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。 场景开放：推广典型案例 ，奖励优秀应用项目。 智能终端 - 数据应用” 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) 2024 年智 算 AIDC 市场同 比增长 79.6%(146 亿 ) ， 2028 年 预计达 1825 亿 (CAGR ≈ 56%) 。 行业数字化：智造业规模 24 年 1.55 万亿 ,25 年预 计 1.76 万亿 (CAGR 14%) 金 融 电 项目背景分析 第 3 页 l 需求本质： 构建 “弹性可扩展、算力多元化、绿色高效”

智算中心赋能产业发展 康亚萍 | 南京中科逆熵科技有限公司 - 运营总监 智算中心 产业发展 运营实践 01 02 03 AiCD 智算中心 PART 01 软件栈 统一完善 云端 A 加速卡 终端智能处理器 P 乘院道连助说的，广五应用备美好指描 边缘 A 加速卡 云边端车 全面覆盖 生态运营 密切协同 密切协同 Aic 智算中心 算力基础——寒武纪自主研发设计的人工智能芯片 寒武纪人工智能软件开发环境 采用端云一体的智能处理架构 可同时支持寒武纪端、边、云全系列产品 在云端 开发调试调优推理训练 在终端 快速部署 Cambicon Neuware · 南京麒麟科技创新园投资建设的重大算力基础设施 · 寒武纪联手浪潮共同打造 · 智能计算服务、交叉研究和产业创新三位一体 AiC○ 智算中心 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 南京智能计算中心 计划总投资 13 亿元，当前已建成算力 0.8Eops ( 约 700 台服务器 ) AI 算力规模 每秒 80 亿亿次 是长三角当前投运规模最大、算力最高的智能计算中心 ! 相当于一小时可完成 100 亿张 图像处理 1 万公里 自动驾驶 AI 数据处理 300 万小时 语音翻译 南京智算中心算力规模 Aic

随着物联网、人工智能等技术的加速发展，算力 逐渐成为数字经济时代的核心生产力。截至 2024年 9 月，我国算力总规模达 246 EFLOPS（指每秒进行百亿 亿次浮点运算的能力），算力总规模居世界前列。 2023年 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 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 关键词： 智算中心；气流组织；CFD；空调系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.017 文章编 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming

智算中心筑基数字经济新优势 单志广 | 国家信息中心信息化和产业发展部主任 数字新基建 2020 年 4 月 20 日 , 国家发展改革委首次明确 " 新基建 " 的范围 , 主 要 包 括 3 个 方 面 内 容 主 要 是 指 基 于 新 一 代 信 息 技 术 演 化 生 成 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 以 5G 、物联网、工业互联 网、卫 星互联网为代表的 星互联网为代表的 通 信 网 络 基 础 设 施 ， 以 人 工 智 能 、 云 计 算 、 区 块 链 等 为 代 表 的 新 技 术 基 础 设 施 ， 以数据中心、 智 能 计 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 ， 尚 未 显 现 算法 智算新中心 智能 计算中心 数字经济三要素 数字经济五创新 应用创新 监管创新 技术创新 生态创新 平台创新 数据 算力 智能计算中心定义 概念界定 智能计算中心 （简称智算中心） 是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构， 提供 人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施， 通过算力的生产、 聚合、调度和释放

智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，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 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 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 算力的几种形态 超算中心 智算中心

& INFORMATION TECHNOLOGY 智算中心成为新基建的基本条件 与智慧时代动力源 文／王恩东 计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终 驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将计算力驱动的信息化设备变 成了生产工具，使生产力得到前所未有的解放。智算中心融合多元算 力，为社会生产和生活提供源源不断的智慧服务。智算中心已成为经 济新动能、社会新基建。 新一代信息技术加速了社会智慧化进程 建提速，这也是在为智慧计算的发展提速。我们讲过，计 算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最 终驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将劳动者由人变 成了人与人工智能的复合体，劳动者可以呈现指数增长； 将数据变成了一种新的生产资料，从有形到无形，生生不 息，越用越多；将计算力驱动的信息化设备变成了生产工 具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。 伴随生产力的升级，社会基础设施也在产生变化。农 我们可以和电力基础设施做个类比。电力基础设施提 智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源 CIIT FORUM 工信论坛 46 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 供电力服务，其核心是生产电力的地方，就是发电厂，像 三峡电站、大亚湾核电站；智慧时代的新型基础设施，要 能够对外提供各种算力服务、数据服务和AI服务等，其核 心就是计算力的生产中心。

