避实现自愈。 安全与隐私保护 • 数据加密：在传输层采用TLS 或MACsec协议，防止中间人攻击。 • 访问控制：基于零信任架构实现细粒度权限管理。 2.2 技术体系重构：全光互联+AI原生网络颠覆传统架构 1）智算网络技术体系 图2-1是智算中心组网的逻辑架构和物理架构。智算中心逻辑上分为AI计算集群区、通用计算区、存储区 以及管理区，在网络层面，划分为参数面、样本面、业务面及 基于遥测数据驱动、端网协同和信用授权的主动预防式拥塞控制技术将成为高性能无损智算网络的主流； • 逐流、逐包和信元多粒度均衡以及本地/全局的层次化调度，提供流量调度的全面解决方案。 AI原生赋能 • 网络与AI原生融合，全栈赋能智算网络，如流量模型、算法优化等成为性能优化的关键，也是差异 化竞争的重点； • 自动化、智能化的算网一体化运维及服务开放。 交换容量翻倍 • 交换芯片每两年容量翻倍，从目前的51 拥塞控制技术 网络拥塞控制是保障智算网络高吞吐、低时延、无损传输的核心技术，是网络系统从"尽力而为"向"确定性 服务"演进转变的重要基础，主要包括被动响应型机制、主动预防型机制以及端网协同和AI智能原生重构等。 智算网络核心技术 13 被动响应型机制 被动响应机制通过对链路拥塞状态相关信息的监控、采集和分析，触发相应的拥塞控制机制如流量降 速、暂停等，其包括： 基于RTT的拥塞控制，以T

的自动化技术架构，支撑海量 对 象接入 充分发挥“云一边”协同系统优 势 ， 充分消纳海量异构信息和业 务应用请求 构建边缘计算终端的分区自治机 制 ，实现采集数据实时处理和就 地分析 构建基于云原生技术的边缘计算 终端架构，实现终端功能软件定 义、业务应用快速部署 建立资源弹性分配机制，在不同 时空尺度满足各类业务应用的实 时性需求 建立适用于并发场景的数据读写 微 网 控 制 器 √ 云 原 生 (Cloud Native ) 架构：资源池化、数据平台化、应用 APP 化，功能软件定义。 √OS 原生 (OS Native ) 平台：资源、数据、服务、应用全面 OS 化。 √AI 原生 (Al Native) 应用：行业垂直模型、 Al 即服务。 配 电 网 保 护 控 制 边 缘 计 算 终 端 — — ● ● ● 35● 电网调度 + 电力市场 调节能力资源池 ( 聚合平台 EMS 操作系 统 ) 资源设施层 微网 / 配用电网 分布式源网荷储资源 虚拟电厂的“云原生”模型： Cloud Native 华南理工大学 South China University of Technology 虚拟机 3 APP

工作坊进行 热点 、重点场景的筛选和服务设计，打造和沉淀中台能力，推动集省专能力的拉通、共享、 复用。 能力沉淀：服务上架、服务治理 业务中台能力 数据中台能力 技术中台能力 统一云原生架构 容器云门户 容器云平台 微服务体系 弹性调度能力 市场 • 实时营销 • 网格运营 客服 • 投诉全程 可视化 管理 务 … … 服 务 … … 服 4 2 方案 3 场景 5 云原生架构助力中台能力高效迭代 • 以容器化、微服务、 DevOps 、持续交付为核心的云原生技术（上层 应用“ 因云而生” ），具有快速、灵活、弹性、扩展性强等优势， 使中台能力更便 捷地在云上开发、测试、部署、发布及迭代运营。 • 快速推进统一标准的磐基 普元数据中台解决方案，包括主数据与元数 据管理、数据资产管理、数据资源目录、数 据共享交换 • 重点是将数据治理与数据运营融合连接 云原生是一套指导应用软件架构设计思想。基于这种思想设计的应用，天然“ 生在云中，长在云上” 。 中台能力从构建就基于 统一云原生架构，形成共平台、共能力、共研发的技术体系，降低应用能力开发难度，缩短技术研发交付周期，最大化发挥出 阿里： Dataphin 数据中台

