先进计算应用创新白皮书.docx

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1、1111先进计算产业发展联盟J，W三fKAdvancedComputingIndustryAlliance先进计算应用创新白皮书(2023)先进计算产业发展联盟2023年12月版权声明本白皮书版权属于先进计算产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：先进计算产业发展联盟”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革浪潮之中，以5G、云计算、人工智能、工业互联网等为代表的数字技术快速发展，深入到社会生活和经济发展的各个领域，赋能全球经济发展活力。先进计算产业扮演着重要角色，既是数字经济规模增长的助推器，又是数

2、字经济发挥赋能作用的技术驱动力。先进计算技术的应用推动信息和数据处理能力大幅攀升，成为前沿技术加速突破的关键力量和产业数字化转型的重要驱动，行业应用逐步走向深化，计算赋能作用愈加显著，先进计算产业与实体经济深度融合，加速向制造、交通、金融、教育、医疗等传统行业渗透，带动产业数字化转型升级，促进各行各业生产效率提升。把握新一轮科技革命和产业变革机遇，推动现代化产业体系建设，需要深入推进先进计算产业应用。依托国内大市场加快内循环建设，推动先进计算技术与各行业进行深度融合，提高产品适配能力，推动先进计算应用规模化发展。编制单位：先进计算产业发展联盟参编单位：中国信息通信研究院、深圳信息通信研究院、浪

3、潮电子信息产业股份有限公司、中电科申泰信息科技有限公司、湖南大学、曙光云计算集团有限公司、浪潮计算机科技有限公司、深圳鲸云信息科技有限公司、深圳云天励飞技术股份有限公司、上海天数智芯半导体有限公司参编人员：孙丽明、王昊、王骏成、王翰华、刘立平、傅凯就、杨心浩、李茹杨、董刚、杨宏斌、杨亮、王亚军、陈果、易敏、杨凯钧、王军平、路延苹、廉继尧、公维锋、祝磊、何天洪、王少军、苍锐王晓然杨良、余雪松、胡铭珊一、先进计算应用发展态势1(一)先进计算应用催生新的经济增长点1(一)智能计算应用带来变革式发展前景2(三)多国加速推进先进计算应用创新3二、我国先进计算应用分析7(一)我国先进计算应用初显成效7(二

4、)应用核心要素取得快速发展9（三）先进计算应用拉动我国经济发展11(四)先进计算应用需围绕场景持续下沉12三、先进计算主要应用场景分析13(一)科学研究13(一)工业大脑15（三）城市大脑16(四)其他应用18四、应用案例19(一)遥感影像统筹及卫星应用系统一一湖南大学19(二)工业精益智能大脑先进计算平台与应用一一曙光云计算集团有限公司21（）基于一云多芯的政务云平台一一浪潮计算机科技有限公司25（四）基于数据流Al芯片的生活垃圾全过程分类物联感知系统建设项目一一深圳鲤云信息科技有限公司28（五）基于高性能Al芯片边缘网关精准采集商圈客流画像与偏好数据一一深圳云天励飞技术股份有限公司30（六

5、）基于国产人工智能计算芯片支撑体育教育姿态识别需求一一上海天数智芯半导体有限公司33五、先进计算应用推进建议36（一）构建国家、行业、地方联动的推进机制36（二）结合技术特点对重点行业分类施策37（三）打造先进计算应用产业生态圈37图目录图1我国各行业算力应用分布情况15图2工业精益智能大脑先进计算平台整体架构图28图3浪潮超大规模多集群部署架构31图4生活垃圾分类物联感知系统架构35图5智慧商圈整体建设架构图37图6姿态分析应用信息传输流42一、先进计算应用发展态势近年来，以人工智能、高端芯片为代表的新一代信息技术快速发展，先进计算面向海量数据、实时响应、多元场景、绿色安全等场景的信息处理需

6、求，通过计算理论、计算器件、计算部件、计算系统等融合性创新和颠覆性重构，形成更高算力、更高能效、更加多样、更加灵活的计算产品，涵盖通用计算、智能计算、高性能计算、前沿计算等计算范畴，在数字政府、工业互联网、智慧医疗、远程教育、金融科技、航空航天、文化传媒等多个领域得到广泛应用。计算从最初的辅助性工具，已经转变为智慧时代发展的核心驱动力，带动技术演进、产业革新和赋能效应跃迁。（一）先进计算应用催生新的经济增长点先进计算应用促进新旧动能转换。算力的持续投入和算法模型、软件应用的快速演进为产业的数字化转型提供了强劲动力，通过直接改变生产方式，促进新旧动能加速转换。劳动者由人转变为“人+AI”,且数量

