开拓创新⸺能源化工数字化 转型实践与启示》。彼时，云计算、大数据等技术正崭露头角。白皮书 基于对技术应用潜力的前瞻分析，明确提出企业应主动拥抱数字化转 型，并从领导力、体验、信息数据、运营和工作资源等多方面系统性地 探讨了石油石化行业数字化转型实践。 2021年，制造业智能化转型相关政策密集出台，《数字化转型智造未 来⸺石油石化行业数字化转型白皮书》应时而生。该白皮书从技术、 业务、组织三个维度表 持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 “能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强 调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能 等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构 建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施 框架。 数实融合、数字化转型提速 数字化向智能化纵深发展 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 2024年，为深入推进产业高端化、智能化、绿色化转型，我们撰写并发 布了《向“智”而行 迈进新型工业化⸺石油石化产业新型工业化白皮 书》。该白皮书系统阐述了人工智能技术与石油石化全产业链的深度融

....................................................................................37 2.5.1 药物筛选与优化................................................................................................... .........................................................................................43 3.1 现有系统与基础设施的评估........................................................................................... ..........................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：.................................................................

运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， 本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 能力模型。我们希望通过分享在电气系统冗余设计、液冷技术运维、AI 能效优化、数 据安 本白皮书的研究范围覆盖算力运维的核心技术域与服务场景，具体包括六个主要 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 本质区别；（2）算力运维服务章节详细阐述基础设施、IT 设备、软件系统、数据应 用、安全合规、灾备应急及绿色节能七大运维模块的具体内容与操作规范；（3）能力 体系构建章节从组织架构、岗位能力、制度规范和技术体系四个维度搭建运维能力框 架；（4）质量评价指标体系章

数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 构建普适理论，但难以在复杂系统中实验验 证。计算科学以科学模型为基础，通过数值 方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提 高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作 用和涌现行为 1。传统科学研究方法难以应 对这些复杂性挑战，迫切需要新的科学研究 方法。针对复杂数据中的因果关系，发展了 一系列新的因果推断方法。针对高质量科学 数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等， 发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和 大语言模型。针对处理复杂系统的局限性，

力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技术人才，为构建可持续发展的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，尤其是在AI、网络安全、数据科学及云计算等关键领域。 在此背景下，企业必须提升自身能力，以吸引人才、培养人才，并赋能员工掌握先进的ICT与AI适 配技能。唯有 运营管理 AI转型阶段 以AI为优先的战略，借助 智能代理流程重塑组织的 业务运营模式 AI技能开发包括体验式与 嵌入式学习，覆盖跨职能 角色，由IT与HR共同管理 优化创新 AI驱动型阶段 实现持续的AI驱动业务模 式创新与优化，成为组织 运营的新常态 AI技能开发完全嵌入所有 角色，由代理型AI辅导支 持，并被视为核心KPI 2023-2024 2025 2026-2027 2028-2029

计算、统一通信、 统一调度和统一评测的异构算力协同体系，实现异构算力间的无感知计算、无阻 碍通信协作、资源的高效调度和自动化测评，是推动异构算力基础设施迈向新阶 段的关键路径。 本白皮书通过系统性梳理算力产业发展现状、异构算力协同体系架构、关键 技术、解决方案与实践和未来技术展望，促进产业界对异构算力协同领域的深入 理解，加速技术成果的产业化应用。全球计算联盟智能计算产业发展委员会将与 和 《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》等政策密集出台，系统优化全国算 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 延时提出新的要求，持续倒逼芯片、架构与系统级创新，需求与政策同频共振，正将中国算 力产业推向新一轮技术革命。 Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等，实现对不同类型计算任务的优化。 与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 本白皮书聚焦智算领域的异构算力，具体是指面向大模型应用，采用不同架构设计的人

具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 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 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 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 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 ........................................................................................ 05 混合负载整合优化...................................................................................................