行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][4][5][6][7][9][10][11][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][91][92][93] 核心观点 - 通信网络正经历向6G的代际演进，通过引入AI和智能体技术实现网络自身的智能化、自动化转型，走向高阶自治已成为产业共识 [4] - 以自智网络智能体为核心的高阶自智网络架构是发展方向，TM Forum联合75家产业伙伴发布的自智网络白皮书7.0定义了相关功能架构和智能体架构 [5] - 生成式AI、数字孪生等前沿技术与智能体架构深度融合，赋予智能体强大的自主决策和闭环能力 [6] - 产业实践已在高价值场景取得成果，例如中国移动与华为的合作使无线网络故障处理的后端运维排障支撑减少80%，平均故障修复时间下降27% [6] - 未来3~5年，自智网络智能体将从高价值场景自治向多场景整网自治全面拓展，实现全网络全流程的自主闭环管理 [7] 自智网络智能体的定义与架构 - 自智网络智能体是一种能独立运作、根据感知和目标做出决策并采取行动、无需人类直接干预的系统，具备适应性并能从经验中学习改进 [13] - 智能体分为两大类：面向角色的数字助手和面向场景的自闭环智能体，两者相辅相成，构建人机协同新形态 [13] - TM Forum自智网络白皮书7.0提出，智能体是自智网络L4等级的核心，必须超越简单自动化，能执行自主任务、做出决策并与人及其他智能体交互 [14] - 自智网络向基于智能体的Agentic架构演进，形成了包含业务、服务、网络三层和用户、业务、服务、网络四闭环的总体架构 [15][16][17] - 架构中，数字助手提供基于自然语言的交互能力，提升作业效率；自闭环智能体面向特定场景，能主动感知、分析、决策并响应控制，实现自适应闭环 [17] 分层分域建设与协同 - 通信网络复杂，需分层分域建设智能体，网络层智能体是实现L4高阶自治的加速器和使能器 [19] - 网络层智能体的价值包括：具备精准识别和根因定位能力，使能上层端到端闭环；具备单域自主决策与灵活应变能力，实现更快实时闭环；支持灵活的集成模式，降低集成难度 [19][20][22][24] - 上下层智能体高效协同以完成端到端闭环：网络层智能体使能单域自治，业务层和商业层智能体使能跨域协同 [18][20][27] - 在故障、网络优化、体验保障、投诉处理、业务开通等具体场景中，网络层与业务层智能体有明确的分工与协同流程 [21][22][23][28][32] 关键技术与发展方向 - 自智网络智能体的关键技术包括通信大模型、数字孪生、智能协同、智能交互、智能记忆、智能学习 [34][40] - **通信大模型**：需从通用语言大模型进化为通信领域的智能体大模型，重点增强网络任务规划、行动执行与工具调用、快慢思考协同三大能力 [34][36][38][39] - **数字孪生**：构建网络的高度逼真数字镜像，实现融合感知、孪生建模和仿真预测，助力从事后感知向事前预知转变，保障体验经营 [35][38][42][43][51][53] - **智能协同**：需从单智能体发展到多智能体协同，构建跨域通信、自主分工、动态协商能力，以应对跨域协同和场景融合任务 [44][45][49][52] - **智能交互**：需从机器辅助人向人辅助机器转变，智能体需具备精准的意图理解与语义增强能力、对目标任务的专注力以及执行闭环能力 [46][47][48][50] - **智能记忆**：需从碎片化记忆发展到自组织记忆，通过动态关联网络上下文信息和领域经验知识，提升智能体推理的准确性和泛化性 [54][55][56] - **智能学习**：需从预定义规则发展到动态增强，通过模仿学习和在线学习（Agent强化学习）使智能体具备自学习和自适应能力，以应对多场景泛化需求 [59][60][61][62] 构建大模型的三大要素 - **专属性**：通信大模型需具备高专业性、强鲁棒性和可执行能力，具体需要领域语义理解能力、因果推理与决策能力、自治执行与闭环能力 [63][69] - **预集成**：在通信领域，将大模型预集成到智能体中是交付的最优路径，可确保推理可执行、闭环可验证，并显著降低适配与部署成本 [63][64][65][68][69] - **共进化**：智能体与大模型的关系应从调用转向能力共生，形成协同进化的“共生关系”，相互促进能力提升 [65][66][67][69] 智能体接口协议范式与演进 - 自智网络智能体接口存在四种典型集成范式：基于LPI的数字助手集成、基于场景化API的Agent集成、基于MCP-T协议的Agent集成、基于A2A-T协议的Agent集成 [70][71][72] - **A2A-T协议**是面向未来演进的关键，旨在支持智能体间的复杂协作，具备任务驱动的目标协作、极致的解耦与灵活性、运行时的智能协商等特征 [73][74][75] - A2A-T协议的关键能力包括：面向通信专业领域的任务表达、事件订阅上报机制、端到端的协商机制、高效通信机制、协作安全机制 [73][75][76][77][85] - A2A-T协议将重塑系统集成模式与交互模式，使集成从静态预定义、人工协同向动态自协商演进，交互从被动请求-响应向主动对等协商转变 [79][80][81][82][83][84] 标准进展与执行建议 - 自智网络智能体已成为TM Forum、3GPP、ETSI、IETF、CCSA等标准组织的研究热点，初步形成“通用架构+专业标准”的协同标准体系 [86] - TM Forum联合75家产业伙伴发布的自智网络白皮书7.0及IG1339、IG1251、IG150x系列标准，为L4落地提供了从理论到实践的完整实施框架和量化指南 [5][87][91] - 各专业标准组织如3GPP、ETSI、IETF、CCSA也分别在6G网络管理、零接触运维、数据通信网络、多智能体协同接口等领域推进相关标准 [88][89] - **执行建议**：推进端到端Solution Package参考实践，细化场景和交互流程设计，加速商用落地 [91][92][93] - **执行建议**：引入“POC快速验证”的新标准开发模式，采用“实验轨道”与“标准轨道”并行，以匹配AI和智能体技术的快速发展节奏 [92][93] 产业实践与未来展望 - 领先运营商已围绕网络节能、故障分析等高价值场景开展L4目标网早期创新应用并取得成果 [6] - 华为ADN智能体实践表明，引入故障智能体和Copilot助手可融入故障处理流程，为现场工程师提供对话式交互和自助排障能力 [6] - 未来3~5年，自智网络智能体将从场景自治走向整网自治，通过跨场景、跨域能力融合实现全网络全流程的自主闭环管理 [7][33] - 未来通信大模型将迈向“世界模型”，以更好地理解和模拟复杂的通信网络环境与任务 [33] - 不同厂商、不同生态间的智能体将实现基于目标和任务的无缝协作，共同应对网络复杂问题 [7]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、持有、卖出）[7][8][9] 报告核心观点 * 人工智能正以前所未有的速度发展，驱动5G核心网向AI核心网战略升级，并最终向智能原生的Agentic Core演进[7][21] * 移动网络作为数字生态的基石，正发生四大变化：通信对象多元化、业务场景智能化、服务方式开放化、运维模式智能化，这共同驱动了核心网的智能化转型[21][22] * 人工智能与5G-A核心网深度融合，不仅带来更强大的联接能力，更通过“通 + 感 + 算”一体化聚合，为低空经济、全域感知等未来场景提供关键数字底座，共创移动AI时代的商业新价值[23] 核心网演进七大趋势总结 趋势一：体验经营商业探索初见成效 * **背景与挑战**：5G代际红利渐消，流量红利触顶，全球主要市场5G用户ARPU增长放缓，传统速率升级与大流量套餐吸引力减弱[9][26][29] * **用户意愿**：调研显示，超六成（68%）用户愿为优质体验付费，体验权益已成为运营商竞争核心[9][29] * **商业实践**： * 中国移动推出5G-A尊享套餐，覆盖超4500万用户[9][31] * 全球运营商推出场景化加速包（如演唱会、球赛、高铁专网包），开辟新收入空间[9][32][34][37][38][39][44] * 例如，广东移动5G-A高铁加速包定价8.8元/24小时，在高铁运行中下行速率最高可达3Gbps[34] * **能力要求**：运营商需在“可定义、可保障、可营销、可感知、可预估”的“五可”方向实现技术能力突破，以完成体验经营闭环[9][48] * **未来演进**：分两阶段实现，先叠加“智”“数”实现精准感知与个性化服务；再迈向基于Agent的端管云协同自治[9][50][51] 趋势二：AI Calling抢占AI业务入口 * **运营商优势**：庞大的用户基础、可信的码号体系以及原生拨号盘天然入口，是运营商在AI时代构筑差异化竞争壁垒的关键[10] * **战略地位**：以中国移动、LG U+为代表的领先运营商已将“AI+通话”提升至公司战略层面[10] * **实施路径**：首先通过AI技术优化基础通话体验（如网络侧AI降噪）；进而发展语音通话助理（如实时翻译、内容摘要）；最终拓展至多模态通用助理，实现通话过程中的业务闭环[10][56][57] * **发展现状**： * 中国移动新通话业务用户规模已突破6000万，进入规模化推广阶段[61] * 支持DC（数据通道）的终端型号将突破70款，终端规模有望超过2500万[62] 趋势三：AN L4成为业界共识，追求网络高稳与运维提效 * **产业共识**：TM Forum将2025年明确为自智网络（AN）L4的商用元年，并规划了2025-2027年实现单域自治、2028-2030年实现跨域协同的两阶段路径[11][71] * **核心目标**：在核心网领域，运营商普遍将高稳和高效作为AN L4的核心战略目标，并优先在故障管理、网络变更及投诉处理等高价值场景实现突破[11][69] * **高稳测评**：TM Forum发布核心网高稳等级测评标准，已有数十家运营商启动评估，中国移动等已通过官方认证[11][70][72] * **关键技术**：基于智能体技术的“数字员工”已在全球领先运营商的投诉和告警处理流程中应用，使问题平均处理时长缩短60%以上[11][76] 趋势四：专网增智与5G-A联接能力五维演进 * **专网增智**：5G-A与AI结合，推动行业专网从“数据传输管道”跃升为“智能业务中枢”，通过构建“网-算-智”一体化底座，为企业提供AI能力平台[12][82] * **市场规模**：预计2025年全球移动专网市场规模将突破400亿美元，中国已建成近8万5G虚拟专网[83] * **联接能力五维演进**： * **更简**：核心网与无线合一共部署，将专网交付周期从传统两个月缩短至数天，开通效率提升90%以上[83] * **更宽**：支撑4K/8K直播、VR/AR（需求100-500Mbps）、机器视觉（单路上行峰值500Mbps）等全场景数据洪流[84] * **更深**：渗透至生产制造核心环节，如矿山远程控制、云化PLC应用，要求<10ms时延、99.999%可靠性[86] * **更厚**：实现“人-车-家-企”跨域互联，打破数据与服务流转壁垒[89][91] * **更多**：实现“一网多联”（支持从NB-IoT到无源物联的全终端）和“一网多用”（融合承载办公、生产、监控等多业务）[92][94] 