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 欧盟的数据基础设施探索实践 第三章 建设和运营国家数据基础设施意义重大 32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 国家数据基础设施是实现数据安全高效流通的技术保障 国家数据 施标准规范，推动设施互联、 能力互通，推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系。”2024年12月31日，国家发展改革委、国家数 据局、工业和信息化部发布《国家数据基础设施建设指引》，正式按下国家数据基础设施建设的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯 间；第四阶段是数据空间 时代。近年来，随着大模型等人工智能技术的突破，以及人们对网络空间依赖程度的加深，对原先在互联网上难以流通的非 结构化数据和私域数据提出了流通的需求，如何构建一个既能让数据高效流通同时又确保安全可信的数据空间，成为网络空 间升级为计算空间后的又一次的跃升。 可流通数据只占全部数据的很小部分。自上世纪90年代互联网普及以来，全球数据资源呈爆发性增长态势，特别是移动 互

应用场所及功能 清洁机器人通过自动化和高效 的清洁服务，提高清洁效率和 质量，为人们创造更加清洁和 舒适的生活和工作环境。 室内清洁机器人：应用于办公 楼、商场、酒店等场所。 室外 清洁 机器人：应用于园区、 公园、水域等。 优势：实现降低人力成本；提 高清洁效率；保持清洁质量前 后一致。 自主规划跨楼层清洁 自动作业保障清洁质量 作业高效多重清洁 01 Al 机器人应用场景 智能操作机器人兼顾操作和巡检两项功能，以巡 检为基础，以操作为目的，完成配电室内设备运营 管理工作。智能操作机器人配备六轴机械臂和可更 换末端操作机构，以应对各类复杂操作场景，用专 业巡检的结果为依据，保障操作的可靠与高效。 智能巡检机器人 在智慧电厂中 的应用案例 化水车间 智能巡视管理平台 室内巡检机器人替代人工进行阀门、表计、液位 自动识别，对泵自由端轴承温度、泵驱动端轴承温 度、电机轴承温度、泵外壳温度自动检测等，确保 与传统的人工巡检相比，智 能 巡检机器人具备安全、便捷、 高效等优点，基于物联传感、 边缘计算、 5G 、 人工智能、数 字孪生等先进技术，实现数据 的多样化、实时化、可视化， 实时展示当前设备状态、人员 状态、环境状态信息，实现全 场景、全覆盖实时综合巡检， 有效消除或控制风险，及时预 警，防范事故，提高效率、运 营效益。 01 Al 机器人应用场景

cn10-1299/f.2020.04.006 工信论坛 45 ｜ 2020 年 4 月刊 动的线上化变革，让大家在这个过程 中体验到了信息科技的价值和效率。 第二个明显的变化是社会服务 和社会治理更加高效智能。疫情期 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 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 算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最 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。 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。

倍，显著提升训练效率。 技术细节：采用梯度累积（累积 4 批次更新一次参数） ，优化训练 过程。 硬件配置：昇腾 910B ×8/ 节点， RoCE v2 网络（带宽 200Gbps ）， 构建高效分布式训练环境。 框架优化：自动并行策略（数据并行 + 模型并行混合）， 提升分布 式训练性能。 优化器选择：分布式优化器（ Horovod+ 昇腾通信库）， 优化梯度 同步和参数更新。 页 监 控 与 调 优 参 数 Q 网络时延监控 监控指标：参数同步时延 < 10ms （分布式训练）。 阈值范围：确保分布式训练的 高效同步。 调优策略：检查 RoCE 网络拥 塞，调整交换机流控策略，优 化网络性能。 训练监控指标 监控指标：训练 loss （负荷预 测 Loss ＜ 0.05 大小，必要时重启训练作业， 优化训练过程。 算力利用率监控 监控指标：昇腾 GPU 利用率＞ 85% ， CPU 利用率＜ 40% 。 阈值范围：避免资源瓶颈，确 保高效计算资源利用。 调优策略：优化分布式并行策 略，增加数据预处理节点，提 升整体性能。 模型精度监控 监控指标：验证集误差连续 3 个 epoch 无下降，触发早停机

