营销服全流程智能辅助： 将 A I 技 术 深 度 融 入 营 销 服 全 流 程，AI Agent为不同业务角色提升 工作效率，让客户更满意 智能决策支持： 销售易整合内外部数据，融入AI 技术，通过强大的BI工具帮助管 理者及一线业务实现深入、全面 的客户洞察与业务分析。 关于销售易CRM 销售易CRM为企业提供 销售易CRM支持企业从营销、销售到服务的全流程智能化 业务场景，帮助企业连接外部经销商、服务商、产品以及 最终用户，构建360全生命周期的客户关系管理体系。销售易CRM深度融入AI能力，AI Agent辅助业务提升日常工 作效率，让客户运营更容易。同时，销售易集成海外社交生态，凭借多语言、多地域、多币种的国际化能力以及海 外服务器集群，支撑企业的全球化业务需求，帮助企业出海拓展业务。 NeoAgent介绍 销售易CRM与DeepSeek和腾 AI应用优势 腾讯技术加持 六大安全机制，确保数据从 采集沉淀到AI应用全链路安 全合规 更安全更放心 一站式自然语言交互，开创 企业级应用新体验 语言交互操作 基于NeoAgent平台，帮助 企业构建个性化、主动响应 的智能体应用 自主构建Agent 六大业务智能体，化身智能 业务助理，精准赋能营销服 场景 全流程智能化 复制成功客户案例，挖掘优 质潜客 精准潜客识别 获取难

45 46 47 HYGON 05 06 HYGON 海光DCU行业实战手册 HYGON 07 08 HYGON 海光DCU行业实战手册 DCU：国内唯一全精度通用AI加速卡 DCU人工智能软件栈 / AI SOFTWARE STACK 通用架构 采用GPGPU大规模并行计算架构设计，通用性好，全面兼 容CUDA、ROCm软件生态，迁移成本低 开源生态 支持主流A Kit/DCU异构计算平台） 全栈优化 软硬协同释放DCU 澎湃算力性能 DCU：全面兼容主流生态 / FULL ECOSYSTEM PROFILE 类CUDA API的 开源软件开发平台 原生支持多种加速库 及各类深度学习框架 提供完整的开发、 迁移、编译、调试工具 支持容器化工具 大规模部署 支持Kubernetes 和Slurm调度系统 功能健全的DCU软件栈 性能分析工具 主流HPC应用 覆盖AI、Al4S、Science 领域加速需求 拥抱开源 兼容主流GPU开源生态， 享受开源红利 全面适配 已适配260+Science应用 工具，覆盖12大科研领域 全栈自研 针对海光DCU设计，全栈 自主研发，并持续优化 全面覆盖 实现Al全场景覆盖 框架组件全面适配 高效性能 性能卓越 达到行业主流水平 快速迭代 小步快跑发版节奏 满足快速变化需求 开源开放 打造开源开放社区

5G+MEC 5G+ 行业专网 5G+F5G 5G+TSN ... 云服务 统一架构 全栈专属云 按需定制 私有云 边端融合 边缘小站 弹性调度 公有云 云管平台 云原生平台 工业互联网云建设 赋能服务产业全流程 科学决策综合运营 资 产 管 理 体 系 标 准 规 范 体 系 安 全 保 障 体 系 运 维 管 理 体 系 工业互联网企业服务平台 工业安防 设备智能运维 和过程控制等需求的 5G 工业终端。 5G 工业专网针对工业场景定制安全可靠、超大带宽、 超低时延、海量连接的高品质 5G 网络，实现从离散 私网向统一架构的标准专网转变。 多种云端部署方式：公有云、全栈专属云、私有云和 边缘云，实现从中心工业云节点到各省区域工业云节 点到工业园区边缘节点的打造。 场景 1 个平台，工业互联网企业服务平台是能力体系的核 心，充分运用云计算、大数据、人工智能等技术，打造 N 个应用场景，聚焦工业产业共性和公共性服务 的需求场景，基于 1 个工业互联网服务平台及 3 个能 力，将原子化的平台能力调用整合，赋能行业全流程 业务，实现从研发设计、生产制造、质量管控、安全 生产、供应链管理、仓储物流、运维运营等环节的全 覆盖。 安全 提供针对工业网络、设备终端、控制应用、数据安全 等方面的监测感知、威胁防护、处置恢复等安全应用。 能力 3 个能力， OnePower

