件产品、AI教育应用、教育内容 制作、客服家校沟通、教育企业内部业务等方向，通过结合通用大模型的能力优势 与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对

英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 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 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 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现 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 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。

“十四五”期间，我国数字政府建设进入“快车道”，加速迈入 提质增效新阶段。随着数字技术深度融入政务领域各环节，政府运行 机制与社会治理模式不断革新，政务服务、行政效能和协同监管水平 持续提升，对统筹统建、资源整合、标准统一和能力复用提出更高要 求，加强数字政府集约化建设成为“十五五”时期数字政府高质量发 展的必然要求。 近年来，党和国家不断对数字政府集约化建设提出更高要求。 《关 于防治“指尖上的 政策名称 集约化建设相关要求 2015 《促进大数据发展行动纲 要》 整合分散的数据中心资源，构建形成布局合理、 规模适度、保障有力、绿色集约的政务数据中心 数字政府建设发展研究报告（2025 年） 2 体系 2016 《“十三五”国家信息化 规划》 整合各类政府信息平台、信息系统和数据中心资 源 2017 《“互联网+政务服务” 技术体系建设指南》 投资驱动向效能驱动转变 2022 《国务院关于加强数字政 府建设的指导意见》 强化系统观念，加强系统集成，全面提升数字政 府集约化建设水平 2022 《全国一体化政务大数据 体系建设指南》 整合构建标准统一、布局合理、管理协同、安全 可靠的全国一体化政务大数据体系 2023 《关于防治“指尖上的形 式主义”的若干意见》 规范政务移动互联网应用程序、政务公众账号和 工作群组管理

............... 5 基础支撑平台需求................................................................ 6 社会资源整合需求................................................................ 7 视图库系统需求...................... ..50 3.5.4.2 阜南县数字乡村公共视频联网分平台....................54 阜南县数字乡村建设项目-乡村公共视频联网工程设计方案 III 3.5.4.3 社会资源整合平台.................................................... 61 视频图像信息数据库建设............................. .......................... 82 3.5.8.5 视频专网与电子政务外网边界设计........................83 3.5.8.6 视频专网与社会资源整合网边界设计....................83 3.5.8.7 运维管理区设计.......................................................

此期间，很多部门级业务应用系统得以建立和发展，并在部门内实现了局部的自动化、流程化，如 图书管理系统、教务系统、招生系统等 C/S 架构系统。此阶段开始进行数据整合。 第三阶段：业务治理阶段 近几年随着国内高校资源整合及办学规模的扩大，高校面临着各类资源紧缺的局面，信息化正 在逐步走向以“问题为核心”的业务综合治理阶段。为有效提高日常工作效率，控制学校运营及协调 成本，体现以人为本的科学发展观，在近一两年内，国内 事大厅，跨业务部门 的数字迎新系统、电子注册系统、毕业离校系统等。B/S 架构系统因部署方便、瘦客户端等优势逐 渐流行。该阶段可以实现信息协同。 第四阶段：战略支撑阶段 当前，高校间的竞争与整合正在加剧、组织变革速度加快，然而优质师生资源激烈争夺，提升 教学与科研能力，打造学科专业的影响力等几个关键问题摆在各大高校面前，制约着其核心战略的 发展。 新一代的高校信息化管理的建设与规划， 目前上海复旦大学、西北工业大学、同济大学、郑州大学等高校，正在规划与建设具有战略支 撑目标的一体化业务应用和决策性业务应用平台，以打破部门之间的壁垒，提升内部教学和科研运 维能力。这类院校普遍关注： 1)高校间整合加剧，资源如何更合理分配，各方面能力如何提升； 2)招生量不断扩大，梳理人才供应链问题； 3)能否支撑优质生源、优秀人才资源的争夺问题； 4)管理型组织向服务型组织演变的同时，如何屏蔽风险和社会问题；

数据通常是预先定义和整理好的，局限于企业内的数据源。而外部非结构化数 据（如社交媒体数据、视频数据、传感器数据等）通常无法有效利用，限制了 系统对全方位信息的分析能力。在现代商业环境中，企业不仅需要分析内部数 据，还需要整合来自外部、实时变化的数据源，以获取全面的洞察。 数 据 集 中 且 有 限 传统BI系统通常是基于批处理模式运作，定期生成报告。这意味着数据分析和 报告的生成往往滞后，无法提供实时的业务洞察。特别是在需要即时响应市场 时报告。这样，企业能够及时了解业务情况，迅速做出调整和 决策。这种实时性比传统的批处理方式更符合快速决策的需求。 实时分析和报告 大数据和非结构 化数据分析 自助式数据分析 和可视化 预测和智能分析 集成和整合 个数据源 随着大数据和物联网的兴起，企业面临的数据类型更加多样化。 现代BI系统需要能够处理海量的非结构化数据，如社交媒体数 据、文本、视频、传感器数据等。这将有助于企业从多个维度 发掘更多的商业价值，提升决策的准确性和深度。 现代BI系统应具备集成和整合来自不同来源的数据的能力。企 业不再仅仅依赖于单一的数据源，而是需要能够综合内部和外 部的数据，形成更为全面的分析基础。通过整合来自CRM、 ERP、社交媒体、物联网等多个来源的数据，企业可以构建出 更加精准和丰富的分析模型。 现代BI系统的需求：现代BI系统需以实时分析、大数据与非结构化数据处理、自助式可视化、预测性智能和 多源数据整合为核心，打破传统BI的静态与

