BigQuery作为Google Cloud的企业数据仓库，是Google Cloud数据处理的核心枢纽，具备诸多显著优势。它是完全 托管和无服务器的，这一特性赋予了它最大程度的灵活性与可扩展性，使其能够支持从千兆字节到艾字节规模的存储和SQL查 询。消费者可以将数据便捷地上传至BigQuery中，这些数据会被安全加密存储，保障数据的持久性和高度可用性。BigQuery还 拥有高速内存中的BI引擎， 提供以云服务器、云存储、数据库、机器学习为主的基础设施和云解决方案服务。近年来，AWS针对全球用户对数据安全保 护和数据共享流通利用的需求变化，推出了基于数据安全流通的云到云、云到端等多种模式的数据共享服务，支持集中化和 平台公司的数据流通平台 名称 Google Cloud的开源协作数据流通平台 AWS的数据共享服务平台 Microsoft Azure的工业数据流通平台 技术特点 1、BigQuery云数据仓库 2、AAS实现产品语义表达 3、EDC保障数据安全流通 分布式部署模式，通过在AWS云基础设施上构建数据空间技术及服务能力，在提供数据空间的数据连接和存储服务的同时， 还可以将数据与分析、ML和商业智能等服务相集成，同时支持数据安全性,帮助用户打破数据孤岛，充分释放数据价值。 （1）赋能欧洲数据空间 AWS是IDSA、Gaia-X、Catena-X等项目的核心成员。AWS将52项服务纳入Gaia-X服务目录，在满足安全性、隐私保

离鳞渲染等业努 打造高效、 CONTENTS 4 2 3 贵州省政策支持 《关于促进全国一体化算力网络国家 ( 贵州 ) 枢纽节点建设的若干激励政 策》 建设支持：奖励新建算力中心 ，发放“贵州算力券 ”， 打造算力高地。【申请 “贵州算力券” 800 万】 数据流通： 归集数据集 ，建设训练基地 ，奖励数据交 易 主体。 产业发展：培育产业生态 ，发展云服务 ，汇聚算力资源。 ，汇聚算力资源。 场景开放：推广典型案例 ，奖励优秀应用项目。 主体培育：打造产业链 ，奖励落户企业 ，落实税收优惠。 科技创新：支持创新平台建设 ，强化研发创新。 财政金融：统筹专项资金 ，支持项目融资 ，鼓励金融创 新。 要素保障：保障用电用网 ，支持清洁能源 ，培养专业人 才。 政策服务：优化审批流程 ，统筹能源消费。 产业集群目标：打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 ， 400G 网络（ 50GB/s ）耗时 < 0.14 秒 ，满足 训练效率 • 架构支持 3 年内算力翻倍

MindSpore 框架开发。 模 型 类 型 ： 时 序 Transformer+ 图 神经网络（ GNN ） 融合架构 ，适配 电网拓扑结构。 国产化适配：支持昇腾 910B 算子优 化 ， 提升模型在国产硬件上的运行 效率。 参数量： 130 亿参数（含电力领域 知识注入） ，通过昇腾 CANN 工具 压缩至 审 核 健 康 码 识 别 第 15 页 AI 能 力 技术特点：支持 - 25℃~55℃ 宽温工作，适应户外 变电站部署。 应用场景：确保设备在极端环境下的稳定运行。 国产化适配：采用国产散热技术，提升设备的环 境适应性。 技术特点：训练节点双电源冗余，推理节点支持 热插拔（ MTTR ＜ 30 分钟）。 应用场景：保障设备的高可靠性和快速恢复能力。 / 十年期数据。 性能指标： 10GB/s 顺序读写。 应用场景：长期数据归档和备份。 全闪存存储 华为 Dorado 8000 全闪存存储，满足高频读写 需求 ，为模型训练与推理提供高效存储支持。 全闪存存储具备高可靠性和低延迟特性，结合 智能缓存技术，进一步提升数据访问速度与存 储性能。 分布式存储 曙光 ParaStor

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 音识别技术） 、 TTS （语音合成技术）等核心技术提供 算 力支持 智慧 农林 农业数据整体呈现规模庞大、类型多样、实时数 据更新频繁等特征 ，涉及农林渔牧副各产业的多种数据。 针对农林渔牧副产业的不同特点 ，个性化定制智能解决 方案变得尤为重要。需要有配套的智算中心作为支撑， 实现农林感知数据的大规模存储 ，借助强大的算力支持 农林数据的高效计算、训练和推演 ，最终实现快速和智 能化的农林生产决策 挖掘与深度学习分析。智算中心强大的算力支持和人工 智能技术应用是无人商店未来持续拓展的必要基础支撑 建设意义和应用需求 二、驱动产业 AI 化转型升级 医疗影像 医疗影像智能诊断应用需要基于大量的数据进行 知识挖掘和深度学习训练 ，获取具有实际医疗应用价 值的模型 ，这对数据的存储与计算都提出了相当高的 硬件需求 ，因此 ，需要智算中心提供强大的算力支持 和一体化开发环境 智 能 制 造

