架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路径可编程性：利用意图驱动和基于人工智能的动态路径优化来确保端到端的传输性能。 P4 编程语言以及可编程 FPGA 或 ASIC 实现数据平面可编程，这样，在包 处理流水线加入一个新协议的支持，开发周期从数年降低到数周； 2020–2030 年：展望未来，网卡、交换机以及协议栈均可编程，整个网络成为一个可编程平台。 在 SDN 的架构中，由控制平面、数据平面和南向接口的一系列相关技术和接口协议实现网络的 5 / 33 可编程。 Openflow 作为南向协议为控制器 对报文的处理逻辑，进而达到灵活定义数据面的处理行为。这样极大降低了开发的时间成本和硬件 升级的资金成本。 (2)协议无关性：P4 的协议无关性是指它不绑定任何协议，用户只要根据 P4 技术要素结合目标 平台的特性就可以自定义协议栈；同时，现在的传统交换机和 SDN 交换机在出厂之前功能已经固化， 绑定了很多协议，但不是所有的协议都能用到，这样增加了协议的复杂度，增大了设备的负荷和消 耗。P4 的使用可以消除协议的冗余，按需

湖内建仓，将数据仓 库与大数据平台的功 能统一在Hadoop体系 中实现，通过相关的 技术组件，实现数据 的集中存储和统一计 算。 特点： （1）基于Hadoop平 台同时构建数仓、数 据湖，技术栈较为统 一 （2）一套物理体系、 数据统一存储、统一 计算 湖仓并行，数据仓库与数据 湖分离搭建，部分基础数据 共享使用，湖仓间通过相关 技术组件直接实现数据共享， 数据共享较文件方式效率更 高。 数 据 平 台 大数据技术发展、湖仓一体技术架构逐步成熟 金融机构湖仓一体平台建设案例 基础软硬件、相关组件能力逐步提升 行 业 情 况 MRS查询集群 支撑实时计算业务： Ø实时加工：全链路秒级 加工 Ø业务量大：维表千万级/ 流表亿级 Ø高可靠：主备集群容灾 关键组件：Flink、Kafka、 Hudi、DWS MRS实时计算集群 DWS应用集群 MRS批处理集群 支撑高SLA业务查询： 贴源数据、历史存档 全域入湖 缓冲层 临时缓冲数据 全域入湖 Hadoop技术栈 MPP技术栈 02 项目方案 主要内容：项目建设目标、技术架构、功能架构及数据流 向。 2.1 建设目标 建设目标 01 02 03 04 • 平台采用全栈信创架构； • 围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数

年）、云原生化（2013 年）、算 力泛在化（2020 年）等阶段，随着人工智能与算力网络深度融合， 已迈入智能化的新阶段，向全栈智能、开放融合的云智算升级。 中国移动通过打造云智算技术体系，升级 AI IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； Omni-directional Intelligent Sensing Express Architecture 全向智感互联 16 GSE Global Scheduling Ethernet 全调度以太网 17 PKTC Packet Container 报文容器 18 DGSQ Dynamic Global Scheduling Queue 动态全局调度队列 19 OCS Optical 的传输要求；在服务形态上，单一 的 IaaS/PaaS 服务无法全面覆盖数据处理、模型训练、推理部署等 AI 开发全链 路的需求，迫切需要构建适应智能时代的云计算新范式。 1.2 云智算的内涵 云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网 资源、全栈式开发环境、一站式模型服务、多样化场景应用的新型云服务模式。 云智算作为云计算的新升级，是以 AI 为核心驱动力的下一代云计算范式，是未

......................................................................................... 47 1.信创全栈产品和技术服务商 — 软通动力 ........................................................................ 47 2.泛微信创协同办公平台解决方案 .......................................................................... 50 4.炎黄盈动 AWS PaaS 央国企全栈式信创解决方案 ........................................................... 51 5.轻网科技下一代企业网(SD-WAN)信创解决方案 力，但在生态方面较前两类薄弱很 多；开源数据库，主要包括瀚高科技、优炫软件、巨杉数据库和星环科技。数据 库领域信创可以利用云数据库和开源数据库推进建立并形成符合自身利益的数 据库生态，目前国内全栈的云厂商，占据云生态优势，使其在软硬件协同方面有 机会做一步优化，实现数据库整体性能的提升，新兴厂商主要是最新一代的面向 云原生架构的数据库，架构优势更为明显。 4.1.2.3 中间件

