进数据共享”。2024年10月9日，中共中央办 公厅、国务院办公厅发布《关于加快公共数据开发利用的意见》，提出“加强数据基础设施建设，推动数据 利用方式向共享汇聚和应用服务能力并重的方向转变。”“研究制订数据基础设施标准规范，推动设施互联、 能力互通，推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系。”2024年12月31日，国家发展改革委、国家数 据局、工业和信息化部发布《国家数据基础设施建设 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通、流通给谁、如何流通、何时流通、以何种价格流通等权限的 户也能够基于这些数据优化设备运行参数，减少不必要的能源浪费。 通过集成OPC UA、AAS以及EDC等核心技术组件，微软提供的解决方案不仅能够有效支撑产品碳足迹的精确计算，还 能促进相关数据的安全流通与价值挖掘。这对于推动绿色制造、实现可持续发展目标具有重要意义。这不仅帮助企业准确掌 握产品碳排放情况，还为企业优化生产流程、降低能耗提供了关键依据。借助精准的产品碳足迹计算功能，企业能够准确掌 握产品生产过程中的碳

自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，快速推动新产品的研发、测试和应 用 AI 芯 片 在为各类用户主体提供多元化 AI 算力服务的同时， AI 芯片产业的快速发展必将带动智能计算中心的建设部 署 建设意义和应用需求 一、加速 AI 新需求，培育新动能 夯实基础 培育生态 保障安全 创新发展 总体规划 政企协同 需求牵引 先进适用 智能计算中心的建设要点 以培育区域 智能生态圈为根本 以全面提升 AI 计算力为核 心 着力推动 AI 产业创新聚 集 以促进数据 开放共享为基础 免费或低成本提供很多开源的人工智能算法及其代码 以强大算力驱动 AI 模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务 2019 年的 2.6 倍 智能计算中心经济社会效益分析 降低 Al 应用成 本 提高算力效率 智 算中 心 智能计算中心经济社会效益分析 • 算法创新、数据和可以用于训练的算力被认为是推动人工智能发展的三个关键要素 • 未来随着智算中心大规模投入使用 ，以 AI 算力、数据为基础、以 AI 模型生成和多场景应用的 AI 技 术生态链将逐渐形成 实现从模型开发、训练、部署

10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质 的适配性，推动企业异地业务拓展，龙头企业异地业务增速有望提高。AI 的介入有望改变建筑业市场布局，通过提高行业核心技术门槛从而提升行 业集中度。 ⚫ 投资建议：设计行业需求增速放缓，设计人员成本高、信息化程度低的背 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》 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 《“十四五”住房和城乡建设信息 化规划》 以新技术赋能“新城建”，以“新城建”对接“新基建”，深化 BIM、 CIM 技术在住房和城乡建设领域的全面应用，构建大数据慧治、大系统 共治、大服务惠民的数字住建体系，推动住房和城乡建设信息化取得跨 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

Key words : AI artificial intelligence; architectural design; influence 引言 随着科学技术的不断发展，AI人工智能已成为推动各行各业向信息化、现代化发展的重要力量。将人工智能技术应用于建筑业，可 以简化设计过程，减少设计成本，提高施工企业的经济效益。同时，人工智能技术还可以实现建筑设计的可视化、数字化和智能化，进 而 业核心竞争力的重要手段。AI人工智能在建筑风格、建筑结构和 建筑空间等方面具有巨大的应用价值，因此，政府部门要加强对 AI人工智能的发展扶持，建设企业也要大力培养 AI人工智能的应 用型人才，加强数据存储和应用的安全保障，推动建筑行业的稳 步发展。 参考文献： [1]刘向东．基于人工智能的建筑工程设计与应用［J］．江西建材，2023,(10):322-324. [2]何宛余，杨良崧．生成式人工智能在建筑设计领域的探索［J］．建筑学报，2023 ,(09):47-50. [8] 黄崇钰．浅析”5G+AI”建筑类灭火救援指挥辅助决策系统的设计与实现［J］．水上安全，2023(7):43-45. [9] 杨翊楠．AI介入设计对建筑师负责制的推动作用［J］．建设科技，2023(21):81-83. [10] 李果，张天度，邢致维．技术革命前夜：生成式 AI工具浪潮下的建筑与场景设计革新［J］．中外建筑，2023(9):24-28.

