劉業(yè)政，黃麗華，朱揚(yáng)勇，孫見山，宋靖達(dá)

1.合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230009；

2.大數(shù)據(jù)流通與交易技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，上海 201203；

3.復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院，上海 200433；

4.復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，上海 200438；

5.網(wǎng)絡(luò)空間行為與管理安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230009

0 引言

2022年2月7日，國(guó)家發(fā)展改革委等部門正式同意在長(zhǎng)三角地區(qū)啟動(dòng)建設(shè)國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)，并在長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)和蕪湖分別規(guī)劃設(shè)立了兩個(gè)數(shù)據(jù)中心集群。長(zhǎng)三角樞紐圍繞這兩個(gè)數(shù)據(jù)中心集群優(yōu)化算力布局，積極承接長(zhǎng)三角中心城市實(shí)時(shí)性算力需求，引導(dǎo)溫冷業(yè)務(wù)向西部遷移，并構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)算力資源“一體協(xié)同、輻射全域”的發(fā)展格局[1]。此外，根據(jù)2022年3月上海市人民政府合作交流辦公室發(fā)布的消息，長(zhǎng)三角樞紐今后將被打造為面向長(zhǎng)三角、輻射全國(guó)的信息 港[2]。因此從地區(qū)角度來看，長(zhǎng)三角樞紐需要滿足區(qū)域內(nèi)對(duì)海量規(guī)模數(shù)據(jù)的集中處理，以支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、金融證券、人工智能等高頻實(shí)時(shí)交互型的業(yè)務(wù)需求。從全國(guó)角度來看，長(zhǎng)三角樞紐圍繞數(shù)據(jù)中心的集群化進(jìn)行建設(shè)，可以推進(jìn)東西部國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)間、城市內(nèi)部與周邊區(qū)域間的數(shù)據(jù)中心協(xié)調(diào)發(fā)展，為參與構(gòu)建高效、平衡、綠色的國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)體系發(fā)揮示范和帶動(dòng)作用。

除了作為國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，長(zhǎng)三角地區(qū)也是我國(guó)先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展高地。憑借其自身的區(qū)位優(yōu)勢(shì)、豐富的科教科創(chuàng)資源，以及良好扎實(shí)的工業(yè)基礎(chǔ)，長(zhǎng)三角地區(qū)近年來一直加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化來賦能制造業(yè)，三省一市先后出臺(tái)了相關(guān)政策文件，積極推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。例如上海市發(fā)布了《上海市先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》，浙江省發(fā)布了《 浙江省全球先進(jìn)制造業(yè)基地建設(shè)“十四五”規(guī)劃》，江蘇省發(fā)布了《江蘇省“十四五”制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃》，安徽省則印發(fā)了《安徽省“十四五”制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（制造強(qiáng)省建設(shè)）規(guī)劃》。這些舉措極大地促進(jìn)了長(zhǎng)三角地區(qū)先進(jìn)制造業(yè)集群的快速發(fā)展，孵化和培育了眾多新興產(chǎn)業(yè)，使其成為國(guó)家先進(jìn)制造業(yè)集聚發(fā)展的中心區(qū)域。根據(jù)工信部公布的國(guó)家先進(jìn)制造業(yè)集群名單顯示，2021年長(zhǎng)三角地區(qū)先進(jìn)制造業(yè)集群上榜數(shù)量占全國(guó)總數(shù)的4 0%[3]。因此，長(zhǎng)三角地區(qū)作為全國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)之一，其制造業(yè)今后進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)的趨勢(shì)不會(huì)減弱，對(duì)新一代信息技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用的需求也不會(huì)降低。長(zhǎng)三角樞紐作為國(guó)家“東數(shù)西算”工程中提供超級(jí)算力的關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施，將促進(jìn)一體化制造業(yè)、算力算法、科技創(chuàng)新相融合，不斷打造先進(jìn)制造業(yè)中心。而長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)勢(shì)必也可以從這一發(fā)展進(jìn)程中直接獲益，從而加快長(zhǎng)三角制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

綜上所述，長(zhǎng)三角建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)，是推進(jìn)我國(guó)算力基礎(chǔ)設(shè)施化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，同時(shí)也是國(guó)家數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，采用加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的方式，為推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量、創(chuàng)新型發(fā)展注入新動(dòng)能。因此，本文結(jié)合制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在的實(shí)際問題，試圖剖析長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯機(jī)理，探究當(dāng)前其在賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的挑戰(zhàn)，并提出其賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)路徑。

1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在的問題

由于數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算技術(shù)、安全技術(shù)的迭代發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出的先進(jìn)技術(shù)被應(yīng)用于制造業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，并且誕生了數(shù)字化設(shè)計(jì)、智能工廠、賦能中心、轉(zhuǎn)型服務(wù)商等諸多新業(yè)態(tài)和新場(chǎng)景。隨著先進(jìn)技術(shù)在制造領(lǐng)域的加速滲透擴(kuò)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)據(jù)的采集精度、傳輸速度、存儲(chǔ)空間、計(jì)算能力等方面的要求也不斷提高。在此過程中，概括起來主要有先進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用淺層化、碎片化，跨行業(yè)、跨企業(yè)數(shù)據(jù)難以聯(lián)通共享，制造業(yè)全鏈條上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的廣度、深度規(guī)模不一，以及轉(zhuǎn)型中產(chǎn)生的算力需求亟待滿足等方面的問題。

1.1 先進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用淺層化、碎片化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果有限

