应效率提升 50% ，改善用户体验 ， 提高客服工作效率。 国产化适配： 采用寒武纪 NPU 推理 + 中文预训 练 模型 ，适配国产推理芯片和语 言模 型。 主流场景及需求 智能客服与工单处理 率高，影响新能源消纳。 • 解决方案：科学计算大模 型联合仿真，光伏 / 风电 出 力预测精度提升，弃电 率 降低 8% 。 • 国产化适配：采用国产 CAE 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 息安全子系统和超算中心融合管理子系统。 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网：用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络：业务网络用于互联网用户访问智算

，奖励优秀应用项目。 主体培育：打造产业链 ，奖励落户企业 ，落实税收优惠。 科技创新：支持创新平台建设 ，强化研发创新。 财政金融：统筹专项资金 ，支持项目融资 ，鼓励金融创 新。 要素保障：保障用电用网 ，支持清洁能源 ，培养专业人 才。 政策服务：优化审批流程 ，统筹能源消费。 产业集群目标：打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 8*200/400G 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 第 7 页 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网：用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络：业务网络用于互联网用户访问智算 贵州千亿级数字产业集群建设。 l 算力规模 ：部署 144 台 8 卡 GPU 服务器 ，构建 1152 卡千卡级算力 集群 ，支撑千亿参数模型训练； l 网络能力 ： 基 于 大 二 层 架 构 与 Spine- Leaf 拓扑 ，实现端到端延 迟≤ 50μs ，保障集群大规模数据同 步效率； l 可靠性：全链路冗余设计（网络、 供电、散热）

新一代信息技术加速了社会智慧化进程 新一代信息技术在抗疫过程中发挥了巨大的作用， 使我们生活和工作的许多方面从线下搬到了线上。从早上 醒来第一眼去查看疫情数据、查看同乘同航是否有确诊， 到网课辅导、在线问诊、生鲜快递；从远程打卡、线上招 聘、线上会议到文档协同、工作提交；从线下到线上的迁 移，加速了社会的智慧进化，主要表现为以下三个方面： 首先是加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上 断的智慧服务。 智算中心已成为经济新动能，社会新基建。 智算中心要成为新基建，必须满足以下三个基本条 件：开放标准、集约高效和普适普惠。 开放标准要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架 构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的； 集约高效要求智算中心的建设要有超大规模，要采用 领先的技术，保证自身的先进性； 普适普惠则要求智算中心发挥基础设施的社会价值， 服务大众。 下面，具体分析这三个条件。 中心整体设计理念先进，技术上说融 合架构代表着数据中心体系结构的未 来发展方向。融合架构从1.0到2.0， 已经实现了存储资源和异步计算资源 的弹性组合。现在的融合架构正处于 3.0阶段，也就是通过连接池化和重 构技术，实现不同的计算资源的协同 能力。通过软件定义来实现业务自动 感知和资源自动重复，使计算的性能和效率大幅度提升。 在硬件层面，通过硬件重构来实现资源置换。CPU与GPU、 FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联

的 干 预 、 即 时 正 确 地 采 集 各 类 生 产 数 据 ， 以 及 合 理 的 生 产 计 划 编 排 与 生 产 进 度 ， 并 且 整 合 各 业 务 系 统 数 据 资 源 ， 构 建 一 个 高 效 智 能 的 、 绿 色 环 保 的 、 环 境 舒 适 的 人 性 化 工 厂 。 将厂区生产中的关键数据放在一个统一的 界面中呈现给决策者，并且通过智能标签， 可在视频画面中实时查看厂区各类接入设 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 产等系统。对接入的系统进行集中展示和 藁约化建设 携酥网愤入 新型智慧厂区 进一步提升管控需求 推进安全防控业务应用功能的深度融合，完善厂区立体化防控 体系建设，发挥指挥中心管理中枢作用，为厂区安全稳定提供 有力的科技支撑和机制保障，确保厂区长治久安 提供安全工作的事前防范、事中处理、事后分析的信息手段支撑，对各类安全事件做到预 知、预判、预防、预警和有效处置； 对人、车、物进行综合管控； 接入视频监控、人员管理、车辆识别、入侵报警、消防数据、门禁数据、生产数据及物联 网等系统数据； 对数据资源进行集中展示和远程管控，实现隐患排查的长效机制； 通过整合各方业务系统数据，更好的服务厂区管理，提高管理和生产效率 基于视频画面的实景指挥调度，直观展示各类应急资源，提高应急指挥效率

比 如 ， 以 5G 、物联网、工业互联 网、卫 星互联网为代表的 通 信 网 络 基 础 设 施 ， 以 人 工 智 能 、 云 计 算 、 区 块 链 等 为 代 表 的 新 技 术 基 础 设 施 ， 以数据中心、 智 能 计 算 中 心 为代 表 的 算 力基础设施 等。 主 要 是 指 深 度 应 用 互 联 网 、 大 数 据 、 人 工 智 能 等 技 技 术 ， 支 撑 传 统 基 础 设 施 转 型 升 级 ， 进 而 形 成 的 融 合 基 础 设 施 ， 比 如 ， 智 能 交 通 基础设施 、 智慧能源基础设施等 。 主要是指支撑科学研究、 技术开 发 、 产 品 研 制 的 具 有 公 益 属 性 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 重 大 科 技 基 础 设 施 、 科 教 基 础 设 施 、 产 业 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 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

