需要可引入外部咨询机构。 第十条 中央企业应当加强发展规划基础信息管理，跟踪监测产 业发展情况，动态评估发展规划执行情况。 第十一条 国务院国资委健全专家咨询机制，建立完善信息系 统，建设发展规划数据库，作为推进国有经济布局优化结构调整的 基础支撑。 第三章 发展规划编制 第十二条 国务院国资委统筹总体发展规划、重点任务规划、企 业规划三级规划编制和组织实施，加强与各管理部门战略协同。 国务院国资委监督检查中央企业发展规划执行情 况、重大工程项目实施情况、重点任务完成情况，对发展方向出现 明显偏差、执行进度严重滞后、发展质量低下等问题，按照有关规 定进行提示、约谈或通报，对偏离发展规划方向盲目投资等的，根 据情节严重程度给予考核扣分处理。 第六章 附则 第三十五条 股权多元化中央企业发展规划有关重大事项，依据 11 公司章程、权责清单等制度应当提请股东会审议的，由国务院国资 以上人力资源社会保障部门征求卫生健康部门意见后核准备案，评 价标准报省级以上人力资源社会保障部门、卫生健康部门备案。已 取得职称评审资格的机构，职称评审结果统一纳入国家或地方高级 职称信息库。（人力资源社会保障部、国家卫生健康委按职责分工负 责） 14 （二）合理配置培训教学资源。全面落实科研课题申报、医学 院校临床教学基地、医师定期考核机构资格认定等方面的政策，支

亿邦智库产业互联网系列报告 2025.12 目 录 CONTENTS 01 产业互联网年度进展 02 产业AI新模式与案例 04 产业出海新模式与案例 03 深度价值链新模式与案例 产业互联网年度进展 /01 产业互联网迎战新周期 企业生存情况调查 资本市场动向 政策趋势与实践 - 4 - 产业互联网迎战新周期：大范围价值闭环效应驱动 亿邦动力团队25年来一直跟踪B 亿邦动力团队25年来一直跟踪B2B发展。亿邦智库基于连续七年综合产业、企业及政策的观察研究，提出我国产业互联网发展新研判：产业互 联网基本面未变，但已进入新周期。从资本闭环效应显著的初创期迈入以大范围价值创造为主线的成长期，长坡厚雪来自数智技术变革、全球 化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联 其他（未提供或保密） 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 - 9 - 资本动向：具身智能成为资本风口 资料来源：2025年1月至10月产业互联网领域投融资事件网络公开资料，亿邦智库整理 据亿邦动力不完全统计，2025年产业互联网赛道的投融资事件超过70起，其中，具身智能领域获得的融资金额和交易数量远超其他 细分赛道，表明资本市场正在对以具身智能为代表的新一代产业数字科技进行前瞻性

智算产业发展研究报告 （2025 年） 中国电信研究院（天翼智库） 2025 年 8 月 智算产业发展研究报告（2025） 编制说明 主编单位：中国电信股份有限公司研究院（简称：中国电信研究院） 顾问专家： 中国电信研究院战略发展研究所 所长：饶少阳 编委成员： 赵静、陈元谋、熊小明、魏玥、李思思、马腾滕、李舒妮、王田媛 智算产业发展研究报告 （2025 年） 1 目 录 万亿 [2]。2025 年，政府工作报告指出“持续推进‘人工智能+’ 行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型 广泛应用”，随着大模型赋能行业应用、智能终端、企业场景等，“数 据-算力-算法”要素体系将进一步重构，助力智算产业蓬勃发展；全 要素生产效率大幅提升，加速推进数字产业化与产业数字化进程。 “十四五”期间，我国算力产业发展迅速，基础设施规模和水平 位居全球前列，工信部数据显示，截至 治理国际协作间取得平衡。 韩国发力建设国家级 AI 智算中心。2025 年 1 月 22 日，韩国 宣布将通过公私合营投资建立“国家 AI 计算中心”，计划于 2027 年投入使用。该项目正持续推进，据韩国科技信息通信部（MIST） 3 月 4 日公开报道，在项目意向征集中已吸引逾百家国内外机构 积极参与。根据规划，该项目将建成一个配备 3 万张高性能 GPU、 算力达 1 EFLOPS 的超级计算平台，旨在为韩国本土企业及公共机