先進(jìn)數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素，在推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際進(jìn)程中，往往存在先進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用淺層化、碎片化的問題，導(dǎo)致技術(shù)的落地應(yīng)用與收益產(chǎn)出無法形成良性循環(huán)，從而限制了轉(zhuǎn)型效果。已經(jīng)開始實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)也大多僅實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)信息技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，先進(jìn)數(shù)字技術(shù)滲透應(yīng)用水平不高，數(shù)據(jù)要素價(jià)值潛力有 待開發(fā)[4]。具體來說，一是由于工業(yè)設(shè)備種類繁多，應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜，數(shù)字技術(shù)建設(shè)和業(yè)務(wù)使用水平之間本身存在差異，導(dǎo)致貫穿生產(chǎn)制造全流程中的各要素、各環(huán)節(jié)未能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)感知，進(jìn)而制約了工業(yè)設(shè)備數(shù)字化率和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率的提升，使其不能及時(shí)、有效、真實(shí)地提取數(shù)據(jù)，并直接影響了數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量，最終導(dǎo)致生產(chǎn)車間出現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不透明、產(chǎn)品不可追溯、設(shè)備利用率低下等問題。而純度不夠、價(jià)值不高的數(shù)據(jù)即便再進(jìn)行分析處理，對(duì)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)的支持也將大打折扣。二是由于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體技術(shù)架構(gòu)能力不足，在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)采用的手段也比較單一，并且從事生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品大多集中在中低端市場(chǎng)，導(dǎo)致對(duì)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)推廣復(fù)用的難度變高，最終導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用所需的資本投入可能變得過大。這一點(diǎn)在高端工業(yè)軟件、工業(yè)5G芯片、底層操作系統(tǒng)、平臺(tái)開發(fā)工具等涉及基礎(chǔ)應(yīng)用產(chǎn)品的領(lǐng)域上體現(xiàn)得尤為明顯。在與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的核心基礎(chǔ)零部件(元器件)、關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝等方面自主化程度較低，是導(dǎo)致當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)“大而不強(qiáng)、快而不優(yōu)”的直接原因[5]。由于缺乏自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，國(guó)產(chǎn)化率低且大部分被國(guó)外壟斷，使得相關(guān)產(chǎn)品對(duì)進(jìn)口的依賴性較強(qiáng)而可替代選擇較少。因此，在全產(chǎn)業(yè)鏈上實(shí)現(xiàn)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，所需要的成本則相對(duì)較高。但是，如果只對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上某個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用先進(jìn)數(shù)字技術(shù)賦能轉(zhuǎn)型，而沒有鏈上其他環(huán)節(jié)的配合加入，最終也無法實(shí)現(xiàn)有效的轉(zhuǎn)型。

1.2 各類數(shù)據(jù)孤島問題橫生，數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到阻礙

制造業(yè)的數(shù)字化并非僅限于產(chǎn)品的加工制造環(huán)節(jié)和產(chǎn)品本身，而是包括制造組織全領(lǐng)域、產(chǎn)品生命周期全過程、供應(yīng)鏈全鏈條以及商業(yè)生態(tài)等各方 面的數(shù)字化[6]。那么，算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提應(yīng)該是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)要素實(shí)現(xiàn)高效流通，做到真正把數(shù)據(jù)“盤活”，讓數(shù)據(jù)價(jià)值得到充分釋放。然而，隨著制造業(yè)的行業(yè)分工逐漸細(xì)化，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸多樣化，導(dǎo)致其行業(yè)邊界越來越模糊，行業(yè)門檻也開始逐漸降低，使得行業(yè)內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng)合作關(guān)系日趨復(fù)雜。由于產(chǎn)業(yè)層面多元制造主體數(shù)字化協(xié)同能力欠缺以及整體層面開放共享不夠充分，制造業(yè)的數(shù)字化 轉(zhuǎn)型受到制約[7]。因此，在現(xiàn)實(shí)情況中，制造業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的數(shù)據(jù)流通困境仍然嚴(yán)峻，“數(shù)據(jù)孤島”問題仍然普遍存在。具體來說，生產(chǎn)制造過程中各業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)又分布在不同的應(yīng)用系統(tǒng)上，使得統(tǒng)一化的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范難以落實(shí)；工業(yè)設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)協(xié)議普及率低且外部通信硬件接口形式多樣，而不同設(shè)備采用的通信連接協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)又不統(tǒng)一，并且數(shù)據(jù)接入的格式、標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議也各不相同，導(dǎo)致設(shè)備間通過異構(gòu)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的難度較大；工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集和傳輸過程的成本高、時(shí)延高，導(dǎo)致當(dāng)面對(duì)不同的數(shù)字化應(yīng)用需求任務(wù)時(shí)，無法對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行有效的整合分析，進(jìn)而對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)使用和分析處理造成壁壘；受限于工藝技術(shù)落后、生產(chǎn)效率低和管控能力弱等，設(shè)備、系統(tǒng)與平臺(tái)等之間的數(shù)據(jù)流通不暢，缺乏對(duì)產(chǎn)品信息全生命周期的數(shù)據(jù)管控，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)分析與科學(xué)決策方面難以發(fā)揮作用；產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間具備的信息化和數(shù)字化水平程度不一致，使得針對(duì)各自生產(chǎn)制造流程提供的數(shù)據(jù)服務(wù)也存在很大差別，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)上下游間進(jìn)行的業(yè)務(wù)協(xié)作造成困難。

1.3 產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部數(shù)字化基礎(chǔ)差距較大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度較大

沿著全產(chǎn)業(yè)鏈向各個(gè)環(huán)節(jié)、各個(gè)領(lǐng)域依次進(jìn)行延伸，則企業(yè)為最小的節(jié)點(diǎn)單元。雖然行業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在逐年提高，但不同行業(yè)之間差別很大，大型企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程比中型企 業(yè)推進(jìn)程度更高[8]。與處在智能化改造中的大型工廠不同，中小企業(yè)中的大多數(shù)仍處于數(shù)字化發(fā)展的初期階段。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升全要素生產(chǎn)率，而且資本密集型行業(yè)企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)能獲得更大 的生產(chǎn)率提升效應(yīng)[9]。因此，產(chǎn)業(yè)鏈整體尚不具備較高的數(shù)字化水平，而且產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間并未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)打通，不同層級(jí)的產(chǎn)業(yè)平臺(tái)在服務(wù)功能方面還可能存在著交叉重疊和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，不能很好地發(fā)揮相互協(xié)作、相互補(bǔ)充的作用，自然也無法為算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程提供數(shù)據(jù)支撐，使得算力樞紐節(jié)點(diǎn)難以在全產(chǎn)業(yè)鏈上實(shí)施賦能轉(zhuǎn)型。具體來說，一是中小企業(yè)本身數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，甚至很多中小企業(yè)暫時(shí)還不具備數(shù)字化能力，尤其是對(duì)設(shè)備、生產(chǎn)線、車間等的數(shù)字化改造升級(jí)不徹底，缺少覆蓋產(chǎn)品全生命周期管理的數(shù)據(jù)鏈，導(dǎo)致一些共性技術(shù)不能及時(shí)落地應(yīng)用，進(jìn)而無法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化和效益提升；二是中小企業(yè)主要聚集在產(chǎn)業(yè)鏈的中低端，其本身供給能力的穩(wěn)定性較差，再加上無法對(duì)企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，如果受到來自產(chǎn)業(yè)鏈的被動(dòng)擠壓，則在短期內(nèi)其推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本、技術(shù)門檻、部署業(yè)務(wù)量都將明顯增加，使得其從節(jié)點(diǎn)樞紐數(shù)據(jù)中心獲取資源和應(yīng)用服務(wù)變得更加困難，容易在賦能與轉(zhuǎn)型之間造成脫節(jié)，導(dǎo)致其與重點(diǎn)企業(yè)間的能力差距進(jìn)一步拉大。

