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 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 第 3 页 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 具备单体算力大、科研实验室居多 国内：近两年已有 30+ 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 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

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 省、市、县（区）三级体系架构。 图 2-2 数据资源目录层次体系结构 这三层体系架构从上至下逐级建立数据资源目录管理中心，每级目录管理中 心建设和管理本级及下级财政的数据资源目录。具体实施时，依照所处财政级 次不同而变化体系层次。总体而言，省级数据资源管理中心主要职责是负责全 省数据资源开发利用总体规划，制定信息提供、交换、共享的规则和范围，对 址等，以此为基础通过资源目录记录的信息获取资源实体。 结合整体数据分析应用功能逻辑，数据资源目录体系的建立大体可分为数据采 集及 ETL 技术支撑功能、数据资源目录管理功能、对比主题展现功能三大部分。 总体的功能结构图如下： 图 2-7 数据资源目录功能结构图 3.1 资源目录管理 数据资源目录体系管理架构包括数据资源目录体系使用和管理的三个角色和六 项活动。三个角色是数据资源目录的提供者、使用者和管理者。六项活动包括 信息和有限的 交换资源目录信息；第三类是目录服务系统管理者，负责对目录服务系统的管 理、目录信息的更新和维护等工作。在这三个角色中分别设定几类权限等级， 第 10 页 此权限等级对应资源的六大安全等级（全社会、本单位、限制、秘密、机密、 绝密）。用户在使用目录服务系统时，系统会根据用户的权限确定用户可以执 行的操作和过滤，阻止用户的非法操作，并且会根据用户的权限和目录条目中 资源保密属性过滤用户执行目录查询的结果。

（9）《关于印发水利业务需求分析报告的通知》（水信息〔2019〕219 号）； （10）《水利部办公厅关于印发数字孪生流域建设先行先试台账》； （11）《福建省水利厅关于下达山洪灾害防治项目非工程措施部分 2022 年度建设任 务的通知》； （12）《福建省水利厅下达数字孪生流域试点建设任务的通知》（闽水函〔2022〕565 号）； （13）《信息安全技术网络安全等级保护基本要求(GB/T 22239-2019)》； 字孪生水利工程建设技术导则（试行）》《水利业务“四预” 基本技术要求（试行）》等 技术文件。 本次将依据相关文件精神，按照《水利部办公厅关于印发数字孪生流域建设先行先 试台账》94 个试点建设要求，《福建省水利厅关于下达山洪灾害防治项目非工程措施部 分 2022 年度建设任务的通知》开展溪源溪山洪灾害防治数字孪生试点建设要求，将数字 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 模型、 溪源溪小流域预报调度一体化和溪源溪小流域模型接口及平台三大部分组成。 3.2.2.1.1 模型建设范围 水利专业模型建设范围包括溪源溪小流域及其防洪排涝工程体系。溪源溪小流域现 有防洪排涝工程体系包括“一堤一库二洞、三河三站五闸”。“一堤”即闽江下游南港上 街防洪堤;“一库”即溪源水库;“二洞”即溪源大泄洪洞和大清坑引洪洞;“三河”即邱 阳河、溪源江和轮船港;“三站”即侯官排涝站、厚庭排涝站和葛岐排涝站;“五闸”即

离鳞渲染等业努 打造高效、 CONTENTS 4 2 3 贵州省政策支持 《关于促进全国一体化算力网络国家 ( 贵州 ) 枢纽节点建设的若干激励政 策》 建设支持：奖励新建算力中心 ，发放“贵州算力券 ”， 打造算力高地。【申请 “贵州算力券” 800 万】 数据流通： 归集数据集 ，建设训练基地 ，奖励数据交 易 主体。 产业发展：培育产业生态 ，发展云服务 ，汇聚算力资源。 中国建设 2025 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 • 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

行管理，节 省人力物力。 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 应用方案介绍 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、 黑名单布控和访客登记管理系统 人脸识别服务管理预警平台 黑名单预警显示 管理电脑 人脸抓拍摄像机 访客终端 人证注册终端 人脸识别门禁闸机 / 考勤数据记录 门禁终端 云服务器 APP/ 预警提 示 大屏显示 API 接口 保证非职员不能进，布控人员不能进，访客实 名登记，人证合一。 实名制相关应用 所有的社区出入口进行精确的身份识别，实现 无障碍通道， 人脸识别考勤，提供 API 接口 实时查看监控、特殊情况短信通知、 LED 大屏 幕实时显示 访客来访实名登记 提供完善数据分析 实名制出入数据汇总出按周期的人 数等，管理人员无须人工查验，通 过电脑把记录进行分析，自动生成 需要的名单。 人脸识别门禁管理、考勤 黑名单布控、

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 设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 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 ROAD 交通快速方案设计系统、 1、行业景气周期下行，需求增速明显放缓 .................................................... - 3 - 1.2、设计人员成本占比高，人效提升难度大 .................................................... - 4 - 1.3、行业集中度分散，龙头市占率提升缓慢 .................