成一个更大规模的智算集群，补齐单点算力规模不足 的差距。针对跨智算中心构建超大规模智算集群过程中遇到的问题和挑战，中国电信成立攻关项目组， 聚焦研究长距无损智算网络技术。 本方案依托中国电信的全光运力网，基于800G C+L技术、异构网络集合通信优化技术、全局负载 均衡技术等，为1024卡规模的分布式集群提供大容量带宽，实现120公里千亿参数大模型分布式训练， 性能达到集中训练的95%以 G、C+L、WSON（Wavelength Switched Optical Network，波长交换光网络）、空芯光纤、精准流控等多项前沿技术，构建了百T大带宽、毫秒低 时延、高可靠能力领先全光底座，实现智算中心的高速互联，实现超地理空间的环京算力资源统筹和调 度。在技术方面主要有3项创新突破。 （1）异构网络集合通信优化技术 在长距拉远场景下，网络不再同构，跨长距的GPU通信时延要显著高于DC内的GPU通信时延，因此 本项目利用OTN网络零丢包、低时延、大带宽的承载特点，通过全局负载均衡、长距无损流控等技 术，使RDMA传输协议应用于广域网。目前，方案已在现网开展了百公里拉远对大模型训练的影响及稳定 性测试，并在全国率先完成基于高带宽、低时延的全光800G超高带宽传输。项目组从多拓扑、多模型、多 故障等维度积极开展主流方案摸底测试，并对仿真验证结果进行分析，积极探索优化创新。 项目组先后开展了现网机房的64卡以及1024卡组网验证。一阶段在京津冀智算机房进行

除了稳定的产品外，强大的运维体系是保障云平台稳定性最直接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障与运维投入，如何将应用运维与平台运维进行有效协 同从而保障系统性业务高可靠高可用，如何应对平台运维安全与租户安 全带来的双重挑战等问题，成为了摆在金融运维人面前的关键挑战。 华为云基于自身云平台运维经验，以及服务上百家金融客户数字化转型 2.1.1 全链路运维监控构建从应用到云平台的全栈感知能力 2.1.2 基于故障模式库和云网一体化运维实现确定性故障恢复 2.1.3 基于一体化风险库和混沌工程进行预见性风险治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系，实现业务故障实时感知定界 2.2.3 面向故障全生命周期，全方位提升故障感知、诊断、恢复智能化水平 断、恢复智能化水平 2.3 安全运维现代化 2.3.1 全视角运维安全体系设计构筑金融云运维安全堤坝 2.3.2 体系化、智能化安全运营为云上业务保驾护航 2 主机上云带来的运维新挑战 05-08 1.1 挑战1：如何基于应用视角设计高可用上云方案与高可靠运维保障方案 1.2 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何有效进行全链路可视监控 1.3 挑战3：云网深度融合，如何快速发现、定位、恢复问题

与 产业落地的闭环，保障智能技术从单点突破向系统工程能力转化， 筑牢数字中国建设的质量与安全基石。 本报告旨在构建“技术栈-工程域-行业线”三维一体的智能化 标准实施矩阵，通过夯实智能工程基础底座、覆盖全生命周期的核 心能力建设、强化人机协同保障体系，推动技术全流程工程化落地。 聚焦垂直领域差异化需求，建立行业适配路径，为破解发展瓶颈提 供标准化方法论，赋能产业智能化升级。 本报告 建设内容：三维一体，构建智能化工程化标准实施矩阵​ ........... 12 （一） 智能基础底座：构建技术赋能可控的数字化基石 ..............12 （二） 核心能力建设：覆盖全生命周期的智能化能力矩阵 ............14 （三） 行业线标准适配：建立垂直领域差异化实施路径 ..............30 五、 趋势展望：软件工程智能化技术演进与产业升级驱动​ 建“1+N”人工智能创新体系，奠定我国 AI 发展的战略基石。 地方层面 北京市 2024.03 《 北 京 市 加 快 建 设 信 息 软 件 产 业 创 新 发 展 高地行动方案》 准确把握信息软件产业发展趋势，秉持全 面系统观念，以全球争先为导向，全面拥 抱大模型、保障产业链安全、抢抓新业态 发展机遇、构建数据驱动新机制、加强国 际化拓展、促进区域协同联动，打造开放 包容的信息软件业高质量发展新局面，有 力支撑全球数字经济标杆城市建设。

