..............................................................125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果，以下表 格列举了某水利项目实施 DeepSeek 前后关键指标的对比： 指标 实施前 实施后 预警准确率 75% 92% 水资源利用 率 65% 85% 维护成本 高 降低 30% 生态环境影 响 较大 显著改善 此外，DeepSeek 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的

能耗预测..................................................................................128 6.4.2 能源利用优化...........................................................................130 7. 实施与部署策略....... .....................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 技术带来的潜在转型机会。 在 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过

•保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 “人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能 够感知、理解、行动和学习的计算机系统。换句话说，一个系统可以感知它 周围的世界，分析和理解它接收到的信息，并在此基础上采取行动，通过学 习改进自己的性能。 通过利用机器与环境、人以 014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的

 意义：从经济角度看“东数西算”工程带动了数据中心建设、 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发 展，提升我国整体数字经济竞争力，为数字中国建设提供坚实支撑。 2 1.3 数量以及存储容量等。通过及时、准确的状 7 态上报，调度中心能够如同拥有了一双“透视眼”，清晰地了解资源 的实时情况，从而根据用户的需求进行科学合理的调度安排，避免资 源的闲置浪费或过度使用，提高资源的整体利用效率。 图 3-2 总分调度-资源状态上报 步骤三：算网调度操作与协同调度 当算力使用者产生业务需求时，他们只需通过算网协同调度平台 提供的便捷操作界面（如控制台等），发起算网调度请求。调度中心  基于快照调度与部署 自治系统根据这份资源快照，结合自身业务需求和调度策略，进 行资源调度决策，并将请求发送给目标算网资源，完成业务部署。这 一过程充分体现了资源的共享和协同，提高了资源的利用效率，满足 了用户多样化的业务需求。 图 3-7 分总调度-算网资源调度使用-全局缩略图方式调度 13 ③ 东->北->西方式调度  需求提交与计算 算力使用者通过自治系统发起算网调度请求，当本地资源不足时，

7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 .................. 化转型加速，智算产业已成为推动经济增长、科技创新的关键基石。 政策与市场方面，中国“东数西算”工程、美国“人工智能行动计划 2”等政策加速 推进了智算基础设施布局；金融、医疗、制造等行业利用 AI 优化流程，提高生产力和效 率，使得智算服务市场年增速超 30%。 技术驱动方面，深度学习、大模型的兴起，催生了对智能算力的巨大需求；AI 训练和 推理依赖高性能计算专用芯片，提高了对 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑

月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028 年）》（国数资源〔2024〕119 号，以下简称《行 动计划》），明确提出可信数据空间是基于共识规则，联接多方 主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施， 是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据 市场的重要载体。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 信数据空间的用户可以以安全、透明、可信、简单和统一的方 式访问数据。“应用”是可信数据空间建设的根本前提，如果没 有数据流通利用需求，则没有建设可信数据空间的必要；“设施” 是可信数据空间的基本属性，可信数据空间建设要为社会生产 和居民生活提供公共数据流通利用服务，属于数据基础设施范 畴。 “可信”是可信数据空间的关键特征，分别体现为用户身份可 信、数据流通可信、收益机制可信。 需离开本地存储 域，就能在加密脱敏状态下参与联合计算与分析。 多主体共创则是发挥集体智慧、促进创新的重要模式。在 可信数据空间内，不同主体基于自身的数据资源和专业优势， 共同参与数据的开发利用，共同推动数据价值的最大化。此外， 为实现各类数据空间互联互通，跨网互联、跨云互管、跨链互 5 通、跨域共用正逐步成为可信数据空间建设的共识。 （三）功能定位 一是作为数据流通交互平台。不同机构之间的数据资源往

多源融合的数据为科研人员提供了强大的分 析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 掘， 科 研人员能够更准确地揭示材料性能与结构之间的内 在联系 ， 从而优化研发方案， 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权 限， 确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 。通过数据 融合 与共享， 提高数据的利用价值， 为新材料研发和产业 发展提 供全面 、准确的数据支持， 使数据资源能够在产业 生态中得 到充分的挖掘和利用。 2.2.2 研发创新支持 基于多源融合的数据资源， 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 平均研发周期缩短 20% - 30%， 研发成 本降低 15% - 25%。 2.2.3 产业协同促进 全力促进新材料产业链上下游企业之间的数据共享与协同 创新， 实现多级材料供应商数据的实时共享和高效利用 。 通 过建立产业链协同创新平台， 优化产业链资源配置， 加 强企 业之间在研发 、生产 、销售等环节的紧密协作， 提高 产业链 协同创新水平 。推动新材料从基础研究到产业化应 用的快速 转化，

进行训练，优化模型参数，提升其在生态环境监测中的准确性 和可靠性。 3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 网络，维护生态平衡对人类生存至关重要。 2. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。

息，如温度、湿度等； 14 无缝连 接 泛在网络是智慧教 育开展的基础，基 于泛在网络的无缝 连接是智慧教育的 基本特征。 15 无缝连接 为特定学习情景建立 学习社群，为学习者 有效联接和利用学习 社群进行沟通和交流 提供支持 无缝切换 无缝切换 联接社群 系统集成 虚实融合 多终端访问 系统集成 遵循技术标准，跨级、跨 域教育服务平台之间实现 数据共享、系统集成 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通； 手机、平板、 PC 、学习机、电视 等各种终端设备的连通。 三 方 连 通 智慧教育：促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下，利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在智慧环境中开展的完全以学习者为中心的学习活动。 智慧课堂：智慧工作，实现可达性学习  与学生一起工作：将团队、学习者和教师连接在一起。  将个体需求融合到团队需求中：有利于培养创新能力。  实现参与性和交互性用户体验：通过 Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂： Lotus ， Sakai CLE ， Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案，

分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 言的算力部署与利用模式，其核心是将一个大的计算任务分解成若干 个小任务，然后把这些小任务分配给地理、网络层级或逻辑上相互独 立的多个节点。这些计算节点可涵盖数据中心、边缘设备（如基站、 物联网网关）、终端设备甚至个人闲置设备等，通过网络连接形成协 同体系，实现算力资源的分布式协同与高效利用。分布式算力并非单 一形态，边缘算力是前者重要组成部分，是分布式思想的一种具体体 “调度”则是基于“感知”结果所采取的行动，是整个系统的“大 脑”和中枢。它根据感知到的全网算力资源分布图景和实时状态，在 复杂约束条件下，通过智能高效的算法，将计算任务合理地分配到最 合适的节点上执行，从而实现全局最优的资源利用率、最低的运营成 本和最佳的用户体验。调度决策是一个高度复杂的优化问题，其目标 函数通常是多维度的，需要在性能目标、经济目标和系统目标之间寻 求最佳平衡点。分布式调度策略多种多样，从传统的基于静态规则的 网络路由一样，为计算任务规划出一条从数据源到最优计算节点、再 到结果返回的最佳路径。 分布式算力感知与调度具有如下几个显著的特征：  异构性：算力节点的硬件类型、操作系统、网络协议存在显 著差异，系统必须能够充分识别并利用这种异构性，将不同 类型的计算任务精准匹配到最适合的硬件上执行，从而实现 4 整体计算效能的最大化。感知系统需通过统一的“算力单位” 实现异构资源的归一化描述；调度系统则需针对不同类型任 务设计适应性的分配策略。