计算基础设施 1500 亿欧元 200 亿欧元 96 亿欧元 推动智能计算中心有序发展，打造 智能算力、 通用算法和开发平台一体化的新型 智能基础设施 国家新一代人工智能 创新发展试验区 建设试验区 国家人工智能 创新应用先导区 夯实技术 人工智能基础 设施示范工程 投资补贴 全球：数据的高速增长带来 智慧交通 智慧农林 智慧物流 智慧政务 自 然灾害应急管理 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 石油勘探 市场成熟度 整体空间 分子动力学 天气预报 材料科学 软件与大模型联合仿 真，适配新能源并网优化 需求。 • 问题描述：通用大模型在电 力 领域适配性差 ，难以满足 特定 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户）

轻量化、 低功耗化 整机重量≤ 150kg 、可快速拆解为天线单元、俯仰舱体、 收发组件、信号处理单元以及伺服底座等多个部件 ，最重分部件重量约 20kg 。 整机功耗≤ 200 瓦 ，可实现太阳能电池板供电 ，连续阴雨天运行 7 到 10 天。 l 全天候全自动无人值守系统 一键开关机 ，无需专业人员操作； 自适应体扫模式 ，选择最优观测角度； 自动切换运行模式 ，节能环保；数据量小 ，普通网络即可满足远程值守和数据传输。 延长预见 期 长短记忆神经网络 时空地理加权回归 P13 提 出 了 产 流 模 型 空 间 尺 度 自 适 应 校 正 方 法 ， 建 立 了 流 域 蓄 水 容 量 和 地 形 指 数 的 动 态 响 应 关 系 ， 降 低 了 产 流 模 型 的 空 间 尺 度 依 赖 性 ， 实 现 了 不 同 空 间 尺 度 的 高 效 模 拟 。 实现了不同空间尺度的高精度产流模拟 ， 200m 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 ， 实现对模型参数的快速率定 ，解决参数率定的计算负荷问题。 提高参数率定速度： 基于深度学习替代模型的参数快速动态率 定 技术成果： 提升建模效 率 采用替代模型快速率参 P21 P22 增量学习可以主动从新的洪水数据中学习并自主调整模型 ， 能够做到不重复处理历史数据 ，修正并增强 历史数据使其与新数据相匹配。 因此模型可以从新的数据中持续学习新知识

常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。建筑设计项目规模相对 较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效以及信息化程度 低，制约设计院人效提升。 痛点三：行业集中度分散，龙头市占率提升缓慢。自 2018 年以来前五大 年以来前五大 设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 年由 9.64%上升至 2022 年的 10.65%，4 年仅提升 1.01pct，龙头市占率较低且提升缓慢。地域特征明显， 人效提升难度大，设计企业管理半径有限，企业难以持续扩大规模。 ⚫ AI+设计现状：目前主要应用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶 段应用相对较少。设计行业中部分上市公司已开始布局 BIM 与人工智能， 开展工程数字化设计等多方面业务。AI 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在

算力基础——寒武纪自主研发设计的人工智能芯片 寒武纪人工智能软件开发环境 采用端云一体的智能处理架构 可同时支持寒武纪端、边、云全系列产品 在云端 开发调试调优推理训练 在终端 快速部署 Cambicon Neuware · 南京麒麟科技创新园投资建设的重大算力基础设施 · 寒武纪联手浪潮共同打造 · 智能计算服务、交叉研究和产业创新三位一体 · 立足南京、面向长三角、辐射全国 · 为南京建设国际科技创新中心贡献卓越力量 CN-Prof CN- GDB 智能研发培训 智能数据中心 模型市场 项目合作研发 智能计算展厅 训练平台 智能社区平台 云边一体 教 育 云 智 慧 城 市 工 业 视 觉 智 边缘智能计算 loT 物联设备 Docker 容器化 训练推理系统 智能板卡管理插件 Kubernetes 公安、消防 其他项目服务 南京智算中心平台规划 电力、交通 云边一体化 能 安 防 数据平台 算法平台 智慧交通 智能计算平台 适配各种场景的统一的智能计算云平台与智能前端相互协作的有机结合体。 云 云 安 全 体 系 他 项 目 总 算 力

式变革。国资委文件也提出，国有企业要实现数字化转型，数 字化资产比重要从当前的30%提高到60%以上。央企集团总部 要率先打造数字化平台，加快形成集研发设计、生产制造、经 营管理和服务保障为一体的“端到端”企业数字化供应链体 系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，央企应该 抓住历史机遇，从发展模式、业务布局、技术路径等方面做好 准备，以数字化转型来驱动高质量发展。 （3） 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化， 由此带来的是生产和业务 模式上的变革。这种变革对企业生产经营带来了前所未有的影 响，也 实现了从物理电网向信息电网的转变。以“互联网+”为基础的 数字经济时代下，电力企业数字化转型势在必行，这是实现行 业高质量发展和有效化解能耗问题的关键所在。 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 型的目标，需要企业进一步认清形势，把握机遇，探索建立符合

