济 规 模 化 效 应 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、 AI 产品 • 基于 AI 产品矩阵可以通过打包或定制化服务等方式助力 AI 产业化、产业 AI 化和政府治理智 能化 • 基于先进的 AI 算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点 核心技术 AI 化 c 服务应用 AI 化 B 输出产品 AI 化 智能生态 建设平台 数据开放 共享平台 以产业创新 升级为目标 智能计算中心主要内涵及功能定位 算 力 数 据 和算法的 融合平台 算力公共 基础设施 产业创新 聚集平台 算力生产 供应平台 生态成熟 计算架构 AI 训练服务器 AI 推理服务器 算力机组 算力芯片 算力生态

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 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 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 夯实技术 人工智能基础 设施示范工程 投资补贴 全球：数据的高速增长带来 全 运 维 监 控 平 台 云主机 裸金属 镜像服务 对象存储 硬件基 础设施 基建基 础设施 应用中心 自动化部署 预置算法框架： PyTorch 、 Tensorflow 、 PaddlePaddle.. . 集成开发环境： Jupyter Lab 、 VSCode 作业管理 编译器 调度策略 数据管理 资源监控

智能实验室 新基建相关 数据市场 公安、消防 其他项目服务 南京智算中心平台规划 电力、交通 云边一体化 能 安 防 数据平台 算法平台 智慧交通 智能计算平台 适配各种场景的统一的智能计算云平台与智能前端相互协作的有机结合体。 云 云 安 全 体 系 他 产业发展——工业视觉检测 · 市场规模 31% 46.60% 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 市场份额 智算中心 云边一体 工业视觉检测处理平台 千元算法计划 解决方法 数据碎片化 设备碎片化 算法碎片化 算法成本高 现状与问题 AiC O 产业发展——工业视觉检 测 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 检测出的缺陷种类为：凸粉 真实缺陷种类为：凸粉 耳带长度检测 工业制品检测 云端智能计算平台 边缘智能计算平台 电路板检测 终端用户 训练层 数据管理 用户管理 算法定制 推理层 模型管理 云端管理 算法商城 场景管理 边缘管理 应用层 中间层 管理层 整 体 框 图 AiC D 产业发展——工业视觉检测智能处理中 心 饮料瓶外观缺陷检测 全自动锁螺丝检测 剃须刀片外观检测

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 成功的背后，是“算法时代”到“数据和算力时代”的进阶，是“分析式 AI”到“生成 式 AI”的蜕变，更是“专用人工智能”到“通用人工智能”的跃迁；同时，也是计算机技术在自 然语言方向研究的一次重大突破。 3. 不得不谈的“ChatGPT” 络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大， 而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。 5.“AIGC”才是“王者” 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新 内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、 好的决策。 主题 / 场景 主题 / 场景描述 AI 应用价值 应用成熟度 智能化计算薪酬 人工智能通过自动化计算薪酬来减少手工输 入和计算的错误，大大降低错误率和时间成 本。通过计算机程序和算法，可以快速准确 地计算薪酬、奖金和福利等各种津贴。 AI 咨询和辅导 通过 AIGC 完成的咨询和辅导来帮助员工更 好地理解薪酬和福利等方面的政策和制度。 通过人工智能的咨询和辅导，员工可以更好

于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每 天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据，通过数据定 向、分析等途径助力流行病学调查。而浪潮的智能工厂里 各种智能设备以及背后的路径规划、图像识别等算法，也 是高效复工复产的必要条件。 我们见证了智慧计算是如何在这场战疫中发挥巨大作 用的。3月4日，中央决定对人工智能、大数据中心等新基 建提速，这也是在为智慧计算的发展提速。我们讲过，计 目前，行业用户的智慧化转型，仍然面临着巨大的 技术鸿沟。这个鸿沟既有如何选择最合适的算法模型，也 有如何从软硬件两个方面对算法做性能优化，更有如何面 向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问 题。要填补这个鸿沟，就需要计算 中心提供整合的、易用的开放服务平 台。 基于智算中心先进的AI算力基 础平台、AI算力调度平台、AI算法模 型来打造人工智能开放服务平台，汇 聚并赋能行业AI应用的开发者，加速 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 品。此外，将技术栈持续往底层延 伸，面向不同的场景，开发定制化的 AR芯片、BMC芯片、网络和存储加速 芯片等。最终形成覆盖芯片、系统、 平台和算法的领先产品体系。 过去几年，浪潮服务器取得了高 速发展，增速居全球第一，是全球唯 一持续保持高速增长的主流服务器厂 商。浪潮业务覆盖了全球120多个国 家和地区，不仅保持了全球前三的位 置，并且与前两名的占有率差距已大