7、成指数增长；劳动对象由工业时代的工业产品向“产品+数据”发展，且越用越多；劳动资料从工业设备向“工业+信息”设备迈进。在算力的加持下，工业数据的价值得以加速释放，智能引擎可以更好地优化生产资源、重构生产流程，提高制造业生产力。随着算力、算法、高速互联的发展，“车路协同”“车网互联”的智能网联汽车正加快发展，“安全、畅通、低碳、高效”的交通网络正在加速构建。基于智能计算、边缘计算、高性能计算等先进计算技术产品实现对数据的实时汇聚、监测、治理和分析，辅助宏观决策指挥，预测预警重大事件，配置优化公共资源，支撑政府、社会、经济数字化转型。传统产业正在依靠算力实现自身转型升级，带动产业数字化进程快速发展

8、。先进计算应用推动数字经济发展。在数字经济时代，算力已成为继热力、电力之后新的生产力，先进计算的应用有效带动经济增长，算力本身产生了一些围绕数据产生、存储、调用等场景应用的新兴数字产业，元宇宙、大模型、智能驾驶、人机交互等新型数字化应用层出不穷，带动数字经济保持强劲增长势头。根据中国算力发展指数白皮书（2023年）数据显示，2022年全球算力规模增长47机数字经济规模和名义GDP分别增长5.6%和3.8机全球各国算力规模与经济发展水平密切相关，经济发展水平越高，算力规模越大。2022年算力规模前20的国家中有17个是全球排名前20的经济体，并且前五名排名一致，美国和中国依然分列前两位，同处于领

9、跑者位置。与2021年相比，意大利、澳大利亚、巴西等国算力排名有所提升。（二）智能计算应用带来变革式发展前景垂直领域智能计算需求快速增长。以人工智能为主要推动力的智能计算正在向多元化、巨量化、生态化方向发展。2022年ChatGPT发布以来，业界对通用人工智能和AIGC等新兴人工智能技术和应用场景的关注度持续高涨，国内外各大科技公司纷纷布局并发布类似产品应用。ChatGPT等大语言模型需要的算力较大，例如，GOOgI6在2023年5月发布的PaLM-2,业界推测其算力消耗达到了84900PetaFlop/s-day,是GPT-3的22倍，需要一个10000片GPU卡的AI计算集群训练2个月的时

10、间。同时，智能计算的应用领域也在持续扩大，各行业业务的Al赋能需求日趋旺盛，垂直领域对于Al大模型训练和应用需求快速增长，AI+自动驾驶、AI+科学计算和AI+元宇宙也是2022年以来的业界产业落地热点。随着AI计算进一步向巨量化发展，智算中心和算力服务成为了用户获取算力的新模式。部分场景智能计算应用开始落地。2022年以来，人工智能技术与行业融合渗透不断深入，成为智能交通、基础科学研究、元宇宙等领域创新突破的有力抓手，多种智能计算应用场景进入落地期。在智能交通场景，新兴的BEV+TransformerAI感知算法成为了自动驾驶感知的主流技术路线，并大大提升了基于摄像头等廉价传感器的感知算法精

11、度，从而为自动驾驶技术的产业化落地应用提供了基础。当前国内小鹏、蔚来、理想等车厂纷纷在量产车型上布局使用L2+级别的辅助驾驶技术。在基础科学研究领域，Al算法已经广泛的应用于蛋白质结构预测、分子动力学模拟、流体力学仿真等多个应用场景。在元宇宙场景，基于Al算法建模和驱动的数智人已经在手机语音助手、智能客户等多个场景探索落地应用。(三)多国加速推进先进计算应用创新1 .美国先进计算发展及应用情况美国作为全球技术领导者，其先进计算应用广泛涉及多个领域，且均处于顶尖地位。超级计算作为先进算力对美国尖端技术研发和新兴产业培育起到了关键支撑作用。美国拥有多台位列全球前十的超级计算机，为科研、气象预报、生

12、物医学等领域提供强大的计算支持。全球超算T0P500榜单第一名的Frontier是美国第一个拥有IEXaflop/s（百亿亿次浮点运算每秒）的HPEereyEX系统（百亿亿级超级计算机），由美国橡树岭国家实验室（ORNL）研发，提供美国能源部使用。美国国立卫生研究院（NlH）通过超级计算机在生物工程方面不断突破，超算已在癌症早期筛查、人群中新冠传播模拟等研究中应用。在人工智能领域，美国科技巨头如Googl6、FaCeboOk和AnIaZon都在积极开展AI研究，并将其应用于搜索、广告、语音识别等多个场景。谷歌建立神经网络模型，人工智能逐渐在围棋、阅读理解等领域超越人类，经过十多年的深耕后支持生

