，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 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） 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网：用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络：业务网络用于互联网用户访问智算 / 通 算 等资源，

，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 信息安全子系统 第 7 页 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网：用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络：业务网络用于互联网用户访问智算 / 通 算 等资源， 高性能并行文件存储方案设计 ( 二期新增 ) GPU 推理服务器 行业模型训推一体化 CPU1 CPU2 GPU1 GPU2 GPU 推理服务器 GPU3 GPU4 预处理服务器 l 格式标准化 l 错误纠正 l 异常数据清理 l 重复数据清除 流 程

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 面向国产芯片市场 FT2000+平台，业界性能最高的国产歴器节点 智算中心设施及应用 工信论坛 49 ｜ 2020 年 4 月刊 供智算中心咨询规划、建设交付、应 用开发等服务，让智算中心更快地推 动社会智慧化转型。 在产品方面，浪潮在融合架构 技术路线的指引下，将持续巩固算力 系统、云数智软件平台层面的优势， 提供人工智能服务器、通用计算服务 器、关键计算服务器，并面向海量数 据和高速互联提供存储和交换机产 AI最强算力平台、最优质的算法模型开发能力和最优质的 集成、部署和服务能力，将支撑和加速各行业、各产业与 人工智能的融合，让各个行业、各个产业具备可感知、自 学习、可进化的能力，最终帮助用户完成业务智能转型升 级，以生态之力成就行业、产业AI大脑。 通过元脑生态，浪潮加快了智算中心的建设和应用服 务落地。例如，在金融行业，浪潮在国有六大行的服务器 占有率超过50%，在银行支撑着每日数亿笔金融交易，每

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 高带宽 低延迟 政府治理智能化 高 IOPS 随需扩展 网络卸载 网络虚拟化 AI 推理算力 AI 训练算力 Benchmark 模 型文 件 在 线服 务 开 发接 口 高吞吐 推 理引 擎 AI 产业 化 产业 AI 化 语音 数据处理服务 开发训练服务 模型推理服务 强大 高效 易用 生 产 算 力 服务 平台 语 音

有新的订阅从而控制变更舆情数 据 36 舆情数据推送 服务 APIs 电子政务舆情 推送 推送电子政务相关的舆情数据 37 城市管理舆情推 送 推送城市管理相关的舆情数据 38 经济运行舆情推 送 推送经济运行相关的舆情数据 39 民生服务舆情推 送 推送民生服务相关的舆情数据 3.6.4 数据交换平台功能列表 表4： 数据交换平台功能列表 序号 一级模块 二级模块 功能点 1 志分析报告。 恶意代码防范管理 存在对人员的防病毒教育培训；存在相应的培训记录。有专人对 网络和主机进行恶意代码检测；存在相应的检测记录。《XX 云 计算中心电子政务云平台系统安全管理规定》里已明确代码库升 级、定期汇报等内容。具有代码库的升级记录；具有恶意代码的 处理分析报告。 密码管理 建立密码使用管理制度，使用符合国家密码管理规定的密码技 术。 变更管理 《XX 云计算中心电子政务云平台变更管理规定》对变更类型、

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、2021年发布数据战略，联合法国推GAIA-X整合IDS 二、技术创新 1、弗劳恩霍夫研究院整合12所资源，跨学科协同研发 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端侧训练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。 图：隐私保护计算技术的应用现状 图：隐私保护计算技术的突破方向 数据异质性 隐私保护计算中的挑战 ，降低开发成本。在智能制造场景中，可信数据空间助力工 业数据融合分析，优化生产流程。 在金融与信贷服务领域，主要应用于普惠金融与风控等场景。在普惠金融场景中，通过企业信用数据跨域联合建模，提 升中小微企业贷款效率。在风控场景中，供应链历史数据脱敏后作为融资增信依据，维护供应链安全韧性。 在医疗健康领域，主要应用于医疗数据共享与精准医疗场景。医院、研究机构通过共享患者数据，不仅支持疾病研究与

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 HR 甚至可以自己动手做一下基于数据和模型的 AI 73 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 应用的端到端的创新。先在 HR 侧完成最小化可用产品的上线，再交给 IT 去完善和工程化，以提 升双方协作的效率，加快 AI 尝试的速度，提升成功率。 当然，AI 发展到一定阶段，HR 很多角色也可能会消失，一些重复性的、操作机械性强、工 作量大的内容可以被 AI 取代，比如：简历筛选和招聘流程中的初面。这必将推动人力资源管理人 根据员工诉求与企业需求，X 公司认为大语言模型的应用基础包括可内部部署与内容可控两个方 面： ● 可内部部署 X 公司在企业微信的工作台中嵌入了使用大语言模型的入口，可以帮助员工生成公告、海报、推 文等文字图片内容。目前处于测试阶段，还未大面积铺开供全体员工使用。如果想要全体员工都 能享受到大语言模型所带来的便利，企业需要将其部署于企业数字化系统内，以一站式服务的形 式为员工提供服务。

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

时期，开始向注重“质”的时代迈进，智能小区 的 建设将使人们生活质量进一步改善和提高，以 适 应人们日益提高的生活品味和对生活品质的追 求， 所以住宅小区智能化必将成为我国住宅建设 改善 功能和提高质量的一个重要手段和推劢力。 城市流劢人口逐步增加，带来更多丌安定因 素，社会治安形势严峻，刈事案件特别是入室案 件，抢劫案件居高不下，针对这一日益突出的社 会安全问题，中央提出对社会治安进行综合治理，

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）