大數據中心人工智慧

『壹』 人工智慧和大數據的前景和未來

人工智慧和大數據的前景和未來如下：

人工智慧產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。基礎層方面：包括AI晶元市場、大數據服務市場提高。以自主為中心的雲生態建設，制定標准實現大數據交流共享，大數據產業信息安全。

隨著人工智慧的日益成毀歲熟，它將會陸續普及到其他領含余晌域，繼續深入發展，從未來發展趨勢看，人工智慧的發展前景是十分廣闊的。目前，我國互聯網正處於從消費互聯網轉向工業互聯網的發展進程之中，通過綜合應用物聯網、

大數據和人工智慧等新一代技術手段來賦能傳統產業後，中國工業將會展現出一個全新的產業互聯網。而由於人工智慧的大量運用，必然會在產業升級過程中釋放出大量的就業崗位，與此同時，也將淘汰許多落後產能，使用現代化人工智慧生產線後，將可以節省大量勞動力。

『貳』 AI大數據技術介紹 AI與大數據有何關系

1、人工智慧與大數據密不可分，可以將很多大數據的應用歸結為人工智慧，隨著人工智慧的快速陵辯應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態物汪此、新模式。

2、人工智慧是很多技術的總稱，包括機器人、語罩迅言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度得到了大幅提升，機器學習演算法快速演進，大數據的價值得以展現，隨著智能終端和感測器的快速普及，海量數據快速累積，基於大數據的人工智慧也因此獲得了持續快速發展的動力來源。

3、大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。

4、大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，所謂大數據，就是大量的信息，利用普通的加減乘除啥的肯定會把電腦給跑廢掉，不過這里的電腦不是我們用的普通的電腦，他們通常都有數據處理中心，就是高配的商業伺服器。

『叄』 踐行AI戰略：華為引領數據中心網路邁入人工智慧時代

AI正在成為企業助力決策、提升客戶體驗、重塑商業模式與生態系統、乃至整個數字化轉型的關鍵驅動力。

但在嶄新的虛悄AI時代，數據中心網路性能也正在成為AI算力以及整個AI商用進程發展的關鍵瓶頸，正面臨諸多挑戰。

為此，華為以「網路新引擎 AI贏未來」為主題發布了業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，將人工智慧技術創新性的應用到數據中心交換機，引領數據中心網路邁入AI時代。

AI時代數據中心網路面臨三大挑戰

當前，數字化轉型的持續推進，正在提速驅動數據量暴增；同時，語音／視頻等非結構化數據佔比持續提高，龐大的數據量和處理難度已遠超人類的處理能力，需要基於機器運算深度學習的AI演算法來完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而獲得高效的決策差基渣建議和智慧化的行為指引。

根據華為GIV 2025（Global Instry Vision）的預測，企業對AI的採用率將從2015年的16％增加到2025年86％，越來越多的企業將利用AI助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗。

作為人工智慧的「孵化工廠」，數據中心網路正成為AI等新型基礎設施的核心。但與此同時，隨著AI時代的到來，AI人工智慧的算力也受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的一大瓶頸。

華為網路產品線總裁胡克文指出，AI時代的數據中心網路將面臨以下三大挑戰：

挑戰1．AI算力。高性能數據中心集群對網路丟包異常敏感，未來的網路應該做到零丟包。但傳統的乙太網即使千分之一的丟包率，都將導致數據中心的AI算力只能發揮50％。

挑戰2．大帶寬。未來5年，數字洪水猛增近20倍，現有100GE的網路無法支撐。預計全球年新增數據量將從2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800億TB），現有100GE為主的數據中心網路已無法支撐數據洪水的挑戰。

挑戰3．要面向自動駕駛網路的能力。隨著數據中心伺服器規模的增加，以及計算網路、存儲網路和數據網路三網融合，傳統人工運維手段已難以為繼，亟需引入創新的技術提升智能化運維的能力，如何用新的技術去使能、把網路問題排查出來成為業界都在思考的問題。

華為定義AI時代數據中心交換機三大特徵

從行業大勢來看，隨著以人工智慧為引擎的第四次技術革命正將我們帶入一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能世界，數據中心網路也必須從雲時代向AI時代演進。在華為看來，數據中心需要一個自動駕駛的高性能網路來提升AI算力，幫助客戶加速AI業務的運行。

那麼，AI時代的數據中心網路究竟該如何建設呢？胡克文指出，「華為定義了AI時代數據中心交換機的三大特徵：內嵌AI晶元、單槽48 x 400GE高密埠、能夠向自動駕駛網路演進的能力。」

特徵1．業界首款內嵌AI晶元數據中心交換機，100％發揮AI算力

從應用側來看，刷臉支付的背後是上億次圖像信息的智能識別，深度 健康 診斷需要基於數千個演算法模型進行分析，快捷網購體驗離不開數百台伺服器的智能計算。也就是說，新商業物種的誕生，產業的跨越式發展以及用戶體驗得以改變，強烈地依賴於人臉識別、輔助診斷、智能推薦等AI應用的發展。