1.4 多方算力需求亟待滿足，數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)能支撐較弱

當(dāng)前制造領(lǐng)域企業(yè)正在運(yùn)用其在技術(shù)、數(shù)據(jù)、平臺(tái)等方面的優(yōu)勢(shì)，向生產(chǎn)制造、配套供應(yīng)、運(yùn)營(yíng)物流等鏈條進(jìn)行不斷延伸，嘗試探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式。在此過程中，算力基礎(chǔ)設(shè)施以提供算力資源的方式為數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入充沛動(dòng)能。但是，在算力消費(fèi)者與算力供應(yīng)方之間卻常常出現(xiàn)供需不對(duì)等，甚至供不應(yīng)求的情況。具體來說，一是以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的新一代信息技術(shù)持續(xù)集成創(chuàng)新，而算力水平作為限制技術(shù)發(fā)展的牽引瓶頸，不僅能決定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和利用程度，還能影響算法模型訓(xùn)練部署及其轉(zhuǎn)化應(yīng)用的速度。因此在制造業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)面對(duì)越來越多的新興應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，將產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中心擴(kuò)散至網(wǎng)絡(luò)邊緣，利用邊緣節(jié)點(diǎn)和云服務(wù)器的共同協(xié)作來處理移動(dòng)終端設(shè)備上的任務(wù)，成為提高通信和計(jì)算效率、避免算力 資源浪費(fèi)的有效手段[10]。二是信息技術(shù)與制造技術(shù)之間的深度交叉融合使得其在不斷衍生出新的應(yīng)用方向的同時(shí)，也在不斷擴(kuò)大算力業(yè)務(wù)的作用邊界。依托傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施和全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系等的新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，算力業(yè)務(wù)的覆蓋實(shí)現(xiàn)從軟硬件、信息安全產(chǎn)品到產(chǎn)業(yè)平臺(tái)資源要素的整合重構(gòu)，并對(duì)算力應(yīng)用服務(wù)的商業(yè)模式提出了多樣化、個(gè)性化的挑戰(zhàn)。例如在構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，生產(chǎn)過程控制、設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能巡檢等9類工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用場(chǎng)景，其中控制類的工業(yè)智能任務(wù)大部分對(duì)時(shí)延要求極高而對(duì)算力的要求不高，其他類的工業(yè)智能任務(wù)則有些對(duì)算力的要求很高[11]。因此，根據(jù)不同制造任務(wù)的要求，利用算力網(wǎng)絡(luò)對(duì)計(jì)算資源和通信資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和運(yùn)營(yíng)，既要提升調(diào)度的智能化水平和算力服務(wù)效率，還要實(shí)現(xiàn)算力與生產(chǎn)制造的高效適配，以滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和計(jì)算的需求。

2 長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理

截至2022年，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率達(dá)55.3%，數(shù)字化研發(fā)工具的普及率達(dá)74.7%，開展網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同 的企業(yè)比例達(dá)38.8%[12]。當(dāng)前，我國(guó)制造業(yè)的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化水平正在不斷提升，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在“東數(shù)西算”工程全面實(shí)施的大背景下，長(zhǎng)三角地區(qū)應(yīng)充分利用地區(qū)樞紐節(jié)點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，繼續(xù)領(lǐng)跑我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。具體來看，長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)將通過完備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件，以及加速助推制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程這兩方面發(fā)揮賦能效應(yīng)。

2.1 算力樞紐節(jié)點(diǎn)完備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)條件

2.1.1 算力網(wǎng)絡(luò)對(duì)接制造業(yè)算力規(guī)模需求

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，算力成為釋放數(shù)據(jù)價(jià)值和推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著制造業(yè)各領(lǐng)域中技術(shù)應(yīng)用的加速落地，萬企千園的智能制造設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，那么相應(yīng)數(shù)據(jù)資源在存儲(chǔ)、傳輸、計(jì)算、處理等方面的需求也將迅猛增長(zhǎng)。在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，不論是量大面廣的中小微企業(yè)還是大型企業(yè)，都面臨缺數(shù)據(jù)的問題，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是建立企業(yè)的數(shù)據(jù)能力，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)員工、數(shù)據(jù)運(yùn)用等方面[13]。通過推進(jìn)公共算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力和計(jì)算效率的提升，有利于實(shí)現(xiàn)智能工廠和數(shù)字化車間的建設(shè)，促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能的過程離不開規(guī)模化、普惠型的公共算力基礎(chǔ)設(shè)施的支持。2021年5月，由國(guó)家發(fā)展改革委等四部委發(fā)布的《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》指出我國(guó)東西部算 力資源存在供需不平衡的問題[14]，東部地區(qū)的算力需求比中西部地區(qū)增長(zhǎng)更快，故可能出現(xiàn)較大的算力資源缺口。特別是我國(guó)東部發(fā)達(dá)的一線城市地區(qū)，呈現(xiàn)較為明顯的算力資源供給不足的局面，而中西部地區(qū) 則呈現(xiàn)算力資源供給過剩的局面[15]。因此，統(tǒng)籌布局建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，打通國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域調(diào)動(dòng)調(diào)度算力，能夠充分?jǐn)U展和釋放算力網(wǎng)絡(luò)在算力服務(wù)、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的增長(zhǎng)空間，從而有效降低東部地區(qū)包括長(zhǎng)三角地區(qū)各行各業(yè)的算力需求壓力。算力網(wǎng)絡(luò)以算力為中心連接用戶和數(shù)據(jù)，通過輸出算力供需匹配服務(wù)，為制造業(yè)各領(lǐng)域提供高質(zhì)量、低時(shí)延、低成本的算力。具體來說，算力網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于傳統(tǒng)零散單個(gè)數(shù)據(jù)中心提供算力的服務(wù)形式，以數(shù)據(jù)中心集群和云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，推動(dòng)多云之間、云和數(shù)據(jù)中心之間、云和網(wǎng)絡(luò)之間進(jìn)行資源聯(lián)動(dòng)，打造云網(wǎng)邊高速互聯(lián)的智能網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)異地算力與網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同工作。類比于工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的電力基礎(chǔ)設(shè)施化，算力也要像電力網(wǎng)一樣實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施化，才能真正促進(jìn)數(shù)據(jù)高效流動(dòng)和價(jià)值創(chuàng)造，才能真正實(shí) 現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展[16]。對(duì)于長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)而言，算力網(wǎng)絡(luò)不僅要實(shí)現(xiàn)各個(gè)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)之間、節(jié)點(diǎn)地區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)中心集群和主要城市之間數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)絡(luò)的定向高速互聯(lián)，還要實(shí)現(xiàn)對(duì)同一樞紐節(jié)點(diǎn)內(nèi)多個(gè)數(shù)據(jù)中心集群間的網(wǎng)絡(luò)組織進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，從而保障數(shù)據(jù)的高效流通和算力的統(tǒng)籌利用，滿足制造業(yè)各領(lǐng)域終端場(chǎng)景的算力需求。

