长，更高的单体算力性能、更高的算力部署密度和更大的 算力集群规模成为新型数据中心的显著特征。大模型的快速迭代加速了更先进的算力芯片模组、更高带宽的大容 量显存和内存、更大规模的高速互连网络的部署，推动了大规模、高密度、高效协同的算力集群部署和发展。 3）智能运维：随着数据中心规模的扩展，智能化运维成为必然路径。依托智能监控设备、自动化管理软件 的普遍部署和应用，实现对数据中心设备的实时监 布局，促进东西部算 力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、 边缘数据中心等合理梯次布局。（2023年2月） 国务院 《关于数字经济发展情况的报告》 提出适度超前部署数字基础设施建设，统筹布局绿色智能的数据与算 力基础设施，推进“东数西算”工程，建设完善全国一体化大数据中心体 系，加快国家绿色数据中心建设。（2022年10月） 国务院 《“十四五”数字经济发展规划》 化程度，为加快新产业高质量发展、建设现代化产业体系 提供坚实的技术支撑。 因此，强化标准引领，有助于推动绿色低碳、集约高效和智能化的新技术产业化进展，从而推动算力基础设 施创新产品形态大规模部署，进而促进全产业链绿色低碳发展，助力双碳目标实现成为趋势和必然。 第 10 页, 共 63 页 1

。据统计，截至 2024 年，中国液冷数据中心市场规模已突破 150 亿元大关，年均增长率维持 在 35%以上。与此同时，液冷技术的标准化进程加速推进，相关组件的成本显 著下降，为大规模商业化部署奠定了坚实基础。值得关注的是，在算力需求持 续增长的同时，芯片技术的快速发展带来了新的散热挑战：现代 CPU 和 GPU 2 的热设计功耗（TDP）不断提升，传统风冷数据中心在应对高密度、高功耗计 产品与架构已不能完全满足新的 AI 集群 的需求。随着计算密度的提升，采用低延迟、高带宽互联架构的 AI 集群因其性 能优势而被广泛采用。然而，在液冷整机柜的设计与部署过程中，不同厂家的 技术方案缺乏统一标准，这给终端用户的系统选型、设备部署及运维管理带来 了诸多挑战。 在技术发展层面，尽管面临诸多挑战，业界已在 OAI（开放加速器接口） 和 UBB（OCP 通用基板）等标准化方面取得了显著进展。特别是超节点整机 AI 加速器模组的智能计算服务器，导致机柜上架率急剧下滑。 实践表明，在单柜功率为 15kW 的应用场景中，液冷服务器的部署投资回报率（ROI）与 传统风冷服务器持平；而在单柜功率 40-50kW 的更高功率应用中，液冷服务器的部署资 本支出（Capex）已趋近于风冷部署方式。这一趋势为液冷技术的推广应用提供了有力的经 济支撑。 政策层面，自 2020 年起，国家大力推进新基建政策，积极鼓励建设高能效数据中心。

站稳脚跟的过程中面临着诸多考验。现在我们正站在5G发 展时期的中点，而6G预期将在2030年问世⸺这可谓是真正意义上的中场阶段。 5G已向人们证明，它可以带来真正的变革。随着5G独立组网（SA）部署的不断成长，以及5G-Ad- vanced的横空出世，电信行业已经为满足行业需求而交付真正的5G能力做好了准备。 中场阶段意味着前面还有很长的路要走。尽管做好了充分的准备与证明工作，我们的行业仍然面临着 2021 2022 2023 2024 61 140 200 243 300 348 14 54 78 95 122 162 5 19 37 51 64 4 5G的商用发布数量 商用部署在2025年将得到加速 采取行动的时间到了 测试的重点展示出5G SA与 5G-Advanced所拥有的潜力 让我们分解一下关键 的测试类别，以便更 好地了解 5G 服务的 未来发展。 和恢复。通过 上述这些验证与测试，人们相信5G SA可以处理复杂的现实需求 并提供服务的连续性。 北美的一家大型多频道视频节目发行商（MVPD）希望通 过验证5G云原生架构的鲁棒性来对其预先部署的5G SA核 心网络的弹性进行严格测试。思博伦运用其Landslide CNF弹性测试解决方案进行了基于混沌的测试。这一解决 方案引入了破坏性网络故障场景（如存储连接丢失或基础 设施资源

