AI人工智能是一门新兴的技术，具有鲜明的时代性和实践 性。从20世纪60年代开始，经过科学家们不懈的努力，AI人工 智能技术不断地获得新的突破，并深刻地影响着社会各行业领域 的发展。AI人工智能的四大模块分别是机器智能、语言识别、图 像识别和自动处理 [1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的

汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI 化 c 服务应用 AI 化 B 输出产品 AI 化 智能生态 建设平台 数据开放 共享平台 以产业创新 升级为目标 智能计算中心主要内涵及功能定位

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 程算力需求 l 争取项目成果入选省级算力枢纽示 范案例 ，带动 “数据中心 - 智能终 端 - 数据应用” 产业链协同

DSSC等集成平台协同，推动多模态语言模型开发与跨域数据流通。 欧盟通过四大行动推进语言数据空间建设：构建多语言资源库、实施CELT治理框架、联合数字 平台推广技术应用、推动跨国数据标准统一，并推出eLangTech服务（含机器翻译等AI工具） 赋能公共部门及中小企业。协同AI on-demand平台（共享数据集/模型）及AI TEFs测试设施 （含农业、医疗等四大领域项目，预算40-6000万欧元），2024年投入跨境验证，支撑《人工