2.1.2 新型數(shù)據(jù)中心夯實(shí)制造業(yè)數(shù)字底座

目前長(zhǎng)三角地區(qū)在國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心集群布局范圍的基礎(chǔ)上，建設(shè)了上海超算中心、無錫超算中心、昆山超算中心、合肥先進(jìn)計(jì)算中心等一批大型數(shù)據(jù)中心，同時(shí)加快對(duì)老舊小散數(shù)據(jù)中心的改造升級(jí)和遷移整合，以更好地配合長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)，通過推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系建設(shè)并深入具體應(yīng)用場(chǎng)景，可以為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2021年7月，由工信部印發(fā)的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023年）》明確了新 型數(shù)據(jù)中心的概念定義及其建設(shè)任務(wù)[17]。其中提及的云邊協(xié)同工程和數(shù)云協(xié)同工程，強(qiáng)調(diào)了在以國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)、省內(nèi)數(shù)據(jù)中心、邊緣數(shù)據(jù)中心的新型數(shù)據(jù)中心梯次布局下，支持開展基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景的邊緣數(shù)據(jù)中心應(yīng)用。同時(shí)，文件還指出要鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)加快建設(shè)數(shù)字化云平臺(tái)，推動(dòng)企業(yè)深度上云用云，支撐工業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過依托基礎(chǔ)電信企業(yè)、交換中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，推動(dòng)邊緣數(shù)據(jù)中心間、邊緣數(shù)據(jù) 中心與新型數(shù)據(jù)中心間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)交換[18]，在提升云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同水平的同時(shí)，提升算力賦能應(yīng)用水平。事實(shí)上，將產(chǎn)業(yè)核心業(yè)務(wù)云化以及對(duì)多個(gè)新型數(shù)據(jù)中心進(jìn)行整合，不僅可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)集成和數(shù)據(jù)集成，提升應(yīng)用敏捷和業(yè)務(wù)智能的體驗(yàn)，還能促進(jìn)算力資源的高效利用。一方面，新型數(shù)據(jù)中心作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新基建的基石，能夠滿足5G、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展需求。另一方面，云讓計(jì)算無處不在，云計(jì)算與數(shù)據(jù)中心在計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施化的發(fā)展上相輔相成，云原生讓業(yè)務(wù)生于云長(zhǎng)于云，而上云也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要標(biāo)志。因此，加快推動(dòng)長(zhǎng)三角國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)各數(shù)據(jù)中心、云之間的協(xié)同，強(qiáng)化新型數(shù)據(jù)中心、云平臺(tái)、數(shù)據(jù)之間的一體化關(guān)系，通過構(gòu)建支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)數(shù)字底座，可以更好地服務(wù)于各行各業(yè)的數(shù)字化場(chǎng)景應(yīng)用需求。對(duì)于制造業(yè)而言，行業(yè)上云可以利用云平臺(tái)彈性擴(kuò)縮容的特點(diǎn)來獲取計(jì)算資源，同時(shí)還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚，通過對(duì)智能制造、集成開發(fā)、數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)等技術(shù)進(jìn)行整合，構(gòu)建數(shù)字底座、云底座以提高計(jì)算效率。具體來說，圍繞人工智能、區(qū)塊鏈、元宇宙等新一代信息技術(shù)應(yīng)用，推動(dòng)智能計(jì)算中心、邊緣計(jì)算中心與云計(jì)算服務(wù)的邊云協(xié)同發(fā)展，打破跨地域、跨領(lǐng)域不同數(shù)據(jù)源間的“數(shù)據(jù)孤島”，構(gòu)筑互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)要素流通生態(tài)，有利于建設(shè)融合行業(yè)知識(shí)的賦能應(yīng)用平臺(tái)、專用行業(yè)云等數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)設(shè)施。

2.2 算力樞紐節(jié)點(diǎn)助力制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速

2.2.1 先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的深度融合

由于數(shù)字技術(shù)本身具有連接性和融合性，對(duì)知識(shí)的獲取、 轉(zhuǎn)化和利用可以構(gòu)建形成數(shù)字化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)[19]。當(dāng)產(chǎn)業(yè)主體本身的數(shù)字化能力不足時(shí)，通過對(duì)數(shù)字技術(shù)的推廣應(yīng)用，可以為匯聚的共享數(shù)據(jù)和共用資源提供技術(shù)支持。因此，數(shù)字技術(shù)是賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的重要環(huán)節(jié)，可以指導(dǎo)制造業(yè)在不同領(lǐng)域不同區(qū)域的數(shù)字化應(yīng)用。而長(zhǎng)三角地區(qū)不僅是我國(guó)制造業(yè)高水平的代表性區(qū)域，還擁有隸屬于3個(gè)綜合類國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新中心之一的長(zhǎng)三角國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新中心。其立足于長(zhǎng)三角一體化發(fā)展，基于共建的長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，聚焦關(guān)鍵核心技術(shù)問題，開展聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)與成果轉(zhuǎn)化共享。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，2021年長(zhǎng)三角地區(qū)研發(fā)投入總額達(dá)到8 422.2億元，約占全國(guó)總額的30%。因此，借助長(zhǎng)三角科創(chuàng)領(lǐng)域多中心的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，通過推動(dòng)5G、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算等先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)向更高程度的數(shù)字化管理能力和數(shù)字化生產(chǎn)水平進(jìn)行升級(jí)轉(zhuǎn)型。具體來說，首先先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合將鏈接到更多來自不同地區(qū)、不同領(lǐng)域的企業(yè)，需要匹配的計(jì)算能力也更加龐大，而長(zhǎng)三角算力樞紐能夠承接龐大的業(yè)務(wù)算力需求。其次，技術(shù)與場(chǎng)景的融合將激活更多新興的智能業(yè)務(wù)需求，帶來更多新興的智能應(yīng)用場(chǎng)景，那么就需要提出相應(yīng)端到端的場(chǎng)景化解決方案，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度賦能。以5G技術(shù)為例，在對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行賦能時(shí)，可以通過“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”“5G+人工智能”“5G+邊緣云”等融合方式，對(duì)多個(gè)工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行覆蓋，然后借助算力樞紐為行業(yè)內(nèi)企業(yè)提供算力下沉、算力應(yīng)用、算力連接等服務(wù)。最后，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施可以為技術(shù)與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的融合提供重要支撐，從而加速其對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滲透。2021年12月江蘇省發(fā)布的《江蘇省新型數(shù)據(jù)中心統(tǒng)籌發(fā)展實(shí)施意見》中提到，通過積極招引大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能 等企業(yè)以及數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)入駐[20]，打造新型工業(yè)化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)中心，加快數(shù)據(jù)要素流通共享，促進(jìn)先進(jìn)技術(shù)聚集，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，強(qiáng)化算力賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。因此，長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)在以數(shù)據(jù)中心為核心基礎(chǔ)設(shè)施的支持下，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算的一體融合，并不斷提升算力服務(wù)水平，通過與不同領(lǐng)域進(jìn)行協(xié)同聯(lián)動(dòng)，推動(dòng)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合應(yīng)用，從而進(jìn)一步加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.2.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)與制造業(yè)協(xié)同發(fā)展

