华东地区 华南地区 西北地区 • 痛点：受人口密度、产业结构等因素影响，商业综合体难以 吸引高频客流，实体商业回报率低。 • 措施：借助数字化工具提升经营效率，优化商品结构和服 务，结合线上渠道扩大覆盖范围，推动区域商业价值提升。 西南地区 • 痛点： 核心城市发展迅速，但区域特色商业业态形式单 一，缺乏本地消费文化融入，商业综合体集中于大城 局局限于中心区域，外围区域商业活力不足。 • 措施： 借助数字化工具优化选址策略，运用大数据分析 推动区域商业资源合理配置，激发区域下沉市场潜能。 七大地理区域实体商业在数字化变革中呈现出不同的发展路径与痛点，增长潜力地区（西南、华中、华南）拥有较大市场空间和较强消费需求，但存在区域特色不足 或商业布局不均衡的问题。西南地区需通过数字化工具挖掘本地文化价值，华中以会员体系和精准营销提升品牌竞争力，华南则依托数据分析优化资源配置，激发下

智能应用的形态和核心特征 3.1 基于大语言模型的智能体（Agent）预计成为智能化应用的主流形态 3.1.1 大模型能力的突破性提升，为 Agent 提供智能化基座 3.1.2 Agent 从单一工具向自主协作系统演进 3.1.3 行业需求从效率优化到体验升级，Agent 成为优先选择 3.1.4 Agent 技术生态的成熟支撑 3.2 智能应用的核心技术架构概览 3.3 智能应用的六大核心特征 、IDE、开发工具链等）的自主研发。通过形成完 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 应用系统适配 软件硬件适配 算力数据适配 创新 生态 技术、场景与生态的深度融合，推动各行业应用智能化向价值共生新阶段迈进 数字基础设施从“封闭体系”向“开放生态”加速转型 软件驱动、算力赋能、应用引导，推动产业转型 智能化“技术奇点”，重塑竞争力，凸显商业价值 应用开发从“工具型交付”向 “价值型服务”演进 “价值型服务”演进 从“工具执行者”进化为“智能决策体” 重塑“以客户为中心”的价值链 涌现“需求即服务”的应用创新范式 算法 算力 数据 安全 人工智能驱动 数字基础设施 数据联接价值 软硬系统自主化 深度学习、强化学习 自然语言处理等 模型库、案例库、知识库 工具库、大型开源平台等 数据融合、数据分析 数据应用等 应用产品安全、供应链安全 （应用开发、运行、运维） 数字 应用生态

智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 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 应用路径？ 中国：人工智能系列 04ABI赋能新领域，重塑商业价值： ◆ 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满

器实时监控硬件状态，利用 AI 算法预测老化趋势，并设计容错机制以保障任 务连续性。 （4）. 传统运维模式使用的工具通常以 ITSM 工具为主，主要满足运维管理要求。 算力运维服务体系中，由运维/运营团队瞄准 MTTR 和效率、成本目标，基于日 常活动，自行设计、集成或采购工具以提升质量和作业效率。 1.2 行业现状 1.2.1 算力规模持续扩张 随着各行业数字化转型加速以及人工智能应用的深度拓展，对算力的需求呈现出 件(如 NPU、GPU、存储设 备等)、软件组件(如操作系统、深度学习框架等)，还有庞大的网络架构，这些组成部 分彼此交织、协同工作，形成—个高度复杂的生态系统。在这种复杂环境下，传统的 观测工具和手段往往无法全面覆盖系统中的所有组件和数据流，从而导致全局可观测 性缺失，对问题的定位和修复变得异常困难。例如，数据在多个节点间流动，若某— 节点性能下降，由于缺乏足够的全局可观测性，很难快速判断是硬件故障、软件冲突 400V、UPS、蓄电池、柴油发电机、母线及配电、PDU、 机房照明、防雷接地、电力监控子系统。 2.1.2.2 运维作业矩阵 序号 工作内容 工作要求 周期 运 维 指 标 （KPI） 运维工具 交付物 1 高压柜巡视 ★红外测温≤55℃、 无放电异响 1N 缺 陷 闭 环 率 =100% 红 外 热 像 仪、局放仪 《高压巡检 记录》 2 变 压 器 预 防 性试验

