，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 ★★★★ 整体空间 ★★★★ 根技术：渲染 数字孪生 3D 交互 / 自然交互 3D 立体视频 数字虚拟人 物理世界三维建模 图像渲染 市场成熟度 ★ 整体空间 ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 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 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户）

，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 智算中心组网分业务 / 存储、管理、参数面、数据面四个网络平面，与通算相比，智算组网新增参数面网络及数据面网络，采用 RoCE 全 连接无损组网，充分发挥智算并行计算优势，同时组网整体无容灾设计，对运维工作带来新的挑战。 第 8 页 CONTENTS 2 4 3 l 聚焦大模型推理、 离线渲染、 生成 式 AI 开发、边缘计算协同四大核心 业务 ，满足人工智能项目开发全流 PyTorch 、 Tensorflow Jupyter Lab 、 VSCode Spine-Leaf 物理层 + EVPN/VXLAN 逻辑层的组合架构， 兼顾物理网络的高扩展性、东西向性能及运维效率， 与逻辑层弹性、 虚拟机无缝迁移（跨机柜 /POD ） 及多租户隔离能力。 计算层 网络层 安全层 管理层 AI 计算集群 超微 S83 - 4090T8 GPU 服务器 数据流向 高速

工信论坛 47 ｜ 2020 年 4 月刊 见的，以浪潮的某个大型数据中心客 户为例，使用开放计算架构，能够节 约电力30%，系统故障率降低90%， 投资收益提高33%，并且运营效率提 升三倍以上，交付速度可以达到每天 一万台。模块化、标准化推动了智算 中心高质量发展。 大家知道，基础设施必然要以 规模效应来实现降本增效，要能够快 速地建设。这就要求智算中心的建 设，就像现在盖房子一样，通过采用 元到标准化的整机柜，到标准化的微 模块数据中心，再到整个智算中心， 像热播节目一样，层层组装，快速建 设。作为基础设施，要求不同的智算 中心要能够互联互通，包括管理上的 互操作，统一的调度、分发、监控、 运维；业务上的互联接，包括网络打 通、业务迁移等；数据上的互流通， 实现容灾、数据共享等。 二是基础设施的超大规模要求智 算中心应该是集约高效的。首先智算 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 智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源 CIIT FORUM 工信论坛 48 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 一样。从管理上，实现了智能化的运维，也就是智算中心 的无人巡检、故障自愈等。 软件定义的典型趋势是软硬件协同设计，由专用芯 片、FPGA处理更多的业务负载，由软件进行更智能化的 管理和调度。例如，基于FPGA和NVMe组成资源池，以

应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 / 图像 / 视频 中国电子院 A 三 奥意建筑 食 智慧 VIP 商务接待场 景 自动递送核心优势 设置任务 放置餐食 提升运营效率 摄升服务质量 开始递送 路径规划 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 化，能在不同的环境下高速运作的情况下还能确保人身安全。 · 机器人焊接：采用机器人焊接比同样用人工焊接效率可提高 2 ～ 4 倍，焊接质量优良且稳定。 · 机器人激光切割：灵活快速的工作性能，激光切割头对不规则工件 进行三维切割。 · 机器人喷涂：精确地按照轨迹进行喷涂，无偏移并完美地控制喷 枪的启动。确保喷涂厚度，能减少喷涂和喷剂的浪费。 · 物流搬运机器人应用于工厂内部工序之间的 搬运、制造系统和物流系统连续的运转以及

清单、施工报告和测试记录等。这些文件将对后续的运维和维护工作起到重要的参考作 用。 7 ：培训和交接 • 在施工完成后，对数据中心的相关人员进行培训，使其熟悉设备和系统的操作和维护。同时，与运维团队进行充分的交接，确保顺利过渡到正常运营阶段 各系统的施工注意点 1 ：弱电智能化系统 • 与甲方做好前期沟通，充分理解网络架构，网络拓扑、子网划分、设备布局，为网络布线和网络设备安装做好充分准备 检测仪器：编制与施工进度计划相匹配的检测仪器使用计划，特别是各 系统的测试和验证，应提前做好资料收集，仪器准备，包括福禄克网络 测试仪，温湿度计，热像仪，气流计、照度计等。 物资调配 调试与测试 运维 测试 故障切 换 灾难预 演 运维应 急流程 验证 功能 测试 ATS 系 统联调 UPS 系 统联调 柴油发 电机系 统联调 BMS 测试 散热系 统联调 精密空 调系统 联调 冷机系 统联调 02 机柜正面 03 机柜后面 04 施工细节 线缆隐藏 01 预留空间散热 02 PE 线跨接 03 图表标识 04 A 级数据中心运营 02. 专业工程师 运维管理模式 服务厂商 · 实施方 接任务 & 调资源 & 做实施 & 管交 付 客户经理 项目经理 工程师 工程师 项目经理 工程师 工程师 数据中心 · 业主方 定目标 & 立项目

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 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 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 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 麦肯锡的预测，人工智能将每年为中国经济增长贡献 0.8 至 1.4 个百分点 智能计算中心经济社会效益分析 改善经济运行格局 激发经济发展活力 智 算中 心 模式名称 优势 劣势 适用范围 政府投资 建设模式 建设运维过程更加安全可控 政府对项目决策和执行效率高 财政负担全部投资，压力大 资金使用效率可能不高 涉及国家安全或重大公共利益的项目 （如政务领域 、基础数据库 、信息安全平台设施 建设等项目

