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1、先进计算产业发展白皮书先进计算产业发展白皮书(2022 版)版)中国电子信息产业发展研究院中国电子信息产业发展研究院(赛迪)(赛迪)二零二二年十二零二二年十一一月月内部赛迪智库电子信息研究所 前前 言言 习近平总书记指出“信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇。我们必须敏锐抓住信息化发展的历史机遇,推动信息领域核心技术突破,发挥信息化对经济社会发展的引领作用。计算是信息产业的基础和核心,是数字社会生产力变革演进的核心驱动力。当前,全球计算产业开启了新一轮的技术迭代、应用加速、以及产业链创新链的深度调整。新型计算模式亮点频现、多样性算力多径发力;计算硬件、软件、算法、架构之间彼此激荡、同频共振;量
2、子、类脑、DNA 存储等颠覆性创新跨界交叠、磨砺聚变;应用计算技术以精耕细作、反复试错和广泛应用为依托,实现润物无声的边际改进和深化创新,每一重特征变化都蕴含着巨大能量,凝力驱动计算产业向更高能级整体“跃迁”。计算技术对生产力的灌溉跃然而起,计算力作为生产力特征的要素标签愈发凸显。党的二十大报告中提出,推进新型工业化,加快建设制造强国、网络强国、数字中国。当前,经济社会发展和国家治理现代化对算力资源的共性需求规模化增长,计算作为信息产业的基石,已成为支撑数字经济发展,保障国家安全、信息安全、贯彻落实“双碳”目标的重要依托。先进计算,是计算技术与产业的演进、突破、革新、脉动,是内部先进计算产业发
3、展白皮书(2022 版)数字经济发展的加速器,是前沿科技解弦更张的突破变量,是传统生产方式变革的强力驱动,将为打造经济社会数字血脉枢纽添薪蓄能、为持续推动数字经济高质量发展贡献新增量,为数字经济做强做优做大提供有力支撑,为实现科技自立自强、保障国家信息安全、支撑国民经济高质量发展注入新活力。当今世界处于百年未有之大变局,国际力量对比深刻调整带来强烈震荡和巨大的不确定,经济发展面临前所未有的压力和挑战,也孕育着破局突围的重大机遇。预计到2025 年,国内通用算力1、AI 算力2以及其他算力总量将突破 2100E Flops。我国计算产业须把握这一重大历史机遇,加强计算技术与产业统筹谋划、前瞻布局
4、,将先进的计算“生产力”加速转化为经济新增量,推动“算力经济”成为支撑经济社会高质量发展的新经济形态。为此,赛迪智库电子所在承接我所 2020 年白皮书中关于“计算”和“先进计算”的概念内涵,对先进计算的外延、产业范畴进行体系化界定,从系统视角梳理全球先进计算产业布局与政策脉络、技术革新趋势与产业演进态势,对计算产业与算力经济当前与未来面临的关键问题与发展机制进行探讨,提出算力经济内涵及体系架构,分析算力经济发展的目标和意义,剖析当前算力市场现状及其典型交易模式,给出了对算力责任1 通用算力用单精度浮点数计算能力评估。2 人工智能算力测算单位为 FP16(半精度算力),结果折算至 FP32(单
5、精度算力)。内部赛迪智库电子信息研究所 和监管路径的一些思考,为计算技术未来创新策源方向、产业生态竞争力提升和经济赋能效应增强提供方向参考,为先进计算产业政策部署、自主产业生态构建和竞争力提升,提供决策参考。本白皮书撰写团队由赛迪电子信息研究所研究人员组成。白皮书中数据源自市场行研机构发布报告并经赛迪智库整理。内容和观点如有不当之处,欢迎业界予以指正。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)编写组成员:编写组成员:温晓君 中国电子信息产业发展研究院 电子所 所长 张金颖 中国电子信息产业发展研究院 电子所 副所长 徐子凡 中国电子信息产业发展研究院 电子所 研究员 秦 靓 中国电子信息产业发
6、展研究院 电子所 研究员 宋籽锌 中国电子信息产业发展研究院 电子所 研究员 联系方式:温晓君, 电子邮件: 内部赛迪智库电子信息研究所 目 录 一、计算技术与产业进入以新理论、新架构、新方法为特征的“先进计算时代”.1(一)计算技术与计算产业概念体系.1(二)经典计算理论与技术升级面临重大瓶颈.2(三)先进计算技术与产业的内涵与外延.4 二、全球各国推进面向先进计算的产业政策回归.6(一)美国:巩固前沿计算技术领先地位,强化高质量算力部署.6(二)德国:围绕工业“4.0”战略,依托制造业基础推动先进算力应用发展.10(三)英国:依托科教优势,重点布局量子计算理论研究.
7、13(四)发展中经济体:打造区域数据中心枢纽,推动算力溢出赋能.16 三、先进计算技术发展最新趋势.18(一)基础支撑型技术:通过底层材料创新延续摩尔定律演进.18(二)架构功能型技术:优化设计突破联通墙、功耗墙、存储墙.21(三)应用赋能型技术:跨领域融合创新加速产业数内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)字化转型.23 四、先进计算产业发展新机遇、新挑战.25(一)我国行业级算力供给体系整体呈现系统集成能力突出、品牌优势提升良好势头.25(二)数据中心由传统存储角色向高算力、高集聚、高互联的融合赋能底座演进转变.27(三)海量数据算力需求引发从“以计算为中心”向“以数据为中心”计算模式
8、新变革.27(四)多元化数字场景需求促进先进算力结构性增长.28(五)“东数西算”跨域传输拓展数据“可用不可见”实施路径.29(六)多样性算力对软硬件适配提出更高要求.30(七)先进计算核心驱动力转变带来更为迫切的监管需求.31 五、“东数西算”视角下的算力网络基础设施建设.31(一)算力网络代表计算与网络技术深度融合演进方向.32(二)“东数西算”算力网络布局面临挑战和建议.35 六、算力经济内涵及体系架构.37(一)算力经济基本内涵.37(二)算力经济的目标意义.38 内部赛迪智库电子信息研究所 (三)算力市场及交易.42(四)算力责任及监管.46 附件一:先进计算产业发展规模目标.49
9、附件二:全国各省市先进计算产业政策出台情况.50 附件三:“东数西算”工程进展情况梳理.52 附件四:先进计算统计体系.56 内部赛迪智库电子信息研究所 1 一、计算技术与产业进入以新理论、新架构、新方法为特征的“先进计算时代”(一)计算(一)计算技术与技术与计算计算产业产业概念体系概念体系 自 20 世纪计算机诞生以来,计算技术不断演进升级,经历由低到高、由浅到深、由量变到质变的发展,计算能力持续提升、计算方式不断优化、计算数据指数级增长,每次新计算技术的出现都从根本上促进了生产力发展。计算产业的体系框架,既包括服务于经济社会发展的计算能力(算力基础设施)、驱动算力算据发挥作用的理论、架构和
10、方法、计算软硬件及其生态,也包括赋能行业数字化转型的计算应用。对于算力而言,主要为支撑计算运行的硬件相关行业,包括计算机、通信及其他设备制造业中的计算机制造和SoC芯片等芯片制造行业;对于算据而言,主要体现在数据接入和存储上,包括互联网和相关服务中的互联网接入及相关服务、互联网平台、互联网数据服务,以及软件和信息服务行业中的信息技术服务业、信息安全行业;对于算法而言,主要体现在运用平台、软件等提供相关服务,包括软件和信息服务业中软件产品、信息技术服务、嵌入式系统软件行业。对照统计局国民经济行业分类,在对计算产业的体系框架理解的基础上,对电子信息产业统计门类及细分子类进行了归纳梳理,具体分类如下
11、图所示:内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)2 图图 1 先进计算核心产业体系先进计算核心产业体系 赛迪智库整理,赛迪智库整理,2022.11 通过产业门类的梳理,可以看出,电子信息产业最核心的两大技术体系,一是信息通信技术、二是计算技术。当前,从计算技术与产业的发展演进看,算力基础设施持续夯实,单元算力与集群算力不断优化,计算系统效能持续升级,计算新模式、新理念、新方法不断突破传统计算固有升级模式发展瓶颈。(二二)经典经典计算理论与技术升级计算理论与技术升级面临重大面临重大瓶颈瓶颈 当前,从计算技术与产业的发展演进看,算力基础设施持续夯实,单元算力与集群算力不断优化,计算系统效能持续升
12、级,计算新模式、新理念、新方法不断突破传统计算固有升级模式发展瓶颈。内部赛迪智库电子信息研究所 3 摩尔定律即将失效,不断逼近物理极限。摩尔定律即将失效,不断逼近物理极限。当前,摩尔定律正处于减速阶段,晶体管的体积已经达到3nm甚至1nm级别,二维硅光刻技术的等比微缩将迎来物理极限,运算能力已经无法利用标准的硅技术来维持其指数级增长。新工艺研发的难度以及人力财力的投入呈指数级攀升,亟需探索原材料、器件、装备等系统性创新路径。登纳德缩放定律失效,因发热不可无限提升主频。登纳德缩放定律失效,因发热不可无限提升主频。登纳德缩放定律指出随着晶体管密度的增加,每个晶体管的能耗将降低,因此硅芯片上每平方毫
13、米上的能耗几乎保持恒定。但自 2012 年起,登纳德缩放定律逐渐失效,随着芯片制程演进升级,计算机性能受制于功耗的限制,架构创新成为获得更高性能提升的必经之路。阿姆达尔定律限制,多核因并行算法局限而停止扩充。阿姆达尔定律限制,多核因并行算法局限而停止扩充。随着技术的发展,多核心处理器已成为先进处理器的发展热潮,但并行算法的进步远远滞后于并行处理器核数增加速度,多核计算效能并未充分发挥。冯诺依曼架构瓶颈,各级冯诺依曼架构瓶颈,各级 I/O 问题日益凸显。问题日益凸显。冯诺依曼经典计算架构下,需要将数据搬移到 CPU 进行计算处理,这一搬移操作消耗了大量的系统算力和能量,且数据在处理和交换过程中存
14、在大量、反复的内存格式、存储格式、传输格式的转换,占用大量 CPU 性能,效率较低。与此同时,随着算力经济时代的到来,受制于硬件发展,海量数内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)4 据的爆发更加凸显了 I/O、算力、网络等瓶颈,这些瓶颈都直接或间接地对数据搬移的速度和处理效率造成影响,从而迟滞计算系统的整体效能。行业需求分化,传统计算难以为继。行业需求分化,传统计算难以为继。计算的关键任务是助力行业智能化发展,不同行业场景需求各异。随着人工智能应用融入新的计算类型,从推理到训练,数据量从GB 到 TB、PB 不断提升,数据类型从结构化到半结构化、非结构化更加复杂多样。海量数据规模已成为当前
15、计算面临的严峻挑战,计算力需求指数级增长,AI 应用已经渗透到各个行业,深度学习的算力需求每 3-4 月翻一倍,巨量的调用对算力中心的算力和应用水平提出巨大挑战。综上,这些经典计算理论的固有升级模式面临困难和瓶颈,无法满足未来海量数据实时响应需求,需要从理论、架构、方法等方面开展体系化突破。(三三)先进计算技术与产业)先进计算技术与产业的内涵与外延的内涵与外延先进计算的内涵,是面向从量变到质变的信息需求,服务于数字化转型和数字经济高质量发展,基于计算理论、机理、架构等层面的持续演进,在计算方式、位置、算法、硬件、系统或应用等方面产生进步和革新,形成更高算力、更高能效、更加多样、更加灵活的计算技
16、术及产业的统称。先进计算既兼顾当前,又面向未来。“先进”是相对于“传统”而言,其“先进性”既包括基于传统半导体技术架构的内部赛迪智库电子信息研究所 5 产业演进,又包括换道型的前沿理论及模式,还包括“计算+”赋能多领域的融合创新。外延上,主要涵盖四个层面。一是经典计算技术的演进,指传统计算硬件(计算机、服务器)和计算方式(云计算)在硬件单元与架构、计算原理与方法层面的演进迭代,强调当前技术发展;二是以新兴应用领域为实践场景的融合型计算技术与产业,强调融合赋能、强调计算赋能的经济价值;三是非经典计算技术层面的换道发展,也就是非冯诺依曼架构下的计算技术与产业的发展,包括量子、类脑等颠覆性创新,强调