但由於AI算力受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的關鍵瓶頸。為了最大化AI算力，存儲介質演進到快閃記憶體檔，時延降低了不止100倍，計算領域通過採用GPU甚至專用的AI晶元將處理數據的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是業界首款搭載高性能AI晶元的數據中心交換機，承載獨創的iLossLess智能無損交換演算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包基礎上獲得更低時延和更高吞吐的網路性能，克服傳統乙太網丟包導致的算力損失，將AI算力從50％提升到100％，數據存鋒伍儲IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特徵2．業界最高密度單槽位48 x 400GE，滿足AI時代5倍流量增長需求

數據中心是互聯網業務流量匯聚點，企業AI等新型業務驅動了數據中伺服器從10G到25G甚至100G的切換，這就必然要求交換機支持400G介面，400GE介面標准化工作已經於2015年啟動，目前針對數據中心應用已經完成標准化，400G時代已經來臨。

集群的規模是數據中心架構演進的動力，經典的無阻塞CLOS理論支撐了數據中心伺服器規模從千台、萬台到今天10萬台規模的發展，增大核心交換機容量是數據中心規模擴大的最常見手段。以一個1000T流量規模的數據中心組網為例，採用400GE技術，核心匯聚交換機需要5K個介面，相對100GE技術減少75％。

為此，CloudEngine 16800全面升級了硬體交換平台，在正交架構基礎上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術難題，不僅支持10G→40G→100G→400G埠平滑演進能力，還使得單槽位可提供業界最高密度48埠400GE線卡，單機提供業界最大的768埠400GE交換容量，交換能力高達業界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。同時，CloudEngine 16800在PCB板材、工藝、散熱，供電等多方面都進行了革命性的技術改進和創新，使得單比特功耗下降50％。

特徵3．使能自動駕駛網路，秒級故障識別、分鍾級故障自動定位

當數據中心為人工智慧提供了充分的技術支撐去創新時，人工智慧也給數據中心帶來巨大利益，如藉助telemetry等技術將異常信息送到集中的智能運維平台進行大數據分析，這極大提升了網路的運行和運維效率，降低運維難度和人力成本。但是當前計算和存儲正在融合，數據中心伺服器集群規模越來越大，分析的流量成千倍的增長，信息上報或者獲取頻度從分鍾級到毫秒級，再加上信息的冗餘，這些都使得智能運維平台的規模劇增，智能運維平台對性能壓力不堪重負降低了處理的效率。如何減輕智能運維平台的壓力，在最靠近伺服器，最靠近數據的網路設備具有智能分析和決策功能，成為提升運維效率的關鍵。

CloudEngine 16800基於內置的AI晶元，可大幅度提升「網路邊緣」即設備級的智能化水平，使得交換機具備本地推理和實時快速決策的能力；通過本地智能結合集中的FabricInsight網路分析器，構建分布式AI運維架構，可實現秒級故障識別和分鍾級故障自動定位，使能「自動駕駛網路」加速到來。該架構還可大幅提升運維系統的靈活性和可部署性。

引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代

自2012年進入數據中心網路市場以來，目前華為已服務於全球6400＋個用戶，廣泛部署在中國、歐洲、亞太、中東、非洲、拉美等全球各地，幫助互聯網、金融、政府、製造、能源、大企業等多個行業的客戶實現了數字化轉型。

2017年華為進入Gartner數據中心網路挑戰者象限；2018年進入Forrester數據中心SDN網路硬體平台領導者；2013－2018年，全球數據中心交換機廠商中，華為連續六年復合增長率第一，發展勢頭強勁。

早在2012年，華為就以「雲引擎，承未來」為主題，發布了CloudEngine 12800數據中心核心交換機，七年以來這款面向雲時代的交換機很好的支撐了數據中心業務彈性伸縮、自動化部署等核心訴求。

而隨著本次華為率先將AI技術引入數據中心交換機、並推出面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，華為也在引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代。

2018年，華為輪值董事長徐直軍宣布：將人工智慧定位為新的通用技術，並發布了人工智慧發展戰略，全面將人工智慧技術引入到智能終端、雲和網路等各個領域。而本次華為發布的業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，也是華為在網路領域持續踐行AI戰略的集中體現。

而作為華為AI發展戰略以及全棧全場景AI解決方案的一個重要組成部分，CloudEngine 16800不僅是業界首款面向AI時代的數據中心交換機，還將重新定義數據中心網路的代際切換，助力客戶使能和加速AI商用進程，引領數據中心真正進入AI時代。

