的长 距离连接。这些专用网络使用免授权频谱，开发简单、部署容易、运营成本低且有 一定的安全性。应用场景包括公用事业计量、智慧城市、停车管理、环境监测、宠 物追踪和农业等。虽然LoRaWAN可以承载IP协议，但其带宽很低且消息语法高度精 简，无法直接与Wi-Fi、Thread或其他IP网络互操作。不过，网关可以将高度压缩 的LoRa无线协议转换为IP协议，因此从应用角度看，LoRa就像一个IP网络。 消息和命令与非IP等效消息和命令之间进 行转换的网桥。Matter是一项面向消费者的标准，但其他应用领域也可以定义类似的协议 转换方案。 标准应用层 互联网协议（IP）使消息能够在承载IP的网络上传输，而无需经过集线器、网关或协议转换 器。因此，应用可以使用相同（或相似）的消息有效负载与通过Wi-Fi、Thread、卫星或蜂 窝网络连接的IoT设备进行通信。基于IP的通信链路是实现设备连接标准化的首要条件。第

政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的 科学管理和诉求识别的精细规范等多个方面仍然存在一系列挑战与不足。 1.诉求承载 诉求量的快速增加对政务热线诉求承载能力提出了挑战。尤其是在一些城市， 大量热线诉求集中在单一渠道，造成信息过载，弱化了城市政民互动能力。

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-需要深化中长期市场连续运营，推动现货市场全覆盖，持续完善辅助服务市场，研究电力期货市场，建立多元化的市场体系，以应对新能源参与电 力市场带来的挑战。 4.分布式光伏： -分布式光伏的快速发展对配电网承载能力、电能质量、接入方式、运行控制等方面带来多方面挑战。 -需要通过加强配电网改造、优化接入方式、提升运行控制水平等手段，以适应分布式光伏的大规模接入和高效利用。 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况

使用效率，从而在运营优化的过程中不断获得新的增量收益。例如某流媒体 服务企业，接入多家云服务商的服务后，可根据价格、质量的变化情况，做 实时的动态调整。这些云服务商之间的数据目前尚无法交互，但其所承载的 同一类视频服务规模会由企业自研的多云管理平台进行动态管理。 多云环境加速云原生与AI等能力构建，助力企业构建跨平台灵活应用与智能 化升级：多云环境鼓励企业采用云原生技术和标准（如容器、Kubernetes、 发访问、海外网络访问质量的要求越来越高，同时也要兼顾成本的挑战。 �� 现有战斗服在线业务资源的弹性需求高，但当前采用的是接入传统数据中心 架构，无法灵活支持资源的弹性扩缩；当前架构下的云服务器CPU规格陈 旧，单机性能无法承载更多用户流量。 为应对以上挑战，沐瞳与火山引擎达成合作，基于服务器与网络相应服务，实现 了多云架构下东南亚区域的多云容灾，极大限度保障业务连续性，为玩家提供极 致游戏体验。 多云容灾，保障业

特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中 智能驾驶 AI医疗 大模型训练对算力中心提出更高要求 AI大模型的训练对算力中心提出了更高要求，涵盖集群化部署、高效网络通信、大规模电力供应及专业运维管理 等多个维度，促使算力中心的定制批发模式成为承载大模型厂商算力中心需求的主流模式。 20 大模型训练带来的算力中心需求将由定制批发模式承接 • 为保证大模型训练效率，大模型厂商对算力中心提出更高要求 算力中心 ✓ 网络通信：集群内部节点之间更高的网

www.iresearch.com.cn 深层产品洞察：AI硬件 AI能力输入到终端硬件，端侧AI寻求规模效应突破，承载更多流量入口 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，AI成为手机与电脑的主力卖点，如华为、荣耀、小米、VIVO、OPPO等国产手机纷纷打造手机端侧大模型，在AI消除、AI搜索对 话、生 www.iresearch.com.cn 阿里邮箱 细分场景接入AI，自动化能力发挥邮箱业务价值 阿里邮箱每日服务企业收发3亿封邮件，不仅是重要的通信工具、协同办公工具，也承载了大量的企业工作任务流转。例如企业工单邮 件、业务审批邮件、商务谈判邮件、营销信息邮件等。借助AI的多模态内容生成、数据分析处理、逻辑推理能力，阿里邮箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，

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算力的场景化应用虽催生了对通用算力、超级计算、智能计算等多样 化需 求, 但混合架构衍生出的多云管理、多芯片协同等问题, 如同前行路上 的暗礁, 横亘在智能化的航道之上。 《中国企业智能化成熟度报告 (2024) 》承载着对过往中国企业智能化发 展 的复盘总结,更寄托着对未来前路的展望期许。 我们深知, 文明的壮丽绝不 仅止 于任何器物的如日中天, 对 AI 或者任何技术的追求, 最终的目的都是开 创一个 更加智能、美好的世界 业建设了 AI 服务器集群, 以及专用的高速 SSD 阵列、高速 IB 交换机、AI 边缘服 务器等专门为 AI 集群优化的 IT 设备, 大部分企业的计算设备仅能勉强满足日常 基本业务需求,难以承载复杂的 AI 模型开发与运行。其次, 混合云平台的采用 率进展缓慢,调研数据显示,采用了先进的云原生平台, 支持自动化、编排和智 能运维的企业占比仅增加了 4% , 大多数企业仍处于浅层次的资源租用阶段

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