智算服务案例集 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 版权声明 本研究报告版权属于全球计算联盟。 使用说明：未经全球计算联盟事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影 印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 未来计算环境贡献智慧和力量。 全球计算联盟 智能产业发展委员会 2025 年 11

云计算研究白皮书 2025 年 中国电信云计算研究院 2025 年 12 月 31 日 前言 在成立第二年的 2025 年底，中国电信云计算研究院按计划第二次发布年度云计算研究白皮书。白皮 书主体结构按照云计算研究院“三个面向一个围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 现前沿研究的属性。每章开篇以研究图谱 2025 版的形式呈现本章的内容范畴和各个研究点之间的组织关 系。每章第一节都包含趋势分析和方向聚焦，首先利用行业数据、技术进展、政策导向、代表案例等分析 本章研究方向的整体趋势，然后基于趋势分析结论，结合云计算研究院常年学术研讨的沉淀，聚焦到两 个或者三个最值得关 Gartner 技术成熟度曲线（Hype Cycle），对本章研究方向所涉及的技术点作发展现状的逐 一判断，然后在本章研究方向范围内提出趋势展望，提供发展建议。此外，本年度白皮书增加了第五章， 首先阐述云计算研究院 2025 年提出的研究愿景 – 智能泛在云，最后对本年度白皮书作整体总结。 本年度白皮书延续一贯的内容风格，以国际国内的最新行业趋势为导向，以详尽的产业数据分析和 全面的学术界进展梳理为主要论述依据，共引用

目录 目录 03 02 量子计算对金融业的挑战与应对 04 05 同业实践 量子计算优势 金融业新机遇 量子计算特性及技术路线概览 01 回顾历史算力革命 3 算盘 （约东汉时期） 巴贝奇的差分机 （1821年） ENIAC （1946年） 英特尔4004处理器 （1971年） 亚马逊AWS云计算 （2006年推出） 人工算力时代 远古~约16世纪 云/智能计算时代 21世纪~至今 下一代计算革命……量子计算？ PC 与互联时代 20世纪80 ~ 90年代 IBM PC 5150 （1981年） 什么是量子计算？ 4 • 量子（Quantum）：是指微观世界中一个不可分割的 物理量基本单位，例如光子是光的单个量子 • 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是利用 量子力学原理进行计算的新兴计算方式 • • 量子比特（Qubit）：量子计算的基本单位，可以同时 是0和1的叠加态；经典比特（Bit）则为非0即1 • 量子门（Quantum Gate）：量子门是对量子比特的 量子态进行可逆线性变换的操作，是构建量子电路和 实现量子算法的基本逻辑单元 • 经典逻辑门 vs 量子门： • 经典逻辑门：NOT、AND、OR等；通常不可逆 • 量子门：Pauli-X（NOT）、Hadamard、CNOT、

本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本 院将追究其相关法律责任。 前 言 以量子计算、量子通信和量子精密测量为代表的量子信息技术， 是量子科技的重要组成部分，有望带来重大技术范式变革和颠覆性 创新应用，已成为培育新质生产力、打造创新发展新动能的重要方 向。量子信息发展已进入科技攻关、工程研发、应用探索与产业培 余个国家和地区制定发 布量子信息领域战略规划或法案，投资总额超 350 亿美元。 近年来，量子信息三大领域科技创新与应用成果不断涌现，企 业数量和市场投融资增长迅速，量子计算明星企业成为市场追捧对 象，突破量子纠错能力是未来竞争焦点，量子计算与人工智能的融 合创新与双向赋能成为关注热点，量子保密通信在电信运营商和行 业专网等推动应用探索，抗量子加密算法标准研制与升级迁移渐成 趋势，量子精密测量在能源电力、生物医疗等领域加快应用落地。 .............................6 （四）量子企业数量持续增长，市场投融资热度高涨.....................................9 二、量子计算研究与应用进展..................................................................................13 （一）硬件多技术路线竞相发展，亮点成果不断涌现

评价方式。会议 明确了“易理解、无歧义、易计算”的编写原则，重点关注评价 指标的可操作性与可推广性，主要体现为： 1) 易理解：界定了配电网数字化评价指标的术语和定义。 2) 无歧义：对配电网数字化评价指标的释义、应用场景、计 配电网数字化评价指标-2025 II 算周期等进行了规范要求，提升了指标的可推广性。 3）易计算：量化了配电网数字化整体水平，明确了指标的计 算公式，注重实际场景中数据的可获取性，保障指标的可操作性。 2025 年 8 月，在上海召开了第三次编写工作会议，会议逐项 讨论了各项指标，尤其对指标释义的明确性、计算方法的可行性、 现场数据的可获取性进行了审核，考虑我国各地区发展的不同， 2025 版力求简单易行，部分指标可以根据今后的应用情况，再进 行补充、增加、修改。经讨论，对前期的 50 项指标进一步修改、 合并，筛选形成 份测试验证记录。 每次测试验证后召开了评价总结分析会议，编写组依据测试和现 场调研结果，整理形成了评价指标修改版。通过测试分析，最后 结果为： 1) 所有评价指标均在现场（并非所有现场）取得计算结果， 表明评价指标的可操作性强。 2) 综合来看，约 60%的评价指标为建设评价类，即多地已完 成该类指标对应的数字化建设且应用情况较好；约 40%的评价指标 为未来牵引类，即仅在个别地区开展了该类指标对应的数字化示

