算力网络与产业共变共创助力产业数字化变革报告-38页.docx

算力网络与产业共变共创助力产业数字化变革2023年3月目录摘要31 .产业数字化变革对信息基础设施关键技术提出更高要求41.1. 信息基础设施构筑产业数字化发展基石41. 2.产业数字化转型对信息基础设施关键技术的能力要求51.3. 信息基础设施关键技术在产业应用面临挑战72.技术与产业共变共创实现“工具机”革命，推动产业变革92.1. “工具机革命”能激发和释放技术推动产业变革的作用92. 2.技术与产业共变共创实现“工具机革命”的机制113. 算力网络有望发挥“工具机”作用，推动产业数字化变革143.3. 算力网络发挥“工具机”作用的机制143.3.1. 算力网络发挥“工具机”作用，需要与产业共变共创143.3.2. 算力网络奉引技术共变，实现技术融合与算力资源整合163.3.3. 算力网络与产业共变，加速技术适配和产业适应性改变173.3.4. 算力网络与产业共创，为产业数字化转型提供动力173.2.算力网络助力产业数字化变革193.2.1.算力网络助力生产制造从人工驱动向智能决策转型193. 2.2.算力网络助力管理运营从分散管理向统筹管控转型244. 2.3.算力网络助力产业协同从信息互联向运营协同转型275. 产学研用携手共谱产业数字化新篇章295.1. 中国移动协同产业建设算力网络新型基础设施294.2.共变共创发展倡议30缩略语列表32参考文献33摘要我国信息基础设施已取得长足发展，但是与产业数字化转型的高要求相比，信息基础设施关键技术在产业应用中仍面临三方面挑战：技术集成度低、技术应用门槛高、技术使用成本高。信息技术对产业数字化变革的推动作用有待进一步激发。历史经验与学术理论证明，只有“工具机革命”才能充分激发和释放技术推动产业变革的作用，这一目标的实现需要技术与产业“共变共创”。算力网络有望通过技术与产业共变共创，打造新型信息基础设施，发挥“工具机”作用，激发信息技术推动产业数字化变革的作用：算力网络可牵引“网云数智安边端链”技术要素共变，实现技术融合与算力资源整合；可与产业共变，加速技术适配和产业适应性改变；可与产业共创，为产业数字化转型提供动力。算力网络与产业持续共变共创，形成能力供给对外赋能，形成产品供给对外服务，助力产业数字化实现生产制造、管理运营、产业协同三个方面的跃迁。中国移动充分发挥运营商网络领先优势，联合产业推动算网技术融合和优化算网资源供给。面向未来，为推动算力网络尽早发挥助力产业数字化变革成效，需要强化产学研用联动：一是加强统筹规划，推动核心技术攻关和应用孵化；二是强化应用牵引，打造智简服务新模式；三是鼓励试点应用，助力产业做出适应性改变。1 .产业数字化变革对信息基础设施关键技术提出更高要求1.1. 信息基础设施构筑产业数字化发展基石数字经济巳进入加速创新、引领发展的新阶段。党的十八大以来，我国数字经济取得了举世瞩目的发展成就，2021年我国数字经济占GDP比重达到39.8%,较“十三五”初期提升了9.6个百分点；数字经济规模达到45.5万亿元，高于同期GDP名义增速3.4个百分点总体规模连续多年位居世界第二。数字经济在国民经济中的支柱作用日益凸显。习近平总书记在党的二十大报告再次强调：“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。”数字经济发展动能将继续壮大，为实体经济发展添能蓄力。产业数字化是数字经济发展的主导力量。当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已经成为大势所趋。2021年我国产业数字化规模达到37.18万亿元，占数字经济比重为81.7%,占GDP比重为32.5管，产业数字化已成为数字经济增长的主引擎。随着“十四五”规划的推进，产业数字化转型将进入落地攻坚阶段。信息基础设施是产业数字化发展的基石。“十四五”数字经济发展规划和数字中国建设整体布局规划等规划文件明中国数字经济发展报告（2022年）,中国售4洗中国故字奴济发展报告（2022年）.中国馆送院确部署，加强数字基础设施建设，打通数字基础设施大动脉，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式。