·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·办公效率 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·办公效率 ·内容创作与编辑 ·研发与创新 ·办公效率 ·内容创作与编辑 ·市场营销与销售 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·研发与创新 ·市场营销与销售 ·内容创作与编辑 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·内容创作与编辑 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·内容创作与编辑 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·市场营销与销售 ·办公效率 ·研发与创新 ·研发与创新 ·客户服务与支持 ·内容创作与编辑 ·客户服务与支持 ·市场营销与销售 ·研发与创新 ·客户服务与支持 ·内容创作与编辑 ·研发与创新 ·办公效率 ·客户服务与支持 ·研发与创新 ·办公效率 ·客户服务与支持 ·研发与创新 ·内容创作与编辑 ·客户服务与支持 ·研发与创新 房地产 传媒 化工 建筑/工程 教育 汽车 生命科学 酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业 务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 IT 团队一起引入企业内部的 AIGC 生产力工具， 并营造人机协作的组织氛围，提供必要的培训支持，让人机协作和谐地发生。甚至，未来人力资 源管理的对象不仅仅是人，还有可能包括“数字人”。那，它们的价值如何评估、如何让它们对 工作成果负责，它们的绩效又该如何考核？这些听起来遥远，但经验告诉我们技术的进步是惊人的，

心、交通产业集团、地铁集团、机场集团、市政公用产业集团、供电公司、人 行 XX 中心支行等。 委办局及企事业单位数据为人口库、法人库提供原始业务数据来源，同时 为应用系统（四个业务平台及政务共享平台）的数据分析及展示提供支持。 （2）舆情采集数据主要来自全国及 XX 市本地的新闻媒体、论坛、微博、 微信等网络数据源。 舆情采集数据提供主题数据分析（具体主题待定），结合委办局及企事业 单位及人口库、法人库数据满足应用系统（四平台及政务共享平台）需求。 多个委办局及企事业单位。大数据中心持续采集部门业务数据，进行数据集 成，保持数据的生命力。重点完成人口库、法人库的数据整合，以及空间地理 库的重构。通过大数据中心的数据交换、共享、发布服务，不仅支持数据的汇 聚和整合，同时可以将数据提供给上层业务系统以及委办局使用。 大数据中心在数据整合的同时提供基础数据的可视化展示，包括数据的查 询，人口法人数据的统计报表；将人口、法人数据结合 GIS 市现有机房提供，包括物理服务、虚 拟机和存储设备，以及整体网络布设、机房安全等。 2、数据采集 （1）数据交换方式 大数据中心数据采集主要是通过交换平台和舆情数据采集服务两种方式来 完成。数据交换平台支持分布式前置交换和人工上传集中式交换两种交换模式。 序号 交换模式 描述 1 分布式前置交 换 对于信息化建设水平高，业务系统及业务信息库完善的部门，安 装交换前置机，将交换平台与部门业务系统隔离开来，保证部门

是人工智能的核心，它通过模拟人类的学习方式、方法，来持续 2023.12 | 061 提升自己的能力水平。机器学习能够通过模仿人的感觉，做出合 理的判断。机器学习的发展离不开海量的数据支持，也离不开计 算机的支持。二是深度学习。深度学习是目前人工智能研究的热 门内容，它通过模仿人体大脑神经网络的学习过程，模仿人的思 考方式，在各种复杂条件下进行决策优化。 （二）AI人工智能技术种类 一是 度信息有效地传递出来，但是目前已经不能适应工业的现代化、 智能化发展的需要。但在 AI人工智能的帮助下，可以实现建筑设 计方案的模拟仿真，并以虚拟的形式展示建筑的实际情况，为项 目管理人员的工作提供重要的决策支持。在进行建筑设计的过程 中，设计人员应通过网络平台，利用计算机语言开发和人工智能 造型的方法，来建立一个更完善的建筑结构虚拟模型，提高建筑 工程设计环节的实用性和普适性，从而使建筑设计的效果得到最 三、运用 AI人工智能提升建筑设计质量的有效策略 （一）加大对 AI人工智能发展的支持力度 随着现代科学技术水平的不断提高，将人工智能技术应用到 建筑设计中已是大势所趋。AI人工智能的出现，极大地提高了建 筑设计的全面性，让整个建筑业都能朝着数字化和智能化的方向 发展。但是，人工智能的发展和突破需要一个好的环境支持。因 此，首先，政府应该制定相关的政策和制度来扶持 AI人工智能 的发展，比如为研发

