城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研 520 亿美元 创新与技术局 290 亿美元 关键技术研发 169 亿美元 应对 AI 的机遇和挑战，争取主动权 数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 Leaf 交换机互联 ，这样就能让业务流量（大模型 训练数 据传输 ）和管理流量（设备远程运维指令 ）在这 些核心设备间高效流转 ， 同时借助双机部 署实现冗 余 ，避免单点故障影响业务和管理功能 关键链路标注 •25G 业务链路： GPU 与 Leaf 之间的高速数据通 道 ，每 Leaf 承载 18 台 GPU （ 36 条链路 / Leaf ） •400G 核心互联： Leaf-Spine-Core 带外管理 100G QSFP28 出口连接 Leaf-Spine-Core 构成三级 CLOS 架构 ，支持 ECMP 多路径负载均 衡 网络设备架构 第 17 页 设备类型 型号 数量 关键配置 单价 小计 （万） GPU 服务 器 超微 S83-4090T8 144 2 ×25G SFP28+1×10G SFP+1×1G 电口 ,8 张 NVIDIA RTX 4090 GPU

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； 结构化内容写作 调整企业的招聘策略并用于企业整体，将收到的 信息提供给高层，用于企业的人才策略评估。典 型的产品是易路薪智平台提供的“对标企业招聘 动态”。 简历解析和筛选 将格式和模板不一的简历进行结构化处理，统 一模板、提取关键内容方便招聘专员快速浏览 和查看。在解析的基础上，排除一些诸如教育 背景之类的硬性条件不合格的候选人，做一些 简历查重和版本管理的自动化。目前市场上大 多数招聘管理系统都自带这一功能。 智 身临其境地理解公司业务，了解公司的企业 文化和团队氛围或提前感受岗位的核心工作 内容。 AI 视频面试 这一赛道，从最初的解决跨越时空的“视频 面试”，到通过关键词命中计算的“视频面 试辅助”，再到包括调用通用 AI 能力，进行 关键词、语音、表情等维度的单模态算法的“AI 面试辅助”，最后到基于篇章级别语义识别 算法和包括颜值、表情、声音等多模态算法 的“AI视频面试决策”，一路不断进阶从“劣汰”

能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 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 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用 目前部分企业尚未形成成熟的数字化技术体系，在智能 化、新基建等方面还存在短板，缺少先进的数字化技术、产品 和解决方案等数字化技术工具，在一些关键领域和重点环节还 难以突破。 （2） 数字化人才严重不足 当前，央企面临着双重压力：一方面要应对国际国内市场环 境的变化和激烈的竞争压力，另一方面要应对自身传统发展模 式所带来的经济下行、人才短缺、 化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解 决方案。没有从业务的角度去考虑企业的数字化转型，没有以 业务为核心去实现企业的数字化，或者说不知道如何去实现数字 化。 （4） 部门协调困难，内部信息不畅 从

数据生产方式不断向广度和深度拓展是数据要素化发展新阶段的重要标志 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 10 > 11 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而 （2） EDC搭建数据交互桥梁 EDC是由Eclipse基金会托管的开源项目，其目标是提供一个可弹性扩展的开发架构。EDC在Google Cloud的数据交互 体系中扮演着桥梁的角色，是实现互操作性的关键一环。借助EDC，服务提供商和消费者的数据系统得以无缝对接。例如， 消费者可以将数据发送到BigQuery中，服务提供商则通过EDC进行访问和分析，而无需直接共享自身数据，最终将处理后 的数据提 组织方式极大地 简化了数据分析流程，让企业能够更快速地响应环境变化和市场需求。 （3）EDC保障数据安全流通 为了确保能耗数据和碳强度数据能够在不同环节之间安全高效地传输与共享， EDC发挥了关键作用。其中，连接器负责 搭建数据交换通道，联邦目录帮助参与者发布和发现数据产品，身份中心管理参与者身份以保证数据访问的安全性，注册服 务则提供快速准确的注册信息管理服务。借助这些功能，产品制造商