近年来，产业数字化加速向生产制造、社会服务等领域渗透，信息基础设施建设为数字经济发展起到保驾护航的战略性引领作用。据信通院测算，2021年5G直接带动经济增加值约2999亿元*麦肯锡预计，到2030年，人工智能每年将为中国的汽车、交通运输和物流、制造业等关键产业创造超过6000亿美元的经济价值'；国家信息中心认为，“十四五”期间，若智算中心应用水平达到80%,其投资可带动相关产业增长约36-42倍5。1.2. 产业数字化转型对信息基础设施关键技术的能力要求根据国家发改委界定，信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。演化生成信息基础设施的关键信息技术包含以下四类：支撑信息互通的5G、物联网、工业互联网等连接类技术，支撑数据存储和计算的数据中心、智算中心、云计算等计算类技术，支撑信息分析的大数据、人工智能等智能类技术，支撵信息安全的安全、区块链等安全类技术。产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上'（中国5G发展和迁济社会影啕白皮布（2022年）.中国信用饶'探余人工智能好前沿：中回迁济再迎6000亿美元机遇.麦育得售傕计算中心创新发展指南.国家信息中心与淞寿信息下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程Z产业数字化的进程就是数据要素应用广度与深度不断拓展，数据要素价值逐步释放的过程。信息基础设施关键技术可以全面支持数据的采集、存储、传输、汇聚和挖掘，其中，连接类技术支持数据要素广泛接入，计算类技术支持数据要素加工运算；智能类技术支持数据要素价值挖掘，安全类技术保障数据要素使用权益。产业数字化转型背景下，数据要素全面嵌入企业生产、管理等流程，数据应用呈现三个趋势：一是数据应用规模提升。从业务数据、用户数据、流程数据的应用，转向全域数据的应用。二是数据应用深度提升。更快捷的应用连接和更强大的数据智能分析。三是数据应用协同程度提升。从本地业务域单点数据应用，转向跨空间、跨业务域、跨逻辑架构的数据集成和协同应用。数据深度应用对信息基础设施关键技术提出较高要求：一是对技术类型需求多。数据应用规模和应用深度提升需要更多类型信息技术支撑。企业应用的信息技术类型越来越多，连接类技术有5G、物联网、工业互联网、车联网、千兆光网、确定性网络等，算力类技术有云计算、边缘计算、智能计算、超级计算等，智能类技术有语音识别、计算机视觉、知识图谱、机器学习、自然语言处理、人机交互等，安全类技术有区块链、联邦学习等。二是对技术融合要求高。数据应用深度和协同度提升需要信（携手於超负筮增长一中国产?数手化报告202。.国家信息中心与京东敦宇科技息技术进行深度集成和协同应用。连接与算力融合，实现以网调算、云边协同；连接、算力与智能协同，实现模型云端训练、边端推理执行；连接、算力与安全融合，实现一体化云原生安全。三是对技术能力要求高。数据应用规模和应用深度提升对信息技术能力要求大幅提高。连接能力从尽力而为到确定性保障，计算能力要求高性能算力和低时延计算，智能能力要求大小模型协同和模型自演进，安全能力要求全链路安全可信。1.3.信息基础设施关键技术在产业应用面临挑战我国信息通信基础设施发展迅速，连接、算力、智能、安全四类信息基础设施关键技术已经形成全面发展的格局，但是在产业数字化转型的高要求下，信息技术在产业的应用面临如下挑战:一是信息技术集成度低。支撑企业研发、生产、营销、服务等数字化场景，需要连接、算力、智能和安全四类信息技术经系统化集成后形成数字化产品或解决方案，各个单项技术简单叠加应用无法实现数字化转型。但目前各类信息技术都是独立演进，技术集成度低，服务商选择技术、整合技术的成本高，影响了信息技术更好发挥作用。二是信息技术应用门槛商。各类信息技术都在不断升级和演进，企业对不断涌现的新技术及新特性存在认知门槛。同时，这些信息技术在企业的应用落地涉及资源建设、系统开发、业务部署、产品交付、售后运维等一系列流程，实施复杂且周期较长。三是信息技术使用成本高。企业数字化应用越多、越深入，需要的技术类型就越多、能力要求就越高，企业针对各项信息技术不断升级或叠加使用，不可避免会带来信息化技术使用成本的上升。如果信息技术不能规模应用则很难降低成本，同时，部分信息基础设施重复建设，会导致资源利用率低，无法有效降低成本。