性标准。与法律法规、 规章制度相比，项目管理标准主要是提供“技术性”的统一规范和指 导，标准化内容主要包括： ——项目管理使用的术语、分类、代号、格式等； ——项目管理流程、准则、方法、工具、数据； 3 ——项目管理绩效的定性定量评定； ——项目管理人员和机构的能力评定。 项目管理标准的制定需要广泛协商与协调。全国项目管理标准化 技术委员会宜侧重基础性、通用性，以及重点领域的项目管理标准。 项目管理实施策略标准 项目管理实施策略标准用于指导与项目环境、组织级资源互动， 以及与项目治理、组织战略相协调，整体推进项目管理的战略思考、 8 维持和改进等，涉及相应的活动流程、准则、方法和工具。具有行业 特色的或领域专有的，宜纳入“D 行业应用标准”。 3. 项目管理业务领域标准 主要包括项目综合管理标准、人力资源管理标准、基础资源管理 标准、采购和合同管理标准、进度管理标准、财务管理标准、变更管 目重大节点管理、项目激励和约束管理等，涉及确定、监控、维持等 活动流程、准则、方法和工具。具有行业特色的或领域专有的，宜纳 入“D 行业应用标准”。属于项目绩效评价的，宜纳入“C 项目评价 与改进标准”。 （2）人力资源管理标准 人力资源管理标准用于指导项目团队组建、发展和管理，涉及相 应的活动流程、准则、方法和工具。具有行业特色的或领域专有的， 宜纳入“D 行业应用标准”。 （3）基础资源管理标准

处理与密钥管理，从而保障数据在存储、传 输及处理过程中具备机密性与完整性 (2) 管理运维层 主机的管理运维层包括硬件管理、操作系统管理、性能监控、故障恢复和备份管理等，它通常使用专有管 理工具进行集中控制和自动化运维。 业务应用层 硬件 与 操作系统层 管理运维层 中间件层 数据服务层 Database Data files (Natural，COBOL，PL/I，Asse REXX，…） (DB2，IMS DB，…) (VSAM，…) Logical Partition 多基于老旧语言开发 与硬件/操作系统深度绑定 集中式架构 专有存储格式和协议 主机专有工具组件 专用硬件 定制化操作系统 Processor (CP，zIIP，zAAP，…) Memory (RAIM，…) Storage (FICON，FDC，…) I/O (FCP，…) TPM 09 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

赖顶尖专家的“手工作坊”模式。通过工程智能平台，将成熟的 AI 能力封 装为可复用、可组合的工具与组件，并且通过 AI 技术研发平台，可以快速 构建适用于工程领域众多场景的新技术。  学科或行业创新的规模化：让最懂业务的工程领域专家，成为创新的主角。 他们无需成为 AI 专家，便可利用工程智能平台提供的工具，像使用 CAD 或 MATLAB 一样，快速、高效地解决领域内的核心问题，从而激发源源不断的 起，构 成了工程智能的核心驱动力。大模型以其强大的知识融合、逻辑推理与自然语言 交互能力，成为了理解和处理工程领域复杂信息的“认知内核”；而智能体则扮 演了“超级执行者”，它能够自主规划、调用工具、协同系统，将认知转化为行 动，完成复杂的工程任务。二者的结合，为构建工程智能操作系统提供了前所未 有的技术基石。 当然，徒有先进技术而无正确的方法论，犹如手握利器而无章法，终将误入 歧途。 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术正以史无前例的速度迅猛发展， 在自然语言理解、代码生成和复杂推理等方面的能力上取得了跨越性的进步，能 从表面流畅转向深层认知功能，通过人机交互、自主规划、动态执行、调用工具 等智能体能力完成人类交付的复杂任务，正被深度集成到各类工作流程中，掀起 了生产力和效率的革新。这场由人工智能驱动的技术变革不但正在重新定义诸多 行业的工作方式，还将深刻地变革科研、教育、产业等众多领域的生产与发展模

元景 MaaS 平台提供更懂行业的 MaaS 服务，通过模型库、工具箱和原生应用商店助力行业快速构建企 业大模型及专属应用。 多智能体协同：多智能体协作形成群体智能有望成为推动CSP数智化转型的关键技术之一， 5 未来的电信网络由多个专业化 AI 智能体组成，自主在环境中动态交互、拆解目标、寻找资源 和工具完成任务闭环，多智能体协同可突破单智能体的局限，具备良好的灵活性与扩展性，是 变革应对能力不足：相对于传统运营模式，自智网络带来了运维运营领域的颠覆性变革， 对新技术引入和复杂系统集成提出了更高要求，运营商面临着AI专家稀缺、跨领域复合型人才 不足、自动化与编排能力欠缺、统一端到端工具平台缺失、工具的成熟度与标准化不足等挑战。 此外，运营商开展自智网络L4实践过程中，还面临顶层设计、标准成熟度、数据治理、成 效评价等方面的诸多挑战。 7 3 中国联通自智网络蓝图规划 为实现L4目标，中国联通全栈引入Agentic AI，全新设计以智能体为中心的自智网络L4技 10 术架构，实现交互模式由“人+平台”向“人机（Copilot/Agent）协同”的转变，应用模式 由“应用+工具”向“多智能体协同”的转变，开发模式由“传统开发模式”向“智能体开发 生态”的转变。 图3 中国联通自智网络L4技术架构 3类智