RxV 的 V2X 模块硬件故障（例 如宕机），RxV 没有收到 TxV 发出的 V2X 消息 同 H#1 14 / 32 H#3 RxV 底层收到了 V2X 消息，但应用 处理错误（例如协议栈不兼容），导 致预警未发生 同 H#1 H#4 TxV 发送的 V2X 消息内容错误，例 如位置错误，导致预警未发生 同 H#1 H#5 TxV 发送的 V2X 消息内容错误，例 如位置错误，导致误报警 RxV 发生追尾碰撞 H#6 TxV 发送的 V2X 消息内容正确，但 RxV 的定位错误，导致误报警 同 H#5 H#7 TxV 发送的 V2X 消息内容正确，但 RxV 的解读错误（例如对协议栈理解 不一致），导致误报警 同 H#5 5.2.3 危害归类及 ASIL 分析 表 4 前向碰撞预警的危害归类及 ASIL 分析 危害 编号 危害类别 Exposure Severity Controllability 反应或其他 ADAS 功能（例 如 AEB）以避免和 RxV 碰撞 5.2.4 安全目标 注：一般 QM 的危害无需定义安全目标，本节（以及 6.2.4、7.2.4 节）仅为展示完整的功能安 全分析流程，展示如有 ASIL 要求，该如何定义安全目标。 表 5 前向碰撞预警的安全目标 危害事件及相关风险 安全目标 相关的 ASIL 等级 由于 TxV 或 RxV 的问题产生漏报 警，导致

SGX虚拟机最佳实践 Intel vSGX：Intel SGX虚拟化 AMD SEV机密容器 AMD SEV机密虚拟机 Inclavare Containers: 面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 Enclave-CC: 进程级机密容器 Intel Confidential Computing Zoo: Intel机密计算开源解决方案 114 115 121 126 133 部署TensorFlow ANCK 版本的内核，性能和稳定性经过历年“双 11”历练，能为云上典 型用户场景带来 40% 的综合性能提升，故障率降低 50%，兼容 CentOS 生态，提供平滑的 CentOS 迁移方案， 并提供全栈国密能力。最新的长期支持版本 Anolis OS 8.6 已发布，更多龙蜥自研，支持 X86_64 、RISC-V、 Arm64、LoongArch 架构，完善适配 Intel、飞腾、海光、兆芯、鲲鹏、龙芯等主流芯片。 云原生机密计算SIG致力于通过开源社区合作共建的方式，为业界提供开源和标准化的机密计算技术以及安 全架构，推动云原生场景下机密计算技术的发展。工作组将围绕下述核心项目构建云原生机密计算开源技术栈 ，降低机密计算的使用门槛，简化机密计算在云上的部署和应用步骤，拓展使用场景及方案。 云原生机密计算SIG的愿景是： 1）构建安全、易用的机密计算技术栈 2）适配各种常见机密计算硬件平台 3）打造典型机密计算产品和应用案例

（国科发规〔2022〕228号） 科技部 围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用 生态，支持一批基础较好的人工智能应用场 景，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示 范应用场景。 2024年6月 《国家人工智能产业综合标准 化体系建设指南（2024版）》 （工信部联科〔2024〕113号） 工业和信息化部 等四部门 完善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业 链标准工作协同，统筹推进标准的研究、制 人工智能产业发展高地 杭州 全国算力成本洼地、模型输出源 地、数据共享高地、应用首发地， 具有全球竞争力和影响力的人工智 能产业发展高地 武汉 人工智能创新集聚区 济南 人工智能产业集聚区 天津 “全栈式AI”先锋城市 深圳 人工智能先锋城市 成都 全国人工智能产业发展高地 青岛 世界级海洋人工智能集聚区 银川 “算力之都” 西安 人工智能产业创新高地 07 AI CITY 发展研究报告 我国智慧城市 1770号），旨在解决当时我国智慧城市建设缺乏顶层设计和统筹规划、体制机制创新滞后、网络安全隐患和风险突 出等问题，对规范和推动我国智慧城市健康发展起到了关键作用。2024年5月《关于深化智慧城市发展 推进城市全 域数字化转型的指导意见》（发改数据〔2024〕660号）印发，标志着我国智慧城市建设进入深化发展的新阶段。该 文件在总结、继承近十年来我国智慧城市建设实践经验的基础上，顺应智慧城市发展规律和面临的形势趋势，提出新

