营的“心脏”，其数字化、智能化转型的成败， 不仅是企业在激烈的市场竞争中能否快速响应客户多样化需求的关键，也是企业开创增长新赛道的基础。 数十年来，主机系统凭借其强大的计算处理能力和高可靠的体系架构，支撑着众多企业的核心业务。然而， 我们必须坦诚地认识到：主机系统技术体系在应对爆发式业务增长和海量交互时，无法快速赋能业务智能创新， 并且与开放协同的产业生态相悖，主机技术正面临严峻挑战。如何让企业核心业务系统既能延续固有的稳定与 辅助和低代码加速业务开发 5.1.4 构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 5.1.5 资源申请和软件上线全流程自动化，实现一体化应用发布 应用一体化运维 5.2.1 全链路可观测，支撑故障快速发现 5.2.2 AI 模型结合混沌工程，实现故障智能定界 5.2.3 统筹构建故障演练与恢复体系，保障故障一站式自动化恢复 主机上云全流程顶设，提供主机现代化最佳指导和实践 主机 System (z/OS，OS2200 ，…) 主要特点： 自动化运维：主机管理运维具备高度自动化特点，支持自动故障诊断、自动修复和无停机维护 可视化监控：通过集中管理控制台，运维人员能够快速掌握整个系统的状态和健康状况 08 (3) 数据服务层 主机的数据服务层，聚焦于数据的存储、管理、处理与保护，是支撑核心业务数据全生命周期的关键一层， 组件主要包含关系型数据库、层次型数据库、文件存储系统、数据加密保护系统等。

该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体、机动车、非机动车等特征数据进行快速检索，生成行动轨迹，为运营者提 行动轨迹，为运营者提 供快速查案手段。 设计原则 ? 实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统互 联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建设成 “实用工程”。 ? 安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全， 保障系统网络的安全可靠性， 避 免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 XXXX 解决方案 第5页 有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、 快捷、高效、节约的工作和办公环境。 ? 可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能， 在出现故障时，应能得到及时、 快速的修复。 ? 经济原则 在实现先进性和可靠性的前提下， 以经济优化的设计达到较高的性价比。 在 确保用户需求、系统集成要求的前提下充分考虑现有设备的利旧使用。 ? 先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，

勤运维人员提供设备故障发生后的应急管理平台，省去大量重复的找图纸、对 图纸工作。运维人员可通过 BIM 快速扫描和查询设备的详细信息、定位故障设 备的关联设备，指导应急管控，此外，还能为运维人员提供预案分析，基于知 识库智能提示运维人员采取何种措施解决当前问题。 BIM 系统中，所有信息都形成一个闭合的信息环，即通过选择机电设备， 可快速查询与其关联的所有信息和文件，这些文件包括图纸、备品、维护维修 日志等，同时 备。闭合的信 息环为运维人员掌握和管理所有的设备和海量的运维信息提供了高效的手段。 44 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 BIM 中存有海量运维信息，其统计分析功能可以让运维人员快速地获取有 用的和关键的信息，以及根据直观的图表直观地了解到各个系统或设备当前的 运行状况。 通过 BIM 平台，运维人员可实现在 3D 环境中，更精确更直观地定位设备 以及其上下游设备的位置 根据已选择的对象，查看相应对象的“10 分钟，小时”颗粒度的能耗 值；支持折现和柱状图显示；支持表格显示，更加清晰，支持导出功能  查询时间选择功能 当前时间段选择功能，“当日、本周、本月”快速选择功能。  同比、环比 根据已选择条件，查询当前时间条件下同比、环比能耗信息。  单位面积、人均 根据已选择条件，查询对象单位面积能耗、人均能耗值。  转化为标准煤、碳排放量、转化为人民币

模型鲁棒性、决策透明性、系统安全性及算力可靠性 等方面强化设计，平衡智能化与可靠性的技术演进。 1.3.2 智能体通信，新型模型和实时组网需要动态保障 在6G 网络中，AI Agent 将随着技术的快速发展而得到广泛应用，带来全新 可靠性挑战。智能体基于环境自主学习的特性，使其行为模式难以预测，导致网 络设备动态调度结果的不确定性增加，传统流量管理模型失效；智能体通信以 AI 模型、原始数据 日常运行主动预防。在日常运行时主动采取有效措施提前发现和预防，包 括风险预见和动网拦截，如版本升级、网络扩展、日常维护等动网操作时， 不影响基础网络稳定运行以及业务的正常体验。 (2) 常规异常快速自愈。在网络发生设备亚健康、信令冲击、网元故障、服务 器故障、链路故障等常规异常时，网络能够自我感知和自我修复，保障用 户不下线、业务快恢复、用户无感知、数据零丢失、故障最小隔离等。 (3) 层级”聚焦网络的各个层面主动设计防护，旨在从源头降低故障发生；“全场景”聚 焦各类异常场景针对性设计，旨在异常发生后能够有效恢复；“全时空”聚焦越来 越复杂的网络环境开展端到端防护，旨在精准定界快速恢复。 2、时效性，指的是“早预防、早干预、早隔离、早恢复”，旨在从异常产生到 恢复，全方位提高异常处理的效率，缩短业务中断时长。 2.3 总体架构 基于零中断网络的愿景、目标和设计理念，面向核心网领域，从网络本体、

