AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升

书》的发布，正 是产业界集体智慧的结晶。这本书系统梳理了技术趋势、架构设计和实施路径，将为行业的智能化转型提供重要参考。 面对千行万业的智能化浪潮，华为云将持续夯实“云原生 +AI 原生”的融合底座，让智能化应用深度融入企业核心 业务流。我们将长期坚持深耕根技术，在 AI、云计算等基础领域持续突破；坚持开放协作，与伙伴共建智能化生态；聚 焦客户价值，让技术创新真正服务于业务发展。 感谢应 3.2 特征 2：智能协作 3.3.3 特征 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5 特征 5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 24 24 26 27 28 29 31 码仓库演化为智能化“知识库”，使得函数和模块能够被动态检索、组合与验证，从而真正实现“AI 原生研发”时代 的全面到来。 智能应用平台，应用智能化的技术底座 应用全生命周期智能化白皮书 19 智能应用平台， 应用智能化的技术底座 04 PART FOUR 智能应用平台，应用智能化的技术底座 应用全生命周期智能化白皮书 20 人工智能与大模型技术正驱动全栈技术体系革新——从 AI 基础设施、大模型数据服务，到应用运行时与开发框

台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写，旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能 为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序 。通过深入的市场分析、体系化的场 景解构与企业实践的深度复盘，我们力求为行业面临的系统性挑战，提供一套可落 地、可执行的系统性解法 。我们 动走向效率驱动与体验驱动的可持续增 长。 这正是本白皮书撰写的初衷。我们希望通过深入的市场分析、体系化的场景解构 与企业实践的深度复盘，呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为 底座、以智能为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序，让“车”不再只是机 械的集合，而成为流动的智能体。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 6 — 目录 引言：在动荡与重塑中迈向数智化汽车时代 效应、品类梯度与 海外高毛利市场，再配合软件化/服务化探索，构建复合利润池。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 9 — 其五，数字化与智能化转型由“锦上添花”转为“生存底座”。在“速度竞争+体 验竞争+全域数据经营”的范式下，车企需要构建以数据为核心的全链条能力：研发 （模型驱动/云上仿真/数字孪生）、制造（柔性智造/质控追溯/能耗与碳管理）、供应 链（协同可视

3 Ⓒ中国电信版权所有 62%，AI 正加速成为驱动网络基础设施变革的核心引擎，亟需大带宽、 高可靠、低时延、敏捷灵活、智能协同的新型光网络。 在此背景下，全光网作为信息网络的底座，其能力不仅关乎新型 信息基础设施的建设质量，也直接影响算力使用效率与业务体验水平。 自 2025 年起，光网络开始迈入“全光网 3.0”时代，网络架构与能力 体系将实现系统性演进，加速推进我国新型信息基础设施建设。 智融合、光感业融合、天地海融合”为愿景的全光智能联接体系，夯 实未来十年 AI 时代的网络底座。 1）光云智融合：光网络支持海量数据的高效联接，结合智能化 升级，实现光网络和云资源的深度融合。依托弹性敏捷、泛在协同、 智能感知的光网络，为算力、存力与运力等所有在网资源构建高效集 约的全光联接底座。同时融合网络自智技术，覆盖光网络“规划、建 设、维护、优化、运营”全生命周期，满足所有用户、终端、节点和 海陆缆网络布局，构建一个高效、稳定、安全的境内外一体化承载底 座，实现全球主要国家和地区的网络通达，增强网络韧性和服务能力。 国际光缆网通过海陆并重、建采结合的方式构建路由多样均衡的 国际传输承载网底座。海洋光缆网通过多区域和多路由建设布局，根 据需求采用“开放海缆（Open Cable）”架构，融合智能监测技术， 强化海洋风险评估，完善主动预警综合保障体系，构建安全可靠的国 际通信。同时，

