务混乱和决策 失误。 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行， 适用于大规模数据的离线 分 析任务 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， Hadoop 的 MapReduce 模型， 将数据分散到集群的 各个 节点上进行并行计算，大大缩短了数据分析时 间。Spark 则 基于内存计算， 具有更高的处理速度和更灵 活的编程模型 ， 能够支持实时数据分析 、交互式查询和机 器学习算法的快速 迭代。在进行新材料性能预测模型训练 时，Spark 能够将训 练数据存储在内存中， 实现快速的数 据读取和计算， 加速模 型训练过程 的数据加载 到目标数据存储系统中 。同时， 结合自主开发 的数据处理算 法， 对 ETL 工具进行定制化扩展， 提高数 据处理的效率与 准确性。 继续延续上文总体结构内容 通过编写脚本语言， 实现对复杂数据清洗与转换任务的自 动 化调度与执行， 大大减少人工干预， 提高数据处理的时 效性 与稳定性 。例如， 在每天凌晨定时启动 ETL 任务， 对前一 天产生的新材料实验数据

.......................................................................................146 7.2.1 编程语言与框架...............................................................................................148 次信号失效触发人工干预等 保护措施。 2.2 AI 在量化交易中的应用 在量化交易领域，AI 技术的应用已从辅助决策发展为驱动交易 策略的核心引擎。其核心价值在于通过机器学习、深度学习及自然 语言处理等技术，实现对海量异构数据的高效挖掘与动态建模，从 而提升策略的适应性与收益稳定性。以下是 AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征 o 实现 TICK 级数据清洗，异常值过滤算法基于动态 Z- Score（阈值设为 3σ） o 数据压缩存储比率达到 1:8，降低存储成本 2. 策略引擎 o 支持 Python/Java 双语言沙箱环境，隔离运行风险 o 策略回测采用蒙特卡洛模拟，参数组合空间达 10^6 量级 o 实时风控模块内置 12 类预警规则，包括最大回撤、滑点 控制等 性能指标通过压力测试验证（测试环境：16

突破的 薄弱环节，无法满足全链路数据安全防护要求。 2、人工智能大模型语料发展与挑战 2.1 人工智能大模型语料发展趋势 1. 从大语言模型到多模态 / 具身智能大模型的语料演进 当前大模型技术正经历从弱人工智能（机器学习、神经网络、大语言模型）向通用人工智能（Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 政务 智能客服 智能风控 知识助手 缺陷检测 智能问 答 热线工 单 政府发文 产品文档 操作指导 巡检记录 ● 行业术 语库编程语 言规范 政策法规 库 网站制 作 模型能力开 互联 网 社交场 编程场 行业规 行业准 办公场 代码 文档 ● 公 用 comm on cra 模型基础能 智能对 话 现象级 语料质量：随着通用语料的逐步耗尽 公开数据即将耗尽：随着智能化进程逐步推进，不同 语种的语料资源质量与规模差异巨大，在全球数据 训练集中，英语等主流语言拥有海量高质量数据， 中文 语料数据的占比仅为 1.3%。Epoch 研究表明， 基于 当前语料消耗速度，预计将在 2026 年，现有的 公开高质量语言数据即将耗尽。 领域数据流通困难：近年来，在数据流通、数据共享、 “ 数据开放已有很多先进探索，但依然存在 主动找

下列缩略语适用于本文件。 ABAC：属性访问控制（Attribute - Based Access Control） AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用程序编程接口（Application Programming Interface） CD：持续交付（Continuous Delivery） CI：持续集成（Continuous Integration） Indicator） MPC：多方安全计算（Secure Multi-Party Computation） MFA：多因素认证（Multi-Factor Authentication） NLP：自然语言处理（Natural Language Processing） OID：对象标识符（Object Identifier） PDCA：计划-执行-检查-处置（Plan-Do-Check-Act） ——每一种数据产品应随附完整的机读元数据和产品信息说明，包括但不限于唯一标识 符、产品名称、数据来源与加工链路、适用范围、版本号、依赖关系、质量等级、合规标签、 服务等级协议（SLA）范围以及定价策略。空间运营者宜采用开放数据描述语言（如 DCAT、 OpenAPI 或自定义 JSON‑Schema）进行元数据建模，以便跨系统自动解析与联邦检索。 ——数据开发方应协同空间运营者建立数据产品与服务接口规范，明确通信协议、参数格

