2035年企业竞争的新高地 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管

进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位居全国前列。其中，算力分指数方面，河北省、浙江省、江苏省 等全国 等全国领先；存力分指数方面，广东省、江苏省、河北省等表现优 综合算力指数 秀；运力分指数方面，浙江省、上海市、江苏省等相对靠前；模力 分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 11 图 2 省级行政区综合算力指数 Top10..................................................................... 14 图 3 省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况.................................................... 14 图 4 省级行政区算力分指数 Top10

第三章 智算服务案例 3.1 基础设施类服务 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 深圳智算中心是广东联通首个大规模智算中心，是广东联通在粤港澳大湾区算力基础设 施的重要布局节点。该智算中心的集成交付面临规模巨大、系统复杂，软硬件耦合度高，交 付流程繁多等挑战。中讯邮电咨询设计院承担该智算中心的设计和集成交付工作，全流程支 撑集成交付各个环节，保障项目落地。 等，内部细分为管理、业务、参数面及样本面等 网络，其中参数面和样本面采用 RoCE 无损网络技术。计算资源选用国产 AI 服务器，采用风 冷方案。存储系统使用华为 OceanDisk，分为热存储和温冷存储。云平台采用联通云湾区版， 提供算力适配/调度能力，优化算力利用率。 与传统通算点对点线性交付不同，智算项目交付呈多维度、长周期、多层级等特征，需 一站式统筹 AIDC、网络、能源等规划与预留；平台与网络配置需按大模型训练与推理需求 在测试方面，支撑 覆盖计算子系统、网络子系统及集群联调测试，全面验证系统稳定性与性能指标，确保系统 高效可靠运行。 2024 年 9 月 20 日，广东联通深圳智算节点正式启用，为粤港澳大湾区数字经济发展注 入了新动能。在本项目集成交付过程中，中讯院探索了智算项目全流程集成交付的新模式， 打造了智算集成交付队伍，开创了设计院全流程承担智算集成交付的先河。 3.1.2 联通河北政务云

访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 规划馆、展览馆、体育馆、 文化宫。。 科教 中小学、中职院校、高校、 党校、科研实验室。。。 行政办公 政府机关、事业单位、公 检法机构 产业园区 工业园、物流园、产业孵 化基地、自贸区。。。 金融商业 银行、证券、购物中心、 大型商超。。 交通枢纽 机场、火车站、汽车 站。。。 医疗 医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 基工分布 作 DD 1 0 湖南设 计 HD 总部大楼室内环境状态 室内噪声 1 1.0db 室内 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制 HD 蓄施工程中心 20225 暂能期明 现频篮控 环填监测

6 性能核处理器拥有强大的硬件加速 能力，可为计算、网络资源带来显著提升。 �� 弹性伸缩：ECS g�i 对弹性伸缩能力进行了大幅优化。单实例创建时间从 10s 缩减至 4s，单规 格单可用区的 1 万实例交付时间从 5 min 降低到 1min，从触发弹性开始，30s 即可实现节点 就绪。基于至强 ® 6 性能核处理器所提供的英特尔 ® Speed Select 技术 ( 英特尔 ® SST)，ECS 核心数量与时钟频率，以满足特定计算需求 , 例如可以从 120 核改配 到 96 核，以提高单核性能。在线主频变配 + 芯粒化架构缓解资源紧张问题，一台服务器可实现 灵活多档配置，无需重新调度到其他机器或可用区，用户无需担心可用区内新实例资源不足的 问题 。对于运行 7x�� 的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 QoS 保障：ECS g�i 通过硬件虚拟化、CPU 工具，能提供详细系统信息和故障日志， 助力技术人员快速定位并解决硬件问题。 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 阿里云 ECS 已通过全球 29 个数据中心、88 个可用区为用户提供安全、完整的算力规格，支撑广泛 的应用负载运行，ECS 具备一致的、跨区可用的高可用架构自动恢复能力，并提供统一的开发与运 维体验，相关产品已通过多方国际安全认证。未来，全球各节点都会全面部署搭载至强

