设计企业未来架构 (EA) ， 构建业务信息化蓝图 企业架构 (EA) 设计咨询项目 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 内部使用 文件 5 2 • < 文件 1> 目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 • < 文件 2> IT 架构现状梳理 • < 文件 3> IT 架构现状诊断 • < 文件 4> 目标 IT 架构设计 – 架构改进点及建议 架构改进点及建议 – 未来 1/3/5 年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 本项目通过一系列的交付物，回答上海电力企业架构 亟需解决的核心问题 • 上海电力需要加强哪些业务能力建设以应对未来 5 年内各方面的挑战？这些这些能力建设的重点对 IT 有哪些要求？ • 上海电力目前的 IT 架构如何？ 目前的 IT 架构存在哪些差距 ? • 为了弥补这些差距，上海电力未来 5 年的 IT 架构应 该在哪些方面进一步提升？如何提升？变为怎样？如 何演进？ • 如何确保企业架构对信息化项目的指导，并具备内

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需 求和业务变化。 传统银行系统架构局限性分析 技术架构老化 现有架构难以支持高并

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 量子互联网与算网协同 体系架构白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 速度和保真度、量 子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 联网的发展现状和代表性的体系架构方案。最后围绕量子互联网的基 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 网协同的研究内容和可能的发展方向。本白皮书旨在通过对量子互联 网的介绍、梳理和展望，为量子互联网从基础理论研究朝工程和产业 化发展提供一个架构和技术层面的参考。 III 目 录 前 言.........................................................................................

等保 2.0 通用安全架构 设计解决方案 2 从框架与架构说起 十工五任 解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 孵化型解决方案 产研 / 交付： • 产品能力化 • 原子能力（技术能力、安全能力、产品能力） • 部署实施 • 安全运行 目录 1 等保合规 2 内生安全框架 3 会战 框架 4 架构营销 等保合规与产品框架 5 等保政策法律地位的提升 计算机信息系统安全保护条例 （国务院令 第 147 号） 商用密码管理条例 （国务院令 第 273 号） 信息安全等级保护管理办法 （公通字 以基础信息网络与承载的信息系统、数据为保护对象； 以一个中心、三重防护的要求，构建满足等级保护 2.0 要求的技术能力； 以体系化设计思路，按照基础架构安全、动态身份安全、 纵深防御体系、全生命周期防护等实际安全需求，进行 安全技术体系规划设计； 以自适应的安全架构为目标，构建持续改进的安全运营 体系，在安全运营过程中实现安全技术体系的持续优化 完善； 以安全管理体系的落地实践为导向，提升安全运营能力，

SABOE数字化转型方法论 和实践案例分享 武艳军 一汽大众 首席企业架构师 www.top100summit.com 武艳军 一汽大众首席企业架构师 “ • 企业架构和数字化转型专家，TOGAF企业架构师鉴定级认证专家，Open Group中 国架构本地化工作组专家，DAMA中国会员。 • 具有近20年金融信息化领域工作经验，对数字化转型有深入研究和实践。 • 毕业于北京大学， 毕业于北京大学，曾就职于某中央金融企业，负责牵头公司数字化战略规划、企 业架构设计、数字化转型实施等方面工作。 • 《企业架构驱动数字化转型：以架构为中心的端到端转型方法论》专著作者，微 信公众号“金融IT那些事儿”主理人， 《商业银行数字化成熟度评估模型“Bank Digital Mesh”》白皮书第一作者， Open Group《决策者参考：使用 O-AA™引 导 敏捷数字化双重转型》白皮书联合作者 知》中就明确指出：“加快企业数字化治理模式、手段、方 法升级，以企业架构为核心构建现代化IT治理体系，促进IT投资与业务变革发展持续适配。” www.top100summit.com 企业架构的定义 说明：这里的“企业” 是泛指的，不只是企业适用于企业架构，政府、军队、学校等组织都 可以使用企业架构方法。 企业架构（Enterprise Architecture，EA ），是指一个组织的业务、应用、

58 61 61 以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 一起教育科技：基于英特尔的产品与技术，打造先进人工 智能口语测评平台 借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特尔携手合作伙伴持续探索人工智能教学场景建设 • 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 面向英特尔® 架构优化的 PyTorch 扩展包 面向英特尔® 架构优化的 Python 主编：赵朝卿，秦莉 作者（排名不分先后，按姓氏首字母排序） 崔爽，赖美璇，陆礼明，邱亮，温炜，吴缘，夏磊，徐焰庆，

个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 本文系统性地提出并论证了 再到 Physical AI，大模型持续提升解决复杂问题的能力，并向物理世界延伸。大模型技术及能力演进， 驱动 AI 系统负载变化，需要一套系统架构满足未来发展需求，超节点成为 AI 基础建设的共识。 超节点架构引领技术革新，重构计算能力边界。超节点架构依托高速互联技术，将大带宽的互联 范围，从单台服务器扩展到整机柜以及跨机柜的大规模集群，超节点域内可达百 GB/s 级通信带宽、 纳秒级时延、TB

AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 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 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 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 元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 型的推理体验。 云原生方案形成整体保障：除了算力层面的降本措施，云服务商还通过持续增强弹性伸缩、 Serverless以及统一

随着DeepSeek引爆全民AI热情，2025年被普遍认为是AI应用的爆发年。人工智能的快速发展，不仅对计算硬件体系提出了更严峻 的效能挑战，也对底层软件平台的资源调度能力形成了考验，同时还要求具备更强的大模型架构设计与生态应用能力。面对当前人工 智能大模型迅猛发展所带来的计算资源需求急剧攀升以及人工智能技术的跨越式进步，为了在激烈的市场竞争中赢得优势并保障关键 技术的自主创新与安全可靠，信息技术融合创新 业转型升级走深向实有成效。 从技术架构的协同演进上，信息技术融合创新与数字化转型在三个层面呈现高度重合与协同： 一是基础设施层，其中服务器、网络、存储设备为代表的基础硬件和IaaS、PaaS为代表的云平台，共同构建自主创新的数字底座，为 上层应用提供既自主创新又技术先进的运行环境；基础软件层中国产操作系统、数据库和中间件在实现自主创新的同时，不断融入云计 算、大数据等新技术架构，支撑数字化转型对数据处理和系统可靠性的更高要求。 务系统，是国内银行首次在传统核心业务系统场景 下采用国产分布式数据库，打破了该领域对国外数据库的长期依赖。 腾讯云大数据平台TBDS在金融领域市场份额位列第一，服务一千多家金融机构，并具备云原生架构、湖仓一体、AI融合等能力，支撑 企业构建自主创新的数据引擎与治理体系。国产数据产品为业务创新提供了高性能、高可靠的数据支撑。中信建投证券基于腾讯云大数 据TBDS构建了企业级数据湖平台，同时借