10月工信部等六部委联合发布的《算力基础设 施高质量发展行动计划》指出，到 2025 年我国算力总 规模将超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。算 力的提升使芯片功耗迅速增加和单机柜功率密度提 升，这给机房的冷却方式带来更严苛的考验。电子元 器件的失效率随着温度的升高呈指数式上升 ［1］，因此 机房内合理的空调配置及气流组织显得尤为重要。 《数据中心设计规范》（GB50174-2017） 不同位置空调故障对智算中心机房内温度的影响，后 文将针对不同位置的空调故障进行分析，找出在最不 利工况下机房内的温度情况。 图5 智算中心机房模型 表3 冷、热通道封闭（列间空调）对比 对比项目 运维人员舒适度 空调能效 故障响应时间 冷通道封闭 较差 较低 较短 热通道封闭 良好 较高 较长 表2 智算中心机房室内设计参数及空调配置 功能区 域 智算中 心机房 空调 空调数量、优化列间空调布局、锁机柜、适当加大冷热 通道间距等方式，在牺牲一定空间的前提下，满足高 功耗设备的部署需求。 c）对于有改造条件的存量机房，建议采用热通道 封闭方式。相较于冷通道封闭，热通道封闭在提升维 护人员舒适度和节能效果方面表现更佳。 d）对于单机柜功耗>20 kW 的机柜，传统风冷技 术已难以满足高功率机柜的部署需求，液冷散热已成 为制冷技术升级的选择。 参考文献： ［1］ 陶文铨，靳姝琦，李楠，等

时间 政策文件 主要内容 2022 年 《“十四五”城镇化与城市发展科 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 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 展规划》 加快提升 BIM 设计软件性能，重点突破三维图形平台、建模软件、数据 管理平台；加快推进 BIM 正向协同设计；推进工程项目设计方案 BIM 交付，推进 BIM 软件与 CIM 平台集成开发公共服务平台研究与应用。 2022 年 《城乡建设领域碳达峰实施方案》 越式发展。 2021 年 《中国建筑业信息化发展报告 （2021）》 聚焦智能建造，旨在建筑业智能化实践，探索建筑业高质量发展路径。 大力发展数字设计、智能生产、智能施工和智慧运维，加快 BIM 技术研 发和应用。 资料来源：住建部，兴业证券经济与金融研究院整理 2.2、现状：AI+设计现状应用如何 AI+设计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

数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 按照人们生产生活的空间划分，人类社会7000多年的文明史可以分为两大阶段四小阶段。第一阶段是物理空间时代。 7000多年的绝大多数时间都生活在一个三维的物理空间中，人们的生产生活学习等所有活动都在这个物理空间中开展；第 二阶段是网络空间时代。上世纪90年代互联网在全球普及之后，人类社会又多了一个新的网络空间，从通讯和社交开始，人 类社会的工作、 智能汽车等都成为数据生产设备，并实现7×24小时不间断地采集汇聚各种数据。但是，在全部数据资源中，只有两成左右 是可流通数据，八成左右是个人隐私、企业机密、国家秘密等不可流通数据。即使在20%可流通数据中，在万维网上真正流 通起来的结构化数据只有4%，而其他16%的图片、音频、视频等多模态非结构化数据，受限于技术瓶颈，尚无法实现在互 联网上自由流通。 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 私 感器的洗衣数据与其卡奥斯 工业数据空间建设进展 总体情况 欧盟2015年启动工业数据 空间行动，弗劳恩霍夫研 究院主导研发，IDSA联合 130余成员推动。2017年 发布架构模型，2019年升 级为国际数据空间参考架 构3.0版（IDS） 建设路径 一、政策引导 1、德国2014年启动工业数据空间行动，资助500万欧 元建IDS架构 2、政府配资50%支持非营利研发，维持技术领先 3、

60% 基本达到预期 没有达到预期 达到预期 超出预期 9.5% 33.3% 57.1% 此外，非常多的企业对于 AIGC 在企业内部的应用也表现出了相当积极的态度，特别是在提 升文档制作和流程执行效率方向。根据 Gartner 的调研，76% 的人力资源领导者认为，如果他们 不在 12 到 24 个月内采用和实施 AIGC，将使得组织的成功落后于他人。接下来，我们逐一看一下 创新案例 案例一 诺华智能匹配 案例二 掌上高考 “岗位知识库”应用 40 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 某新能源产业集团的数字化研发中心承载着集团数十个 新能源商业应用的创新研发和运维工作，这些商业化应用连 接着集团各产业板块主营业务与上下游供应商、承包商、终 端客户之间的巨量业务工作往来，这些应用涉及代码量达上 千万行、组件和功能单元数百个，为了将这些组件和功能单 元实现 员工服务机器人 基于 AIGC 的员工服务，因为大语言模型超 强的自然语言能力，使其能够更加理解员工 的意图，和员工交流起来也更加顺畅。而且， 初期的知识库整理和后期的知识库运维，都 可以实现自动化，大幅提升知识管理和运维 的效率。更为重要的是，它可以和企业内部 的系统平台打通且内置企业管理权限控制， 不仅可以查询，还可以通过语音交互的方式 完成系统操作，不仅如此，它还可以帮助员 工做诸如假期、养老等场景的智能规划。典