建设意义和应用需求 一、加速 AI 产业化创新发展 智 能 客 服 智能客服实际上是集合人工智能学、计算机科学、 语言学等多门学科的综合应用 ，需要让机器主动去认知 和学习 ，不断强化行为模式 ，提高思考能力 ，从而更加 灵活地完成各项工作任务。智算中心能够为 NLP （自然 语言处理）、 NLU （自然语言理解）、 ASR （自动语 音识别技术） 、 TTS （语音合成技术）等核心技术提供 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、 传统产业数字化的叠加 效应、乘数效应 智能计算中心的建设原则 保障网络安全和数据安 全，创造新供给，激发 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 ） 企业建设 运营模式 财政资金压力较小 大企业平台化和整体性优势 ，有利

新型生产要素，不同于土地、劳动力、技术、资本等传统生产要素，具有虚拟性、非稀缺性、易复制性等二十多个独特的特性， 彻底颠覆了传统资源稀缺理论、边际效应递减理论、产权理论等经济学经典理论，对现代经济社会发展模式提出了新的挑战。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 > 07 第一章 人类社会正进入 数据要素化发展新阶段 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的 健康、信用、视频、教育、 证券、未成年人、通信、计 算机、贸易、消费者保护等 11个领域出台了隐私保护 相关法律，这种相对宽松的 数据流通法规环境，催生出 了几种不同的数据基础设施 建设和运营模式。 数据基础设施类别 平台公司数据流通平台 专业公司数据分析平台 经纪商数据交易平台 代表企业 亚马逊、谷歌、微软 Databricks、Snowflake、Palantir Acx 面的精心设计， 构建了一个高效、安全的数据流通平台。这种创新模式能将数据平台的流通数据与私有或不可共享的参与者数据相结合，实 现数据的循环利用和价值提升。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 14 > 15 这种宽松的数据流通法规环境，催生出了三种不同的数据基础设施建设和运营模式：一是平台公司的数据流通平台。以 亚马逊、谷歌、微软为代表的

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，从发展模式、业务布局、技术路径等方面做好 准备，以数字化转型来驱动高质量发展。 （3） 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化， 由此带来的是生产和业务 模式上的变革。这种变革对企业生产经营带来了前所未有的影 响，也为企业 石油数字化的核心是利用数字技术的优势，将其与石油生产 经营管理相融合。通过数字化和信息化系统，建立数字化的石 油生产经营管理模式，能够有效促进 石油生产经营管理效率和 水平的提升。通过数字化手段对石油业务流程、数据、 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 型已经成为了整个燃气行业发展的一个必然选择。 燃气行业在数字化转型中主要需要考虑两个方面：一是基础 设施的建设要和行业需求相适应；二是燃气企业内部外部要建立 起与数字经济相适应的组织模式、运营机制及服务模式。 1.4 能源央国企数字化痛点分析 近年来，在国务院国资委的指导下，央企加快了数字化转 型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足；

- 图 8、设计院收入与员工人数增速相关性强.......................................................... - 5 - 图 9、传统模式点对点、理想模式同步协同.......................................................... - 5 - 图 10、我国 2021 年建筑信息化渗透率仅为 0 注：上述数据为华建集团、华设集团、设计总院、华阳国际、 苏交科等五家上市设计院统计结果 建筑设计项目规模相对较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效 以及信息化程度低，制约设计院人效提升。在传统合作模式点对点的工作交接过 程中，各阶段参与者的工作只能等上一个环节的工作完成后才能开展，协同性差， 有可能导致生产效率降低、成本升高、工期延长。在设计、生产、施工等繁琐复 杂的环节中，目前适用于各专业同步操作绘图的工具仅限于 ， 目前协同管理方式低效、信息化程度低制约了设计行业人均创收、人均创利等指 标提升。 图 9、传统模式点对点、理想模式同步协同 图 10、我国 2021 年建筑信息化渗透率仅为 0.13% 资料来源： 《基于 BIM 技术的设计与施工协同工作模式研究》， 兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源：华经产业研究，兴业证券经济与金融研究院整理

 数据库改造  档案改造  属性对照关系处理  用户信息改造  系统功能改造  历史数据处理  新增数据处理  反馈信息处理  数据推送模式  主动查询模式 接入系统档案改造建议 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 集团大数据对象 业务档案数据对象(运营大数据,系统共享数据) ID(操作码) 业务单据 业务单据ID 销售对象 数量 DDD0000001 RRR000500 3 500 大数据部署模式  独立部署模式  独立中间件  独立数据库  所有系统均通过服务与 管理平台对接  模块部署模式  作为NC模块部署  共享NC基本档案数据 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读

