金融业隐私计算互联互通 技术与场景实践 北京金融科技产业联盟 2025 年 6 月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 编委会成员： 何 军 聂丽琴 涂晓军 何 朔 高鹏飞 编写组成员： 周雍恺 赵庆杭 李定洲 戚文彬 侯 腾 谢袁源 光大科技有限公司 建信金融科技有限责任公司 北京国家金融科技认证中心有限公司 中国移动通信集团有限公司 华为技术有限公司 北京百度网讯科技有限公司 度小满科技（北京）有限公司 腾讯云计算（北京）有限责任公司 复旦大学 北京金融信息化研究所有限责任公司 金电信息科技（北京）有限责任公司 北京数牍科技有限公司 华控清交信息科技（北京）有限公司 湖南谦川科技有限公司 同盾科技有限公司 年）》要求“探索建立跨主体数据安全共 享隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共 享应用”。隐私计算因其“可算不可见”的特性已然成为数据要 素流通的关键技术，但不同隐私计算平台间由于技术实现的差异 难以直接联通和复用，同一家机构对外开展隐私计算合作时往往 需要“烟囱化”部署多套平台，这不仅导致资源成本、协调成本 和运营成本的高企，还放大了系统安全风险。原本通过隐私计算 技术连接的“数据孤岛”逐渐演变为“技术孤岛”，成为掣肘数

异构算力协同白皮书 Heterogeneous Computing Power Coordination White Paper 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位 中国电信股份有限公司 北京智源人工智能研究院 中科加禾（北京）科技有限公司 沐曦集成电路（上海）股份有限公司 中国信息通信研究院 科大讯飞股份有限公司 上海壁仞科技股份有限公司 编写组成员(排名不分先后) 龙、常韬、李志宇、秦亚庆、施晶峰、周明耀，陈龙，臧路、丁云帆、李志、奚 林兴、申有志 版权声明 本研究报告版权属于全球计算联盟。 使用说明：未经全球计算联盟事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影 印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着世界，从 ChatGPT 引发的 大模型热潮，到多模态 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

智慧校园云计算系统技术方案书 XX 智慧校园云计算系统技术方案书 目 录 1 概述 ......................................................................................................................................................... ..........................................................................................3 1.2 云计算在高校的应用价值 .......................................................................................... ...................................................................................... 11 3 智慧校园云计算系统设计 ..............................................................................................

基于物联网、云计算的景区 “智慧旅游”建设解决方案 1 目录 一、 “ ” 景区 智慧旅游 建设目标..........................................................................................4 1.1 实现景区流程化的生产运营..................................... ............................30 5.4 云计算及存储平台..........................................................................................................39 5.4.1 云计算及存储平台建设原则............................ .......................................39 5.4.2 云计算及存储平台建设依据...............................................................................40 5.4.3 云计算及存储平台建设内容........................................

全生态 全感知 全智能 全计算 2019 Smart Parking Solution 城市停车解决方案 目 录 01 行业概述 Content 02 需求分析 03 解决方案 04 明星产品 05 案例分享 《关于加强城市停车设施建设的 指导意见》 • 国家发改委等七部委 2015 年 8 月下发 要求各地加快停车资源摸底调查 • 促进智能停车诱导系统、车牌识别系统等 事故频发，甚至出现管理人员“贪污”情况  车位利用率低：小区内白天 70% 车位闲置，办公园区内车位晚上 95% 车位空闲 注：人工成本按 500 名管理人员，每月 5000 工资计算所 得 政府需求 车位供给不足 智能化建设低 车主找车位困难 城市拥堵  车位供给不足：相关数据显示，城市平均停车位缺口占比达 40%-60%  车主找车位困难：相关数据显示，每天有 30% 02 需求分析 03 解决方案 04 明星产品 05 案例分享 xxx 智慧停车平台 [ 计算资源池 ] 01010111110101010 [ 存储资源池 ] 0101011101000101 [ 网络资池 ] 开放平台 流媒体服务 数据智能服务 弹性计算 大数据存储 大数据分析 停车运营管理中心 停车信息安全中心 信息等保 视频准入 权限管理 账户管理

面向新型智算的光计算白皮书（2025） I 面向新型智算的光计算 技术白皮书 （2025 年） 发布单位：中国移动 牵头编制单位：中移智库、中国移动通信研究院 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） II 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位： 上海曦智科技有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 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 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 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言...........................................

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服