以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 AI应用特别是中小模型推理和传统AI搜推场景的实时响应，云基础设施也在架构层面做出了持续 的优化创新。 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 整体安全 风险管理 应用性能 灾难恢复和备份 运营及工具一致性 人才/技能 治理/合规 优化人员生产率 资源利用/密度最大化

供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的

以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63%的人 认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其 其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌入式智能解决方案（81%）、机器学习（81%）、 视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培

Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos 3.0 AI Registry MCP Registry & MCP Router 03 Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-mcp-router Part 4 Nacos 3.0 未来的规划 AI能力持续迭代 & 微服务生态持续探索 一个更易于构建 AI Agent 应用的AI智能体管理平台 1.【Agent运行时配置统一托管】 • Agent组件管理平台，通过AgentId串连各组件 生态集成 Dify，higress，spring ai alibaba等生态集成 03 MCP Registry 中国站 Public MCP Registry 04 未来规划 Nacos MCP Registry未来规划 05 Part 1 MCP & MCP Registry MCP 协议 和 MCP Registry MCP 协议浅析 模型与外部世界的标准化交互 通过统一的标准为模型提供

12.3 最佳实践分享.................................................................................117 13. 未来展望与建议......................................................................................120 13.1 应用成果.........................................................................................130 14.3 未来发展方向.................................................................................132 1. 引言 在当 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行业的快速发展，工程造价管理在项目全生命周期中 的重要性日益凸显。传统的造价管理方法主要依赖于人工经验和历 史数据，存在效率低下、误差率高、适应性差等问题。尤其是在当

130 9.1.2 政策与市场环境影响................................................................132 9.2 AI 大模型未来应用潜力....................................................................134 9.2.1 与其他技术结合......... o 高峰期客流量剧增，部分线网超负荷运转。  设施老化： o 部分老旧设施影响安全与服务质量。  技术滞后： o 老旧系统难以满足现代化需求。 通过信息技术与 AI 技术的深度融合，未来城市轨道交通行业 有望实现智能化转型，从而优化资源配置、提升乘客体验，并促进 可持续发展。 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 析，提高安全管理的精确性和响应速度，帮助运营方快速应对 突发情况。 通过对以上应用的深入实施，城市轨道交通行业可以显著提升 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以 实现智能化、精细化的管理，为未来的城市交通发展提供坚实的技 术保障。 1.3 本文目标与结构 本文旨在分析并指导城市轨道交通行业如何有效应用 AI 大模 型，以提升运营效率、优化乘客体验和增强决策支持。通过对行业 现状的深入研究和案例分析，我们希望明确

......165 9.2.2 风险监测与调整机制................................................................167 10. 未来发展与扩展......................................................................................169 10.1 项目总结.........................................................................................185 11.2 未来展望与机会分析......................................................................186 1. 项目背景与目标 近年来，随 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和

134 8.2.2 改进措施建议...........................................................................136 9. 未来展望................................................................................................. 2 对行业的建议..................................................................................150 10.3 未来研究方向..................................................................................151 1. 引言 随 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系

..........................................................................................126 10. 未来展望................................................................................................. 人。这些数字不仅反映了迫切需要解决的环境污染现状，同时也突 显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 集空气质量数据，运用机器学习技术预测未来几天的空气质量变 化，为政策制定提供参考。 在实际应用中，智慧诊断的效果表现为：  通过构建生态环境综合信息平台，提升了生态环境管理的智能 化水平。  行政部门能够快速响应突发的环境事件，降低了环境风险。  企业在生产活动中能够实时监控排放情况，减少了对环境的影 响。  提高了公众的环保意识，促进社会各界对生态环境保护的参 与。 未来，随着人工智能技术的进一步发展，智慧诊断将在生态环

..130 6.3.3 资源规划与管理.......................................................................132 7. 未来展望................................................................................................. 为更好地展示数据挖掘与分析的效果，以下是一个简单的示例 表，展示了 DeepSeek 在不同业务场景中的应用成果： 应用场景 数据来源 分析结果 业务价值 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 户粘性 欺诈监测 交易数据、行 为数据 高风险交易预警 降低欺诈风险，减少经济损失 信贷风险 评估 信用记录、收 入数据 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来 一段时间内的最大可能损失。  预期损失（ES）：在 VaR 基础上，进一步评估损失超过 VaR 部分的平均值。  波动率：反映资产价格波动的程度，用于评估市场不确定性。 此外，DeepSeek