明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 华为全栈软硬件能力，HCIST 逐步发展成为体系化的安全框架，从单点设备到超大规模集群全面 赋能，支撑多样化的安全与隐私需求。 展望未来，华为将继续与产业伙伴协同共进，不断推动异构、跨域协同的安全防护架构和标 准体系的建设与演进，促进全球智能化走向可持续、可信赖的发展模式。 场景尤为 尖锐，端侧设备受限于功耗与体积，难以承载超过百亿参数模型的实时推理；云侧数据中心虽具备 强大算力，但传统虚拟化架构无法满足低时延需求。更关键的是，算力资源与算力安全之间并不统 一，大规模 AI 算力往往缺乏高效安全防护与可信执行保障，难以服务于对安全与隐私有较强需求的 场景，进一步加剧了 AI 算力的供需失衡。 数据资产流动的安全鸿沟 产业智能化亟需高质量数据流通支撑，但 计上以开放生态为导向，支持灵活的算力基础设施架构，可以高效对接不同厂商的设备，适配不同 客户的安全诉求。该协同架构不仅强化了跨域场景下的隐私保护能力，也为 AI 算力基础设施提供了 动态可验证、弹性可扩展的安全执行环境，成为支撑大规模 AI 服务可信运行的关键底座。 图 1 HCIST 的整体架构，实现端管云/软硬芯不同用户界面模块化解耦和生态兼容 在终端侧，HCIST 强化了硬件级别的原生信任机制，通过构建端侧可信执行环境，确保生物识别、

2024+ 来源：根据相关企业官方报道及交流整理 轿车用全固态电池技术路线研判 硫化物固态电解质：众多企业布局研发，已经建立了小批量供应能力，需要重点攻克大规模生产工艺 企业 合作企业 产业化进展 1400 开始设计年产百吨级硫化物固态电解质大规模中试装置，2027-2028年实现 出光兴产 丰田 idemitsu 商业化，2030年达万吨规模 ■日本 AGC >1000 旭硝子株式 KINZOKL 三元正极硫化物 日产 2024年4月，公开在日本横滨建设的全固态电池试验线照片，将于2025年开始生产首批全固态电池 金属锂负极 出光兴产 硫化物固态电解质 · 2024年10月，开始设计固态电解质大规模中试装置，年产能数百吨，将在2027~28年实现商业化 三元正极硫化物 2024年5月，发布了super-gap固态电池技术，采用Anode-less设计，电池能量密度将达到900Wh/L，在 三星SDI Power 硅碳负极/金属锂负极 Quantum 三元正极|氧化物 2024年5月，开始交付固态电池原型样品，为六层软包电池，7月，与大众旗下电池企业PoWerCo达成合作 Scape 无锂负极 授权其大规模生产，10月，开始小批量生产首批原型B样固态电池（5Ah） Factorial 干法正极硫化物 2024年9月，与梅赛德斯奔驰合作研发450Wh/kg级全固态电池，工作温度可在90℃以上，启动B样测试

感知层、传输、以及相关基础设施的建设是 重要的基础。应用平台、数据平台的建设也 是后续大规模应用的关键 2. 基于现状找短板 在缺乏战略输入的限制下。结合业务特点和 访谈调研实际情况，应用、数据、 IT/ 技术、 安全以及 IT 治理五个方面进行现状的综合评 估。 6. 能力建设是关键 组织与人员能力的建设是大规模应用之前的 关键任务。对于面向未来的应用系统，要 “ 能做”的人，也要“会用”的人 大胆创新找试点 基于某些场景制定解决方案，并通过试点的 方式快速对效果进行评估 7. 管控治理控风险 安全策略， IT 治理等保障手段是应用建设成 功的而保障 3. 标准架构要全面 在大规模应用之前制定各类标准以及通过架 构的设计保证规划目标的落地 8. 百舸争流创领先 以全面数字化、智能化转型为目标，基于完 备组织、平台、技术能力、与管控能力，加 速各类高新技术的应用 规划设计阶段

