需要可引入外部咨询机构。 第十条 中央企业应当加强发展规划基础信息管理，跟踪监测产 业发展情况，动态评估发展规划执行情况。 第十一条 国务院国资委健全专家咨询机制，建立完善信息系 统，建设发展规划数据库，作为推进国有经济布局优化结构调整的 基础支撑。 第三章 发展规划编制 第十二条 国务院国资委统筹总体发展规划、重点任务规划、企 业规划三级规划编制和组织实施，加强与各管理部门战略协同。 国务院国资委监督检查中央企业发展规划执行情 况、重大工程项目实施情况、重点任务完成情况，对发展方向出现 明显偏差、执行进度严重滞后、发展质量低下等问题，按照有关规 定进行提示、约谈或通报，对偏离发展规划方向盲目投资等的，根 据情节严重程度给予考核扣分处理。 第六章 附则 第三十五条 股权多元化中央企业发展规划有关重大事项，依据 11 公司章程、权责清单等制度应当提请股东会审议的，由国务院国资 以上人力资源社会保障部门征求卫生健康部门意见后核准备案，评 价标准报省级以上人力资源社会保障部门、卫生健康部门备案。已 取得职称评审资格的机构，职称评审结果统一纳入国家或地方高级 职称信息库。（人力资源社会保障部、国家卫生健康委按职责分工负 责） 14 （二）合理配置培训教学资源。全面落实科研课题申报、医学 院校临床教学基地、医师定期考核机构资格认定等方面的政策，支

MatrixDB：数字汽车和工厂大脑实践 姚延栋 创始人 &CE O yandong@ymatrix.cn 北 京 四 维 纵 横 数 据 技 术 有 限 公 司 Confidential 1 关于我 姚延栋 • MatrixDB 创始人 • Greenplum 北京研发中心负责人（ 2010-2020 ） • Greenplum 譬如同一个应用 同一个机床 同一辆车 静态属性 静态属性 静态属性 静态属性 │ ©202 四维纵 横 Confidential 1 什么是时序数 据 │ ©202 四维纵 横 12 Confidential 1 时序数据建 模 三种数据建模方式： 1. 窄表模式 2. 宽表模式 3. 树形模式 传统方案造成复杂、低效、孤岛化的现 状 • 多种数据产品、孤岛化严重；穿墙打洞、复杂低效；数据质量参差不齐 • 70% 企业结果是投了钱，疗效低（ Gartner 报告） Matrix DB ：高性能超融合数据库 历史原因造成纷繁复杂、低效 让数据回归应该有的样子！ Confidential

智算产业发展研究报告 （2025 年） 中国电信研究院（天翼智库） 2025 年 8 月 智算产业发展研究报告（2025） 编制说明 主编单位：中国电信股份有限公司研究院（简称：中国电信研究院） 顾问专家： 中国电信研究院战略发展研究所 所长：饶少阳 编委成员： 赵静、陈元谋、熊小明、魏玥、李思思、马腾滕、李舒妮、王田媛 智算产业发展研究报告 （2025 年） 1 目 录 万亿 [2]。2025 年，政府工作报告指出“持续推进‘人工智能+’ 行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型 广泛应用”，随着大模型赋能行业应用、智能终端、企业场景等，“数 据-算力-算法”要素体系将进一步重构，助力智算产业蓬勃发展；全 要素生产效率大幅提升，加速推进数字产业化与产业数字化进程。 “十四五”期间，我国算力产业发展迅速，基础设施规模和水平 位居全球前列，工信部数据显示，截至 治理国际协作间取得平衡。 韩国发力建设国家级 AI 智算中心。2025 年 1 月 22 日，韩国 宣布将通过公私合营投资建立“国家 AI 计算中心”，计划于 2027 年投入使用。该项目正持续推进，据韩国科技信息通信部（MIST） 3 月 4 日公开报道，在项目意向征集中已吸引逾百家国内外机构 积极参与。根据规划，该项目将建成一个配备 3 万张高性能 GPU、 算力达 1 EFLOPS 的超级计算平台，旨在为韩国本土企业及公共机

AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升 应用层面： 从点到面规模化应用的阻 碍 360AI 企业知识库： 连接沉睡的数据孤岛 ， 通往智能应用的未来 AI 辅助源荷预测 AI 辅助智能运营 外部知识内部化 隐性知识显性化 AI For 360AI Knowledge 企业知识库 汇聚电力企业全域数据 ，打造统一 AI 工作空 间 全流程 AI 摘要 MCP 多模态知识解析 多模态数据开发与融合 360AI 企业知识库： 企业级智能体应用知识中枢 ， 专为企业打造的 AI 基础设施 全链路日志 审计 涉密数据安 全管控 知识溯源 内容安全检测 权限控制 分类分级

智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 IT���&ITPUB 腾讯云数据库 福建海峡银行 专家指导（排名不分先后顺序） 白鳝 薛晓刚 严少安 尹海文 PREPARATION COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 �.� 打造运维知识库体系 目录 CATALOGUE -------------------------------------------------------------------------------

全的出行体验。 第二，车家互联——以智能车为家庭空间的延伸，打破车和家的资源壁垒。 传统车机受系统生态限制，娱乐资源库规模有限，难以满足户外露营、长途旅行时的高品质影音需 求。通过打通车家跨域互联通路 , 可实现车机与家庭 NAS 的稳定连接，访问 NAS 私有媒体库，适配 4K/8K 高清视频，同时支持远程访问办公文件、备份照片，摆脱车机本地资源依赖，将车内空间升级 为移动私人影院。 首先，针对敏捷的意图感知，通过统一的数字身份管理、实时的终端态势感知、交互式端网任务管理， 为快速的目标确认创造前提条件；其次，针对快速的目标确认，接收终端或应用发起的专网任务需求， 基于 AI 辅助模型库实现需求意图识别、网络任务规划 / 生成 / 决策、服务链编排；最后，针对动态 的智能互联，通过动态群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通，从规则预先配置升级到规则动态派生， 实现端 - 网 - 云一体化实时协同，实现差异化体验专网。 书的观点形成和编写提 供了有力的支撑，后续本白皮书将根据技术演进和业务实践适时修订。 联合发布单位（排名不分先后）：中移智库、中国移动通信研究院、华为技术有限公司、中兴通讯 股份有限公司、武汉理工大学、中国移动通信湖北有限公司。 编制单位（排名不分先后）：中移智库、中国移动通信研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份 有限公司、武汉理工大学、中国移动通信湖北有限公司。

端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；  AI