17、未来计算技术前沿布局。四是整个计算生态体系的先进性,包括供应链、产业链、创新链、人才链,强调生态系统层面的演进。先进计算是从单一的计算设备及技术向多元化计算系统及应用的演进,具有先进性、泛在性、多样性,也是新一代信息技术产业的本质和核心。从信息技术体系看,信息背后的基础和关键是计算,一切数字信息的产生和使用都需要经过输入、计算和存储、输出等过程,数据只是信息的表象和结果,计算才是信息的枢纽和关键。从技术脉络看,从以存算一体化、分布式计算的架构创新和以芯片工艺、结构的硬件创新为主,逐步拓展到材料、算法,最终到基础理论的发展应用。从物理承载空间看,由大体积、高能耗、集中式的计算设备到小体积、低能耗
18、、分布式的内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)6 多元化计算生态演化迈进。从渗透路径看,从电子信息、软件信息等层面的创新以点带面,通过技术溢出效应,逐步渗透到其他产业交叉融合,推动各个产业全面创新升级。从产业趋势看,重构计算、内存计算等催生摩尔定律不断打破物理极限,量子计算、生物计算不断拓展新兴领域,面向云计算的软件逐渐替代单机版基础软件,持续进步的计算技术推动信息产业突飞猛进,后者加速发展又促进了前者的持续创新,推动计算技术、应用、模式向更先进的方向演进发展。二、全球各国推进面向先进计算的产业政策回归随着经济社会发展和国家治理现代化对数字化转型的要求全面升级,先进已成为国家安全、社会经
19、济和人民生活的必要物质基础和关键支撑。全球各国将其视作重要的战略储备资源,并着重加强国家顶层统筹调配。(一)美国:巩固前沿计算技术领先地位,强化高质(一)美国:巩固前沿计算技术领先地位,强化高质量算力部署量算力部署1、政策工具箱组合出击,巩固先进计算领域全球优势、政策工具箱组合出击,巩固先进计算领域全球优势 美国重点围绕关键技术研发支撑公共服务平台布局,强化国际合作展开。通过五年战略规划制定,建立优先级投资清单,长短期回报投资组合,合理设定预研型投资预算,强化对科技基础设施和公共数据集和研发环境的优化利用。建立和扩大合作伙伴关系,促进联邦机构、学术界内部赛迪智库电子信息研究所 7 和产业界开展
20、广泛而深入的合作,推动下一代技术开发。从财从财税政策看税政策看,大幅增加政府对计算产业的直接研发投资。美国通过“网络与信息技术研发计划”(NITRD)开展对先进计算系统、网络、软件和信息管理技术等领域的研发,确保其在计算、网络和信息技术的领先地位。2022 财年,预算达到 77 亿美元,其中计算技术及其应用相关研发预算达到 62 亿美元,已成为美国信息技术研发的绝对核心。从人从人才政策看才政策看,美国将“计算素养”融入底层教育逻辑,纳入重要学科教学大纲。美国在分析研判计算产业人才供需结构基础上,提出要大幅提升STEM教育率和劳动力相关技能水平,加强具备STEM和计算科学教育背景的人才供给,并畅
21、通人才激励和晋升通道。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)8 图图 2 NITRD 历年研发预算及明细历年研发预算及明细 数据来源:数据来源:NITRD 官网,赛迪智库整理,官网,赛迪智库整理,2022.11 2、强化计算资源战略储备属性,打造高效强韧的国家、强化计算资源战略储备属性,打造高效强韧的国家计算体系计算体系“计算能力”作为基础型、使能型、战略型新兴生产力,被美国认定为一种与石油、稀土、医疗物资等美国传统战略储备物资同等重要的国家战略储备资源,可为美国提供科学、深入、精准的决策支撑,有助于国家紧急情况的响应和秩序恢复,对于保障国家公共安全、社会民生和提升危机处理能力至关重要。2
22、021年底,美国发布美国国家计算储备:蓝图(以下简称蓝图),通过算力结构优化、算法赋能提质、算据共享利用,打造稳定强韧的计算储备体系。蓝图指出要应对前所未有的计算挑战,除了先进计算基础设施,仍需软件、数据以及专业知识的补充。一是通过部署分布式计算架构和大规模算力基础设施保障算力稳定性。为避免紧急情况下计算储备供应中断,内部赛迪智库电子信息研究所 9 重点部署研发分布式计算架构,优先保证超算、云计算、网络等基础设施储备。二是提升软件兼容性和行业交叉融合成熟度确保算法有效性。确保软件资源储备兼容性以支持跨计算平台执行的应用程序,通过专业性的人才和服务将项目提案与计算资源合理高效匹配,提高流程效率和
23、资源使用率。三是强化共享机制设计和软件工具开发保障算据安全性。与数据提供商、政府部门和其他利益相关者合作建立必要的数据共享流程和政策,开发数据安全软件工具确保实现数据资源“可用不可见”,使相关数据集可以安全地用于演习、培训和应对危机。3、强化紧要应用场景需求导向,加速算法模型与数据、强化紧要应用场景需求导向,加速算法模型与数据机制迭代演进机制迭代演进 2019 年和 2022 年美国国防部相继发布国防部数字现代化战略和美国国防部软件现代化战略,强调信息技术是现代战场的支柱,持续迭代优化行业适用算法、提升大规模建模和仿真能力,重点向作战部队提供无缝、敏捷、弹性、透明和安全的基础设施和服务,优化与
24、任务伙伴的信息共享,提高国防部的信息优势。近日,美国白宫科学技术委员会发布推进数据创新计划,着眼于流行病预测和疫情分析领域数据技术创新,围绕数据获取、管理、分析、流通四大要素生命周期,进行专业领域的数据创新推进计划。在推进国际统一的数据标准的前提下,打内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)10 造国际数据共享、跨部门协调的数据流动机制,推动专业领域数据创新基础设施建设。美紧抓国防、疫情两大需求场景,推进算法、软件、数据创新体系和相关基础设施迭代升级,未来或将凭借已有体系构建经验,持续强化计算技术与国民经济各领域的渗透创新,逐步迭代形成稳定可靠、广泛适用、可持续发展的软件数据生态系统。(二)
25、德国:围绕工业(二)德国:围绕工业“4.0”战略,依托制造业基础推战略,依托制造业基础推动动先进先进算力应用发展算力应用发展 1、围绕德国围绕德国“工业工业 4.0”战略主线,发力战略主线,发力智能算力智能算力+制造制造 虽然德国人工智能和量子计算政策散见于诸多文件中,但在德国语境下,“工业 4.0”的核心就是人工智能,其所包含的智能工厂、智能生产和智能物流三个主题都是人工智能的重点应用方向。“工业 4.0”战略强调以平台为主体,联邦计算相关产业政策也非常重视平台建设,德国联邦教研部 2017 年 9 月启动了“学习系统”人工智能平台,以提高劳动者工作效率和生活品质。“工业 4.0”战略中的智
26、能制造处处与信息技术相关联。其本质是基于“信息物理系统”实现“智能工厂”。在生产设备层面,通过嵌入不同的传感器进行实时感知,通过宽带网络,通过数据对整个过程进行精确控制;在生产管理层面,通过互联网技术、云计算、大数据、宽带网络、工业软件、管理软件等一系列技术构成服务互联网,实现物理设备的信息感知、网络通信、精确控内部赛迪智库电子信息研究所 11 制和远程协作。德国依托“工业 4.0”及智能制造领域的优势,在其过去十年的数字化社会和高科技战略中明确人工智能和量子技术布局。图图 3 德国计算相关产业政策部署情况德国计算相关产业政策部署情况 内容内容来源:赛迪智库整理,来源:赛迪智库整理,2022.
27、11 2、以应用场景需求为核心导向,多元投入全技术领域、以应用场景需求为核心导向,多元投入全技术领域路线路线 为加快德国人工智能、量子等计算技术成果市场化进程,德国政府在联邦政府人工智能战略要点 联邦政府人工智能战略 高技术战略 2025 量子技术:从基础到市场 量子系统议程 2030等规划文件中制定了促进产学研合作的相关措施,由政府引导协调,四大研究协会、相关大学、联邦物理技术研究院等推进基础及应用研究、技术测试、标准制订、技术转化,多方合作促进人工智能、量子等计算技术与产业创新发展,为德国学术界、产业界内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)12 和政界在量子技术领域采取共同行动奠定了基
28、础。在应对新冠疫情的计划中,德国强调要加强向量子技术、氢能技术和人工智能等未来技术的投入,并以研发计划和政府支持项目引导人工智能和量子技术落地,建立可促进产业竞争力的旗舰项目,确保和增强技术主权。3、提升高校和研究机构的经费预算,强化前沿计算领、提升高校和研究机构的经费预算,强化前沿计算领域人才培养域人才培养 在资金投入方面,在资金投入方面,德国斥资 7.5 亿欧元加速“国家研究数据基础设施”建设进程,计划未来十年持续资助 30 家科学数据中心。量子技术领域,德国政府国家量子技术框架计划在 2018-2022 年资助共计 26.5 亿欧元,推动“量子处理器和量子计算机技术”计划,并同时启动八个
29、大型资助项目,开发基于不同技术的新型、可扩展量子处理器。人工智能领域,至 2025 年德国联邦政府已计划投入资金高达 50 亿欧元。在人才支持方面,在人才支持方面,联邦政府人工智能战略提出要在高等教育和职业教育环节培养更多专业人才,为人工智能研究人员创造有吸引力的工作和研究环境;以青年研究者资助项目、创新挑战赛、人工智能挑战赛等形式培养人工智能领域人才。量子技术:从基础到市场国家量子技术框架计划则提出在量子技术科普和人才培养方面加强布局,在基础教育、大学教育和专业教育等不同阶段推广,同时大力吸引国外专业人才,引导量子技术相关人才留在德国。内部赛迪智库电子信息研究所 13(三)英国:(三)英国:
30、依托科教优势,重点布局量子计算理论依托科教优势,重点布局量子计算理论研究研究 1、重点聚焦量子技术与人工智能伦理布局计算战略、重点聚焦量子技术与人工智能伦理布局计算战略 英国自英国自 2014 年起推进具有商业可行性的量子技术发展,年起推进具有商业可行性的量子技术发展,是世界上最早开展量子信息技术研究与投资的主要国家之是世界上最早开展量子信息技术研究与投资的主要国家之一。一。量子技术国家战略 英国量子技术线路图 量子技术:时代机会 量子技术等文件的相继发布,将量子技术发展提升至影响未来国家创新力和国际竞争力的重要战略地位。英国启动国家量子技术计划(两阶段共计 5.85 亿英镑),探索建立算力产
31、业链,重点支持五大量子中心研发工作,推动建立一个集政府、产业、学界力量为一体的量子技术共同体,抢占世界领先地位。英国强调人工智能规范发展,着力推动建立国家层面的人工智能准则与伦理框架。在人工智能:未来决策的机会与影响 机器人技术和人工智能等多份文件中强调人工智能正逐步融入人们的生活,明确要在数据及人工智能安全方面保持领先。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)14 图图 4 英国计算相关产业政策部署情况英国计算相关产业政策部署情况 内容内容来源:赛迪智库整理,来源:赛迪智库整理,2022.11 2、政府投入、政府投入逐步向逐步向先进计算先进计算基础研究和应用并重转变基础研究和应用并重转变
32、高度重视对量子信息技术基础研究的稳定资金投入。高度重视对量子信息技术基础研究的稳定资金投入。英国政府通过直接资助或本国开发银行,对量子技术初创企业进行持续、密集的战略投资。英国政府于 2012 年 5 月注资 10 万英镑,支持建立了世界首个开放式数据研究所,并耗资设立了国家量子计算中心,提供量子计算访问通道,以促进英国量子计算产业的发展。自 2014 年开始的两期国家量子技术计划已经累计投入 5.7 亿英镑支持未来英国量子技术发展。2018年9月,英国宣布将在未来5年内资助8000万英镑继续支持英国的 4 个量子中心,随后在 11 月,宣布资助 2.35 亿英镑建立国家量子计算中心。渐趋强化
33、对技术渐趋强化对技术转化应用的支持转化应用的支持。量子技术国家战略提出了英国未来发展量子信息技术重点工作,涵盖打造坚实的量子信息技术内部赛迪智库电子信息研究所 15 基础,并推动其转化应用。在英国政府的大力支持下,多个高校和公司成立量子技术中心,集中力量推动产业创新发展。英国启动的量子计算商业化项目DISCOVERY计划是迄今为止英国最大的行业主导的量子计算项目,旨在解决量子计算在商业化道路上的技术障碍。3、强化量子等领域的人才培养创新基地等传统优势强化量子等领域的人才培养创新基地等传统优势 英国政府鼓励高校与产业界联合,发挥产学特色,共同培养先进计算领域专业人才,同时加强对本科和在职人员、行