13、成语言并在各行各业应用。OpenAI将transformer与无监督的训练技术相结合的训练GPT模型，2023年3月在经过微调模型之后，推出的GPT-4更具创造性且能接受更长文本输入。2023年9月微软在WindOWS11中全面接入集成至PC、可在所有程序和功能中无缝使用的Al助手MicrosoftCopilot02 .欧洲先进计算发展及应用情况欧洲通过发布实施欧洲高级计算伙伴关系（PRACEI）计划、量子通信基础设施（EuroQCI）计划等在超级计算、量子通信、人工智能领域投入大量资源，在云计算、物联网、工业40等领域有广泛的应用，为各行各业提供了强大的技术支持。在超级计算领域，欧洲高性能计

14、算联合体拥有两台全球前五的超级计算机，其中LUMI系统是安装在芬兰CSCEuroHPC中心的HPECrayEX系统，是性能全球排名第三的系统，可提供更精确的气候模型，还能使人工智能更好的应用在PartnershipforAdvancedComputinginEurope自动驾驶汽车、大规模社会科学分析、个体化医学研究等领域。同时，LUMI容量的五分之一将提供给欧洲工业和中小企业，以支持欧洲企业提高科研和竞争力。另一台是安装在意大利的LeonardO的超级计算机系统，系统被应用于数据密集型的Al及HPC应用，如天气预报、生物工程、材料设计等。在人工智能领域，欧盟委员会2021年耗资300万欧元资

15、助的Robotics4EU项目，计划推动欧洲采用人工智能机器人，确保更广泛地采用可靠的机器人技术，特别是在医疗保健、基础设施检查和维护、农业食品和敏捷生产领域。在云计算领域，2023年8月，谷歌在德国开设了第二个云计算区域，是其到2030年在德国数字基础设施投资185亿美元计划的一部分。新的数据中心被称为柏林-勃兰登堡地区，将与法兰克福云区域一起运营，将提供诸如谷歌计算引擎、谷歌KUberneteS引擎、云存储、持久磁盘、CloudSQLx虚拟私有云、密钥管理系统、云身份和秘密管理器等服务。在工业互联网领域，欧盟也有诸多应用，智能电网为其中典型，通过智能电表与电网基础建设使可再生资源得到更高效

16、利用。3 .日本先进计算发展及应用情况日本在超级计算机、光子计算机、量子通信以及半导体数字技术等方面处于优势领先地位。在超级计算机领域，日本东京工业大学和富士通于2023年5月宣布，将在2023年度内使用全球排名第二的超级计算机FUgakU“富岳”开发高级生成式人工智能AI1共同构建以日语为中心的基础技术，从2024年开始向日本国内企业无偿提供。在光子计算机和量子通信领域，日本电报电话公司(NTT)x东京大学和理化学研究所2021年表示已开发出使用光子的新型计算机的核心技术，计划到2030年制造出高性能实物机型。2023年3月，三家机构联合开发了一项新技术，将最先进的商业光通信技术应用于光子学

17、领域并在美国科学期刊AppliedPhysicsLetter上发表论文，通过实现超越现有驻波量子计算机的行波系统，成功测量了世界上最快的43GHz实时量子信号。此外，日本计划在2020-2030年间建成绝对安全保密的高速量子通信网。在半导体数字领域，日本经济产业省2021年宣布确立半导体数字产业战略，扩大国内生产能力，加强与海外的合作，联合开发尖端半导体制造技术，促进绿色创新，优化国内半导体产业布局，确保生产能力并加强产业韧性。4韩国先进计算发展及应用情况韩国通过发布实施量子信息通信中长期推进战略、国家超高性能计算创新战略、超大型人工智能竞争力提升计划等推进计划，在量子通信、高性能计算、人工智

18、能等领域有着深刻广泛的应用。在量子通信领域，韩国2015年宣布投资电信运营商SKT分阶段建设覆盖全境的量子通信网络，并逐步在政府和商业网络中采用量子加密技术。韩国SK宽带公司2022年宣布，成功在韩国国家融合网骨干网(中枢网)上使用了量子密码技术，这是世界上的首次尝试，可为国家机密事项和个人信息等提供保护。在高性能计算以及人工智能方面，韩国科学技术信息通信部2023年2月揭幕一个大型人工智能研究计算数据中心，该中心是一个拥有35千兆次浮点运算(PFlops)计算机的计算实验室，可让多达100名研究人员同时进行包括超大规模深度学习、时空推理和语音合成等项目，并且能够整合地方大学、企业、研究中心的

19、人工智能能力，建立全国人工智能研究网络。二、我国先进计算应用分析在智能变革的驱使下，我国传统行业纷纷拥抱先进计算，相关领域的技术研究和应用不断提速。一方面先进计算正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透，另一方面，围绕“大算力+大数据+大模型”的智能算力成为各行业应用的焦点。总体上我国先进计算应用处于初期阶段，在智慧城市、智慧交通、工业制造、智慧能源等领域已有小范围落地应用，大规模、可复制应用有待时日。(一)我国先进计算应用初显成效从基础设施看，我国算力基础设施不断完善，超算中心、智算中心、数据中心同步建设。2022年，京津冀等8个国家算力枢纽建设进入深化实施阶段，新开工数据中心项目超

