大型企业加速 云转型的商业价值 通过亚马逊云科技降低风险、并加速 云计划之旅所能释放的商业价值 简介 克服云迁移中的障碍 实现您的云计算未来 加速企业的云转型不仅意味着机遇。 在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 Transform: Amazon Transform 是首个为加速 .NET、大型 机和 VMware 工作负载的企业现代化而开发的 代理式人工智能服务。这项服务是基于 19 年 来积累的丰富迁移经验而构建的。 亚马逊云科技基于体验的加速 方法论 (EBA): 采用以成果为导向的转型方法论，加速您的云 迁移之旅。 亚马逊云科技迁移加速计划 (MAP): 这是一项全面且成熟的云迁移计划，集工具、 这是一项全面且成熟的云迁移计划，集工具、 培训与专业服务于一体，助您降低成本并加速 转型。 亚马逊云科技优化与许可评估 (OLA): 评估并优化资源使用、第三方许可及应用程序 依赖关系，从而找到云迁移和降本增效的最佳 路径。 在规划迁移及转型路线图时，还需考虑亚马逊云科技解决方案及赋能服务在迁移中的价值： 价值支柱 2 最大程度提升生产力 IDC，《Amazon Aurora 的商业价值》，2025年 利用

应用智能化发展趋势 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 1.2 数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式 2 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 2.1 智能应用双端爆发，孕育万亿市场空间 2.2 智能体在 B 端和 C 端加速落地 2.3 央国企正成为应用智能化的主力军，领跑多个场景落地 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5 特征 5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 24 24 26 27 28 29 31 32 34 35 36 新疆某油田基于大模型构建统一知识库 6.7 云原生技术赋能香港智慧医疗，构建高效服务新生态 6.8 软通动力携手同济大学打造云原生本研一体化教务系统 7 凝聚产业力量，共建产业联盟， 共促软件产业新发展，加速数字中国建设 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 01 应用智能化发展趋势 01 PART ONE 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 02 应用现代化与智能化

优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。 我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 域已取得显著成效。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 有力支撑；三是运力基建稳步推进，算网技术不断演进，有效提升 算网能力；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动，加速算力向现 实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 我国算力产业发展已取得一定进展，但仍存在基础设施建设不 均衡、算力应用深度广度不足等问题。为进一步加速我国综合算力 发展，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协同与动态优化 能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代升级；夯实存 力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳体系，加速 基础设施绿色升级；深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展。 《综合算力指数蓝皮书（2025 年）》系统梳理我国综合算力发 ........1 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈.............................................1 （二）顶层设计持续完善，产业数字化转型加速.............................................2 （三）综合算力，赋能我国数字经济高质量发展..............................

“智改数转” 向高端渗 透，从焊接、搬运延伸至半导体传输等领域。 医疗手术机器人凭精准微创优势快速渗透，在骨科等领域实现术 前规划与术中实时调整，推动市场年均增速超 25%。人形机器人 国产化突破加速。宇树机器人在消防、巡查等领域不断突破，优必 选机器人进入汽车检测一线。 产业升级离不开政策与技术双重赋能。中国 “智改数转” 政策双 向发力：对内通过补贴推动核心零部件国产化率提升，对外助力 2025 年关键技术突破并量产、2027 年形成规模化产业生态为目标，推动其在制造业、服务业及特种领 域的深度融合。采用 “中央统筹 + 地方竞赛” 模式，通过技术攻关、产业链协同、金融扶持和场景开放， 加速人形机器人从实验室走向量产。 * 资料来源：工信部官网，百思特分析 图 2. 2024 年电子信息制造业运行情况 * 资料来源：工信部官网、百思特分析 2024 年电子信息制造业运行情况 岁）占比预计从 2020 年的 65% 降至 2050 年的 58%，其中日本下降 27%，中国下降 22%，德国下降 6%，巴西下降 3%。中国 60 岁以上人口占比已超 22%，老龄化加剧，叠加城镇化加速和新生代职业观念转变（更追求“工作 - 生活平衡”），制造业、能源、建 筑等高危行业面临招工难、流失率高的挑战。人形机器人可替代重复性、高危或高强度作业，成为应对劳动力短缺的关键解决方案。 看市场｜市场潜力巨大