34、业用户的先进计算技术培训,推动国家先进计算技术整体人才储备。充分发挥英国高校及科研院所合作优势,共同推动算力技术创新发展。此外,以政府采购方式引导企业与研究机构合作开展量子技术应用研究,为产业技术研发提供人才保障,集聚全球人才。表表 1 英国量子技术中心布局情况英国量子技术中心布局情况 量子技术中心量子技术中心 牵头单位牵头单位 参与单位参与单位 量子增强成像中心 格拉斯哥大学 牛津大学、爱丁堡大学等五所大学参与 量子计算和模拟中心 牛津大学 剑桥大学、爱丁堡大学等五所大学合作 量子传感和计量中心 伯明翰大学 南安普敦大学、诺丁汉大学等五所大学参与 量子通信中心 约克大学 剑桥大学、布里斯托大
35、学等七所大学参与 内容来源:内容来源:赛迪智库整理,赛迪智库整理,2022.11 内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)16(四)发展中经济体:打造区域数据中心枢纽,推动(四)发展中经济体:打造区域数据中心枢纽,推动算力溢出算力溢出赋能赋能 基于信息和数据的跨域流动规律,很多国家开始思考区域协调发展与城市数据网络和区域间数据走廊相统一的政策布局,数字化浪潮下,区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)的正式签署将进一步加速算力“溢出效应”越顶转移。发展中经济体战略布局起步较晚,但近年来也纷纷出台相应政策,如新加坡智能城市、马来西亚的“多媒体超级走廊”、西班牙加泰罗尼亚的“科学之环”等。因资源禀赋
36、差异,不同国家的发展侧重点也有所不同。1、马来西亚立足区位优势,推动数据要素跨域流通、马来西亚立足区位优势,推动数据要素跨域流通 马来西亚位于全球最繁忙的航道点,地理位置具有相当的优势开展数字经济活动。近年来,马来西亚建立 20 多个数据中心提供基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS),利用率超过 60%。政府推出“大马数码计划”、马来西亚工业革命政策和“多媒体超级走廊”等多项政策措施,推动服务外包产业,将马来西亚打造成东南亚地区数据中心枢纽。2、印度发力算力基础设施,印度发力算力基础设施,推进推进“数字印度数字印度”计划计划实施实施 印度凭借软件基础与工程师
37、红利,自 2015 年推出“数字印度”计划,但其由于基础设施和社会开放度不足,当前主要集中在普及宽带上网、建立全国数据中心与促进电子政内部赛迪智库电子信息研究所 17 务三方面发力。2021 年 12 月印度电子和信息技术部发布国家区块链战略,开发国家级区块链平台,打造区域节点建立“国家区块链框架”。2022年 2月,印度国家软件及服务行业协会在印度的量子技术变革在量子霸权上押注重金中指出,印度政府将在未来五年内向量子生态系统投入数十亿美元,用于技术商业化和人才培养,并计划在 2026 年前开发 50 个量子位的量子计算机。3、俄罗斯凭借、俄罗斯凭借算法软件基础算法软件基础,补齐自主计算产业补
38、齐自主计算产业关键关键空白空白 俄罗斯继承前苏联完备的工业体系和科技体系,延续着完整且高水平的、以数学为核心的科学传统和教育体系,并衍生出在算法软件、编程、数据分析等领域的知识积累和丰富的人才储备。近年来,俄罗斯确立了信息技术安全自主可控的发展思路,并将其贯穿于 CPU、操作系统、搜索引擎、电子邮件系统、金融支付系统等多项技术和制度发展规划,填补计算产业关键空白,大力推动关键计算技术、产品的自主研发和国产化替代。由上述分析可见,美国、日本、欧盟等发达国家和地区相继出台一系列产业政策,将先进计算提到国家战略高度,加速普及计算人才素养,以维持未来大国科技博弈的领先性和主导权,抢占未来竞争的战略制高
39、点。此外,近年来美国对我国的战略打压愈演愈烈,人工智能、高性能内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)18 计算、量子等先进计算领域技术产品,均被纳入美国出口管制范围,削弱我国在全球市场竞争力,对我供应链安全、产业发展带来严峻挑战。面对错综复杂的国际环境带来的新矛盾新挑战,应充分挖掘我国较为完备的计算产业体系和内需市场巨大潜力,破解“卡脖子”发展困境,实现我先进计算产业由追赶到超越的巨大跨越,打破亦步亦趋的路径依赖,锻造大变局中的竞争新优势。三、先进计算技术发展最新趋势 当前,先进计算技术加速迭代创新,计算技术基础理论、架构加速酝酿突破,新型计算技术呈现多路演进发展态势;与此同时,由美西方主
40、导的算力器件(大规模集成电路)发展的关键定律遭到发展瓶颈,摩尔定律放缓、登纳德缩放定律失效、阿姆达尔定律限制、冯氏架构瓶颈,计算技术与产业面临固有升级模式演进遇阻的挑战。而这也正是我国难得的跨越赶超的关键阶段,值此发展窗口机遇期,应通过推动体系化布局、系统化创新、成熟工艺优化等“换道优化”“绕道优化”思路解局、破局,强化颠覆性计算技术前瞻布局,抢占引领先进计算产业发展制高点。(一)(一)基础支撑型技术基础支撑型技术:通过底层材料创新延续摩尔通过底层材料创新延续摩尔定律演进定律演进 二维材料:二维材料有望成为延续摩尔定律的可行路二维材料:二维材料有望成为延续摩尔定律的可行路径。径。二维材料晶体管
41、具备沟道短、迁移率高、可2D/3D异质内部赛迪智库电子信息研究所 19 集成的优势,有望作为晶体管沟道材料延续摩尔定律至1nm节点。此外,具有超低介电常数的二维材料也可以用作集成电路的互连隔离材料。二维材料有望首先在光电、传感等领域应用,最终在大规模集成电路和系统中实现应用。当前二维材料及其器件仍处于基础研究阶段,需要从材料、器件、工艺等层面突破。未来五年,首先需要解决工业级二维材料晶圆制备的产业化良率问题;其次要不断改善电极和器件结构,提升二维晶体管器件综合性能;在此基础上,未来十年有望实现大规模集成电路产业应用。碳材料晶体管:碳基电子学可能是未来最有希望延续碳材料晶体管:碳基电子学可能是未
42、来最有希望延续摩尔定律的技术。摩尔定律的技术。碳纳米管具有超高的载流子迁移率、原子级的厚度,具有高性能、低功耗的巨大优势。在尺寸极端缩减的情况下,碳管晶体管能效比硅基晶体管提升约 10倍,35 年内有望在生物传感、射频电路实现商用。未来五年还要继续改进碳管材料的制备工艺,降低表面污染和杂质,提升材料纯度和碳管排列的一致性;优化器件接触电阻和界面态,提升注入效率;配套电子设计自动化(EDA)工具的开发;通过小规模的集成电路验证碳基半导体端到端的成熟度,有望在柔性电路领域初步得到应用。展望未来十年,当碳基半导体器件的尺寸能够微缩到与硅基先进工艺相当水平时,在高性能、高集成度的应用场景中,将迎来规模
43、应用的机会。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)20 新型存储:新型存储:传统存储以磁介质为主,新型存储全闪存将成为主流,预计未来将有72%的企业存储基于全闪存。全闪存不仅用于主存储器,还将延伸到辅助存储器,预计,企业将会有82%的业务数据存在备份需求。围绕着数据全生命周期的热温冷差异,未来介质也将向高速高性能和海量低成本两个方向演进。一是新型内存型介质技术。一是新型内存型介质技术。目前业界已经涌现了许多新型内存型介质技术,如相变存储器(PCM)、磁性随机存储器(MRAM)、可变电阻式内存(ReRAM)、铁电式随机存取内存(FeRAM)等。这些介质在性能、容量、成本、寿命、能耗、可扩展性
44、等各方面都将优于 DRAM,支持字节级访问和持久化,不需要再进行数据搬移,将成为热数据存储的主流介质。二是高密二是高密NAND Flash 介质技术。介质技术。未来大部分热数据需要从温数据中产生,温数据成为热数据最大的“蓄水池”,所以温数据介质需要兼顾性能、容量和低成本。NAND 作为温数据的主存储介质取代硬盘驱动器(HDD),向 Cell 多值(1 个存储单元存储多个 bit)和 3D 堆叠方向演进;在保持性能和寿命与当前四层式存储单元(QLC)相当的前提下,实现容量扩展和成本下降。三是光存储技术。三是光存储技术。未来冷数据长期存储规模将从 1.2ZB 增至 26.5ZB,同时存储寿命需要提
45、升 510 倍。以中国国家档案馆为例,关键档案数据的存储寿命要从 100年提升到 500年,数据规模将从 100PB增长到 450PB。传统内部赛迪智库电子信息研究所 21 的硬盘和磁带将无法满足需求,随着对石英玻璃、有机玻璃等透明体材料读写原理及编解码算法的研究,光存储将成为海量冷数据的主流存储介质。算法软件:算法软件:当前先进计算面临多样化的计算方式所引发的编程语言不统一、跨算力编程挑战大等问题。算力的集中化建设,软件的云化、智能化、微服务化、函数化开发成为未来发展方向。通用计算软件方面通用计算软件方面,解决 BMC、BIOS、OS、DB、加速库、编程语言及编译器等技术难点是未来重要课题。
46、AI 计算软件方面计算软件方面,支持千亿及以上参数模型的超大规模计算系统软件加快突破,AI 系统软件、AI 框架、AI 可信和训练推理平台持续优化。未来,多样性计算软件体系将成为生态主导,统一的编程语言、异构编译器与加速库持续演进,智能调度框架与分布式多样性计算框架与算力高度协同,推动算力能级跃升和协同效应释放。(二)(二)架构功能型技术架构功能型技术:优化设计突破联通墙、功耗优化设计突破联通墙、功耗墙、存储墙墙、存储墙 分布式计算分布式计算系统由硬件、存储管理、并行计算框架、应用层四个层级组成。主流分布式系统是围绕数据存储、处理计算的基础技术,同配套的数据治理、数据分析应用、数据安全流通等助
47、力数据价值释放的周边技术组合起来形成整套技术生态。面对移动互联网时代数据量的爆炸性增长,分布式计算既能够满足 3D 建模和渲染、科学实验等算内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)22 力密集型场景需求,也能解决大规模数据机器学习模型训练等数据密集型问题,在金融、医疗、政务等多个传统行业领域已得到广泛应用。异构计算异构计算的核心在于不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决场景计算问题。随着计算向多元化发展,越来越多的场景开始引入 CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。异构计算能够实现大幅提升计算效率,充分发挥 CPU/GPU 在通用计算上的灵
48、活性,及时响应数据处理需求,搭配上FPGA/ASIC 等特殊能力,充分发挥协处理器的效能,根据特定需求合理地分配计算资源。当前,异构计算仍面临芯片、模组间的互联互通、功耗和散热等难题,仍需标准和接口的统一。存算一体存算一体是计算单元和存储单元紧耦合的一种方式,存储介质既能做存储单元又能做计算单元,打破算力和存储的边界,有效改善功耗墙和内存墙,相比传统冯诺依曼架构有着预计十倍以上的能效提升。基于静态随机存取存储器(SRAM)、非易失闪存(NOR Flash)等成熟存储器实现的存算一体,将有望在 2-3 年内规模商用,在端侧、边缘侧的人工智能推理运算中展现出十倍能效优势。基于可变电阻式内存(ReR
49、AM)、相变存储器(PCM)、磁性随机存储器(MRAM)等新型非易失存储器的存算一体还在探索内部赛迪智库电子信息研究所 23 中,因其具有高性能、低功耗的特点,未来十年有望在数据中心侧实现突破。(三三)应用应用赋能赋能型技术型技术:跨领域融合创新:跨领域融合创新加速产业数加速产业数字化转型字化转型 计算计算+智能制造:工业领域智能化转型加速器智能制造:工业领域智能化转型加速器。智能制造的本质是借助硬核计算技术实现对内提质降本增效。利用 AI 技术、机器视觉替代并提升人类对于图像信息的收集和处理能力,具有自感知、自决策、自执行能力的智能装备,利用边缘计算、数字孪生等先进计算技术精准企业智能化决策