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的信息，2022年7月全國(guó)“5G+ 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的在建項(xiàng)目已經(jīng)超過3 100個(gè)[21]，培育的較大型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)超過150家，并為超過160萬家工業(yè)企業(yè)提供了平臺(tái)服務(wù)[22]。作為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的重要抓手，工業(yè) 互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠有效集成海量工業(yè)設(shè)備與系統(tǒng)數(shù)據(jù)[23]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺(tái)匯聚產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域主體產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)資源的標(biāo)識(shí)使用、開放共享等過程進(jìn)行管理。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺(tái)設(shè)施建設(shè)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，長(zhǎng)三角工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系也不斷得到完善，并在智能制造領(lǐng)域取得成效。截止到2022年，長(zhǎng)三角三省一市共計(jì)新培育177個(gè)?。ㄊ校┘?jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)平臺(tái)、工信部新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展示范項(xiàng)目51個(gè)，占全國(guó)的26.3%；工業(yè)互 聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)新領(lǐng)航應(yīng)用案例49個(gè)，占全國(guó)的35%[24]。因此，為了更好地發(fā)揮長(zhǎng)三角地區(qū)在制造業(yè)協(xié)同發(fā)展、資源整合、集群培育等方面具有的引領(lǐng)作用和區(qū)域優(yōu)勢(shì)，長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心集群，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的云端分析處理，在支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)需求的同時(shí)，推動(dòng)制造業(yè)協(xié)同發(fā)展。具體來說，首先長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)依托新型數(shù)據(jù)中心集群聚集發(fā)展，通過推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)一體化建設(shè)，打通節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)傳輸通道，打造數(shù)據(jù)可信流通環(huán)境，促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的高效流通及價(jià)值釋放。其次，長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)基于算力基礎(chǔ)設(shè)施不僅可以為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供算力服務(wù)，提升平臺(tái)對(duì)云端開發(fā)、部署、運(yùn)維等全生命周期的管理能力，還能為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)提供計(jì)算技術(shù)支持，通過強(qiáng)化云計(jì)算、信息通信、智能制造等技術(shù)間的融合與集成，推動(dòng)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化、監(jiān)管可視化、質(zhì)量透明化等應(yīng)用模式向制造業(yè)流程的延伸和覆蓋，從而提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的服務(wù)輸出能力。最后，面向不同的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)及發(fā)展需求，在保證算力部署的前提下，通過結(jié)合算力調(diào)度方法并以算力按需供給的原則，搭建跨行業(yè)跨領(lǐng)域的綜合型平臺(tái)、面向重點(diǎn)行業(yè)和區(qū) 域的特色型平臺(tái)，以及面向特定技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)型平臺(tái)[25]，打造垂直行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)體系，從而有效地整合產(chǎn)業(yè)資源和制造能力，優(yōu)化行業(yè)內(nèi)跨區(qū)域跨領(lǐng)域間信息交互的渠道，拓寬工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的服務(wù)能力。

3 長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

算力樞紐節(jié)點(diǎn)依托數(shù)據(jù)中心體系承載先進(jìn)數(shù)字技術(shù)，提供澎湃的算力，并利用算力整合、算網(wǎng)融合等方式統(tǒng)籌算力資源，利用算力感知、算力編排等方式協(xié)同算網(wǎng)調(diào)度，利用算力交易、算力服務(wù)等方式強(qiáng)化算網(wǎng)運(yùn)營(yíng)，通過構(gòu)建算力網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用流程賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此過程中主要面臨以下3個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

3.1 算力賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，算力業(yè)務(wù)保障不足

算力資源可按資源節(jié) 點(diǎn)算力種類的多樣性分成基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力[26]，算力樞紐節(jié)點(diǎn)以集群化模式部署算力資源，可以為制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)、智能、超算等各類算力產(chǎn)品。在此過程中，需要在業(yè)務(wù)層面上保證算力的供需匹配和精準(zhǔn)對(duì)接，否則就會(huì)造成樞紐內(nèi)算力基礎(chǔ)設(shè)施的算力閑置和浪費(fèi)?，F(xiàn)階段盡管有研究提出了一種基于算力標(biāo)識(shí)的算力服務(wù)需求匹配方案[27]，但面向制造業(yè)實(shí)現(xiàn)多層級(jí)的算力業(yè)務(wù)需求供需匹配，形成靈活、高效、可持續(xù)的長(zhǎng)效動(dòng)力機(jī)制，仍然是有待探究的重要研究方向。一方面，由于制造業(yè)各個(gè)生產(chǎn)區(qū)域各不相同，進(jìn)而導(dǎo)致出現(xiàn)多個(gè)相互獨(dú)立且覆蓋不同生產(chǎn)區(qū)域的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)。為了避免各部分設(shè)備之間出現(xiàn)混用的情況，需要對(duì)業(yè)務(wù)平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)分區(qū)管理、分區(qū)連接。因此，在進(jìn)行算力需求匹配任務(wù)時(shí)，不僅要考慮為所有關(guān)鍵業(yè)務(wù)的核心設(shè)備及鏈路提供精準(zhǔn)可靠的算力產(chǎn)品，也要為數(shù)據(jù)傳輸、容災(zāi)、備份、安全可靠等其他方面的業(yè)務(wù)提供相應(yīng)需求的算力服務(wù)。另一方面，在制造業(yè)中數(shù)據(jù)的獲取依賴于生產(chǎn)過程，數(shù)據(jù)無法取代關(guān)鍵生產(chǎn) 技術(shù)，只能以暢通信息流、提高決策效率等方式降低生產(chǎn)成本[28]。相比于服務(wù)業(yè)和流通業(yè)對(duì)高度用戶黏性海量數(shù)據(jù)的搶占所產(chǎn)生的顛覆式效果，數(shù)據(jù)對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和優(yōu)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)的影響程度相對(duì)不明顯。因此，在智能調(diào)度各類算力，解決計(jì)算資源不足的同時(shí)，更要注重對(duì)算力需求匹配的高效滿足，使算力資源的分配達(dá)到最優(yōu)。

