AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升

项目编号： 智慧工业园区数字政府领域 AI 大模型底座 设 计 方 案 目 录 1. 引言.....................................................................................................................6 1.1 背景与意义................... .........................................................................................12 2. 大模型底座架构设计.......................................................................................13 2.1 总体架构 模型审计........................................................................................67 4. 大模型底座运营...............................................................................................69

支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能从中找 到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。 与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

澳门财政局：澳门“智慧财政”平台 深圳市政务服务和数据管理局：深圳市数智化底座 深圳市宝安区政务服务和数据管理局：宝安政务大模型 第七次人口普查：国产数据库支撑14.1178亿人普查 上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 中国五环工程有限公司：“智改数转”项目 荣耀：打造高性能AI底座，吞吐最高提升2倍 中国航空结算有限责任公司 ：中国航空结算云平台建设 深圳市第二人民医院：大湾区首个具备“超级数据心脏”的新一代智慧医院 四川省文化大数据有限责任公司：文化数字底座和大模型项目 中央广播电视总台：央视频5G新媒体平台项目 新华通讯社：国家通讯社CentOS原地替换 26 27 28 29 30 37 38 39 40 41 42 43 国产数字化升级标杆实践报告 03 - 引言 当前，全球数字经济加速演进，人工智能技术日新月异，筑牢安全可 靠、自主创新的数字底座已成为推动产业数智化升级的必由之路。信 息技术融合创新（以下简称“融合创新”）通过突破关键核心技术、 赋能传统行业转型，正成为千行百业高质量发展的重要引擎。 一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能

务 在 线 培 训 舆 情 监 控 基础设 施层 园区云平台： GPU 计算、 CPU 弹性计算、分布式云存储等 智能支 撑平台 SuperMap 数字孪生底座 SuperMap 数据治理中台 SuperMap IOT 物联网中台 工业互联网平台 园区各类前端感知终端 建设具有大数据治理、物 Su 联 perM 感 ap 三维与体数化 监控，对 于具备数据采集的重大危险源进行库存液位的在线监控，防止安全上的突发情况发生，通过数据异常报警、数据 的可视化，及时的掌握运行动态，加强管理，将突发事件的危害降低到最小。 数字孪生底座 数字孪生底座 3 级 标 准 级 模 型 标准模型级别 ， 主要数据 源精度 1 ： 500~1 ： 2000 ， 适用于厂区周边区 域基础 地形地貌要素 、 概要性道 路建筑空间分布特征等 CIM 4 CIM 2 数字孪生模型底座标准 满足工信部、住建部建设标准 不同时空尺度的 应用 上海漂视

数字孪生技术为工业高效赋能 01 总体架构 02 解决方案 03 实施保障 目 录 总体架构 1 总体架构 孪生与数字底座工具链 工具链：孪生工厂遵循 DevOps 进行微服务开发， 调用 AI 求解器进行运筹计算， 同时调用统一门户进行用户、组织等管理。 孪生与数字底座中台 ▌ 业务中台：所有公共和共享业务场景汇集到中台包括设备中心、订单中心、计划中心等，并将业务数据给数据中台进行治理，同时孪 网关的统一调用， 形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 IOT kafka 推送 /mqtt 订阅到孪生工厂进行调用 ， 同时数据中台进行存储供孪生工厂进行历史回溯分析。 ▌ 反向控制：针对部分设备的控制，孪生应用先通过 IOT 传输控制信号到 kepware 网关进行试点处理。试点验证后所有上下行都 通过物联网平台 - 软网关链路。

20ms 40ms 基于云原生的 边缘云基础设施底座 全球内容分发与加速网络 边缘应用服务 计算 网络 40ms 数据中心 云边缘 边 5~2 0 ms 用户边缘 城市边缘 近场边缘 边缘云原生操作系统 ( 云网协同 & 云边协同 & 多云协同 & 边边协同 ) 边缘算力服务 边缘云 基础设施底座 计算 边缘安全 边缘计算节点 加速 应用 边缘实例 (CPU/GPU/ARM ) 边缘渲染 边缘智能 AI 推理 规则引擎 离线渲染 实时渲染 数字证书 WAAP SASE 高性能网络 EVS: VPC/LB/EIP/NAT/IPv6 安全组件 防火墙 /ACL 存储组件 云盘 / 本地盘 / 高效云盘 e 块存储 / 对象存 储 场景应用 火山引擎边缘云：新一代算力底座——边缘计算云平台 高性能边缘硬件（ X86 、 NVMe 、 100G/25G 智能网卡、 GPU ） 全国覆盖的边缘节点 优质专线（单线、多线）

