1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17.3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增

大型企业加速 云转型的商业价值 通过亚马逊云科技降低风险、并加速 云计划之旅所能释放的商业价值 简介 克服云迁移中的障碍 实现您的云计算未来 加速企业的云转型不仅意味着机遇。 在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 GDPR、巴塞尔协议 III、HIPAA）和数据主权 问题，使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 对业务中断的担忧：为了在迁移过程中避免运 营中断，专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足：详细的路线图对于消除不确定 性、避免延误及确保战略协同而言至关重要。 技能缺口与准备不足：团队往往缺乏管理云环 境以及实现转型效益所需的技术专长。 组织变革阻力：内部意见不一致，或来自领导 层或

国家电网华为云技术培训 华为云数据中台解决方案介绍 目录 • 国网数据中台总体方案介绍 • 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 2 业务 xx 中台 5 数据中台 6 物联平台 数 据 治 理 数据接口注册 数据接口管理 标 签 管 理 AI 使能 BI 报表 数据可视化 设备管理（ DMP ） 主数据 管理 身份认证与 访问管理 安全管理 3 IaaS 计算 存储 网络 混合云 云边协同 应 用 云运维 云运营 计量计费管 理 泛在电力物联网平台层方案全景图 项目 / 需求管理 代码检测 流水线 自动测试 结构化数据采集 非结构化数据采集 流式数据采集 MRS IoT 数 据 一级 系统 HCS8.0 数据中台技术架构图 分析层 DCS( 缓存 ) DLI( 跨源分析 ) DLI( 实时流计算 ) CSS( 云搜索服务 ) 报表分析 GES ( 图引擎服务） 标签管理 模型层 近源层 E 文件 ETL 数据质量管理 元数据管理 数据开发 数据资产 模型管理 数据安全 人力资源 管理

算力运维体系技术白皮书 1 算力运维体系技术白皮书 广东广信通信服务有限公司 中通服中睿科技有限公 版权声明 本白皮书所载的材料和信息，包括但不限于文本、数据、图片 和观点，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本白皮书版权归 广东广信通信服务有限公司/中通服中睿科技有限公司所有，并受法 律保护。如需转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明来源。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为支撑社会信息化建设与产业数字化转型的 核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， 以及人工智能技术催生的智能化运维需求，共同构成了算力运维的复杂技术生态。据

车路云一体化系统云控基础平台参考架构 1 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 2 版权声明 本白皮书版权属于中国汽车工程学会，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本调查报告文字或者观点的 应注明来源：“车路云一体化系统云控基础平台参考架构”。 违反上述声明者，中国汽车工程学会将追究其相关法律责任。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 重庆大学自动化学院教授 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工程学会、智 能绿色车辆与交通全国重点实验室、云控智行科技有限公司、北京车 网科技发展有限公司、中国信息通信研究院、公路院、阿里云计算有 限公司、中国移动、中移(上海)信息通信科技有限公司、中国农业大 学、联通智网科技股份有限公司、中国第一汽车股份有限公司、重庆 限公司、奇瑞汽车股份有限公司、中汽创智、智行者、北京理工大学、 北京邮电大学、西部科学城智能网联汽车创新中心（重庆）有限公司、 西部车网（重庆）有限公司、上海汽车集团股份有限公司技术中心、 智能汽车创新发展平台（上海）有限公司、先导(苏州)数字交通产业 投资有限公司、江苏未来都市出行科技集团有限公司、达索析统（上 海）信息技术有限公司、东风汽车集团有限公司 车路云一体化系统云控基础平台参考架构

����� ��������� ����� ��������� �������������� 当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 13 14 任务驱动式智能互联技术白皮书 01 概述 1 概述 随着“网络强国”、“数字中国”战略的深入推进，以 5G/5G-A、边缘计算、云计算为代表的新一 代信息技术正加速融入千行百业。中国移动端云互通网络作为承载多样化、高质量用云需求的关键 基础设施，已初步建成规模，通过人、车、家等泛在终端的智能连接，为用户提供了跨域访问、就 近分流等创新服务，显著提升了网络效率与用户体验。然而，随着国民经济和“人工智能 高清视频，同时支持远程访问办公文件、备份照片，摆脱车机本地资源依赖，将车内空间升级 为移动私人影院。 因受到硬件性能与游戏资源限制，传统车机无法满足副驾、后座乘客的高品质游戏需求。若借助车 家互联打破算力壁垒，通过车机安装游戏主机 App，与家庭 PS、XBOX、Steam 等主机建立远程连接， 则将车机大屏转化为沉浸式显示终端，可流畅运行各类 3A 大作，享受流畅、沉浸的专业级游戏体验。 第三

某大型车企数智化战略 规划方案 XX 集团 AI+ 建设顶层战略设计方案 目 录 – 2 c 第一部分： AI+ 现状、趋势及对汽车行业的影响 第二部分： XX 集团 AI+ 应用现状 第三部分： AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 1 2 3 4 5 建立统一的数据驱动业务式的 大数据体系 4 建立以互联互通为目标的 数字化变革委员会 建立统一的 IT 信息中心 1 2 建立运营、服务等以数据应用 为目的的 云平台 3 极致服务体验 共享生态 个性化产品 1 2 3 形成客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制 1 XX 集团“ AI+” 顶层战略框架 XX 集团“ AI+ 1354” 战略目标 集团“ AI+ 1354” 战略举措生态体系 个性化定制 超级 汽车 生态 服务 众创研发平台 销售服务平台 统一采购平台 智能制造平台 用户 CRM DMS ERP MES 云 平 台 大 数 据 1 2 3 1 2 3 挖掘价值，提供价值 传导价值，实现价值 基于用户价值的决策 用 户 价 值 直接面对用户，接受用户个性化定 制需求，提供产品与服务。（提供

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 07 数据中心低碳解决方案 08 结语 概述 在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下，数据中心作为算力基础设施的核心载体，已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同 优化。 目录 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 3 算力拉动全球电力需求 根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 2030 年这一数字将翻番至 945 TWh，年均增速约 中国数据中心规模与现状 截至 2024 年底，全国在用算力中心机架总数已突破 880 万 标准机架 1，算力总规模达到 280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮 点运算），其中智能算力占比显著提升至 32%。 以大模型训练与推理为代表的人工智能技术革命，正在推动 数据中心形态和基础设施需求发生结构性变革。与传统互联 网服务相比，人工智能算力任务在计算密度、持续运行时间 和电力消耗等方面均呈现数量级提升，这对数据中心的供电