50、等,已经在汽车、半导体、新能源、光伏等制造领域释放出提质降本增效的巨大价值。计算计算+城市大脑:普惠性、感知性的城市治理智慧中枢城市大脑:普惠性、感知性的城市治理智慧中枢。城市大脑是计算技术与城市建设相结合的产物,在人类智慧和机器智能的共同参与下,在大数据、人工智能、边缘计算和数字孪生等计算技术的支撑下,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放服务平台,实现城市运行态势一屏统揽、城市运行体征的全局监测和智能预警,全面赋能城市治理手段、治理模式和治理理念创新,提升城市治理和公共服务现代化、科学化、精细化水平。计算计算+智能网联汽车:智能网联汽车:L4/L5 级系统的必由之路级系统的
51、必由之路。智能网联汽车搭载先进传感器等装置,运用人工智能等技术,内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)24 具有自动驾驶功能,逐步向智能移动空间和应用终端转变。业界厂商围绕单车智能、车间智能和车路协同,采用多元异构的硬件架构打造多模式通信/多模式定位/智能网关一体化的新型智能车载计算平台。通过多种操作系统运行具有不同功能安全和信息安全等级的环境感知、路径规划和车辆控制算法,依托我国庞大的路网和 5G 通信规模以及国际领先水平的北斗卫星导航定位系统,统筹车、路、人以及实时交通的动态信息互联互通。当前,我国智能网联汽车的量产正在从 L2 向 L3 级过渡,L2 级智能网联汽车呈现平稳上升的趋势
52、,L4 级别自动驾驶技术正处于研发测试阶段。计算计算+超高清视频:产业能级跃升的有力补充超高清视频:产业能级跃升的有力补充。超高清视频产业在端侧编解码优化和云端内容渲染处理制作上展现出对计算技术的多样化需求。业界厂商利用边缘计算平台 创 新,融 合 云 主 机、容 器 等 虚 拟 化 技 术,推 动5G+4K/8K+全景声的云上内容渲染制作能力、AI 音频修复能力、AI 音视频生成能力、工业模型三维协同设计能力云上部署,实现超高清视频在广播电视、工业制造、智慧城市等多领域规模化应用。计算计算+其他行业应用其他行业应用。计算作为产业数字化的底层支撑力量已经与社会经济生活高度绑定,大数据、云计算、
53、边缘计算、人工智能、语音图像识别、自动驾驶等计算技术对能源、金融、医疗、物流、媒体等多个传统产业开展智内部赛迪智库电子信息研究所 25 能化改造,结合业务的大数据采集、存储、算法模型、计算技术加速产业要素数字化进程,软硬融合的智能化装备持续优化传统产业工序和流程,区块链的共识算法、加密算法、分布式账本等核心技术为产业数据提供私密保障。先进计算技术与传统行业应用深度融合,以新技术推动产业模式变革。四、先进计算产业发展新机遇、新挑战(一)我国行业级算力供给体系整体呈现系统集成能(一)我国行业级算力供给体系整体呈现系统集成能力突出、品牌优势提升力突出、品牌优势提升良好势头良好势头 行业级算力终端行业
54、级算力终端全球市场份额实现稳步提升,服务器全球市场份额实现稳步提升,服务器主流生态影响力持续增强。主流生态影响力持续增强。我国一批优秀服务器品牌企业迅速成长,在全球市场份额占比前八中占据五席。浪潮在全球服务器市场中的占比达 10.24%,于 2021 年跻身全球第二大服务器厂商,联想、新华三、华为、超聚变分别位列全球第四、第六、第七、第八。基于基于 ARM 架构的服务器生架构的服务器生态有望成为我国算力体系的态有望成为我国算力体系的“第二平面第二平面”。随着海量数据向异构化、泛在化、多模化生态发展,ARM 架构低功耗、高并发等性能优势更有助于支撑 5G、人工智能、大数据和云边端计算协同,成为打
55、破 x86 体系垄断局面的重要路径选择。当前,我国基于 ARM 架构的鲲鹏生态(华为)、PK 生态(飞腾处理器+麒麟操作系统)已形成从服务器 CPU 到整机产品线的系统完整布局,形成了系列区域性、面向诸多行内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)26 业领域的服务器品牌(长城、百信、黄河、同方、宝德、五舟、长虹等),应用推广密集落地,生态布局方兴未艾。政策、投资双驱动下数据中心建设规模、增速创五年政策、投资双驱动下数据中心建设规模、增速创五年来历史新高。来历史新高。工信部统计数据显示,2021 年我国数据中心机柜数量达到 520 万架,近 4 年年均增速达 33%,在用数据中心服务器规 模
56、1900 万台,存储容量达 到 800 EB(1EB10.7 亿 GB),算力总规模超过 140 EFlops(每秒一万四千亿亿次浮点运算)。自“东数西算”工程正式启动,10个国家数据中心集群新开工项目达 25 个,西部地区投资同比增长 6 倍,呈现出由东向西转移的良好趋势。预计“十四五”期间数据中心投资年均增速将超过 20%,将带动信息技术研发制造、通信网络、能源、数字化转型升级等各方面投资累计超过 3 万亿。国产品牌聚焦互联网等超大规模客户、制造业等增势国产品牌聚焦互联网等超大规模客户、制造业等增势迅猛领域针对性开拓市场,成为国内服务器市场的绝对主迅猛领域针对性开拓市场,成为国内服务器市场
57、的绝对主力。力。近年来,国产计算机、服务器厂商一方面顺应公有云部署、人工智能计算、大数据计算、流媒体处理等超大规模客户的应用需求(互联网用服务器占我国服务器行业市场的 44.7%,是我国第一大行业应用市场);另一方面,针对制造业等高速增长的行业数字化转型需求(是我国增速最快的行业应用市场,近四年复合年均增长率达到 23.3%),推出与工业制造适配的服务器产品。在服务器厂商对行业内部赛迪智库电子信息研究所 27 级市场潜力的深挖下,国产服务器品牌在我国服务器市场占比已达 70%。(二)数据中心由传统存储角色向高算力、高集聚、(二)数据中心由传统存储角色向高算力、高集聚、高互联高互联的的融合融合赋
58、能赋能底座底座演进转变演进转变 随着人工智能应用场景落地和行业智能化转型加速,数据中心支撑赋能作用不断凸显,未来将呈现“高算力、高集聚、高互联”的发展趋势。高算力方面高算力方面,多样化算力应用场景推动算力需求高速增长,异构算力的充分融合加速高性能算力有效利用,数据中心规模和密度不断攀升。新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023 年)明确指出,到 2023年底全国数据中心总算力超过 200 EFLOPS,高性能算力占比达到 10%。高集聚方面高集聚方面,在市场和政策双重作用下,我国数据中心布局将呈现“哑铃式”集聚发展格局,热数据将围绕以北上广深为代表的一线城市周边部署,冷数据将集聚于电力
59、资源供给充足的中西部地区。高互联方面高互联方面,随着东西数据流量快速增长,数据中心流量与日俱增,无损网络、智能网卡、可编程网络等互联技术以及低功耗、高密度互联解决方案将成为数据中心创新焦点。(三)海量数据(三)海量数据算力需求算力需求引发从引发从“以计算为中心以计算为中心”向向“以以数据为中心数据为中心”计算模式新变革计算模式新变革 在海量数据、实时响应等算力需求下,传统的在海量数据、实时响应等算力需求下,传统的“以计算以计算为中心为中心”模式出现运算能力瓶颈。模式出现运算能力瓶颈。“以计算为中心”是以中央内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)28 处理器(CPU)为核心的计算体系,CPU
60、 除需对所有数据进行分析处理外,还承担通信、存储、安全等计算任务,大量占用其计算资源。随着数据中心网络数据与云资源需求的增长,以及后摩尔时代算力自然增长的技术红利减弱,传统的“以计算为中心”模式的运算能力已无法跟上网络带宽的增长速度,从而造成网络拥塞、数据丢包等性能瓶颈。“以数据为中心以数据为中心”的计算架构为中央处理器的计算架构为中央处理器“减负增效减负增效”,成为计算模式变革新理念。成为计算模式变革新理念。在“以数据为中心”的计算体系下,通常由一平台类芯片(一般为数据处理芯片,即 DPU)作为“分拣员”,承担数据卸载和算力分配工作,将通信、存储、安全等 CPU 不擅长的工作卸载,充分释放
61、CPU 算力以运行操作系统和上层应用,发挥 GPU、SSD 等各个专业芯片的加速、存储能力,有效实现资源协同工作。(四)(四)多元化数字场景需求多元化数字场景需求促进促进先进算力先进算力结构性增长结构性增长 车载计算、人工智能、科学计算等车载计算、人工智能、科学计算等多样化算力场景需多样化算力场景需求下,串行、同构并行乃至简单的异构并行已无法兼顾计求下,串行、同构并行乃至简单的异构并行已无法兼顾计算性能和灵活性,难以实现算力的最大化利用。算性能和灵活性,难以实现算力的最大化利用。两个单类型引擎的简单异构并行计算(如以 CPU+GPU、CPU+FPGA为代表的“CPU+xPU”架构),相较于单引
62、擎串行计算(如单核 CPU)以及单类型引擎的同构并行计算(如多核 CPU),已经实现计算性能的大幅提升,但仍缺乏灵活可编程性,无法将算力效率释放至极致,以满足不同行业领域涉及的内部赛迪智库电子信息研究所 29 多元化、复杂的计算场景需求。超异构计算设计成为从超异构计算设计成为从“单兵作战单兵作战”转向转向“组团出击组团出击”的的新选择。新选择。多种处理引擎协同的超异构计算设计实现了多个处理器的分工协作、优势互补,在保障灵活可编程性的同时实现极致计算性能,能够有效承载多元化的应用领域和场景需求,是实现数字经济增量的关键。数据处理芯片能够同时承担网络、存储、虚拟化、安全等多种加速处理引擎,作为集成
63、加速平台以数据流驱动计算,实现了以数据为中心的应用业务和基础设施服务的分离,有效提高计算处理、I/O 互联效率。(五)(五)“东数西算东数西算”跨域传输跨域传输拓展数据拓展数据“可用不可见可用不可见”实实施路径施路径 “东数西算东数西算”数据跨域流通过程面临安全风险挑战。数据跨域流通过程面临安全风险挑战。“东数西算”工程将东部地区的非实时算力需求及海量数据输送到西部地区进行计算、处理。海量数据跨区域、长距离流通过程面临数据泄露、窃取、攻击、篡改等风险,对数据“全领域、全要素、全类型”安全提出更高要求。传输环节,对数据的完整性、机密性和可用性提出更高标准;存储环节,容灾能力建设和数据安全管控面临
64、挑战;调用环节,“可用不可见”的安全隔离要求更强的数据安全态势感知能力。基于硬件的安全隔离方式解决东部数据西部计算的安基于硬件的安全隔离方式解决东部数据西部计算的安全性问题。全性问题。数据处理芯片代替 CPU 作为新的数据网关,实内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)30 现数据的“可用不可见”,能够有效优化泛在、开放的算力网络计算性能、数据安全和网络安全。在极限施压下,如面对他国以软件“后门”窃取数据,能够对操作系统和数据控制平面进行物理隔离,将攻击范围限制在主机操作系统,保障我国算力网络节点的稳定性,有效筑起“东数西算”安全墙。(六)(六)多样性算力对软硬件适配提出更高要求多样性算力对
65、软硬件适配提出更高要求 多种类型引擎构成的超异构计算设计需具备高可扩展多种类型引擎构成的超异构计算设计需具备高可扩展性、可编程性、可兼容性的底层硬件架构。性、可编程性、可兼容性的底层硬件架构。近年来,计算系统从“硬件定义软件”向“软件定义硬件”转变,超异构计算设计将 CPU、GPU、FPGA、DSA 等多种计算架构进行整合,因此要求硬件设计兼顾更强的通用性、灵活性和高可用性,支持软件的更新迭代。硬件接口往往需同时满足虚拟化、标准化,并具有可编程性、扩展性、适应性、跨平台及高可用性等。为实现为实现“软件定义一切软件定义一切”和和“硬件加速一切硬件加速一切”的超异构多的超异构多处理器并行计算,轻量
