4 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 突破性地实现了对几乎所有分 子类型的蛋白质结构预测，提高了蛋白 - 配 体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 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 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径 2.2.1 如何构建跨尺度的科学智能模型 科学研究涉及从原子尺度到宏观系统的 跨尺度建模，但当前 AI 模型通常仅适用于 单一尺度，缺乏有效的多尺度耦合机制。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用物理模型与 AI 的耦合建模，将已 知的物理规律嵌入到 AI 模型中构建跨尺度 模型依赖大规模训练数据，而高质量 的科学数据往往有限。在数据有限的情况下， 模型可能无法学习到有效的特征，难以适应 新的领域或任务，限制了其在实际科学问题 中的应用。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新

按下国家数据基础设施建设的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数 来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 等事务迁移到网络空间，网络空间的传输功能逐渐被计算功能超越，网络空间也由此升级为计算空间；第四阶段是数据空间 时代。近年来，随着大模型等人工智能技术的突破，以及人们对网络空间依赖程度的加深，对原先在互联网上难以流通的非 结构化数据和私域数据提出了流通的需求，如何构建一个既能让数据高效流通同时又确保安全可信的数据空间，成为网络空 间升级为计算空间后的又一次的跃升。 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合约、控制技术和数据沙箱等数据安全流通技术的不断突破，而逐步 变成可流通数据，从而充分释放这些涉隐涉密数据的高价值潜能。 数据安全流通要求新型数据基础设施的建立。人类社会不同发展阶段对统筹发展和安全提出了不同的要求。在信息 化、网络化发展阶段，

2030 白皮书 在人类历史进程中，从农业革命到工业革命，再到当前的信息革命和智能革命阶段，科学 技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年，随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技 术的突破和广泛应用，我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它将重塑 我们的数字生活和生产，推动各行各业的数字化转型。 在这个宏大的历史进程中，操作系统仅仅只有不到 70 年的历史，但其自诞生以来，不断 ��������������������������������������������������������� - 3 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 1.1 人工智能技术出现革命性突破，智能时代加速到来 人工智能（Artificial Intelligence，AI）被誉为是 21 世纪社会生产力最为重要的赋能技术， 正以惊人的速度渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创造力革命，深刻影响着我们的生活。 际象棋比赛中首次战胜人类世界冠军，展 示了 AI 在策略计算方面的卓越能力；人工智能在图像识别方面的准确性已经超越了人类，让 我们见证了机器感知世界的巨大潜力；人工智能更是在科学研究中取得了显著突破，如蛋白质 结构预测，它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人 工智能技术的飞速进步，并预示着其将在未来社会扮演更加重要的角色。 而 2022 年 11 月 ChatGPT

................................................................................... 160 （四） 关键技术取得突破 ......................................................................................... 165 （五） .................... 45 图 28：全球数智企业发展格局的三个层次 ................................... 46 图 29：全球数智技术创新突破的主要方向 ................................... 48 图 30：主要的数据分析方法与应用 ................................... 增长、数智企业梯度发展、数智技术创新突破、可信流通渐 成趋势、数智应用工具丰富、数据安全得到重视，面向人工 智能的产业链已经形成。美国、欧盟、英国、日本、韩国等 世界各国，在促进数智产业发展方面表现出不同特点。 三、我国数智产业发展成绩斐然 我国数智产业已取得七项成绩，包括：产业政策持续完 善、产业规模快速壮大、资源规模迅速增长、关键技术取得 突破、企业梯度正在形成、数据与人工智能形成飞轮效应、