趋势五：“通+感+算”网业协同 * **存算入网（释放媒体流量）**： * **背景**：2025年短视频全球DAU突破20亿，高清视频占比提升驱动流量与成本激增，抖音300万用户需要60Gbps CDN带宽，1080P占比每增10%导致无线日均流量增加16%[13][97] * **方案**：媒体中继方案经中国移动试点，可为用户提供高清无卡顿体验，OTT成本降低30%以上，运营商DOU显著增长，浙江移动案例显示抖音流量增长39%[13][99] * **AI算力**：短视频UGC中AI动效使用率年增超200%，算力需求激增，通过媒体中继与在网计算结合，将算力卸载到核心网元，整体处理时延降低70%[13][99][100] * **通感一体（新增长引擎）**： * **能力**：5G-A基站实现分米级感知精度和1.5公里覆盖[13][101] * **应用**：应用于低空、海洋、交通等领域，中国移动建成全球最大5G-A商用网覆盖300城[13][101] * **规模**：预计2035年中国通感融合市场规模达3.5万亿元[13][101] 趋势六：电信云从Cloud Infra向AI Infra演进 * **演进驱动**：AI应用带来流量爆发，预计到2030年全球网络流量增长约4倍，其中AI应用流量占比将超过60%[103][104] * **网络极简**：通过硬件架构重构，实现计算、网络与存储一体化集成，提供T级参数高速交换能力，满足AI集群对高带宽、低时延的需求[105] * **通智融合**：电信云需纳管CPU、NPU、GPU等异构算力，构建“通算+智算”一体化的统一编排与调度体系，消除AI算力孤岛[107][108] * **AI使能**：引入AI使能平台，简化AI业务部署，提供高并发、低时延的实时推理能力，并通过开放接口（如MCP/A2A）实现业务零感知部署[109] * **标准推进**：ETSI NFV标准组织正在定义AI原生电信云框架，以兼容多元AI生态并满足电信级要求[14][110] 趋势七：Agentic Core开创网络新范式 * **驱动因素**：AI终端和云侧应用的Agent化趋势，对移动网络提出了理解业务意图、网络按需生成等更高要求[15] * **网络价值**：移动网络架构Agent化，可提供低时延、广覆盖、高可靠的差异化联接和“通感算一体化”能力，支持Agent的实时交互与协同[15] * **市场前景**：据GSMA预测，到2030年基于Agent化网络的全球数字服务市场规模将突破2.5万亿美元，推动全球GDP增长1.2%[15] * **生态转变**：需要产业各方共同构建开放、协同、共赢的新型生态体系[15]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1] 报告的核心观点 - 报告核心观点为华为智慧油气解决方案通过数字化和智能化技术，覆盖勘探开发、油气田运营及管网管理三大核心业务环节，旨在提升行业生产效率、运营安全性和成本效益 [6][38][111] 智慧勘探开发 勘探开发算力中心 - 解决方案基于华为云实现算力资源灵活调度及专业软件与数据的统一管理，旨在解决资源云化慢、成本高及跨集群作业效率低等挑战 [9][11] - 方案实现IT底座自主创新，GeoEast软件适配鲲鹏与欧拉OS，处理效率提升8倍（从456小时降至55小时）[14] - 成功案例显示，助力大庆油田地震数据处理能力提升一倍以上，最大单工区处理面积从400km²提升至2000km²，最大探测深度从5000米提升至8000米以上 [17][20] 油气勘探数据存储 - 针对地震数据量达数百PB、文件数达百万级的挑战，提供智能分级存储方案，支持热、温、冷数据自动分级 [21][24] - 方案价值包括性能提升30%、成本降低30%、管理效率提升35% [26][28] - 成功案例中，为阿尔及利亚客户实现高可靠、低成本部署，整体成本降低30%；为巴西客户实现性能提升3倍，带宽提升6倍，迁移效率提升2倍 [32][34][35][37] 智慧油气田 智慧作业区 - 方案依托"云-边-端"架构，引入边缘计算与AI技术，构建生产运行指挥一张图，实现数据、应用、算法协同 [40][41] - 具体价值包括：智慧井场投资成本降低20%，保产节能降低能耗30%；智慧场站减少人工巡检工作量50%，建设周期从2天缩短至2小时 [42][45] - 油气生产大模型通过边用边学，模型训练工作量节省85%以上，实现生产全流程智能预测与优化 [45][57] 油气田一张网 - 解决方案结合工业PON、Wi-Fi 6、5G等技术，打造一体化工业互联网络，满足井场偏远、环境恶劣下的"少人化、无人化"需求 [73][74] - 方案具备全场景联接、稳定可靠、全网安全及智简运维价值，支持业务隔离与数据加密 [76] - 成功案例中，助力X油田实现无人值守，网络层级从10层减至3层，维护人力降低70%；4G专网方案实现单井功耗从6W降至4.2W [89][92] 华为星河 AI 高品质油气总部园区网络 - 方案构建以体验为中心的高品质万兆园区网络，实现全场景无线全覆盖，保障生产安全与办公效率 [93][94] - 关键优势包括：无线体验升级，GB级文件秒级下载；安全升级，终端无感接入，端到端安全防护；运维升级，故障分钟级定位，无线类故障80%以上自闭环 [95][101][103] - 成功案例显示，助力非洲S油田投诉率降低90%，运维效率提升3倍 [106][110] 智慧管网 数智化管网 - 方案通过"端+云+大数据"架构集成管道全生命周期数据，解决系统重复建设、信息孤岛及人工巡检效率低等挑战 [114][115] - 管道监测预警实现7x24小时实时监测，风险识别率高于95%；智慧场站实现风险事件实时感知与科学决策 [117] - 成功案例中，为国家管网山东公司1173km管道部署光纤传感+AI算法，精准识别挖掘事件，高效过滤误报 [125][127] 管道一张网 - 解决方案基于F5G、工业交换机、Wi-Fi 6等技术，打造长输管道一体化工业互联网络，满足高可靠、低时延、大带宽需求 [130][131] - 方案价值包括全场景联接、全网安全、稳定可靠及智简运维 [133] - 成功案例中，为S客户建设100G骨干网，带宽增长1000倍，解决高延时与低稳定性问题，新设备可由现网网管统一纳管 [141][145] 智慧管网光通信 - 方案覆盖场站、阀室、综合办公等场景，具备安全可靠、超大带宽、融合承载、极简运维四大特性 [150][151] - 采用原生硬管道（NHP）技术演进路线，支持从2M到100G+的流量随需承载，保障业务高可靠与低时延 [152][155][157] - 成功案例显示，为M油田升级骨干链路至8*10G，支持平滑扩容至100G+，实现生产控制业务物理隔离 [162][166]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - AI是推动社会从信息化到数字化再到数智化的核心驱动力，企业正从数字化战略向数智化战略升级，Agentic AI将驱动企业数智化转型聚焦价值呈现 [10][11] - 企业数智化转型要求底层基础设施和运维体系变革，AEI具备群体智能、自智运维和智能原生特征，愿景是提升企业数智生产力，实现业务极高可用、极优体验、极简运营 [17][19] - 华为围绕数据中心和智慧园区提出解决方案，利用Agentic AI技术解决运维挑战，实现极优体验、极高可用、极简运营目标 [35][96] - 多个企业与华为合作的创新案例证明了Agentic AI在企业运维中的实际价值，未来全产业需共同努力推动企业AEI智能运维发展 [6][172] 根据相关目录分别进行总结 趋势与AEI概览 - Agentic AI推动企业从信息化到数字化再到数智化跃升，企业正从数字化战略向数智化战略升级 [9][10] - AI+新型ICT基础设施是企业数智化转型的基石，通过加速普及和变现实现业务创新和价值创造，华为预测了2030年的一些技术应用情况 [14][15] - Agentic AI时代下，企业ICT基础设施运维面临挑战，AEI应运而生，具备群体智能、自智运维和智能原生特征，愿景是实现业务极高可用、极优体验、极简运营，Agentic AI将重构企业运维模式 [16][19][21] 愿景、目标架构和总体规划 - 华为AEI愿景是构建融合智简的Agentic AI运维解决方案，助力企业业务极高可用、极优体验、极简运营 [22] - 华为AEI目标架构包括智能基础设施、智能数据中台、智能业务应用和Agentic AI运维系统，各部分协同实现自治运维 [24][26][31] - 华为AEI总体规划面向数据中心和智慧园区打造三大解决方案能力，分三个阶段逐步实现群体智能 [35][38][39] 价值场景与解决方案 数据中心 - 数据中心面临算力供给挑战，智算中心存在故障频发、定位修复时间长、资源利用率低和绿色低碳压力等问题，超算中心存在性能瓶颈、数据治理难题和能耗压力等问题，通算中心传统运维模式面临瓶颈 [42][47][49] - AEI@DC解决方案分智能基础设施层、Agentic AI运维系统层和业务平台及应用层，提出六大场景化运维解决方案 [51][52] - AEI@DC运维价值场景包括构建端到端故障闭环能力使能极高可用、驱动全栈联动协同调优使能极优体验、赋能企业精细化资源配置使能极简运营 [54] 智慧园区 - 智慧园区网络运维面临教育、医疗、金融、零售等行业的挑战，华为推出大中型园区和分支小型园区两大解决方案 [80][82][89] - 华为智慧园区解决方案核心是引入Agentic AI，构建智能运维中枢，实现极优体验、极高可用、极简运营 [96] 创新案例 - 某大型国有银行携手华为打造“1+1+N”多Agent智能运维与韧性架构，实现运维模式、技术、业务范式升级，降本增效和提升可靠性 [131][140] - 某头部保险公司联合华为打造智能运维样板，实现高可靠、高性能、易运维，支撑业务极高可用、极优体验、极简运营 [141][145] - 上科大携手华为打造“AI+教育”自智网络，通过网络数字地图和网络智能体实现数字化管理、智能化运维与网络自管理 [147][153] - 徐工机械携手华为构建NeoSight智能统一运维，大模型赋能提升运维效率，实现典型故障对话式运维和巡检报告一键生成 [155][157][164] - 杭州亮通基于iMasterCloud智能云管平台降本增效，扩大营收，实现一站式融合管理、大模型加持、体系化盘活存量 [166][167] 未来展望 - 到2027年、2030年、2035年我国将逐步实现智能化目标，企业AEI智能运维发展需要全产业共同努力 [172] - 建议全产业聚焦商业目标开展应用创新、鼓励企业加速智能化运维部署、构建产业协作平台、共同定义AEI目标画像 [172][173]

