打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 电源管理可以在保持启用状态下实现最小化的实时性能影响。 在边缘计算场景下，Intel® Speed Shift 结合 P-State 优化技术，可以智能提升指定核心频率来增强实时处理能力。 通过将特定边缘应用绑定到专用处理器核心，系统能够以更高频率运行关键任务，并通过优先级调度和频率锁定机 制，保证核心处理能力的稳定性和一致性。 • 英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 是英特尔在某些高端处理器中引入的技术，旨在进一步提高单线程性能。与传统的 的任务异常都可能导致系统级故障 2. 部分专为 Windows 平台开发的应用程序无法直 接在 Linux 环境中运行 3. 实时性能仍弱于专用实时操作系统 10 物理核隔离： 将指定数量的处理器核从 Windows 调度系统中隔离出来 01 02 03 实时任务管理： 提供专用 API 供用户开发和管 理运行在隔离核上的实时任务 混合关键性支持： 实现实时域与非实时域的物理 级隔离 这种架构的优势在于：

1-1 主机技术栈示例 (1) 硬件与操作系统层 传统的主机硬件通常由专用处理器、内存、存储系统和 I/O 通道组成，经过高度优化，能够高效应对大规 模数据处理和高并发事务的挑战。操作系统则专为这类主机设计，具备强大的资源管理能力和并行处理性能。 主要特点： 高性能：采用多处理器集群架构，实现大规模并行计算，处理器集成专用加速单元，通过硬件级加密引 擎实现加密运算的加速处理 高可靠：硬件 ） (DB2，IMS DB，…) (VSAM，…) Logical Partition 多基于老旧语言开发 与硬件/操作系统深度绑定 集中式架构 专有存储格式和协议 主机专有工具组件 专用硬件 定制化操作系统 Processor (CP，zIIP，zAAP，…) Memory (RAIM，…) Storage (FICON，FDC，…) I/O (FCP，…) TPM (CICS，TIP，…) 般内建故障恢复和自动备份机制，在发生故障时，主机系统可以在最短时间内恢复，避免数据丢失或系 统停机 高性能：支持大规模数据并发访问，能够在高负载下保持较高性能，适用于高频数据交换场景 高安全：集成专用加密模块，为静态数据和动态数据提供全方位加密保护，有效保障数据在存储、传输 和处理过程中的安全性 主要特点： 高可靠：通过事务日志、故障自动恢复等机制降低停机风险 高并发事务处理：通过高效利

同架构设计的人 工智能芯片算力，通常包括来源于不同的厂家或同一厂家设计的不同代际产品，使其在计算 性能、容量带宽、访存系统和编程模型等方面具有差异性。异构算力按技术路线可划分为 GPGPU 和专用 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）两类路线。 GPGPU 是一种突破性的异构芯片架构，其核心在于将 GPU 从专有图形处理器转化为 6 计算任务固化于电路设计，其核心在于以降低通用性为代价，针对特定算法或应用场景进行 晶体管级优化，实现远超通用芯片的计算效率与能效比，这一技术通过重构计算单元、内存 层级及指令集，使芯片变成“领域专用体系架构”。 1.4 异构算力协同挑战 智算算力“百花齐放”呈现多元异构局面，面临异构算力“资源墙”、软件栈“生态割 裂”和协同调度“效率低”三方面的挑战。 （1）异构算力“资源墙”因其硬件 问题，统一算子加速库利用统一编程语言和极致算子编程实现形成跨架构的高性能算子库， 芯片厂商仅需在编译后端做差异化调优即可共享算子实现，同时兼顾性能与生态。 业界现有的算子加速库方案大致分三类：手写专用库（cuDNN、MIOpen）性能极致但 不可移植；编译器自动生成（TVM、XLA）通用性强却调优慢；框架下沉原语（PrimTorch） 易用但深度受限于框架性能未能极致优化。 统一算子加速库

