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

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

一 和 管 道 数 字 化 的 基 础 上 ， 以 数 据 全 面 统 一 、 感 知 交 互 可 视 、 系 统 融 合 互 联 、 供 应 精 准 匹 配 、 运 行 智 能 高 效 、 预 测 预 警 可 控 为 目 标 ， 通 过 “端 + 云 + 大 数 据 ”的 体 系 架 构 集 成 管 道 全 生 命 周 期 数 据 ， 提 供 智 能 分 析 和 决 策 支 全生命周期内管道本体及周边环 境数据真实准确、标准统一 感知交互可视 对管道信息进行精确采集、数据 共享、全景可视化展示，精准感 知管道安全状态 系统融合互联 基于管道全生命周期数据库， 管道各业务系统相融合，消除 信息孤岛，实现协同联动 人工智能 (AL) 云服务 (Cloud serving JNI 工业互联网平台 区块链 (Block Chain) 2!6io 智能管道 油气生产 炼化 6 建设内容 对应系统 信息基础建设 数据统— 企业数据标准库管理系统 数据决策支持系统 数据中心 数据中心 可视化 管网可视化系统 统一门户 统一移动应用 工程建设 项目管理 项目管理信息系统 数据采集 P CM 数 据 采 集 系 统 运行管理 生产管理 生产管理系统 S C A D A 系 统 U 模拟仿真系统 工业控制

用户需求 管线共享服务 管线质检 管线 普查 综合 服务 管线综合应用 应急指挥 管线数据交换 移动巡检 实时监测 综合评估 管线数据交换 应急 决策 养护 监测 建库 管线数据管理 管理 管线数据交换 管线档案管理 管线质检 管线数据管理 管线报建辅助审批 管线综合分析 智慧 管网 管线规划设计 管线综合分析 管线数据处理 管线数据管理 管 理 系 统 档 案 管 理 系 统 实 时 监 测 预 警 系 统 开 挖 辅 助 分 析 系 统 规 划 辅 助 分 析 系 统 协 同 办 公 审 批 系 统 数 据 管 理 系 统 数 据 处 理 系 统 数 据 质 检 系 统 公共服务平台 SuperMap iClient 数据交换平 台 SuperMap iMobile L 置 机 系 参数 名称：垂直净距检查 编码： 402 备注：两条交叉线的垂直距离检查 执行类 动 态 库 ： SmApp.FMS.DC.Business 执行类： SmAp.FMS,DC.Business,BusinessRule.VartiealD 控件类 动态库： SnApp.FHS.DC.Plugin 控件类： SnApp.FHS.DC.Plugin.Contrels.BusinessRule

—— 确保信息和数据在 数字 空间里 不可篡改和流转追溯 通过将商品生产商、经销商以 及零售商的生产、销售和使用 数据全部上链，可以对商品生 产和流通的全过程中的关键指 标进行监控，并结合区块链数 据难以篡改的特性，确保中间 环节没有作弊、造假行为发生 区块链技术确保供应链流通全过程可追溯、难造假 CONTENTS 5G 万物互联带来供应链改造新机遇 5G 网络下的供应链全新场景 5G 供应链金融的创新实践及展望 刚开始我们尝试 把 MES 全部放到 某某云 ， 运营商配合我们测试， 他们很努力， 但是不敢签 SLA — — 客户 A • 我们跟电信做了试验，但数据都 要到核心网绕一道， 我们担心数 据安全，而且没法测没法调 —— 客户 B 5G 改造供应链之四：“供应链上云”需要 MEC 和切片 5G 特性在供应链客户 眼中价值不一 工业 客户 其他能力？ 有待于与供应链应用结合，挖掘价值 高频信号 能监测发动机缸体的故障缺陷，这个 原理对各种旋转、振动机械都适用 —— 客户 A 时钟 = 工业时序数据整合 PLC 时钟一般没有校准，而且各个厂 家 PLC 采用频率不同，所以工业大数 据一般 “ 很脏 ” ， 时序数据的匹配很 不容易 —— 客户 B mMTC eMBB Slicing Edge URLLC 5G 改造供应链之五：开放网络能力，增益其所不能 CONTENTS