智能策略实现管理实例落地...........................................................................34 2.4.2.4. 专项智维方案快速实现问题排查....................................................................36 2.4.3. 系统智能运维........ .....................................................................................84 2.4.15.7. 快速报表定制............................................................................................... 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个

.......................................................................................... 10 图 7 快速接头领域............................................................................................ 12 较少，其发展有待进一步观察。 （一）冷板式液冷技术应用广泛 系统成熟可靠，工程实践广泛。冷板式液冷技术发展时间较早， 在航空航天、新能源汽车等领域均具备深厚的工程实践积累。智算中 心冷板式液冷系统主要包括：冷板、管路、快速接头、分液歧管、冷 量分配单元与室外一次侧冷却设备等组件。冷板通常是由铜、铝等高 导热金属构成的封闭腔体，服务器芯片等发热元件通过导热界面材料 与冷板贴合，热量经导热界面材料传递到冷板上，并通过冷板内部冷 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 7 图 4 智算中心液冷产业全景 来源：中国信息通信研究院 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 8 （二）液冷系统零部件 液冷系统涉及多类零部件。冷板和快速接头是冷板式液冷系 统在机房侧（即二次侧）的特有组件。冷却介质槽是浸没式液冷 系统在二次侧的重要组成单元。冷却液、冷量分配单元、一次侧 冷源、管路及阀门组件是两类液冷系统的通用组成部分。 1

中关村超互联新基建产业创新联盟：袁博。 算力城域网白皮书（2025 版） I 前 言 2025 年初 DeepSeek 的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮，带动 大模型训练成本和推理成本的快速下降，驱动算力需求爆炸式增长。 城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁，各类新兴算力业务对城 域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国 电信在 2024 年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网 人工智能大模型快速崛起，推动了算力需求的快速增长。 AI/HPC 等高阶算力对于提升国家、区域经济核心竞争力的重要 作用已经成为业界共识。2025 年 3 月，《政府工作报告》提出将持 续推进“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。 这意味国家将加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产 力。随着这一行动的深入推进，人工智能将在推动产业升级、促进新 质生产力快速发展等方面发挥重要作用。 质生产力快速发展等方面发挥重要作用。 随着人工智能技术的快速发展，大模型训练对算力的需求呈指数 级增长，促进了运营商、政府、行业和企业进行算力中心的建设。各 类算力资源如何实现高效整合，服务于千行百业，进而实现算力的商 业闭环是业界普遍关心的话题。本白皮书针对算力发展新态势和算力 业务新需求，在 2024 年《算力城域网白皮书》基础上，对算力城域 网的网络需求、网络架构、应用场景和关键技术等方面进行了更新和

需通过技术手段提升城市治理的智能化水平，提高问题解决的效率 和精准度。 在这一背景下，智慧城市民意速办 AI 大模型的开发与应用成 为解决上述问题的关键路径。该项目旨在利用人工智能、大数据、 自然语言处理等前沿技术，构建一个能够快速响应市民诉求、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入，能够实现市民诉求的自动识别和分类，智能匹配最佳解决方 案，并自动分派至相关部门，显著缩短问题处理的周期，提升市民 提升政府的服务质量和满意度。 总之，民意速办在智慧城市中的应用，不仅是对传统政府服务 模式的一次重大革新，更是推动政府治理能力和治理体系现代化的 重要举措。通过 AI 大模型的深度应用，政府能够更快速、更精准 地响应市民需求，构建一个更加高效、和谐、智能的现代化城市。 1.3 AI 大模型的应用潜力 在当前智慧城市建设中，AI 大模型作为新一代人工智能技术的 核心，展现出巨大的应用潜力。首先，AI 基于 AI 大模型的交通管理系统已成功将某大城市的交通拥堵指数 降低了 15%。 其次，AI 大模型在城市公共服务中的应用也具有广泛前景。在 市民服务方面，大模型可以通过自然语言处理技术，快速理解并响 应市民的多样化需求，提供个性化的服务解决方案。例如，某城市 引入 AI 大模型驱动的智能客服系统后，市民咨询的响应时间从平 均 3 分钟缩短至 30 秒，满意度提升了 20%。 此外，AI