教学资源 教师空间 学生空间 个人 老师、学生、家长 家校互动 基 础 设 施 域 (I A A S ) 智慧教育概述 教学 学习 新高考 - IDV 云桌面 - 智慧课堂 - 资源共享平台 - 题库管理 - 云教学 - 智慧录播 - 作业管理系统 - 个性化学习 - 教学检测质 量与评价 - 综合素质评价 - 课情分析 - 教师管理 - 学生管理 - 智能 接受教育 自主学习 个性化学习 优质教育 资源共享 现代教育发展呼唤教育的信息化 1 . 现状分析 校园 网络 应用 内容 管理 终端 远程 教育信息化基础已成体系 烟囱式的系统管理复杂度提升 分散式的系统运维工作量提升 资源共享、移动互联带来新诉求 2011-2020 “ 十年规划” 学校 老师 学生 信息化软硬件投入和资源共享 信息化教学手段、范围的扩大 构建无所不在的学生学习环境 息 化 学 下 习 能 力 提 升 缩小数字化差距 信 息 技 术 教 与 学 的 融 合 2 . 发展背景  信息时代，网络和信息技 术 的应用改变了原有的教学方式  互动交流、资源共享逐渐成为趋势 学习地点 课 堂 联网 终端 + 数字 教材 按需学习，终身学习变为可能 灵活低廉 连接泛在化 广播、电视、互联网、 移动互联网…… 内容多样化 传统文本、习题到电子书、音频、

月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028 年）》（国数资源〔2024〕119 号，以下简称《行 动计划》），明确提出可信数据空间是基于共识规则，联接多方 主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施， 是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据 市场的重要载体。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 降低用数成本——为数据流通交易提供低成本的数据产品 和服务、数据交易过程、数据使用环境和增值开发工具等，支 持运用数据资源封装、数据标识、质量评估等提升数据质量， 通过统一发布、身份互认、资源共享、服务共用、智能辅助磋 商等，不断提升跨空间、跨主体互联互通水平，支持可信数据 空间运营者部署应用开发和试用验证环境，为参与各方开发产 品、提供服务创造便利条件，降低用数门槛和交易成本。 统的互相理解和应用，实现数据产品和服务的跨主体互认。 二是多数据空间互联互通。可信数据空间应按照目录标识、 身份认证、接口要求等标准规范，实现各类数据空间互联互通， 促进跨空间身份互认、资源共享、服务共用。可信数据空间应 具备跨网、跨云、跨链互联能力，以及跨域身份互认、数据互 通的能力。 3．价值共创能力 一是提供开发环境。可信数据空间应面向共性应用场景部 署应用开发环境，为数据使用方和数据服务方等参与方提供数

确保关键项目能够获得足够的支持和资源，提 升项目的成功率和实施效果。 跨部门协作机制 建立跨部门协作平台和机制，促进业务、技术、 数据等不同部门之间的沟通与协作，打破信息 孤岛，实现资源共享和协同创新。 持续优化与迭代 通过定期的组织评估和反馈机制，持续优化组 织架构和流程，确保组织能够适应不断变化的 市场环境和技术趋势。 敏捷型组织架构调整方案 01 02 03 04 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态， 实现资源共享、优势互补和协同 发展。 与科研机构合作，开展前沿技术 研究和创新项目，推动大模型技 术在金融领域的应用和发展，提 升银行的技术竞争力和创新能力。 建立开放的技术平台和创新孵化 机制，吸引外部创新资源和人才，

↑ 80% 收益 2 ：技术共享 技术整合统一标准易维护 降低技术应用难度易上手 跨场景跨应用降本易复用 收益 3 ：数据共享 打破信息孤岛数据资源共享 构建数据模型数据融合分析 数据质量可靠对外统一服务 收益 4 ：能力共享 一站式开发平台业务敏捷上线 AI 人工智能平台算法开发高效 一体化平台技术整合业务协同 综合信息发布服务平台、 交通政务数据资源管理。 实现一体化、 扁平化的综合指挥和应急调度 ，形成了业务协同、 平台统一、 管理集中的新局面。 实现交通运输的分级管理以及多级联动， 打破信息孤岛 ， 实现资源共享 ，形成了便捷、通畅、 高效、 安全的综合交通运输体系 ， 为交通行业管理单位提供全方位的综合运行监 测， 为社会公众提供一体化的便捷信息服务 。 交通信息综合监管与指标分析 综合展示查询交通领域各行业信息，一目了然的

核心、重点、难点 公共基础设施 数据中心 应用 基础 核心 目标 数据建库 重点 难点 生 态 环 境 推广应用 支持应用 主要特征 基础设施建设节约化，云平台 信息资源共享在线化，城市数据中心 业务系统建设协同化，智慧城市运营管理中心 沟通协调扁平化，广泛接入社交平台 公共服务智能化，智能终端应用 领导决策科学化，大数据分析 智慧城市关注人（公众）、关注社交、关注服务、关注运营，这几个