66、级计算框架和软硬协同平台的需求处理器并行计算,轻量级计算框架和软硬协同平台的需求日益迫切。日益迫切。为了使能片上异构的多处理器并行计算,需要更加轻量级的计算框架。同时针对片上互联接近于零的通讯延迟,计算框架也需要研发有别于传统优化的新颖策略。但当前仍缺乏通用性高、易用性强的超异构软硬件协同计算统一框架以及同时兼容 CPU、GPU、FPGA、DSA 等多种处理引擎的主流开源软件。在未来大规模商业化阶段,可内部赛迪智库电子信息研究所 31 迁移、可调用、适配性强的软硬协同平台必将释放更大的应用价值。(七)先进计算核心驱动(七)先进计算核心驱动力力转变带来更为迫切的监管转变带来更为迫切的监管需求需求
67、 当前,先进计算核心驱动力正经历由互联网向传统行业的转变。互联网行业因其数字化业务以及作为 ICT基础设施的服务商是算力需求最大的行业,通过算力应用提供实时、智能化、沉浸式的服务内容和体验以及企业上云服务。紧随其后的是政府、服务、电信、金融等数字化转型成熟度较高的传统行业。未来,随着传统行业数字化、智能化转型升级快速推进,先进计算技术将与现代农业、智能家居、智慧电力等多个传统领域加速融合,应用于现代农业中的产品分拣、农作物监测,智能家居中的家庭安保、机器人,以及智慧电力中的电力巡检等场景。面对如此广阔的应用场景,依靠集中式用户投诉、产品质量舆情、违法违规和违背伦理行为曝光等突发事件来触发事后监
68、管往往难以稳妥处置,其治理难度倍增。为防治技术作恶,营造开放包容营商环境促进创新,我国亟待建设常态化先进计算产业监管体系。五、“东数西算”视角下的算力网络基础设施建设 随着新一代信息技术革命深入开展和数字经济的蓬勃发展,数据呈现爆炸式增长和类别类型更趋复杂的新特点,内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)32 与之对应的数据处理分析和商业化应用的算法更趋繁杂,对大数据、物联网、区块链、人工智能、VR、AR等领域的算力需求也水涨船高。截至今年 6 月,我国在用数据中心机架总规模超过 590 万架,服务器规模约 2000 万台,数据中心存储容量年均增速超50%,算力规模排名全球第二,近五年来算力
69、增速超30%,包括算力基础设施、算力平台、算力服务等在内的算力产业生态初具雏形,但仍存在算力资源配置不均、数据流通效率有待提升等问题。全国一体化算力网络国家枢纽节点的建设将进一步打通网络传输通道,提升跨区域算力调度水平。通过算力资源的优化协同以及算力收益的统筹设计,完善以应用为导向的算力节点部署,将为我国数字经济发展和“双碳”战略目标实现提供原动力。(一)算力网络(一)算力网络代表代表计算与网络技术深度融合计算与网络技术深度融合演进方演进方向向 依托高速、移动、安全、泛在的网络连接,算力网络整合了网、云、数、智、安、边、端、链等多层次算力资源,能够提供数据感知、传输、存储、运算等一体化服务。根
70、据近年来国内三大运营商及代表性企业对算力网络技术体系的研究,算力网络基本可以概括成三层架构,即底层算网基础设施,包括以云技术为核心的算力资源整合,以及传输网、接入网等网络资源;中间层对算力资源、网络资源进行管理调度、协同编排,涉及算力度量、算力标识、内部赛迪智库电子信息研究所 33 算力感知、算力路由等;最上层为算力运营,通过算力市场、算力交易等服务运营,为计算资源提供差异化传输通道,为上层应用提供管控算力网络的接口。表表 2 运营商及企业在算力网络技术方面的研究情况运营商及企业在算力网络技术方面的研究情况 发布时间发布时间 具体名称具体名称 发布单位发布单位 2019.11 中国联通算力网络
71、白皮书 中国联通网络技术 研究院 2019.11 算力感知网络技术白皮书 中国移动研究院 华为 2020.10 算力网络架构与技术体系白皮书 中国联通研究院 2020.11 云网融合 2030技术白皮书 中国电信集团公司 2021.3 云网融合向算网一体技术演进白皮书 中国联通、华为 2021.11 算力网络白皮书 中国移动研究院 2021 算力感知网络(CAN)技术白皮书 中国移动研究院 2022.6 算力网络技术白皮书 中国移动 2022.7 移动云向算力网络演进白皮书 中移(苏州)软件技术有限公司 内容来源:赛迪智库整理,内容来源:赛迪智库整理,2022.11 从技术发展方向来看,从技术
72、发展方向来看,算力网络是一种有机整合多级算力资源、存储资源与网络资源的新兴技术方案,利用云网融合技术以及软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)等新型网络技术,将边缘计算节点、云计算节点以及含广域网在内的各类网络资源深度融合在一起,以网络为平台,连接多维资源,减少边缘计算节点的管控复杂度,并通过集中控制或者分布式调度方法,有效协同云计算节点的计算和存储资源、广域网的网络资源,组成新一内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)34 代信息基础设施。根据业务特性,为用户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务和灵活优化、可调度的资源供给。2022 年,中国移动提出了算力网络以新型算力、多样进
73、计算架构、全光网技术、算网深度融合、算网大脑、算网服务、绿色低碳技术、空天地一体化网络等为代表的十大技术方向。从算力网络未来布局考虑来看,从算力网络未来布局考虑来看,算力网络涉及算力资源供给商、网络运营商、算力服务供给商、算力消费方等多个主体的共同参与。从供给侧来看,需对算力资源、网络资源的进行存量整合,支撑地区内、跨地区算力资源协同发展的基础设施建设,同时考虑算力基础设施建设成本及跨地区信息数据加工的双向传输成本;从需求侧来看,算力分配首先需要满足用户对多种算力服务质量的要求,包括数据时延、数据带宽、效用优先等,针对不同用户对算力的不同诉求,提供最优的用户体验、计算资源服务、网络连接效率。算
74、力网络架构模型将算力、网络资源、数据中心部署数量、能耗、建设成本等作为布局考虑要素。从算力基础设施演进方向来看,从算力基础设施演进方向来看,算力网络将成为未来信息基础设施的主要形态。算力网络通过开展计算、存储、网络等资源的有效整合、按需分配和灵活调度,以满足终端用户的不同需求,从而达到最优资源服务和最佳网络连接,是解决当前我国数据中心建设与区域内算力供需间矛内部赛迪智库电子信息研究所 35 盾的一种新思路。算力网络的创新发展,将有效推动我国东西部地区算力资源合理分配,在保障东部地区数字化发展的同时,促进东部数字经济产业链向西部延伸拓展,打造中西部地区数字经济增长极。算力与网络的融合、创新发展,
75、能够充分发挥我国在通信领域的领先优势,“以网强算”带动我国计算领域由被动跟随转向主动引领,加快构筑我国计算产业全球竞争优势,把握未来发展主动权。(二)(二)“东数西算东数西算”算力网络布局面临算力网络布局面临挑战和建议挑战和建议 我国算力网络布局和基础设施建设仍面临多重挑战,一是一是国家层面国家层面“东数西算东数西算”数据中心、算力中心部署与运营数据中心、算力中心部署与运营商网络部署存在一定脱节。商网络部署存在一定脱节。当前算力网络仍处于探索发展阶段,体系架构和技术路线有待形成共识。中国电信推进形成两个中央数据中心、四大重点区域、31 个省份覆盖、多个边缘云及海外节点的“2+4+31+X+O”
76、的算力布局,中国移动积极布局四大热点区域中心、三大跨省中心、多个省级中心和业务节点的“4+3+X”数据中心体系,中国联通持续推进五大热点区域数据中心、四大国家级存储及备份数据中心、31 个重点城市核心数据中心及 X 个本地网城市数据中心的“5+4+31+X”新型数据中心体系。各大供应商提供了多样化的部署方式以承接国家“东数西算”工程部署,但当前国内各种算力中心缺乏协同共享机制,算力孤岛现象凸显,难以实现跨区域算力资源联动。二是算力跨区域调度、服二是算力跨区域调度、服内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)36 务,算力交易市场化机制、算力度量标准等有待确立。务,算力交易市场化机制、算力度量标
77、准等有待确立。“算力”作为算力网络的基础度量单位,其概念和衡量标准尚未达成共识,算力设备的管理、算力量化、算力计费较难统一,应对不同算法、资源提供的算力进行统一度量,构建面向用户实际算力需求的度量体系,同时完善计算资源性能指标,提供对外统一的算力服务模型,形成层次化的算力资源体系。三是三是算力网络的数据安全、网络安全问题日算力网络的数据安全、网络安全问题日益凸显。益凸显。算力网络涉及海量计算数据和泛在的计算节点,具有算力泛化、融通东西、算网共生、灵活连接等特点,将产生更多的资产暴露面和更高的连接频次,在数据跨区域、长距离流通过程面临数据泄露、窃取、攻击、篡改等风险,对数据“全领域、全要素、全类
78、型”安全提出更高要求。针对以上问题,对于算力网络基础设施未来建设,在此提供两点建议。一是加强政府层面统筹引导。加强政府层面统筹引导。统筹考虑算力网络建设与多样化算力需求,推动地方政府、数据中心运营商、数据中心终端用户及产业链涉及企业参与算力网络布局建设。推进算力互联互通及资源共享,实现全国一体化算力网络。二是强化关键技术探索创新。二是强化关键技术探索创新。加强在绿色节能、自主可控、算力调度等领域技术研发创新。全面强化安全态势监测、流量防护、威胁处置等安全技术手段和能力,加强算力网络底层基础设施和关键设备的安全保障。加强算力度量标准、算力交易服务等体系建设。内部赛迪智库电子信息研究所 37 六、
79、算力经济内涵及体系架构(一)算力经济基本内涵(一)算力经济基本内涵 算力经济是弥合数字鸿沟、推动区域协调发展的有利抓手,是支撑数字经济高质量发展的新经济形态。算力经济是以算力、算据、算法为生产要素,以算力网络为载体,以计算硬件技术、计算架构、数据存储与交互等先进计算技术为基础支撑,通过计算技术演进、产业革新和赋能效应跃迁带动市场主体组织模式革新、产业升级、经济结构优化的系列经济活动统称。图图 5 算力经济结构图算力经济结构图 内容来源:赛迪智库整理,内容来源:赛迪智库整理,2022.11 内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)38(二二)算力经济算力经济的目标意义的目标意义 1、算力经济拓
80、增量、激变量、优存量引燃经济高质量、算力经济拓增量、激变量、优存量引燃经济高质量引擎,为弥合数字鸿沟添薪蓄能引擎,为弥合数字鸿沟添薪蓄能 算力作为数字经济的驱动力、国民经济的引擎,为数字经济做强做优做大提供使能,为经济高质量发展提供内生动力。算力赋能各行各业,支撑行业数字化、智能化发展,同时,算力发展可有效匹配城乡、东西部、城市群优势资源、扩展区域合作、促进区域发展机会均等化、发展能力均衡化、发展结果共享化,是推动区域协调、共同富裕的重要着力点。弥合东西部数字鸿沟。依托国家“东数西算”重大工程投资与应用牵引,通过资源集约利用、产业协同、先进计算溢出效应,创造西部地区新业态新机会,扩大就业、改善
81、民生,弥合东西部数字鸿沟。将东部算力需求有序引导到西部,从而优化土地、能源等资源配置、提升资源使用效率,让东西部地区能够发挥自身优势参与数字经济发展、共享数字红利。通过东数西算引领的重大产业项目投资,带动产业链上下游的投资,推动西部地区创造新的经济增长点,发挥稳定增长、扩大就业、改善民生的综合效益,推动以产业为主导的高质量城镇化发展。通过东数西算的应用牵引,开拓东西部产业转移的数字通道,重构东西部区域发展的经济版图。内部赛迪智库电子信息研究所 39 算力规模与数字鸿沟关系专题研究算力规模与数字鸿沟关系专题研究 算力资源作为新型基础设施,不仅是推动数字经济发展的加速器,也是拉动国民经济增长的重要
82、引擎。国家“东数西算”工程通过优化资源配置和使用效率,让东西部地区能够发挥自身优势参与数字经济发展、弥合“数字鸿沟”,共享数字红利,这对于加强数字时代弱势群体的数字权利,促进国家经济、社会长期稳定发展也具有重要的意义。“数字鸿沟”,是指在数字化发展进程中,区域、城乡、行业、企业、人群之间,由于信息技术和网络技术的发展程度、应用水平不同所造成的贫富悬殊状态。目前世界各国都已清醒地认识到,伴随着世界新技术的发展,信息与通讯技术的不平衡发展造成的区域“数字鸿沟”正在逐渐扩大,而且已经成为世界主要经济体不可忽视的问题。算力对“数字鸿沟”的弥合作用主要分三个阶段3。西部地区立足自身实体经济基础和资源优势
