算力

“真没想到，许可证才刚批复不久，你们的接电方案就发过来了！”近日，广西国营林场开发有限公司生活区危旧房改造项目负责人邓经理接到南方电网广西南宁供电局青秀分局客户经理容雯婷的电话惊讶道。这是南方电网基于数字电网建设，应用数字化手段优化电力营商环境，数字化赋能的一幕场景。

2020年4月10日，中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次在中央顶层文件中将数据列为新型生产要素。近年来，数据要素的重要程度提升，数据市场进一步完善。与此同时，AI大模型迭代和算力升级则深度激发了数据价值，然而，数据流通与安全合规之间的不对称却呈现加剧的趋势。为寻求发展和合规的平衡，全球范围内的隐私科技和数据合规产业也迎来了迅猛发展。在此背景下，安永与赛博研究院联合发布第三期年度《全球数据合规与隐私科技发展报告》。本报告全面梳理了国内外数据安全与算法应用的合规体系，对隐私科技的概念、内涵和外延进行更新，并通过对近百家头部企业的问卷调研，覆盖金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等行业，客观了解企业数据合规的现状与隐私科技的需求，最后为国内外企业数据合规实践提供参考案例与创新思路，供业内参考。

本白皮书以促进数据要素价值高效和可持续释放为目标，针对数据流通过程中面临的困难挑战，围绕解决数据流通基础设施建设的关键性难题，分析数据可信流通的基础原则，提出了可信数据流通网络（简称可信数网，TrustedDatacirculationNetwork，TDN）的概念。通过分析业界实践和深入研讨，凝聚各方共识，对TDN的总体功能、网络结构、建设思路、关键技术、应用场景、规范保障等内容展开全面分析和研究论证，并予以详细阐述。本报告亮点如下：一是首次提出可信数据流通网络（TDN）的概念。TDN是以数据可信流通为基础原则，以“全国互联、数据可信、流通安全、全程可溯、贡献可量”的核心能力为目标，而构建的数据流通基础设施。TDN基于分层次的网状结构，通过建立顶级节点、枢纽节点和子节点，以实现数据、算力、网络等跨区域、跨行业的互联互通和价值共享。二是明晰TDN的可信数据流通关键技术范畴。从保障数据隐私安全、流通过程可控可信、跨节点跨平台跨技术互联互通等角度归纳、分析实现数据可信流通的关键技术方法。主要包括隐私保护、使用控制、信任保障、互联互通等四大类技术，在TDN的互联基础层、资源接入层、计算控制层、流通服务层等环节发挥着不可替代的关键作用。三是全面梳理TDN应用场景和标准体系。首先分析可信枢纽节点的建立对公共数据授权运营、企业数据流通、数据交易这三种典型的数据流通场景的作用及应用效果，进而提出在数据流通的各个环节、相关的技术要求、行业应用要求以及节点落地建设等方面需要统一的标准规范。由此TDN的建设思路不再是独立松散的模块组合，而是形成了一套体系化的可实操可落地的解决方案。四是展望TDN的未来发展方向并提出建议。为实现数据要素价值的全面释放，政产学研各界将切实的从技术创新、试点示范、服务生态、标准规范等方面加快推进可信数据流通网络的落地，奋力实现打通数字基础设施大动脉、畅通数据资源大循环和建立全国统一大市场的目标。

本报告聚焦于算力作为推动数字经济发展的关键引擎和支撑动力这一议题，首先,构建起包含了算力投资与算力服务的内生增长模型,分析了算力在数字经济时代作为新兴生产要素推动经济增长的基本原理与作用机制其次,报告从分析算力如何推动各产业数字化转型升级视角，分析了算力在推动互联网、金融、制造、医疗、电信、能源、交通等企业重塑竞争优势，以实现可持续增长方面发挥的积极作用,并列举了各领域代表企业基于算力基础设施,推动自身数字化、智能化建设的典型案例;再次，报告从算力供需平衡、算力全生命周期碳排放、算力标准与生态建设、企业智能化变革等方面提出未来算力高质量发展行动建议,为我国政府制定政策及企业数智化转型提供参考，推动算力产业和经济社会实现高质量发展。

他提到随着算法、算力和数据的进步，人工智能技术在近几年取得了飞速的发展。越来越多的“智能化”要素出现在人们日常的生产、生活中。本次报告简要介绍了人工智能技术的核心组成部分，并探讨了将AI实际应用在电力行业中的几个关键步骤和典型场景。报告中，也涉及到了核心技术国产化等相关问题。

《异构融合计算技术白皮书》针对现有算力基础设施无法满足算力需求的问题，深入刨析了异构计算应用场景特点以及计算架构异构演进历程，提出了异构计算发展所面临的问题，引入异构融合计算的概念，并分别从硬件、软件、系统三大层面概述了异构融合趋势和关键技术，系统全面地论证了异构融合计算如何解决传统异构计算的问题，并为多样性算力高质量协同提供了全面的技术体系梳理和的技术发展趋势判断。中国电信作为云网领域的中央企业，全面深入实施“云改数转”战略，充分发挥云网融合优势，与产业链上下游广泛协同，积极打造云智、训推一体，云网边端协同的分布式算力基础设施。本白皮书为算力基础设施建设和算力赋能提供了相关技术指引和参考，从基本概念到实践案例，再到未来展望和发展建议，具有较高的实践指导价值，我们相信该白皮书能够为相关企业和研究机构提供有益的启示，我们也期待我国在异构融合计算领域取得更多突破。