断的智慧服务。 智算中心已成为经济新动能，社会新基建。 智算中心要成为新基建，必须满足以下三个基本条 件：开放标准、集约高效和普适普惠。 开放标准要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架 构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的； 集约高效要求智算中心的建设要有超大规模，要采用 领先的技术，保证自身的先进性； 普适普惠则要求智算中心发挥基础设施的社会价值， 服务大众。 下面，具体分析这三个条件。 中间件的开源，到云和大数据、算 法框架等基础软件的开源，再到以 以RISC-V为代表的芯片的开放，以 OCP、ODCC为代表的计算硬件的开 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、 ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮将引领开放计算体系，打造智算中心基石，构 建从模式开放到技术开放、从产品开放到服务开放的计 算体系。模式开放就是以客户场景为核心，与合作伙伴 一起联合规划、协同设计、敏捷研发、快速交付；技术 开放，无论是以液冷、循环利用为代表的冷却技术，还 是以RISC-V、FPGA、CXL、智能网卡等为代表的基础技

造价员 质检员 资料员 勘察设计负责人 施工负责人 网络工程师 系统集成工 程师 项目组织管理机构 我司委派具有同类型工程施工管理经验 的优秀管理人员组成工程项目经理部， 按照我司项目管理模式，建立的质量保 证体系来运作，形成以全面质量管理为 中心，以专业管理的科学化管理体制， 高效地组织和优化企业及社会各生产要 素，以出色地实现我企业的质量方针和 质量目标，以及对业主的各项承诺。 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 & 下需求 故障记录和报告：对发生的 故障进行详细记录，包括故 障描述、定位和修复过程、 使用的工具和材料等信息。 生成故障报告，用于后续的 故障分析和改进。 分析和改进：定期分析故障 记录和报告，寻找故障发生 的共同模式和原因，提出改 进措施，以减少类似故障的 再次发生。 更新文档和知识库：根据故 障处理经验，更新相关文档 和知识库，使运维成员能够 更好地应对类似故障。 故障闭环： 应急方案准备：制定硬件故 障的应急切换方案，包括备

International Association of Chinese Management Research（IACMR） 女 性学者发展委员会联席主席。 寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时 代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。 ● 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：这是使计算机能够理解、 处理和生成人类语言的技术。NLP 随着最接近通用人工智能 /AGI（全称：Artificial General Intelligence，是人工智能的一种 理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立作出决策），并彻底打破 人机交互模式的 ChatGPT 的火爆，AI 的应用再次实现质的突破，这不仅预示着 AI 应用的更大可 能，更让 AI 能力去中心化，让 AI 真正走进每个人的工作、生活，引起了普遍的社会反响和关注。 ChatGPT

对采集的数据根据设置的确认规 则，以系统、人工结合的方式确保采集数据的准确性。 采集的数据有些来源于财政内部业务系统，有些来源于其他部门的数据提 供；并且对于不同部门或者不同的数据分类，提供的模式可能是数据文件、中 间表或者是直接从业务库中获取，还有一部分数据需要业务人员在线填报。 3.3.1 数据采集配置 数据采集配置分为采集分类设置、采集格式设置、编码转换设置、采集方式设 置、校验规则设置五个主要模块。 有能够利用数据、组合 数据、转化数据的企业，他们手中的大数据资源，才能成为数据资产。根据某 证券机构的研究报告，目前直接利用数据为企业带来经济利益的方法主要有数 据租售、信息租售、数据使能三种模式。其中，数据租售，主要是通过对业务 数据进行收集、整理、过滤、校对、打包、发布等等一系列整理，实现数据内 在的价值。信息租售，则是通过聚焦行业焦点，收集相关数据，深度整合、萃 取及分析，形成完 网时代 “创新式资产变革”的回应。作为信息时代核心的价值载体，大数据必然具有朝 向价值本体转化的趋势，而它的“资产化”，或者未来更进一步的“资本化”蜕变， 将为未来完全信息化、泛互联网化的商业模式打下基础。 5.2 大数据时代的数据资产管理 伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套 上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身 价倍增。

ip、端 口、协议才被容许访问防火墙内的网络和系统资源，保障了网络的逻辑隔离。 5.1.2.2.部署方式及说明 防火墙串行部署在网络主干链路上，用于网络安全边界的访问控制，可以 采用透明工作模式，工作口不需要配置 ip，不影响网络路由结构。每台防火墙， 均另外需 1 个 ip 用来作为管理设备，管理方式为 B/S。 由于防火墙作为网络出口和安全域边界的安全网关，一旦出现故障对网络 数 在被保护 Web 服务 器上安装 Agent，对 Web 应用系统不会造成额外影响。 5.1.3.2.部署方式及说明 在应用区和核心交换机之间串行部署 Web 应用安全网关，可采取透明工作 模式，不影响网络路由结构，针对 Web 服务器进行第 7 层流量分析，确保业务 应用能够快速、安全、可靠地交付。 5.1.4. 入侵防御 5.1.4.1.部署目的 虽然访问控制系统（如防火墙）可以静态的实施访问控制策略，防止一些 等即时消息进行阻断，允许 用户 对 BT、kazza 等 P2P 多点共享协议软件进行阻断。 5.1.4.2.部署方式及说明 IPS 串行部署在网络主干链路上，用于安全域边界的入侵防护，可以采用透 明工作模式，工作口不需要配置 ip，不影响网络路由结构。管理中心安装在专 用管理服务器中，实现 IPS 设备统一的控制管理、监控告警、日志收集和定制 报表等功能。由于 IPS 串行于主干线上所以双机部署。