83、,合理制定数字化转型和产业升级方案,积极引导市场主体理性看待“东数西算”带来的机会和风险,避免大干快上,盲目追求新产业、新模式和新技术,盲目跟风炒作、低水平重复和同质化竞争,引导产业有序发展。一是算力资源的有序建设助推区域数字化发展机会平衡。一是算力资源的有序建设助推区域数字化发展机会平衡。部分地区之所以相对落后,是多方面因素综合作用而形成的结果,并不代表这些地区不具备发展的条件和潜力。通过国家政策导向下算力基础设施的有序建设,例如在西部地区打造国家自主计算生态实证基地,为国家计算产业新技术、新产品、新模式提供“练兵场”,为国家自主计算生态演进提供测试评估和应用迭代训练场,通过资源配置和协调利
84、用,为不同地区创造更加包容平等的数字化发展机会,有助于各地区数字化发展潜力充分释放。二是算力资源二是算力资源“协同效应协同效应”助力区域数字化发展能力的空间平衡。助力区域数字化发展能力的空间平衡。各地区的区位条件不同、所拥有的资源要素不同,发展能力存在很大差异。“东数西算”有助于破除产业发展的地理约束,能够在当地带动产业上下游投资,借助东西部一体化的数据生态构建东西部一体化的产业生态,实现产业布局分散化和去中心化;开拓东西部产业转移的数字通道,重构东西部区域发展的经济版图,有助于发挥区域经济增长的协同效应,推进西部地区产业转型升级和经济高质量发展,打破要素在空间上的循环累积和规模集聚的局面,进
85、而形成更稳定、更可持续地均衡发展状态。三是算力资源三是算力资源“溢出效应溢出效应”提升区域数字化发展结果的空间平衡。提升区域数字化发展结果的空间平衡。区域平衡所追求的并非是以人均 GDP 衡量的经济发展水平在地区之间的完全一致,更强调的是经济发展的成果在不同地区之间能够更加公平地共享。“东数西算”有助于通过衍生新产业、新业态、新模式,在西部地区创造新的经济增长点;通过支撑西部地区公共服务、社会保障等工 3 根据前文分析(5.1.2),课题组认为,算力对经济的作用是分阶段、分层次的。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)40 作,提升社会服务数字化普惠水平,通过随着数字技术的广泛应用和东西部
86、地区的良性互动不断深入,成为西部地区的人民开创美好生活、共享发展成果的精神财富。经对 22 个省市样本的测算研究,结果验证了算力对区域“数字鸿沟”的弥合作用呈现“三步走”。第一步第一步,算力对信息基础设施的带动作用。第二步第二步,算力对 ICT 技术支持及就业教育方面的带动作用。第三第三步步,算力对社会应用方面的带动作用。“数字鸿沟数字鸿沟”测度指标(以湖南省为例)测度指标(以湖南省为例)采用耦合协调度4模型对湖南省算力规模指数与数字鸿沟指数与之间的关系进行计算,算力规模指数囊括算力规模、算力应用水平等算力产业发展指标,数字鸿沟指数代表人民信息技术应用水平总体平均水平。得到如下变化趋势。201
87、7 年到 2020 年间,湖南省算力规模指数与数字鸿沟指数耦合协调程度逐渐升高。随着省内算力规模逐步提升,湖南省人民信息技术应用水平得到明显提高,算力对数字鸿沟的弥合作用在 3 年间呈现稳步提升。湖南省算力规模与数字鸿沟的耦合协调度情况湖南省算力规模与数字鸿沟的耦合协调度情况4 耦合协调度模型在研究多个系统的耦合协调关系方面应用广泛,可用于区域经济、生态环境与旅游产业、人口与经济发展和生态服务与经济发展等系统间耦合协调关系的。内部赛迪智库电子信息研究所 41 2、算力经济算力经济解构区域解构区域产业中心化、集约化模式,推动产业中心化、集约化模式,推动区域协同发展区域协同发展 算力经济迈入行业应
88、用深度融合阶段,通过促进区域算力经济迈入行业应用深度融合阶段,通过促进区域公共服务均等化,解构区域产业中心化、集约化模式,推公共服务均等化,解构区域产业中心化、集约化模式,推动区域协同发展。动区域协同发展。鼓励算力经济的差异化发展,发挥地区资源禀赋比较优势。东部地区充分利用技术优势和资金优势鼓励先进计算技术的发明与创新,而中西部地区发挥电价低廉等能源优势和气候环境优势,推动计算技术的普及应用。算力经济通过打造区域、城市为基本空间单元的公共服务资源配置体系,利用区块链、人工智能等新一代数字化技术,推动公共服务资源在更大区域范围内共享,带动后发地区公共服务水平提升,推动发展结果的区域协同;在已有城
89、市群基础上,算力经济推动算据、算力等生产要素在点-线-面-空间的流动循环积累,后发地区、外围地区利用新的生产要素发展专业性主导产业、配合发达地区的产业发展,形成以功能层级为主的区域结构,中心地区带动周边地区形成更稳定、可持续的均衡发展状态,促进发展能力的空间平衡。算力经济通过新的经济形态带动形成新业态、新产业,创造新的就业机会,带动产业发展,创造发展机会、释放后发地区发展潜力,推动发展机会均衡。先进计算从根本上改造、升级了生产力要素,算据、算力成为了新的要素,算法成为新的生产工具,要素流通内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)42 速度、生产工具的可获得性快速增长。劳动者由传统的人,变为“
90、人+机器人”、“人+AI”,产业组织由地理空间集聚化变为虚拟化、分散化。劳动者增加、生产工具更易获得、生产受时空限制程度降低,劳动者生产力、区域协同潜力释放、技术提升带来单位能耗减少,整个社会生产力将实现跨越式发展,能耗降低、生产效率大幅增长,推动经济结构向绿色、低碳、公平、效率发展。(三)(三)算力市场及交易算力市场及交易 1、算力市场的基本组成算力市场的基本组成 算力市场是指由算力供给方、算力需求方为主的供需双方,算力网络运营方、算力交易平台等为主的服务方共同参与,以双边、多边交易为手段,通过价格调节、资源分配、供需匹配等形式实现帕累托最优的系统。完善算力市场、建设算力市场的运行机制,推动
91、算力、算法、算据的交易、流通,有助于降低不同区域、不同类型主体的算力建设与使用成本,促进东西部、城市群优化算力资源配置,激发电信运营商、互联网企业、算力需求方等参与主体的市场活力,形成供需互促、产销并进、畅通高效的算力经济循环体系。算力供给方通过运营以数据中心为主的载体提供通用算力、专用算力等不同类型的算力;算力需求方针对不同的业务和数据类型对算力提出定制化需求;算力网络运营方通过城域网、骨干网的建设负责算力的聚内部赛迪智库电子信息研究所 43 合、调度、分发;算力交易平台发布双方交易信息,促进供需方签订合约。2、算力算力是算力经济的基本生产要素是算力经济的基本生产要素 算力具备可计量、可交易
92、的商品属性。算力具备可计量、可交易的商品属性。算力的产生依托于数据中心的搭建,包含了土地资源、人力资源、资金、电力资源的使用,形成了以数据中心为主的固定资产,本身具备价值。算力作为生产要素,有以华为、新华三、浪潮、阿里巴巴、腾讯、百度等为主的算力生产与供应方,有以金融、互联网、制造业、能源电力等为主的算力需求方,在社会分工专业化的情况下,算力需求方需要通过算力供给方提升业务的运行效率,因此,算力具备交换价值。算力通过算力网络的逐步搭建,可以打破物理界限,不受空间的限制,随时随地使用,具备流通属性。3、算力供需算力供需难难匹配,亟需通过算力市场调节匹配,亟需通过算力市场调节 从整体来看,从整体来
93、看,算力需求方对算力的需求以天为单位,而算力建设以年为单位,需对算力负载与算力供给能力匹配管理。IDC 统计显示,数据中心、物理服务器、电脑 PC以及消费终端等各类平台计算资源的利用率都低于15%,据罗兰贝格公司预测,从2018年到2030年,无人驾驶算力需求增加 390倍,数字货币算力需求增加约 2000倍,VR游戏算力需求增加约 300 倍。从区域来看从区域来看,东部地区经济发达,高技术型产业密集,数据量大,但东部大规模建设数据中内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)44 心成本较高,现有的数据中心无法满足东部产业存储、计算等相关需求。从城市群来看从城市群来看,北京、上海、深圳等城市群
94、核心区是算力需求最旺盛的地区,但土地与能耗指标受限,且部分需求对时延要求高,算力中心的部署需靠近算力使用地区。从行业来看从行业来看,金融、制造、能源电力、医疗等不同行业所需算力性质不一致,不同场景对通量、密度、浮点运算能力等算力性质有特定需求,现有算力供给难以满足各个行业的需求。4、算力交易模式机制尚不成熟算力交易模式机制尚不成熟 当下算力市场供给大于需求,现有算力交易模式机制当下算力市场供给大于需求,现有算力交易模式机制尚不成熟,交易类型较为单一尚不成熟,交易类型较为单一。以数据中心为依托算力交易主要分为批发型和零售型。批发型针对大客户,一般以模块为最小出租单位。零售型主要针对小客户,一般以
95、机柜为最小出租单位,早期也有服务商以机柜单元(U)为出租单位服务微型客户,但目前这种微型客户多以web自助服务的形式,转向公有云。运营商面向个人客户推出算力套餐,丰富云 XR、云游戏、虚拟数智人等多彩应用,但定价机制尚未成型。预计面向未来,多方参与、市场均衡、交易模式多样化的算力市场将逐步呈现。5、算力、算力“走出去走出去”路径考虑路径考虑 以算力基础设施建设,畅通以算力基础设施建设,畅通“对内联通对内联通”的数据动脉、的数据动脉、“对外开放对外开放”的数据通道。的数据通道。基础设施互联互通是“一带一路”建内部赛迪智库电子信息研究所 45 设的优先领域,“走出去”是“一带一路”国际合作的重要内
96、容,积极布局海外数据中心,支持计算产业链上下游企业“走出去”是数据“对内联通、对外开放”的重要路径。围绕“一带一路”建设,持续加强与沿线国家数据中心建设与使用的交流合作,推动数据中心联通共用。加强与沿线国家地区算力基础设施建设规划、算力网络技术体系对接,整合算力和数据资源,加快提升产业链端到端交付能力和运营能力,促进开展高质量国际合作。拓展“一带一路”数据算法的需求市场,推动数字和绿色服务贸易发展,为算力网络发展的国际化夯实基础。建立算力可信流通基础环境,提升国内跨地区算力交建立算力可信流通基础环境,提升国内跨地区算力交易、协同交互能易、协同交互能力。力。探索算力交易配套体制机制,推动开展社会
97、算力资源共享交易试点,打造集中化算力资源管理、供需对接服务平台,健全数据资源流通应用机制,完善数据资源跨地区、跨部门、跨行业的流通应用机制,形成自由流通、按需配置、有效共享的数据要素市场。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)46(四)(四)算力责任及监管算力责任及监管 当前,云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术快速发展,传统产业与新兴技术加速融合,生产端、消费端对计算资源的共性需求规模化增长。2022 年 2 月,“东数西算”工程正式全面启动,算力基础设施建设增速强劲,算力商品属性得到强化。我国已就计算产业开展了顶层战略部署,但对算力的统筹管理和动态调配仍需加强。1、我国算力市场化进
98、程仍处于初级阶段,算力概念混、我国算力市场化进程仍处于初级阶段,算力概念混淆、安全合规和标准化及定价三大问题亟待解决淆、安全合规和标准化及定价三大问题亟待解决 近年来,在“东数西算”工程的推动下,我国算力基础设施建设持续提速,东西部算力布局渐趋均衡。与此同时,算力资源的市场化仍处于初级阶段,多重难题仍需解决。算力概念方面算力概念方面,地方政府和市场对基础算力和专用算力仍存在概念混淆,导致部分地区的建设方向和建设需求错位。算力安全合规方面算力安全合规方面,如何变被动防护为主动,实现全方位实时动态防护,发挥算力的安全可信作用成为一大课题。算力标准化及定价方面算力标准化及定价方面,由于标准化的算力衡