间，运营商推出了“通信大数据行程 卡”，可以记录显示手机用户14天内 到访的地区。截至目前，累计查询量 已经超过了4.5亿；中国铁路提供了确 诊病例密接者查询服务。这些服务为 社会防疫防控提供了有力支持。 腾讯、阿里、浪潮提供的健康 码在山东、北京、广东等省市快速上 线，覆盖了绝大部分出行人口。可以 预想，健康码必将成为未来传染病防 控的必备手段。 最后是在工业生产方面。2019 年中国工业机器人装机量占全球的 面向云化基础设施 Sk棚先的多橘块有点，业界小型化最好的分布式 AS13000-H,面向HPC和AI应用 领先的并行文件系统，业界最高的单劳点吞吐率 AS13000-P,面向高性能离可篇场景 独家支持Powers,业界最高的单节点计算力 AS13000- M,面向离性价比场景 高度差异化领先的4U60节点，业界最易用易部署 AS13000-C,面向国产芯片市场 FT2000+平台，业界性能最高的国产歴器节点 中心建设供给最领先的算力机组。浪潮拥有业内最强最全 的AI计算产品阵列：浪潮AGX-5是目前全球最高性能的AI 计算主机之一；AGX-2是目前单位空间内GPU计算密度最高 的服务器；FP5295可支持CPU和GPU间数据同步传输。浪潮 超大规模AI计算框架LMS，可实现单GPU超大算力支撑，支 持70亿参数的NLP智能语言模型训练，相比主流Bert模型参 数量提升20倍。 第 二 是 聚

全脆弱性）实施攻击； 利用服务器的安全脆弱性进行攻击；利用应用系统安全脆弱性进行攻击。 （4）支持性基础设施的主动攻击威胁 对未加密或弱加密的通信线路的搭线窃听；用获取包含错误信息的证书进 行伪装攻击；拒绝服务攻击（如攻击目录服务等）；中间攻击；攻击 PIN 获取 对用户私钥的访问、在支持性基础设施的组件中引入恶意代码攻击、在密钥分 发期间对密钥实施攻击、对 PKI 私钥实施密码攻击、对密钥恢复后的密钥进行 故追 踪溯源，加强内外部网络行为监管、促进核心资产（数据库、服务器、网络设 备等）的正常运营。 数据库安全审计系统是通过网络数据的采集、分析、识别，实时监控网络 中数据库的所有访问操作，同时支持自定义内容关键字库，实现数据库操作的 内容监测识别，发现各种违规数据库操作行为，及时报警响应、全过程操作还 原，从而实现安全事件的准确全程跟踪定位，全面保障数据库系统安全。 5.1.6.2.部署方式及说明 在系统的管理控制台上方便地浏览所有安全事件，并确保信息的一致性。针对 所有安全事件，系统能够通过事件关联分析引擎进行多种事件关联分析，包括 规则关联、漏洞管理、统计关联，等等。 （3）脆弱性管理 系统支持将各类第三方漏洞扫描、应用扫描和人工评估的漏洞信息整合到 一起，形成基于资产和业务的漏洞信息库，并计算资产和业务的脆弱性。系统 能够对新发现的漏洞信息进行预警通告。 （4）响应管理 系统具备

性能评估、稳定性评估、可靠性评 估、可用性评估，隐患预警报告；高级技术培训 技术资源部：由几十名资深专业技术人员组成，负责项目的规划；项目工程的实施；日常运营维护的远程、现场支持服务；用户故障 的诊断排查； 服务支持手段 心 为 客 户 提 供 7×2 4 小 时 响 应 的 服 务 平 台， 客 户 若 对 本 项 目 产 品、 技 术 术 有 疑 问 或 发 现 系 统 有 故 障 时， 可 及 时 得 到 技 术 支 持 服 务。 1 ： 7×24 热线电话支持 为 客 户 的 本 项 目 的 设 备 提 供 合 同 约 定 的 设 备 保 修 服 务， 并 且 提 供 现 场 备 件 支 持 和 产 品 系 务。 5 ：现场技术支持服务 得 客 户 同 意 的 情 况 下， 为 客 户 提 供 稳 定 的 高 版 本 软 件 的 免 费 升 级， 并 根 据 版 本 情 况 提 供 软 件 更 新 的 资 料 说 明 文 本 和 相 关 技 术 资 料。 6 ：软件升级支持服务 个 重 要