........................... 21 第三章 赋能发展作用日益明显........................................... 24 一、信息基础设施提档升级........................................... 24 二、数据资源开发利用提质扩面................................ 的国家智慧教育公共服务平台。全民数字素养与技能持续提 3 升，我国 60.61%的成年人和 64.69%的未成年人（12-17 周岁） 具备初级及以上数字素养与技能。 （二）赋能发展作用日益明显。一是信息基础设施提档 升级。截至 2024 年底，累计建成开通 5G 基站总数达 425.1 万个，5G 用户普及率超 71%，300 多个城市实现 5G-A 网络 覆盖。建成 207 个千兆城市，千兆及以上速率光纤接入用户 算力规模达 493EFLOPS（FP16）。移动物联网加快向“万物 智联”发展，移动物联网（蜂窝）用户达 26.56 亿户。工业互 联网加速规模化应用，实现 41 个工业大类全覆盖，车联网 基础设施加速布局。北斗规模应用加速推进，北斗终端设备 （不含消费类电子）应用数量超过 2800 万台（套）。二是 数据资源开发利用提质扩面。数据基础制度体系初步建立， 数据资源规模质量持续提升，2024

网络运营者不履行本法第二十一条、第二十五条规定的网络安全保护义务的，由有关主管部门责令改正，给予警告；拒不改 正或者导致危害网络安全等后果的，处一万元以上十万元以下罚款，对直接负责的主管人员处五千元以上五万元以下罚款。 关键信息基础设施的运营者不履行本法第三十三条、第三十四条、第三十六条、第三十八条规定的网络安全保护义务的，由 有关主管部门责令改正，给予警告；拒不改正或者导致危害网络安全等后果的，处十万元以上一百万元以下罚款，对直接负 行整改、建设。 公安网安总队每年有等保通过数量考核任务。 网络安全等级保护建设将覆盖所有关键信息基础设施， 12 月 20 日，公 安部召开 2020 中国网络安全等级保护和关键信息基础设施保护大会，推进关 键信息基础设施安全保障体系建设。 关键信息基础设施主要涵盖 14 大行业： （ 1 ）能源；（ 2 ）金融；（ 3 ）交通；（ 4 ）水利；（ 5 ）医疗卫生；（ 6 融、公共服务、电子政 务等重要行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害 国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保护制度的基础 上，实行重点保护。 （新的阶段任务） 第三十三条 建设关键信息基础设施应当确保其具有支持业务稳定、持续运行的性能，并 保证安全技术措施同步规划、同步建设、同步使用。 2017 年 6 月 1 日正式实施 2019

[2007]1360 号 公信安 [2009]1429 号 发改高技 [2008]2071 号 公信安 [2009]1487 号 公信安 [2010]303 号 公 信 安 [2008]736 号 《关键信息基础设施安全 保护条例》（征求意见 稿） 《网络安全等级保护条 例》（征求意见稿） 《中国人民共和国网络安全法》（ 2017 年 6 月 1 日） 开展等级保护的必要性 国家法律法规和政策规范要求开展等级保护工作，如《中国人民共 可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网 络安全等级保护制度的基础上，实行重点保护。 第五十九条 • 网络运营者不履行本法第二十一条、第二十五条规定的网络安全保护义务 的，由有关主管部门责令改正，给予警告；拒不改正或者导致危害网络安 全等后果的，处一万元以上十万元以下罚款，对直接负责的主管人员处五 千元以上五万元以下罚款。 第五十九条（续） • 关键信息基础设施的运营者不履行本法第三十三条、第三十四条、第三十 以及监督管理，适 用本条例。个人及家庭自建自用的网络除外。 第六条【网络运营者责任义务】网络运营者应当依法开展网络定级备案、安全建设整改、等级测评和自查等工作，采取管 理和技术措施，保障网络基础设施安全、网络运行安全、数据安全和信息安全，有效应对网络安全事件，防范网络违法犯 罪活动。 第十二条【绩效考核】行业主管部门、各级人民政府应当将网络安全等级保护工作纳入绩效考核评价、社会治安综合治理