当前，数字中国进入整体布局规划新阶段，数字基础设施作为数字中国的数字大动脉、未来新底座，对于推进数字化、智能化及可持续发展至关重要。近年来，世界各主要国家纷纷出台相关政策，加快推进数字基础设施建设。我国高度重视数字基础设施在支撑、赋能和引领全域数字化转型方面的战略意义，持续加大资源投入力度，统筹推进网络基础设施、算力基础设施、应用基础设施等建设，取得显著成效，为我国经济高质量发展注入强大动力。新需求催生新能力，在经济社会需求快速变化、普惠个性包容发展的新形势驱动下，数字基础设施建设的内涵外延与重心方向也在发生深刻调整，核心能力从“算力、存力、运力”向“多力协同”快速演进，以满足各行各业对更广连接、更大带宽、更强算力、更高智能、更可持续等的多元化新需求，数字基础设施体系逐步进入敏捷部署、弹性配置、跨域调度、均衡提升阶段。新发展呼唤新监管，随着我国数字基础设施建设不断扩维增能，相应的行业监测评估分析工具需要同步拓展延伸，以更好为行业发展和地区政策科学部署提供定量、全面、准确、动态的参考依据。以此为背景，本报告结合行业发展基础现状与技术演进脉络趋势，按照系统性、科学性、动态性、操作性、可比性、实用性原则，构建一套新时代我国数字基础设施评估体系，旨在以评促建、以评促改，引领我国数字基础设施高质量发展，进一步稳固经济社会发展的数字“大底座”，为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。

信息技术的发展伴随着新技术的不断涌现和相互融合。随着信息与通信技术（ICT）向6G演进，ICT进一步与大数据和人工智能技术融合，呈现出ICDT（Information，Communication，BigDataTechnology）融合的特征。ICDT融合的6G系统将成为一个端到端的信息处理与服务系统，是通信网络、感知网络和算力网络融合的移动信息网络。大量新技术已成为6G设计的候选技术，并在理论、仿真和原型等不同层面得到了验证。本白皮书通过ICDT融合新趋势、ICDT融合的无线空口技术和ICDT融合的网络这三个方面，对6G潜在技术与方案进行了归纳与总结，并从基本概念，技术原理，关键技术与挑战，三方面对各个潜在技术进行了分析，并给出了相应的技术建议。其中，ICDT融合新趋势涵盖了通算融合技术、语义通信技术和AI大模型技术。通算融合技术基于通信与计算的资源融合共生、功能融合共生、服务融合共生等核心技术能力，实现了无线接入网算力化演进和通算智一体服务升级，推动了资源和要素的高效聚集、流动和共享。语义通信技术关注传输符合的含义和重要性，有望突破通信系统性能受香农理论限制的问题。AI大模型作为当前最受关注的科学方向之一，在通信网络中持续提升智能自治网络能力。ICDT融合的无线空口技术包含了通感一体、空口AI、多址接入、编码调制、超大规模天线（MIMO）和近场技术。这些方向也是对5G增强的关键方向。新型空口技术对于构建强连接、强算力、强智能、强安全的6G网络至关重要。当前，这些技术已经完成了技术方案与原型方案设计，并正在进行测试工作。在ICDT融合的网络架构方面，服务化网络、内生AI、数字孪生网络、多维度组网和用户为中心网络成为研究重点。新型网络架构有助于推动ICDT深度融合的6G网络向通感算智深度融合、空天地一体全域覆盖的新一代移动信息网络迈进。ICDT融合的6G技术研究正逐步从单点技术研究走向体系化构建和业界共识。本文倡议加强信息通信领域的跨界融合技术研究与协同，以需求为牵引，加快基础理论、瓶颈技术问题的联合攻关和协同创新。同时，注重跨界融合技术创新向应用与服务的转化，培育应用层的产业生态，孵化新业务、新应用。最后，进一步加强国际合作，各国携手，共同夯实6G基础，推动其全球化发展。

运用检测技术感知设备运行的灾害信息、气象信息、环境信息，引入无人机、完善监控摄像头布点实现高空及人工视野盲区设备巡检，结合地面机器人巡视、人工现场巡视及在线监测数据信息，加上电网管理平台等系统数据信息，“云-端”、“边-端”融合，多机、人机联合，搭建“天、空、地、云”联合巡检模式，后续依托数字智能技术、持续拓展“专业算力算法”、完善AI智能识别分析运用，真正实现智能联合巡检。

介绍百度Paddle Lite的输电线路可视化边缘智能监测及管控方案，通过分析现有不足，结合前沿科技给出智能解决方案。百度Paddle Lite端侧推理引擎，依托现有硬件设备及隐患样本库，针对输电隐患模型进行定制优化提升，在低算力低功耗下仍能有较高推理性能。随着云端样本更新、模型训练的迭代升级，识别算法对端侧设备使用场景的适配性提升，能够不断的提升识别精度、降低漏报及误报，实现了云边协同，图片采集周期缩短至分钟级，隐患识别率大幅提升。