3.2 算力賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，算力應(yīng)用場(chǎng)景待優(yōu)化

算力樞紐作為全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，要求數(shù)據(jù)在進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)流通時(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延很低。但若具體到 某個(gè)行業(yè)的數(shù)智化生產(chǎn)場(chǎng)景，則對(duì)云邊端算力節(jié)點(diǎn)協(xié)同要求更高[29]。在智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化轉(zhuǎn)型4類制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景模式中，其涵蓋了生產(chǎn)方式、產(chǎn)品模式、特定場(chǎng)景、服務(wù)模式等智能產(chǎn)品價(jià)值鏈的全過程。針對(duì)復(fù)雜的制造業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用，算力樞紐需要與AI廠商、云廠商等展開多方合作，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化的算力賦能。目前 已有研究就算力網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)視覺檢測(cè)場(chǎng)景上的落地應(yīng)用進(jìn)行了闡述[30]，按照售前、售中、售后、應(yīng)用4個(gè)階段，給出了一體化安全工業(yè)視覺檢測(cè)實(shí)施方案。該方案利用算網(wǎng)大腦的算力封裝、算網(wǎng)感知、算力解耦、算力調(diào)度等能力，通過視頻采集、實(shí)時(shí)傳輸、分析識(shí)別、判斷預(yù)警實(shí)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)對(duì)安全生產(chǎn)的需求，提升在生產(chǎn)過程中的安全監(jiān)管水平。但需要注意的是，算力樞紐在賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，一方面通過與各廠商的合作以算力網(wǎng)絡(luò)體系為支撐構(gòu)建算力大腦，加強(qiáng)算力感知、算力編排、算力調(diào)度等能力；另一方面要結(jié)合大量的行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)算力供給方、需求方、運(yùn)營(yíng)方的實(shí)際意見，不斷優(yōu)化落地應(yīng)用方案，探索更多能夠推廣商用的算力應(yīng)用場(chǎng)景，而針對(duì)以上問題的解決方案還有待進(jìn)一步的研究。

3.3 算力賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，算力交易機(jī)制不清

算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開算力交易平臺(tái)的支持，其間需要經(jīng)過算力的需求匹配、價(jià)值評(píng)估、價(jià)格確定、交易撮合、交易結(jié)算等活動(dòng)。在此過程中，制造業(yè)作為算力需求方應(yīng)根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景尋找性價(jià)比最佳的算力，算力樞紐節(jié)點(diǎn)作為算力供應(yīng)方應(yīng)追求實(shí)現(xiàn)算力變現(xiàn)價(jià)值的最大化，算力交易平臺(tái)應(yīng)該在盡可能多地提供算力的同時(shí)降低算力的使用價(jià)格，從而保證滿足供需雙方對(duì)算力服務(wù)的要求。在云市場(chǎng)中，3個(gè)基本定價(jià)策略以及相應(yīng)的各類云定價(jià)模型組合產(chǎn)生了復(fù)雜且豐富的云定價(jià)方案，從而幫助云 服務(wù)提供商和云客戶做出關(guān)鍵決策以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或有效管理云資源[31]。而算力要像水電一樣實(shí)現(xiàn)“一點(diǎn)接入、隨取隨用”的服務(wù)模式，則需要解決算力定價(jià)、交易規(guī)則、權(quán)屬界定等基礎(chǔ)性問題。其中，算力度量不僅是探討算力定 價(jià)問題的前提條件，也在算力網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)感知和資源調(diào)度中發(fā)揮重要作用[32]，但該領(lǐng)域目前還缺乏相當(dāng)數(shù)量的研究和總結(jié)。另外，針對(duì)實(shí)現(xiàn)交易主體身份可信、交易雙方協(xié)議可信、交易訂單可 信、交易賬單可信、交易分成可信的貫穿算力交易全過程的可信保障體系[33]，還有待進(jìn)一步深入研究。雖然國(guó)內(nèi)首 個(gè)算力交易平臺(tái)已于2023年2月24日在寧夏銀川發(fā)布并正式上線運(yùn)營(yíng)[34]，但是目前算力交易平臺(tái)總體上還處于起步發(fā)展階段，在算力資源度量標(biāo)準(zhǔn)、定價(jià)策略、權(quán)屬界定等方面尚未形成針對(duì)各類場(chǎng)景的交易機(jī)制。在學(xué)術(shù)界，現(xiàn)有研究將算 力交易與定價(jià)問題視為一個(gè)兩階段的Stackelberg博弈過程[35-36]，另外還有研究結(jié)合智能合約與區(qū)塊鏈技術(shù)，提出了一種去中心化、去平臺(tái)化的算力交易機(jī)制[37]，但是都沒有從算力資源的角度在理論上總結(jié)、設(shè)計(jì)有效的算力交易機(jī)制。

4 長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)路徑

長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)擔(dān)負(fù)承接本地區(qū)中低時(shí)延業(yè)務(wù)的算力需求和引導(dǎo)本地區(qū)中高時(shí)延業(yè)務(wù)遷移到西部的任務(wù)。而不同時(shí)延要求的業(yè)務(wù)既對(duì)應(yīng)著不同性能的算力滿足，也對(duì)應(yīng)著制造業(yè)企業(yè)在各自數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不一致的算力需求。因此，長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)將結(jié)合算力和業(yè)務(wù)需求的解決方案，針對(duì)不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)中心組合方案，通過構(gòu)建算力交易機(jī)制，發(fā)揮全國(guó)算網(wǎng)一體化基建作用的方式賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4.1 結(jié)合業(yè)務(wù)與算力需求，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案