99、量体系的缺失,部分算力中心尤其是人工智能计算中心仍存在价格的混乱和虚高现象。2、算力对实体经济的支撑能力有待提升,亟待政府助、算力对实体经济的支撑能力有待提升,亟待政府助力和引导算力流向力和引导算力流向 算力作为支撑数字经济蓬勃发展的重要生产力,其“价内部赛迪智库电子信息研究所 47 值释放”在于高效利用而非盲目建设。当前,算力对产业发展的支撑能力仍未得到充分体现,一是算力建设应用仍与产业算力需求不相匹配,致使资源闲置和浪费。二是算力使用门槛较高,传统产业缺乏直接数字化转型能力,无法直接使用算力资源。三是在数字经济高速发展进程中,出现了一批以虚拟货币“挖矿”为代表的高算力消耗、低价值产生的泡沫
100、型经济模式,资源浪费和技术作恶并存。政府监管部门如何利用好市场力量,做好算力基础设施规划建设和产业导入,监管和引导算力资源流向将成为未来的重要挑战。3、我国算力产业在统筹调配、我国算力产业在统筹调配、市场标准、资源流动三市场标准、资源流动三大环节仍需加强监督部署大环节仍需加强监督部署 构建由国家统筹调配的算力资源体制机制。构建由国家统筹调配的算力资源体制机制。统筹数据中心、算力中心等算力资源规划调配,依托现有资源,构建全国一体化算力资源调度机制。对标美国计算储备战略部署,探索计算储备能力建设路径,发挥举国体制优势,强化应急计算能力保障。研究制定统一的算力评估定价标准。研究制定统一的算力评估定价
101、标准。凝聚学术界、产业界共识,围绕概念范畴、算力规模、计算精度、安全保障等指标打造一套统一的算力评估定价标准,推进算力市场规范化、专业化和标准化建设,促进算力产业转型升级和良性发展。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)48 建立与重要监管对象联通的监测预警系统。建立与重要监管对象联通的监测预警系统。做好政府和有效市场的动态平衡,优化监管规定和市场动向的及时匹配,做好监管干预的提前预案,在不干扰企业经营前提下,依据算力流向和经营行为实时研判合规性。内部赛迪智库电子信息研究所 49 附件一:先进计算产业发展规模目标 先进计算产业直接规模界定为计算产品整机制造及关键零部件,先进计算辐射带动的间
102、接产业规模主要考虑到对相关芯片设计和制造业、互联网应用、软件、信息服务业的带动作用以及对数字经济的赋能带动作用。2020 年先进计算产业直接规模约为 2.2 万亿元,结合“十四五”期间我国电子信息制造业 7%和数据量 30%的平均增速预测,并考虑新技术的带动作用,预计“十四五”期间,先进计算产业年均增速接近 10%,到 2025 年,直接产业规模有望超 3.5万亿,间接产业规模将超过 10万亿。根据产业规模每五年增长一倍的逻辑,到 2035 年直接产业规模将突破 10 万亿的发展目标。此外,到 2035 年,我国计算产业产业规模持续壮大,在全球价值链的地位进一步提升,在计算标准制定、专利布局、
103、生态建设方面占据坚定席位,产业链韧性和供应链的弹性得到优化,量子、类脑等前沿计算技术将步入商业化进程。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)50 附件二:全国各省市先进计算产业政策出台情况 发布时间发布时间 政策名称政策名称 发布部门发布部门 核心内容核心内容 2021.10 关于加快构建山东省一体化大数据中心协同创新体系的实施意见 山东省大数据局等7部门 到 2025 年,全省数据中心在用标准机架数达到 45 万个以上,总算力超过 12EFLOPS,高性能算力占比达到 15%,逐步形成“2+5+N”的省级一体化大数据中心空间布局。2021.11 长沙市加快先进计算产业发展若干政策 长沙市
104、人民政府 从技术创新、龙头支撑、产业协调、人才培引、金融支持五方面给予奖励和补贴,推进长沙市先进计算产业质量跃升和体系化升级。2021.11 长沙市加快先进计算产业发展三年 行 动 计 划(2022-2024年)长沙市人民政府 围绕“两芯一生态”,打造两千亿级先进计算产业集 群,实施“123456”行动,将长沙打造成为中部地区先进计算产业核心集聚区、计算多场景融合应用创新先导区、算力赋能辐射中心区、自主计算生态引领区,人工智能计算中心算力达到 1000P。2022.04 全国一体化算力网络国家枢纽节点宁夏枢纽建设方案 宁夏回族自治区人民政府办公厅 围绕“1357”总体发展思路,加快建设“一个集
105、群”“三大基地”“五数体系”“七项工程”。2022.05 湖南省强化“三力”支撑规划(20222025年)湖南省人民政府 大力实施六项行动,建设安全高效的一体化算力服务支撑体系。到 2025 年底,全省总算力达到10EFLOPS,其中先进算力达2EFLOPS,数 据 中 心 算 力 达8EFLOPS。2022.06 新型数据中心“算力浦江”行动计划(2022-2024年)上海市通信管理局 支撑“1+1+N”算力供给体系,形成“双核一带”商用算力空间布局。2022.07 关于加快推进“东数西算”工程建设全国一体化算力网 络 国 家(贵州)枢纽节点的 实施意见 贵州省人民政府办公厅 以 7 大专项
106、行动计划,实现“1142”的贵州枢纽节点建成目标。2022.07 山东一体化算力网络建设行动方山东省人民政府 围绕“算力、存力、运力、应用”四个维度部署七大重点任务,争内部赛迪智库电子信息研究所 51 发布时间发布时间 政策名称政策名称 发布部门发布部门 核心内容核心内容 案(20222025年)创全国一体化算力网络国家枢纽节点,打造黄河流域区域经济高质量发展增长极。2022.08 全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点(四川)实施方案 四川省发展 改 革委、省委网信办等6部门 以高质量发展为主题,以实施“东数西算”工程为引领,以建设天府数据中心集群为重点,加快算力设施建设,形成结构合理、供需匹配
107、、绿色安全的全省数据中心一体化发展格局。2022.08 全国一体化算力网络国家枢纽节点宁夏枢纽建设2022年推进方案 宁夏回族自治区人民政府办公厅 加快实施宁夏枢纽建设 2022 年40 项工作要点任务,推进建设“一个集群”“三大基地”“五数体系”“七项工程”。2022.08 关于促进全国一体化算力网络国家枢纽节点宁夏枢纽建设的若干政策意见 宁夏回族自治区人民政府办公厅 聚焦鼓励数据中心绿色安全低碳发展、支持全区新型算力升级、推动云计算和大数据产业发展等目标,提出 32 项内容,重点体现”五个注重“。2022.08 长沙市强化“三力”支 撑 实 施 方 案(2022-2025年)长沙市发展 改
108、 革委、长沙市工信局等 4部门 以六方面措施、七大任务,实现到 2025 年基本建成特色鲜明、泛在高效、规模适度的算力支撑体系。2022.09 关于支持全国一体化算力网络国家枢纽节点(甘肃)建设运营的若干措施 甘肃省人民政府 从要素供给、人才支撑、资金支持、服务保障、监管机制 5 方面拟定 40 条政策,对全国一体化算力网络国家枢纽节点(甘肃)建设予以支持,以支撑全省数字经济健康发展。2022.09 青海省加快融入“东数西算”国家布局工作方案 青海省人民政府办公厅 争取 2025 年前,纳入全国一体化算力网络国家枢纽节点,成为“东数西算”的重要承载地。-昆山高新区先进计算产业创新集群建设行动计
109、划(征求意见稿)昆山市高新区 围绕“123456”目标任务,推进昆山国家高新区先进计算产业发展。内容来源:各省市政府网站,赛迪智库整理,内容来源:各省市政府网站,赛迪智库整理,2022.11 内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)52 附件三:“东数西算”工程进展情况梳理 国家枢国家枢纽节点纽节点数据中数据中心集群心集群发展现状发展现状发展目标发展目标在建重大项目、工程在建重大项目、工程京津冀张家口集群京津冀地区是我国 IDC 市场规模最大的区域,占 1/3 以上;京津冀地区数据中心机柜资源位居全国主要城市群前列,其中北京市是中国在运营机柜数量最多的城市。到2023年,将北京市培育成为人工
110、 智 能 算 力 枢纽、先进节能技术应用高地,建设一批高性能计算设施。推动形成 4000 PFLOPS总算力规模的人工智能公共算力基础设施。包括但不限于:1、中国电信京津冀大数据智能算力中心2、中国联通京津冀数字科技产业园3、固安聚龙新一代云计算和人工智能产业园4、光环新网天津宝坻云计算中心5、中国移动京津冀(廊坊)数据中心6、华为大数据产业园 7、怀来东园数据中心 8、阿里宣化云计算数据中心等。长三角芜湖集群截至 2022 年上半年,上海在用数据中心标准机架规模已超过 36.1万架,在建数据中心标准机架规模超过 21.1万架;南京智能计算中心已运营系统的AI计算能力达每秒80亿 亿次。到20
111、25年,上海市数据中心总规模能力达到28万标准机架左右,平均上架率提升至 85%以上,数据中心算力达到14000PFLOPS,集聚区新建大型数 据 中 心 综 合PUE 降至 1.25 左右,绿色低碳等级达到 4A 级以上。包括但不限于:1、中国电信长三角国家枢纽节点算力调度平台和直连网络建设项目2、中国移动长三角(上海)5G 生态谷数据中心3、优刻得青浦数据中心4、中国移动长三角(苏州)云计算中心5、中国电信长三角一体化算力枢纽(吴江节点)工程6、阿里巴巴长三角智能计算基地等六大重点项目等涉及总投资规模超 230亿元,预计建成后数据中心总机架规模将达10万架。长三角生态一体化发展示范区内部赛
112、迪智库电子信息研究所 53 国家枢国家枢纽节点纽节点 数据中数据中心集群心集群 发展现状发展现状 发展目标发展目标 在建重大项目、工程在建重大项目、工程 粤港澳大湾区 韶关 集群 截至 2021年 7月,广东全省已投产使用的数据中心数量约 310 个,已投产数据中心约 56.6万标准机架,全省总算力(不含超级计算)达到16 EFLOPS。力争2025年,韶关数据中心集群建成50万架标准机架、500 万台服务器规模,投资 超 500 亿 元(不含服务器及软件)。首批项目包括中国联通、中国电信、中国移动、广东广电以及中瀚云韶关等 5 个企业的数据中心项目,项目累计总投资达 215亿元。第二批数据中
113、心项目涉及中联云港数据科技、上海德衡数据科技、广东韶智数字科技、北京首都在线科技、广东云下汇金科技、东莞市康华投资集团、中电鹰硕(深圳)智慧互联等 7家大数据企业。总投资额达 1200亿元。成渝 天府 集群 截至 2022 年一季度,重庆数据中心集群已具备 9 万个标准机架、45万台服务器的支撑能力。到 2025年,天府集群 5G 基站数量25万个,覆盖用户超 60%。数据中心机架数达到50万架,算力水平500 PFLOPS。1、腾讯西部云计算数据中心二期、中国联通西南数据中心三期、重庆有线智慧广电数据中心一期、两江云计算二期四个续建项目正在推进;2、西部(重庆)科学城先进数据中心项目总投资不
114、低于 20 亿元,将建设安装 144 个超高密度液冷机架和 208 个风冷机架,建成后可提供总计包含72.3万个国产高性能X86处理器核心、1760 块国产高性能计算加速卡的 9720个 通 用 计 算 节 点 和1800 个 智 能 计 算 节点;3、中国移动成渝(重庆)江南数据中心项目进入实质性实施阶段,建成后将形成拥有 1 万个机架、10 万台高性能服务器的高性能数据重庆 集群 到2025年,全市标准机架规模达50 万,总体上架率 75%,PUE(评价数据中心能 源 效 率 的 指标)1.3。内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)54 国家枢国家枢纽节点纽节点 数据中数据中心集群心集
115、群 发展现状发展现状 发展目标发展目标 在建重大项目、工程在建重大项目、工程 中心,计算速度可达到每秒 40亿亿次。内蒙古 和林格尔集群 截至 2022年 5月,全区已建成数据中心26个,服务器总装 机 能 力 约156万 台、15.6 万个标准机架,在建机架规模约 14万架。内蒙古国家算力枢纽节点(乌兰察布)智算中心“扶摇”算力规模达600 PFLOPS;截至 2022 年 7月,和林格尔数据中心集群在建和已建成数据中心 25个,装机能力超 300万台。力争到2025年,将内蒙古节点初步打造成为我国北方算力中心和国家枢纽节点示范区,形成一批“东数西算”典型示 范 场 景 和 应用,有效发挥规