放。由软件到硬件，从芯片到数据中 心，开放变革了IT产业的生产模式和 应用服务模式，持续推动着信息技术 的发展，促进了整个IT产业的生态繁 荣。 开源开放的IT才是健康的IT，开 源开放的软硬件也才是智算中心建 设所需要的。浪潮作为三大开放计 算标准组织的发起会员和白金会员、 OpenStack开源社区的黄金会员，一 直是开源计算生态发展的推动者，一 直在积极地将开源开放的建设理念和 标准向全球推广，一直在大力推进开 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 预生产的标准化、模块化的硬件来实

发展战略的 重要组成部分，是企业发展的新常态，是企业转型升级的战略 方向。因此，央国企在数字化转型过程中具有政策和市场双 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 技术等进行重塑，形成新的业务模式，促进创新、拓展业务领 域、增强企业竞争力，加快转型升级步伐。 在数字化转型的大趋势下，石油行业正在积极开展数字化 转型实践，通过数字化转型来推动企业向安全绿色高效的方 向发展。 （2） 电力 作为能源互联网的重要组成部分，电网作为能源系统的中 枢，其数字化转型已经成为行业关注热点。而随着人工智 能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 资规模大、管理周期长等问题。部分企业数字化转型缺少顶层 设计，转型路径不清晰，制度和规则不健全，难以保障数字化 转型工作顺利开展。 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务

带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而 深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行 彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和 管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的， “将人性与科技融合”的“数字化人力资本管理”阶段的到来。 让我们一起，保持开放、乐观的心态，积极拥抱变化，怀揣初心、努力探索、 前瞻布局、有效行动吧！ 诉我们技术的进步是惊人的， 至少这些是值得我们人力资源管理者持续关注和思考的。 因为，就像在企业数字化转型的过程中，HR 不仅要作为革命者、先行者，率先实现企业人 力资源管理的数字化转型，更要推动企业开展与数字化转型相适应的企业文化与组织变革，打造 数字化人才队伍、提升数字化人才密度，帮助各级管理者提升数字化领导力，培养员工的数字化 思维，协同相关部门打造数字化工作场所。人工智能时代更是如此，因为它不仅仅关乎“生产力”， 为员工提供基于其职业目标的学习建议，鼓励员工探索他们当前工 作领域之外的成长机会和职业轨迹。鼓励员工在常规工作之余，利 用机会进行更高频地、碎片化地学习，促进知识共享和跨职能领域 的知识转移，推动组织发展。 掌上高考是一款服务于高考及研究生入学考试的应用，能为考生 提供专业选择以及毕业后就业等相关资讯。在提供就业相关服务时， 平台除了需要一套划分完备且覆盖全行业的职位体系，还需确保职

5.2.2 数据资产的保值增值.........................................................................46 5.2.3 推动数据交易市场建设，加速数据资产化进程.............................48 1 概述 基于目前各地数据分析产品应用现状，为了切实推进大数据应用、落地数据分 析，亟需建设 业务周期短，这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户进行个性 化服务，通过传统的数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值， 必须提升对这类数据的高速处理能力才能应对挑战。 5.2.3 推动数据交易市场建设，加速数据资产化进程 出于对数据价值的认可，当前阶段一些企业在业务需求的拉动下，尝试采 用限额等量交换的方式进行数据交换；也有一些公司以 CASE BY CASE 的方式 第 55 方交易成 本很高，直接制约了数据资产的流动。 金融市场是现代金融体系的重要组成部分，由于其具有融资、调节、避险 和信号的功能，对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之 相类似，推动数据交易市场的建设，必然能加速数据资产化的进程。大胆预测 一下，未来数据市场有可能会出现数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生 品交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。

千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 ：优化数据中心 布局， 引导算力资源向西部倾斜 ， 促 进东西部协同发展。 2. 《算力基础设施高质量发展行动计 划》：推动算力与能源融合 ，促进绿 色低碳发展。 3. 《国家数据基础设施建设指引》 ： 强化算力与电力协同 ，助力数据中心 绿色转型。 行业需求洞察 数字经济 (GDP) ：《数字 数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 亿欧元 96 亿欧元 推动智能计算中心有序发展，打造 智能算力、 通用算法和开发平台一体化的新型 智能基础设施 国家新一代人工智能 创新发展试验区 建设试验区 国家人工智能 创新应用先导区

数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 亿欧元 96 亿欧元 推动智能计算中心有序发展，打造 智能算力、 通用算法和开发平台一体化的新型 智能基础设施 国家新一代人工智能 创新发展试验区 建设试验区 国家人工智能 创新应用先导区 ，支撑新型电力系统建设 项目意义 通过大模型技术提升电力系统的智能化水平 ，推动电力行业的数字化转型 成本优势 分阶段投资计划和实施路 径清晰，降低一次性投入 风险，提升项目的经济性 技术优势