AI技术发展现状与挑战 - AI技术自本世纪初迅猛发展 标志着科技革命进入新纪元 但发展仍处于起步阶段 应用主要集中在问答功能为主的AI助手[4] - AI系统通常被视为"黑盒子" 其属性难以像传统ICT系统那样被完全理解和保障 有待解决的关键问题是如何将基础模块有效组合 打造人类智能水平的系统[4] - AI在工业和服务领域应用潜力巨大 但尚未得到充分挖掘[4] 智能世界2035愿景 - 报告描绘AI发展愿景 探讨技术融合推动工业和服务智能系统转型 包括自主交通系统 智能电网 智能工厂与农场 自主通信网络等[5] - 全面分析AI在医疗 教育 智能家居 智慧城市和商业创新等服务领域的应用及影响 强调AI与其他创新技术的协同效应[5] - 教育应用将动态分析学生知识掌握情况 帮助教师实时生成个性化教学方案 医疗行业将融入由AI 数字行为建模 远程医疗和合成生物学等技术驱动的全球健康生态系统[5] 技术挑战与突破方向 - 实现愿景需克服超越通用人工智能范畴的技术挑战 目标不仅是创造理解学习人类智力任务的机器 更在于让机器整合自身能力自主行动感知环境[7] - 智能系统构建颠覆传统系统工程 需将传统ICT模型开发与数据驱动AI技术结合 通过混合解决方案确保安全高效决策[7] - 系统验证从理性主义向经验主义转变 需开发更严格验证技术 通过基于知识监测技术弥补可靠性降低影响[7] 未来技术发展趋势 - 迈向通用人工智能关键在于走向物理世界 机遇包括更有效感知世界 更智能模型算法 更高效算力芯片[11][12][13] - 新一代传感器可能成为新"奇点" 向脑智能学习可能带来重要突破 光计算 量子计算 存算一体等新范式有望变革智能"物质基础"[11][12][13] - 智能本质在于对物理世界理解互动与重塑能力 真正突破或将源于数据空间和物理空间深度融合的新架构[16] 算力与基础设施需求 - 2035年全社会算力总量比2025年增长10万倍 计算领域将迎来历史性变革 在计算架构 材料器件 工程工艺 计算范式四大核心层面实现颠覆性创新[30] - 数据成为推动AI发展"新燃料" 到2035年人工智能存储容量需求比2025年增长500倍 占比超过70%[31] - 全球数据中心耗电量将高达1.5万亿度 能源供给需要发生大变革 可再生能源发电量占比将突破50%[31] 产业应用与影响 - 智能体将从执行工具演进为决策伙伴 驱动各产业发生智能化革命 预计2035年人工智能应用率超过85% 提升劳动生产率60% 产品缺陷率降低至0.05%以下[29][32] - 医疗行业将从"以疾病为中心"转向"健康全周期管理" AI将助力预防超过80%慢性病[32] - 超过90%中国家庭将拥有智能机器人 人类将逐渐进入全息生活空间时代[32] 生态与商业模式变革 - 移动互联网生态从App走向多Agent协同 用户从"驾驶员"变为"指挥官" 生态本质从"人找服务"变为"服务找人"[101] - 商业模式从注意力经济（广告）转向直接价值交换 如智能即服务 API和Token调用 基于委托任务成功的支付[106] - 端云协同成为新生态最优解 最大化发挥端侧快和云侧强优势 解决信息安全隐患和云端算力成本问题[107] 具身智能发展前景 - 具身智能是AI走向物理世界关键体现 融合AI技术 感知交互 计算存储 通信网络 三电等多领域技术[109] - 智能驾驶已跨越技术鸿沟 2035年将实现L4+自动驾驶 L5启动试商用[113][116] - 智能机器人将跨越技术鸿沟 2035年家庭机器人售价低于1万美金 产业进入爆发期[118][120]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告围绕智能园区2030展开探讨，指出在数字经济、技术创新等驱动下，智能园区将呈现数字化、融合化、以人为本、高弹性和绿色化的发展趋势，具备全息AIOC、超智能办公等十大典型场景，拥有智能孪生、空间交互等六项关键技术特征，旨在助力全球智能园区建设，推动迈向智能世界 [40][127][210] 根据相关目录分别进行总结 趋势与愿景 驱动力 - 数字经济发展带来新机遇，预计到2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达10%，2030年升至30%，智能园区将借此提升管理和资源共享水平 [52] - 用户需求转变促使园区向数据互联和全域智能转型，以满足多层级、多元化消费需求 [53] - 自动化推动园区无人化和智能化，创造人机交互岗位，无人业务运营将成主流 [54] 发展趋势 - **数字化**：2030年园区将部署10Gbps连接和数字平台的基础设施，实现万物感知和智能连接；智能建筑将成为核心元素，从个体智能向群体智能发展，满足用户精细化需求；基于数据治理的智能运营将成主流，支持精益运营和高效决策 [57][61][65] - **融合化**：园区将在多元化场景中实现虚实融合，通过数字孪生、数字原生和虚实融合技术，创造更智能便捷的体验；同时与城市深度融合，打破物理边界，实现功能和数据的融合 [70][75] - **以人为本**：园区将提供更主动、智能和个性化的服务，满足不同用户需求，创造舒适便捷的体验；更好地理解用户，提供人文关怀，满足用户情感和社交需求 [78][84] - **高弹性**：园区安全将从单点防御转向主动三维防护，利用AI和机器学习提升风险预测和防范能力；具备态势感知和敏捷恢复能力，应对各种风险和冲击 [87][92] - **绿色化**：零碳园区将从可选变为必选，政策支持和监管加强促使园区实现零碳转型；通过能源结构转型、高效能源管理和可持续生产生活方式，实现碳中和目标 [99][106] 愿景 - **定义**：智能园区是一个全智能、以人为本、绿色低碳的自我进化系统，融合物理、数字和人类空间 [113] - **愿景**：华为致力于将数字技术引入每个园区，实现普遍智能，包括带来数字平台、高速网络等，以及实现智能管理、服务和运营的新模式和新体验 [119][120] 场景 全息AIOC - 实现校园运营的可视化、可管理和可控制，通过全息可视化、智能态势感知和自主精确分析决策，支持校园智能全域管理和高效决策 [129][130] 超智能办公 - 生成式AI将改变校园办公方式，简化办公网络和智能孪生技术使员工能够随时随地高效工作，提供个性化办公服务和沉浸式办公体验 [139][140] 