............................... 33 图 15 数据服务云化部署比例................................................................................. 34 图 16 智能计算服务云化部署比例.............................................. 人工智能。2023 年 12 月，欧盟委员会批准一项 12 亿欧元的国家援 助计划“欧洲共同利益重要计划——下一代云基础设施和服务”，以 支持欧洲先进云计算和边缘计算技术的研究、开发和首次工业部署。 此外，欧盟还在持续关注云主权。2023 年 5 月，欧洲网络安全认证 小组对新的《欧盟云服务网络安全认证计划草案》展开审查，要求 云厂商提供的云服务必须在欧盟运营和维护，所有云服务的客户数 张和智能化发展。2023 年 9 月，韩国提出“制定第五个科学技术基 本规划的方向（2023-2027 年）”，并发布“第三个云计算基本计划”， 鼓励公共部门优先部署私有云，促进公共部门的数字化创新，加快 软件行业的云部署进程，加强云产业竞争力，打造云产业永续发展 的生态圈。2024 年 2 月，韩国科技信息通信部宣布，将投资 9150 万美元来推动本国云计算产业智能化发展。2024 年

Intel Confidential Computing Zoo: Intel机密计算开源解决方案 114 115 121 126 133 部署TensorFlow Serving在线推理服务 部署TensorFlow横向联邦学习 部署隐私集合求交方案 PPML: 端到端隐私保护机器学习解决方案 01 认识龙蜥 龙蜥社区（ OpenAnolis ）成立于 2020 年 9 月 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 项目介绍 海光 参考案例，为用户提供相应的容器镜像，实现敏捷部署。 • 主页：https://cczoo.readthedocs.io • 代码库：https://github.com/intel/confidential-computing-zoo Intel HE Toolkit Intel HE Toolkit 旨在为社区和行业提供一个用于实验、开发和部署同态加密应用的平台。目前 Intel HE

第一章：研究背景。简述量子计算应用面临的计算问题、量子 算法、量子硬件三角关系，指出本报告拟关注的问题。 第二章：行业场景与需求。调研了移动网络、金融等行业的计 算场景与问题，以及算力需求与部署需求。 第三章：量子计算应用能力体系框架。介绍了应用能力关键指 标以及技术成熟度指标。 第四章：量子计算应用能力评测方法。给出了量子计算应用能 力评测基准建议以及评测方案。 第五章： ........ 17 (五) 量子计算机扩展能力指标 ...................................................... 18 (六) 量子计算机部署能力指标 ...................................................... 20 (七) 技术成熟度指标 ...................... 或近似结果？如何运用量子编译、误差缓解等多种增强手段？ 三是本地部署时，计算任务所处环境与量子计算机运行环境能 否匹配？是否有尺寸、能耗、移动性、温湿度等物理条件约束？ 图 1 量子计算应用能力三要素 回答上述问题，需要明确：1）计算问题的真实需求边界；2） 量子计算应用能力指标与评测研究报告（2024 年） 2 量子计算机的真实计算能力边界；3）部署环境的刚性需求边界。 然而，当前阶段

目前尚没有很好的统一中文译名。DevOps 是随着云服务 发展而由高科技公司的实践派而非理论派创造并逐渐成熟的从研发到运营的全线 工程流程和工具链实践。由于 DevOps 需要支撑云服务和其他线上功能的持续集 成持续部署 （CI/CD – Continuous Integration/Continuous Deployment），传统的 瀑布流程和敏捷流程下的安全周期管理（SDL – Security Development 工程交付及技术服务等相关体系的安全组织和业务，确保网络安全保障体系在各 体系、各区域、全流程的实施，积极推动与政府、客户、合作伙伴、员工等各利 益相关方的沟通。华为云建立并完善其适合云服务持续集成、持续部署的扁平化 组织。 ⚫ 在业务流程方面，安全保障活动融入研发、供应链、市场与销售、工程交付及技 术服务等各主业务流程中。安全作为质量管理体系的基本要求，通过管理制度和 技术规范来确保其有效实施。 Security Development Lifecycle）集成于当前适合云服务的 DevOps 工程流程和技术能力，形成有华为 特色的 DevSecOps 方法论和工具链，既支撑云业务的敏捷上线，又确保研发部署 的全线安全质量。 ⚫ 在人员管理方面，华为云严格执行华为长期以来行之有效的人事和人员管理机 制。华为全体员工、合作伙伴及外部顾问都必须遵从公司相关安全政策，接受安 全培训，使安全理念融入整个

