关键技术

1. 算网一体基础设施
   • 计算与网络深度融合，构建低能耗、高性能的算力底座。
   • 网络技术支持智能接入、流量优化、健康监测和安全防护，保障算力高效传输。
2. 智能调度与管理
   • 通过 “算网大脑” 实现全局资源感知，结合能耗、负载、时延等多维度策略动态分配算力。
   • 支持跨地域、跨集群的任务调度，提升资源利用率。
3. 协同计算与生态构建
   • 支持联邦学习、多方协同计算等新型范式，促进数据、模型、算法的安全流通。
   • 构建开放标准，推动产业生态聚合。
4. 运营服务创新
   • 算力交易平台：实现算力资源的市场化交易与共享。
   • 多量纲服务：将算力需求转化为业务指标（如覆盖区域、时延要求），屏蔽底层技术细节。
   • 意图感知：通过 AI 技术理解用户需求，自动匹配最优算力资源。

典型应用场景

1. 智慧医疗
   • 医学影像数据云端存储与共享，支持远程诊断和 AI 辅助分析，减少重复检查。
2. 教育与科研
   • 云课堂实现教学资源弹性分配；超大规模集群支撑基因测序、气候模拟等科研计算。
3. 工业制造
   • 边缘算力实时处理工厂设备数据，优化生产线效率；AI 模型训练提升产品设计精度。
4. 数字内容创作
   • 云端渲染加速影视动画、游戏开发，降低中小企业技术门槛。
5. 智慧城市
   • 分布式算力协同处理交通、安防等数据，实现精细化管理。

意义与挑战

• 意义：推动算力普惠化，降低企业成本；促进绿色计算（如 “东数西算” 利用西部清洁能源）；加速 AI 技术落地与产业升级。
• 挑战：技术整合复杂（异构算力兼容）、标准统一难度大、数据隐私与安全风险、跨区域协同的商业模式待探索。

中国的进展