使财政各类数据资源真正有序管理起来，做到“资源清晰、取用便利”，一方面 又可真正推进数据应用规划方案向具体实现的落地工作。 本方案旨在阐明财政数据资源目录在整个数据分析产品体系中的位置、总体结 构、功能设计等。 2 规划思路 2.1 整体逻辑关系 首先阐明数据资源目录与整体数据分析应用的逻辑关系： 图 2-1 数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目录体系主要由数据资源目录服务系统组成，同时还具备软硬件、网 络的支撑环境，以及标准与管理规范建设和安全保障。 第 2 页 整个数据资源目录建设是一个上下贯通、统一管理的架构，遵循财政基础数据 规范和标准存储规范、统一的前段码管理。整个数据资源目录体系结构体现为 符编码，并对元数据中的标识符信息进行赋值。 （3）根据信息资源分类标准对元数据中的分类信息进行赋值。 3.1.1.2 资源注册申请 资源提供者将编目形成的元数据通过元数据注册系统向目录中心的管理机 构申请注册。本级资源提供者提交数据资源元数据，下级目录中心将该级财政 目录服务地址和核心元数据注册到上级目录中心。 3.1.2 面向资源管理者的功能 3.1.2.1 资源注册审核 管理机构确认提

评级 中国中铁 1.44 1.60 增持 中国铁建 2.24 2.49 增持 中国交建 1.31 1.43 增持 中国化学 1.06 1.23 增持 鸿路钢构 2.37 2.92 增持 华设集团 1.12 1.24 增持 设计总院 1.08 1.23 增持 苏交科 0.54 0.60 增持 华阳国际 0.81 1 54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 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 资料来源：Wind，兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源：Wind，兴业证券经济与金融研究院整理 1.2、设计人员成本占比高，人效提升难度大 设计企业人员成本占比高，近三年呈上升趋势。建筑设计是人员密集型产业，龙 头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间，部分企业人力成本较低的主要原 因是公司开展总承包和新能源等项目，采购成本占比上升。我们统计了华建集团、 华设集团、设计总院、华阳国际、

2.5Eops( 三期累计 ) 分布式存储系统 6PB 全闪存储系统 500TB 内部高速互联网络 采用 200G HDR 组网； 高速计算存储网络 采用 25G/100G 以太 网 经典模型库 深度学习库 高性能库 算子库 TensorFlow Caffe 亘 Caffe2 mxnet 母 ONNX TensorFlow Caffe Caffe2 全 体 系 他 项 目 总 算 力 总 存 储 高 速 网 络 其他项目合作 智能项目孵化 产 业 行 业 学 木 相 结 合 的 生 态 平 撑 管 理 体 系 一 站 式 的 多 云 管 理 平 台 云 架 构 标 准 体 系 Ai C 1 AiCD 产业发 展 PART 02 智能交通 HHH 凹上企 业 赋 能 科学计算 智慧社区 城 市 管 理

隐私保护计算 区块链 可信数据空间 数场 数联网 数据元件 第六章 国家数据基础设施技术发展趋势 68 全球将形成三种数据基础设施主流技术路线 国家数据基础设施将向“一空间（场或网）四技术”方向收敛 数据基础设施将实现人工智能大模型的“数据平权” 05 07 07 08 09 13 21 33 33 34 35 37 37 39 46 50 54 人工智能、物联网等云服务。其强大的计算能力，可以 帮助用户快速部署和扩展应用程序；且其提供的关系型数据库、非关系型数据库和数据仓库等各种数据库服务，可以满足不 同类型的数据管理需求等。微软工业数据流通平台通过构建物理实体的虚拟模型来模拟、分析和优化生产过程，核心组件包 括：开放平台通信统一架构(OPC Unified Architecture ，下称“OPC UA”)、资产管理壳（Asset Unity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 格式。被广泛应用于金融分析、科学计算、商业智能、社交网络分析和许多其他需要快速迭代数据处理和探索性分析的领

模型与项目文件的关联 二维图纸与三维模型联动 BIM 现场协同管理： 模型分享 41 画 8:4 a ET I11 D 0 □ 契 材 口 腿 I 构伴 M 号 里编 刻盾 IE DLi B.1D:1!] llaLln1l Q1IE 1D4 II D-1n I nL1fⅢ 01!!II 1 通加面 H D ·m-|IIm l II QI 田 41 C1 i[S 试件信息 预警信息 1 ⅢII □136 Qt1mI ml a104 Q5 anD 试件数里 首Ⅲ入 M 所计负型 UT 期 UT 部口 -1 阳志造 n℃ 预警信息 请排搜量 1 店且 m 提图 1 边 2-1 if 的相次 肚次 A 助网定值 情钻人 [ 血阳 I 值 天 ILIII 10 试铃镇号 SZDX-ZH-2019-00171 L