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 一是优化算法：优化算法能够从一个特定的系统中寻找最 值，并利用函数的表达方式来寻找问题，并与梯度下降法进行配 合使用。但是，在实践中，各系统的函数表达方式有很大差别； 二是人工神经网络技术：该技术是目前最先进的人工智能技术之 的一 个重要研究方向。在一个特定的群体中，有许多非智能体，它们 之间仅能进行简单的信息传输和处理，而在微观合作中，它们可 以从宏观上表现出复杂的智能行为，在具体的应用中可以通过群 蚁群算法和粒子算法来实现 [2]。 （三）AI人工智能的应用优势 一是能够有效地强化建筑设计效率。传统的建筑设计方法过 于依赖于设计人员的思维方式，存在着很大的局限性。AI人工智 能能够把人类的思想和计算机的超强运算能力有机地结合起来， J］．江西建材，2023,(04):142-143+146. [6]陈韵蕾．新技术视角智慧建筑设计研究——以人工智能为例［J］．互联网周刊，2022,(24):28-31. [7]周祥．人工智能算法在建筑设计中的应用探索［J］．中外建筑，2021,(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.

得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 的完善数据整合与协作体系 云原生架构数据分析处理平台 区块链和加密算法 以Google Cloud、AWS、Azure等为代表的公司是全球领先的云平台公司，为美国和其他国家公域数据流通提供了先 进的基础设施。 1.Google Cloud的开源协作数据流通平台 据平台公司，构建起云原生架构数据分析处理平台；三是经纪商的数据交易平台。以Acxiom、Corelogic、Factual、 BDEX、Infochimps等数据经纪商为代表的数据经纪商，探索使用区块链和加密算法来保护数据隐私，构建起数据采集汇聚 流通交易平台。 2.AWS的数据共享服务平台 亚马逊旗下的Amazon Web Services（AWS）是专业的大数据和云计算服务以及云计算解决方案提供商，为全球用户 Palantir的数据基础设施拥有强大的数据处理和分析能力、广泛适用的服务模式以及严格的数据安全和隐私保护等特 点。首先，Palantir具有多源数据整合能力。其Gotham和Foundry平台能整合来自各种来源的数据，并通过先进的算法进 行深度分析发现数据价值，使得Palantir能够跨越不同行业，为各种客户提供定制化的数据服务。其次，Palantir产品服务 具有广泛的跨行业适用性。无论是政府部门还是商业企业，无论是能源、

 人脸比对方式为 1 对 1 比对方式，验证是否正确的、有效的持证人。  人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸捕捉定位功能， 提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定 使用。  提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸  人脸比对方式为 1 对 1 比对方式，验证是否正确的、有效的持证人。  人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸捕捉定位功能， 提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定 使用。  提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸 二代身份证做的人证合一验证，则直接利用二代身份证内信息和照片作为模板，直接提取特征用于比对。 E. 在自助业务办理过程中自动核查办理人身份 方便第三方集成，凭条。 人脸识别智慧社区管理方案 算法 自主研发 软件 自主研发 硬件 自主研发 系统平台 自主研发 核心技术 基于深度学习的人脸识别技术 人脸识别智慧社区管理方案 公司的平台、产品 人脸识别人证合一核查系统 动态人脸识别预警系统

计的产值占比大致保持在 25%：25%：50%。由于各个阶段的设计任务书不同，具 有不同的特点，其中方案设计多为创意构思，以效果图的方式呈现，对方案的精 度以及细节要求较低，此阶段可以通过大量的历史数据对 AI 算法进行训练，而后 通过输入指定的参数或要求，快速生成多个设计方案，从而极大提高方案设计阶 段的效率；初步设计是在方案设计基础上，进行方案细化，对设计师的经验依赖 程度较高；施工图设计是对初步设计各子项进行详细设计，AI 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 13 - 行业跟踪报告 2.3、未来：AI+设计龙头优势显现，设计行业痛点解决可期 ⚫ AI 算法仍有局限，设计龙头优势显现 AI 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 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 复性工作量大，缺乏深度学习的情况。 当前 AI 设计专业人才匮乏，算法具有一定局限性。目前设计行业中掌握 AI 设计 工具的专业人才匮乏，尚未规模化普及。年轻的设计人员拥有较好的软件能力但 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

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 夯实技术 人工智能基础 设施示范工程 投资补贴 全球：数据的高速增长带来 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 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 智算中心定义 超算中心 模型开发 模型部署 模型推理 模型训练 模型管理 集成开发环境： 自动建模 模型监控 云主机 镜像服务 裸金属 对象存储 云硬盘 VPC 预置算法框架： PyTorch 、 Tensorflow Jupyter Lab 、 VSCode Spine-Leaf 物理层 + EVPN/VXLAN 逻辑层的组合架构， 兼顾物理网络的高扩展性、东西向性能及运维效率，