基于智能感知的多区域访问 - 为用户提供跨区域、多场景的优质、高效、便捷访问体验，包括个性化出行规划、智能停车和无缝访问服务，以及为访客提供沉浸式导航和无人班车服务 [146][147] 全自动资产运营 - 校园数字平台实现全领域资产可视化、远程管理和数据清洁，提高资产运营效率和价值，通过AI实现资产全生命周期运营分析和预测性维护 [155][156] 多元素联动物流调度 - 构建三维高效物流管理系统，实现人、车、货、场的协同，通过AI和物联网技术实现实时物流调度和精确决策，提高物流效率和安全性 [161][162] 10Gbps高可靠生产 - 基于工业智能计算边缘和确定性生产网络，重塑工业控制和传感系统，确保稳定生产和加速创新，提高人机协作效率和生产力 [172][173] 数字健康服务 - 利用优质健康资源提供全息和虚拟健康服务以及智能急救服务，实现校园全生命周期健康管理，提供个性化、便捷、准确的健康服务 [178][179] 超沉浸式交互 - 通过10GE超高速网络和空间交互技术，打破维度边界，提供跨时空和媒体的沉浸式交互体验，包括虚拟数字人、全息投影等应用 [183][184] 元宇宙生活 - 利用10GE高速网络和智能孪生构建沉浸式虚拟世界，提供独特的娱乐和消费体验，包括AR消费场景和虚拟购物体验 [192][193] 智能能源管理 - 整合数字和能源技术，实现全生命周期零碳管理，优化能源运营和决策，通过AI预测系统和智能微电网实现能源高效利用和碳中和 [198][199] 关键技术特征与参考架构 关键技术特征 - **智能孪生**：包括数字孪生、认知智能和灵活资源，通过建立物理和数字空间的数字孪生，实现对物理空间的智能认知和资源灵活调度 [213] - **空间交互**：包括人机协作、沉浸式体验和空间AI计算，实现人机协作和沉浸式体验，推动校园智能化发展 [246] - **泛在智能连接**：包括多维感知、通信与感知协同和边缘智能，实现万物智能连接和数据实时处理 [211] - **意图驱动的超宽带**：包括100Gbit/s连接、确定性网络和按需服务，提供高速、可靠的网络连接和按需服务 [211] - **安全与弹性**：包括数据安全、计算能力安全和弹性系统，保障校园数据和系统的安全可靠 [211] - **全领域零碳**：包括光电重构、极致碳效率和智能微电网，推动校园能源结构转型和碳中和目标实现 [211] 参考架构 未提及具体总结内容

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 报告指出智慧公路是未来公路发展方向，各国积极开展技术研发与示范推广工作。通过分析全球智慧公路发展现状和业务需求，针对面临的挑战，提出包含“智能交互、智能联接、智能中枢、智慧应用”四层的技术参考架构，旨在帮助全球客户建设智慧公路数字化、智能化体系[16][17]。 根据相关目录分别进行总结 现状和趋势 - 各国出台中长期规划，开启公路智慧化新篇：欧盟、日本、韩国、新加坡、中国等国家和地区纷纷出台相关规划和政策，开展智慧公路技术研发与应用；南非、北非公路建设处于初期，中东地区城市智慧交通工程有待完善[19][20][21] - 标准先行，总体处于起步阶段：国际上聚焦相关技术研究和标准制定，但缺乏整体协同应用标准；中国智慧高速标准化工作处于起步阶段，部分省市编制了建设指南和地方标准[25][26][28] - 聪明的车、智慧的路，加速交通行业产业升级：未来公路交通基本形态是“聪明的车 + 智能的路”，需建设互联互通畅行数字化路网，应用智慧云控平台决策道路运行，构建多应用多层次服务体系[29][30][32] 需求和挑战 - 智慧公路的内涵：空间连通、信息互通、要素融通：智慧公路是传统公路与新一代信息技术深度融合的新型基础设施，核心是交通要素的感知化、互联化和智能化，包含空间连通、信息互通、要素融通三层内涵[35][36][37] - 安全、效率、绿色、服务，智慧公路建设的共性需求：公路业务需求分为安全、效率、绿色、服务四个层次，安全需求是根本，效率需求是关键，绿色需求是可持续发展要求，服务需求是核心保障[40][42][47] - 新技术赋能传统交通工程，是智慧公路的主要挑战：全球智慧公路建设在智能感知、智能联接、智能决策和智能应用方面存在挑战，如道路基础设施信息化程度低、车路网联化程度低、新技术应用普及程度低等[55][56][57] 体系架构 - 理念：通过场景找技术，解决客户问题，创造价值：华为聚焦智慧公路业务场景，通过场景找技术，整合原子能力，联合合作伙伴打造解决方案，创造业务价值，实现可持续发展[59] - 参考架构：云、网、边、端全面协同的智能化体系：智慧公路整体架构形成“智能交互、智能联接、智能中枢、智慧应用”四层架构，构建“云、网、边、端”全面协同的智能体系；智慧高速打造“感 - 联 - 算 - 控”能力，城市交通治理打造“采 - 传 - 研 - 用”能力[62][66][68] - 实施路径：智慧高速从路网感知到路网认知，最终达到智慧路网；城市交通采用小步快跑策略，从价值场景入手，逐步实现全业务智慧[73][75][79] 关键技术 - 全息感知，提升路网数字化感知能力：包括软件定义摄像机、毫米波雷达、雷视拟合等技术，实现路网数字化感知[82][83][86] - 设备互联互通，助力公路机电设备智能化升级：基于 OpenHarmony 的智慧公路操作系统，实现设备智能化互联互通，提升管控、运维效率[95][96][97] - 高效联接，打造低时延、高可靠、易运维的网络环境：包括 F5G 城市全光路口、高速公路沿路通信网、SD - WAN 等技术，提供高效联接[98][99][102] - 智能边缘计算，计算更实时，前端更智能：边缘计算减少数据传输，促进资源有效利用，支持异构计算和端边云协同[110][113] - 