20、60个，新建数据中心规模超130万标准机架。随着人工智能技术的融合创新发展，智算中心成为新基建的热点，截至目前，全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心，不包括企业自主建设的智算中心。在这些城市中，既拥有超算中心又拥有智算中心的城市包括天津、太原、济南、西安、长沙、成都、重庆、广州、深圳、无锡、昆山等11座城市。基于算力需求的迅速增长，不少智算中心的建设规划多期，不断扩容其计算能力，如武汉人工智能计算中心先后完成了规划中的两期建设200PFloPS目标，但由于算力很快饱和，当前正在加速扩容至400PFlopso据估算，“十四五”期间，对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长约2934倍

21、。从行业应用看，我国先进计算应用正从互联网等IT传统领域，逐步向政务、电信、金融、制造、服务、教育等传统行业拓展。在通用算力领域，互联网行业仍是算力需求最大的行业，占通用算力39%的份额；电信行业加强算力基础设施投入力度，算力份额首次超过政府行业，位列第二。政府、服务、金融、制造、教育、运输等行业分列三到八位。在智能算力领域，互联网行业对数据处理和模型训练的需求不断提升，是智能算力需求最大的行业，占智能算力53%的份额；服务行业快速从传统模式向新兴智慧模式发展，算力份额占比位列第二；政府、电信、制造、教育、金融、运输等行业分列第三到八位。超算/高性能计算领域，算力服务以56%的比例占据第一，超

22、算中心占18%排名第二，大数据、云计算和教育科研分别以6%、4%和4%紧随其后。算力应用场景向工业制造、城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸，“工业大脑”和“城市大脑”建设初具规模，激发了数据要素驱动的创新活力。建筑0.41%公共业.2.16%物流.1.05%a004*,0.04%来源：中国信息通信研究院、IDC图1我国各行业算力应用分布情况从消费终端看，先进计算助推信息消费与智能终端持续升级。移动数据流量消费规模继续扩大，用户数量快速增长。随着5G和物联网的规模建设及人工智能的应用普及，算力加速由云端向边侧、端侧的扩散，边端计算能力持续增长，推动高清内容、视频制播、AR导航、云游戏、智能家

23、居等新兴应用的推广，进而促进移动数据流量的规模扩大和用户数量增长。2022年我国移动互联网流量实现快速增长，接入流量达2618亿GB,比上年增长18.1虬蜂窝物联网用户规模持续扩大，三家基础电信企业发展蜂窝物联网用户1845亿户，全年净增4.47亿户。智能终端算力提升成为新的增长需求。手机、电脑等终端生成并存储了海量数据，终端侧私有数据和推理计算是终端应用能力的重要方向，可直接运行在手机和电脑等智能终端上的私有化Al模型成为“大模型时代”的新需求，对终端的智能算力水平提出了更高的要求，推动终端产品计算方式的迭代升级。（二）应用核心要素取得快速发展算力产业加速壮大升级。经过多年发展，我国已形成体

24、系较完整、规模体量庞大、创新活跃的计算产业，在全球产业分工体系中的重要性日益提升。当前，我国计算产业规模约占电子信息制造业的2096以上，2022年我国以计算机为代表的计算产业规模达26万亿元，计算技术国内有效发明专利数量位列各行业分类第一，产业高质量发展新格局正加快构建。整机市场份额不断攀升，通用计算领域，根据IDC数据显示，浪潮、新华三、华为、中兴、宁畅排名我国服务器市场前五名，国产品牌市场份额合计接近81%。智能计算领域，浪潮、新华三、宁畅排名我国人工智能服务器市场前三名，国产品牌市场份额达79%o高性能计算领域，我国超算系统占有量与制造商总装机量均保持全球领先。算法模型持续创新演进。在

25、算法创新、算力升级等技术因素推动下，人工智能模型产业快速发展，在大模型发展的过程中，伴随着产业结构调整和需求的变化，Al模型也在不同维度演进。目前，中国和美国研发的大模型数量占全球总数的80%以上，中国大模型数量排名仅次于美国。我国前期在人工智能领域的各项部署为大模型发展奠定了坚实基础，已经建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。数据显示，截止至2023年，我国参数规模在10亿以上的大模型总数量达79个。数据利用率提升空间大。算法模型从技术理论到应用实践的落地过程依赖于大量的训练数据。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推断的结论越可靠。IDC发布的数