化应用。灯塔工厂 通过本地化投入（优化流程、培养能力、按需部署场景），并整 合可复用的资产组合，打破知识共享壁垒，以通用化模式推广经 验，实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 素：针对一线人才管理的五个优先领域，即安全防护、技能发展、 技能强化、工作增效和员工经验，75%的灯塔工厂部署解决方案。 数字人才稀缺时，借助合作伙伴生态系统，提供个性化项目。灯 77%的员工认为其增加了工 作负担，导致企业 AI 投资意愿从 2023 年的 93%骤降至 2024 年 的 58%。高昂成本（如美国 AI 核心岗位招聘成本近 50 万美元） 与回报不确定性进一步阻碍部署，这一困境与五年前的工业物联 网热潮如出一辙——技术初期被过度追捧，最终回归高价值场景。 在此背景下，全球灯塔工厂成为破局标杆：77%的 AI 用例聚 焦分析型技术（如缺陷检测、流程优化），9%探索生成式 能用例增长情况，以及 2024 年入选的灯塔工厂中人工智能在各 领域的应用细分情况。这些用例推动转换成本、生产周期等指标 改善超 50%。本报告核心在于摒弃盲目跟风，坚持从数字孪生到 大型语言模型，技术部署始终围绕实际需求。 - 8 - 图 3：按灯塔工厂入选批次划分的分析型人工智能和 生成式人工智能用例构成情况 在灯塔工厂认定申请中出现的前五大用例 中人工智能所占百分比 批次 2018年9月

对物联网环境下设备数量庞大、异构性强、通信协议 复杂等特点，有效防范物联网特有的安全威胁，如设备身份伪造、数据重放攻击等，确保工业物联系统的 安全稳定运行。 工业物联安全概念示例 某智能工厂部署的物联网传感器，通过数字证书进行双向身份认证，并采用轻量级加密协议传输数据，防止不法 分子伪造设备身份上传虚假数据，误导生产决策。 （三）工业领域安全概念的关联性剖析 上述 12 个安全概念虽 在网络架构方面，工业控制系统与企业其他系统间要进行区域划分，并采用单向技术隔离手段；工业 控制系统内部也要依据业务特点划分安全域，各安全域之间采取技术隔离措施。 在访问控制上，要在工业控制系统与企业其他系统间部署访问控制设备，配置合理的访问控制策略， 禁止通用网络服务穿越区域边界，以此防范外部网络攻击对工业核心生产系统的威胁。  工业安全管理要求： 在集中管控方面，要划分特定管理区域，对网络中的安全设备和组件进行有效管控，建立安全信息传 域，区域间应采用单向的技术隔离手段； b) 工业控制系统内部应根据业务特点划分为不同的安全域，安全域之间应采用技术隔离手段； 8.5.3.1 访问控制 a) 应在工业控制系统与企业其他系统之间部署访问控制设备，配置访问控制策略，禁止任何穿越区域边界的 E-Mail、Web、Telnet、Rlogin、FTP 等通用网络服务；  工业安全管理要求 8.1.5.4 集中管控 a) 应划

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。 此外，本文还验证了可编程用户面在提高网络效率、减少延迟和通过典型应用场景增强智能方面的 足不同的需求。 分布式的算力 为了满足高可靠、低时延等 QoS 需求和感知、智能等应用场景的需求，6G 需要在网络内提供 丰富的异构算力。而基于通信网络的点多面广的特点，其算力资源也将是分布式部署的。分布的算 力对数据转发的需求不同于传统的通信网络，数据通路将不只是从终端设备到核心网用户面节点的 一对一的方式，还需要实现终端设备到不同算力节点之间多点到多点的数据交换方式。6G 网络需要 立一个通信接口标准， 允许控制器直接访问和控制转发器的转发平面。OpenFlow 引入了“流表”的概念，转发器通过流表来 指导数据包的转发。控制器正是通过 OpenFlow 提供的接口在转发器上部署相应的流表，从而实现 对转发平面的控制。 OpenFlow 的思路很简单，网络设备维护一个 FlowTable，并且只按照 FlowTable 进行转发， FlowTable 本身的生成、维护