信息基础设施关键技术在产业应用推进中面临的上述挑战，制约了其在产业实践中的规模化应用，容易加大中小微企业与大型企业间的数字鸿沟，导致产业整体数字化转型周期拉长。因此，我国亟需打造信息技术融合发展、应用门槛低、普惠共享的新型信息基础设施。2.技术与产业共变共创实现“工具机”革命，推动产业变革历史经验与经典理论证明，只有“工具机革命”才能充分激发和释放技术推动产业变革的作用。这一目标的实现，需要技术与产业共变共创。2.1. “工具机革命”能激发和释放技术推动产业变革的作用纵观人类发展史，技术始终是经济社会进步的重要推动力，但不是所有技术都能发挥推动产业变革的重大作用。回顾技术创新所引发的产业变革，工具机在其中发挥了关键性作用。正如马克思认为第一次工业革命的起点不是动力革命（蒸汽机的改进）而是工具机革命（珍妮纺纱机的发明），技术需要能够充分释放其作用的工具机1712年诞生的纽克门蒸汽机没有立即引发工业革命，原因在于当时并没有需要这种动力机推动的工具机。1765年发明的珍妮纺纱机，通过改进传动装置、增加纱锭数目，将纺纱效率提高了近8倍，因而呼唤更强劲动力代替人力驱动，推动了瓦特蒸汽机的发明。iPhone作为新一代智能终端的引领者，是21世纪以来信息技术发展历程中一次典型的“工具机革命"。iPhone诞生之前，信息产业正在探索互联网从PC端向移动端的演进，诺基亚、摩'马克思在资本论中根察机署运行的结构向过线，痔机8分为动力机.传动机和工具机三个部分，其中工具机是力授作用于学功对象上的机构托罗拉等诸多品牌纷纷推出智能手机及支持上网的操作系统，移动梦网、iMode等移动互联网业务也吸引了部分用户开启手机上网体验，但各项技术没有得到较好的融合应用。iPhone以极具开创性的技术融合创新，引领智能手机更好地承载移动互联网业务和服务用户，带动移动互联网进入高速发展阶段。18世纪的珍妮纺纱机和21世纪的iPhone,虽然所处时代背景不同、技术原理不同、形态特征不同，但都作为“工具机”有效衔接了技术与市场，充分激发和释放了技术推动产业变革的作用。工具机之所以能够有效衔接技术与市场，是因为其具备三个特征：一是通用，即通过集成复杂技术，解决技术应用过程中的障碍，形成面向用户的产品，对经济活动部门起到广泛的支撑作用。其决定了工具机发挥作用的深度。苹果公司打造iOS开发者平台，推出一系列通用开发技术、工具、模板，提供了良好的开发环境，改变了之前移动应用开发多使用专有语言编写、配置环境复杂、对开发者专业能力要求高的情况。无论公司还是个人开发者，只需简单配置即可进行应用开发。二是易用，指技术形成的产品的使用门槛低，包括产品交付过程简单，使用者操作简便，在市场竞争和用户选择上发挥出优越性。其决定了工具机发挥作用的速度。iPhone用触摸屏替代手机键盘，叠加适配多点触控技术的屏幕、操作系统和软件，提升了用户的使用体验，定义了智能手机的标准配置，使用户随时随地手机上网成为日常生活习惯。三是普惠，指使用成本低，有利于规模推广，而规模推广又进一步扩展了应用创新的可能性。其决定了工具机发挥作用的广度。iPhone针对开发者构建了AppStore商业模式，明确的分成模式保障了开发者的利益。同时，iPhone带动了全球智能手机产业规模化发展，使智能手机成为大众消费品。2. 2.技术与产业共变共创实现“工具机革命”的机制发挥工具机作用，推动产业变革，需要技术与产业共变共创。“共变(mutua1.change)”和"共创(mutua1.creation)”概念源于复杂经济学奠基人、美国经济学家布莱恩阿瑟(BrianArthur)在技术的本质中的论述，“特定产业从新技术体中提取、选择它所需要的内容，并将其中部分零件组合起来，进而创造出次生产业。同时，数字技术域反过来也会做出呼应，它会增加新功能，以更好地适用于那些会用到它的产业”，“我们将这样的共变和共创称为'颠覆性改变'通过解读技术的本质相关内容，本报告对共变共创的含义、“工具机革命”推动产业变革的实现机制进行了归纳总结：HXi三共安(mutua1.chat9*)尸曾AC累eqae共创(mutMetio<)产业B惇化切生产"优化TEe力WO力mm图1"工具机革命”推动产业变革的实现机制：技术与产业共变共创共变包括两层含义，第一层是技术间的共变，在单项技术自身不断演进的前提下，多项技术进行组合创新。