的科研资源，降低了研发效率。以某新型合金材料研发为 例， 由于不同团队之间数据无法有效共享， 重复进行了超 过 30% 的相似实验， 使得研发周期延长了 2 - 3 年 。模拟计 算数据方面， 由于缺乏统一标准， 不同计算方法和软件得 出 的结果差异较大， 数据的准确性和可靠性难以保障， 无 法为 实验提供精准的理论指导。 在产业应用层面 ，新材料从实验室走向市场的转化之路困 难 重重 。科研机构与企业之间信息沟通不畅， 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 。这为新材料研发提供了丰富 、全面 的数据资源， 使科研人员能够站在更广阔的视角进 行研究 ， 避免重复劳动， 极大地提高了研发效率。 在研发阶段， 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 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权

....................................................................................148 7.2.2 云计算与分布式计算........................................................................................151 7.3 .....................................................................................226 11.1.2 量子计算潜力.................................................................................................229 研究，过度拟合现象使得约 31%的策略在实盘阶段表现显著低于回 测水平。这些痛点直接制约着金融机构对 AI 系统的部署意愿，特 别是在需要严格合规的二级市场交易场景中。 为解决这些根本性问题，我们提出基于可信计算框架的端到端 解决方案。该方案通过三层验证体系构建技术闭环：在数据层引入 区块链赋能的溯源机制，确保训练数据的时效性与真实性；在模型 层部署可解释 AI（XAI）技术，使策略决策过程满足 FINRA

端网协同拥塞控制技术 4.2.3.2 FlexBuffer拥塞控制技术 28 26 4.2.3.3 拉远训练精准流控技术 29 4.2.3.4 AI ECN 2.0技术 30 4.2.4 在网计算技术 31 4.2.5 在网存储技术 31 4.2.6 高稳韧性技术 33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4 2.6.3 网络互联冗余 39 编制说明 本研究报告在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感谢以下顾问专家、 参编单位和参编人员： 顾问专家（排名不分先后）： 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏 华为数据通信产品线数据中心网络领域总裁 王武伟 参编单位（排名不分先后）： 华为技术有限公司、中国信息通信研究院（云大所） 参编人员（排名不分先后）： 郭亮、王 个主要阶段：虚拟化阶段、云化应用阶段和算力服务化阶段。 在虚拟化阶段和云化应用阶段，数据中心为办公和生产系统提供虚拟化和云化 基础设施，数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 存储资源的池化应用。发展到算力服务化阶段，随着高性能存储、超算中心高性能 互联和AI算网的引入，数据中心网络需要提供更高带宽、更低时延以及更高可靠性。 然而，传统以太网技术无法满足要求，导致数据中心高性能存储选择FC专网承载，

践行深度用云 AI 可信数据空间 白皮书 编制单位 编委顾问 编写成员 贵州省数据流通交易服务中心 贵州大数据集团 贵州贵旅数网科技有限公司 华为云计算技术有限公司 （排名不分先后） 朱宗尧 徐 昊 张 广 肖 霏 潘伟杰 金 凯 艾晓松 胡琼元 黄籽渝 赵 将 吕 东 宋 雪 胡 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留在数据源地，通过联邦学习、隐私计算等技术实 现协同分析。此外，还利用区块链、分布式身份认 证等技术，保障数据流通的安全与可控。通过连接 器机制（Connector Mechanism），实现了不同系 统间的数据互操作，提升跨域数据流通效率。 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 据分散在异构应用系统中，数据结构、接口标准不统 一，跨域流通效率低； ② 安全与实时性矛 “ 盾：为满足 数据不出域、可用不可 ” 见 安全要求，隐私计算（如多方计算、同态加密、联 合分析）导致计算性能延迟增加 50% 以上，难以支 撑高价值场景（金融、物流、交通）等低时延响应 要求。 08 · 挑战三、高质量语料稀缺 政府、金融、医疗、制造等行业大模型专业语料稀缺，

的韧性建设范式，对于推动数据中 心的韧性升级具有积极意义。 ——华为ICT Marketing与解决方案销售总裁 刘康 ——中国信息通讯研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏 在信息化、智能化时代，算力中心作为支撑大模型训练推理等海量计算的基础设施，已深度融入生产生活、 政府管理、民生服务等各方面，其稳定运行不仅关乎信息技术服务的可靠与连续，更直接影响经济社会体系 的韧性与安全。《韧 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 和电力一样成为社会运行的基础设施。数据中心作为支撑企业数智化转型和国家数字经济发展的数字底座， 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的 成为“Digitalization Center”——数字化与智能 化的核心枢纽和创新引擎。 自诞生之日起，数据中心的使命便在持续演进。过 去，其核心职责是提供可靠的计算、存储和网络资 源。而今天，在AI、大数据、云计算、物联网深度 融合的驱动下，数据中心肩负着支撑企业全球化运 营、实时智能决策、敏捷业务创新的重任。 在AI时代，数据中心承载的已不仅是信息系统，更 是支撑全球业务连续性、社会稳定运行和创新活力

