全球先进制造业集群 发展趋势 （2024-2025 年） 工业和信息化部工业文化发展中心 2025 年 8 月 工业和信息化部工业文化发展中心 业和信息化部工业文化发展中心 化发展中心 工业和信息化部工业文化发展中心 工业和信 工业和信息化部工业文化发展 版权声明 本研究成果版权属于工业和信息化部工业文化发展中 心，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本研究 成果文句 前 言 先进制造业集群是制造业高质量发展的重要趋势，也是 制造强国竞相布局的战略重点。集群化发展促进产业链上下 游企业集聚、产学研创新主体集中和各类要素资源汇聚，将 强有力推进协同创新、扩大高质量供给、提升产业链供应链 韧性和安全水平，对于推进新型工业化、构筑大国经济安全 屏障、全面建设社会主义现代化强国具有重要意义。党中央、 国务院高度重视培育发展先进制造业集群。习近平总书记对 先进制造业集群工作作出一系列重要指示，强调要健全体制 机制，打造一批有国际竞争力的先进制造业集群，提升产业 基础能力和产业链现代化水平。党的二十届三中全会强调， “加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”，对集群培育发展提出 新要求。 当前，新一轮科技革命和产业变革深入演进，全球产业 链供应链加速重构，先进制造业集群在加强科技创新和产业

根据统计口径不同，中国产业带数量在281-1100个之间，有超600万家制造企业，制造业产值占全球的35%，产能出口刚需强。按照 海关总署重点商品统计口径，2024年我国以省域为单位测算货物出口规模超过千亿的产业集群共有35个，合计出口6.35万亿元，占我 国货物出口总量的24.96%。在强烈的出口刚需下，正在萌发多种创新模式，激活产业带工厂出海。 0 500 1000 1500 2000 2500 2024年我国省域千亿产业集群（单位：亿元） 2000亿以上 数据来源：海关总署 统计制图：亿邦智库 注：统计口径未考虑成品油和钢铁两类资源型产品 8 4 2 2 0 1 1 0 1 0 10 6 4 3 2 1 1 1 1 1 12 6 7 3 2 1 1 1 1 1 广东 江苏 浙江 上海 山东 重庆 河南 福建 四川 山西 千亿产业集群分布（单位：个） 千亿产业集群分布（单位：个） 2020 2022 2024 省域千亿产业集群 35 个 制造企业超 600 万 制造业产值占全球比例 35% - 3 - 产业带工厂三大困境：缺品牌、缺渠道、缺感知 重关税背景下，产业带传统代工模式将面临更大的挑战，需要新的模式和路径。亿邦智库调研浙江永康电动工具产业带发现，产业带 工厂散而小，大部分工厂高度依赖大客户代工订单，通常根据客户订单需求采购零部件组织生产，产业带供应链自给率高，以快速响

、提升枢纽网 络传输效率、探索算力协同调度机制”的重点任务，明确通过“算 力+金融”加快算力在金融领域的创新应用，为金融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 多高效训练AI模型的方法出现。 AI大模型持续加速演进，其庞大的训练任务需要大量服务器 节点通过高速网络互联组成AI算力集群协同完成。但AI算力集群 并非通过简单算力堆叠即可实现完美线性扩展，而是取决于节点 间网络通信及集群系统资源调度能力。网络系统的性能及可用性 3 成为AI算力集群的线性度和稳定性的关键，也面临新的挑战： 一是高性能传输挑战。大模型需要大量的数据进行训练和推 理，千亿模型单 无法有效hash，高负载链路堵点概率极大。因此对网络负载均衡 4 调优、无损传输等提出了更高要求。同时大模型的训练和推理也 对网络的可靠性提出了更高要求，任何网络中断都可能导致训练 失败或推理错误，降低集群算力的效率。 三是高可维网络挑战。大模型单次训练时间在数天-月级。 训练期间如果出现网络不稳定的问题，会影响整个训练任务的进 度。且大模型训练环境涉及各软硬件组件配合，运维复杂。例如 Meta

基础软硬件、相关组件能力逐步提升 行 业 情 况 MRS查询集群 支撑实时计算业务： Ø实时加工：全链路秒级 加工 Ø业务量大：维表千万级/ 流表亿级 Ø高可靠：主备集群容灾 关键组件：Flink、Kafka、 Hudi、DWS MRS实时计算集群 DWS应用集群 MRS批处理集群 支撑高SLA业务查询： Ø高并发 Ø资源独享：物理资源 隔离 Ø高可靠：主备集群容 灾 关键组件：Hbase、 ElasticSearch Hive Tez Spark MR 实时计算 Flink SparkStreaming HetuEngin e（presto） 交互式 分析 ClickHouse 湖模块（MRS） 跨集群数据分析（Hetu） 湖仓一体架构 统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控 数字化运营 Ranger 数据安全 Hudi 梳理，使下游数据处理统一采用标准化 数据； • 目前全行系统落标率达95%，后续待所 有系统落标后，取消标准层。 2.5 部署架构 MRS联机查询分析集群 【50】 MRS实时计算集群 【28】 Gauss应用集群 【22】 MRS批处理集群 【90】 HDFS【65】 ClickHouse【10】 HetuEngine【8】 HDFS【13】 HBase【2】 ClickHouse【2】