企业信息网、工业控制网、设备连接网多子网的一网承载。 图 7 工业 PON 光网络目标架构 设备形态：具备算力和边缘工业应用的新型 OLT 和光网络单元 （ONU）设备，支持边缘算力、网络终端、软件化可编程逻辑控制器 （PLC）一体化集成，实现单节点集约赋能。 网络通信：面向智能制造中多源异构大数据的确定性传输需求， 基于多级协同的确定性技术，构建差异化业务确定性保障能力。 光网/工控融合 级业务。 网络维护：提升故障处理效率。通过毫秒级感知实现闪断精准定 位，利用智能化光模块检测故障原因。基于 AI 算法实现根因告警识 23 Ⓒ中国电信版权所有 别，并通过大语言模型实现交互式运维助手和精准故障定位。基于通 感一体，对光缆及周围环境振动情况进行监测和分析。 网络优化：实现网络隐患的自动识别和主动优化。在纤缆层自动 识别光纤同沟/同缆，主动优化路由。在网络层评估光链路性能，并主 快速发放 和智能调度。基于弹性算力，通过光缆质量感知、分布式智能体灵活 部署、算网智能管控协同调度技术，实现差异化 SLA 应用级体验保 障能力。基于 AI 驱动的本地服务类智能体，实现在自然语言交互、 知识问答、智能客服等业务服务。 24 Ⓒ中国电信版权所有 4. 全光网 3.0 分阶段演进策略 4.1. 2030 目标和演进策略 1）光纤光缆网 国际光

2 数据中心网络发展趋势与挑战 随着数字经济的加速发展，人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术已 成为社会生产力的关键支撑，尤其是以GPT-4、Llama和DeepSeek为代表的大语言模 型（Large Language Models, LLMs）在人工智能领域取得突破性进展，引发了对算力 资源前所未有的需求。 在数字经济加速发展的背景下，算力已成为新型基础设施的重要支撑，是推动经济社 务器端完成。而在大模型训练、分布式推理等高性能场景中，频繁的集合通信（如 AllReduce、AllGather）会产生大量中间数据传输，造成网络拥塞和端侧处理瓶颈。在网 计算通过在交换机或网卡中嵌入可编程处理单元，在数据流经网络设备时实时执行特定计算 任务。例如，在分布式训练中，多个GPU需将梯度数据汇总并平均，传统方式是将所有梯度 传至某节点集中计算，而在网计算可在交换机中逐跳或分层完成梯度聚合，仅将最终结果传 对不同的业务变更诉求，分别编写针对 性的自动化工作流。同样，工作流的编写需要依赖人工，依赖编写人员对业务变更诉求、网 络变更步骤、工作流编写技能，都有比较深入的理解。 自动化Agent，内置大语言模型的学习理解能力，通过提前预训练和模型微调，使模 型具有编写设备对接驱动包和编排工作流的基础知识能力。在此能力基础上，通过对不同厂 商不同款型设备的操作手册等资料进行学习理解，就可根据资料内容，自动生成用于设备对

• 价值共创与可持续盈利：构建“交易+服务+数据” 多元化盈利模式（如佣金、订阅费、增值服务）。 22% 产业出海：聚焦数字化基建与本地化运营 • 数字化平台驱动全球交易：企业普遍构建多语言 多币种的数字化交易平台，实现高效履约。 • 深度本地化运营：在重点海外市场设立本地团队， 实现文化融合与快速响应。 • 基础设施全球化布局：通过海外仓/多式联运/冷 链网络等基建投入构建“端到端”的服务体系。 基于AI的新型能力正成为行业竞争的关键要素， 推动产业格局的洗牌与重塑。 03 通过生成式AI、大语言模型与智能编码助手等系统完成从需求分析到代码编写的全 流程，降低人为错误率；通过关联代码库、业务逻辑与缺陷数据库等多维度信息， 自动生成高质量代码，精准识别潜在缺陷。 例如，AI深度融入腾讯研发体系，50% 新增代码由AI辅助生成，超过90% 的工程 师使用AI编程助手，代码评审环节AI参与度高达94%，并能直接发现28% 的代码 自动识别复杂 的28种场景 分析式+生成式应用 ◼ 数据层：企业内部的历史采购 数据、供应商信息、产品目录 ◼ 业务层：询价单生成、供应商 分发、报价收集与处理，采购 方案生成 ◼ 技术层：自然语言处理、机器 学习、深度学习 ◼ 应用层：对话Agents响应 生成式智能体应用 报价效率 投入成本 清单质量 ◼ 原子化内容管理与调用，独立 存储小章节原子内容 ◼ 深度学习赢标策略和成功要素，