26、据显示，中国数据量规模将从2022的23.88ZB增长至2027年的766ZB,年均增长速度CAGR达到263凯其中企业数据量占据70%,而目前仅有24%的数据被用于分析或人工智能决策，这意味着企业将有更大的机会和空间来挖掘有价值的信息。随着人工智能、区块链、I。T等新兴技术的发展，中国乃至全球的基础数据服务规模都高速增长。未来智能制造、元宇宙、生成式AI等复杂智能场景的实现，将对人工智能基础数据服务提出更高的要求。()先进计算应用拉动我国经济发展先进计算应用推进各领域数字化转型。先进计算的应用使得数据的处理和分析变得更加高效、准确，庞大的数据量可以更加高效地被挖掘和利用，为产业数字化提供了强

27、大的基础支持。在算力基础设施的不断完善下，我国的算力已经赋能千行百业，以云服务为主要代表的算力服务不断普及，涵盖应用、软硬件产品和设施等的产业生态不断完善，有力促进了各领域数字化转型。我国产业数字化规模达到41万亿元，同比名义增长1Q3%,占数字经济比重为81.7%,占GDP比重为33.9%。依托算力总量的持续增长和算力类型的不断丰富，以制造业为代表的重点行业加快数字化转型步伐，对数字经济的增长起到了关键作用。先进计算应用不断向生产领域渗透，提高传统制造业的产品质量和竞争力，打造数字经济形态下的新产业，推动我国产业体系整体升级。先进计算应用拉动我国GDP增长。算力规模与经济发展水平呈现出显著的

28、正相关关系，在数字经济时代，先进计算的应用为拉动我国经济增长起到关键作用。统计数据显示，2022年，我国算力规模增长50%,数字经济增长1Q3%,GDP名义增长5.3%。与全球相比，我国算力对GDP增长的贡献突出，在20162022年期间，我国算力规模平均每年增长46%,数字经济增长14.2乳GDP增长&4%；全球算力规模平均每年增长36%,数字经济规模增长8%,GDP增长47%o同时，先进计算带动产业结构、基础设施、技术创新、人才建设等各项拉动经济发展的因素共同迭代升级，促进数字技术与实体经济深度融合，形成新的经济增长点，元宇宙、大模型、智能驾驶、人机交互等新型数字化应用层出不穷，新业态新模

29、式拓宽了消费市场的新空间、创造了经济发展的新机遇。（四）先进计算应用需围绕场景持续下沉我国先进计算应用市场仍有待挖掘。我国具有全球体量最大、用户最活跃的数据市场和以自动驾驶、物联网、人工智能、智能制造等为代表的庞大的应用市场。从场景应用维度看，智能化场景在行业的落地随着时间的推移，正呈现出更加深入、更加广泛的趋势。先进计算+智能制造利用人工智能技术、机器视觉提升人类对图像信息的处理能力，利用边缘计算、数字挛生等技术精准企业化智能化决策。先进计算+城市大脑通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能开发服务平台，实现城市运行态势一屏统揽、城市运行体征的全局检测，全面赋能感知型的城市治理中枢

30、。先进计算+自动驾驶搭载先进传感器装置，运用人工智能逐步向智能移动空间和终端应用转变。先进计算+超高清视频实现产业能级跨域式提升，缘端编解码与云端渲染处理展现内容质量对算力的多样牵引。先进计算技术与应用仍存在障碍。先进计算的应用推广涉及技术产品本身特性、计算与场景融合效率、商业模式创新等多个环节。当前面临技术赋能尚未完全释放、技术产品缺乏生态适配、商业推广不可持续等问题。一是技术方面，当前先进计算技术对行业赋能作用仍未完全释放，工业、农业等场景仍以边缘低算力应用为主。二是适配方面，先进计算产品仍存在生态适配问题，行业用户使用成本高，未形成产业生态。三是商业方面，缺乏代表性应用，未起到引领作用，

31、成本敏感行业缺乏投资信心，安全敏感行业存在准入障碍。未来先进计算将在化学反应、材料设计、药物合成、密码破译、大数据分析、机器学习、军事气象、核武器研究等方面起到决定性作用，产生颠覆性影响。尽管先进计算具有极强的产业带动作用，但是随着传统产业的智能化实践逐步深入，单点应用的模式将难以满足用户的智能化预期，先进计算技术需要围绕应用场景需求进一步下沉，通过产业智能化重塑与实体经济深度融合，完成从供给侧的技术驱动导向转向需求侧的场景化应用主导转型。三、先进计算主要应用场景分析根据应用场景和技术特点，先进计算应用可分为通用型、专用型和混合型三类。其中，通用型是指能够广泛应用于多个领域的先进计算应用，如人