上海曦智科技有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） III 前 言 近年来，全球人工智能飞速发展，推动人类社会从“信息时代” 加速迈向“智能时代”，算力作为加速这一进程的核心引擎，已成为 推动全球数字经济增长和人类社会智能升级的新动能。中国移动准确 把握 AI+时代发展脉搏，勇担发展新质生产力先行者、排头兵，持续 打造以智为核心、算网智一体化发展的算力网络，旨在推动算力成为 体技术架构与 技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 ................................... 21 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 1 1. 光计算的发展背景 1.1. 政策背景 随着人类社会加速迈向数字化、智能化时代，算力已成为全球数字经济发展 的核心驱动力和全球科技竞争的制高点。一方面，算力的发展能够直接带动产业 链上下游的有效投资,在稳经济、稳投资、稳增长方面发挥积极作用。据信通院

数字消费供给加速创新提质。数字产品丰富多元，功能加快数 智化迭代，具身终端等新品类逐步落地，产品从“单一智能”迈向 “万物智联”。数字服务深度变革，广泛渗透居民生活各领域，催 生服务消费智能新体验，涌现数字原生虚拟服务新形态。供给方式 持续升级，电子商务蓬勃发展，线上线下融合进程深化，虚实融合 消费创新发展。供给生态跨界融通，数字文化 IP 跨界创新持续攀升， 低空消费等新形态场景加速涌现，融合领域潜力广阔。 将推动融合创新成为业态演进的主流趋势，群体扩容叠加收入增长 将推动居民愿消费、敢消费的底气更足，数据、资本、绿色等要素 赋能数字消费的纵深和效能将进一步拓展，消费决策链路和消费附 加价值的变化将推动消费场景和商业模式加速演进。 目 录 一、培育壮大数字消费的时代价值.......................................................................... （二）数字消费运行机理...................................................................................12 三、数字消费供给加速创新提质..............................................................................16 （一）数字产品代际焕新，新一代智能终端涌现

识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性 的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 研 究正经历规模扩张与范式变革的双重突破。 3.1 全 球 AI 出 版 物 迅 猛 成 长，AI4S 加速井喷 2015 至 2024 年 间， 全 球 AI 核 心 和 AI4S 领 域 的 学 术 出 版 物 总 量 快 速 增 长。 AI4S 异军突起，2020 年后加速成长，有 力推动了 AI 研究整体的井喷态势。如图 1.1 所示，全球 AI 论文数量在过去十年间激增 近三倍——从

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 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。 — 李岩 英特尔公司边缘计算事业部 行业解决方案中国区高级总监 目录 软件定义自动化发展趋势与挑战 ................. ......................................................................................... 06 AI 智能加速 ..................................................................................................

将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升 AI 技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展 政策护航，全方位助力医疗健康 AI 创新应用 4 5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估

适 配技能。唯有在这些领域取得成功，企业才能成为未来行业的领导者；否则就会被技术变革的迅 猛步伐甩在身后，成为落后者。 趋势 1：全球转向 AI 驱动型组织构建的商业模式 AI及智能体技术的加速发展，从根本上改变了组织的运营方式，并推动全球商业模式向“以AI能 力为核心构建”转型。在IDC发布的《2025年全球AI驱动型组织成熟度模型基准报告》中，这一 进程被阐述为“多阶段演进的过程”。 技术与战略持续投入的必要性。 AI智能体 如果说2023年和2024年让全球各行业初识生成式AI，那么2025年便是“智能体之年”。这一 年，焦点开始转向智能体，IT软件、硬件及服务供应商纷纷加速推出最新的数字劳动力与劳动力 管理解决方案。然而，新解决方案的发布速度与数量，让许多组织望而生畏。当前市场上的智能 体解决方案形式多样，既有独立工具，也有嵌入式功能，令很多首席信息官（CIO）在选择解决 19% 32% 24% 36% 41% 22% 22% 26% 18% 总体 北美 西欧 亚太 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 06 此外，随着AI应用的加速，组织还需沟通管理“裁员”这一关键话题。员工会本能地对AI引发的 的裁员感到担忧，且这种担忧程度远超高管层。企业高管则更关注数据安全与隐私问题：近30% 的高管将数据安全与隐私泄露列为AI相关的