智算中心筑基数字经济新优势 单志广 | 国家信息中心信息化和产业发展部主任 数字新基建 2020 年 4 月 20 日 , 国家发展改革委首次明确 " 新基建 " 的范围 , 主 要 包 括 3 个 方 面 内 容 主 要 是 指 基 于 新 一 代 信 息 技 术 演 化 生 成 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 以 5G 、物联网、工业互联 网、卫 星互联网为代表的 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 新 优 势 、 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 传统的视觉检测系统难以应对越来越复杂的检测 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、 传统产业数字化的叠加 效应、乘数效应 智能计算中心的建设原则 保障网络安全和数据安 全，创造新供给，激发

“ 建 筑 +Al” 融 合 从建筑设计维度思考，“建筑 +Al” 融合，让 Al 机器人应用不再是噱头，而是真正服务于建筑和人 ! 医疗 康养 建筑 机器人 应用 商业 建筑 工业 应用 办公 建筑 文体 建筑 居住 建筑 酒店 建筑 …… 食 智慧导览场景 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 能 化 作 为 Al 机 器 人 应 用 的 主 导 专 业 ， 融 合 各 种 类 型 Al 机 器 人 为 用 户 提 供 解 决 方 案 ， 并 有 效 促 进 Al 机 器 人 在 建 筑 中 应 用 的 落地。 地面装饰条件： 1. 硬质地面，避免厚地毯等容 易变形的地面； 2. 地表哑面不眩光，有足够摩 擦力不打滑。 水平地面，无凹凸不平、台阶 及坡度 访客管理需求： 与访客系统对接，精准识别贵 时规定不同建筑类型智能化系统、机电独立控制系统等应向上一 级管理平台数据对接要求，应、宜、可对接具体的信息，为智能 建筑数字平台搭建提供数据支持。 2. 参编《建筑智慧化系统工程技术标准》 , 正在编制。 民 用 建 筑 新 型 基 础 设 施 设 计 通 则 General nles for dengn ofnewinfrastruchare ofcvil bunlding ( 国

AI人工智能提升建筑设计质量的有效策略 （一）加大对 AI人工智能发展的支持力度 随着现代科学技术水平的不断提高，将人工智能技术应用到 建筑设计中已是大势所趋。AI人工智能的出现，极大地提高了建 筑设计的全面性，让整个建筑业都能朝着数字化和智能化的方向 发展。但是，人工智能的发展和突破需要一个好的环境支持。因 此，首先，政府应该制定相关的政策和制度来扶持 AI人工智能 的发展，比如为研发 AI人工智能的企业和研究单位提供足够的 毒 软件和防火墙进行定期的升级，提高其抵御病毒和黑客的能力。 结束语： 综上所述，将 AI人工智能技术引入到建筑设计中，对于提升 建筑设计师人员的工作效率，减少建筑设计的成本费用，保障建 筑设计的科学性和合理性都具有十分重要的作用，是提升建筑企 业核心竞争力的重要手段。AI人工智能在建筑风格、建筑结构和 建筑空间等方面具有巨大的应用价值，因此，政府部门要加强对 AI人工智能的发展扶持，建设企业也要大力培养

cHIHainEI-I 中 回 移 动 通 信 CIIHAMODILE 常州地铁 ( 3D0u100 BDE a Chinn Unicon 中回职道 广 州 建 筑 BEa 西 建 筑 工 程 陕建集团 mz EnEI 团 ) 总 公 BDE□ 司 an o u P co n r o n A

备状态数据，直观的展示，全方位支撑 领导决策。 通过 AR 增强现实技术，能够实现基于 视 频画面的实时数据管理，对接入的系 统和 数据进行实景化管理，形成各系统和 数据 的联动应用 集成联动、互联互通、节约资源、数据共 享的“集约化”建设理念，实现厂区管 理 系统从自动，到智能，再到智慧的跨 越式发展。 实景化营理 远程控制，实现厂区高效、智能、先进的 安全管理。 接入视频、人员、门禁、消防、环境、生 改变传统人员走访式巡更管理，大大减少巡更人员配置。平台支持针对不同时段、不同情况下的多种巡更预 案设 置 。 三 T 镇 视频逐更 50 实景智能管理平台 u @ 黄游 C² 民众 九 3n L 债场通 共 田 火灾联动报警 平台支持接入具备智能识别火灾功能的热成像摄像机，当摄像机侦测到视频画面中的目标温度异常或者 出现烟雾时，产生报警信号能同步传输到平台，并实现在平台上弹窗报警提示，让监控人员更好了解现场情 现场实时 视频，让监控人员更好了解现场情况，作出合理的应急处理措施。 08 报警 ! 13 封控区域可疑大型车辆超时逗留 O 万影珍 u 南 沙 区 通 eum 核汤园 民众 共 黄游 C² 宝 安 区 实景智能管理平台 深圳市 ×@ 人员异常行为预警 平台支持针对管线区域摄像机视频画面标注封控线，当侦测到封控区域附近人员的异常行为时 ( 如入 侵 警戒线、徘徊、聚集等