智能中枢，实现实时预测、精准管控：构建统一智慧云控平台，包括云计算平台、时空大数据、人工智能等，实现实时预测和精准管控[114][115][121] - 数字能源，使能智慧公路绿色低碳转型：包括智能光伏、智能充电网络、数据中心能源等技术，助力智慧公路绿色低碳转型[125][126][129] 生态体系 - 以成就客户为使命，共创共赢的生态合作理念：华为以成就客户为使命，联合生态伙伴协同作战，打造智慧公路数字化转型解决方案[135][136] - “平台 + 生态”战略，构建可持续发展的生态体系：华为坚持“平台 + 生态”战略，构建开放平台，与伙伴建立合作共赢关系，构建可持续发展的生态体系[137] - 多样化的生态伙伴，丰富全球智慧公路生态：华为的生态伙伴包括解决方案伙伴、销售伙伴、服务伙伴、投融资伙伴等，与伙伴合作在多个国家交付项目[140][141][143] 建设实践 - 雷视感知 + 数字孪生拟合新技术，打造全息智慧隧道：在中国甘肃乌鞘岭隧道应用相关技术，提升隧道应急处置效率与防灾减灾能力[145][146][148] - 随路无线和传输网络，满足视频回传和应急通信需求：华为为 B 国公路提供网络解决方案，满足视频回传和应急通信需求[149] - 太阳能供电和微波传输，实现高速超远、超宽网络覆盖：华为为 K 国公路提供太阳能供电和微波传输方案，实现超远、超宽覆盖[150]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 随着金融业务数字化转型，金融机构采用云原生技术改造业务，核心业务上云使金融云平台重要性提升，对其稳定性和可靠性要求更高，强大的运维体系是保障云平台稳定性的有效手段。华为云基于自身经验和实践，积累主机上云场景的运维核心能力，沉淀构建现代化运维能力的路径和方法，助力金融企业实现主机业务全面云化 [7][8]。 根据相关目录分别进行总结 主机上云带来的运维新挑战 - 挑战1：核心应用上云后可用性管理面临成本、技术和管理三重挑战，需平衡高可用投入与产出，让现有技术发挥最大效能，并匹配管理手段与工具 [15][16] - 挑战2：云平台技术栈增厚，传统IT运维方式受冲击，需统一管理软硬件运维对象，汇聚和分析运维数据，构建全链路故障感知和全栈故障可视的运维体验 [17][18] - 挑战3：金融领域提出核心业务“1 - 5 - 10”目标，需解决少出问题、快速恢复故障和解决云网络问题等关键问题 [20] - 挑战4：主机上云过程中，应用与云平台运维受运维安全和租户安全双重挑战，运维安全存在意识不足、管控技术手段不足和权责不匹配等问题，租户安全面临攻击无法避免、防护难以全局统筹和威胁处置缓慢等挑战 [23][24][27] 主机上云运维现代化核心能力 平台运维现代化 - 全链路运维监控：构建从应用到云平台的全栈感知能力，包括终端、应用、PaaS实例和IaaS基础设施四层可观测体系，实现极简信息汇聚，提升运维体验和故障处理效率 [33][39][61] - 确定性故障恢复：基于云服务故障模式基线库对云服务实例进行全面诊断，通过云网一体化运维实现应用、虚拟链路、物理路由的一致性监控和运维 [64][79] - 预见性风险治理：分为运行态风险预防、变更风险控制和未知风险挖掘三部分，通过建立风险主动预防体系、变更模型和风险规则机制以及混沌工程来实现 [95] 应用运维现代化 - 运维规划前置到设计阶段：业务可靠性源于运维与设计融合，需进行业务容灾等级评估、选择容灾策略，并持续治理应用高可用 [131][132][135] - 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系：通过运维数仓汇聚运维数据、搭建业务指标体系和设计端边纵向可观测体系，实现业务故障实时感知定界 [136][138] 安全运维现代化 - 全视角运维安全体系设计：对运维过程进行无死角安全管控，包括事前权限规划和管理、事中运维操作管控以及事后运维操作审计与分析 [38] - 体系化、智能化安全运营：构建完整的安全防护体系，端到端保障云租户安全 [38]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告聚焦金融行业主机上云带来的运维挑战，华为云基于自身经验沉淀运维核心能力与方法，旨在助力金融企业实现主机业务全面云化，围绕核心系统云平台运维、应用运维及安全运维构建云运维保障能力，支撑金融核心应用迁移上云后的稳定运行，推动金融机构深化数智业务创新[7][8][31] 根据相关目录分别进行总结 主机上云带来的运维新挑战 - 挑战1：核心应用上云后可用性管理面临成本、技术和管理三重挑战，需平衡高可用投入与产出，让现有技术发挥最大效能，并匹配管理手段与工具[15][16] - 挑战2：云平台技术栈增厚，传统IT运维方式受冲击，需统一管理软硬件运维对象，汇聚分析运维数据，构建全链路可视运维体验[17][18] - 挑战3：金融核心应用运维需实现“1 - 5 - 10”目标，要解决少出问题、快速恢复故障和解决云网络问题等关键问题[20] - 挑战4：主机上云过程中，运维安全面临意识不足、管控技术手段不足和权责不匹配等挑战，租户安全面临攻击无法避免、防护难统筹和处置缓慢等挑战[24][27] 主机上云运维现代化核心能力 平台运维现代化 - 全链路运维监控：构建从应用到云平台的全栈感知能力，分层设计核心应用可观测体系，实现极简信息汇聚，提升运维体验和故障处理效率[33][42][61] - 确定性故障恢复：基于云服务故障模式基线库诊断云服务实例，通过云网一体化运维实现应用、虚拟链路、物理路由的一致性监控和运维[65][79] - 预见性风险治理：分为运行态风险预防、变更风险控制和未知风险挖掘三部分，通过建立风险主动预防体系、变更风险控制机制和混沌工程挖掘未知风险[95][104][117] 