断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展， 人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在 接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效 率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。 易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 IBM 薪酬顾问 / 项目经理、 Kenexa 中国项目经理、Salary.com 数据团队负责人。 。在深度学习领域，大模型 通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来 训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提 供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自 主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的 法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求： 1) 通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义 的任务； 2) 通用智能体应该是自主的，也就是说，它应该能够像人类一样自己生产并完成任务；

我国数字经济发展转向深化应用、 规范发展、 红利释放的新阶段 发展新动能 数 字 经 济 发 展 处 于 " 四 期 叠 加 " 矛盾凸显期 数 字 经 济 新 形 态 与 现 有 管 理 体 制 对 撞 ， 规 范 健 康 可 持 续 成 为 数 字 经 济 高 质 量 发 展 的 迫 切 要 求 战略机遇期 做 强 做 大 数 字 经 济 已 成 为 构 筑 国 家 竞 争 争 夺 发 展 主 动 权 的 战 略 选 择 交织发展期 新 技 术 、 新 业 态 、 新 模 式 相 互 交 织 演 进 起步拓展期 我 国 数 字 经 济 规 模 化 效 应 尚 未 显 现 算法 智算新中心 智能 计算中心 数字经济三要素 数字经济五创新 应用创新 监管创新 技术创新 生态创新 平台创新 数据 算力 智能计算中心定义 概念界定 人工智能计算架构 AI 芯片 AI 服务器 高速互联 深度学习框架 资源调度 数据服务 数据开放共享平台 算力服务 算法服务 产业创新聚集平台 智能生态建设平台 图像 视频 高 效模 型 训 练框架 高 效模 型 优 化方 法 深度 学习 自然语言 处理 AI 场景 AI 算法 AI 工具 AI 服务 CPU GPU 细粒度切分 调度策略 算力服务管理 FPGA ASIC 算力标准化

应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 / 图像 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 应用场所及功能 应用于餐厅、办公、医院、娱 乐场所、工厂等室内场景，提 供送餐、递送文件、送货等服 务。 优势：降低人力成本；提高私 密性；减少配送时间；提高配 送准确性，提升满意度。 0 1 Al 机器人应用场景 的清洁服务，提高清洁效率和 质量，为人们创造更加清洁和 舒适的生活和工作环境。 室内清洁机器人：应用于办公 楼、商场、酒店等场所。 室外 清洁 机器人：应用于园区、 公园、水域等。 优势：实现降低人力成本；提 高清洁效率；保持清洁质量前 后一致。 自主规划跨楼层清洁 自动作业保障清洁质量 作业高效多重清洁 01 Al 机器人应用场景

、地理信息系统、大数据等新 一代信息技术，彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式 和管理模式，为建设集团、施工企业、政府监管部门等提供一揽子工地现场管理信息 化解决方案，是一种崭新的工程现场一体化管理模式 网关防火墙 WIFI/GPRS 服务器 Internet 塔吊黑匣子 政府应用 “ 智慧工地”创造性的将施工企业现场视频管理、建筑起重机械安 全监控管理、现场从业人员管理、物料管理、进度管理、扬尘噪声监测 平台优势 工程案例 第二章 “ 智慧工地”系统是在总结十几年视频联网的基础上，结合 GIS 地图、物联网、人工智 能、大数据等行业，成功推出的全新建筑行业可视化、智能化、数字化一体化平台；为 施工单位、建设集团、监管单位提供了一套有效的管理辅助工具平台。 人工智能 GIS 地 图 “ 智慧工地” 平台 以视频为基础 物联网 大数据 行业概述 :8 人贝 A 2016 年 05 月 23 日 16 时 44 分 46 所班组 ： 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 施工现 场扬尘、 噪声一 体化监 测方案 五 、扬尘、噪声监测系 统 防 尘 人 空 制 有 责 无组织污 在练盟理临蘑 项目来源 ● 建筑工地数量多，排放量大，施工现场监管难度大 ● 采用降尘筒监测技术落后、周期长、科学性差

32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 国家数据基础设施是实现数据安全高效流通的技术保障 国家数据基础设施是“五位一体”统筹推进数字中国建设的的支撑底座 第四章 国家数据基础设施的特征和建设路径 36 国家数据基础设施的涵义 国家数据基础设施的特征 国家数据基础设施建设总体思路和实施路径 第五章 国家数据基础设施技术路线比较 度合作，支持跨云数据存储与计算，提升灵活性；Snowflak联合 Anthropic、Datavolo等企业组成技术联盟，扩展AI与数据集成能力；Snowflak通过开发者社区推动第三方工具集成，提 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 18 > 19 升平台的性能、成本与AI整合能力，已成为Snowflak领先于Databricks、Amazon 通用 例，促成日荷供应链数据互通，部分标准获国际认可，加速全球工业数据可 信共享。 2022年5月3日，欧盟委员会宣布启动欧洲健康数据空间（EHDS）建设，并发布了《关于欧洲健康数据空间条例》提 案，提供法律保障。EHDS将通过构建一个由规则、共同的标准和实践、基础设施和治理框架构成的医疗生态系统，促进医 疗数据的初次利用（医护机构间的数据交换，使患者在不同欧盟成员国获得便利的医疗服务）和二次利用（用于促进研究、