P31 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模 拟 基于典型洪水事件 ，利用同倍比放大 / 缩小法生成不同洪水等级的情景。 生成了不同峰值大小和不同峰值时间的洪水情景共 40 场。 基于 “ 2022620” 洪水设计的不同洪水情景 基于 “ 2014820” 洪水设计的不同洪水情景 技术成果： 提升模拟速 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 ，分别对应水位预测、 x 方向的流速预测以及 y 方向的流速预测。 边界条件 ： 模型的上游边界为玉溪水库实测下泄流量及 4 个支流的流量 ， 下游边界为开潭水库的 实测水位。 输入： 5 个流量边界前 24 小时的流量（以每小时的流量为 1 个特征 ， 共 120 个特征） ， 淹没发 生时间 T 为所预测淹没的时刻 ，共 121 个输入特征。

主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • 交换机（ 1 台 / 柜） 3 号机柜 业务 Core 交换机 + 防火墙 + 出口路由器 4 号机柜 管理节点 + 带内 / 外管理交换机 5-52 号机柜 GPU 服务器（ 3 台 / 柜）共 48 柜 144 台 光 纤 部 署 管理平面：带内交换机→管理节点： 10G SFP + 单模光纤（ LC-LC ） ，每节点 2 条；带外交换机→管理节点： 1G CAT6 网线（ RJ45 NFS 、 SMB 、 POSIX 、 S3 、 iSCSI 备份与容灾 自动快照备份，同步至同城灾备 智能化数据管理 冷热数据流动、多中心数据同步、故障自动处理 灵活配置和部署方式 多协议共节点部署、独立节点部署 智能数据分层 热数据驻留 SSD 存储池，冷数据迁移 HDD 层 可靠的安全保障 部件→节点→集群→机柜 冗余保护 磁盘管理系统（ OBS ） WebUI 管理

主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • 全闪池 混闪池 NFS 全面存储协议支持 NFS 、 SMB 、 POSIX 、 S3 、 iSCSI 智能化数据管理 冷热数据流动、多中心数据同步、故障自动处理 灵活配置和部署方式 多协议共节点部署、独立节点部署 可靠的安全保障 部件→节点→集群→机柜 冗余保护 磁盘管理系统（ OBS ） WebUI 管理 高性能并行文件存储 角色域管理 协议管理 应 用 协 议 数 据 工具链 场景大模型 行业大模型 星火基础大模型 数据处理平台 数据预处理 数据标注 基 于 公 有 云 技 术 底 座 能 力 ， 联 合 科 大 讯 飞 共 同 构 建 超 算 智 算 平 台 。 本 方 案 架 构 主 要 包 括 底 层 算 力 集 群 、 星 火 智 算 平 台 等 。 是 面 向 运 营 商 、 高校 、 科 研 院 所

与欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR》、《数据治理法案》（DGA）、《数据法案》（Data Act）、《数字市场法 案》（DMA）、《数字服务法案》（DSA）等数据相关法律制度，以及中国的《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共 和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络数据安全 管理条例》等数据安全法律法规相比，美国在联邦层面上一直没有数据安全和个人信息保护等方面的立法，只在个别州和金 izon Europe开发 数据质量标签。 2023年上线，整合36类癌症影像，链接2万人20万图像，支持AI研发。 欧洲GDI项目基于“百万基因组”框架，拟2026年前实现15国基因组数据安全共 享，助力个性化医疗，2023年推出测试套件含2500+合成数据。 2022年10月，欧盟委员会发布“数字金融战略”（The Digital finance strategy），提出创建欧洲共同金融数据空间， ss network团队推动，后来宝马联合SAP以及汽车行业众多企业联合成立CATENA-X 协会，共同促进汽车行业数据空间的建设。 2.CATENA-X的业务场景 CATENA-X规划了三期共10个优先实现的用例和场景： 第一期用例和场景包括：硬件、软件组件、供应链法规文件、产品全生命周期数据的可追溯性，碳足迹、社会治理、循 环经济等可持续性场景，实时协作的质量管理，增强供应链韧性的需求和产能管理，业务伙伴主数据服务等。

XX”为主线，以“惠民、强企、优政”为宗旨，以“让城市 更宜居、让产业更发达、让生活更便捷、让百姓更幸福、让社会更和谐”为方向， 以“政府主导、企业主体、社会参与、市场运作”为原则，按照“整合、优化、共 享、外包”的理念，整合资源，整合系统，整合服务，采用先进成熟的新一代信 息技术，构建“一中心、四平台”即构建城市大数据中心（简称“大数据中心”）， 打造电子政务综合信息服务平台、城市管理综合信息服务平台、经济运行综合 城市大数据中心建设概要设计说明书 基础信息库，为各监管部门进行“业务交叉稽核”、三证合一等政务融合奠定基 础； （5）建立符合 XX 市数据标准规范和管理制度规范等，明确统一的数据共 享协议，明确部门共享信息资源的责任与义务； （6）建设基于基础数据库的主题应用，包括舆情分析、政务共享平台等， 实现对网络舆情的分析，基于 GIS 平台对人口和法人基础信息库进行应用分析 和数据展示； 服务、报表服务、大数据分析组件服务、统一身份认证等。 第 14 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 3.3 大数据中心系统架构 图2： 大数据中心系统架构 大数据中心存储数据包括：各委办局、人口库和法人库等数据，共涉及到 40 多个委办局及企事业单位。大数据中心持续采集部门业务数据，进行数据集 成，保持数据的生命力。重点完成人口库、法人库的数据整合，以及空间地理 库的重构。通过大数据中心的数据交换、共享、发布服务，不仅支持数据的汇