级增长，应用的调用层次和调用关系变得冗长；分布 式云原生的深度应用，使得业务链路更加复杂。当上 层业务应用出现故障时，排障过程可能涉及从应用到 网络的完整链路，这其中包含业务应用、云服务实 例、云基础设施和服务器、网络、存储等物理设备。 典型的业务流量路径如：应用>容器>PaaS实例>虚 拟机>服务器>虚拟网络>物理网络。在针对这个路径 的运维实际工作中，应用、虚拟机软件提供方、服务 器和 全链路监控构建从应用到云平台的 全栈感知能力 从应用视角到平台视角，构建全面的指标体系，快速 感知故障 核心应用部署上云，从上到下可以分为四层，分别为 终端层、应用层、PaaS实例层和IaaS基础设施 层。如下图： 终端层严格意义上并不在云上部署，主要部署在 端侧，通过APP或者浏览器实现应用访问； 图2.2 典型云上应用部署模型 简单应用访问流程示例 微服务架构复杂应用访问流程示例 云数据中心2 传统数据中心 应用层通过在容器集群、弹性云服务器、裸金属 服务器上部署复杂的应用，实现某些业务功能； PaaS实例层主要是指云平台提供的容器集群、中 间件、数据库等实例资源； IaaS基础设施层主要指提供计算、存储、网络的 基础资源池，如云数据中心的存储池、虚拟网 元、计算资源池或者传统数据中心的服务器、网 络设备、存储设备等。 12 如上图所示，针对简单应用（绿色线条），可

28 1 一、研究背景 （一）AI 大模型发展趋势及挑战 随着新一轮科技革命和产业变革加速推进，AI 大模型浪潮 席卷全球，成为最具影响力的创新科技，大模型被认为是未来人 工智能领域的关键基础设施。AI 大模型正加速定义及形成新服 务、新制造、新业态，成为数字时代的新质生产力。 随着技术演进，AI 大模型技术呈现以下显著发展趋势： 一是模型能力持续提升。随着深度学习技术不断发展，AI 络易用性。 四是高安全模型保障。在推理和训练的各个阶段，大模型都 可能成为网络攻击的对象，因此需要采取额外的安全措施来保护 模型不受侵害，保障数据的保密性和完整性，防止数据泄露和滥 用。此外，大模型基础设施在端到端供应链的安全性、稳定性和 坚韧性也存在巨大挑战，需加强AI大模型与自主可控芯片适配， 建设基于自主可控人工智能芯片、训练框架、交互网络的智算中 心。 （二）金融领域应用规划 20 ，可能会涉及 同城多数据中心甚至跨城市数据中心的 AI 集群融合承载。另外， 边缘数据中心可部署靠近用户的推理任务，以实现业务的快速决 策与处理能力，提升客户体验。 金融 AI 智算网络在基础设施之上，以网络运载力支撑 AI 算 力充分释放，不仅涉及数据中心网络，还涉及高吞吐的骨干网络 和敏捷低时延的分支网络，AI 算力网络如图 2 所示。都需要在 性能、可用性、可靠性和安全性多方面保障，以提升算力网络的

I编译器、基础AI框架、推理框架和三方套件，并通过OpenDAS 以开源方式提供AI扩展套件服务。 DAS与 ModelZoo、镜像仓库、创空间、开发者社区、AI 平台等构成一套完整的人工智能基础设施，全栈全场景赋能用户AI应用研 发，助力千行百业智能化转型，加速新质生产力建设。 DAS人工智能基础软件系统 基础数学库 适配两代产品/全兼容/性能优异 DCC编译器 适配gfx928/gfx936 Ollama LMDeploy ... FlashMLA LMSlim KTransformers ... 行业应用 政务 金融 科教 能源 互联网 电力 税务 医疗 ... 算力 基础设施 弹性计算平台适配 k8s-dcu-plugin k8s-vdcu-plugin dcu虚拟化组件 性能监控组件 故障诊断组件 海光CPU 海光DCU IB RoCE 分布式存储 对象/文件/块存储 门数据融合 与决策协同，解决传统城市管理响应滞后、资源调度低效问题。 现有电子政务系统难以支撑智能化服务，亟需AI驱动的工作流 重构提升行政效能。 响应国家信创战略，需在政务领域实现从算力基础设施到应用系 统的全栈国产化替代。 助力杭州建设"全国数字经济第一城"，需形成可复用的智能城 市技术输出能力。 HYGON 15 16 HYGON 海光DCU行业实战手册 方案亮点 /

大数据的关键 - 无缝集成 大数据的成功不在于实现技术的某 一方面（像 Hadoop 、 spark 等），而是需要把一连串的技术、 人和流程糅合到一起。  大数据的构成 - 多层递进 大数据基础设施日益完善，大数据 分析 BI 平台普遍成熟，大数据应 用层正在快速构建。 大数据平台产品建设和应用方案 大数据思维 - 数据范畴 信息管理 • 坚实的信息基 础 • 标准化的数据 管理实践 自由格式文 本 地理空间 音频 静态图像 / 视频 41% 41% 42% 42% 43% 40% 38% 34% 大数据平台产品建设和应用方案 调研报告 - 大数据基础设施（平 台） 信息整合 可扩展的存储基础架构 高容量数据仓库 安全与治理 65% 64% 59% 58% 脚本与开发工具 列存储数据库 复杂事件处理 工作负载优化 工作负载优化 分析加速器 Hadoop/MapReduce NoSQL 引擎 流计算 54% 51% 45% 45% 44% 42% 42% 38% 受访者大数据基础设施的组件 信息整合是任何分析项 目的关键组成要素，对 大数据来说，它甚至更 加重要。企业的数据必 须随时可被需要数据的 人员使用和获得。 大数据平台产品建设和应用方案 调研报告 - 大数据分析能力（应用）