對(duì)照超級(jí)計(jì)算、智能計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)這3種計(jì)算模式，算力可分為超算算力、智能算力和基礎(chǔ)算力3種類型。從2016年到2020年，智能算力在我國(guó)算力結(jié)構(gòu)中 的占比由3%提升至51%，而超算算力在整體算力中的占比則一直穩(wěn)定在2%左右[38]。智能算力作為目前算力體系的主要構(gòu)成部分，其增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)反映了時(shí)下對(duì)智能計(jì)算和智能化應(yīng)用任務(wù)需求的增加。因此，長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)的建設(shè)也應(yīng)該側(cè)重于面向應(yīng)用智能計(jì)算的終端場(chǎng)景。此外，根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的要求，可將業(yè)務(wù)分成熱業(yè)務(wù)、溫業(yè)務(wù)、溫冷業(yè)務(wù)和冷業(yè)務(wù)。從數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的角度來看，約5%～10%的應(yīng)用為10 ms以內(nèi)業(yè)務(wù)時(shí)延需求的低時(shí)延熱數(shù)據(jù)，可在本地或進(jìn)場(chǎng)部署；約65%～70%為10～30 ms時(shí)延需求的溫業(yè)務(wù)，可部署在區(qū)域或城市及其周邊 位置；約20%～30%是業(yè)務(wù)時(shí)延需求超過30 ms以上的、對(duì)時(shí)延不敏感的冷數(shù)據(jù)[39]，可在西部數(shù)據(jù)中心部署。因此，熱業(yè)務(wù)支持更多偏向?qū)崟r(shí)落地的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，溫業(yè)務(wù)支持更多算力資源需求偏高且服務(wù)復(fù)雜的大規(guī)模業(yè)務(wù)場(chǎng)景，而溫冷業(yè)務(wù)則更多支持后臺(tái)加工、離線分析、存儲(chǔ)備份、開發(fā)測(cè)試等非實(shí)時(shí)算力需求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)既要承接其地區(qū)中心城市上海及其周邊都市帶/圈的算力需求，也要充分發(fā)揮龍頭城市對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境發(fā)展的帶動(dòng)作用，利用長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)集群的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)打造圍繞產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域需求導(dǎo)向的轉(zhuǎn)型方案，對(duì)生產(chǎn)線和車間進(jìn)行數(shù)字化、智能化改造，加快建設(shè)智能制造示范工廠。具體來說，一是打造高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)解決方案，通過加快超級(jí)算力、智能算力的部署，提升基于CPU、GPU等的異構(gòu)算力，支持對(duì)時(shí)延不敏感的溫冷業(yè)務(wù)需求，為制造業(yè)中仿真、渲染、建模等數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)提供“大模型+大數(shù)據(jù)+大算力”的服務(wù)；二是打造智能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)解決方案，通過推進(jìn)云計(jì)算中心、邊緣計(jì)算中心的建設(shè)，支持溫業(yè)務(wù)和熱業(yè)務(wù)的應(yīng)用需求，為制造業(yè)中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、遠(yuǎn)程控制等低時(shí)延需求計(jì)算任務(wù)提供實(shí)時(shí)算力服務(wù)。

4.2 針對(duì)制造業(yè)不同場(chǎng)景，匹配多元合理算力供應(yīng)

長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)圍繞數(shù)據(jù)中心進(jìn)行算力組網(wǎng)，通過推動(dòng)云網(wǎng)、算網(wǎng)間的協(xié)同融合，統(tǒng)籌算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源，搭建服務(wù)平臺(tái)化的算網(wǎng)調(diào)度框架，滿足制造業(yè)各類不同場(chǎng)景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求服務(wù)。因此，以上海、南京、杭州、合肥等城市為核心，依靠滬蘇浙皖各自在航空航天、新能源汽車、電子信息、生物醫(yī)藥、互聯(lián)網(wǎng)、有色金屬、建材化工等領(lǐng)域的突出實(shí)力，結(jié)合三省一市國(guó)家智能制造優(yōu)秀場(chǎng)景典型案例，探索算力與智能制造的融合應(yīng)用場(chǎng)景，加強(qiáng)培育具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)和區(qū)域特色的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型示范地。具體來說，對(duì)于支撐模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)離線分析、數(shù)據(jù)標(biāo)注清洗加工等實(shí)時(shí)性要求較低的業(yè)務(wù)，所匹配的算力供應(yīng)應(yīng)滿足統(tǒng)一運(yùn)維、安全和云網(wǎng)協(xié)同等要求，并注重提供非實(shí)時(shí)性算力保障服務(wù)，如部署在西部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心集群。對(duì)于支撐即時(shí)通信、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)，所匹配的算力供應(yīng)應(yīng)滿足多云化、多地多中心、高可用、高并發(fā)等要求，如部署在東部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心集群。對(duì)于支撐服務(wù)本地、規(guī)模適度、具有地方特色等超低延遲要求的業(yè)務(wù)，所匹配的算力供應(yīng)應(yīng)滿足小規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、多樣化資源并高效利用、一站式運(yùn)維等要求，如在省內(nèi)部署的數(shù)據(jù)中心或者部署在熱點(diǎn)城市周邊區(qū)域的數(shù)據(jù)中心。而當(dāng)聚焦于數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化營(yíng)銷、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)等制造業(yè)場(chǎng)景時(shí)，首先應(yīng)該結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游來分析在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全場(chǎng)景上包括的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并梳理其涉及的核心業(yè)務(wù)；其次，根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景需求方向，分區(qū)域分領(lǐng)域進(jìn)行構(gòu)建業(yè)務(wù)對(duì)象信息網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)信息從研發(fā)到運(yùn)營(yíng)的縱向集成貫通；最后，圍繞長(zhǎng)三角一體化算力網(wǎng)絡(luò)的供需分配和智能調(diào)度方法，推動(dòng)數(shù)字化業(yè)務(wù)與算力之間的適配，從而制定滿足個(gè)性化場(chǎng)景應(yīng)用需求的算力布局方案。