动要素， 以“制造技术 + 数字技术”的融合创新为基本路径。它贯穿设计、工艺、生产、供应链、服务的全 价值链，实现从生产模式到价值创造方式的范式转变。这种转变的本质，是从“资源驱动”走向“数 据驱动”，从“局部改良”走向“系统优化”，从“跟随学习”走向“引领创新”。 破局之道——“积木式”数字化转型 路径选择至关重要。传统的集中式、一次性投入模式，并不适合中小企业。世界经济论坛的 研究 有，为快 速响应创造了技术基础。中国新能源汽车平均 1.3 年进行一次车型更新，较传统车企快了 3 倍。 在消费电子、小家电领域，中国企业更新时间是 6~12 个月，显著快于国际竞争对手。机工智库 对机械、电子和家电等领域专精特新企业的调研发现，中小制造商的交付速度从 4~6 周缩短到 2~3 周以内。在小单快返模式下，玩具、服装等行业往往需要在 14 天内完成从新产品设计到量 产再到交付的全过程。 新型制造系统的架构 从架构上看，新型制造系统呈现出“基础—业务—智能”三层递进： • 基础层：实时感知与互联互通 依托工业互联网、传感器、边缘计算和云平台，打通“设备—产线—工厂—供应链”的多层数 据链路，实现过程可视、状态可控、资源透明。 • 业务层：数字化驱动核心流程 数字化工具深度嵌入生产、质量和研发，实现端到端协同。生产运营可通过高级计划与调度 （APS）、数字孪生优化交付周期；

低成本、高效率的无 源物联网技术有着强烈需求。通过实现生产要素的全流程数字化管理，可显著提 升生产效率和资产利用率。据保守估计，该领域的市场空间将超过百亿元。 仓储行业：2025 年中国智慧仓储市场规模达到千亿级。无源物联网能够实 现海量物资的自动化出入库、高精度盘点和库位级定位，将人工操作的错误率降 至最低。即便初期仅实现 1%的渗透率，市场空间也有望达到十亿级。 电力行业：电力设备 新网络技术是无源物联网实现可靠连接和系统扩展的基础，重点在于优化空 口设计、提升通信距离、增强海量接入能力，并实现灵活组网部署。 首先，在轻量化空口设计方面，通过简化协议栈和信令流程，缩减标签在数 据处理与解调上的复杂度与功耗。采用低功耗友好的传输方式，使设备能够仅通 过包络检波等简单电路实现下行数据读取，从而满足能耗极低的运行需求。 其次，在海量接入方面，通过对标签数量的精确估计实现盘存参数的自适应 签等，适应不同材质与环境，实现资产的唯一身份标识。 （2）网络层：在办公楼、车间、仓库、出入口等关键区域部署 67 台无源物 联网节点设备，形成 12000 平方米的连续网络覆盖，支持标签的远距离识别与数 据回传。 （3）平台层：北向对接企业现有 ERP、MES 系统，南向对接无源物联网系 统，实现资产信息录入、盘点任务下发、定位数据解析、异常报警、报表生成等 功能。 （4）应用层：提供 Web

智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 IT���&ITPUB 腾讯云数据库 福建海峡银行 专家指导（排名不分先后顺序） 白鳝 薛晓刚 严少安 尹海文 PREPARATION COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 �.� 打造运维知识库体系 目录 CATALOGUE -------------------------------------------------------------------------------

数字空间矿山研究院 | 海南亿矿通数字科技有限公司 ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 01 04-10 03 ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 05 47-54 04 42-46 ©亿欧智库-叶子 (416955) (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 获 取 更 多 维 度 报 告 数 据 ， 请 访 问 亿 矿 通 官 网 (mine

端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；  AI