促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则 农业生产科技化 农业贸易信息化 推动电子政务向乡村 延伸，利用互联网提 供信息公开和政民互 动服务；完善农村社 会事业信息服务体系， 重点保障农村教育、 医疗系统覆盖范围。 通过信息化手段颠覆 传统农业服务形式， 打造多渠道、多维度 的农业服务途径，实 现服务高效化、服务 多样化、服务智能化。 利用现代科技改造传 统农业生产和管理办 法，提高农业产量和 质量，使农业向规模 化、精准化、工业化

数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示：

刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、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。 时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 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

布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智算中心广泛部署。基于电交换机的典型的架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 求。光交换具有大带宽、可靠性高、功耗小、组网灵活的特点，相比 电交换机具有高带宽、低能耗的优势，是突破网络核心侧带宽密度瓶 颈的最佳技术路线，适用于超大规模 模型训 练来说，动态时延由 10us 增加至 1000us，GPU 有效计算时间占比将 降低 10%左右。同样，大模型推理对网络时延也有着更高的要求，以 确保能够为用户提供优质的推理服务。 传统数据中心网络普遍采用多层电交换架构，通过网卡与交换机 连接多个计算节点，数据包在传输过程中需要经过多个交换节点的中 转。受制于电交换“存储—转发”的工作机制，数据包必须在交换机 内部进行排队等

...........................................................................................17 2.2 传统审计方法的局限性........................................................................................... ....................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率

.........................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 大模型在报案受理、资料审核、核 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于

目前 XXX 城市的商圈分布过度集中在松花江以南区域， 传统商圈仍是现阶段是市民消费的核心商圈，但传统商 圈商业格局大致分定，利润空间已经饱和。 新兴商圈近几年发展迅速，营销模式单一、重复，相互 之间跟进、模仿的痕迹十分明显。 伴随目前城市版图的扩张，明显缺乏均衡性，与城市发 展趋势不协调。 XXX 城市现有商业格局 传统商圈 传统商圈 传统商圈 中央大街商圈 爱建商圈 秋林商圈 新兴商圈 松北商圈 安埠商圈 目前传统商圈可分为三大商圈，商业氛围浓厚。其中，中央大街商圈和秋林商圈 属于跨区域性核心商圈，覆盖范围广。新兴商圈则以会展商圈、哈西商圈为新兴 商业区的代表。 安埠商圈 未来群力商圈 新兴商圈 传统商圈 传统商圈 中央大街 商圈 秋林商圈 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 秋林商圈：品牌消费型主题商业中心 靖宇商圈：传统服务型主题商业中心 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 秋林商圈：品牌消费型主题商业中心 靖宇商圈：传统服务型主题商业中心 XXX 城市市商业发展预判： • 传统商圈内商业设施将根据市场变化调整，整体档 次、所面向客群的差异将更加明显； • 随着城市的不断发展，城市扩张加剧，传统的商业 中心已经不能够满足目前消费者的购物需求； • 随着城市各区域功能布局的逐步确定，商业发展已 经逐步形成区域化的格局，商业的衍生也随着区域的

参数量已从千亿级迈向万亿规模，其 推理过程需要执行海量矩阵运算，对计算资源需求产生指数级提升。算力供需矛盾在边缘场景尤为 尖锐，端侧设备受限于功耗与体积，难以承载超过百亿参数模型的实时推理；云侧数据中心虽具备 强大算力，但传统虚拟化架构无法满足低时延需求。更关键的是，算力资源与算力安全之间并不统 一，大规模 AI 算力往往缺乏高效安全防护与可信执行保障，难以服务于对安全与隐私有较强需求的 场景，进一步加剧了 AI 算力的供需失衡。 研发依赖多中心病历，又面临敏感数据保护壁垒。传统解决方案如联邦学习、 同态加密等虽尝试破解此困局，但在模型效果、通信开销与端到端可控性之间难以取得根本性平衡。 更深层的矛盾在于跨主体交互中信任机制的缺失，数据提供方担忧数据主权失控与价值流失，应用 和模型开发者顾虑核心算法知识产权保护。这种互信缺失导致数据价值链难以有效贯通，严重阻碍 了跨组织协作的领域大模型构建与数据价值共创。 这些挑战的本质是传统计算架构与 AI 隐私保护困境 传统云端 AI 服务在提供强大计算能力的同时，面临着严峻的隐私保护挑战，这些挑战主要源于其基 础架构的安全局限性。在 AI 推理场景中，云端服务需要直接访问未加密的用户请求数据以执行复杂 模型运算，这种架构特性导致传统云服务模式难以满足日益严格的隐私保护要求。其核心困境主要 表现在三个相互关联的维度：承诺可验证性缺失、运行时透明度不足以及特权访问风险不可控。 传统云服务无法提

着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 颠覆性变革的核心力量。大模型所展现出的涌现能力与通用潜能，正在重构人类对创新的想象边界， 但同时也对底层智算基础设施提出更高要求和挑战：模型参数规模从千亿迈向万亿乃至更高，训练 数据量呈指数级增长，传统松散耦合的集群架构已难以满足高效的计算需求，智算基础设施正开始 新一轮的技术革新。 在此背景下，超节点应运而生。它并非偶然的技术产品迭代，而是智算需求与系统创新深度共振 的结果，具有划时代的重 成为可扩展模型的核心架构方向。在复杂的混合并行策略下，随着并行规模持续扩大，系统节点间 通信带宽与可用显存容量成为制约大模型可扩展性的瓶颈，亟需计算架构创新以满足未来更大规模 模型训练的需求。超节点架构突破传统互联瓶颈与共享协议限制，不断突破系统性能上限，成为多 样化算力集群技术未来演进的必然趋势。本发展报告系统梳理了超节点技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰界定了超节点需具备的技术特征与系统属性，为产业界提供了具有前瞻性的

锋、喻杰奎、李恒、武毅博、郭鑫、李浩、胡海、汪漪，凌晨曦 前 言 当前，以 6G、云计算、人工智能、未来网络技术等为代表的新 一代信息技术正加速与实体经济深度融合，推动各行业数字化转型向 纵深发展。然而，传统分离的光传输与 IP 网络架构已难以满足数字 经济时代对超高速率、超低时延、超高可靠性的严苛要求。光电融合 网络技术作为新一代信息基础设施的核心支撑，通过 IP 层与光层的 深度融合，构建起大 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传输距离还可绕过汇聚节点，进一步节省成本。 光电融合网络技术是通过光层传输与 IP 层控制的深度协同，构 建的统一网络架构体系。其核心是将传统分离的光传输系统 （DWDM/OTN）与分组交换设备（路由器/交换机）在物理设备层、 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 5G、物联网、高清视频等技术的普及，数据流量呈爆发式 增长。传统通信网络在传输容量和速度上逐渐难以满足需求，光电融 合网络凭借光信号高带宽的优势，能实现高速大容量数据传输，满足 不断增长的数据传输需求。 算力资源的分布往往和需求不匹配，导致资源利用率不高，严重