根据布莱恩阿瑟的理论，新技术不是从无到有的，是从现有技术中组合出来的一种新技术，可以无限构成新的组合，而不是无中生有被发明出来的。某一项技术可以在无限的组合中，和其他技术匹配在一起，为不同目的进一步组合成各种各样的可能性。共变的第二层含义是技术与产业间的共变，即技术不断适应产业需求的同时，产业反向适应技术的发展，做出适应性改变。双方相互适应、相互影响、相互成就。根据布莱恩阿瑟的理论，已有的产业适应新的技术体，从中提取、选择他们所需要的内容，有时还会创造次生产业。而当这一切发生的时候，技术反过来也要做出呼应，增加新的功能，以更好地适用于那些应用它的产业。由技术带来的颠覆性变革，既需要基础技术的演进，也需要经济体的自我改造以充分发挥技术能量。经济体的改造包括改变企业活动、流程、组织等，并需要政策、制度、管理、金融及技术人员多方面配合共同完成。共创指技术与产业在共变基础上协同进化与创新，改变了经济活动方式、产业构成、商业组织和制度，共同创造新产品、新市场、新业态、新模式。共变共创过程即实现“工具机革命”的过程。成功的共变共创催生”工具机革命”，“工具机革命”在技术聚合创新的基础上，提供新能力衍生的基础、新行业成长的机会、新资本集聚的空间，进一步推动技术和产业共变共创，最终带来经济结构重大转变，推动产业变革，实现生产力跃升和生产关系改进。iPhone"工具机革命”的成功，便是技术与产业共变共创机制的成功：首先是终端软硬件技术共变，融合创新。其次是智能终端技术与移动互联网产业持续共变，一方面，移动互联网业务形态与功能升级，适配终端新技术。另一方面，终端软硬件技术不断演进，适配新场景新应用。最终，iPhone引领智能终端与移动互联网共同创新，创造了新业态、新模式和新生活方式。3.算力网络有望发挥“工具机”作用，推动产业数字化变革3. 1.算力网络发挥“工具机”作用的机制信息基础设施关键技术推动产业变革的作用尚未充分发挥，需要“工具机革命”激发和释放。根据算力网络的发展愿景，算力网络有望通过技术与产业共变共创，打造新型信息基础设施，发挥“工具机”作用，激发信息技术推动产业数字化变革的作用。3.1.1. 算力网络发挥“工具机”作用，需要与产业共变共创(1)算力网络的定义与发展目标算力网络概念提出以来，各界对算力网络内涵认知逐渐趋向一致，即以网强算、算网一体。根据中国移动2021年发布的算力网络白皮书，算力网络是以算为中心、网为根基，网、云、数、智、安、边、端、链(ABaMrS)等深度融合，提供一体化服务的新型信息基础设施。算力网络的目标是实现“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”，逐步推动算力成为与水电一样，可“一点接入、即取即用”的社会级服务，达成“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的愿景。(2)算力网络的发展愿景旨在打造“算龙头”，向用户提供能力和产品一是面向各类集成商和服务提供商提供能力，发挥赋能作用。集成商和服务提供商通过调用“算龙头”的算、网、智等能力，与自身能力相结合，形成解决方案提供绐最终用户。二是面向政府、行业、个人等最终用户提供产品，发挥服务作用。“算龙头”直接为这些客户提供算网资源类产品，或者与算网深度融合的视频类、多媒体类、A1.能力类产品。(3) “算龙头”具备通用、易用、普惠特征，可有效衔接技术与市场通用：算力网络通过算、网多项原子能力的灵活组合，实现算力资源的全局智能调度和优化，提供一体化服务，满足产业各类数字化应用对算力的需求。易用：通过算力的灵敏感知和灵活调度，用户无需考虑底层算力和网络资源下，可随需使用和一键式获取，达到智能无感的极致体验。普惠：算力网络通过集约化资源建设，改变烟囱式算力供给，降低算力供给成本，并通过泛在、灵活的算力调度，满足产业多样化算力需求，提升算力利用率，形成社会级的普惠算力服务。为了实现“工具机”作用，算力网络需要开展技术与产业共变共创。根据本报告第二章第一节提出的“工具机革命”推动产业变革的实现机制，梳理算力网络发挥“工具机”作用推动产业数字化变革的机制，以下小节将阐述具体内容。技术创新HVWMA共交(mutua1.