舆情服务平台功能列表 表3： 舆情服务平台功能列表 序号 一级模块 二级模块 功能点 功能描述 1 数据采集服 务 采集系统配置 模板配置 数据源模板管理，进而扩展数据 渠道。 2 搜索配置 搜索的关键字管理，比如：公共 交通，将收集和公共交通相关的 舆情。 3 采集模块 网站采集 采集中心采集网站数据管理 4 引擎采集 采集引擎配置管理 5 采集调度 优先级管理 采集调度器优先级管理 6 字段配置 配置检索的字段，根据角色权限， 赋予不同角色的不同的检索字段。 第 51 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 60 检索功能 检索首页 检索首页，用于选择标签和输入检 索关键字。 61 检索结果列表 页 检索结果以列表展现。 62 详情模板库 检索结果详情 模板 查看检索详情。 63 大数据分析 服务 数据分析 数据分析申请 用于提交数据申请。 64 数据分析列表 在系统建设时同步规划和设计安全方案，投入一定比例的资金建设信息安 全设施，保障信息安全与信息化建设相适应。 2、重点保护原则 根据本系统的业务特点，对各类资产实现不同强度的安全保护，集中资源 优先保护核心业务或关键信息资产。 3、节省投资原则 通过多种方案的设计比较，在确保安全的前提下，优先选择节省投资的方 案。 4、避免重复建设原则 规划思路要考虑到其它同安全等级的信息系统安全建设情况和后期 3-5

汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI 化 c 服务应用 AI 化 B 输出产品 AI 化 智能生态 建设平台 数据开放 共享平台 以产业创新 升级为目标 智能计算中心主要内涵及功能定位 倍 智能计算中心经济社会效益分析 降低 Al 应用成 本 提高算力效率 智 算中 心 智能计算中心经济社会效益分析 • 算法创新、数据和可以用于训练的算力被认为是推动人工智能发展的三个关键要素 • 未来随着智算中心大规模投入使用 ，以 AI 算力、数据为基础、以 AI 模型生成和多场景应用的 AI 技 术生态链将逐渐形成 实现从模型开发、训练、部署、测试、发布的“流水式生产”与一站式交付，加速算力 使得智慧计算像水电一样成为城市的基本公共服务，进而帮助城市中小企业、创新 型企业和传统企业降低企业 AI 技术研发、应用和部署成本，增强企业创新和转型发展 能力 • 智算中心是智慧时代经济社会运行所必须的关键公共算力新型基础设施 • 数据中心是产业转型升级、新旧动能转化的必要支撑 ，但现有数据中心算力服务能力已经难以有效满 足实践需求 智能计算中心经济社会效益分析 促进产业转型升级 加速新旧动能转化

供电力服务，其核心是生产电力的地方，就是发电厂，像 三峡电站、大亚湾核电站；智慧时代的新型基础设施，要 能够对外提供各种算力服务、数据服务和AI服务等，其核 心就是计算力的生产中心。 计算从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计 算和智慧计算。每种计算都有相应的计算力中心去支撑。 科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政 府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中 心。当前，人工智能计算需求正呈指数级增长，未来将 直是开源计算生态发展的推动者，一 直在积极地将开源开放的建设理念和 标准向全球推广，一直在大力推进开 放计算生态发展，所有的顶级互联网 数据中心已经在大规模的落地开放计 算服务器。同时通信、金融、能源 等关键领域的TOP企业，也纷纷加入 了开源组织，并在数据中心建设当 中加以实践，像OpenStack、K8S、 Hadoop、TensorFlow等面向云计 算、大数据、人工智能等场景的开源 技术软件，已经成为了智算中心软件 用开发等服务，让智算中心更快地推 动社会智慧化转型。 在产品方面，浪潮在融合架构 技术路线的指引下，将持续巩固算力 系统、云数智软件平台层面的优势， 提供人工智能服务器、通用计算服务 器、关键计算服务器，并面向海量数 据和高速互联提供存储和交换机产 品。此外，将技术栈持续往底层延 伸，面向不同的场景，开发定制化的 AR芯片、BMC芯片、网络和存储加速 芯片等。最终形成覆盖芯片、系统、