32、工智能、仿真软件、虚拟现实等。专用型是指针对某一领域或具体问题而开发的先进计算应用，能够为该领域的科学研究和工程开发提供支持，如气象预测、航空模拟、生物医学等。混合型是指将通用型和专用型先进计算应用进行组合和创新，形成一种更为灵活、高效和智能化的计算应用模式，如智慧城市、智能制造等。本次主要围绕科学研究、工业大脑、城市大脑等先进计算典型应用场景展开分析。(一)科学研究科学计算是利用计算机再现预测和发现客观世界运动规律和演化特性的全过程，包括建立数学物理模型，研究计算方法，设计并行算法，研制应用程序，开展模拟计算和分析计算结果等过程。科学计算需要处理的问题是科学研究和工程技术中遇到的数学方程或数

33、据相关的计算，比如天气预测、地震预测、核爆炸破坏强度、飞机设计、汽车设计、水坝设计等问题都可以应用科学计算的方式。1 .气候模拟气候模拟是一个复杂的过程，涉及大量的物理、化学和流体动力学方程。为了“运行”一个模型，科学家需要将地球划分为一个三维网格，应用基本方程评估结果，这些模型需要考虑大气、海洋、陆地表面和冰层之间的相互作用。在气候模拟中，高性能计算提供了大量的计算能力，使得模型能够迅速地进行运算；大数据处理则确保了所有的气候数据都可以被充分利用；而人工智能技术可以用于优化模型，预测气候变化或者寻找气候数据中的模式。例如，利用光子传输速度极快的优势，基于光子计算分析大规模的气候模型，不仅可以

34、大幅提升计算速度，还能有效降低能耗；利用集成了深度学习加速技术的AI可扩展处理器不仅可以提高AI工作负载的性能，还为确保模拟的准确性和效率提供了关键的技术支持。2 .能源探测与开采能源探测与开采涉及大量的地质、地球物理和化学数据的处理和分析，需要高效地处理和分析大量的地震数据、生成准确的三维地下模型、预测油田和矿藏的位置、以及实时监测地下的温度、压力和化学成分。例如，地下三维建模和大规模地质数据存储。采用高性能的图形处理单元(GPU)进行大量的数据处理和地震数据分析已经成为开采行业的新标准。地震数据处理在石油和矿产勘探中起到了至关重要的作用，它要求极高的计算能力以确保数据的准确性和及时性。利用

35、GPU不仅可以显著提高数据处理速度，还能帮助生成准确的三维地下模型，能够更准确地预测油田和矿藏的位置。基于“云存智用”的存储解决方案为大规模的地质和地下数据存储提供了一个革命性的方法。在这种环境中，数据的安全性和访问速度成为了主要的挑战。这种先进的存储方案不仅强化了数据的安全性和可靠性，还为分析工具提供了高速数据访问的能力。高速访问确保了数据可以被高效地处理和应用。3 .生物医药研究生物医药领域是一个高度复杂和多变的领域，涉及到基因、蛋白质、细胞和生物分子的研究，研究领域包括大数据分析、基因序列比对、药物分子模拟、药物效果和副作用预测等。由于生物医药数据的复杂性和巨大量，传统的计算方法很难满足

36、实时、高效和准确的需求。因此，先进的计算技术，如光子计算、量子计算和云计算，成为解决神经形态计算、基因组组装、基因序列比对、药物研发和基因测序等挑战的关键。神经形态计算作为先进计算的新兴子领域，模拟人类大脑的学习和处理方式，为生物医药研究提供了全新的视角和方法，这种方法不仅使物理神经网络运行更加高效，而且能够更好地模拟和解释生物现象。（二）工业大脑工业大脑是企业全生命周期数据管理的神经中枢，将工业企业的各种数据进行布局和融合，在上层构建工业数据中台，用智能的算法将数据的价值挖掘出来，实现数据采集监控、工业现场管控、设备智能控制、生产管理优化、产品质量检测、柔性化生产、供应链协同、设备预测性维护

37、、备件备品管理、数字仿真、远程运维、安全预警等功能，快速提升工业制造水平。工业大脑以工业大数据系统的工业数据为基础，依托硬件基础能力和训练、推理运行框架，完成工业数据建模和分析。随着工业数据的快速增长，工业大脑需要处理的数据量也在日益增加，这要求工业大脑具备强大的数据处理能力。现代工业大脑的建设，已经引入了高性能服务器、Al服务器、工控计算机、工业服务器、计算芯片等先进计算技术产品，以确保数据处理的高效、准确。例如，可以使用高性能的GPU进行大规模并行计算，处理海量的工业数据，从而实现实时的数据分析和预测。这对于工业生产的优化调度、设备故障的预测等应用场景具有重要的价值。云端AI芯片和边缘AI