智能化、绿色化、融合化发展，为推进新型工业化、建设现 代化产业体系提供有力支撑。 到 2027 年，电子信息制造业数字化转型、智能化升级 的新型信息基础设施基本完善，规模以上电子信息制造业企 业关键工序数控化率超过 85%，先进计算、人工智能深度赋 2 能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖，形成 100 个以上 典型场景解决方案，服务能力明显增强，形成不少于 100 家 面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑 不良根因分析等系统及软件水平。研制智能工控计算机、工 业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器（PLC）、数据 采集与监视控制系统（SCADA）等关键工控设备及系统，以 及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建 设电子信息数字化转型创新平台，协同开展前沿技术攻关。 2.加快先进通用技术推广应用。以整机产品和系统创新 带动产业链配套体系优化完善，打造先进计算、人工智能、 3 虚拟现实等 制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业大脑，融合贯 通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链，推进数据驱 动的产业升级、创新服务和产业治理。 4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技 术赋能新质生产力，激活先进计算在数据高效处理、设计仿 真优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式创新等方 面广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大模型打造适应电子信 息制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业

通过机器实现人的头脑思维 ， 使其具备感知、 决策与行动力 广义上的人工智能泛指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，通过研究和开发用于模拟、 延伸和扩展人 的智能的理论、 方法、 技术及应用系统所构建而成的 ，其构建过程中综合了计算机科学、 数学、 生理学、 哲学 等内容。 广义人工智能 • 人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和 述和 构建 人工智能军事产业 • 人工智能产生的构建包括数据资源、计算引擎、算法、技术、基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的军事 应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 ，除了推理能力外 ，还需要知识 ，人工智能在 20 世纪 70 年代进入了“知识期” ，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前 进展 ，专家发现人类知识无穷无尽 ，且有些知识本身难以总结后交给计算机 ，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展 到 20 世纪 80 年代 ，机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷 ，深度学习模型以及 AlphaGo 增强学习的雏形 - 感知器 - 均在这

2017 年 3 月，主要 为客户提供 VISOM 数字空间、数字建筑等解决方案，作为中国领先的 BIM+GIS+IoT 大数据 应用 “ 的团队，中科京云以 BIM+GIS+IoT”为核心理念，以云计算、大数据技术为依托，研发 了 VISOM 系列产品及解决方案，在数字建筑、综合管廊、科技园区等多个领域取得了众多成 功 “ 应用，获得 2017 ” 中国智慧城市创新应用 等多个业内褒奖，在业内具有显著的影响力。 及业务 系统来夯实智慧环保的基础，经过长期、大量数据的累积完成环境信息化建设的初级阶段， 进而向智慧环保迈进。 智慧环保借助物联网技术，把传感器和装备嵌入到各种环境监控对象中，通过超级计算 机和云计算将环保领域物联网整合起来，可以实现人类社会与环境业务系统的整合，以更加 精细和动态的方式实现环境管理和决策。 生态环境大数据平台界面 生态环境大数据云平台一张图 3.智慧环保的组成 环保到智慧环保的跨越，关键是在原 有数字环保的基础上，重点加强感知层与智慧层的建设。一是利用物联网技术，建设实时、 自适应进行环境参数感知的感知系统；二是利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，整 合现有信息资源，建设具有高速计算能力、海量存储能力和并行处理能力的智能环境信息处 理平台，为最终实现智慧环保的各项应用服务提供平台支撑与信息服务。 做好智慧环保，应坚持： 四个智慧方向：模式与时俱进（简洁管用、模式创新、网络创

所有支持调研考察活动和参与报告编制的单位及个人致以诚挚谢意！ 3 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 中国通信工业协会数据中心委员会 北京科智咨询有限公司 宁夏东数西算产融研究院 克拉玛依市云计算产业园区管理委员会 西安交通大学西安市数据中心节能与低碳 技术重点实验室 广州尚航信息科技股份有限公司 兰洋（宁波）科技有限公司 中电系统建设工程有限公司 中国移动通信集团设计院有限公司 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 7 算力，即数据处理与计算任务的执行能力，其核心依托于CPU、GPU、FPGA、ASIC等 芯片硬件，并通过服务器、数据中心、超算中心等基础设施，实现对海量信息的高速计 算、存储与传输。伴随人工智能、大数据、量子计算等技术的飞速发展，算力的内涵已 从单一设备的处理速度，拓展为涵盖通用计算、图形处理、AI训练推理、高性能计算及 云边协同的多元化、智能化综合能力体系。这一演变使算力超越了纯粹的技术范畴，跃 中体现，从原始计算工具的萌芽到完 整产业生态的形成，历经多阶段系统性演进，最终成为支撑全球经济社会智能化转型的 核心引擎。 在萌芽期，计算意识觉醒与基础工具革新，为算力产业奠定原始基础。从远古草 绳、石头计数，到算筹、算盘等手工计算工具的普及，标志着人类对高效计算的初步探 索。随着电子技术突破与算力形态革新，算力从工具属性向技术能力跨越，为产业形成 积累核心条件。电子计算机的诞生，CP

.....................................................................................11 2.5.2 基于“云计算”的公安数据中心设计.....................................................................13 地理信息系统（Geographic Information System）是以采集、存储、管 理、分析、描述和应用整个或部分地球表面与空间和地理分布有关数据的计算 机系统。随着多媒体技术、空间技术、虚拟实景、数学测绘技术、数据仓库技 术、计算机技术三维图形芯片及宽带光纤通信技术的突破进展，使得地理信息 技术能从多领域、多功能满足信息时代的需要。 在警务工作中，大部分警务信息都与空间地理有关：如人口分布、单位场 建设与应用试点工作， 1 部机关、北京、昆明、杭州、南京、青岛等从实战出发开展了公安地理信息平 台的建设，成效显著。同时，公安部计算机与信息处理标准化委员会先后编制 颁布了 11 个警用地理信息技术标准，组织了多次全国性的标准宣贯会，对公安 地理信息系统建设的开展起到了积极的引导和极大的推动作用。 虽然随着“金盾工程”的正