人工智能，而应聚焦于其能力 能为简单解决方案带来真正优势的具体应用场景。 提升商业智能 实现可扩展的自动化 创建自适应工作流 在复杂流程中提供智能协调 人工智能成熟度较低的组织可利用预配置的领域专用代理或低代码平台，同 时确保健全的治理框架、持续监控和强大的安全措施。 供应商应整合反馈机制，使代理在面临不确定性时能够寻求人类输入，实现 全面的数据可观察性，实施 robust 验证流程，提供可解释性工具，并开发 生了显著影 响：监管、工具与威胁，以及人才。 生成式人工智能和代理式人工智能在2020年代通过其改变工作和日常生活潜 力的方式吸引了公众的关注。 这场人工智能革命得益于海量训练数据、硬件改进（如专用人工智能芯 片）、神经网络算法的突破，以及学术界与产业界之间的协作生态系统；所 有这些都得到了全球大量投资的支持。 网 网络 络安全 安全应 应用程序 用程序 尽管人工智能涵盖了多种模型类型，并在各行业中有着广泛的应用，但生成 能在物联网环境的长期生命周期中变得过时。 物联网高度分布式，这意味着本地模型的协调可能仅适用于特定运行环境。 然而，小型化模型的进展已为更多云-边缘混合部署打开了大门，使智能能 够更接近数据，直达“微边缘”。 摩尔定律表明，专用且更强大的硬件将继续向边缘普及，这将推动AIoT在未 来几年持续发展。 Click here or press enter for the accessibility optimised version

备能效基本达到节能水平，本质安全水平明显提升，市级创新产品推荐 目录突破 1500 个，先进产能比重持续提高。 一、重点领域先进设备更新行动 （一）创新重点产品进清单。围绕智能制造装备、能源装备、专用 装备、重大装备等高端装备领域推出 50 类标志性产品，发布后定期更新。 推动安全应急监测预警、消防系统与装备、安全应急智能化装备等加快 升级改造。在集成电路、航空航天、船舶海工、汽车制造、能源装备、 “机器人+”，推 动企业基于工业机器人、工业母机、传感器与控制装备、智能仓储物流 装备、智能制造系统集成等智能制造装备和系统开展智能化改造升级。 创新零部件装机配套，引导材料、元器件、零部件、专用软件企业与整 机企业有机结合，开展产业链协同攻关，发挥长三角机器人产业链合作 案例带动作用，大力推进优质基础产品市场应用。（责任单位：市经济 信息化委、市发展改革委、各区政府） （三）检测设 靠 性创新公共服务平台，选树产品质量可靠性创新最佳实践。（责任单位： 市经济信息化委、市市场监管局、各区政府） （二十）强化重点领域标准提升。推进行业标准高端化，加强制造、 医疗、检测等领域专用设备关键标准研制，建立健全中试标准体系，推 动创新高端装备规模化应用。推进行业标准数字化，研制基础软件、工 业软件等软件标准以及人工智能、元宇宙、工业互联网、智能网联等新 兴数字领域标准，推动

光交换技术是智算中心网络架构的重大革新，其核心在于绕过了 电交换芯片的物理限制，能够在极高速率下提供大量端口，极大地增 强了智算中心的扩展能力。由于光信号特性，光交换采用线路交换机 制，在发送与接收端之间建立专用光路，使数据能够以光速直接传输， 从而大幅提升网络性能，光交换与电交换的区别如图 1-2 所示。 图 1-2 光交换与电交换原理对比 根据切换光路的执行方不同，主流光交换机可分为主动和被动两 图 3-4 双状态拥塞控制 双态机制的核心挑战在于如何实现拥塞控制状态与链路物理状态 的精确同步。目前可行的检测方案主要有两类： 显式信号通知机制：在链路状态切换时，通过网络控制平面发送 专用信令，显式告知发送端切换至对应链路模式。例如，当光链路建 立时，触发光链路模式并更新相关控制参数；在即将进行拓扑重配置 前，再切换回电链路模式。这一方式同步精度高，但会引入额外的信 令开销。 握手机制，且复杂的拥塞控制和重传机制也对 TCP 引入了额外的开 销，不仅增加了通信延迟，而且对频繁的 BGP 协商不利。通过换用 UDP 协议或 RDMA 协议，可以实现更低延迟的传输。 预留专用控制通道。在光电协同网络中预留专用的控制平面链路， 可以在保证全对全连接的情况下免受数据平面流量排队影响，获得稳 定的传输性能。 3.3.2 面向光电拓扑的预计算优化与双模路由表设计 由于分布式机器学习的流量周期性，光电协同网络常常使用数种

拟光计算。数字光计算是利用光学器件逻辑门，通过复杂的逻辑门组合构建类似 传统数字电子计算原理的计算系统完成计算，但目前尚未被验证是一种有效的、 通用的计算架构。模拟光计算则是利用多维光场调制实现某种专用的光学信息处 理，其实现人工智能常用的光神经网络主要通过基于自由空间光学系统和基于集 成光学平台两种方式。基于自由空间光学系统的光神经网络利用光在自由空间的 传播和交互进行计算，不依赖于固定的光波导结构，具有灵活性高、可扩展性强 件误差、环境因素等会导致计算误差并在后续处理中不断叠加，当前的软件补偿 机制的适用范围、补偿精度等均存在一定局限，无法满足复杂误差场景计算要求。 针对此挑战，部分高校与科研机构正着手开发光计算专用 EDA 设计工具，部 分企业也在开发光计算编译器，将 AI 模型自动拆解为光计算可执行操作，降低 应用开发门槛；清华大学“太极”芯片通过“干涉-衍射混合异构”硬件与“并 行光电混合算法”协同设计推进算法-硬件协同设计。