5G 、 工业互联网等新兴技术，实现信息化、数字化、标准化和智能化的新型医疗健康体 系。智慧医疗应着力发展便携高效的智能服务，推广应用人工智能精准医疗新模式新手段。在药物领域，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白 组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；通过人工智能的应用，加强流行病智能检测和防控。 数据 流程 分析 服务 出个性化的判断结果。其主要解决病灶识别与标注、定量分析和三维重建的需求，辅助医生完成疾疾的 诊断，能够大大的提升读片效率和诊断的质量， 药物研发 人工智能技术可应用于药物研发的全流程，加速靶点发现、药物设计、结构预测、药物的大规模虚拟筛 选、药物重定向、临床前药理评估、合成路线优化、临床试验设计及分析、申报材料自动摆写等工作。 精准医疗 人工智角超技术应用于上游的基因测序设备，提升了光或电信号数据处理的迪度和准确度；应用于中游的 5G 、 工业互联网等新兴技术，实现信息化、数字化、标准化和智能化的新型医疗健康 体 系。智慧医疗应着力发展便携高效的智能服务，推广应用人工智能精准医疗新模式新手段。在药物领域，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋 白 组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化；通过人工智能的应用，加强流行病智能检测和防控。 △ 应急指挥车 应急指挥 APP 防救互动 APP 应急小匠

台上的投诉和建议可以通过自然语言处理技术自动识别出紧急程 度，并优先分配给相关部门处理。 此外，政府在制定政策和规划项目时，也需要更多来自市民的 直接参与和意见反馈。通过 AI 技术，政府可以开展大规模的民意 调查，利用情感分析和主题模型等技术手段，快速识别市民的主要 关切点和潜在问题。例如： - 对市民在社交媒体上的讨论进行实时 监控，提取热点话题和情绪倾向。 - 通过智能问卷系统自动生成数 强大的数据处理能力，能够实时采集、存储和分析来自多个渠道的 民意数据。这些数据可能包括市民反馈、社交媒体评论、热线电话 录音等，数据格式多样，既有结构化数据也有非结构化数据。因 此，系统应支持大规模数据的高效处理，尤其是在高并发的情况下 保持稳定性和响应速度。 在数据处理的基础上，系统需要具备先进的自然语言处理 （NLP）能力。这包括文本分类、情感分析、实体识别、关键词提 取等功能，以 和可扩展性。每个功能模块都应独立部署，便于后续的维护和升 级。同时，系统应支持云原生技术，充分利用云计算的弹性资源， 以应对业务高峰期的需求。 以下是一些关键的技术需求总结：  高效的数据处理能力，支持大规模并发请求；  先进的 NLP 技术，实现文本分类、情感分析等功能；  多语言支持，适应不同语言背景的市民；  可解释的 AI 模型，确保决策过程透明；  严格的数据隐私保护措施，遵循相关法律法规；

同时刚接手市政供水管网，发现偷水、漏水产生的月损耗高达 12% ，每月水耗支出成本不 可控  近三年投资总盘不高，无法启动大规模表具、水阀等更换，但老旧表具、水阀等待更换需 求迫切 客户痛点  收缴费监管、现场抄表工作量大、繁琐、抄表不准  偷用水情况监管难  水费抄表人工费用高  客户资金有限，无法大规模采购设备替换 某通 XX 水司智慧水务方案设 计  利用中国某通智慧水务平台、物联网平台和技术，通过终端

制定更加合理的景区规划和 管理措施。 检测分析相关技术  大数据检测分析是指对大规模的数据进行分析和处理，从中挖掘出有价值的信息。 数据采 集技术 数据存储技术 数据处理技术 数据可 视化技 术 技术 检测分析相关应用  旅游大数据：指采集到的与旅游相关的各种类型的数据  数据挖掘：指对大规模的数据进行分析和处理，从中挖掘出有价值的信息  个性化推荐：指根据用户的偏好

