营的“心脏”，其数字化、智能化转型的成败， 不仅是企业在激烈的市场竞争中能否快速响应客户多样化需求的关键，也是企业开创增长新赛道的基础。 数十年来，主机系统凭借其强大的计算处理能力和高可靠的体系架构，支撑着众多企业的核心业务。然而， 我们必须坦诚地认识到：主机系统技术体系在应对爆发式业务增长和海量交互时，无法快速赋能业务智能创新， 并且与开放协同的产业生态相悖，主机技术正面临严峻挑战。如何让企业核心业务系统既能延续固有的稳定与 着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 核心在于将主机的韧性 / 性能同开放平台的敏捷性 1 1 1 2 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

中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 ......................07 英特尔助力软件定义自动化 — 负载整合软件赋能 .............................................08 架构及方案概览 ............................................................................................. 的高精度柔性运动控制解决方案 .................................39 软件定义 自动化发展 趋势与挑战 01 02 随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用，以及基于 PC 架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的

的各类异构算力芯片齐头并进。 然而，因芯片架构不同、通信协议不统一、算存传能力差异而导致的异构算 力碎片化、生态割裂及协同效率不足等问题日益显现。构建统一计算、统一通信、 统一调度和统一评测的异构算力协同体系，实现异构算力间的无感知计算、无阻 碍通信协作、资源的高效调度和自动化测评，是推动异构算力基础设施迈向新阶 段的关键路径。 本白皮书通过系统性梳理算力产业发展现状、异构算力协同体系架构、关键 技术、解决 ......................................................................................6 第二章 算力协同体系架构................................................................................................... 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 延时提出新的要求，持续倒逼芯片、架构与系统级创新，需求与政策同频共振，正将中国算 力产业推向新一轮技术革命。 通用算力、智能算力、超算算力均保持高速增长，智能算力在增长竞赛中跑出“超级加 速度”。2025 年，全球总算力已攀升至约

............................. 3 3. 全光网 3.0 目标架构与网络特征 .......................................................................... 5 3.1. 全光网 3.0 总体目标架构 .............................................. ............................. 5 3.2. 光纤光缆网目标架构 ................................................................................ 10 3.3. 光纤通信网目标架构 .................................................... 1.骨干光纤通信网目标架构 ................................................................. 11 3.3.2.城域光纤通信网目标架构 ................................................................. 12 3.3.3.接入光纤通信网目标架构 ..........

com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 不断突破创新，去开发能够应对复杂功率转换过程的 先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展 自身的应用和影响范围。英飞凌始终坚持创新，因为 AI。正是这一现实，驱动我们不断推进技术革 新，确保随着 AI 的持续演进，我们为其高效、可靠供 电的解决方案也能同步升级。 在本白皮书中，我们将分享英飞凌对未来 AI 电源管理 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以 及能源可及性等方面的变化，将如何塑造这一领域的 未来格局。我们旨在通过分析，帮助读者深入理解这 一持续演进的前沿方向。 借助英飞凌的创新解决方案，迈向更高能效、更具可

引，对于推动算力向高韧性、高质量方向发展具有重要意义。 杨晓骋 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 应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么，如何构建高韧性的数据中心？复杂系统理论提供了深刻的洞见和实践指导： 因此，韧性数据中心的建设，必须从复杂系统理论 中汲取智慧：将韧性作为系统性、动态性的能力内 化于架构与运营之中，不再将“零故障”作为不切 实际的目标，而是让“恢复成为本能”。 复杂系统理论指出，复杂性不可消除，只能管理与 驾驭。数据中心的韧性能力，正是其面对多源风 险、瞬态冲击与长期演化时，维持核心功能连续 实际的目标，而是让“恢复成为本能” 数据中心，一个典型的“开放的复杂巨系统” ·组件的多样性与异构性：数据中心集成成千 上万的服务器、网络设备、存储设备、电力与 冷却系统等，各组件来源多样、架构多样、协 议多样，形成高度异构的技术环境。 ·多维动态交互：数据中心必须同时支撑多租 户、多业务场景并发运行，资源调度、安全防 护、能效优化等要素高度耦合且实时变化。 ·非线性与放大效应：数据中心内部的局部故

《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》 白皮书，是我们与思科中国智慧碰撞的结晶。我们深知，AI的成功落 地，绝非单一技术或部门的努力，而是一个涉及企业战略、组织文化、 数据要素、技术架构乃至人才培养的系统工程。本白皮书旨在为企业 提供一个清晰的导航图，助力其全面审视自身的AI变革之路。 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 认知与 布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等 最新实践。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过 程中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基 础设施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈 现以下特征： • 在技术架构侧，企业通常以落地场景的体系设 计为起点，采取混合部署方式推进大模型落地 应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 层的重要构成，可以精准把握各要素的核心价值逻 辑和变革新特性，助力相关企业锚定前进方向。 基础设施层包含计算资源、网络架构、存储系统及 数据语料等核心要素，旨在为上层AI应用提供稳定、 高效、可拓展的运行环境。其中，计算要素的AI变 革新特性包括开箱即用、一物多用、安全保障等； 网络要素则表现为由“训推一体”的算力架构演进 到网络架构、由软件定义网络演进到意图网络；存 储要素表现为存算一体、冷热数据自治；数据要素 表现为数据价值链重构、数据资产化。

08 10 11 四大关键原则 顶层规划-五段论 战略框架设计-DXF 技术架构设计-DXRA 关键支撑技术 工程实施设计-四视角法 15 16 17 20 21 24 数字化转型实现之道白皮书 企业数字化转型实践 结束语 战略业务级 业务架构级 业务现场级 IT架构级 工程实施与治理 26 27 28 29 29 CONTENTS 目录 网、预测性维护、云制造、云租赁、大规模网络定制、车联网、无人驾驶； 公共事业 能源主题词：能源互联网、智能网格、多能互补、微电网、4个革命（能源消费、能源供应、 能源技术、能源体制）、冷热电三联供、光伏、智能计量架构； 交通主题词：数字出行 医疗主题词：医药分离、医联体、远程医疗、机器人医生、精准医疗、大数据科研； 教育主题词：双创、翻转课堂、数字化大学、学生画像、一进一出、校企合作、三通两平台； 基础 对数据的分析发现运营的不足，数字化转型不可能有效。 在企业内部统一流程、统一流程中数据收集的标准是非常 重要的。 敏捷的协作。在组织内部敏捷的协作是非常重要的，不仅 要协同，更重要的是快速而敏捷。 企业架构 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 12 11 数字化转型挑战 哈佛商业评论、麦肯锡、CIO杂志等多家著名机构，都给出了讨论“为什么数字化转型失败”方面的讨论，很大原因对 数字

AI 深度融合，构建“算力、网络、智能”一体化 融合的新型基础设施，成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 痛点与挑战 01 02 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网

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 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 .....................................................................................5 2.2 光计算总体技术架构........................................................................................6 2.3 光计算的核心技术路线 光计算的核心技术路线.................................................................................... 7 2.4 光计算系统架构............................................................................................. 11 3