爆发增长 撤 退 线 增 长 线 成长底线 本书价值 增长的线。 云 4 目录 CONTENTS 在互联网时代，重新界定增长，同时，从成长基石、指数与爆发增长、突破企业增长天 花板、业务退出等五维度系统化搭建企业增长地图。 01. 数字时代重新定义增长 撤退线：敦刻尔克的设 计 成长底线：业务基石的 设计 增长线：构建企业的动 态增长地图 增长五线：五线之间 成长底线： 案例 - 亚马逊所构建的成长底 线 根据这个增长逻辑，亚马逊是怎么做的呢？ 亚马逊成长底线构建 3 6 2018 年 9 月，亚马逊市值突破 1 万亿美元，成为互联网领域市值最高的公司之 ，是商业史上第二家突破万亿美元市值 的公 司（第 家 是苹果），亚马逊正在不断往“天际线”扩张 。 600 多 家公司，而这些公司的附加值已经超 过了 腾讯本身的市值。 —— 腾讯集团总裁 刘炽平 7 6 云 天际线反映企业估值或企业价值的上限 。 一个能不断突破自身和行业天际线的企业，就能够不断突破企业价值的 地 心引力 。

云智算光互连发展报告 前言 本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 速率和 Crossbar 芯片规模，交换容量停滞在 51.2T 量级，光交换技术可以 通过光域信号处理突破电互连的物理极限，成为未来智算中心网络 架构演进的基石。当前的技术路径中，商用高速光模块已经实现 4 ×100G（400G）至 8×200G（1.6T）的传输能力，单通道速率突破 224Gbps。在研技术的单波 400G 光互连，有望提供 3.2T 光模块和 Pb 级别的交换容量。 网络互连将向端 到端 CPO 互连方式演进。为满足不断增长的 Scale-Up 网络高带宽需 求，XPU 普遍具备单位面积高密度端口，且端口速率更高。光引擎 与 XPU 合封是极具潜力的技术方向，随着技术突破与成本下降，端 到端 CPO 有望成为主流技术选择。在产业生态建设方面，移动云将 加大与相关厂商的合作投入，包括封装厂（OSAT）封装能力建设、 基板厂商提升大尺寸基板制作工艺及能力、连接器厂商提供通用的

《杭州市推进软件和信息技 术服务业高质量发展的若干 政策》 目标：鼓励自主软件推广应用。推动基础软 件、工业软件、工业操作系统等重点领域关 键软件产品开发和首购首用，支持软件首台 （套）产品工程化攻关突破。 补贴：对入选国家、省级首版次软件产品应 用推广目录，前三年营收年均增长 10%以上 的企业，年度首版次软件销售额达到 1000 万、1 亿元、3 亿元以上的，省级按销售额 的 2%、3%、5%给予补助，国家级比例上浮 桌面 嵌入式 服务器 桌面 嵌入式 服务器 桌面 嵌入式 超算 服务器 PC 及特殊 装备 但是目前国产 CPU 仍面临发展挑战： 困境Ⅰ：小众路线受制约，生态突破难度大。CPU 在发展的过程中主要面临 两重壁垒，一是技术壁垒，二是生态壁垒。技术壁垒可以通过技术购买、大量的 研发投入进行弥补，但想要打破已有的生态壁垒，难度极大。虽然鲲鹏、飞腾、 龙芯的适配软件数量在不断增长，但与支持 软件是工业制造的核心组成部分。大力发展软件产业，特别是推动核心软件 自主可控，已成为驱动中国智能制造高质量发展的核心要素和重要支撑。然而， 当前中国软件产业基础依然薄弱，关键核心技术瓶颈尚未取得根本性突破，与发 达国家软件产品仍存在显著差距，主要体现在以下三个方面： 1）自给率严重不足：据不完全统计，目前中国高端制造业中，电子、航空、 机械领域的研发设计软件大多为外购，自给率分别只有 10%、15%及

