8%大幅增长至15.6%，反映出产业互联网正在数智科技的作用下进军品牌平台化。软件和信息技术行业占比高达39%，凸显了 产业数智科技作为产业互联网发展的基础动力，企业依赖云计算、物联网和大数据等数字技术重构业务模式。 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 39% 12% 4% 3% 3% 3% 2% 14% 20% 软件和信息技术行业 批发和零售业 制造业 促进AI等新技术与实体产业在采购、生产、供应链 等核心环节的深度融合。 结果：加速产业融合 国资参与比例 纯市场资本比例 2025产业互联网投融资事件 资本结构 - 11 - 资本动向：国资重构产业互联网投资逻辑 资料来源：公开资料整理 国有资本正在以“产业协同”为核心逻辑、通过以投促引等方式，系统性加大对产业互联网核心环节的投资布局。其投资更看重对地 方经济的整体实质贡献而非单纯财务 赋能区域农业生态 智布互联 —— 驱动传统制造业转型 - 12 - 企业生存情况调查 AI创新、价值链重构与产业出海成为战略共识 在求变生存中，产业互联网企业的思考和实践不断深化，形成三大战略方向：超半数企业投入AI创新，在实践中深入垂直行业场景去 解决实际痛点；高达74%的企业致力于价值链重构，通过数字化平台整合资源，构建网状协同生态，实现数据驱动决策与可持续盈利； 另有22%的企业聚焦产业

列 统 一 的 特 征 序 列 □□ 17/37 电力文本编码 □ 电力图像编 码 电力视频编码 □ 电气信号编码 □ 文本 重构 图像 重构 为电力领域多模态、多场景任务处理提供统一、通用的解决方案 2 、模型构建：电力通用多模态大模 型 自 二 望 Xizhou Zhu,Jinguo Zhu,Hao Li,Xiaoshi 18/37 多模态特征重构→多模态输出 多模态输入 →多模态特征对齐 多层 Transformer 架 构 ( 非线性 ) 特征运 算 多模态编码器 多模态重构器 多模态统一预训练框架 a) 在多模态交 错 序列上应用统 一的自回归预测优化目标； b) 统一多模态数据的理解与生 成任务。 电力领域多模态大模型预训练方案 第一步：训练多模态分词编码器与重构模块 ( 图像模态为例 图像模态为例 ) 3 、模型训练：预训练技术——多模态模型预训 练 图像 分词编码器 ※ 文本 分词编码器 多模态交 织 输入 米图像 重构模块 文本 重构模块 多模态交 织 输出 图像编码器 - 解码器框架 a) 图片编码为连续的特征向量 b) 在像素空间中重建 RGB 图 像 大规模多模态 Transformer 模 型 多模态序列 实现电力场景中的文本、图像等数据类型的统一建模、统一理解、统一生成

企业而言，真正有价值的变量，其实是品牌（渗透率、知 名度、分销等）。 死磕流量并不能赢得竞争，企业必须综合了解用户、 流量和生意表现，从多个维度出发寻找走出增长困境的深 层次原因。 l 即时零售崛起，重构品效销格局 在传统电商增长乏力的背景下，即时零售正在成为重 塑品效销格局的新变量。 国家统计局数据显示，2025年的1-8月，即时零售交 易额实现了两位数的增长，品类也从早期的生鲜、餐饮拓 企业，将面临越来越严峻的生存挑战。 出海的机会依然存在，但窗口期正在收窄。唯有以更 审慎的战略、更扎实的能力、更长期的视野，才能在全球 化的浪潮中找到属于中国企业的确定性增长。 l 贸易战格局下的市场重构:从美国依赖到全球多元化 2025年，中国出海市场正在经历一场深刻的结构性调 整。贸易战的持续影响使得出海企业的市场布局发生了显 著变化。 比如，跨境电商领域，美国曾经是第一大目标市场， 的预期也大幅降低，因为许多企业二、三季度仍在清理库 存，不敢轻易压货。 与此同时，非美国区域呈现出强劲的增长势头。东南 亚、中东、中亚、欧洲乃至日本市场的跨境电商增长速度 都非常快。 这种市场格局的重构，本质上反映了中国出海企业从 单一市场依赖向全球多元化布局的战略转型。 然而，需要清醒认识的是，市场转移并不等同于机会 转移。所有这些"新兴市场"实际上都已有企业在深耕，并 不存在真正意义上的空白市场。