国家数据基础设施技术路线发展研究报告 目 录 CONTENTS 前言 第一章 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素 网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 12 美国的数据基础设施探索实践 壮大都离不开背后产业的支撑，正如软件事业背后的软件产业、集 成电路背后的集成电路产业、电子信息事业背后的电子信息产业一样，数据事业的发展壮大也离不开数据产业的发展。当前， 围绕数据资源“采、存、算、管、用”的全生命周期各环节，已形成一大批数据资源、数据技术、数据应用、数据服务、数据安 全、数据基础设施等类型的数据企业，产业集聚效应更加明显，产业链发展更加完备，数据产业正在快速发展壮大。 数 充分发挥数据的要素价值作用，同时对数据安全也提出了新的、更 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。

通过对大量渲染案例的深度学习，理解各项参数对渲染效果的影响，针对 用户场景与材质提出高质量渲染方案。ArkoAI 的另一特点是云端渲染，对用户自 身硬件要求较低，能快速完成渲染，一定程度为用户降低算力成本。 图 16、ArkoAI 在 Revit 中的使用 图 17、ArkoAI 支持按需调整参数 资料来源：ArkoAI 官网，兴业证券经济与金融研究院整理 对建筑设计赋能效果有限，落地应用还有很长的路要走。目前既有软件更多集 中在前期方案阶段，对于复杂项目或更深层次的环节有用性较低，并且目前主要 用于标准化内容，对于实际项目的设计，目前阶段仅仅依赖 AI 设计工具共性的算 法则会忽视项目个性的考虑因素，造成设计方案千篇一律、缺乏巧思的现象，具 体模型的输出仍然依赖于人工调试。大部分企业采用对 CAD 图纸的翻模设计进 行 BIM 三维建模，AI 技术只能起到辅助作用，难以实现三维空间的自主呈现，重 件能力但 缺乏设计经验，资深的设计人员经验丰富但软件能力较弱，企业需要花费额外的 成本对设计人员进行 AI 工具的培训，新领域的进入需要花费较长的培训时间。设 计师需要具备丰富的经验和方案判断力，从而驾驭 AI 生成的设计，优化最终方 案。 分析型 AI 迭代到创造型 AI：AIGC 模型迭代，AI 学习过程中，掌握大量设计数 据的龙头企业，将从中显著受益。按照 ISO/IEC 制定的数字标准定义

能耗计量系统 - 系统概述 建筑能耗监测管理系统是通过 M- BUS 网络、 TCP/IP 网络将水表、电表、 能量表等多个计量仪表的记录值的信息 集中抄读后，由上位机（ PC ）进行处 理分析，自动积算用户的水、电、空调 的用量，根据不同的需求生成各种报表 和收费单据及分析使用状况的系统。 建筑能效管理系统主要由末端计量 仪表（电表、水表、空调热量表）、上 位机、区域管理器等主要设备以及中继 器、接口转换器等辅助设备组成。 议题提报与准备、会议通知、会中汇报、 会议决策等管理业务，同时通过与公文管 理、会议室资源管理、督办管理等功能集 成实现会前、会中、会后及决策支持的全 业务链一体化管理，提升会议组织及决策 的效率、效果，保证工作质量，提升企业 执行力。 智能会议系统 - 会议管理系统架构 会议管理系统主要包括会议计划管理、会 议组织管理、会议决策管理、决策支撑、 系统集成五大功能。 智能会议系统 - 会议管理系统价值 ● 提升会议组织与管理效率； 有效采集、汇集各类 数据资源 • 数据的关联整合 • 价值信息挖掘与显示 • 大数据高效的智能应用 • 大数据的多样服务和智 能推送 网络资源 存储资源 计算资源 收 集 管 理 存 储 计 算 实战指挥 公众服务 火灾预防 综合态势 数据 应用 数据 获取 数 据 采 集 业 务 应 用 大 数 据 平 台 摄像机 传感器网络 互联网 移动终端 行为数据 业务系统 时空分析

应用使能 数据管理 数据中台 业务中台 AI 原子算法库 AI 某省市 音视频管理 边缘设备管理 一体化 资源层 安全设备 网络交换机 UPS 制冷系统 服务器 共享存储空间 AI 算力单元 物联网平台 AI 云平台 智慧工地驾驶舱 应用管理 应用订购 计费结算 租户与权限管理 应用集成管理 运输安装问题 供电问题 联动问题  不同应用对于部署位置、环境 都有不同的要求 专用设备管理 视频监控 其他各种场景 & 应用 劳务管理 SaaS 生态层：培育生态，除提供自研应用，让更多第三方应用快速“上架” SaaS 运营层：通过定义统一规范，纳管第三方应用，开放给用户订购 能 力 开 放 运 维 保 障 1 2 3 4 PaaS 基础层：提供技术和数据支撑，以及上层应用的运行环境（基座） 物 联 平 台 视 频 云 平 台 分 析 平 台 B I 统 计 平 台 平台的基础设施，包