block 为线性预 变换模块，LT（Linear Transformer）block 为线性变换模块，LPT 模块和 LT 模块用于支持 不同的天线端口数，上述所有线性变换都是通过一个可训练的全连接层实现的。 17 / 87 图 2-1-2 SCsiNet 示意图 SCsiNet 方案通过多对上下采样层和一对公共编译码器实现不同反馈开销，通过一对预 变换和变换层实现不同天线端口维度的统一。基于下图对 用户面连续性设计：DDU（Distributed Data Unit）作为用户面锚点，在网络侧对用 户面协议栈和功能进行管理。从用户角度，不需因为移动性等原因进行用户面协 议的重置或重建。DDU 还执行流映射、调度、TRP 选择等用户面功能。TRP 作为 和用户终端执行空口传输的节点，和 DDU 是联合设计的，TRP 和 DDU 间功能和 协议栈可以按需协同，满足不同场景需求。  智慧内生和对数据面的支持：UCAN 架构中，CCU、DDU 化和自动化水平，从而为用户提供更加稳定、可靠、高效的网络服务。 方案二： 流程与处理并行化机制 在传统信令处理机制中，串行执行的方式不仅显著增加了端到端的时延，而且对新功能 的快速部署构成了显著障碍。此外，传统的协议栈分层架构将网元处理局限于链式串联，这 种处理方式不仅效率低下，而且限制了网络性能的进一步提升。为了克服这些挑战，平台化 51 / 87 服务网络引入了并行化机制，旨在通过优化流程和处理方式，提升网络的整体性能和灵活性。

建设未来互联互通畅行数字化路网 为了全面掌握路网运行状态、采集实时车辆运行数据，实现在线监控、指挥调度、公众信息服务等功能，建 设全程覆盖的气象、图像、交通量等路网状态感知数字化设施，实现全时、全天候路网宏观运行状态监测和预测 准交通对象微观运行轨迹，看得全、看得准、看得懂，是智慧公路全息感知体系的发展方向。 应用智慧云控平台决策道路运行 智慧云控平台是智慧公路建设成功的根本，是决定智慧公路能否发挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 空间连通是智慧公路的本质需求。 针对单一公路，智慧公路的目标不 仅包括人和物位置的移动，更是对 安全、快速、绿色移动提供了可能， 这是智慧公路的显著特征，具体表 现为平均行驶速度的提升、交通安 全水平的提升以及平均能耗的降低。 针对区域路网，由于不同等级公路 在管理体制、发展理念、技术标准 等方面均存在差异，通过对公路系 统的智慧化，可以拉通全面各级公 路间的引导和调度，优化路网运行 层次 安全需求 效率需求 绿色需求 服务需求 安全需求是确保公路正 常运行的基本需求，包 括道路基础设施安全、 交 通 运 行 安 全 以 及 数 据安全三大类。安全需 求是目前推动智慧公路 发展的最强大的动力。 本文中安全特指交通安 全，数据安全另行分析。 公路的价值在于运输效 率的基本保障。在安全 保障的基础上，如何提 供 便 捷、 高 效 的 出 行 供给，提升公路交通效

关方的信赖。华为认为，构建一个开放、合作、可视的多维全栈云安全框架，将有助 于整个云服务产业健康持续发展，并将促进云技术创新。 华为云秉承华为公司创始人任正非先生提出的“将公司对网络和业务安全性保障的责 任置于公司的商业利益之上”。在安全至上的企业文化氛围中，华为云持续投入，不断 汲取公司安全养分，脚踏实地，不断前行。华为云安全的历史可追溯到 2000 年华为安 全测试实验室成立。从那时起，近 20 年来，华为持续不懈地构建自身安全能力，这些 年来，华为持续不懈地构建自身安全能力，这些 能力积累，渗透到了云安全服务研发的每个毛细血管中，构筑了华为云多维立体、全 栈防护的安全体系：2003 年，推出业界首款基于网络处理器（NP – Network Processor）的防火墙；2008 年，与赛门铁克（Symantec）合资成立华赛公司（Huawei- Symantec）安全产品线，专注安全领域；2011 年，成立安全能力中心，专攻研发安全 建网络安全与隐私保护能力，自内向外打造竞争力，遵从适用的网络安全与隐私保护 法律法规，为客户提供安全可信、高质量的产品、解决方案和服务，助力客户实现网 络韧性，消减网络安全风险，保护用户隐私。华为云遵从所有适用的国家和地区的安 全法规政策、国际网络安全和云安全标准，参考行业优秀实践。在此基础上，华为云 从组织、流程、规范、技术、合规、生态和等方面建立并管理完善、高可信、可持续 华为云安全白皮书 2 云安全战略