业核心业务的平滑演进和持 续创新。为此，我们编写本技术白皮书，系统性地总结了主机现代化的关键技术体系与实践方法，包括： 建设韧性、开放云平台：软硬协同提升云平台韧性，构建新一代开放技术底座 平滑、高效迁移主机应用和数据​：以工程化技术实现主机应用和数据的全流程改造与迁移上云 应用开发与运维现代化转型：业务上云后，开展以应用为中心的敏捷开发和智能运维转型 同时 次自动弹性伸缩。 主流云厂商积极布局主机现代化解决方案，依托自身的云平台优势，提供系统的服务与工具，联合生态伙 伴形成技术与方案上的互补，面向不同客户，提供差异化解决方案。主要竞争力构筑方向以高可用云底座、 弹 性扩容能力及全流程专业服务等为主。 传统主机厂商也在寻求变革，提出主机现代化升级方案。如在原主机的基础上集成网络、数据、业务、应 用管理等连接工具，实现本地数据中心与云平台之间的应用与数据互联，组成主机 移、应用开发与运维 转型。各阶段的主要任务如图 2-1 所示： 图 2-1 主机现代化三阶段实施路径 阶段一：云平台建设 阶段二：应用和数据迁移 阶段三：应用开发与运维转型 开放平台底座 开放平台底座 业务应用 Java、GO、JSON、XML、HTML、JavaScript 应用 一体化运维 应用 敏捷发布 CI/CD流水线 Jenkins、Argo CD 需求与 设计管理

、关键 技术、解决方案与实践和未来技术展望，促进产业界对异构算力协同领域的深入 理解，加速技术成果的产业化应用。全球计算联盟智能计算产业发展委员会将与 产学研各界合作伙伴携手共进，推动国产算力底座性能持续跃升、异构算力协同 生态日趋繁荣，为人工智能时代的到来铺设更加坚实的算力基石！ 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 2025 年 7 月 2 目 录 第一章 算力产业发展现状 能算力规模达到 748 EFLOPS，为海量数据计算提供智能底座。随着更多用户和场景加入， 大模型的普及与应用落地带动了数据中心、边缘及端侧算力建设，从而驱动了算力需求的增 长。预计到 2026 年，中国智能算力规模将进一步增长至 1460.3 EFLOPS，并在 2028 年达 到 2781.9 EFLOPS。智能算力已不仅是技术底座，更是产业跃迁的“主引擎”，也将持续 向千行百业渗透，成 构算力协同生态体系包括统一计算、统一通信、统一调度和统一评测四方面，通过四个核心 维度的统一化实现异构算力资源的深度融合。 图 异构算力协同体系架构 （1）统一计算：打破异构壁垒构建算力融合底座 统一计算是异构算力协同的基础能力，旨在解决异构芯片生态割裂导致的“算力碎片化” 问题，构建底层异构硬件的统一抽象模型，从而实现对各类异构算力资源的一体“池化”。 将基于特定算力的编程应用程序

系统建设和央国企的数字化实践，金蝶认为智能化穿透式监管要围绕一个目标，四个要求， 五类风险防控，特别是针对当前重要的十一项重大风险问题上，积极推进穿透，并通过建 立健全制度与深化系统建设和扎实数据底座三个支撑，快速实现数智化穿透式监管的目的。 图2-2：穿透式监管整体框架 穿透式监管的目标是加强全面内控管理，防范化解重大风险，实现高质量发展。主要 体现在三个层面，一是加强全面内控 既要满足国资委的穿透式监管要求，更要借此提升自身的内在治理水平和风险防控能力。 对外主动对接国资委监管系统，确保数据报送的真实、准确与及时，满足合规要求。对内 则将“穿透”理念转化为管理提升契机，通过构建统一数据底座平台，打通内部信息孤岛， 强化集团总部对下属企业的集中管控。其目的是借此将外部监管要求内化为自身风控与治 理需要，同时，将智能技术嵌入业务流程中，以AI技术增强风险控制，从事后纠偏转向事 前预 穿透式监管要建立健全制度、深化系统建设、扎实数据底座三个方面的支撑，才能有 效达成。其中，财务数智化系统升级建设是深化系统建设的排头兵，是加强穿透式监管的 基础工程，涵盖流程再造、管理体系变革、信息系统重塑。央国企要树立系统观念，坚持 问题导向，以现有司库系统为基础，以业财融合为突破，以数据融通、系统畅通、上下贯 通为重点，推动财务管理向标准化、自动化、智能化转型升级。而扎实的数据底座是基石， 许济元15874207288