<h*119*),力*rapmAHCDNtKn*SiB共创(mutua1.creation)UmMCM产业好化»32IhWW*¼f1.m：*三mre<产Ii力Hwe也fit聋B"三共5IAkMB:MATtt1.fft:M)MVmV9产"I：MaenKNMM!1«：泛Qf1.tG1.据哈枚今图2算力网络发挥“工具机”作用推动产业数字化变革的机制，技术与产业共变共创3.1.2. 算力网络牵引技术共变，实现技术融合与算力资源整合算力网络牵引网云数智安边端链（ABCDNETS）技术要素共变，具体体现为两个方面。首先是算与网的共变，打造算网融合一体的算力网络新型信息基础设施。在算力网络体系中，网络作为连接算力、数据和用户的桥梁，与算力深度融合，打破网络和算力基础设施边界，打造算网一体内生的算力网络新型信息基础设施。其次是算力网络与其他信息技术协同发展，实现Abcdnets技术要素融合。在算网融合的基础上，加强大数据、人工智能、区块链、安全等多种信息技术融合和建设协同，以算力网络基础设施融合承载智能、安全等能力，提供多要素融合的一体化服务，充分发挥算力网络新型信息基础设施整体服务效能，降低产业应用信息技术的门槛。3.1.3. 算力网络与产业共变，加速技术适配和产业适应性改变算力网络技术与产业共变体现为双方的相互适应与相互影响：一方面，算力网络适配产业数字化需求，提供新产品与新服务。通过云专网连接和云边端协同，满足数据汇聚和分布式处理的需求；通过灵活调配通用算力、智算算力和超算算力，满足各类计算需求；通过融合承载智能大模型等，提供智能分析能力。另一方面，产业适应算力网络新技术，做适应性改变。一是生产设备改造升级。产业推动生产设备制造商统一生产设备的接口标准与工控通信协议，以实现算力网络对生产设备数据的有效采集。二是生产和管理流程调整。随着算力网络支撑的数字化应用深度融入生产经营活动各环节，数据流转范围不再局限于企业内部，而会扩展到企业合作伙伴、行业应用平台、算力网络服务商、人工智能等各类能力提供商，企业需要据此调整生产和管理相关流程，更好适应数字化场景。三是组织结构优化。算力网络服务深度介入企业运营，将促使企业内不同环节间、企业间的业务活动更加协同和紧密，企业内部研发、生产、管理等各环节、企业与合作伙伴、企业与算力网络服务商等分工界面需要调整。3.1.4. 算力网络与产业共创，为产业数字化转型提供动力算力网络与产业在共变基础上，协同进化与创新，共创算力服务新模式、新业杰。一是TaaS8任务式服务模式：传统算力服务模式多以“资源式”为主，即用户自行构建应用，并选择匹配的算法、合适的算力、应用的部署位置和连接网络等，业务从设计到部署开通环节较多，且在边缘计算场景下显得更为复杂。算力网络可以提供TaaS任务式服务，用户只需要提出业务或任务的具体需求，不需要关注业务代码实现和底层复杂的算网环境部署，算力网络即可智能化调度算力与网络资源。尤其当行业客户产生临时或突发计算需求时，TaaS任务式产品可快速反应，实现算力、网络和能力一体化服务需求的即点即用。根据中国移动对数字化领先企业的调研结果"，53%的受访企业愿意使用TaaS任务式产品。二是效果保障服务模式：切片、SRV6、分布式计算等技术的发展，能实现算力网络端到端质量可靠保障，推动尽力而为的基础资源服务向效果保障股务转变。效果保障服务产品有助于行业客户积极拓展效果保证性强的业务，提高算网资源与业务的匹配度，未来可以广泛应用于智能生产、自动驾驶等领域。计费模式上可以按照保障效果等级进行收费。根据中国移动对数字化领先企业调研，60%企业愿意采用效果保障服务。三是算力并网新业态：依托区块链等去中心化技术和算力统一度量能力，推进不同主体建设的通用算力、智算算力、超算算力等算力并网，贯通算力孤岛，形成跨地域、跨运营主体算力资'Taskns<%rvico.任务即里务.'中国移动轩究浣烟炽开展产业字化线势和莺总基由设施能力需求谢研.枭尾行史数字化专家深度访法与低春潮研两种调研方式，克成一对一访谈22人，收集到有效问卷40倍.源池，盘活存量算力。四是算力共享交易新业态：我国算力呈现发展不均衡、社会算力使用率不高的问题。根据受访专家介绍，大型云服务商的数据中心利用率为60-70%,部分中小数据中心利用率只有10-20%o在算力共享交易模式下，算力成为一种可交易商品，将闲散算力资源、多方算力资源和算力服务统一注册和管理，打造分布式算力统一运营、算力资源灵活调度的算力交易体系。