4.3 依托算力交易平臺(tái)，構(gòu)建算力交易機(jī)制服務(wù)制造業(yè)轉(zhuǎn)型

算力資源是將來自不同算力基礎(chǔ)設(shè)施的算力經(jīng)過整合后得到的，包括計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)三大部分。算力資源具有多維異構(gòu)、來源復(fù)雜、動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，使得對(duì)算力的度量難以進(jìn)行，從而影響算力資源參與交易和調(diào)度的過程。因此，需要事先明確衡量算力資源的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)。具體來說，首先，對(duì)各類算力資源在產(chǎn)生階段、流通階段、調(diào)度階段的權(quán)利讓渡關(guān)系進(jìn)行分析，通過構(gòu)建算力資源標(biāo)識(shí)解析體系，設(shè)計(jì)算力資源確權(quán)標(biāo)識(shí)方案，制定算力資源權(quán)利認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)對(duì)算力資源的權(quán)屬確認(rèn)。其次，從算力資源本身的特征出發(fā)，分析影響其價(jià)值的因素，建立算力資源價(jià)值評(píng)估體系，選擇成本法、收益法等方法建模算力資源價(jià)值評(píng)估方法。最后，根據(jù)實(shí)際交易場(chǎng)景的價(jià)格結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)發(fā)展階段，構(gòu)建算力資源的定價(jià)模型，以數(shù)據(jù)驗(yàn)證的方式對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，并結(jié)合算力資源和算力交易市場(chǎng)生命周期中不同的階段組合，最終給出相應(yīng)的定價(jià)策略。接著依托算力交易平臺(tái)，在數(shù)據(jù)流通、供需匹配、安全可信、信息共享、計(jì)費(fèi)機(jī)制完善的算力交易市場(chǎng)基礎(chǔ)上，構(gòu)建算力交易機(jī)制賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先，明確算力資源的確權(quán)屬性、算力價(jià)值、定價(jià)要求，通過協(xié)同算網(wǎng)供需雙方及生態(tài)伙伴，制定算力資源交易標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。其次，以區(qū)塊鏈技術(shù)為核心支撐，制定算力交易合約簽訂、執(zhí)行、驗(yàn)證的流程機(jī)制，以保障交易的安全性和交易流程的可溯性。最后，基于異構(gòu)算力適配技術(shù)、異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整體算力資源的最優(yōu)化配比，利用一體化算力網(wǎng)絡(luò)搜尋最優(yōu)算力，在 超算互聯(lián)網(wǎng)上完成算力服務(wù)的交易與交付。

4.4 深化東西部協(xié)作聯(lián)動(dòng)，發(fā)揮算網(wǎng)一體化賦能作用

算力基礎(chǔ)設(shè)施賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是引領(lǐng)，平臺(tái)體系是關(guān)鍵，算力網(wǎng)絡(luò)是核心。反映在制造業(yè)領(lǐng)域中，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系直接面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同，算力網(wǎng)絡(luò)通過“東數(shù)西算”工程設(shè)立的八大樞紐節(jié)點(diǎn)和十大數(shù)據(jù)中心集群，逐步實(shí)現(xiàn)算力與網(wǎng)絡(luò)從協(xié)同到融合，進(jìn)而為平臺(tái)體系今后的創(chuàng)新發(fā)展提供基礎(chǔ)條件。具體來說，首先，除了建立長(zhǎng)三角集群及其城區(qū)周邊兩級(jí)算力布局下云邊端協(xié)同的泛在算力網(wǎng)絡(luò)，還要按照全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系協(xié)同布局的要求，選擇以貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、成渝節(jié)點(diǎn)為代表的西部，與京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)節(jié)點(diǎn)代表的東部，建設(shè)快速傳輸、安全可靠的數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)各樞紐節(jié)點(diǎn)和集群間的互聯(lián)互通。同時(shí)，設(shè)計(jì)建立基于數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)的云網(wǎng)協(xié)同運(yùn)營(yíng)機(jī)制，保障節(jié)點(diǎn)間傳輸費(fèi)用的合理性和訪問質(zhì)量的穩(wěn)定性。其次，統(tǒng)籌開放各個(gè)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源，將以5G為代表的通信設(shè)施和以云計(jì)算為代表的信息設(shè)施的融合發(fā)展作為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于云網(wǎng)融合的算力大腦架構(gòu)，設(shè)計(jì)建立算力一體化聯(lián)通機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)算力的全域感知、高效調(diào)度、組合編排、統(tǒng)一管控。最后，建立基于算網(wǎng)融合的算力服務(wù)平臺(tái)，利用通信網(wǎng)絡(luò)對(duì)算力的資源需求感知，在云網(wǎng)邊端間實(shí)現(xiàn)傳輸、存儲(chǔ)、計(jì)算資源的精確供給，為用戶提供算力類型匹配、算力規(guī)模合適和算力性價(jià)比最優(yōu)的應(yīng)用服務(wù)，從而滿足不同行業(yè)不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型場(chǎng)景的算力需求。對(duì)于制造業(yè)企業(yè)而言，經(jīng)過對(duì)工業(yè)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)控制、生產(chǎn)制造過程的動(dòng)態(tài)感知以及數(shù)字化車間的建設(shè)后，此時(shí)無須再自建大規(guī)模的算力基礎(chǔ)設(shè)施，可以考慮根據(jù)當(dāng)前的算力業(yè)務(wù)需求，購(gòu)買相應(yīng)種類的算力服務(wù)套餐，借助算力服務(wù)平臺(tái)的方式接入算力網(wǎng)絡(luò)，通過獲取模型、算法、數(shù)據(jù)的最終計(jì)算結(jié)果，并根據(jù)產(chǎn)品反饋實(shí)施智能化決策管理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化生產(chǎn)制造。

5 結(jié)束語

本文在“東數(shù)西算”工程的大背景下，總結(jié)分析了當(dāng)前制造業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)存在的現(xiàn)實(shí)問題，并在此基礎(chǔ)上探討了長(zhǎng)三角國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯機(jī)理、面臨挑戰(zhàn)和實(shí)現(xiàn)路徑。首先，在制造業(yè)形態(tài)發(fā)生深刻變革、智能化趨勢(shì)已逐漸成為主流制造范式的大環(huán)境下，概括了其在轉(zhuǎn)型過程中存在的4個(gè)主要問題。其次，從算力樞紐節(jié)點(diǎn)擁有先天優(yōu)勢(shì)的角度分析了其能夠進(jìn)一步完備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)條件的兩個(gè)原因，并在此基礎(chǔ)上說明了長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)能夠助力加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的兩個(gè)關(guān)鍵著力點(diǎn)。然后，結(jié)合長(zhǎng)三角樞紐節(jié)點(diǎn)提供賦能的作用特點(diǎn)，考慮算力網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)階段發(fā)展情形，分析得出長(zhǎng)三角節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的3個(gè)挑戰(zhàn)。最后，根據(jù)長(zhǎng)三角節(jié)點(diǎn)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用，以及節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)中心集群與制造業(yè)轉(zhuǎn)型實(shí)際業(yè)務(wù)需求的對(duì)應(yīng)關(guān)系，列舉了4條長(zhǎng)三角算力樞紐節(jié)點(diǎn)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可行路徑。