智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 领域全栈能力，并出资引导智能算力基础设施建设， AI 智能算力增速远超摩尔定律 智算中心主要由国家政府总体牵头建设，同时基础设施提供商积极参与 l 2022 年 11 月 30 日， OpenAI 的对话式 AI 大模型 ChatGPT 横空出世，月活破亿仅用时两月，成为史上增长最快的消费类应用 ，展现出解放人类生产力的惊人潜 质 l 微软作为 OpenAI 第一批投资者，通过优先使用该技术赢得先机，并将 ChagGPT 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 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 金融模型 网络智能化模型 市场成熟度 整体空间 ★ ★ ★ ★ ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 ... CT/MRI 影像分析 疾病辅助诊断与早期筛查

P6 模型的区域属性强、 且缺少多模型耦合工作机制 ， 需要提出大范围精细化 产流模拟方法 传统模型复用难度大 ，在多模型耦合工作机制方面较为薄弱 ，在大范围地区产流模拟存在一定 的 不足 ，需要建立一套统一的模型开发和映射标准规范 ，在此基础上研发大流域尺度精细化的产 流 水文 模型 新的要求 土地利 用方式 土壤类 型 水利工 程布局 土壤含 水量 水文模型中的下垫面信息 水文模型中的下垫面信息 模拟方法。 P7 模型普遍停留在定制化阶段 ， 通用化程度不高 ， 重复建模工作大 目前的水利专业模型尚不能适应智慧水利建设对水利专业模型“标准统一、接口规范、分布部署、 快速组装、敏捷复用”的要求， 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 ， 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 ， 但尚欠缺统一、 规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 为通用 多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ， 需改进算法 ， 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 ，复用难度大、推广成本高 ，在模型计算方面存在着计算时间过长 的问题。需要改进算法与计算模式 ，提高模型的计算速度。 复杂水网系统示意 堤防 新的要求 复杂水网精细刻画

........................................................................................ 10 3.2.2 模型平台......................................................................................... 12 3.2 孪生流域建设与山洪灾害防治结合，在溪源溪小流域开展山洪灾害防治数字孪生流域试 点建设。基于数字孪生设计思路，在福州智慧水利（一期）已有基础进行延伸拓展，构 建溪源溪小流域数字孪生“四预”平台，实现流域监测数据、分析数据和模型运算数据 的可视化展示，在平台上完成该流域的防汛工作“四预”功能汇集展现，形成溪源水库 及溪源溪小流域智慧防洪体系，提升溪源水库及溪源溪小流域水旱灾害防御智能化决策 支撑能力。 第 3 章 系统建设技术及功能要求 1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。 3.1.1.3.2 预警 根据溪源溪小流域防汛

2. 项目组 06 从认识和了解 AI 开始 1. 人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用 的现状及规划 21 1. 调研发现 2 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中 的应用案例 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理 案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 74 eGPT 产品介绍 86 机构简介 88 （5）考勤、排班 案例一：Disney 考勤排班案例 （6）员工服务及关怀 案例一：腾讯员工关怀新玩法 严博先生 寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不 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

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 58 61 64 69 71 73 个人等不同主体，将越来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 等事务迁移到网络空间，网络空间的传输功能逐渐被计算功能超越，网络空间也由此升级为计算空间；第四阶段是数据空间 时代。近年来，随着大模型等人工智能技术的突破，以及人们对网络空间依赖程度的加深，对原先在互联网上难以流通的非 结构化数据和私域数据提出了流通的需求，如何构建一个既能让数据高效流通同时又确保安全可信的数据空间，成为网络空 企 业 秘 密 数 据 道路监控设备 工业互联网自动感应装置 智能家电 可穿戴设备 广度扩展 互联网爬取 物联网自动生成 深 度 扩 展 数据生产方式正在发生巨大变化。2022年人工智能大模型的异军突起，对数据资源的需求陡增。据京数智科技研究成 果，预计到2028年全球可流通数据将完全耗尽。数据生产方式将从互联网上采集结构化数据的传统方式向数据资源的广度 和深度两个方向拓展：第一个方

年行动方 案》 数字产业增加值占 GDP 比 重将超 10% ； GDP 增长贡 献率 66.45% 。 人工智能 (IDC) ： 2024 年 备案大模型超 200 家， 行 业模型占 70% ； 2024 年智 算 AIDC 市场同 比增长 79.6%(146 亿 ) ， 2028 年 预计达 1825 亿 (CAGR ≈ 超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 ， 400G 网络（ 优先部署 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10