设备 ，是冷链行业的主要基础设施。随着冷链行业的持续发展 ，冷库从以前相对简单标 准的模式转变应用场景的多元化、冷库运营模式多元化等方向发展。长期以来 ，我国冷库行业存在地区发展不平衡的问题 ， 2020 年以来 ，国家 出 台一系列政策支持我国冷链行业的发展 ，我国冷库行业迎来政策利好。 u 冷链基础建设政策频出 ，利好冷库行业发展 u 近年来 ，我国冷链基础设施建设不断加快 ， 2020 2020 年上半年 ，包括国务院、商务部、财务部及农业部在内的多个部门发布多项冷链物流基础建设 相 关政策 ，大力支持我国冷链物流基础设施建设 ，优化冷链市场环境 ，冷库作为冷链基础设施之一 ，迎来政策利好。 u 伴随着我国线上生鲜消费的增长 ，我国生鲜冷链仓储 及运输需求也随之快速增加 ，我国冷库需求规模将迎 来较快增长。冷库总面积持续增长 ，占仓库面积的比 重不断提升 ，中共中央政治局会议召开 ，释放出 多个重磅信号 ，城乡冷链物流设施建设作为补短板工 程 ，首次写入中央政治局会议 ，国家推动冷链物流 设 施建设的意图明显 《意见》提出要将强产地冷链基础设施建设 ，加强农产品 物流体系建设 2020 年中央一号文件明确冷链物流鼓励投资与支持发展 方 向 ，明确开展国家骨干冷链基地建设 《要点》指出要启动实施农产品仓储保鲜冷链物流设施建 设工程

.............................................................................155 5.5.1 工业互联网平台及相关基础设施建设行动...............................................155 5.5.2 数字化企业集约化管控建设行动...................... 公司管理的能力和水平。同时，结合信息技术发展的 最新成果，积极探索，努力创新，实现关键技术、重要信息系统的 自主可控。 2.3 规划目标 2.3.1 总体目标 建设行业领先的能源工业互联网平台：包含数据采集边缘计算层、 基础设施层、工业平台层和工业应用层四大层级可支持实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层级信息系统互联的一体化 支撑平台，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务系统之间的 数据壁垒，建立 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 深入应用，智慧电厂广泛推广，完成数字化运营中心建设，XXXX 公 司数字化水平得到较大提升。 2.3.3 具体目标  建设工业互联网平台包含数据采集边缘计算层、基础设施层、 工业平台层和工业应用层四大层级的 XXXX 公司工业互联网平台,在 平台的基础上实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层 级信息互联的一体化，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务

国务院发布工业互联网指导意见 总体 目标 发展 目标 到 2025 年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系。覆盖各地区、各行业的工业互 联网网络基础设施基本建成。在 2018-2020 年三年起步阶段，初步建成低时延、高可靠、广 覆盖的工业互联网网络基础设施，到 2035 年，建成国际领先的工业互联网网络基础设施和平 台 加快工业互联网平台培育 1. 围绕数据采集、平台管 理、建模分析以及平台间互 出台并逐步打破技术瓶颈，各层级积极响应发布发展规划、工作计划、推广指南，试点和示范项目进入常态化，已经连续三年写入《政府工作报告》；  工业互联网作为企业数字化转型的载体，在新基建政策的驱动下快速发展。 1 、构建新型基础设施，适度超前，“以建促用” 理解 1 ： 5G+AICDE 已成为新型融合的基础设 施，正在成为产业数字化转型的基础。 2 、推进 5G 应用创新，保持战略定力 理解 2 ： 5G 应用创新已进入深水区，我们已经探 户接入专线、公网地址、信安系统、 IP 及 ICP 备案；  客户轻资产或无资产运营， 只购买云服务实现快速上云；  客户无机房环境或机房条件 不满足建设要求；  客户专注业务运营，期望降 低基础设施运维成本。  运维方案：云能是云资源 池的运维主体，通过远程 运维中心开展 7*24 小时 云平台二三线运维，同时 向省公司采购一线运维人 员进行属地化运维（如硬 件设备巡检、备件更换 等）。