根据中国移动对数字化领先企业调研，有80%的企业愿意从交易平台购买算力。3.2.算力网络助力产业数字化变革算力网络技术与产业持续共变共创，未来将有效发挥算力网络“工具机”作用，不断促进数据要素深化应用，助力产业数字化实现生产制造、管理运营、产业协同三个方面数字化转型。3.2.1.算力网络助力生产制造从人工驱动向智能决策转型(1)生产制造数字化转型趋势：从人工驱动向智能决策跃迁企业生产制造逐步向智能决策转型，实现生产制造中的分析、决策、控制、执行任务，由数据驱动代替人工驱动、由机器自治代替人工操作，达到精益化生产的目标。企业低门槛应用人工智能技术处理设计、机器控制、质检、巡检等关键环节的信息与数据，放大、倍增数据资产价值，以“数智驱动”代替“人智驱动”，实现系统、机器、设备、终端的自适应、自校正、自协调、自诊断及自修复，提升生产力与生产效率。（2）算力网络发挥的作用数据方面，为实现对生产制造设备的控制管理，企业需广泛接入和协同处理云边端各级数据，实现全域管理和控制。算力网络具备泛在接入和云边端协同能力，可以帮助企业完成云边端海量数据的存储、处理任务。算力方面，智能制造需要高可靠、快响应的智算和超算等新型算力，还要保障高可靠、低时延的计算。算力网络通过汇聚智算、超算等多类型算力，一体化提供给企业；同时，提供确定性网络服务，保障数据传输质量，提供边缘算力服务，大幅缩短计算时延。算法方面，随着智能化应用部署的增多，企业需要接入不同的人工智能算法，模型可能部署在不同的平台。算力网络通过云边端A1.协同方式，实现A1.分布式部署和应用。并且，算力网络可以承载A1.大模型，为各行业提供融合算、网、智一体的大模型服务。中国移动调研发现：84%的受访企业认为应用算力网络技术将改进产品质量或性能、提高产品附加值；84%的企业认为应用算力网络技术将实现柔性生产、个性化定制；95%的企业认为应用算力网络技术将提高产品合格率、准确率；79%的企业认为应用算力网络技术将节省设备维修成本；68%的企业认为应用算力网络技术将提高生产工艺。(3)生产制造数字化转型的典型场景高性能云化研发场景高性能云化研发是指利用云化并行计算处理技术，依托CAD仿真、数字挛生等新型数字技术，模拟分析产品在不同工况下的状态并得出预测结果，实现产品、产线、车间、工厂的可视化表达与轻量化设计，降低企业试错成本，改进工艺水平，推进新技术应用和新产品落地。目前，高性能云化研发在高精尖科研、公共服务管理、工程仿真等领域有较广泛的应用需求，中国移动调研发现，受访企业中，50舟的企业已有应用，37%的企业表示未来5年内有规划布局。算力网络发挥的作用：算力网络可灵活接入第三方高性能算力，并根据数据传输速度需求，调节网络带宽，以弹性、敏捷的方式，全方位帮助企业高效完成大规模训练、高并发推理、高精度科学计算等高性能计算任务。图3高性能云化研发高智能精益化生产高智能精益化生产是指通过收集机器设备P1.C采集的运行数据，完成生产设备的智能精准调控，以提升加工精度。改变了原有人工下达指令+预设逻辑的自动化生产方式，转向自学习、自决策的机器设备精准控制及故障预测。依托人工智能技术，以及ICT与OT技术的融合，对海量生产运行数据进行模型训练、推理分析，实现对机器设备的精准控制、故障诊断与预测性维护，实现大规模定制化的柔性生产，改进产品质量、减少人为错误、降低生产成本。目前，高智能精益化生产在工业互联网、工业控制中有较广泛的需求，中国移动调研发现，受访企业中，57舟的企业已有应用，30席的企业表示未来5年内有规划布局。算力网络发挥的作用：算力网络为产业提供数据边壕卸载、上传能力，通过云边端协同，实现管理层应用协同控制现场层设备。依托确定性网络，将设备控制的端到端时延控制在确定范围内，提升生产工艺一致性。以算力网络助力某制造企业数控机床主轴控制为例，依靠算力网络提供的“边缘服务器+确定性网络”控制系统，主轴控制时延缩短至5ms,降低了设备损坏风险，每年可为企业节约成本3000万元，停机时长下降200小时。图4高智能精益化生产<s>c<s>c自优化AI质量检测自动化A1.质量检测是指通过工业摄像头和AI识别平台，判断原材料或制成品的表面质量，联动现场其他设备做出处置，替代了原有生产线工人基于人眼和工作经验判断表面质量，并手动控制设备改进质量的方式。