不仅提升了对灾难恢复能力，更是金融等行业在通用计算核心业务与数据中心发展理念上 的重大转折。在央行《指引》的推动下，金融行业的容灾体系正在加速变革，而政务、泛 互联网等领域的通算核心业务也在共同推动数据中心网络进入颠覆性重构期。 未来十年，数据中心的核心将发生根本性变化，从“异地容灾预防灾难”向“极端容 灾预防战争”演进。以国内某大型银行为例，其业务架构从“业务主备、数据灾备”向 “业务多活、数据多活”持续演进， 1）核心演变：从“孤岛保障”走向全局智慧 传统数据中心网络是维系单一计算资源池运作的静态管道，其主要功能是保障计算与存 储之间的基本连接与稳定运行。然而，伴随业务多活、数据多活（双活/多活）架构的深入应 用，网络角色正重构为连接全国乃至全球分布式计算资源的“神经中枢”。这一中枢需实时 掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 架构成为必然选择。 2）推理业务快速崛起，并呈现多样化发展，带动网络发展 随着大模型技术逐渐成熟，智算行业正经历从“训练优先”向“推理主导”的战略转型。 这一趋势由两大核心驱动力： 算力结构重构: 2025年中国智能算力规模预计达1037.3 EFLOPS（是通用算力的12 倍），随着模型的成熟以及生成式人工智能应用的不断拓展，推理场景的需求日益增加，推 理服务器的占比将显著提高。ID

2. 新阶段：人工智能与数据要素融合重塑发展路径 人工智能与数据要素凭借乘数效应重塑数字政府，推动治理模式 从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。数据作为关键生产要素，与 人工智能共同重构政务服务、社会治理与决策支撑体系。其一，数字 政府破除信息孤岛状况，借助数据分级开放与跨域共享，构建全域互 联的“数据底座”，达成核心数据归集与场景数据汇聚，为政务决策 提供精准依据。其二，人工智能加速数据价值转化进程，通过智能算 慧搜索、智能问答等功能，全面升级广东政务服务网，实现用户诉求 识别率 95% 以上、搜索引擎命中率 99% 以上，精准回应企业群众政策 咨询、办事指引等需求，显著提升政务服务智能化水平。二是推出政 务服务定制专区。重构服务逻辑、打造个性化服务生态，依托全省一 体化政务服务平台，在广东政务服务网增设“政务定制”专区，推动 广州、茂名等地将服务事项上线，实现政务服务从政府主导的“供给 菜单”制向企业群众主导的“需求定单”制转变。同时强化技术支 维保障中心，运行至今在成本节约、效率提升、用户满意度等方面成 效显著。一是资源整合方面，广州数字运维保障中心通过建设数字运 维智能管理平台，整合碎片化、差异化和个性化运维资源及标准，组 建专业团队，重构全市基础运维架构，为全市 350 余家政府机构及事 业单位提供一体化、标准化运维服务。该中心依托云上系统集约化管 理和云下资产数据化运维，打通项目管理、云管理、安全管理及基础 运维管理数据链路

支持新 型信息基础设施协调发展。 回顾过去，中国电信“全光网 1.0”以“光进铜退”为核心，实 现光纤网络的广覆盖和高速率能力提升，“全光网 2.0”以“全光交 换”为核心，率先规模采用可重构光分插复用器（ROADM）及波长 交换光网络（WSON）技术，推动网络向扁平化、全光化、智慧化演 进。面向智能时代，中国电信全光网将持续发展和变革，适时提出“全 光网 3.0”，以打造更佳的新型信息基础光网络。 0”时代，网络架构与能力 体系将实现系统性演进，加速推进我国新型信息基础设施建设。 2.2. 价值和愿景 “全光网 3.0”是推动新型工业化与数字基础设施融合发展的关 键支撑。通过能力升级、架构重构、服务模式创新，光网络向数智融 合、多维感知与天地协同转型，并具备超大带宽、极低时延、原生智 能、弹性敏捷等核心能力。促进区域资源协同共享，支撑算力资源灵 活配置、数据要素高效流通，加速智慧工厂、智慧办公等产业数字化 Phase-Locked Loop 无源光网络 PON Passive Optical Network 远程直接内存访问 RDMA Remote Direct Memory Access 可重构光分插复用 器 ROADM Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer 同步数字体系 SDH Synchronous Digital Hierarchy