作为支撑构建新型电力系统的关键技术，是促进大规模新能源开发消 纳的重要支撑，是实现电力系统安全稳定运行的重要保障，是促进各 行业低碳用能的重要手段。“十四五”以来，我国新型储能支持政策 日益完善，技术创新和产业发展不断取得突破，装机规模快速增加， 新型储能行业逐步由商业化初期步入规模化发展阶段。 （一）新型储能政策体系不断完善 1. 国家层面顶层设计进一步明确 “十四五”以来，国家能源局会同国家发展改革委等单位不断完 锂离子电池储能聚焦大容量电芯、大规模集成、宽温域运行、长 寿命使用等目标快速迭代。电池本体技术方面，多家储能企业发布 500 安时以上大容量电芯和单集装箱 6000 千瓦时以上储能系统，电 芯能量密度突破 400 瓦时 / 升，电芯循环寿命可达 15000 次。热管理 技术方面，多家企业开展浸没式液冷技术研究，可实现电池运行温升 不超过 5℃，电芯温差小于 2℃。系统并网技术方面，10 万千瓦 /20 万千瓦时构网型储能电站黑启动和人工短路试验成功，故障时可无延 时输出 3 倍短路电流，故障后可实现毫秒级电压恢复。 （2）多类新型储能技术向商业化应用过渡 压缩空气储能方面，我国 30 万千瓦级压缩空气储能关键装备取 得突破，已研制出自主可控的空气压缩机、膨胀机、高效储换热装备 等核心技术装备以及盐穴、人工硐室储气库建库技术。全钒液流电池 储能方面，70 千瓦级高功率密度单体电堆研发成功，单体电堆体积 功率密度提

全球计算联盟”。 1 序 当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着世界，从 ChatGPT 引发的 大模型热潮，到多模态 AI 应用的蓬勃发展，再到各类智能体的不断涌现，每一 次智能技术的突破都推动算力需求呈现百倍级增长，需要不同芯片商、不同代际 的各类异构算力芯片齐头并进。 然而，因芯片架构不同、通信协议不统一、算存传能力差异而导致的异构算 力碎片化、生态割裂及协同效率不足等问题日益显现。构建统一计算、统一通信、 pFFT—DCU 集群— 训推一体+工业仿真”四级闭环，在科教、金融、医疗、政务、智算中心等多个领域实现 DCU 集群以及异构混池规模化应用。 可以看出，国产芯片技术路线也呈现“百花齐放、分层突破”，革新 Chiplet 与先进封 装、稀疏化与低比特计算、软件栈生态等，逐渐搭建从“可用”到“好用”、从“单点”到 “集群”的国产芯片矩阵。 1.3 异构算力的定义与内涵 从广义上讲，异构 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 通用并行协处理器。这一技术通过重构 GPU 底层硬件资源流水线设计与调用逻辑，使原本 仅处理图形渲染流水线的数千个计算核心，

器人的需求出现下滑，工业机器人销量出现负增长。 在这一背景下，协作机器人却展现出了较强的市场韧性。随着 3C 电子行业逐渐复苏， 协作机器人订单需求明显提升。与此同时，协作机器人在新能源行业开始实现规模性的突破， 增长表现亮眼。协作机器人可以自动完成上下料、螺丝锁付、组装、焊接、封装、质量检测、 搬运、清扫等工作。 负载方面，市场对大负载协作机器人需求有所增长，众多厂商推出大负载协作机器人产 品 作。随着我国产业智能化升级不断深入，协作机器人已广泛应用于汽车零部件、3C 电子、精 密加工、新能源等工业领域，并不断向商业零售、医疗、教育、农业等领域拓展。 二、协作机器人分类 近年来，随着下游应用的不断拓展以及技术的不断突破，协作机器人产品类型也开始向 多元化发展。根据机器人负载、轴数以及结构的不同，可以将协作机器人分为以下类型： 1、根据负载划分 根据负载不同，通常能将协作机器人分为轻负载（负载＜7kg）、中负载（7kg≤L＜12kg）、 提升，叠 加成本价格不断下行，其有望在工业级和消费级市场均实现规模化拓展。 GGII 预计，2025 年全球协作机器人销量有望达到 13.46 万台，同比增长超 16.94%，市 场规模有望突破 100 亿元。到 2028 年，全球协作机器人销量有望接近 28 万台，市场规模接 近 200 亿元。 图表 26 2016-2028 年全球协作机器人市场销量及预测（单位：万台，%）