大数据支撑下的智慧城市公共服务 进入 2012 年，大数据的关注度与日俱增： 1 月达沃斯世界经济论坛，大数据是主 题之一； 3 月美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，正式启动“大数据发 展计划”； 5月联合国发布报告《 Big Data for Development ： Challenges & Opportunities 》；《纽约时报》文章《 The Age of Big Data 往不是人口聚居区和生活区，服务公众的需求不是很强烈，但是服务于企业工人、员工的需求又是很 典型的。 中小城市是智慧城市建设的关键，智慧城镇 转变观念 按照政府项目的方式运作，还是传统模式，没有从根本上去 通过信息技术支撑政府治理服务创新，没有把公众及服务真 的放到心里，是一种短视的模式，这个方面的突破需要很大 的勇气和创新能力！ 这是因为以往我们习惯了经营资源管理领域的项目型信息化 建设，随着社会发展和智慧城市的建设，整个信息开始更加 合建库 • 制定政务公共基础信息资源目 录 • 制定政务公共信息资源数据生 产规范 • 建立信息更新维护机制 应用阶段 • 信息资源在线共享 • 政府辅助决策 • 为搭建应用系统提供 数据支撑 • 为业务协同提供统一 数据基准 数据资源规划—调研内容 文档资料 • 城市规划资料 基础数据 • 基础空间数据 • 人口、法人、经济、建筑物等基础数据库 • 动态数据、新型数据

广东省政务服务和数据管理局：广东省数字政府政务云项目 澳门财政局：澳门“智慧财政”平台 深圳市政务服务和数据管理局：深圳市数智化底座 深圳市宝安区政务服务和数据管理局：宝安政务大模型 第七次人口普查：国产数据库支撑14.1178亿人普查 上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 高质量智能化发展的关键一步。 近年来，以腾讯为代表的一批中国科技企业围绕国产数据库、操作系 统、大数据平台等基础软件不断开拓创新，构建完整的国产生态链， 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面，融合创 新正从党政、金融等典型领域，向电力、交通、医疗等各大关键行业 以及其他领域加速渗透，涌现出一批成功实践，并正在进入规模化复 制阶段。 本报告精选了18个典型的融合创新实践案例，涵盖政务、金融、电 能产 业营造更可靠的支撑。与此同时，融合创新相关产业链也正在加速人工智能全产业链的成熟与升级，协同推进AI技术创新与商业化应 用进程。 实践也证明，国产数字化升级与智能化深度融合已经在多个领域落地。以深圳市为例，在推进数字政府建设过程中，在政务信息化中 引入大模型助力智能化升级，面临着算力资源紧缺、场景建设复杂、场景落地效率不高等问题，需建设从算力纳管到场景开发支撑的 一体化平台，依托腾

魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 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 精确测量任务提交点、计算节点间的拓扑关系、带宽、延迟、丢包率 及抖动，以保障低延迟应用。此外，还需感知资源使用的经济成本、 能源成本及数据主权、SLA 等策略性约束。这些信息经清洗、融合与 抽象后，将形成支撑智能决策的多维度量化算力资源模型。 “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

解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 解决方案： • 标准解决方案（行业 / 产品） • 动介质管理 终端恶意代码防护 终端 纳管 架构安全 被动防御 积极防御 接入管控 隔离设施 行为管控 数据安全 终端安全状态评估 终端日志采集 终端环境感知 终端统一安全 运行支撑 调查 分析 平台 分级 管理 平台 威胁 鉴定 平台 流程化 运营操 作平台 终端防火墙与入侵防护 终端固件扫描及管理 应用软件 及 授 权管理 用户注册与服 务管理 终端资产发现 响应（ NDR ） 终端网络访问 行为审计与控制 接入 管控 终端网络外发 内容审计与控制 网络威胁防护 纵深防御 互联 网访 问管 理 准出 控制 身份安全 终端用户强认证 数据 支撑 网络 互联 平面 管理 控制 平面 终 端 自 身 安 全 能 力 演 进 终 端 协 同 安 全 能 力 演 进 十工五任与内生安全框架 28 内生安全：从安全框架开始  从局部整改为主的外挂式建设模式走向深度融