38、芯片为计算机视觉技术，特别是产品质量检测和自动化装配等应用，提供了强大的计算支持，不仅提供了高效和稳定的计算能力，还具有低功耗的特点,确保生产过程中的连续性和稳定性，为制造业带来了显著的效率提升，同时也为产品的质量和性能提供了有力的保障。（三）城市大脑基于先进计算技术建设的城市大脑已成为赋能城市治理能力与治理体系现代化的重要底座。作为智慧城市中枢系统，城市大脑的诞生促使了基础设施趋于智能化。智能计算中心作为承载智能计算需求的算力中心，成为技术发展和需求变化的必然趋势。随着人工智能的快速发展，传统面向通用计算负载的CPIJ架构已经无法完全满足海量数据的并行计算需求，可提供异构计算、加速计算、可编

39、程计算等人工智能并行计算需求的智能计算中心为城市大脑提供了更多可能。城市大脑通过智能计算、边缘计算、高性能计算等先进计算技术产品对城市全域运行数据进行实时汇聚、监测、治理和分析，全面感知城市生命体征，辅助宏观决策指挥，预测预警重大事件，配置优化公共资源，保障城市安全有序运行，支撑政府、社会、经济数字化转型。城市大脑在新型智慧城市建设中的赋能应用，包括数字挛生城市、智能化城市数据分析、环境仿真模拟、智慧交通、数字安防、智慧水务、智能机器人等典型应用场景，推动数据资源、算力、算法和应用场景共享共用。1.智慧安防智慧安防是基于智能化的视频监控系统，通过各种有线、无线网络，整合城市各类视频数据，建设一

40、个庞大的城市公共安全防控体系,实现对城市公共区域的全面监测。AI芯片可以实现高效的图像和视频分析，如人脸识别、行为分析等，从而实现更智能的安全监控。利用云计算技术和大数据分析，对海量的城市视频进行存储与处理，挖掘出犯罪行为的模式和趋势，对潜在的犯罪风险进行预测和预警，实现事前积极预防、事中实时感知和快速响应以及事后的快速调查分析。除此之外，智慧安防还通过智能调度和协同平台，集成各类传感器和监测设备，实时获取地震、火灾、交通事故等突发事件的信息，并实时分析和预测事件对城市的影响及调度需求，更好地指导各应急部门的行动。2智慧交通智能交通结合物联网、大数据和先进计算技术，捕获和分析大量的交通数据，提

41、供实时的交通流量监控和分析能力，可以精确地预测和指导交通流动，优化路线，有效减轻城市交通拥堵。不仅简化交通管理，还为城市居民提供高效、顺畅和智能的出行体验。GPU可以快速处理大量的视频流数据，实时检测和识别车辆、行人等信息，从而实现实时交通流量监控和预测，提高城市交通管理的效率和精确度。利用Al技术和高峰值算力平台，可以实时分析全城的视频数据流，从中提取关键信息，如路上的车辆数量、行人流量等，实时地分析全城的视频数据流，从中洞察到交通流量的变化趋势和模式，实现对城市交通流量的精确分析。这种实时的数据分析能够清晰地反映城市的实时状况，并预测可能的交通拥堵、安全隐患，从而提高城市的安全性、城市管理

42、的效率和效果。（四）其他应用在智慧农业中，物联网和大数据的结合使得实时监测农田环境成为可能，为农作物种植和管理提供了科学的数据支撑。医学领域也通过计算技术得到了巨大的革新，特别是在医学影像分析中，深度计算能够帮助医生更加精确地分析和诊断各类疾病，大大提高了医疗的准确率和效率。同时，自动驾驶汽车已成为交通领域的新热点，通过整合传感器、大数据和人工智能技术，不仅实现了车辆的自主驾驶，还确保了道路的安全和效率。这些产业应用都在向我们展示，先进计算正在深刻地改变我们的生活和工作方式。四、应用案例(一)遥感影像统筹及卫星应用系统湖南大学遥感影像统筹及卫星应用系统是遥感影像统筹的业务支撑系统，建有数据、运

43、维、统筹管理和服务、应用四大中心，形成集遥感数据资源的统筹、整合、管理、发布、在线服务、应用搭建和运维保障为一体的多功能复合型城市管理大脑。1 .实施情况本系统由湖南大学与湖南省第二测绘院联合研发，依托国家超级计算长沙中心一流的超级计算平台，汇聚多源异构海量航空、航天遥感影像数据。收录了全球159颗主流遥感卫星超2000万条的元数据、上世纪60年代至今的国内外影像数据，实现2米级影像月度基本覆盖、Im级影像季度全覆盖、Q5m级影像年度全覆盖。本系统在自然资源调查监测、国土空间规划、地质灾害调查监测等业务领域深入应用，为湖南省自然资源、农业、应急等20余个厅局行业提供数据和服务资源。目前已向湖南