无需人工识别、比对和数据提 取 自动数据处理 + 报表生成 自动根据规则和模板实现数据 处理和输出业务报表 非侵入，免去系统改造风险 外挂式部署，无需改造已有 IT 系统 提升流程效率 优化流程质量 重构员工体验 智能自动化业务价值 实现数据价值 工作效率 回报率 误差率 工作时长 合规风险 增加高价值工作 人类员工 5*8 小时工时受限 智能流程机器人 7*24 小时连续工作

性优化效果。同时后两者为前两者提供操作性和敏 捷性的支撑，减小各类“韧性三角形”的“共性面 积”，提供由大量常见小错误处理积淀为少量低概 率灾难应对能力的机制。 ·高韧性系统：拥有强大的自愈与重构能力， 恢复迅捷，能以最小的时间代价重回高效运行 轨道。 ·低韧性系统：恢复过程举步维艰，功能回升 缓慢，长期处于低效运行状态，由此造成的业 务损失也将持续扩大。 韧性DC 四大特征 Detection and Response，扩展检 测与响应）、生成式AI内容风控、大模型安全、大 模型辅助运营等智能防护手段。 面对ICT基础设施安全威胁持续升级的挑战，全球 监管机构正加速重构防护体系。基于业务中断的影 响范围与深度，基础设施被划分为一般、重要和关 键三级。一般基础设施提供基础防护，重要提供实 战化攻防验证和数据安全，关键基础设施提供勒索/ 生成式AI/国家级APT防护和跨部门联防联控能力。 ：每天百万级威胁样本训练、千万亿 级日志分析，时效压缩 83%至2分钟 ，研判准 确率 大幅提升。 智能处置 ：自动化生成处置剧本与响应策略， 事件处置周期缩短 80%至3分钟级。 智能溯源 ：攻击链条智能重构与轨迹补全， 分 钟级 输出完整溯源报告。 可度量运营指标：从成本中心到价值引擎的战略跃迁 自动化效能 ：告警分诊、威胁研判、攻击溯 源、处置建议等环节的准确率、时效压缩率、 覆盖率。

基于工业互联网平台的制造业数字化转型方法论参考 架构包括价值视角、技术视角和业务视角三大视角。制造业 数字化转型必须从价值、技术、业务三个视角统筹考虑， 其 中，价值重构是逻辑起点，技术支撑是工具， 业务落地是内 核，要以价值重构为主线，坚持技术支撑和业务落地双轮驱 动，实现技术和业务双向迭代。 图 制造业数字化转型方法论参考架构 （一）价值视角 价值视角是工业互联网平台建设的逻辑起点，基于工业 应用”的整体解决方案，提供描述、诊 断、预 测、决策不同应用深度的服务。 联网平台的价值究竟是什么。从价值视角看，工业互联网平 台的本质是通过工业全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、 新产品、新模式的培育。 iii 图 制造业数字化转型方法论参考架构：技术视角 （三）业务视角 业务视角是工业互联网平台建设的核心要义，基于工业

目前，智能检测主要分为轨道线路巡检及车底巡检两大 方向。轨道线路巡检机器人对轨道及隧道基础设施进行图像 采集和智能识别，实现整条线路的智能巡检。采用快速、非 接触、高精度的方式获取复杂的现场环境及空间目标的三维 立体信息，快速重构隧道的三维姿态信息以及轨道基本状态 指标，同时通过建立隧道病害特征影像数据库，采用深度神 经网络技术对隧道表面裂缝、轨道表形、隧道火灾等隧道病 害进行自动化识别，从而实现对桥梁隧道形变、病害特征的