国 家 数 据 基 础 设 施 技术路线发展研究报告 2025 年 5 月 区块链技术 可信数据空间 数场 数联网 数据元件 隐私保护计算技术 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 国家数据基础设施的特征和建设路径 36 国家数据基础设施的涵义 国家数据基础设施的特征 国家数据基础设施建设总体思路和实施路径 第五章 国家数据基础设施技术路线比较 44 隐私保护计算 区块链 可信数据空间 数场 数联网 数据元件 第六章 国家数据基础设施技术发展趋势 68 全球将形成三种数据基础设施主流技术路线 国家数据基础设施将向“一空间（场或网）四技术”方向收敛 共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目

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。 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 开发、边缘计算协同四大核心 业务 ，满足人工智能项目开发全流 程算力需求 l 争取项目成果入选省级算力枢纽示 范案例 ，带动 “数据中心 - 智能终 端 - 数据应用” 产业链协同 ，助力 贵州千亿级数字产业集群建设。 l 算力规模 ：部署 144 台 8 卡 GPU 服务器 ，构建 1152 卡千卡级算力 集群 ，支撑千亿参数模型训练； l 网络能力 ： 基 于 大 二 层 架 构 与 Spine- Leaf 拓扑 ，实现端到端延 迟≤ 50μs ，保障集群大规模数据同 步效率； l 可靠性：全链路冗余设计（网络、 供电、散热） ，达成系统年非计划 停机时间≤ 4 小时目标 离线渲染 + 模型服务 + 算力租赁 l 采用 “计算 - 网络 - 管理 - 安全” 协同架构

精准导航 智能决策 利用卫星定位、惯性 IMU 、激光 雷达及视觉等进行精准定位，实现 全局路径规划，自主调整决策。 智能调度 实况监控 能够对任务执行情况、车辆状 况进行实时监控；通过后台控 制可实现线路实时设置、任务 时间设定以及多机协调调度。 环境感知 自主避障 通过激光雷达及视觉传感 器对环境进行识别，获取环 境实时动态，并依据环境信 息进行调整，针对任务执行 内容采取不同策略。 资源的统一管理。 高可靠：支持计算、存储、网络全冗余架构，资源弹性可扩展， 支持动态迁移和重配置资源。 高安全：有效保障业务连续性，数据自动副本，分片保存，保 障数据不丢失。统一认证审计，智能管控信息安全。支持负载 均衡和链路聚合。 高性能：通过服务器与存储的集群，性能并行化，带宽聚合化， 负载均衡化，将获得更高的服务性能。 易整合：完备 P2V 和 V2V 工具，支持将现有应用服务和数据 平滑移植到云平台之上，实现整合。 平台定位：关注的云平台的统一管理，而不是底层的虚拟化或 具体资源。支持平台资源和应用快速扩展。 数据中心弹性扩展，满足未来业务增长的需要。 帮助客户构建自助、标准化的服务型基础设施的 同时， 降低管理成本。 • 可集中部署，统一管控，故障自恢复，系统更 加健壮，运行零风险。 • 从业务应用、中间件、基础设施层三层一体化 安全管理和保护。 • 服务响应更加迅速，充分发挥设备性能，提高 利用率。 • 快速和轻松地升级到云中，最大保护现有投资。

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 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 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 培育生态 保障安全 创新发展 总体规划 政企协同 需求牵引 先进适用 智能计算中心的建设要点 以培育区域 智能生态圈为根本 以全面提升 AI 计算力为核 心 着力推动 AI 产业创新聚 集 以促进数据 开放共享为基础 免费或低成本提供很多开源的人工智能算法及其代码 以强大算力驱动 AI 模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务 通过平台开放接口的方式将

A 奥意建筑 · 验证访客信息：身份核对 · 通知接待：通知被访人出迎 · 问询回复：回答访客咨询 · 导览服务：有接待需求时， 导览介绍。 · 楼层指引：告知访客楼层 · 联动梯控：通过对接电梯系 统，联动预设目的楼层。 食 智慧迎宾接待场景 接待导览 · 迎宾： VIP 客户迎宾、握手等 · 导览：引导参观、介绍 · 高管日程安排及提醒 · 重要信息检索与回答 特殊药品配送机器人：实现毒麻类药品记、送、存、管一体化，确保流程安全，降低管理成本。 · 垃圾回收机器人：安全，高效，无人操作，一站式医疗废物输运清理系统。 · 封闭式物资配送机器人：实现较大型医疗物资封闭式自主输运，分别密码管控确保物资安全，流程可控，装卸自如。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A= 奥意建筑 食 智慧医疗物流应用场景 供 高 品 质 幸 福 安康的晚年生活。 医疗 康复 营 养 膳食 七大服务场景 政企联动 七大信息平台 运慧管理 综合服务 护理管理 大数据分析和处理 区块链加密物联网络 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A 奥意建筑 健康管理 营养膳食 精神陪伴 医疗康复