个子框之间电缆连接，2 级 CLOS 架构，每个 NVLink switch 是 288L@448G 8 衡粒度更优，但DDC依赖大缓存交换设备以及严格可靠的VoQ调度 机制，给网络带来压力。中国移动提出全调度以太网，在网络中 通过虚拟的报文容器机制，将流量均衡打散并利用出口设备的重 排能力完成流量恢复。从近期发展看，该类技术路线有网络下延 至端侧趋势，如博通发展端侧EQDS拥塞控制能力，中国移动推出 索构建适用于 智算场景的最优网络运维。高性能、高可用、高效运维同样也是 金融行业构建智算网所必需，同时兼顾金融行业业务连续性、数 据隐私保护等特征需求，AI 大模型智算网还需关注可靠性及安 全性方面的能力。 三、智算网络整体架构及关键技术 金融机构普遍采用多地多中心、多分支网络互联架构。在 AI 大模型训练初期，集群规模较小，单数据中心即可集中部署 训练资源池；后续随着算力规模增长，如万卡集群，可能会涉及 能力，未来网络设备应具备单端口 400G/800G 能力， 以满足 AI 集群训练的高性能数据传输。 二是使用 CLOS 架构支撑大集群规模。大规模训练集群场景 12 网络通常采用 CLOS 组网架构，其优点是全互联组网支持大算力 集群，网络带宽上限更高，配合负载均衡技术可使链路达到近满 带宽传输数据，同时通用性和扩展性也更好。 三是使用数据消冗提升跨中心传输带宽。AI 大模型智算网 范围不仅包含在数

Spark Streaming • 自己开发流计算代码 A P S A R A 云 栖 大 会 传统开源技术栈的痛点 开发门槛高 各产品架构原理、 API 、 运维等完全不一样 扩展性挑战 如何动态增加字段？ 架构如何跟随业务迭代 ? 技术栈复杂 多产品组合 多条数据链路 存储碎片化 产品数据冗余 Lindorm SQL( 兼容 MySQL 协议 ) 宽表：点查 • 支持使用纠删码 EC 算法，副本冗余系数低至 1.25 • 数据文件分块压缩，上层计算透明使用 • 基于 ZSTD 深度优化压缩算法，效果提升 30% 弹性使用 • 基于存算分离的全分布式架构，存储和计算资源解 耦，支持独立伸缩 • 底层存储池化管理，用户按需使用，无感扩缩容 存算分离 引擎 向量 引擎 流 引擎 列存 引擎 宽表 引擎 副本异构 软件定义存储 冷热转存 文件管理 纠删码 EC 目录组织 透明压缩 多租户安 全 ( 可靠性、带宽、 IOPS 、成 本 ) N 开源数据集 原始文件 Lindorm HBase MySQL MongoDB MongoDB （ ZSTD ） 订单数据 (TPC-H) 1

网络数据泄露或者被窃取、篡改。 第三十一条 • 国家对公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政务等重要 行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安 全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保护制度的 基础上，实行重点保护。 第五十九条 • 网络运营者不履行本法第二十一条、第二十五条规定的网络安全保护义务的，由有关 主管部门 系统覆盖范围广，设备数量及种类多， 需要强化集中安全运维 。  业务承载重要敏感数据多，数据安全隐 患突出，需要加强保护。 第三层安全需求 长治久安  系统上线后，进入运营期，需要建立安 全运维的长效机制  需要对事件快速发现及处置，迅速减少 损失，降低影响  需要满足网信、公安、上级主管部门定 期检查测评的安全要求。 互为基础，互相促进，持续提升 业务特定安全需求 合规安全需求 2.0 实践案例 第 16页 等保 2.0 与等保 1.0 的区别 等保 1.0 核心依据是行政条例和规章，等保 2.0 核心依据为《网络安全法》。 这意味着不满足等保等同于违法。 《网络安 全法 》 第二十一 条 国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求。 履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰 、破坏或者未经授权的访问。防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。