搭建专属的行业知识库 支持多格式内容的识别、解析、问答 生成专业报告 AI 办公｜ DeepSeek & 腾 讯知识库 + 培训 + 视频会议三大 AI 办公应用 场景 人才培养 企业级知识底座 远程沟通 3 内容操作防泄漏 分享 、复制 、打印 、截屏提醒 、下载权限 内容显示防泄漏 页面水印 、成员信息展示 、搜索热榜管理 自定义敏感词 可设置敏感词库， 对平台内容进行脱敏处理 记录单个管理员行为记录 、按应用查询 、按 时 间范围查询 、按操作终端查询 知识底座｜企业级知识库， 不止是 ima 内容防泄漏 内容安全审查 敏感操作记录 权限设置 + 安全管理 + 私有化部署构建安全可控的本地 AI 知 识库 企业级 、部门级 、团队级知识库 细化到人的权限管理 合规和内容防泄露 4 知识底座｜员工个人知识库 知识创作 +AI 问答 + 团队分享帮助员工沉淀工作经 73.09 OpenAI 8192 52.00 友商 Z 512 70.54 友商 A 512 72.49 友商 W 512 63.66 2 乐享 - 知识切分 知识底座｜结合 DeepSeek AI 能力全新升 级 • 业内首个的长文本切分 大模型， 比传统切分 方 式准确率大幅提升 • 将 OCR 识别的标题提 供 给切分模型， 进行 多级 切分，

市数据，有效支撑城市资源配置与糖 准服务， 目录 CONTENTS 总体架构 AI 助力构筑城市智能体 城市智能体以超越城市大脑的架构，把城市与 ICT 技术当成一个整体来看待，通过建设城市数字底座，打造城市智能中枢，推进业务一体化融合，实 现全域感知、全网协同和全场景智慧，让城市能感知、会思考、可进化、有温度，提升城市综合治理水平，让居民的幸福感更强、企业生产效率更高、 行业更具创造力，最终建成智慧城市 行业更具创造力，最终建成智慧城市 智能连接以 5G,WiFi6 、 lot 为代表的新一代联接技术，让城市真正实现高迪 网络全域覆盖，真正实现万物互联，为干行百业创新飚能 智能中枢是大脑和决策系统，包含一个云底座和三个使能。基于云基础设施， 赋能应用，使能数据，普惠 AI, 支撑全场景智慧应用 智慧应用是智能体的价值呈现。通过在交通、政务、医疗、应急、资源、全 融等行业场景持续探索，立足于城市治理、民生服务和产业发展三大方面， >20Mbps 智能中枢 智能中枢是智能体的大脑和决策系统，是海量数据的汇聚点。智能中枢的核心是打造中央“蓄水池” , 让数据和 AI 能力持续积累，实现不断学习和改 进。智能中枢包括云计算底座、数据使能、 AI 使能和应用使能等功能模块。 对智能所依赖的数据、算力、算法和智慧应用邮能提供足够的能力支撑。现 实情况下，私有云缺乏高阶服务的能力，公有云不能很好匹配企业组织结构。

年，中国高技术制造业占规模以上工业 增加值较上年增长 8.9%，呈现持续增长态势。 3 图表 2：中国 GDP 分行业增加值（单位：百亿元） 数据来源：Wind 具身智能，作为支撑未来国家高端制造业的底座，已被纳入“2025 年政府工作报告”。其狭义可理解为“AI+仿生类人形机器人”，广义可 理解为“终端设备载体+AI 感知环境+AI 学习推理及决策”。尤其在未 来十年的产业大赛道（包括：AI 器、丝杠等硬件环节较强，但算力及模型生态薄弱与产品高价策略限 制其全球下沉市场扩展。 8 图表 6：各地（中/美/日/欧）具身智能产业竞争力评级 一级分类 二级分类 中国 美国 日本 欧洲（德/ 意/英等） 一、底座技术 1.算力 C+ A D B 2.电力 A B B C 3.数据力 B+ A D C 4.通信模组 B+ A D B 二、通用具身智 能玩家（主要为 类人/人形机器 人） 5.通用能力-软实力（如模型能 传 感器（如视觉导航模块）、轻量化底盘的量产，这类部件因头部企业 的订单需求，从小批量定制转向标准化生产，将显著降低成本。在消 费场景，扫地机器人头部企业将推动视觉传感芯片、小型固态电池等 底座技术的迭代与产能扩张，甚至带动上游材料（如电池正极材料） 的供应链优化。 此外，头部核心部件厂商的“跨领域供应能力”可进一步放大供应 链价值，例如一体化关节企业的产品，既能用于通用人形机器人，也