程攻击欺骗合法用户（如匿名询问合法用户账号）；伪装成合法用户和服务器 进行攻击；IP 地址欺骗攻击；拒绝服务攻击；利用协议和基础设施的安全漏洞 进行攻击；利用远程接入用户对内网进行攻击；建立非授权的网络连接；监测 远程用户链路、修改传输数据；解读未加密或弱加密的传输信息；恶意代码和 病毒攻击。 （3）计算环境的主动攻击威胁 引入病毒攻击；引入恶意代码攻击；冒充超级用户或其他合法用户；拒绝 服务和数据的篡改；伪装成 主机安全 类别 控制点 重点要求项 对应措施 主机 安全 身份鉴别 对登录操作系统和 数据库系统的用户 进行身份标识和鉴 别 部署身份鉴别 系统。 访问控制 启 用 访 问 控 制 功 能，实现操作系统 和数据库系统特权 用户的权限分离 对系统安全加 固，限制默认 帐户、时删除 多余的、过期 的帐户等 安全审计 用户行为、系统资 源、系统安全事件 审计 等条件限制终端登 录 利用访问控制 策略与堡垒机 产品结合的方 式进行控制。 3.1.3. 应用安全 类别 控制点 重点要求项 对应措施 应用 安全 身份鉴别 提供专用的登录控 制模块对登录用户 进行身份标识和鉴 别 部署身份鉴别 服务器并与应 用进行联动 访问控制 账户访问权限管理 部署堡垒机对 访问进行权限 管理 安全审计 应用系统重要安全 事件进行审计

模型管理 模型监控 主要包括 AI 智算集群、超算集群、高速网络、通用计算集群、高性能存储集群、安全中心、云管平台、运维平台等。 平 台 安 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 技术细节：采用国产化数据接口（南瑞继 保 IEC 61850 协议适配器） ，确保数据采 集 的稳定性和兼容性。 工具 / 平台：使用华为云 DataArts 数据治 理 平台 ，进行数据的清洗和预处理。 基础模型与架构 参数量与优化 输入输出设计 模型架构参数 数据集划分 划分比例：训练集 : 验证集 : 测试集 =7:2:1 ， 按时间顺序划分 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 Python 编程语言实现数 据集划分 ，适配电力行业数据特点。 数据预处理参数 基座模型选型及预训练参数 l 第 12 页 1. 数据预处理 • 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算：

54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。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 AI 审图与 AI 赋能设计 场景 与万翼科技有限公司形成战略合作关系，在 AI 审图定制规则研发、AI 审图与设 计平台协同、AI 赋能设计场景等方面展开合作，逐步搭建以设计为起点的建筑全 产业链数据平台。 自主知识产权的 BIM 软件 与中望软件联手打造完全拥有自主知识产权的 BIM 软件，从底层几何建模引擎到 应用层的各专业功能开发。 甘咨询 云平台、智能化信息 集成服务 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 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

活方式和治理方 式变革。国资委文件也提出，国有企业要实现数字化转型，数 字化资产比重要从当前的30%提高到60%以上。央企集团总部 要率先打造数字化平台，加快形成集研发设计、生产制造、经 营管理和服务保障为一体的“端到端”企业数字化供应链体 系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 （5） 操作简单，轻松搭建高水准数据大屏，无需定制开发，业务人员 仅需 1个小时即可搭建设计师水准的数据大屏。 2.6 现场服务管理 （1） 实现从提单到售后的售后服务全流程闭环管控，管理更清晰，交付 更透明，响应更及时，为客户提供更优质的售后服务，让客户更 满意。 （2） 对接渠道覆盖呼叫中心、微信服务号、APP、H5、邮件、小程序、 官网，用户可随时随地咨询业务、提交工单。 5：统计报表 4. 央国企数字化未来趋势展望 我国央国企数字化转型的趋势，将是以业务流程和核心数 据为主线，以构建数字生态为基础，以创新应用为重点，在数 字技术的支撑下，推进价值链管理和产业链管理。 在数字化转型中，企业的战略层面也要发生变化，未来央 国企的战略会更加聚焦在数字化领域的发展和突破。首先，央 国企会把数字化转型上升到公司战略层面。在转型过程中，我 们将看到央国企战略定位发生变化，例如更加注重数据驱动，

...................................................................................... 22 3.8.4 区块链基础设施对接....................................................................... 23 3.9 硬件设备技术指标要求.... 1、水位变化 通过水位传感器的数据传输，接入溪源溪流域水位监测数据，实现河道水位上升或 者下降地动态模拟仿真。 2、动态泄洪 在全要素三维场景中模拟不同参数泄流的动画效果，从而能匹配现实中设施多级调 控后的真实反馈，更为直观地展现调控后引起的环境变化。 3.2.2.2.4 水坝和水闸机械结构构建 对 1 个溪源水库水坝和侯官水闸、厚庭水闸、葛岐水闸、榕桥节制闸和旗山湖闸相 关结构进行高精度构建。 ），满足信创 PC 终端访问。 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 23 3.8.4 区块链基础设施对接 本次福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生项目（一期）项目部署于福州市政务 云平台，基于 web 三层架构开发。通过福州市智网将系统日志与市已建区块链日志存证 进行对接。 3.9 硬件设备技术指标要求 硬件设备技术指标要求如下表所示： 序号 设备名称 技术指标及相关要求