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全国政协委员黄群慧:以网强算是发展新质生产力的重要举措

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xinwen.mobi 发表于 6 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式

以网强算对于发展新质生产力具有重要意义的原因如下:

一、从新质生产力内涵角度
1. 创新驱动方面
   整合创新资源
     网络为计算资源的整合提供了广阔的平台。通过网络,可以将分布在不同地区、不同机构(如高校、科研院所、企业研发中心等)的计算设备连接起来,形成一个庞大的计算资源池。例如,在药物研发过程中,科研机构可以借助网络整合全球范围内的超级计算中心、高校实验室的计算资源,加速分子模拟、药物筛选等计算密集型任务,从而推动医药创新。
     网络促进了创新要素(数据、算法、算力等)的快速流动与共享。在开源社区中,全球的开发者通过网络共享算法代码,企业可以利用这些开源算法,结合自身的算力资源和数据,开发新的人工智能应用,加速技术创新的进程。
2. 突破传统经济质态方面
   催生新业态新模式
     以网强算能够促进云计算、边缘计算等新兴计算模式的发展。例如,在工业互联网场景下,通过网络将工厂中的大量设备连接起来,利用边缘计算在设备端就近处理数据,同时将复杂计算任务上传到云端数据中心。这种云 边协同的计算模式可以提高工业生产的智能化水平,催生智能工厂、工业物联网等新业态。
     网络与计算的深度融合有助于推动数字孪生等创新模式的发展。在城市规划领域,利用网络将城市中的各种传感器数据传输到计算平台,构建城市的数字孪生模型。通过对数字孪生模型进行模拟计算,分析交通流量、能源消耗等情况,为城市的精细化管理和可持续发展提供决策支持,突破传统城市规划和管理的质态。

二、从算力提升角度
1. 算力资源优化方面
   提升算力资源利用效率
     网络技术可以实现对算力资源的动态调度。在大型数据中心中,网络可以根据各个计算任务的需求,实时分配计算资源。例如,在电商促销活动期间,网络能够将更多的算力分配到订单处理、物流调度等关键任务上,避免计算资源的闲置或过度使用,提高整个数据中心的算力利用效率。
     以网强算有助于实现算力的分布式协同。在分布式计算场景中,如分布式深度学习训练,网络连接众多的计算节点(如GPU服务器),通过优化网络通信协议,可以减少节点间数据传输的延迟,提高分布式计算的性能,使得原本分散的算力能够高效协同工作。
2. 算力普及与拓展方面
   扩大算力服务范围
     网络的发展使得算力能够像水电一样以服务的形式提供给更广泛的用户。通过云网络,中小企业可以便捷地获取云端的算力资源,开展大数据分析、人工智能等业务,无需自己建设昂贵的计算设施。这降低了企业使用算力的门槛,扩大了算力的服务范围,促进了不同规模企业的数字化转型。
     在偏远地区,网络基础设施的改善(如5G网络的覆盖)可以将城市中心的数据中心算力延伸到这些地区。例如,偏远山区的农业企业可以利用云端算力进行农产品市场分析、种植计划优化等工作,推动当地农业产业的升级发展,实现算力在地域上的拓展普及。

三、从数字经济发展角度
1. 数据价值挖掘方面
   加速数据流通与处理
     网络为海量数据的快速传输提供了保障,而算则对这些数据进行深度分析处理。在金融领域,银行每天会产生大量的交易数据、客户信用数据等。通过高速网络将这些数据传输到数据处理中心,利用强大的计算能力进行风险评估、市场趋势预测等分析,挖掘数据背后的价值,为金融决策提供依据。
     在大数据时代,以网强算能够实现数据在不同主体(企业、政府、科研机构等)之间的安全、高效流通。例如,在医疗健康领域,通过网络连接医院、药企、科研机构等,利用计算技术对多源医疗数据(患者病历、基因数据、临床研究数据等)进行整合分析,有助于发现新的疾病治疗方法、药物研发靶点等,提升医疗健康产业的数字化水平。
2. 产业数字化转型方面
   提供数字化转型支撑
     对于传统制造业企业来说,以网强算可以推动其向智能制造转型。网络将生产设备、传感器、控制系统连接起来,实现设备之间的互联互通,而计算能力则用于处理生产过程中的大量数据,如质量检测数据、设备运行数据等,从而优化生产流程、提高产品质量、降低生产成本。
     在物流行业,网络连接物流供应链上的各个环节(仓储、运输、配送等),计算技术通过对物流数据(货物流量、运输路线、仓储库存等)的分析,实现物流资源的智能调度和优化配置,提高物流效率,促进物流产业的数字化转型。
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