自优化AI质量检测促进质量检测从人工抽检，转向自动化智能检测。依托工业摄像头AI识别技术实时判断原料、制成品的表面质量缺陷，并实时进行处置，提高产品合格率。自动化AI质检在纺织、3C制造的质量检测领域中有较广泛的应用需求，中国移动调研发现，受访企业中，40%的企业已有应用，13%的企业表示未来5年内有规划布局。算力网络发挥的作用：算力网络提供的“边缘计算+云边端”协同能力，可实现中心云训练、边缘云判断、端侧响应的协同控制方案，使AI识别模型快速迭代，提升模型判断的准确性。以算力网络助力某钢铁企业钢材表面A1.质量检测为例，应用AI钢板表面检测仪之后，产品瑕疵检出率较人工检测提高20%,并且大幅提升工艺规范度与产品一致性。同时，由于替代了原有在恶劣生产环境下目视检测的方式，降低了人身安全风险，改善了工人工作环境。n11n图5自优化AI质检算力网络支撑智能巡检智能巡检指依托智能摄像头、XR等终端和智能视觉技术，突破空间与环境限制，对生产作业、现场环境进行实时监测、指导与控制。智能巡检有效提高维护与维修效率、降低人工管理成本、确保安全规范生产。智能巡检在制造业生产现场有较广泛的应用需求，中国移动调研发现，受访企业中，47%的企业已有应用，37%的企业表示未来5年内有规划布局。算力网络发挥的作用：算力网络提供的边缘数据处理能力，可在在厂区或地市级完成数据闭环，就近将现场巡检结果与生产系统参数做比对，助力企业低时延、高安全地完成巡检任务。ARM.X图6智能巡检3.2.2.算力网络助力管理运营从分散管理向统筹管控转型(1)管理运营数字化转型趋势：从分散管理向统筹管控跃迁随着企业数字化变革深入，企业内部管理将逐步打破系统割裂、数据孤立的烟囱式管理组织架构，向跨环节、跨系统统筹管控数据的新模式转变。通过安全可信的网络，联通企业内各系统的“信息孤岛”，促进数据要素的流通，充分发挥数据价值。(2)算力网络发挥的作用消除企业信息孤岛方面，算力网络通过无所不达的云专网，实现多云/混合云之间的信息流通。跨环节、跨系统管控方面，算力网络通过多云统一管理能力，可实现业务快捷部署和统一管控。算力资源统一部署方面，算力网络可以优化资源管理方式，分层分级统一规划部署算网资源，将底层资源与上层系统解耦，按需动态调度各级、各地资源。中国移动调研发现：6侏的受访企业认为应用算力网络技术可以节省办公/管理/营销费用，52$的企业认为应用算力网络技术对于保障企业数据安全有较大改善，46席的企业认为应用算力网络技术可以提升内部运营管理效率。(3)管理运营数字化转型的典型场景统一集中云化办公统一集中云化办公指企业在云端统一部署内部办公所需的终端配置、软件应用，员工可以在任意地点、任意终端通过网络访问云终端和云应用，实现轻量化、便捷化的办公。目前，办公模式正从独立实体终端办公，转向终端云化统一办公。企业在云端统一部署办公系统、软件应用，集中管控账号、应用、外设等权限，实现信息数据的统一沉淀、存储和管理，提高办公协同效率，节省终端采购成本，解决办公数据外泄问题，确保信息安全。算力网络发挥的作用：算力网络可以动态调度边缘云算力，充分利用边缘算力资源，保障云化办公体验。同时，算力网络依托多云统一管理能力，可实现业务快捷部署，无需手动配置办公环境和应用，保证文档数据的传播范围不出云、操作行为可追溯。统一郃薯Q砂艇交图7集中云化办公大Ii力任务仿白跨云管理协同跨云管理协同指通过不同地域、不同网络环境间的中心云、边缘云之间互联互通，从而连接各个系统，实现跨系统数据的共享、交互、计算、存储、训练等。目前，企业分支机构管理，正从业务系统分别部署，转向跨系统数据共享与统一管理。算力网络将部署在不同服务器或云上的各个系统进行连网，实现跨地域分支机构数据、跨系统数据共享与统一管理，支撑全公司基于全流程数据的统一规划与决策，提高决策准确率和决策效率。算力网络发挥的作用：算力网络可以优化资源管理方式，分层分级统一规划部署算网资源，将底层资源与上层系统解耦，按需动态调度各级、各地资源。算力网络依托多云组网能力，有助于打通各级应用系统，促进数据资源在系统间互联互通，助力信息资源在各部门、各分支机构的共享交换。图8跨云管理协同3 .2.3.算力网络助力产业协同从信息互联向运营协同转型(1)产业协同数字化转型趋势：从信息互联向运营协同跃迁随着产业数字化深度发展，产业协同向全链路运营协同发展,实现从基于订单的点状信息互联互通，转向研发、生产、采购、物流等各环节的产业佳上下游数据贯通与协同。