会 2 0 1 9 · 上 海 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流超大规模仓储系统智能监控揭秘 付正全 架构师 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 频繁变化的资产，不可靠的CMDB  运维专家匮乏  复合型人才匮乏：AI和算法工程师+运维开发 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 对监控的认识  什么是监控？  为什么需要监控？ 异常 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 调用链  分布式事物跟踪，跟踪分布式应用消息  自动检测应用拓扑，帮你搞清楚应用的架构  水平扩展支持大规模服务器集群  提供代码级别的可见性以便轻松定位失败点和瓶颈  使用字节码增强技术，添加新功能无需改动代码  集成SQLAdvisor  智能化采样率 G O P S 全 球 运 维

- 1 - 2025 年 5 月 12 日 第 14 期 总第 689 期 全球灯塔网络： 思维转变对数字化转型影响和规模的推动 【译者按】2025 年 1 月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布《全球灯塔 网络》报告，总结了全球 189 家标杆工厂的转型成效。报告分析了跨行业 协作及 AI 技术对生产效率的驱动作用，确定其“价值回馈”的关键性策 略，包括预防流程债务、开发模块化资产、赋能一线员工及循环经济实践， 年联合发起， - 3 - 旨在表彰通过技术创新显著提升生产力与可持续发展的领军企 业。作为第四次工业革命的实践标杆，该网络汇聚富士康、强生、 施耐德电气等全球领军企业，形成跨行业顾问委员会，推动规模 化转型。其成员（“灯塔工厂”）通过应用 AI、物联网等技术， 结合一线人才创新与循环经济方案，突破“试点困境”，实现运 营效率与减排双突破。例如，2024 年的灯塔工厂分两批进行评估， 聚焦数字化与可持续领域的卓越实践（见表 1）。 表 1：2024 年灯塔工厂评选类别 （一）如今的全球灯塔网络：一个鼓舞人心的同行网络 全球灯塔网络自成立以来，从最初的16家扩展至189家工厂， 覆盖 30 多个国家及 35 个行业，规模较 2018 年增长四倍。这些 工厂分为单一工厂（聚焦生产优化）、可持续类、端到端价值链 类，并在重型设备、食品饮料等新兴领域快速渗透。通过 1000 - 4 - 多个用例和 2000 多项指标验证，灯塔工厂证明“试点困境”可

期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提

面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) I 面向大规模智算集群场景 光互连技术白皮书 （2025年） 发布单位：中国移动 编制单位：中移智库、中国移动通信研究院、中国移动云能力中心、中国移动设计院 II 前 言 当前，智算集群已成为支撑人工智能大模型训练、自动驾驶算法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 极致计算能力对互连链路带宽、延迟和功耗提出了极其严苛的要求。 传统基于铜介质的电互连方案，正面临 “带宽墙”、“延迟墙”及 “功耗墙”等三重严峻挑战：单通道速率难以突破400Gbps，传输延 迟高达数微秒，单机架互连功耗占比更是超过40%，这一系列瓶颈已 成为制约超大规模智算集群算力释放的核心障碍。 相较于传统可插拔光模块等设备级光互连技术，芯片级光互连正 芯片级光互连在国内外的产业现状，客观研判未来演进趋势和技术挑 战。期望通过产学研用多方协作，加速芯片级光互连技术从实验室原 型走向规模化商用落地，推动我国智算基础设施在硬件架构层面实现 跨越式升级，为数字经济的高质量发展筑牢坚实的算力基石。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) III 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位（排名不分先后，按汉语拼音排序）：

本报告由气候债券倡议组织、北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目联合编制 扩大可信的中国转 型金融市场规模 - 电力行业转型融资 机遇和要素 2 为应对不断增加的气候风险和实现《巴 黎协定》气候目标，所有经济活动和行业 都需加速脱碳行动，其中高碳排放行业 对于全球低碳进程至关重要。 资本需为 高碳排放行业提供融资支持，协助其快 速转向低碳的生产经营模式。一个灵活、 包容且可信的转型金融市场可有效支持 生能源为主体的系统转型；推动电气化； 高耗能部门的低碳绿色发展；可持续交 通模式；区域、省、市碳中和模式的示范 推广；散煤和塑料污染治理；碳中和与碳 汇；碳市场；社会公正转型等。 气候债券倡议组织 - 扩大可信的中国转型金融市场规模 3 介绍 转型金融发展概览 转型金融旨在为电力、重 工业、农业等高碳排放行 业提供资金，支持其采取 有效行动开展低碳转型。 转型金融可以支持不在绿 色金融市场工具支持范围内的部分传统 高碳行业的低碳和零碳转型，使得投资 庆、天津、上海、河北等已发布了地方的 转型金融目录或标准。2024年由国家发 展和改革委员会牵头，十部门联合印发《 》，首次在国家级分类标准中纳入低碳转 绿色低碳转型产业指导目录（2024年版） 型要素。 1 转型金融市场初具规模 转型概念可运用于多 类金融工具支持企 业脱碳融资， 包括常 见的可持续发展挂钩 债券（Sustainability- Linked Bond, SLB）、可持续挂钩贷款 （Sustainability

行业研究｜市场分析｜深度洞察 行业分析报告 2025 INDUSTRY REPORT 2025“车路云一体化”全球进展、应用 场景、市场规模及前景展望报告 目录 一、 “车路云一体化” 简介 ......................................................................... 4 （一） 车辆的险情规避能力与路线择优能力有望大大提升，从而得以实现安全系数、驾 驶决策和全局交通效率的最优化。 系统构成：车路云图网“五位一体”。 根据国家网联汽车中心、中国汽车工程学 会编制的《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0 版）》“（以 下简称“指南”），车路云一体化系统由车辆及其他交通参与者、路侧基础设施、 云控平台、相关支撑平台、通信网络组成。其中： ⚫ 车辆及其他交通参与者： 信的不利影响。 图1、车路云一体化系统架构 数据来源：《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0 版）》，兴业证券 经济与金融研究院整理 图2、车路云一体化系统中的数据流转 数据来源：《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0 版）》，兴业证券 经济与金融研究院整理 （二）为何要“一体化”——“单车智能”出现瓶颈，“车路云”开

生产要素 劳动密集型 知识密集型 资本密集型 技术转化 线性复制型 网络交叉型 产品形态 差异化产品 服务型产品 标准化产品 供需驱动 需求倒逼型 需求创造型 供给改造型 经济特征 规模经济型 个体溢价型 组织形态 网络交叉型 扁平化组织 多层级组织 社会经济组织下“新旧”产业及业态特征对比 2015 2016 2017 2018 2019 2015-2019年中国经济高质量发展指数对比 49.6 1949-1978 1978-1989 1990-2002 2003-2008 2008-2017 2018-至今 新基建投资 1949年至今中国基础设施投资规模测算分析 基础产业/基础设施投资规模（万亿） 中国基建政策的路径 新基建投资构建数字经济底座，一种跨越“刘易斯拐点”的可能性 中国的基础设施投资从建国以来都是遵循“上层建筑”的职能有效性的规律，所以我们可以看到从最早的“重工业投资”，到如今 提高对能源、交通、 原材料行业投入 教育、文化、卫生、 体育等投入提升 金 融 发 展 阶 段 以国债为代表，快 速投资扩张期 农业、水利、通信、 城市基础设施等 杠杆投资规模化明 显 全 面 投 资 阶 段 投资主体/资金多元 化，区域经济协同 全行业投资范围， 特重大项目投资 中西部地区投资提 升 投 资 优 化 阶 段 基于可持续发展目

基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 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。 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 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 然趋势。 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 塞的高带宽 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 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。