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

、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

02 应急指挥调度系统拓扑图 语音导控 语音调度 GIS 调度 视频调度 集群对讲 业务调度 @SDK 设备统一标识（号码） 通信统一协议（ SIP ）全业务融合 多媒体集群调度服务器 GIS 调度服务器 媒体处理服务器 业务服务器 应急预案服务器 多媒体存储服务器 语音网关 视频监控接入网关 集群对接接入网关 广播接入网关 业务接入网关 SIP 协议 视频会议 视频监控 视频电话 视频电话 移动单兵 应急箱 车载监控 办公电话 PSTN 扩音广播 集群对讲 智能手机 应急通讯车 媒 体 融 合 业 务 系 统 综 合 呈 现 系统采用分布式云架构集成数据图像、音频、控制信号；所有音视频信号可以经过交互管理控制平台进行高保真网络传输。 应急指挥调度系统设计理念  视频预览与回显，实现所见即所得的操作。  音频、视频、控制真正集成到一个平台。  真正意义上的音视频同步。 在线地图  专业级 GIS 数据采集  支持图片上传、视频回传  集群对讲，与同事保持协同  轨迹查询回放  实时视频监控及控制 考勤管理 怠工无所遁形  交换式统计  智能化考勤  实时监控。 交互协同移动办公 打破距离限制  图片上传  视频回传  集群对讲 可视化决策 指挥  可视化指挥  GIS 定位  一键追溯

02 应急指挥调度系统拓扑图 语音导控 语音调度 GIS 调度 视频调度 集群对讲 业务调度 @SDK 设备统一标识（号码） 通信统一协议（ SIP ）全业务融合 多媒体集群调度服务器 GIS 调度服务器 媒体处理服务器 业务服务器 应急预案服务器 多媒体存储服务器 语音网关 视频监控接入网关 集群对接接入网关 广播接入网关 业务接入网关 SIP 协议 视频会议 视频监控 视频电话 视频电话 移动单兵 应急箱 车载监控 办公电话 PSTN 扩音广播 集群对讲 智能手机 应急通讯车 媒 体 融 合 业 务 系 统 综 合 呈 现 系统采用分布式云架构集成数据图像、音频、控制信号；所有音视频信号可以经过交互管理控制平台进行高保真网络传输。 应急指挥调度系统设计理念  视频预览与回显，实现所见即所得的操作。  音频、视频、控制真正集成到一个平台。  真正意义上的音视频同步。 在线地图  专业级 GIS 数据采集  支持图片上传、视频回传  集群对讲，与同事保持协同  轨迹查询回放  实时视频监控及控制 考勤管理 怠工无所遁形  交换式统计  智能化考勤  实时监控。 交互协同移动办公 打破距离限制  图片上传  视频回传  集群对讲 可视化决策 指挥  可视化指挥  GIS 定位  一键追溯

数据平台导出 临时区 NAS 存储 ETL 程序 区 Page 14 大数据分析平台总体架构——数据交换层 NAS 存储 Hadoop 集群元数 据区 数据平台 ETL 数 据处理程序区 数据平台临时数 据区 存储数据平台各个 Hadoop 集群的元数据信息，如： HDFS 文件 系统元数据 集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在 NAS 临时数据区 临时数据区 金融数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在 NAS 临时 数据区 数据平台 ETL 加工处理程序（数据压缩、数据加载、各数据数据 处理等）统一存储在 NAS 集群指定目录，各接口服务器通过文 件系统 Link 建立映射 Page 15 大数据分析平台总体架构——数据交换层大数据交换组件  企业内部非结构 化、半结构化数 据，如：音频、视 频、邮件、 Office 文档、抵押品扫描 行文件级数据质量检 查  数据加载，调用 Hive Load 数据命 令，加载到数据平台 临时数据区的 Hive  组件以实时和批量模 式实现下列功能：  数据采集，轮询 NAS 集群指定目录，获取数 据文件（ LZO 压缩）  数据核查，对数据文件 进行质量校验  数据加载，加载数据到 临时数据区  云数据推送平台连接 供应链金融系统数据 库，分析供应链金融