水 平” ( 习近平 ， 2018 ） 全国洪水威胁区域分布图 研发面向数字孪生流域建设的洪涝动态演进模拟业务系统 ， 是实现国家防洪减 灾 和水利高质量发展和的关键任务 数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 作为建设创新型国家的重要内容 ， 这是党中央从党和国家事业全局出发做出的重要决策 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 报，最大程度控制误差； 模型输入： 前 24h 降雨与边界流量 / 水位 ，未来 72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 开潭水库未来 72h 的流量 / 水位。 技术成果： 提高模拟精 度 P17 适用性强： 与其他神经网络模型相比 ，模型结构适用于雨水 情时间序列特征数据； 复演 2018 年山竹台风暴雨过程 ， 提出了 72 小时 ~48 小时的 水工程群预泄控泄方案、 24 小时的实时调度方案 ， 针对流域区 间来水比重大的问题 ， 上游水库尽可能拦蓄洪峰、 中游关键节 点水闸开 P 8 错峰适潮调度 实时防洪潮调度指导 数字孪生潭江现已处于试运行阶段 ，利用现有和新建潭江流域 监 测数据 ，结合台风暴雨、 风暴潮预报情况 ，输出潭江流域防汛 监测预警分布图及防洪调度指导图

由员工进行自助刷卡结算或刷脸消费。 饭堂刷脸支付 价格自动识别  智能餐厅系统流程 取餐盘 自选区选取菜 品 托盘放置到结算台 自 动读取碗碟菜品 结账（刷卡、扫 码、刷脸） 视频监控 关键出入口人脸识别、对接公安系统 视频监控关键出入口增加人脸识别，对接公安系统。除了可对接公安系统外，还可以对接支持国标协议的 监控系统 入侵报警 - 系统功能 三种 报警 类型 双鉴探测器 手动报警按钮 门磁报警 ， 降低了物业管理单位越来越大的用工成本压力。 建筑消防设施联网监测系统采用模块化结构， 可以兼容消防灭火系统、消防报警系统、电气火 灾系统，辅助逃生系统等各系统，采集、传输、 分析各系统关键设施状态。如有故障，可在软件 客户端弹出报警对话框，也可以给项目负责人发 送报警短信或微信通知。 消防监控平台组成：智能井盖系统原理 井盖：指安装好电子防盗装置的井盖。投 入使用后通过电子装置检测井盖的倾斜、

城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研 520 亿美元 创新与技术局 290 亿美元 关键技术研发 169 亿美元 应对 AI 的机遇和挑战，争取主动权 数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 任务：全场景扩展，实现国产算力主导。 技术细节：扩展至智能客服、新能源并网优化 等全场景应用，提升系统整体性能。 成果：实现全场景大模型覆盖，构建自主可控 的电力智算中心。 理由： POC 测试可以快速验证项目的关键技术和应用场景，为后续大规模建设提供经验。 建议：申请省级新基建专项债，优先启动 POC 测试，验证项目可行性和技术优势 02 03 01 2 方案架构设计 3 典型案例 4 主流智算平台介绍 服务调 试 原生组件 对话流 对话流编辑 Prompt 节 点 话术配置 变量和标签管理 对话测试 画布编辑 自定义组件 脚本组件 接口组件 知识搜索 关键词召回 知识发布 增删改查 word 解 析 pdf 解析 知识表达 知识检索 知识库 管理 知识采集 知识问答 向量召回 知识树 文档切片 OCR 识 别 表格