能 制 造 --- 军 工 企 业 智 能 化 及 产 线 应 用 04 MES 概 述 E R P M E S 对 接 物料仓库 生产车间 成品仓库 入 库 领 料 盘 点 入 库 发 货 盘 点 加 工 检 测 不 良 生产计划 设 备 装 配 包 装 1. 实现：物料和质量以及生产过程的可追溯 2. 生产过程可视化 3. 与设备进行交互：自动取设备加工参数 线生产模式；  实现底层信息实时反馈，将车间形成具有信息反馈的闭环控制执行系统；  具有开放式架构，能够实现同其他外部系统的信息集成。 以 MES 为纽带的数字化车间集成应用系 统 数据库 设计数据 工艺数据 NC程序 任务及 其状态 资源及 其状态 现场终端（WEB） 物料管理 生产指令发布 数据采集 MES 生产计划与调度 资源管理 现场终端 （WEB） CAPP 备、物料、班组、生产日 历，工装模具等等各种生产 制约条件的、基于有限产能 的、自动化的高级计划排产 系统。帮助企业制定高精度 详细生产计划、物料需求计 划、以及采购计划等等，实 现缩短制造提前期，消减库 存，提高交货期的遵守，有 效的实现客户的利益增长。 系统分为以下核心模块：基础数据， 核心算法，计划调度等模块。 智 能 制 造 --- 军 工 企 业

建设了企业信息集成平台，以 MES 为核心 , 向上支撑企业绊营管理，向下不生产过 程的实时数据高度集成，将各自独立的信 息系统连接成为一个完整可靠和有敁的整 体。 决策科学化 利用大数据技术，对各应用系统的数 据迕行集中存储和分析，协劣公司领 导层及时发现问题、分析问题原因、 迕行风险预警，实现决策的科学化 自劢化 建设了覆盖全厂的 DCS 、 SCADA 等系统，实现对整个工 —— 艺过程的监测不控制。 制造执行管理系统 4. EMS 工厂能源管理系统 5. 工业大数据分析及应用系统 智能制造 标准体系 产品设计 标准 数据采集 标准 软硬集成 标准 软件集成 标准 数据库 标准 设备贩置 标准 智能评价 标准 智能保 障体系 工业网络 身仹识别 工业交换机不 路由器 防火墙 信息安全 以 信 息 化 促 进 生 产 方 式 的 变革 智能质量检测不数据采 集装备 工 业 物 联 网 移 劢 智 能 数 据 挖 掘 智 能 控 制 工业 互联网 体系 质量管理 系统 智能化装 备及设施 控制系统管理模块 生产现场 异常预警 设备

....................................................................................202 6.4.5 公共数据库建设.................................................................................................. ......................................................................................271 6.6.3 数据库体系建设................................................................................................ ....................................................................................420 7.4.3 公共数据库实施..................................................................................................

客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 连接伙伴 连接客户 连接产品 连接员工 价值：问答准确率： 35%- 84% • 答案出图率提升：模型出图率 0%- 70% 。 （ gpt-4 智能运检系统 算法模型库 第三方算法 模型 Tencent AI 中 心 版 监视数 据 标 准 推理结果 场 站 2 Tencent AI 边缘版 形成智能场站标准适配 标准化云边运行环境、数 据 接 入、应用接 入、 API 接口、身份认证、安全管理规范 云边协同 边缘侧与总部一致的数字化能力，实现巡检 业务协同、算法协同、数 据 协同、管理协同 领先的 领先的 AI 算法模型 融合腾讯业界领先的视觉大模型、新能源 行业模型，同时支持第三方算法模型 算 法 下 发 数 据 上 传 标 准 化 场 站 N 数 据 存储及计算 任务管理子系统 AI 创新中 心 模 型 训 练 任 务 调 度 数 据 采 集 异 常 上 报 化 公有云丰富的技术能力帮助企业建立分布式智能通用电池 / 充电桩运营系 统 “ 绿电”随心用：

) 感知层 ( 数据来源 ) 汽车金融 汽车 o2o 未来的汽车大数据体系整体架构至少包括数据的整合、分析、应用三个层面。 平台层 ( 数据管 理 ) 数 据 整 合 数 据 分 析 数 据 应 用 应用层 ( 数据消 费 ) 用户行为 智能终端 数据处理 数据管理 数据分析 数据存储 传感器网络 精准营销 精细的过滤器，确保数据的纯净和可用，为企业的决策提 供可靠依据。 例如， 在研发设计中，知识图谱可以提供丰富的设计知识和经验， 大 模型能够根据这些知识和海量数据进行创新设计，数据湖中的测试数 据则用 于验证设计的可行性，三者相互协作，共同推动汽车产业的智 能化升级。 汽车行业各应用领域的 AI 渗透率情况 目前，研发设计、用户运营和座舱体验等领域的 AI 渗 透率在不断提高。 随着 ，财务人员需要核对的数据从 14 项减少到 3 项； • 数据化应用不仅可以适用全局规划，同样也可以运用到局部流程的改造。 物 料 部 采 购 部 财 务 部 供应商 订单输入 共用数据库 订单信息 电子资金支付 订单通知 验收、核算订单 供应商 物 料 部 订单 采 购 部 订单 财 务 部 订单 支票 发票 货物 验收单 * 数据来源：《福特汽车采购供应链流程再造案