现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 分钟 → ) 、更大规模 ■ 人工智能是管理好新能源的技术基础。 ■ 研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统 应用需求的电力人工智能系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过 数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能 管理、智能运行、“智能导航”。 人工智能推动电力创新发展： 人工智能技术使得海量新能源接入新型电力 系统成为可能，为系统运行提供智能导航运行。 SOUTHERN POWER GRID 13 新型电力系统的透明化 新型电力系统是信息技术、计算技术、通信技术、传感技术、控制理论和控制技术、运筹学、 人工智能、互联网等与电力系统的深度融合。 新型电力系统中配置的小微智能传感器及其传感网络无处不在，构建含泛在电力物联网的基础 设施；先进通信技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等在电网中广泛应用，实现电网的 自由 ( 无限、海量 ) 数据采集、自由

通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 有监督数据 人工搜集、标注 成本高昂、扩展性差 图像分类 目标检测 .* 芯 片 英伟达 GPU 华为昇腾 谷歌 TPU GNN 合成数据 利用模型、仿真生成 虚拟现实 自动驾驶 生态 PyTorch TensorFlow MindScope 训练算法 无监督预训练 强化学习 前沿探索阶段 底层计算库： CUDA 、 CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 国产算力平台快速崛起，生态逐渐成熟。 通用模型是当下研究热点与未来趋势； 研究高效训练算法具有重要创新意义。 如何提高数据的规模与质量 是当前人工智能领域的关键问题。 5/37 早期的深度学习受限于计算能力和数据规模，难以发挥优势。随后多层感知机与卷积神经网络结合反向传 播算法，显著提升了模型的学习能力。随后，基于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理 的

徐州）信息科技有限 公司、卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司、北京神州绿盟科技有限公司、云南省大数据有 限公司、南湖实验室、杭州锘崴信息科技有限公司、江苏钟吾大数据发展集团有限公司、阿里云 计算有限公司、鼎链数字科技（深圳）有限公司、中电数据产业集团有限公司、中电信数字城市 科技有限公司、中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院、杭州拓扑宏半导体有限公司、哈尔 滨工程大学、广州有数数字科 碳（北京）数字技术中心有限公司、中国联合健康医疗大数据有限责任公司、东北大学、上海数 据集团有限公司、中移动信息技术有限公司、四川长虹电器股份有限公司、星环信息科技（上 海）股份有限公司、科大讯飞股份有限公司、中电云计算技术有限公司、新华三技术有限公司、 公安部第一研究所、扬州大数据集团有限公司、中国联合网络通信有限公司智能城市研究院、广 东泰一高新技术发展有限公司、中国移动通信联合会、烽火通信科技股份有限公司等。 信息、发现规律、形成结论的过程。 3.21 隐私保护计算 privacy-preserving computation 指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一类信息技术，保 障数据在产生、存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。 注1：隐私保护计算的常用技术方案有多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算等。 注2：常用的底层技术有混淆电路、不经意传输、秘密分享、同态加密等。

土地成本 总价 ( 万元 ) 5250.00 3.1 开发成本估算分项说 明 合计 5250.00 项 目 名 称 土地成本 计算基础 ( 亩 ) 750 管 理 成 本 财 务 成 本 不 可 通 见 费 配 套 工 程 费 建 安 工 程 费 前 期 工 程 费 序 号 1 开发费用 用 开发总体成本 可 遇 见 费 不 可 通 见 费 配 套 工 程 费 建 安 工 程 费 前 期 工 程 费 开 发 费 用 页 出 土 地 成 本 管 理 成 本 财 务 成 本 序号 项目名称 计算程式 面 积 M ² 元 /m2 总价 ( 万 ) 1.1 设计、学校市政配 套 、监理 等 报建手续费 400000 100.00 4000.00 1.2 三通 一平费 400000 10 期 工 程 费 前 期 工 程 费 3.21 开发成本估算分项说 明 前 期 工程费 土地成本 上吧平 开发成本 叹平 开发总体成本 开发费用 页出 序号 项目名称 计算基础 (M2) 取费标准 ( 元 / m²) 总价 ( 万元 ) 1 地上土建 400000 650 26000.00 2 配 套 工程 400000 50 2000.00 3 水电安 装

智慧警务战略，努力建设水 准 更高、品质更优、群众更认可的智慧平安大道，根据盐城市市局党委“一体两 翼 三大支持四轮驱动”部署安排，建设盐城公安智慧交通大脑一期项目。通过运 用大数据、云计算等技术，建立健全城市道路交通管理感知、预警、研判、指挥、 调度、联动、监督、考核高效顺畅衔接的勤务运行机制，推动警务工作科学化、 扁平化、实战化，不断提高警务工作的主动性、精确性、实效性，努力提升道 《中华人民共和国交通安全法实施条例》 3. 《公安交通指挥系统建设技术规范》 (GA/T445-2010) 4. 《道路交通事故现场图形符号》 (GB 11797-2005) 5. 《计算机信息系统安全保护等级划分准则》 (GB 17859-1999) 6. 《公安交通集成指挥平台通信协议》 (GA/T1049-2013) 7. 《道路交通流量调查》 (GA/T299-2001) GA/T627-2006 28. 《城市警用地理信息空间数据质量》 GA/T628-2006 29. 《城市警用电子地图坐标系与比例尺》 GA/T629-2006 30. 《电子计算机场地通用规范》 (GB/T2887-2000) 31. 《计算站场地安全要求》 (GB9361-88) 32. 《全国道路通管理信息数据库规范》 GA329 33. 《道路交通违法管理信息代码》 GA408 34. 《全国道路交通管理系统数据交换格式》