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，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进 AI 产业化、 产业 AI 化及政府治理智能化 智能计算 中心 B A • 面向政府、企业等输出包括 AI 数据库、 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 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI Benchmark 模 型文 件 在 线服 务 开 发接 口 高吞吐 推 理引 擎 AI 产业 化 产业 AI 化 语音 数据处理服务 开发训练服务 模型推理服务 强大 高效 易用 生 产 算 力 服务 平台 语 音 交 互 语音交互算法的训练语料数据量将很快突破百万小时 ，训练数据包含大量不同用户的口 音数据、多领域歧义语料

极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatGPT 为代表的 AIGC 等新技术；同时， 也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 本白皮书也引用了研究院理事王崇良先生作品《当 HR 遇见 AI》和腾讯 SDC 负责人马海刚 先生作品《HR+ 数字化》中的部分观点和内容。在此，特别感谢王崇良先生和马海刚先生！ 严博先生 寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不 断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展， 人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在 接下来的 这一技术极有可能取代 人类从事创作性工作，从而彻底颠覆我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能 力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效 率的方式满足海量个性化需求。 为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期 来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会

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 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 营管理等领域。可以说，数字化转型已经成为国家发展战略的 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，通过数字化转型来推动企业向安全绿色高效的方 向发展。 （2） 电力 作为能源互联网的重要组成部分，电网作为能源系统的中 枢，其数字化转型已经成为行业关注热点。而随着人工智 能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 官网，用户可随时随地咨询业务、提交工单。 （3） 借助智能化调度平台，根据地理位置、客户偏好合理调度资源，自 动预约最近服务站，匹配出色技能工程师，AI智能分析实时提供优 质服务建议。 （4） 实时查看移动服务轨迹，高效管理现场作业流程，为客户提供更加 优质的服务。 （5） 实现服务流程的标准化、自动化，方便企业员工快速上手系统，操 作更简便、管理更规范。 2.7 派单管理 （1） 实现

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。 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” 的区域级算力枢纽，既服务当前西部渲染业务，又为 AI 、大数 据 等新兴业务预留技术底座 ， 匹配西部数字文创产业算力的需求。 • 单台 GPU 服务器功耗≈ 4kW,144 台总功 性能与防护： 10Gbps 数 据 吞 吐 ， 支持 SD-WAN 和零信任架构 ， IPS 入 侵 l 技术价值：为 Spine 层构 建网络骨干 ， 保障千卡集 群数据同步高效、稳定； l 部署： 2 台 S9850-32H 作 为纯 Spine 层交换机构建 骨 干 网 ， 2 台 S9850- 4C 兼顾业务 / 管理核心 功能， 增强网络冗余度

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 大程度的保证 [4]。 （二）进行多个设计方案的比较 AI人工智能技术也可以在施工过程中，实现高效的方案比 较。在设计阶段，要根据项目的建设需求和结构的特点，制定相 应的设计方案。在建筑物的实际施工和建立建筑物的3D模型构建 过程中，方案的内容可能会有一些差异，但利用人工智能技术， 在不 间，并根据工程设计和建造情况，对人机接口方式进行优化。当 下，专业人工接口模式可以分为两种，一种是使用者，一种是代 理者：使用者是利用 AI人工智能系统，对工程的设计进行全方位 的观察和交互操作，高效地观察和评价建筑物的三维模型；代理 者是指的当建筑设计过程中发生空间迷失时，代理人可以通过多 个角度对建筑的结构和虚拟环境进行综合评价 [6]。 （四）辅助开展建筑设计工作 目前，在建筑工程设计中，采用了

技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在 AI 的冲击下， 更高效绘图带来人均创收的大幅提升，减少基础绘图人员数量，降低人员 薪资的成本。以华设集团为例，在假设营业总成本、营业外收支、所得税 均不变的前提下，进行净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%， 可以给企业带来 10000 人，华设集团 2021 年员工数量为 6000 余人，华阳国际员工人数约为 4013 人左右，员工数量的增长给设计企业管 理带来了更大的挑战，大型设计院发展受到限制。在 AI 的冲击下，更高效绘图可 以带来人均创收的大幅提升，减少基础绘图人员数量，降低人员薪资的成本。以 华设集团为例，在假设营业总成本、营业外收支、所得税均不变的前提下，进行 净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%，可以给企业带来