本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 ..................................................................................... ......................................................... 3 生成式人工智能之旅 .......................................................................................................................... 5 应用场景 ...................................................................................... 6 亚马逊云科技云端生成式人工智能 ..............................................................................................

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 服务生成算力网络 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研 究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方 式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源： 紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院”。否则将违反中 黄 祥 吴 媚 贾 倩 范子瑜 彭开来 邵子豪 王 壮 王志浩 徐 鹍 李振红 陈娟娟 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 I 前 言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型 的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业 务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服

保国 有资本在服务国家战略中实现保值增值？ 国务院国资委自 2024 年 9 月首次提出“探索推进穿透式监管”以来，通过印发专 项通知、列入重点任务、印发内控建设指引等一系列举措，加速构建全级次、全链条、 全要素的监管网络，推动国资监管从“被动响应”向“主动防控”跃迁。穿透式监管， 作为这一转型的重要保障机制，正通过数字化、智能化的手段重塑监管逻辑，为国企高 质量发展注入新动能。 “管资本”转型背景下传 统监管模式与新时代要求不匹配的突出矛盾，系统阐释穿透式监管的背景、理论内涵、 技术支撑与实践路径，旨在为监管部门、国有企业及社会各界提供一套“可理解、可操 作、可落地”的穿透式监管体系建设的方法论与数智化平台，助力国资国企高质量发展。 目录 1 穿透式监管的背景 .................................. ................................ 6 2 什么是穿透式监管 .................................................................................................8 2.1 穿透式监管概念的提出 ....................................

项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... .........................................................................................24 3.1 自动生成病历的目的.............................................................................................. .......................................................................................43 4.2.3 输出生成模块.................................................................................................

Lindorm 一站式车联 网 数据平台 葛双博 阿里云高级产品专家 A P S A R A 云 栖 大 会 车联网数据特点 100+ 项指标 数千项指标 汽车保有量 百万级 / 千万 级 数据采集频度 100ms/1s/10s 性能 数千列大宽表实时写入 数千亿数据实时检索 国标 GB_T 32960 企标 智能业务 多元化 存储、检索、计 算、 AI Lindorm 一站式车联网数据平台 多模态 半结构化 + 非结构化 数据 向量 + 标量 语言大模型 + 多模态大模型 AI 服 务 模型服务 ( 灵积、魔搭 LLM 、 Embedding) ( 异构算力 :GPU+CPU) 20% 成本 2-10 倍压缩，冷热分离 Serverless 弹性计算 百 PB 规模 存算分离，在线扩容 千万吞吐，毫秒延迟 一站式 数据不出库 支持使用纠删码 EC 算法，副本冗余系数低至 1.25 • 数据文件分块压缩，上层计算透明使用 • 基于 ZSTD 深度优化压缩算法，效果提升 30% 弹性使用 • 基于存算分离的全分布式架构，存储和计算资源解 耦，支持独立伸缩 • 底层存储池化管理，用户按需使用，无感扩缩容 存算分离

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 ................... II 一、分布式算力感知与调度背景............................................................ 1 1.1 分布式算力感知与调度概念和特征........................................1 1.2 分布式算力感知与调度研究意义..................