光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与 技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 着人工智能对算力要求的不断提升，基于集成光学平台的片上光计算在处理人工 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 6 智能模型并行计算任务时显现出独特优势，已成为当下业界研究的热点，有望成 为未来新型智算中心的智能光算力底座。（若无特殊说明，后续章节所述“光计 算”均指片上光计算。） 2.2 光计算总体技术架构 光计算技术架构包括硬件层、基础软件层、模型算法层和应用层，整体架构 和内容仍在持续完善过程中。 图 AI+时代新型计算架构研究的热点方向，正处于从科 研研究向产业落地加速转化的关键时。中国移动作为发展新质生产力的先行者、 排头兵，将充分发挥中央企业科技创新主体作用和产业引领带动作用，以构建绿 色高效的新型智能算力底座为目标，加快光计算技术的布局攻关，推动光计算从 “边缘推理”到“集中训练”逐步成熟，助力我国打造技术策源新高地，以技术 的“换道突破”实现产业的“弯道超车”。面向未来，中国移动希望与各界合作

全场景智能生活，共筑万物智联的鸿蒙世界。 鸿蒙系统将沿着智能化，空间化，一体化三大主线不断迭代，通过夯实三大平台能力：生 态使能，算力引擎和安全基座，为用户提供极致流畅的体验，为千行百业开发者提供创新的数 字底座，共同建设繁荣的鸿蒙新生态。 鸿蒙 2030 愿景： 挑战一：高效算力 空间建模和重建，沉浸式流畅体验，以及端侧 AI 推理决策等都需要终端算力的保 障，算力将成为新生产力，操作系统如何在后摩尔时代，通过不断优化，实现全系统 [9]，未来人与设备的协作方式，将从“以指令为中心”演进为“以意图为中心”，交 互入口也随之从基于应用程序的界面逐步演进为基于 AI Agents 的界面。 面向未来，鸿蒙系统将在整个 OS 层面构筑统一的 AI 系统底座，达到系统内所有组件都 高效灵活使用 AI 能力的系统级原生智能。在此基础上，构建常驻系统、结合系统底层能力的 系统级 Agent（即超级智能体），识别用户意图，完成服务闭环。同时，鸿蒙系统也将进一步 能够准确感知和还原现实世界，在虚实结合的世界中理解用户的意图，人机交互将还原人与真 实世界的自然交互，将数字信息内容在空间中沉浸式立体多维的呈现给用户。 操作系统作为虚拟世界和真实世界融合的技术底座和生态入口，应持续构建空间感知，空 间交互和空间呈现三大关键技术能力。 空间感知能力 为了支撑系统对物理世界的重现，以及模拟人与物理世界的交互，操作系统需要获取更加 全面的物理世界信息，例如

在AI驱动的数字化浪潮中，数据中心已成为支撑业务连续性、抵御各类风险的核心底座。我们见证行业从 “被动灾备”向“主动韧性”加速蜕变，既需应对 AI 算力爆发带来的架构挑战，又要在网络威胁、突发状况 下保障业务无损续动。我们始终相信，韧性数据中心的价值不仅在于应对风险时的 “兜底能力”，更在于为 企业数字化创新筑牢底座 —— 让业务在 AI 时代的高速迭代中，拥有 “永续运转” 的确定性。这本白皮书能 ——沙利文公司大中华区合伙人兼董事总经理 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 和电力一样成为社会运行的基础设施。数据中心作为支撑企业数智化转型和国家数字经济发展的数字底座， 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 第 1 章 在数字经济高速发展的今天，数据中心正经历一场 深刻而决定性的跃升。它们已超越传统意义上承载 算力与数据的“Data Center”，成为支撑企业数 智化转型和国家数字经济发展的数字底座，正加速 成为“Digitalization Center”——数字化与智能 化的核心枢纽和创新引擎。 自诞生之日起，数据中心的使命便在持续演进。过 去，其核心职责是提供可靠的计算、存储和网络资