.. 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力......................................................... 35 4.2 算力侧规划与能源协同 ................... JSAC、IEEE TMC 等顶级期刊的高水平论文，还成功研发了绿 色算力枢纽一体化调度平台，这一成果已实际应用于中国能建“东数 西算”项目，为甘肃庆阳源网荷储一体化智慧零碳大数据产业园建设 提供了关键技术支撑。团队牵头制定的 9 项团体标准以及联合发布的 行业首部《算网能一体化白皮书》，为行业发展提供了重要规范指导。 依托国家重大科技基础设施“未来网络试验设施”（CENI），团队构建 了覆盖全国 40 个城市的试验环境，为算力网络创新研究搭建了重要 平台。与此同时，紫金山实验室团队在算网融合基础理论研究方面取 得突破性进展，其研发的支持大规模异构算力调度的核心技术，以及 建设的国家级算力网络试验平台，为行业提供了重要的技术支撑和验 证环境。两个团队通过紧密的产学研合作，共同推动了我国算力电力 协同领域从理论到应用的全链条创新，为“东数西算”国家战略的落 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 8

系和智能化的应用体系， 加快交通运输信息化向 数字化、 网络化、智能 化发展 ， 实现基础设施 数字化、 载运工具智能 化 ， 为交通强国建设提 供支撑。 交通运输部印发《交 通运输信息化 “十三 五 ”发展规划》 （交 规 划 发 〔 2016 〕 74 号 ） 专栏 4 明确提 出 建 设交通综合运行协 调 与 应 急 ，重大活动场所、重要节假日、恶劣天气、突发事件 人 流、车流精准感知分析预测不足 ，难以基于大数据分析碰撞 ，提供精准可预测的指标数据。 3. 业务数据 AI 分析能力不足 ，预测不精准 ，无法为领导决策提供可靠支撑。 1. 预警分析低效。事件预警缺少 GIS 全局态势图展示 ，缺少视频联动 ，定位核查低效预测预警和协同联动功能少 ，突 发 及应急事件处置压力大。 2. 跨部门会商能力不足。采用传统的电话语音方式 ，难以为管理人员提供精准决策依据；数 程度不够 ，信息资源分散 ，业务展现比较分散 ，缺乏全量数据支撑和 道路交通资源供给难以满足人民群众出行需求 ，交通运行过程中存在 据支撑 ，难以提供系统化针对性解决方案；突发应急事件处置过程缺 务协同策略以及可视化指挥工具和数据支撑。 关联决策分析 基于城市交通治理需求和交通资源拥有分布条件 ，针对城市交通运行中存在道路堵、安全

且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023 年顶层设计阶段，政策明确 AI 发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划 定能源、制造等重点应用领域，提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 年深 化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批 40 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 考核指标”——既要求场景覆盖率（2025 年前核心业务场景 AI 渗透率超 60%），也要求实 际价值（如成本降幅、风险管控效率等）。 （三）数据端：高质量数据集建设成为 AI 精度升级的核心支撑 央企 AI 的落地效果高度依赖数据质量，目前正通过“标准化、标注化、共享化”三大 动作，构建适配 AI 需求的高质量数据集。在标准化层面，央企统一数据格式、指标定义（如 能源行业的设备运行 15%以上；在共享化层面， 通过隐私计算、联邦学习等技术，实现跨企业、跨区域的数据“可用不可见”的共享机制。 （四）绿色层：AI+双碳深度融合，赋能低碳转型 AI 成为央企双碳落地的关键支撑，覆盖能源、工业、建筑、交通的全场景节能降碳。 能源领域通过 AI 精准预测风光出力与用电负荷，以动态调度电网来提升绿电消纳率；工业 领域通过 AI 优化生产工艺参数、动态调控设备运行，以降低单位产品的能耗；建筑领域依

....................................... 24 1．支撑实现可信管控能力的关键技术 ............................ 24 2．支撑实现资源交互能力的关键技术 ............................ 27 3．支撑实现价值共创能力的关键技术 ............................ 30 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 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 “数据流通可信”是数据在可信数据空间内安全有序流通的根 基，通过区块链等技术，为数据流通建立起完整且不可篡改的 记录链条，形成一份详尽的数据“履历”，一旦出现数据异常或 争议，能够迅速定位问题源头，查明责任归属，有力支撑数据 的合规使用与安全监管。 “收益机制可信”关乎参与各方的经济利益，借助透明、公正 1 建设可信数据空间，打造新型数据基础设施——专家解读《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028

智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服 务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 ................................................................................... 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 ............................................................................ 19 3.2.2.1 AI 计算使能服务支撑基于昇腾算力的科研创新应用 ...................................... 19 3.2.2.2 大模型全面助力科学教育 .....................