用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据 分析 非结构 化分析 挖掘 大数据 融合 OLAP 分 析 HDFS/Hb ase 数据 资源 非结构化数据 结构化数据 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 时发现行业风险变化。 行业风险模型 标准化处理 模型处理 用智慧发现信息价值 Discover information 地区风险指数： S ：为评级机构对全国各地区风险评级 Y ：为关联 区 域，如珠三角、京津翼、 东三省、长三角等 Z ：为该地区相关企业癿风险指数 n ：为（本行客户范围内）该地区所有 企业癿数量 3 、地区风险分析：根据所监控的企业范围和注册归属地， 将企业所在地区按照风险指数模型计算，

的生 态环境状况。 2. 强化预测能力：多模态模型通过融合丰富的信息源，能够识别 出环境变化的多重因素，并对未来的生态趋势进行科学预测。 例如，通过分析历史气候数据与生态系统变化，预测某一地区 生物多样性的变化趋势。 3. 优化决策支持：整合多模态数据后，AI 模型不仅提供数据的 分析结果，还能在此基础上提供决策建议。例如，在污染事件 发生后，通过分析视频监控、传感器实时数据及社交媒体动 的快速评估提供可靠依据。传感器模态的数据分析可以借助机 器学习算法实现异常检测和预测模型构建。 5. 视频模态：视频模态结合了图像模态及时间序列数据，对于动 态监测生态环境尤为重要。通过视频监控系统，可以对特定区 域的生态行为进行跟踪与分析，如动物迁徙、植物生长等。视 频分析技术能够提供实时的监测结果，对及时发现生态问题和 做出应对决策具有重要意义。 不同模态的结合与互补使得多模态 AI 大模型能够更全面地分 挑战，同时也为模型提供了丰富的特征。 4. 与其他模态的交互性强：图像模态可以与文本、音频等其他模 态结合，形成多模态数据，从而增强信息的表达能力。例如， 结合图像和传感器数据，可以更全面地评估某一地区的生态状 况。 在具体实施方面，应用图像模态时可考虑以下技术手段和流 程：  数据采集：通过无人机、卫星或者地面相机定期拍摄特定区域 的图像。可结合不同光谱（如可见光、红外光）来获取更详细

Registry 能力超集 Nacos MCP Registry 是对 官方 Registry的能力的扩 展，针对私有化部署提升更 多能力s 社区共建 Nacos 社 区 联 合 MCP Registry 社 区 共 建 MCP Registry 协 议 标 准 和 Official MCP Registry 为何需要私有化的 MCP Registry 三方 MCP Registry

大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助 AI 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 监控以及突发事件应对中，AI 大模型能够主动识别潜在的安全隐 患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 其次，在事件检测与响应方面，AI 以下是行为识别的一些潜在应用场景：  大型活动监控：在音乐会、体育赛事等大型活动中，监控人群 行为，及时预警异动现象。  商场/公共场所管理：通过监测顾客在商场内的行为，分析人 流趋势和热区，为商家提供决策依据。  学校安防：在校园内实时监测学生的行为，及时发现打斗、聚 堆等危险状况。  城市安全：在城市公共区域内进行行为模式分析，用于预防和 应对犯罪事件。 为确保方案的有

QPS 建议采用混合部署架构： 1. 前端接入层部署在公有云，利用弹性伸缩组应对流量峰值 2. 模型推理层通过专线连接企业私有云，确保客户数据不出域 3. 向量数据库采用分布式部署，跨 3 个可用区保证 99.95% SLA 网络要求  内网传输需保证 10Gbps 以上带宽，时延<5ms  公网 API 接口需配置 WAF 防护，建议预留 20%带宽余量应对 突发请求 运维监控体系 Airflow 调度任务同步。 2. 数据质量校验 建立三级校验机制，在接入层部署数据质量探 针： 校验类型 检测规则示例 异常处理方式 完整性校验 客户 ID 非空率≥99.9% 触发告警并写入隔离区 一致性校验 订单金额与支付记录差额≤0.01 元 自动冻结记录等待人工复核 校验类型 检测规则示例 异常处理方式 时效性校验 工单创建时间不晚于当前系统时间 自动修正为服务器时间 3. 智能清洗流程 CRM 原始 值 标准值 编码 3 3. 文本规范化处理 o 去除特殊字符（如 HTML 标签、异常空格） o “ ” “ 全角转半角（如 １２３ → 123”） o 地址类数据按省-市-区-详细地址四级结构拆分 4. 缺失值处理策略 根据字段类型采用差异化填充方案： o 数值型：填充行业均值或标记为 NULL o 文本型：填充未知或根据上下文生成占位符（如[公司 名]） o