（三）切实加强监管。各区农业农村部门或城市管理部门要加强 对补贴资金使用的核查，根据实际情况开展实地抽查。补贴资金专款 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn 专用，使用管理接受审计、纪检监察、财政等部门的监督检查。申请 人应按照有关要求如实申报，并对申报信息的真实性、准确性负责， 在补贴资金发放中弄虚作假的，有关部门有权追回补贴资金。构成犯 罪的，依法追究刑事责任。 日以前，在公交、城/乡际客 运、机场专线、旅游专线等定点、定线运行公共服务领域电动汽车停 车场站新建的专用充电设施；在高速公路停车区、服务区新建的公用 充电设施；在机场、火车站新建的专用、公用充电设施，统一按照额 定输出功率进行一次性建设补贴，直流充电设施（含交直流一体机） 600 元/千瓦；其他新建的专用、公用充电设施，按照额定输出功率 进行一次性建设补贴，直流充电设施（含交直流一体机）300 元/千 公共领域保障充电站项目。项目需满足：一是项目属于在公交、 城/乡际客运、机场专线、旅游专线等定点、定线运行公共服务领域 电动汽车停车场站新建的专用充电设施，或在机场、火车站、医院、 3A 及以上景区、开放性党政机关、事业单位、科技类场馆等公共机 构新建的专用、公用充电设施。二是项目建设充电桩需为直流桩，单 枪功率不低于 60 千瓦，充电枪数量不低于 4 个。符合要求的项目按 照充电设备输出功率，直流设备给予

提供一站式 解决方案，提升协作机器人的应用范围和效能，在硬件、软件、算法、系统等方面构建起灵 活、易用、安全的协作机器人生态体系。主要包括： ✓ 末端执行工具：如柔性夹具、电动夹爪、吸盘、专用工具头等，这些设备可以轻松更换， 以适应不同的作业任务，如抓取、放置、拧紧螺丝等。 ✓ 视觉系统：包括 2D 和 3D 相机、深度传感器等，提供物体识别、定位、尺寸测量等功 能，增强机器人对工作环境的理解和适应能力。 下料系统的快速部署与灵活适 配，满足多品种、小批量的柔性制造需求。 技术趋势与方向： ✓ 通用化执行机构：融合 3D 打印、仿生设计等技术，研发磁吸/仿生夹爪等自适应末 端，开发各行业专用末端执行器，结合视觉伺服实现毫秒级物件姿态调整，覆盖电 子元件至重型工件的全品类抓取。 ✓ 动态功能切换：升级工具快换技术，实现高负载、高精度、快速响应切换；通过标 准化接口与智能识别，支 仿生机器人提供显示、控制、 驱动等多维度解决方案。公司通过对行业痛点的洞察，与机器人客户深度链接，结合产品研 发优势，持续进行创新，推出引领行业的移动机器人专用低压伺服系列产品、一体化伺服轮、 协作机器人专用无框力矩电机、机器人专用人机界面、机器人控制器等产品，形成较为完整 的机器人核心部件能力，同时公司经过近 10 年在机器人行业的耕耘，成为移动机器人低压 伺服领域领先企业，在行业内有较高品牌影响力。

更重要的是发电成本居高不下，刚果金某铜矿柴发发电成本达 40 美分 / 度以上，远超光伏 + 储能，且隐 性成本高、偏远矿区柴油运输距离常超 500 公里，运费占燃料总成本的 15%-20%；储存需专用防爆设施， 安全投入大。 随着风光储技术的成熟，柴油发电正从“主力电源”退居“应急备用”，其技术与成本劣势在清洁能源方 案的对比下竞争力弱。 供电中断可能导致设备损坏、生产停滞或安全事故。如球磨机停机超 下矿需扩展网络， 还需支持设备短时过载与工序用电优化。 全流程功率需求高，开采环节电动液压铲、矿卡功率大，加工环节半自磨机电机达 5-10MW， 大型矿山需建 110kV 甚至 220kV 专用变电站及多台大容量变压器。 电力成本占运营成本 15%-40%，电费降 1% 可显著增利，需优化电源、提能效、智能调度， 成本优势决定生存。 双碳目标下需减排，政策、技术、能源结构推动，节能环保影响采矿权获取与品牌价值，是可