重支撑。 （2） 经济趋势 央国企是我国的骨干和中坚力量，在推动国家经济社会发 展、保障国家安全和维护社会稳定等方面发挥着重要作用。随 着我国进入新的发展阶段，中央企业正在加快构建以国内大循 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 优势。 1.3 能源央国企数字化状况 从现实情况看，央国企数字化转型距离数字资产60%的目标还 有一定差距，但是大部分央国企已经开启了数字化进程，特别 是传统能源行业，能源央国企“五大六小”等头部企业也在积极布 局数字化。 图 1：能源央国企发展现状 （1） 石油 石油行业数字化转型是在原有的企业信息系统基础上，利 用信息技术、网络技术，实现企业生产、经营、管理全过程的 型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 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

防坠晤份测具块 人险识川 锰恩 p 叫顺典 ( 温屑内助 1 、通过人脸识别设备控制操作司机持证上岗 2 、通过布置传感器，监测电梯的载重、速度、 所在楼层等运行参数 l 施工电梯安全监控系统 大阳佰教 A 可旧示 J 危险区域红外对射报警 产品价值：危险区域闯入报警、断电；护栏拆除报警，确保人员作业安全 安去帽盥 51 正刷可达 X 米 田合会主体 且外进光条 | 红外监测断电报警装 湖北随州联通智慧工地项目 ● 湖北鄂州联通智慧工地项目 ● 鄂州葛店听城二期智慧工地项目 ● 鄂州张家湾社区 ( 绿投 ) 智慧 工 地项目 ● 常州地铁智慧工地项目 ● 南科大二期智慧工地项目 山东省邮电规划设计院有限公司 Shandong PEI Panning and DauignnginHlute Calld 中 建 科 技 集 团 有 限

功能实现原理图 环境监控监测系统 - 作用 环境监测系统的主要作用是基本可以体现清环境质量状况及其变化趋势、说清污染源排放状况、说清潜在的环境风险，更好地支撑环境管理需要。基本实现 " 市县能监测，省 市能应急，国家能预警 " 的目标。 5 5 建设目标 形成有效的能耗管理 制度 及时掌握缴费耗电与 实际耗电的分析比较 建立节能方案决策指 导体系 建立节能成效评测平 台 及时发现并排除用电 业务链一体化管理，提升会议组织及决策 的效率、效果，保证工作质量，提升企业 执行力。 智能会议系统 - 会议管理系统架构 会议管理系统主要包括会议计划管理、会 议组织管理、会议决策管理、决策支撑、 系统集成五大功能。 智能会议系统 - 会议管理系统价值 ● 提升会议组织与管理效率； ● 整合办公资源，节省管理成本； ● 保障会议规范，加速信息传递； ● 加强综合管控，深化体系统筹， 实现会前、会中、会后全业务链管 展示效果设计示例  园区智慧展示厅：根据园区定位与需求进行设计，展示智慧、互连的理念，基于大数据技术，通过对 IT 系统、业务应用、运营 数据、产业数据等重要数据元素的有效整合，通过 3D 数据模型展示、大屏投影展示、虚拟现实重现，快速而生动展现园区的园 区概况、创新成果、发展愿景，让参观者快速直观了解园区，有助于提升园区整体形象，是园区对外展示窗口。 智慧物管：可视化平台（指挥调度中心）  基

市城市大数据中心标准规范体系要求按标 准规范办事，使工程建设效果符合最新的行业技术质量标准规范，保证工程的 先进性和可靠性，符合国家、省、市电子政务项目建设规范的要求。 参考文档包括： 《国家电子政务标准化指南》 《XX 市政务信息资源共享管理办法》 《江苏省综治信息系统数据整合暂行规定》 3.4 数据架构设计 大数据中心数据架构如下： 第 20 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 据质量的要求及 解决方法，数据容量以及存储方式等问题。 3.4.1 数据类别 大数据中心将数据划分为以下四类： 1、前置数据 委办局提供的原始业务数据，该部分数据存放在前置机中，尚未传输到大 数据中心。前置数据物理位置可以是大数据中心，也可以在各委办局，视具体 情况而定。前置数据相对质量较低，存在较多冗余和错误。 2、大数据中心原始数据（操作数据） 通过数据交换平台周期将前置机中数据（前置数据）采集到大数据中心后， 准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。和一致性不一样，存在 准确性问题的数据不仅仅只是规则上的不一致。最为常见的数据准确性错误就 第 24 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。 数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如 数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。 一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可