116、模化、集约化、绿色化数据中心集群效应。全年新建、续建数据中心项目 14 个,总投资685.69 亿元。推动中国电信、中国移动数据中心二期新建机房楼、中数兴盛北方数据湖项目开工建设,确保东方国信工业互联网北方区域中心一期建成。加快建设中国银行总行金融科技中心,开工建设中国农业银行、中国建设银行总行金融科技中心、内蒙古农信社信息科技中心。截至 2022 年 7月,和林格尔数据中心已签约拟开工数据中心12 个,装机能力近 250万台,与中国移动内蒙古公司、内蒙古大学与中国移动内蒙古公司分别签订了战略合作协议。贵州 贵安 集群 2020年全省重点数据中心共23个,数据中心服务器标准机架承载能力达到 1
117、8.6 万架。2022年已投用 26 个重点数据中心,总算力规模超过780 PFLOPS。到2025年,贵州全省数据中心标准机架达到80万架、服务器达到400 万台,集群数据中心平均上架 率 不 低 于65%,提高可再生能源使用率,新建大型以上数据中心 PUE 低于1.2。2022 年一季度,在贵安数据中心集群内新启动 4 个数据中心项目,预计新增规模超 3 万个标准机架。内部赛迪智库电子信息研究所 55 国家枢国家枢纽节点纽节点 数据中数据中心集群心集群 发展现状发展现状 发展目标发展目标 在建重大项目、工程在建重大项目、工程 甘肃 庆阳 集群 截至 2020 年底,全省在用数据中心 66个
118、,机架总规模达到 11.05万架。在建数据中心 6 个,机架规模约为6503架,均为中小型数据中心。到2023年底,庆阳国家数据中心集群新增 2.5 千瓦标准机架15万个。到 2025 年底,累 计 新 增2.5千瓦标准机架30 万个,数字经济核心产业产值达到1000亿元。累计对接顶层大数据企业100余家,已与21家数字经济产业链头部企业签订合作协议;建成开通直连西安、兰州网络链路;2022 年实施重大项目 12 个,总投资113.11亿元,其中国家示范项目 2 个,总投资 23.68 亿元,已开工项目 8 个,完成投资5.1 亿元。2022 年 8月,甘肃庆阳“东数西算”项目获得5.5亿元政
119、策性开发性金融工具(基金)支持。宁夏 中卫 集群 已建成数据中心机房总面积达 25 万平方米,安装机架超过 3 万个,服务器装机能力达到 60 万台,上线服务器 近40万台,累计完成投 资85亿元。“十四五”期间,宁夏枢纽节点规模为 72 万个机柜,服务器上架率大于 85%,平均 PUE 值小于1.2,数据中心可再生能源使用率大于 65%,自主可 控 率 大 于90%。谋划重大项目21个,努力实现“3 个千亿”目标。总体投资超 7000 亿元,拉动大数据及相关产业规模达到万亿级,其中起步区建设谋划了七大工程 46 个重大项目,总投资超 3000 亿元。目前已与宁夏移动、中电工程、中兴通讯、腾讯
120、等多家企业签署 14 个战略合作协议,协议金额 2710 亿元。内容来源:赛迪智库整理,内容来源:赛迪智库整理,2022.11 内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)56 附件四:先进计算统计体系 算力算力 计算机、通信和其他电子设备制造业计算机、通信和其他电子设备制造业 计算机制造计算机制造 计算机整机制造 1.计算机工作站 1.1 高性能计算机 1.2 工作站 2.微型计算机设备 2.1 台式微型计算机 2.2 便携式微型计算机 2.2.1 笔记本计算机 其中:二合一笔记本 2.2.2 平板计算机 3.服务器 4.电子计算机数字式处理部件 其中:工业控制计算机 计算机零部件制造 1.电
121、子计算机零部件制造 计算机外围设备制造 1.输入设备 2.输出设备 3.外存储设备 其中:海量存储设备 4.阅读机、数据转录及处理机械 5.其他电子计算机外部设备 计算机应用产品制造 1.1 汽车电子 1.1 动力总成控制系统 1.2 电机控制系统 1.3 制动防抱死系统(ABS)1.4 电子制动力分配系统(EBD)1.5 电驱动控制系统 1.6电机驱动控制系统(新能源)1.7整车控制系统 1.8 电池管理系统 1.9 新能源汽车高压电气系统 1.10 汽车多媒体 2.工业自动控制系统装置制造 2.1 可编程逻辑控制器(PLC)2.2 集散控制系统(DCS)2.3 数 据 采 集 与 监 视
122、控 制 系 统(SCADA)2.4 远程终端控制系统(RTU)2.5 人机接口(HMI)2.6 可编程自动化控制器(PAC)2.7 其他工控装置 3.其他应用产品 3.1 5G行业终端 3.2摄像头 其中:4K摄像头 8K摄像头 3.3 其他应用产品 信息系统安全产品制造 1.边界防护类设备和系统 2.数据保护类设备和系统 3.安全检测类设备和系统 内部赛迪智库电子信息研究所 57 4.安全智能卡类设备和系统 5.密钥管理类设备和系统 电子器件制造电子器件制造 集成电路制造 1.集成电路制造 1.1 硅基集成电路制造 1.1.1 6 英寸及 6 英寸以下集成电路硅片 1.1.2 8英寸集成电路
123、硅片 1.1.3 12 英寸集成电路硅片 1.2 光集成电路制造 1.3 混合集成电路制造 1.4 其他集成电路制造 2.集成电路封装测试 2.1 封装 2.1.1 双列直插形式封装(DIP)/单列直插式封装(SIP)/Z 形直插式封装(ZIP)系列 其中 3DSIP 2.1.2 塑料方型扁平式封装(QFP)系列 2.1.3 球 栅 阵 列 封 装(BGA)/格栅阵列封装(PGA)系列 2.1.4 晶 圆 级 封 装(WLP)/倒 片 封 装(FlipChip)系列 2.1.5 其他封装测试系列 2.2 测试 2.2.1 晶圆测试 2.2.2 成品测试 算法相关统计条目算法相关统计条目 软件和
124、信息服务业软件和信息服务业 软件产品行业软件产品行业 1.基础软件 1.1 操作系统 1.2 数据库管理系统 1.3 中间件 1.4 办公软件 1.5 其他 2.支撑软件 2.1 开发工具 2.2 测试工具软件 2.3 其他支撑软件 3.工业软件 3.1 产品研发设计类软件 3.2 生产控制类软件 3.3 业务管理类软件 信息技术服务行业信息技术服务行业 1.云服务 1.1 基础设施即服务(IaaS)1.2 平台即服务(PaaS)1.3 软件即服务(SaaS)2.集成电路设计 2.1 微控器件 2.2 逻辑电路 2.3 存储器 2.4 模拟电路 内部先进计算产业发展白皮书(2022 版)58
125、2.5 其他电路 2.6 智能卡芯片及电子标签芯片 2.7 微波单片集成电路 2.8 物联网模组 2.9 其他集成电路产品 嵌入式系统软件行业嵌入式系统软件行业1.嵌入式系统软件算据相关统计条目算据相关统计条目互联网接入及相关服务互联网接入及相关服务互联网接入及相关服务互联网接入及相关服务1.互联网接入及相关服务互联网平台互联网平台1.互联网生产服务平台2.互联网生活服务平台3.互联网科技创新平台4.互联网公共服务平台5.其他互联网平台互联网数据服务互联网数据服务1.互联网数据服务软件和信息服务业软件和信息服务业信息技术服务行业信息技术服务行业1.信息系统集成实施服务1.1智能制造系统集成实施
126、服务 1.2 其他集成实施服务 2.数据服务2.1 大数据服务2.1.1 大数据采集服务 2.1.2 大数据分析挖掘服务 2.1.3 大数据可视化服务 2.1.4 大数据应用综合解决方案2.2 数据加工处理服务(非海量)2.3 数字内容处理服务2.3.1地理遥感信息服务 2.3.2 动漫、游戏数字内容服务2.3.3 其他数字内容处理服务信息安全行业信息安全行业1.信息安全产品1.1 基础类安全产品 1.2 终端与数字内容安全产品 1.3 网络与边界安全产品 1.4 专用安全产品 1.5 安全测试评估与服务产品 1.6安全管理产品 2.云计算安全产品内部电子信息研究所是赛迪研究院专业从事信息产业
127、和信息化领域战略规划研究的咨询服务部门,长期致力于为政府部门和企业提供产业发展政策、战略、规划、方案、可行性报告等研究服务,研究方向覆盖电子信息各细分行业及新兴领域。作为主要成员参与国家多份十四五规划政策的编制起草,承担完成多项国家级、省部级重大项目。电子信息研究所是世界超高清视频产业联盟(UWA)、多样性算力联盟、虚拟现实产业联盟(IVRA)、人工智能产业创新联盟、中国云服务联盟等行业组织的核心单位。单 位 简 介电 子 信 息研究所研究领域电子信息产业运行电子元器件先进计算计算机与通信设备互联网及移动互联网电子信息产业运行电子元器件先进计算计算机与通信设备互联网及移动互联网人工智能5G大数
128、据物联网人工智能5G大数据物联网智能终端与智能硬件智能终端与智能硬件智能+智能+智能制造智能网联汽车汽车电子锂离子电池能源电子智能制造智能网联汽车汽车电子锂离子电池能源电子数字经济数字经济虚拟现实虚拟现实元宇宙元宇宙超高清视频超高清视频传感器传感器01030204/电子信息研究所/承担国家部委重大课题地方代表性项目国家文件编制成果形式电话:联系人:温晓君 手机:邮箱:地址:北京市海淀区万寿路27号院8号楼12层-其他成果专业培训/专业论坛区域与企业对接活动-政策研究产业发展政策营商环境建设方案-可研/评估项目可行性研究报告项目评估报告-企业战略企业
129、发展战略规划智能制造实施辅导-产业规划发展规划/指导意见行动计划/推进方案-园区方案产业园区/特色小镇建设与运营方案十四五信息产业发展规划研究十四五电子信息制造业规划研究十四五时期数字经济核心产业内涵与发展趋势研究现代信息技术产业体系发展战略研究新型显示产业关键材料配套能力提升研究智能制造装备核心信息技术设备发展路线图研究核心信息技术设备“换芯工程”研究工业互联网关键技术、设备及发展路线图研究推动超高清视频产业发展政策研究虚拟现实产业政策宣贯与落实措施研究互联网电视接收设备信息管理智慧健康养老应用试点示范评估及管理基于宽带移动互联网的智能汽车和智慧交通应用示范核心技术梳理专项我国5G产业面临的
130、国际竞合态势分析与应对措施研究国家级经开区电子信息产业集群研究 十四五信息产业相关上位规划十四五网信相关上位规划先进计算产业发展指导意见虚拟现实与行业融合创新发展行动计划促进大数据发展行动纲要超高清视频产业发展行动计划(2019-2022年)推动企业上云实施指南(2018-2020年)云计算发展三年行动计划(2017-2019年)智慧健康养老产业发展行动计划(2017-2020年)智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)重庆两江新区产业十四五发展规划贵州省数字经济产业发展规划青海省十四五信息化发展规划青海省十四五网信发展规划南疆地区电子产品组装业发展研究四川绵阳市光学光电子产业发展
131、规划贵阳市人工智能产业发展研究北海市电子信息产业十四五发展规划吉林省光电显示产业发展规划哈尔滨市战略性新兴产业发展规划沈阳市智慧产业发展规划北京市海淀区人工智能产业发展行动计划中关村核心区产业要素组织及产业培育方式研究天津开发区智能产业区产业发展规划-西部地区湖南省计算产业十四五发展规划湖南省超高清视频产业发展规划安徽省超高清视频产业发展研究山西省企业上云评估指南河南省数字经济发展战略研究江西省十四五电子信息产业发展规划湖北新一代信息技术产业发展十四五规划京九(江西)电子信息产业带发展规划-中部地区-东北地区-华北地区江苏省海安电子信息产业园规划上海城市战略性信息基础设施建设思路研究浙江省信息经济发展规划福建省厦门市物联网产业发展规划广州超高清视频产业发展研究广东省惠州市建设“世界手机之都”发展规划广东省电子信息产业发展路径研究佛山市东平云谷数字经济产业发展规划-东部地区河北省唐山丰南区电子信息产业基地建设和产业发展规划专题研究内蒙古数据中心发展研究