许 可协议的依赖。现代化工作负载还可以利用自动扩展、容器化和无服 务器计算，减少因过度配置而产生的不必要基础设施成本。 亚马逊云科技云服务通过按需付费定价模式、杜绝过度配置以及利用 开源和云原生技术优化资源利用率，助力企业实现上述成本节约。 这些技术将帮助您通过以下方式精减 IT 预算： 基础设施成本降低 2 IDC，《VMware Cloud on Amazon 在构建 VMware 传统工作负载需要手动配置和维护，这使得员工无法专注于 更具战略意义的工作。例如，采购、部署和维护物理服务器 会消耗团队大量资源。 简化流程和提升生产力的关键，在于部署传统系统所不具备 的先进、数据驱动型能力。例如，云原生架构使用无服务器 计算、自动扩展和自我修复能力，消除了手动管理基础设施 的需求。 数据库管理团队效率提高 4 22% 每位管理员可管理的虚拟机数量增加 5 86% 亚马逊云科技通过以下方式实现更快速、更高效的流程:

数据平台 数据业务系统 API 原生接口 SQL 兼容 基建管理 Hadoop 云计算基建 HBase 智能计算引擎 资源调度 权限控制

运营 +AI ：脏数据发现，数据潜 在关系发现 用户 应用 分析 》 数 据 服 务 面向多种任务，最新的大数据和 AI 能 力 • Serverless ，根据负载自动伸缩 • 原生接口，企业应用无缝迁移 数据采集 采集，同步 数据规范 数据表 / 模型 设计，约束规 则定义 数据治理 标注，智能 ETL ，治理 数据资产 数据血缘，全 局视图 数据服务 支撑业务主题

、影响危害大，对电力扰 动分析、应用和应对提出了新要求、新挑战。 演变形态多 多元异构设备的扰动 响应特性差异大，扰 动时变形态多样。 发生频率高 多元异构电力电子设 备交互影响，原生、 次生扰动源增加。 14900 系 14700 统 14500 总 14300 14100 第 13900 13700 看 13500 P 13300 22360-

+服 务的一体化智能解决方案提供商转型，研究将具体考 察其AI智慧黑板、录播系统等产品线如何集成AI能力， 以及如何构建围绕教学场景的AI生态系统。 跨界技术巨头与AI原生企业的生态布局 研究覆盖跨界技术及AI原生企业在教育领域的布局。 我们将分析科大讯飞如何凭借其在语音和认知智能领 域的全栈自研优势，打造从教学、考试到管理的闭环 解决方案，探讨华为如何依托其在云服务、鸿蒙生态 教学环境集成了无感化的传感器（如摄像头、麦克风阵列、温湿度传感器），既可以捕捉课堂教学的关键数据， 也能够自动调节光线、空气等教学环境质量，其中，教育交互平板、智慧录播、学生个人终端等设备将与物理环 境高度集成，成为教室的原生组成部分。 数据与算力层：教学过程的全域数据枢纽 AI+智慧教室是一个高密度的数据采集与边缘计算节点。通过收集课堂多模态数据如音频、视频、教学课件内容、 师生状态、教师笔迹等教学环节前中后数据 迟的笔锋级书写体验。显示方面，4K高分辨率、硬件 级防蓝光、抗眩光、广视角将成为标配，并向更高色 域、更高刷新率和更佳的纸质感显示效果演进。 趋势二： AI能力的深度原生集成 未来交互平板将标配高性能的AI芯片，实现AI能力的 原生化。不仅包括语音助手、板书OCR文本识别等基 础应用，更将拓展至更深度的场景。例如教育交互平 板通过前置摄像头，AI能够进行课堂行为分析；教育 交互平板通过麦克风阵列能够进行声源定位和课堂话

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 +”的快速 发展，基于 AI 原生的新业态、新模式孕育出全新的互联形态。从国家政策顶层设计来看，《“十四五” 能源领域科技创新规划》《新能源汽车产业发展规划（2021 年—2035 年）》等政策构建了信息消 费“新三样”（智能网

数据来源：联盟根据公开资料整理 “大厂”积极参与工业互联网领域创投，“战略型+纵向型”的 特点突出，着力在关键环节和领域实现补短锻长。工业互联网涉及 产业链条长、细分领域多，且随着技术产业的不断发展，云原生、 人工智能等技术不断为产业发展带来新机遇，各类龙头企业与产业 21 资本除需持续加大投入拓展业务布局外，围绕上下游的投资整合就 成为拓展业务广度、深耕相关赛道的关键举措。以雷军创立的顺为