，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 珠宝行业消费分析及Z世代的崛起 贝恩公司预计，到2030年，Z世代将驱动全球珠宝消费增长的50%以上，其独特的消费 习惯正在重塑行业营销策略。Z世代珠宝消费者有以下特征： 媒体和电商平台的影 响，他们通过短视频、直播、种草笔记等方式了解品牌和产品。因此，珠宝品牌需要在 这些数字平台上与消费者建立情感联系，逐渐转向多平台、多触点和多样化内容的形态， 实施精准的营销策略。品牌不仅要提供高品质的产品，还要通过互动与用户建立品牌共 鸣。例如，抖音、快手、小红书等平台为品牌提供了与消费者实时互动的渠道，品牌通 过这些平台的内容营销能够迅速吸引年轻消费者的关注和购买。 对于珠宝品牌而言，数字化转型既是挑战也是机遇。Z世代消费者的数字原生特性，使 得品牌必须在数字化渠道上与他们保持紧密联系。通过数据驱动的运营模式，品牌能够 实时获取消费者的行为数据，分析他们的购买习惯和偏好，从而制定更精准的营销策略。 与此同时，品牌还可以利用数字化工具进行全渠道布局，实现线上线下的无缝衔接。例 如，品牌可以通过小程序、直播电商等形式提升产品曝光率，并通过社交媒体平台与消 费者进行互动。在这个过程中，品牌

智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 围 ... • 执行库存预分配 • 执行库存周转 • 自动分配or人工分 配 • ... • 整散分离 • 区域围栏 • 拣完发货 • 分拨方式 • ... • 按最小单位分配 • 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 单’提升至‘系统 5秒

Chiplet 思路发挥到极致，多颗小 Die 通过 Infinity Fabric 灵活组合，用 更低功耗拼出同级算力，MI350 已支持 FP4/FP6 低精度格式，MI400 将延续“多芯粒+大内 存”策略，试图以性价比和能效比撕开英伟达的生态护城河。2025 年 6 月的 Advancing AI 大会上，AMD 发布 MI350 系列（MI350X/MI355X），采用 CDNA4 架构、台积电第二代 在多种硬件架构上运行相同的计算 实例时，所依赖的软件环境存在不一致性。 （3）异构算力基于现有调度机制协同“效率低”，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调

.......................................................................................73 4.1 数据安全策略与措施................................................................................................ .................................................................................101 5.3.2 风险管理与应对策略................................................................................................... ................................................................................127 7.2.2 用户接受度与推广策略...................................................................................................

分层设计并构建高可靠冗余架构，支撑主机应用高可靠性达到 99.99% 及以上要求。 ③ 提供统一的安全运营平台，多层次保障数据、应用及网络传输等全场景安全。实现云平台集中式安全 管控，并支持统一密码周期修改策略的变更。 (2) 数据层 ① 数据库具备池化架构及弹性扩展能力，提供多种高可靠部署架构方案，满足主机应用大容量、高性能、 高可靠诉求。 ② 提供高效的数据迁移工具和服务，支持广泛的主机侧数据库兼容能力和自动化迁移能力，同时提供可 ② 故障识别效率：借助硬件原生的故障识别与主动上报机制，实时感知故障并上报硬件异常，提升平台 响应速度与系统整体可靠性。 ③ 缓存内存优化：采用硬件拓扑感知智能调度框架，优化 CPU 和缓存资源策略，提升算力执行性能与资 源发放效率，降低算力使用成本。同时，通过 RDMA 等高速互联技术实现跨主机内存访问，为业务的数 据处理与服务间通信提供高性能通道。 ① 网络卸载转发：主机业务通常需要 器服务采用 Kubernetes 容器编 排工具，实现自动化部署、动态资源调整和全生命周期管理，最高实现数万乃至数十万级 Pod 的集群调 度管理。 ② 高效资源利用：通过亲和性 / 反亲和性策略优化 Pod 布局，减少资源碎片化，同时利用容器共享内核 的优势，减少资源开销，相比传统虚拟化技术，无论是在应用程序执行效率、内存占用还是文件读写速度 上都更优。虚拟机服务提供二次调度功能，基于

...............39 3.4.1 上下行非对称带宽的链路利用..................................... 40 3.4.2 智能预测与链路池化资源管理策略.............................41 3.5 物理层：分布式光交换与物理层优化................................... 45 4. 总结与展望 宽、延迟和能效的瓶颈。 1.3 光电协同交换网络的兴起 在交换技术方面，电交换技术具有成熟性、协议兼容性和灵活的 控制能力，基于以太网（如 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智算中心广泛部署。基于电交换机的典型的架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 部分链路过载而其他链路利用不足。 由于光交换机在任意时刻能够同时建立的链路数量有限，单个大 规模集合通信操作可能无法获得充足的并行链路支持。这种资源约束 要求在应用层实施更加智能的通信调度策略。 2.2 传输层：复杂功能的协议设计与流量调度挑战 传统电交换智算网络常常出现大量数据的传输需求，因此多使用 高性能传输层协议（如远端内存直接访问 RDMA、定制化传输协议 等），通过将数

股上市公司、80% 中国科技创新企业及国际 客户。容器服务 ACK 在万卡规模下采用多 AZ 部署和拓扑感知调度，网络吞吐利用率 保持 99%，GPU 故障预测准确率达 92%。结合同城双活、异地多活策略，能够保障 极端场景下的快速恢复。 ● 全面的可观测性和监控能力。阿里云建立了覆盖基础设施到应用层的监控体系， 集成日志管理与告警机制，帮助用户快速定位问题，提升故障排查与调优效率。与此 同 推理、部署等关键环节的安全可控。同时，建立了完善的内部度量机制，确保各项安 全流程在研发、运维及服务交付各团队中得到有效执行。此外，结合对流程的持续监 控与评估，切实兑现了对客户的安全承诺，保障每一项安全策略都能落地生效。 2.1.3 常态化红蓝对抗反向校验 仅依赖单一视角或内部团队的安全设计，容易因认知盲区而在真实攻击中失效。因此， 阿里云在 AI 基础设施建设中，采用“内部红蓝对抗 + 外部多方校验”的双重机制， 实现模型加密密钥托管。模型部署时，系统仅在安全容器中解密加载，解密 后的明文数据不落盘、不共享，杜绝模型在存储与传输阶段的泄露风险。 ● 模型文件访问控制与操作审计：阿里云内部通过 RAM 细粒度权限策略、独立 权限管理模块，实现模型文件的最小必要权限管理。结合阿里云的操作审计服务 （ActionTrail），可审计的模型文件操作行为，联动阿里云内部的风险控制，实时告 警潜在风险。 2.2.3

................................................................................- 61 - 5.3 面临的挑战和应对策略................................................................................................... 作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以 快速替换硬件、切换冗余节点为主；算力运维故障可能导致“算力雪崩”，影 响大规模任务行（如分布式训练失败）；应对策略侧重预判性维护，通过传感 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 算力资源调优：根据训练/推理任务需求，动态调整 CPU 核心数、GPU 显存 分配及内存带宽配置。 （2）. 散热与能耗联动：通过 DCIM（数据中心基础设施管理）系统将设备温度数 据与空调策略联动，实现动态节能。 算力运维体系技术白皮书 - 14 - （3）. 固件升级管理：建立固件版本基线，定期推送安全补丁和性能优化包，避 免版本碎片化导致的算力损耗。 2.2.5 服务器运维