对多源异构数据的离线处理、实时分析和流式计算处理。计算框架提供批处理 (MapReduce)、 内存迭代计算 (Spark) 和流处理框架 (Spark Steaming)等多种 计算引擎；支持多种编程语言(如 Java,Python,R 等)和通用访问接口(如 SDK API/JDBC/ODBC 等)。 二、大数据平台基础功能要求 1、海量交通数据采集存储 通过各应用系统通信服务器、接入服务器(部署如 Programming Interface, 简称： API), 又称 为应用编程接口，就是软件系统不同组成部分衔接的约定，应用系统向其他业务 系统提供服务的过程中， API 调用方式被广泛应用。 由于近年来软件的规模日益庞大，常常会需要把复杂的系统划分成小的组成 部分，编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中，编程接口的设计首先要 使 软件系统的职责得到合理划分。应用系统提供基于 SOCKET 具有智能交通或交通信息化或计算机工程专业工程师以上职称； 2、 能基于数据中台产品进行简单的数据开发工作； 3、 熟悉 Java 语言， Spring、Spring boot、MyBatis 等开源架构； 4、 熟悉本次项目中所使用的数据库； 5、 熟悉 HTML5/JavaScript 等前端架构/语言。 5.4 人员及培训 1、 人员配备数量 投标人员包括项目管理团队、项目实施团队、驻点服务人员；总体团队不少

用户提供各种终端和网络服务 · 功能模块化 · 数据模块化 SDO: 作为一种数据 编程架构和 API , 它统一了不同数 据源类型的数据编程，让开发人员 可以从不同的数据源以统一的方式 访问和操纵数据。 SDO 从数据对 象上大大简化了开发。 · 服务组件框架 (SCA) : 提供了一 套可构建基于面向服务的应用系统 的 编程模型。 · 内部组件模块化 · 接口组件模块化 多个层次的模 D

，构建起从起点到终 点的全流程无障碍辅助体验。 用 AI 重构无障碍日常 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 15 刘琳和刘璐是一对双胞胎姐妹，都是编程工程师。她们在3岁时被确诊为先天听力受损，从小依赖助听器进行 交流。但由于发音困难，她们在表达上始终面临障碍。 小艺声音修复功能还开发了音色克隆技术。这项技术基于华为自研的语音大模型，不仅保留了她们独特的音 比较远，每次手机出现问题，只能通过视频打手语向 孩子求助，但又担心会打扰到孩子。当得知华为提供 专业的手语客服服务时，他们开心地表示 “有了华为 手语客服，再遇到不会用手机的时候，就能随时联系 既有专业知识又能看懂我们语言的人了，真是既开心 又感动”。 手语服务工程师的存在，就像为无声的世界架起了一 座沟通的桥梁，可以实时帮助听障用户解决用机问 题。小楠作为手语服务工程师，也希望通过手语视频 服务，为更多的人提供帮助，把温暖的服务带到每一 的市场表现。我不知道我会成为第一个。”武汉 大学计算机学院赵小刚教授的这句话，道出了中国科技教育者的心声：在关键技术领域，总要有人率先点燃火种。 2019年，赵小刚在全国高校中率先开设《鸿蒙移动编程技术》课程。起初，课堂仅有30名学生；如今，课程已扩 展至6个班级，选课率超80%。这一转变背后，是他对技术趋势的精准判断：“鸿蒙的分布式架构与跨设备协同 能力，将重新定义万物互联时代的操作系统标准。”