速暴跌，高端型号仅在一年内就从25万美元降 至15万美元：与预期15-20%的年衰退率相比 ，降幅达40%。诸如特斯拉为其Optimus机器 人设定20,000美元的售价等雄心勃勃的目标， 表明人形机器人将在各行业实现大规模采用将 成为可能。 3 劳动力短缺解决方案： 拟人化机器人正 成为应对全球劳动力短缺的关键方案，尤其在 养老服务、制造业和危险作业领域。预计到203 0年，美国将有25%的70岁以上人口\"依赖率\" 我们已过了“人类最低工资”显著超过“一个功能齐全 的人形机器人每小时运营成本”这一点。 16 情报成本： 在为拟人化机器人开发越来越 强大的多模态生成式AI系统的成本 正由大型超大规模计算服务商（如谷歌、 OpenAI、xAI、Anthropic等）孕育而生， 并将持续免费移植到人形机器人上。 人形 机器人智能正搭乘着庞大的AI元趋势。 虽然技术的融合、劳动力短缺以及成本下降正推动人形机器人市场向前发展，但真 。这些机器人的成本和性能取决于所用材料、部件的设计以及驱动它们的智能。通 常，任何大型复杂系统中最高的成本是人类劳动。 在未来几年，我们将看到人形机器人、正 在制造人形机器人，这将使劳动力接近零 ，实现大规模和快速的脱币化。 17 第一原理思考 投资资本： 劳动力市场代表全球国内生产总值（105万亿美元）的50%，即约 5万亿美元。增加的市场驱动因素（如下所述）以及数十亿美元销售额的潜力 ，

用环境 和实际监控流量的基础上进行，必须结合云计算平台的实际情况进行研究和开 发，只有与实际应用环境相结合才有实际应用价值。 （2）学习借鉴国外先进技术与自主创新相结合 在云计算平台用于超大规模数据处理方面，国内外几乎是在一个起跑线上； 但在关键技术研究及既往的技术积累方面，国外一些大公司有着明显的优势。 同时，智慧交通云平台所将要面对的交通监控数据流高达 10000 条/s，是一个 在计算集群上进行并 行化任务调度和负载均衡处理。这些并行计算任务及负载均衡处理将使用 Zookeeper 基于计算集群完成统一的控制和实现。 在系统构架上，以上查询分析计算任务将需要使用一个大规模数据并行计 算集群。在编程实现上，存储在数据库中的数据将使用常规的数据库查询语言 实现；对存储在分布式文件系统中的交管数据，针对不同的处理要求，在数据 量极大而处理实时性要求不是特别高的情况下，为了方便对海量数据的并行处 要考虑和使用诸如 Hadoop 的大规模数据并行计算和存储系统，只需要一般的 单一的服务器即可。 （2）上报数据上报处理平台定制开发 上报数据上报系统需要使用与计算存储集群分立的专用机器（可安装在市 数据中心现有的数据服务器上）。由于数据上报处理不需要存储任何数据，仅 仅需要读取、解析和上报数据。因此，数据上报时对服务器的使用比较简单， 不需要考虑和使用诸如 Hadoop 的大规模数据并行计算和存储系统，只需要一

KPI 计 算、数据挖掘以及多变的自助分析应用等，支持 PB 级的数据存储。 应用技术架构 - 分布式关系数据库  新型 MPP 分布式数据库  基于开放平台 x86 服务 器  大规模的并发处理能力  无单点故障，可线性扩展  多副本机制保证数据安全  支撑 PB 级的数据量  支持 SQL ，开放灵活 应用技术架构 -CODIS  简介： CODIS 是一个使用 1 其他应 用 2 在逃 数据 应用技术架构 - 数据处理流程  HDFS ：分布式文件系统  有较强的容错性  可在 x86 平台上运行，减少总体成 本  可扩展，能构建大规模的应用  HBase ：非结构化 NoSQl 分布式数据库  基于分布式文件系统 HDFS ，保证 数据安全  列式存储，节省存储空间  提供大数据量的高速读写操作  SPARKSQL: HBASE 介绍： HBase 是一个分布式的、面向列的 NOSQL 数据库，同时是一个高可靠性、高性能、面向列、 可伸缩的分布式存储系统，利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群 , 存储海量轨 迹数据。 SPARKSQL 介绍： Apache Spark SQL 如何用熟知的 SQL 查询语法提供与 Spark 数据交互的 SQL 接 口。 Spark