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为数字经济发展添能蓄力 加速千行百业羽化创新——浪潮云分布式云ICP 成果回顾与展望******

　　作者：尹萍

　　刚刚过去的 2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量。

　　国际市场研究机构Gartner发布的2023年十大战略技术趋势预测显示，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速他们的业务项目。在宏观经济增长放缓、供应链短缺等诸多不稳定因素的影响下，国际数据机构IDC预测，未来5年国内云计算市场年复合增长率将在20%左右，到2025年，75%的组织将选择能够在跨云、边缘和专属环境中提供一致性应用部署体验的技术合作伙伴。

　　羽化即为数字化过程，是物理世界和数字世界的链接或打通。云正成为拉通物理世界和数字世界实现羽化的新引擎。

　　Gartner 2023年十大战略技术趋势

　　2022年，浪潮集团旗下浪潮云深入践行“自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的精神，持续加大新增长引擎投入。针对当前千行百业数字化转型面临的算力分布不均、数据要素治理、数字技能提升三大核心问题，浪潮云以新一代行业云MEP战略为指引，以用户需求为中心，通过分布式云、一体化大数据平台、安全运营三个核心要素加以解决，助力政企客户跨越横亘于前的“数字鸿沟”。

　　2022年，浪潮云分布式云ICP（Inspur Cloud Platform）作为统一云服务平台底座，深耕分布式云、边缘计算、云原生等核心技术，通过中心云（ICP Central）、本地云（ICP Local）、边缘云（ICP Edge）三种部署形态，将算力服务输送至用户身边，为千行百业实现云上数字化创新、产业降本增效提供分布式算力技术保障。

　　核心技术创新在路上， ICP产品序列持续充盈

　　2022年，浪潮云分布式云ICP聚焦关注平台创新能力和技术能力突破，发布本地云ICP Local V3.6和边缘云ICP Edge V2.1，以足够宽阔、不断充盈的产品序列，全方位升级分布式云平台及服务。

　　分布式云ICP产品系列

　　产品序列多项发力，浪潮云分布式云ICP综合实力极大增强：在架构优化方面，优化云平台部署架构，支持单集群1000+以上节点部署规模，管理规模提升10倍以上，预计降低建设、运营维护成本10%；在平台性能方面，浪潮分布式云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名，刷新了综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间三项世界纪录；在稳定性方面，新增基于网络判断的自动疏散技术和磁盘故障预测能力，持续提升平台及服务稳定性。

　　行业探索落地在路上，分布式云让计算无处不在

　　2022年，以浪潮云分布式云ICP为核心，浪潮云加速全国布局，通过7大核心云数据中心、113个区域云中心、481个分布式节点打造无处不在的算网体系，同时，依托浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter实现云平台持续迭代和升级，超过2万个业务应用系统在浪潮云上稳定运行。

　　在政务领域，浪潮云助力中国科协 “一云多芯”云服务平台，实现“中心云+本地云”异构资源的统一接入、统一管理、统一服务，通过提供一站式云原生应用运行环境，保障云原生应用云上开发和生命周期管理，支撑300+容器稳定运行；助力中国科协与全国学会、地方科协和基层组织，打造上下联动、纵横互通、共建共享的平台生态，支撑全国科技工作者实现服务质量提升。

　　在行业领域，浪潮云依据城轨团标标准技术要求，建设“南通轨交云”统一一朵分布式云，实现多线路资源共享，统一地铁信息系统服务，为南通轨交“线网云”云化升级赋能；参与建设日照医保云，赋能其业务应用创新、数据开放共享，并助力项目荣获中国信通院《专有云平台成熟度能力》先进级认证。

　　在边缘计算领域，浪潮云为临沂国土构建“1个中心云+9个边缘云”的分布式云平台，为国土空间数据分析、GIS建模处理等提供边缘侧近场算力服务。该项目在边缘计算、云边协同领域的分布式云创新实践，荣获云计算开源产业联盟2022年度“分布式云与云边协同最佳实践案例”奖项。

　　载誉前行再出发，以口碑赢得认可

　　2022年，浪潮云分布式云ICP积极参与国内外行业开放交流平台，以行业沟通、标准评测为抓手，以技术创新攻坚为核心，多项产品和服务以专业实力和用户口碑突破荣获行业权威认可，入选中国信息通信研究院软件供应链产品名录和中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会图谱。

　　同时，浪潮云分布式云ICP积极推进云计算行业标准体系建设，完成分布式云、专有云、边缘云等6项云计算标准编制，首批通过中国信通院《分布式云服务基础设施能力要求》、《专有云平台成熟度能力要求》、《分布式系统稳定性度量》标准测评认证。

　　乘势而上，为数字经济发展添能蓄力

　　2023年，如何向着新的奋斗目标再出发？浪潮云分布式云ICP将在新一代行业云MEP战略的指引下，持续深化分布式算力服务核心能力，加大技术研发创新投入：

　　构建分布式算力服务方面，实现分布式云全局算力度量、建模、预测分析，助力行业应用实现云边端算力服务的最优化供给；强化云服务高可用方面，实现硬件故障预测和全栈云服务高可用，提升行业客户业务应用的SLA；丰富智算产品方面，提供面向深度学习、训练推理、科学计算等场景的计算型，以及面向渲染型的智算产品服务，为行业数字化和智能化提供多样算力服务；完善边缘产品体系方面，以轻量灵活的边缘算力为基座，丰富面向行业场景的产品应用和智能端产品，优化云边端一体化协同能力，助力行业客户实现云上应用创新。

　　奋进2023年，浪潮云将继续发挥分布式云算力服务优势，为千行百业云上羽化保驾护航，共同奔赴更加数字化、智能化的未来。

　　（作者系浪潮云分布式云ICP产品总监）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）