。 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛 严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产 无法沉淀或高效复用，使得决策依赖经验而非数据驱动，创新和优化空间受限。 数据来源：沙利文研究 创新与应变能力不足 企业在快速变化的市场环境下，缺乏自我学习和快速适应机制，流程固化、人才 业务流程与数字化工具深度融合 智能生产力通过流程编排、自动化和智能决策支持，将工具与业务流程紧密集成，实现端 到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。 整合数据与知识资产 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用， 支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在 级智能生产力平台，其中： • 组织能够实现端到端业务可视化、 智能化协作和持续优化，形成从知 识、人才到业务流程的完整闭环， 实现效率、质量、创新和韧性的整 体跃迁。 • 组织既是智能生产力的设计者和资 源整合者，也是人机协同和持续优 化的推动主体，在整个闭环中起到 核心协调和价值放大的作用。 关键洞察 数据来源：沙利文研究 1 2 3 4  人效（自助化率↑）  时效（检索响应更 快）

（营收、GMV）、税收（企业总部迁移带来的稳定税源）与就 业。 • 提升区域产业竞争力：通过引入产业互联网实现产业链的整合、 延伸和升级，构建产业链新生态，促进创新与协同。 目标：地方产业升级 • 对企业： 提供了宝贵的“续命”资金与真实的产业落地场景， 从“烧钱换规模”转向“价值换增长”。 • 对产业： 推动区域性产业集群的数字化整合，提升全要素生 产率与全产业链协同效率。 • 对技术： 促进AI等新技术与实体产业在采购、生产、供应链 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%的企业聚焦产业出海，凭借数字化基建、本地化运营与合规体系，开拓全球市场。 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 商业价值闭环验证：AI应用已产生明确的降 本增效成果，并开始探索多元化的收费模式。 74% 价值链重构：构建网状协同生态 • 全链路数字化整合：构建数字化平台，打通供应 链核心环节，实现数据实时同步与流程自动化。 • 资源聚合与生态共享：整合物流/金融/技术/园区 等多元化资源，探索集采/共享仓储等生态型服务。 • 数据智能与AI驱动：应用大数据、AI模型与算法 优化决策，实现精准营销、柔性生产与动态定价。

链、金融链、人才链、服务链、价值链的深度协同，从而推动园区资源的 最优配置和高效利用。通过数字技术的广泛应用，园区内的各类数据得以 共享、流动，并通过智能决策平台和数据分析工具，将创新资源、产业资 源、金融资源以及人才资源进行有效整合，为园区的高质量发展提供强大 的动力。园区数字化服务的实施不仅是技术层面的升级，还涉及到产业结 构、服务模式、管理方式等方面的全面改造。园区的数字化服务系统应贯 穿“研-转-用”全链条，实现产业链、创新链、金融链和人才链之间的有 字化。这一过程使园区内各类服务资源得以高效流通与共享，显著提升园 区服务响应速度和服务质量。园区内的企业可以通过数字平台获得快速精 准的服务，减少人工干预，提高行政效率。如北京中关村通过建立综合数 字服务平台，整合了企业注册、审批、资金申请等服务功能，极大缩短了 企业办事周期；智慧会议室基于鸿蒙系统与 AI 技术，提供高清音视频、 智能交互及安全可信的数字化协作能力，支持标准化设备配置与多场景灵 活适配，提升了园区的整体服务效能。 享，使得从原材料采 购到产品销售的每个环节都能高效协作。通过数字化技术，园区内企业能 够实时获取各环节的运营数据，优化生产计划、提高产品质量并降低运营 成本。如浙江杭州未来科技城通过数字化平台整合供应链、生产链与销售 链，园区内企业能够精准预测市场需求、优化资源配置，并根据实时数据 调整产品设计和销售策略，从而提升企业的市场竞争力与运营效率。 四、 园区数字化运营管理 园区由通用管理

01. 数据孤岛问题 公司中的各个部门都有自己的数据，无法有效 连接或整合，不仅导致信息隔阂，还会影响决 策效率和数据分析的准确性，进而 影响整个组 织的运营效率和竞争力。 02. 数据复用难题 由于系统的限制，相同的数据在不同的系统中 不能复用，导致需要进行数据重复加工，不仅 提高了工作量，也增加了出错的可 能性。 03. 高昂的系统集成成本 由于各个系统间的数据定义和存储方式不同， 中电金信保险企业级数据中台解决方案方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业内经典数据模型建设理念，实现了数据的汇聚、整合与加工，完成统一数据湖以及双层主题域数仓模型的构建，搭建了 湖仓一体数据架构，全面整合内外部数据，实现全域数据统一管理，统一集中开发，统一融合分级共享，实现多个应用服务， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，建立数据资产目录，提供全面的数据资 项目的首要目标是打造一个集团统一的数据平台， 并完善集团数据治理体系，打通数据壁垒，统一 数据标准，以及提升数据质量， 以实现更有效、更准确的数据管理。 2. 丰富数据资源并整合健康医疗大数据平台 项目的第二个目标是丰富集团的数据资源， 并整合健康医疗大数据平台助力集团实现数据资产的统 一管理，提升数据的使用效率 和价值。 3. 推动数据共享并深挖数据价值 项目的第三个目标是推动数据共享， 并深