线连接和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智 能化代表制造业未来发展的趋势 通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互 联，推动供应链各类信息资源实现网络化的协同设 计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能 力交易以及业务优化配置 企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延 伸，从以加工组装为主向“制造 + 服务”转型，从单 纯出售产品向出售“产品 + 服务”转变 面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和 经成为加快制造业高质量发展和建设新型工业化的重要抓手。通过 AI 在关键环节的赋能作用，智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化， 推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享，为未来制造业发展注入新的动力。 产品创新 产业模式创新 智能化产品是制

支 撑。  多元主体兼容 ●支持不同运营主体 、网络规划相互独立的智算中心参与协同训练。 这意味着无论是大型科技企业的私有智算中心，还是面向市场服务的 公共智算平台，都能打破壁垒，实现资源共享与协同，充分整合行业 内的算力资源，提升整体算力利用率。  异构 GPU 混训 无缝兼容不同型号的 GPU 进行混合训练，在训练过程中，能够 充分发挥各类 GPU 的独特优势，如某些 GPU 体机注册并接入到算网协同调度平台。 ② 其他的企业或者个人作为平台的资源需方向平台提出算网需 108 求。 ● ③ 算网平台根据调度算法，可以资源需方的应用调度并部署到 共享的企业私有云/一体机上，完成资源共享过程。 六、商业价值与前景展望 “东数西算”工程涵盖了总分调度、分总调度、混合调度等调度 架构、东数西算、数据快递、东数西存、协同推理、协同训练和西训 东推等核心场景，具备明确的商业价值和广阔的市场前景。 110 ●客户满意度与忠诚度 ，增加市场份额。对于用户，能获取更贴合自身 需求的资源，如满足地域性、价格、智算 GPU 性能等特殊要求，降 低使用成本，提升服务质量。边缘共享模式开启了企业间资源共享的 全新商业篇章。对于拥有闲置算力的企业，将过剩资源货币化，创造 额外收入，提高资源投资回报率。对于需求方，尤其是小型企业或计 算需求间歇的企业，以低成本获取优质算力，减少前期硬件投入，降

理授权和隐私保 护，鼓励数据持有方共享数据资源。这样可以提供更多的训练数据， 促进模型的发展和优化；建立跨界、跨领域的合作与联合研究机制， 促进学术界、产业界、政府和社会各方之间的合作。通过资源共享、 技术交流和合作创新，加速服务生成算力网络技术的发展和应用；建 立服务生成算力网络伦理道德准则和规范，确保服务生成算力网络技 术的研发和使用符合道德和法律要求。保障用户隐私，防止滥用和歧 成算力网络领域的人才培养和引进工作，培养专业人才和跨学科人才。 推动服务生成算力网络技术的普及和应用，提高整个社会对服务生成 算力网络的认知和理解；建立创新孵化器和科技园区，提供创业支持 和资源共享平台，激励创新创业者在服务生成算力网络领域开展实践 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 56 和创新，推动创新成果转化为商业价值。总的来说，服务生成算力网 络生态建

索及主题展览服务。 建设目标和任务 欧洲文化遗产数据空间 旨在构建统一平台，集 成3D/XR技术存储处理 能力，提供高质量内容 及可复用数据集，支撑 科研修复与教育创新， 并开展机构技术培训， 推动数字资源共享。 重要项目 欧盟文化遗产数据空间核 心项目包括：EUreka3D （安全存储3D藏品、兼容 Europeana模型、集成 EOSC）、AI4Europeana （多语言AI工具及数据集 共享），辅以5Dculture等 合约等多种技术集成的新型数据库软 件，具有多中心化、共识可信、不可篡 改、可追溯等特性，主要用于解决数据 流通过程中的信任和安全问题。 可信数据空间是基于共识规则，连接多 方主体，实现数据资源共享共用的一种 数据流通利用设施，是数据要素价值共 创的应用生态，是支撑构建全国一体化 数据市场的重要载体。可信数据空间须 具备数据可信管控、资源交互、价值共 创三类核心能力。 数场是以隐私计算、区块链等技术为底 监管难题源于区块链的匿 名性带来的风险。 监管难题 性能瓶颈限制了区块链支持 大规模交易的能力。 性能瓶颈 1 3 2 4 可信数据空间 基本含义 可信数据空间是基于共识规则，连接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用设施，是数据要素价值共创 的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核 心能力。 图：技术路线之二——数据空间结构图（3

交通要素的状态，并将其信息化、数字化。大数据技术可以盘活现存 数据，充分挖掘信息数据的价值，服务于交通部门的管理和决策。云 计算技术提供交通数据存储新模式，有助于打通“信息孤岛”，实现 数据资源共享，系统互联互通。移动互联网技术使得信息在不同主体 之间顺畅交换，实现交通要素的合理布局、实时互动和高效运行。人 工智能技术则在海量数据和计算力的基础上，进一步提升交通要素的 感知、认知、决策和控制能力。 术，实时分析全城视频数据流，及时发现并上报交通事故，动态制定 红绿灯策略，诱导车流。 2）全量数据平台建设 城市交通云平台建立统一共享的城市数据资源平台和城市数据 定义与标准，可以极大降低数据资源共享流通的成本。通过海量在线 存储能力和实时计算吞吐能力，以超高密度数据平台支撑城市精准运 营。 第一，共享平台打通数据孤岛。城市级合作可以联合不同管理部 门和产业主体，整合政府部门数据、交通设备检测数据、互联网交通