44、省各单位累计推送原始卫星影像近7630万景、低精度正射影像产品超53.34万幅，数据价值约为122.13亿元，节约资金超118.98亿元。2 .技术创新与突破本系统以“研发遥感产品+高性能计算一建设卫星云遥系统一推广应用及管理决策”为主线，主要技术创新与突破如下：(1)中心化的卫星数据供应模式。真正打通了一对多的中心化卫星数据链路，通过云端接口实现了国内主要卫星供应商到省卫星中心全天候、无人值守的在线实时数据传输，数据更新T+0。(2)卫星资源的一站式目录检索。系统“全球检索”功能可以零门槛一站式搜索所需的数据目录，快速查询到数据源和卫星源。打破了以往数据查询需要挨个卫星官网查询繁琐的问题，目

45、前系统已入库了超两千万条原始卫星数据。(3)全天候自动数据处理和服务。构建了全球网格索引机制，基于国家超级计算长沙中心超级计算算力优势，实现了遥感数据无切片服务发布，使卫星遥感数据实时服务发布成为可能。重点突破了无切片影像快速服务发布技术，实现了卫星影像无数据冗余的服务发布，能够让影像数据发布时间从常规的数十分钟压缩到几分钟以内。发布了湖南省自1960年至今所有国产陆地公益卫星的单景快速动态服务产品，能够零门槛服务于各类调查监测各行业业务需求。(4)智能化卫星轨道仿真预测，打造行业领先的调度模式。卫星云遥轨道仿真及预测模块是基于WebGL开发的3D地球展示下的遥感卫星轨道，通过实时同步卫星测控

46、机构获得全球主流159颗遥感卫星TLE轨道参数，可以实时修正轨道预测准确度，本功能可以选择指定行政区、指定时间段预测所有遥感卫星的过境及覆盖情况。此外还考虑了不同卫星的测摆能力，在国内首次引进气象云图的精准拍摄预测，能够提供15天内的气象云图和卫星轨道预测信息，尤其是针对湖南多云多雨的天气，能够有效分析卫星全覆盖概率。(5)自动检测和提取的业务应用，打造零门槛Al识别入口。我省属于最早将遥感影像自动变化检测和自动提取算法应用于实际业务的省份，打通了技术链提升了自动提取的准确度，显著减少了人工筛查的工作量。3 .商业和社会经济价值构建了全省“1+N”卫星监测工作机制，开展违法用地、耕地数量、农民

47、建房等方面监测，实现全面的数据和技术保障；强化执法督察，严格耕地保护和用途管制，坚决制止耕地“非农化”行为。此外还应用于审计、水利、自然资源、国土空间、地质灾害等领域业务多项专题监测，为自然资源、农业、应急等20余个厅局行业提供数据和服务资源。2019年以来，本系统已向湖南省各厅局单位累计推送原始卫星影像近7630万景、低精度正射影像产品超53.34万幅，数据价值约为12213亿元，节约政府财政资金超11898亿元。本系统使数据获取的成本更低，数据更新更有保障，为地理空间大数据的发展奠定坚实基础。(二)工业精益智能大脑先进计算平台与应用曙光云计算集团有限公司工业大脑作为工业互联网、大数据和人工

48、智能等新一代信息技术与制造业深度融合的产物，以工业领域的工厂、企业和产业链等不同层次的数据到知识、知识到决策的全链条闭环管控中枢神经智能计算为技术底座，以精益管理为核心，实现工厂生产过程、企业管理过程、产业链资源配置等全场景、全链条、全过程的智能化优化与精准调控。1 .实施情况工业精益智能大脑先进计算平台由曙光云计算集团有限公司、中国科学院自动化研究所、北京赛博云睿智能科技有限公司联合搭建。在中国科学院自动化研究所类脑网络组理论与方法指导下，依托中科曙光自主研制自主可控的计算存储一体化软硬件平台（包括高效计算服务器、Al服务器、工控计算机、工业服务器等先进计算技术产品）搭载国产芯片作为工业大脑技术底座，搭建工业大脑的高效环境，适配北京赛博云睿自主研制的工业大脑软件平台，最终形成工业精益智能大脑先进计算平台，贯彻以“精益管理”为核心，从工业资产数字化、业务流程高度自动化、服务智能化和决策科学化等维度，建立工业智能先进计算范式及高效服务模式，取得了缩短产品生产周期、提高设备利用率和生产效率等显著成效。工业大脑脑机低代码开发运维f化服务门户服务层 模叟层 数据层 计耳层工业精益智能大脑先进计算平台创新场景服务开发I创新场景服务共W运营决策分析服务运堆管理工业机理认知建模、推演及模型验证管理系统数据、流程和服务一站式共享协