数据与拟建的 BIM 数据通过统一的平台相结合，通过模拟、分析、绘制的方式 实现规划管理的需求，精准计算各种规划参数。 规划数据模型分析 园区规划数据模型集成所有规划数据，基于平台进行任意形状的拉伸、测量、漫游，实现对 智慧园区规划分析的需求，同时在规划模型中可以对园区整体规划方案进行模型分析。 建设管理 根据类型、阶段、分布统计区域所有项目的进展情况，统计分析区域内各个项目安全生产情 况，全局了解 发送到救援人员携带的移动设备上，并实时回传当前位置及状态，便于指挥中心及时响应。 园区智慧运维管理 基于二维 GIS 数据半自动构建城市基础三维模型，将各业务应用系统对接的标准数据接口， 导入园区精选化三维模型，地下空间，地形模型，管网模型，道路模型，绿地模型，水系模 型，地下空间模型。 智慧工地价值 建立以 BIM 应用为载体的项目管理信息化，提升项目生产效率、提高建筑质量、缩短工期、 降低建造成本。 快速算量，精度提升

) 》 , 明确雄 安新区 工程建设项目在勘察、设计、施工等阶段，均应按照约定应用 BIM 、 CIM 等技术。 政策引导 行业背景 住建部 《关于推进建筑信息模型应用的指导 意见》到 2020 年末，新立项项目勘 察 设计、施工、运营维护中，集成 应用 BIM 的项目比率达到 90% 住建部 《 2011—2015 年建筑业信 息 化发展纲要》 《关于推进建筑业发展和改革 的若干意见》强化安全质量管 理 住建部 《关于征求关于推荐 BIM 技术 在 建筑领域应用的指导意见 ( 征 求意见稿 ) 意见的函》 住建部 启动建筑工程信息模型应用、 分类、编码、存储、交付等 5 项 标准的编制工作。 数字孪生智慧工地 数字孪生智慧工地通过工地中台、三维建模服务、视频 AI 分析服务等技术支撑，实现智慧工地的昨天、 今天、明天态 别等，提升监控效率，细化监管粒度，保障生 可对施工方案进行模拟，对施工人员进行 3D 动画交底，提高了交底的可行性； 在模型建立后，对模型进行观察，找到钢筋的碰撞点，对钢筋的布置进行优化； 也可以模拟模板支撑体系的受力状况，以确保模板支撑体系的施工安全；对综合 管线碰撞检测也更加智能化，在结构、建筑、机电、设备模型都创建完成后进行 合模，分析出各碰撞点，与设计进行沟通，对设计图纸进行修改。在工程前期解

中心 B A • 面向政府、企业等输出包括 AI 数据库、 AI 模型、 AI 开放平台等在内的多种 AI 产品 • 基于 AI 产品矩阵可以通过打包或定制化服务等方式助力 AI 产业化、产业 AI 化和政府治理智 能化 • 基于先进的 AI 算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 开发训练服务 模型推理服务 强大 高效 易用 生 产 算 力 服务 平台 语 音 交 互 语音交互算法的训练语料数据量将很快突破百万小时 ，训练数据包含大量不同用户的口 音数据、多领域歧义语料数据和具备复杂语法规则的数据。随着大规模语料样本数据的不断积 累 ，需要更好利用智算中心具备的大数据挖掘技术、深度学习算法 ，构建更加高级的语音模型， 为客户 为客户提供流式计算、在线计算、大规模离线计算等多种形式的服务 识 别 检 测 高性能识别检测平台往往需要支持处理 10 万 + 的物体识别能力 ，具备分钟级别的模型 生成响应速度 ，具备模型持续优化升级的能力 ，需要支持诸如深度分离卷积、残差密集 网络（ RDN ）和隐式三维朝向学习等最新机器学习算法 ，同时支持各类算法的灵活配置以 满足不同实际应用场景的需求 机器人 机器人产业的发展迫切需要智能计算中心平台提

技创新专项规划》 提出研究非线性几何特征建模与 BIM 图形引擎，建立具有自主知识产权 的 BIM 三维图形平台并发展相应软件生态。 2022 年 《“十四五”建筑业发展规划》 加快推进建筑信息模型（BIM）技术在工程全寿命期的集成应用，到 2025 年，基本形成 BIM 技术框架和标准体系。推进自主可控 BIM 软件 研发；引导企业建立 BIM 云服务平台。 2022 年 《“十四五”工程勘察设计行业发 提出利用建筑信息模型（BIM）技术和城市信息模型（CIM）平台等， 推动数字建筑、 数字孪生城市建设，加快城乡建设数字化转型。 2022 年 《“十四五”住房和城乡建设科技 发展规划》 建筑信息模型（BIM）技术在工程设计、生产和施工领域得到推广应 用。研发自主可控的 BIM 图形平台、建模软件和应用软件，开发工程项 目全生命周期数字化管理平台。开展基于城市信息模型（CIM）平台的 ⚫ 当下 AI+设计产品典型应用 ➢ AI ROAD 交通快速方案设计系统 AI ROAD 是华设集团控股子公司江苏狄诺尼发布的一款基于人工智能技术的交 通市政方案设计软件，基于 AIGC 模型进行训练，初步形成了交通市政设计领域 的 AI 内容生成能力。目前在路线和立交设计中得到应用，初步能够提升方案设计 效率 7～8 倍，提升整体工作的综合效率 20～30%。2023 年 2 月，AI