研发环节，产业链各企业间，需打通彼此的P1.M、BOM系统，支持研发任务委托，快速完成产品开发设计和变更。生产环节，产业链上下游需打通MES等生产系统，支持下游拉动生产计划排程等生产协同。采购环节，产业内各个企业需处理呆滞料，减少损失，同时建设产业链上下游原料、零部件、产品及服务的资源池，实现资源智能撮合。物流环节，产业内各厂商整合物流信息，利用大数据实现就近仓储下订单、拼车配送。产业协同向运营协同转变，将推动产业向资源虚拟化配置、平台化运营和网络化协同发展，推动产业内信任合作与价值共创共享。中国移动调研发现，企业对产业全链路运营协同需求旺盛，其中75%的受访企业表示需要研发协同，80%的企业表示需要生产协同，89%的企业表示需要采购协同，73舟的企业表示需要智慧物流。（2）算力网络发挥的作用产业协同需构建一体化信息互通的新型产业协同模式，着眼于全局性资源调配，以企业数据互联互通为抓手，推动产业上下游企业资源优化配置。为此需要可以连通各企业系统的稳定数据传输网络和保证数据安全的可信数据共享平台。算力网络为产业徒上下游提供多云融合服务，可以满足不同企业间混合云组网、安全互访云内资源的需求。同时，为企业提供数据安全共享平台，推动产业链上下游各方的合作和协同，实现贯穿上游原料采购、生产,到下游销售、客户服务一体化产业协同运营。4 .产学研用携手共谱产业数字化新篇章为尽快激发算力网络对数字化转型的推动作用，需要汇聚多方资源和力量，在核心技术研发、资源布局、生态建设、试点试用等方面，共同推动算力网络技术早日成熟、发挥成效。4.1. 中国移动协同产业建设算力网络新型基础设施一是推动技术共变，加强算网技术研发。科研基础设施合作方面，中国移动携手晤城实验室、中国科学院计算技术研究所共同启动“大规模科技研发基础设施一算力网络科学装置合作”，在基础理论课题合作研究、基础设施互联共建等方面深度合作，攻关算力网络前沿理论和基础技术难题。关键技术攻关方面，与多家企业成立联合创新实验室，协同进行SRV6、确定性网络、边缘虚拟网络可视化等多项算力网络关键技术研发。标准体系构建方面，推动算力网络相关标准体系构建，推动算力网络标准进入第一阵营，在国内外标准组织中牵头推动97个标准立项，牵头成立全球首个算力网络开源社区。现网试验验证方面，部署全国性算力网络试验网，发挥融通带动作用，联合30余家合作伙伴，围绕十大技术方向，对30余个场景开展验证，深入探索东数西算、超算智算、社会算力并网等典型场景。二是促进资源共变，优化算网资源供给。推进资源建设布局方面，优化“4+N+31+X”数据中心布局，推动全国一级算力资源池互联互通,打造全光高速直连链路，建设中心节点超300个，CDN节点超1500个，边缘节点超1000个；打造全国20亳秒、省域5毫秒、地市1毫秒的三级算力延时圈。推进算网融合运营方面，着力推进云边端协同，深化“移动云+云专网”融合运营，实现“入网即入云”，面向工厂、矿山等局域场景，持续加强边缘云建设，打造算力终端操作系统。推进算力多样化供给方面，丰富CPU、GPU、ASIC等面向不同场景的算力资源，加快云服务商、智算超算中心等社会算力的统一并网。4.2.共变共创发展倡议一是加强统筹规划，推动技术攻关和应用产品孵化。构建技术融合创新联合攻关体系，加快推进算网关键技术研发。一是推动成立国家级创新中心，重点加快确定性网络、算网一体、“芯合”算力原生等关键技术的攻关。二是广泛汇聚企业、高校、科研院所等研发资源，推动跨学科协作，形成技术融合创新攻关体系，推动先进计算、基础通信、人工智能、大数据、区块链等多项技术的融合创新，加快算力网络产业软硬件技术攻关。三是推进算力网络标准体系建设，推动中国算力网络标准成为全球主流标准，不断提升我国在算力网络领域的国际影响力和话语权。推进算力网络标准开源体系建设，推动中国算力网络标准成为主流概念和重点开源实践。建立产学研用协同机制，促进算网应用产品孵化。一是成立产业联盟、联合创新中心等协同推进算网创新成果转化。二是建立算网开源社区，吸引优秀企业和人才进入算网产品研发生态系统，为生态内企业提供发展指引。三是持续构建“技术研发+产品孵化+试点推广”上下紧密衔接的产品孵化环境，构建面向全社会的产学研用信息收集