应用运维现代化 - 运维规划前置到设计阶段：进行业务容灾等级评估和策略选择，持续治理应用高可用，保障业务可靠性[131][134][135] - 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系：通过运维数仓汇聚运维数据、搭建业务指标体系和设计端边纵向可观测体系，实现业务故障实时感知定界[138] 安全运维现代化 - 对运维过程进行无死角安全管控，实现事前权限规划管理、事中操作严格管控和事后操作审计分析，构建租户安全防护体系[38]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告围绕大模型混合云的十大创新技术展开，分析各技术业界难题，介绍华为云对应解决方案及价值收益，助力政企行业实现AI智能化规模化应用，提升大模型训练效率、精度、稳定性和安全性等[17][37][51] 根据相关目录分别进行总结 多样性算力调度 - 业界难题：异构算力管理、分布式训练调度、AI资源碎片、推理算力利用率提升、AI算力多团队共享等存在挑战[17][18][19] - 解决方案：基于云原生集群管理框架和Volcano调度框架，实现分布式AI任务调度增强，做逻辑子池、队列优先级等创新优化；引入K8s的Device - plugin调度插件框架和AI异构算力插件；设计Volcano调度框架实现组调度功能并增强；开发增强调度逻辑实现NPU算力切分[22][27][28] - 价值收益：实现x86、ARM、GPU、NPU统一纳管调度，千亿模型训练算力利用率达47% [33][34][35] 云边协同 - 业界难题：AI大模型应用于工业场景时，需解决规模化部署与运维效率问题，构建异常样本反馈与模型快速迭代机制[37] - 解决方案：华为混合云推出云边协同方案，支持中心训练、边缘推理以及模型边学边用、持续迭代；提供统一的部署、管理、运维能力；基于云边协同架构实现模型边用边学[39][42][44] - 价值收益：可纳管10万 + 边端推理设备，模型一键式部署达分钟级，模型精度提升20%，边缘推理低时延达毫秒级[48] AI - Native存储 - 业界难题：海量小文件加载慢，故障影响大、恢复慢，传统存储架构难以应对超大规模AI集群数据快读、Checkpoint快存、故障快速恢复需求[51][54] - 解决方案：基于OBS数据湖、SFS Turbo高性能并行文件系统和AI Turbo加速的创新三层架构；SFS Turbo加速训练数据集访问，AI Turbo加速训练检查点保存和加载[55][56] - 价值收益：亿级训练原始数据加载效率提升20倍，集群故障恢复检查点加载耗时从小时级降至分钟级[63] 增强AI网络 - 业界难题：大模型训练通信开销占比高，传统ECMP等价路由负荷分担机制在AI场景易造成链路流量不均和网络拥塞[65][67] - 解决方案：基于ROCE无损网络打造全网负载均衡算法，针对单AI训练任务实现网络级负载均衡，通过AI调度平台、网络控制器、设备统一协同实现多任务全网负载均衡[71][72][75] - 价值收益：实现无损大带宽从100G提升到200G/400G，全网有效吞吐从30%提升到95%以上[78] 算子加速 - 业界难题：未经调优的模型性能差、开发效率低，昇腾算力无法充分释放，算子开发门槛高[80][84] - 解决方案：围绕昇腾AI处理器打造CANN异构计算架构，提供融合算子库和AscendC算子编程语言；设计昇腾亲和的算子融合算法，使用AscendC降低算子开发门槛[85][86][91] - 价值收益：常用模型性能提升50%，算子开发周期从2人月降至2人周[95] 全链路数据工程 - 业界难题：数据获取难、质量差、结果不准确，制约数据质量提升[97][100] - 解决方案：从数据获取、加工到利用三个阶段开展技术创新，打造8大工具，包括内部数据集成和外部数据流通工具、智能清洗等加工工具、数据安全等利用工具[101][104][109] - 价值收益：减少50%手工操作，加工效率提升10倍 +，准确率达95% [113] 统一数据编码 - 业界难题：数据种类单一导致预测精度低，数据来源多样使人工适配工作量大，限制预测大模型规模应用[116][119] - 解决方案：创新统一数据编码技术将不同来源数据转换为三元组并按图组织；采用统一预训练大模型架构，盘古预测大模型支持下游任务微调[120][121] - 价值收益：预测精度提升10%，微调上线达天级[123] 精细视觉神经网络 - 业界难题：传统视觉模型泛化能力弱、精度差，高分辨率图像处理效率低[126][127] - 解决方案：创新精细视觉神经网络，通过细粒度图文对齐技术解决特征提取粒度不完整问题，通过视觉空间压缩技术解决高分辨率图像处理效率问题[130] - 价值收益：80% + 场景开箱即用，新场景精度达80% +，训推提速1倍，计算量压缩40% [136] 无感断点续训 - 业界难题：大模型训练故障感知不全且慢，故障恢复仅支持重调度、耗时长[139][140] - 解决方案：创新无感断点续训技术，具备全栈故障模式库和三级自愈架构，实现故障分钟级感知和恢复[144] - 价值收益：覆盖95%常见故障，故障感知和恢复达分钟级[152] 安全护栏 - 业界难题：大模型应用带来Prompt攻击、隐私泄露、内容合规、鉴伪检测等风险[156][159][160] - 解决方案：华为云Stack提供1 + 7安全体系和安全护栏，具备Prompt攻击检测、隐私检测脱敏、内容合规检测、生成式AI鉴伪能力[161] - 价值收益：拦截攻击90% +，保护30 + 种隐私数据，拦截95% + 不良内容，鉴伪响应达毫秒级[174]