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..................

中国的分布式能源融合发展 国际经验启示 The IEA examines the full spectrum of energy issues including oil, gas and coal supply and demand, renewable energy technologies, electricity markets, energy efficiency, Africa Thailand Ukraine INTERNATIONAL ENERGY AGENCY 中国的分布式能源融合发展 摘要 国际经验启示 3 IEA. CC BY 4.0. 摘要 中华人民共和国（以下简称“中国”）正在经历分布式能源（DER）的快速发展，包 括屋顶太阳能光伏发电、电池储能和电动汽车（EV）充电桩。随着中国向碳达峰 和碳中和目标 本报告分析了中国各地分布式能源部署的最新趋势，并强调了其增长给电力系统 规划和运行带来的新挑战，呼吁人们重新关注配电网。本报告借鉴了澳大利亚、 欧洲、日本和美国等地在分布式能源融合方面的先进经验，以国际视角审视了中 国的分布式能源发展。通过跨国比较，本报告提炼出了与中国不断演进的电力行 业和监管环境相关的经验教训和最佳实践，并深入探讨了政策、监管、市场设计、 数字基础设施和体制框架在充分释放分布式能源潜力方面发挥的作用。