2.1 低空经济产业差异化发展现状 2.2 国资国企低空经济差异化发展建议 2.3 03 国资国企发展低空经济要形成产业集群式优势， 争当“链主”企业 19 低空经济集群式发展的优势 3.1 低空经济集群发展现状和成功实践 3.2 国资国企推动低空经济产业集群发展 3.3 10 11 16 20 21 23 © 2025 毕马威企业咨询 (中国) 有限公司 — 中国有限 新和产业生态， 明确定位和发展方向，打造差异化竞争优势。 根据政府官网公开信息，深圳市各行政区在低空经济领域布局也各有侧重，形成了多元、互补的 发展格局。 • 南山区依托科技园的高新技术企业集群效应，致力于构建“两区一廊”低空经济发展格局， 重点发展eVTOL、无人机研发、制造及应用等； • 福田区依托毗邻香港特色和金融产业集聚优势，推动低空经济相关的金融业务、跨境应用、 咨询和科技服务，逐步形成低空经济总部和研发基地； 驶航空试验区； • 龙岗区聚焦核心零部件和原材料研发、制造，打造低空经济产业生态建设示范区，并利用大 运中心和东部华侨城等旅游资源，推动低空+文旅融合发展； • 坪山区发挥新能源汽车产业、新材料产业等集群优势，探索多场景低空飞行，如空中交通、 物流运输、外卖配送等。 通过差异化发展策略，深圳市不仅为各区相关企业提供更加明确和可行的发展方向和路径，还能 够有效促进区域内低空经济产业各领域的协同发展。

应急预 案和通报机制。 在设计数据库应急预案时，应从硬件、软件、节点、集群、机房等多个维度进行全面考虑，确保在不 同类型的故障发生时，能够快速响应并恢复业务。同时，RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目 标）的设定应尽量缩短，确保业务的连续性和数据的完整性。 福建海峡银行总结了硬件故障、软件故障、节点故障、集群故障、机房故障、业务故障、性能故障等 几类应急场景，并在实践中设立了应对措施。 故障发生时，能够快速切换到备用实例，确保数据库的持续运行。 在节点故障方面：需要建立节点的冗余机制，如数据库集群的多节点部署、节点的自动故障切换 机制等。节点故障发生时，能够快速切换到其他正常节点，确保集群的持续运行。 在集群故障方面：要建立集群的冗余机制，如多集群多中心部署、要实现集群自动故障检测和转 移机制等。集群故障发生时，能够快速切换到备用集群，确保业务的持续运行。 在业务逻辑故障方面：应该做好数据备份，采用全量备份、增量备份、差异备份等策略，确保数据 逻辑故障后，能够快速回滚到故障前的状态，减少影响。此外还要加强代码审查和测试，提前发现 和修复逻辑错误。 �� �.� 打造运维知识库体系 在数据中心故障方面：应在满足监管要求的多中心容灾基础上，实现数据库/数据库集群跨中心 容灾高可用等。机房故障发生时，能够快速切换到备用机房，确保业务的持续运行。 在性能故障方面：应加强性能监控和分析，做到实时监控数据库性能指标，使用分析工具识别性 能瓶颈。可对慢查询进行

成果评价及知识产权情况 6 推广应用及经济社会效益 10 三、技术创新点 提出多视角指标兼顾的分布式可调节资源虚拟聚类方法 聚类指标 设计 集群划分 准则 集群内可平均分 配调峰任务 避免一次性调用 过多单体调峰 尽量降低弃电 量 电气距离：降低集群间耦合 理论可调功率： 单位调峰成本： 实现调峰任务平均分配 考虑度电成本、有功补偿成本和弃电成本 (1) 归一化互信息(NMI) Davies-Bouldin指标(DBI) 分布式光伏虚拟聚合 聚类效果 检验 聚类 检验 指标 集群 调峰 效果 (1) 平均分配的调峰精度 (3) 光伏调峰的频繁程度 (2) 光伏调峰的弃光量 11 提出多视角指标兼顾的分布式可调节资源虚拟聚类方法 三、技术创新点 实现了将大量分散的分布式可调节资源聚合为可调容量较大、可统一协调的虚拟集群 攻克了分布式可调节资源调节潜力碎片化无法利用的难题 技术难点 资源多样性 提出了分布式可调节资源区块链管控建模方法 三、技术创新点 智能合约 功能设计 分配 目标 分配 约束 分配 方法 调峰成本： 有功网损： 电网电压/电流、功率平衡约束 集群的最大可调功率 集群之间开展调峰竞标，得出各 个集群的调峰任务 电阻/电压/有功/无功 调节成本/损耗成本等 1 1 min M M total m m m m m F F x        

当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 本文系统性地提出并论证了 “超节点将成为 AI 时代的核心计算单元” 这一重要观点，清晰地呈 基础建设的共识。 超节点架构引领技术革新，重构计算能力边界。超节点架构依托高速互联技术，将大带宽的互联 范围，从单台服务器扩展到整机柜以及跨机柜的大规模集群，超节点域内可达百 GB/s 级通信带宽、 纳秒级时延、TB 级超大内存，实现集群能力跃迁。相较“服务器集群”，超节点代表的是弹性、池 化、开放的系统能力：既能以极致吞吐支撑万亿参数训练，也能以低时延满足企业级大规模推理的 刚性需求。 昇腾 AI

....................20 案例 12.打造国家枢纽节点公共传输通道服务能力 有效提升“东数西算”网络传输效能 ................22 案例 13.长三角枢纽芜湖集群算力公共服务平台 提供一站式算力服务................................25 案例 14.东西联动、融合创新 助力东西部数字经济融合发展................ ...........40 案例 20.探索“绿电聚合供应”模式 实现京津冀枢纽张家口集群算电高效协同................40 案例 21.内蒙古枢纽打造绿色可溯源和林格尔集群 推进算电协同发展................................42 案例 22.甘肃枢纽庆阳集群源网荷储一体化建设 推进算电协同深度融合......................... .........................................................................50 案例 24.粤港澳枢纽韶关集群打造一体化安全体系，保障数据中心集群可控...................... 50 案例 25.打造宁夏枢纽节点云安全运营管理平台，有效保障网络与数据安全...................... 51