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        

Huawei confidential - 5 HUAWEI ENTERPRISE ICT SOLUT ONS A BETTER WAY “ 智能工厂”无线通信需求 • 更多业务需求：多媒体集群、高清 视频、数据、移动作业、无线抄表 • 物联网接入终端越来越多：人、车、 物 • 带宽满足现在和未来发展需求 • 罐区：罐体及内部液体对无线损 耗大；存在多径现象。 少量部署。 长期看，有综合成本优势 密集部署。 布点、布线及维护成本高 免建设，免维护，只管使用； 长期看不具备成本优势 多业务承载 专业集群， 300ms 组呼建立 支持宽带数据；不支持语音集 群对讲，延时明显 非专业集群，延时明显 并发用户数 3600 20~100 3600 移动能力 强 弱，切换时延长，有丢包 强 安全性 高 一般 一般 可靠性 高 一般。易受干扰 A1-33 A1-21 A1-22 GPS 手持终端 车载台 一体化 PLMN/PSTN/Tetra/ moto 对讲 LTE 网关 PAD 4G 卡 多媒体集群调度 LTE 分布式基站 enterprise. huawei. conn Huawei confidential a 10 视频监控

高要求，线下已经打造了国内领先的企业级大数据 平台核心能力 云 MRS 面向线上客户对资源快速发放、资源弹性管理、多样 生态、小版本快速上线等能力， EMR 已具备弹性大 数 据服务成熟能力 1. 大数据集群快速申请和发放 2. 支持多规格资源灵活配比，按需灵活伸缩 3. 基于 CarbonData+ 数据加速引擎 DataTurbor ，计算 性 能优于友商 4. 存算分离后，基于统一的云存储，实现一份数据、一份 ）独立存储到 RDS ，支持跨 AZ 高可 用 1. 企业级运维管理能力，支持多集群管理、滚动升级业 务无感知、精细化监控、在线日志管理等，能力超越 CDH 2. 易交付，可视规划，一键部署安装 3. 完善的多租户管理能力，支持租户资源隔离 4. 支持超大集群资源管理和调度能力 5. 支持大数据容灾和备份能力，单集群无单独故障 6. 支持存算分离，大比例 EC ， TCO 下降 50%+ HCS 8.0 MRS 易部署 所用即所得 1. 一键式集群申请，半小时 级发放 2. 自动发放裸金属、网络等 3. 支持鲲鹏 &X86 混部 易管理 驾驶舱体验 1. 精细化监控告警、日志在线 检索 2. 支持多集群统一管理 3. 支持超大集群资源弹性调度 存算分离 TCO 下降 1. 存算分离，兼容 HDFS 、 OBSFS 、 S3 等接口 2. 企业级 EC

....................41 2.5.1 基于分布式数据库的交管数据查询索引处理方案..................................41 2.6 交管数据处理集群的可靠性与负载均衡设计................................................42 2.6.1 负载均衡处理机的单点失效容错处理.............. ........46 2.7 计算与存储集群的可靠性与负载均衡设计....................................................47 2.7.1 计算与存储集群 Master 单点失效容错处理...........................................47 2.7.2 计算与存储集群的负载均衡处理.............. 此外，用户从客户端发起以上各种数据查询分析任务时，也会产生大量并发的 查询任务。以上各种查询分析计算任务的处理将需要考虑在计算集群上进行并 行化任务调度和负载均衡处理。这些并行计算任务及负载均衡处理将使用 Zookeeper 基于计算集群完成统一的控制和实现。 在系统构架上，以上查询分析计算任务将需要使用一个大规模数据并行计 算集群。在编程实现上，存储在数据库中的数据将使用常规的数据库查询语言 实现；对存储在分布式文件系

平台部署架构.........................................................................................90 4.2.1 集群节点..........................................................................................90 4.2 务平台。采用下一代先进的云计算关键技术与解决方案，强化公共服务。实现 电子政务系统的物理集中与应用管理的分散。实现应用系统按照需求，向“电子 政务云平台”动态申请计算与存储能力。充分发挥平台集群计算、集群存储、按 需使用、动态扩展的特性。为各级机关、企业提供计算、数据存储和灾备信息 资源服务，实现软硬件统筹规划、统一标准、集中部署、统建共用避免重复投 资  政务应用云化 构建可控安全 计算虚拟化是私有政务云平台的服务器虚拟化组件，是整个云平台架构的 核心组件。在提供基础计算资源的同时，支持 CPU 超分、嵌套虚拟化、RAW 镜 像文件、NUMA 优化、GPU 透传、虚拟机异常重启及集群平滑扩容等特性。 私有云平台计算虚拟化采用 KVM 和 Qemu 等 Hypervisor 组件及技术，将 通用裸金属架构的 x86/ARM 服务器资源进行抽象，以虚拟机的方式呈现给用 户。虚拟机将