『肆』 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算賦能新型智慧城市大腦頂層規劃總體方案

文檔獲取方式見文末

智慧城市發展歷程

新型智慧城市是以 為民服務全程全時、城市治理高效有序、數據開放共融共享、經濟發展綠色開源、網路空間安全清朗 為主要目標，通過體系規劃、信息主導、改革創新，推進新一代信息技術與城市現代化深度融合、迭代演進，實現國家與城市協調發展的新生態。

疫情防控考驗下，暴露出城市治理能力短板

智慧城市新機遇 — 新基建賦能智慧城市高質量發展

新型基礎設施包括 5G 、人工智慧、大數據中心、工業互聯網、城際高速鐵路和城際軌道交通 、特高壓、新能源 汽車 充電樁 7 大領域。 5G 網路獨具滿足智慧城市多場景對網路差異化需求的能力，將促進基於 5G的智慧應用、人工智慧、雲計算的市場需求大量爆發，前瞻 布局 新型基礎 設施 ，持續推動交 通 、能源 、水利、市政等傳統基礎設施數字化升級 ，構 建 「泛在 連接 、高效協 同 、 全域感知、智能融合、安全可信」 數字基礎設施體系，將為智能化 社會 服務應用提供有力支撐，推動智慧城市高質量發展。

建設目標

建設目標： 在堅持以人民為中心的發展理念的基礎上，以提升群眾獲得感、幸福感為出發點與落腳點，構建以「雲、網、端」為基礎，數據智能為核心，支撐 N 多應用的新型智慧城市，即以 5G+ 大數據 +AI+AIOT+ 雲計算 等技術強化智慧 城市基礎 建設，以數據智能 「三融無跨」「開放共享」 為核心構建 城市數據智腦 ，創新 探索 新的 智慧城市應用 ，全面建成管理精細、措施精準、服務普惠的新型智慧城市。

設計理念

互聯網化思維 + 5G/ 大數據 /AI/Iot/ 雲新技術驅動產品全面升級。

總體規劃 —技術架構（ 1/2 ）

總體規劃 —邏輯架構（ 2/2 ）

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

夯實三大基礎設施，包括新一代「雲 + 邊」及其協同設施、基礎通信網路和智慧化物聯網終

端構成的 「雲、網、端」 ，支撐智慧城市高效有序地建設運行。通過集約化建設，合理靈活

地分配基礎設施資源，加強智慧城市底層基礎構建。

創新四類智慧應用，面向 黨建引領、政府管理、產業融合 和 民生服務 四大板塊，從城市的業務發展戰略及定位出發，梳理各部門的業務需求，融合各部門業務數據、互聯網數據，依託政府大數據共享平台，深度數據治理、流程再造，整合各種渠道，為 市民、企業、管理服務者、管理決策者 四類服務對象提供統一的訪問和交互入口，全面推動新型智慧城市建設。

構建新型智慧城市 標准評估 和 信息安全 兩大保障體系，支撐智慧城市高效有序地建設運行。

『伍』 中德宏泰曲靖人工智慧大數據中心建成了沒有

中德宏泰曲靖人工智慧大數據中心沒有建成。根據查詢相關公開信息顯示，曲靖人工智慧大數據中心選址於瑞和西路以北，學府路以東，一期計劃投資5億元，目前還在建設中，項目包括中心機房及西南區域辦公樓，率先打造起涵蓋伺服器、存儲、平台層等的完整雲計算服務鏈條。大數據運營中心建設完成後，公司將繼續投資約30億元，建設人工智慧大數據產業園，打造西南大數據信息產業鏈集群，依託人工智慧大數據中心，打造智慧曲靖科普基地，集中展示雲南省、曲靖市政府信息化和智慧城市建設的發展成果。

『陸』 大數據和人工智慧有什麼區別

人工智慧與大數據一個主要的區別是大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程序也會對數據做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。

而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。支持人工智慧的機器旨在分析和解釋數據，然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。

相關信息

大數據提供了大量的數據，而有用的數據必須首先從大量繁雜的數據中心分離出來，然後再做任何事情。人工智慧和機器學習中使用的數據已經被「清理」了，無關的、重復的和不必要的數據已經被清除所以這是第一步。

在此之後，人工智慧可以蓬勃發展。大數據可以提供訓練學習演算法所需的數據。有兩種類型的數據學習：初始培訓可以定期收集數據。人工智慧應用程序一旦完成最初的培訓，並不會停止學習。隨著數據的變化，它們將繼續接收新數據，並調整它們的行動。因此，數據是最初的和持續的。

這兩種計算方式都使用模式識別，但方式有所不同。大數據分析通過順序分析來找到模式，有時候是冷數據，或者是沒有收集到的數據。Hadoop是大數據分析的基本框架，它是最初設計用於在低伺服器利用率的夜間運行的批處理過程。

『柒』 新基建是什麼

新型基礎設施建設（簡稱：新基建），主要包括5G基站建設、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智慧、工業互聯網七大領域，涉及諸多產業鏈，是以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網路為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。新型基礎設施建設（簡稱：新基建），主要包括5G、大數據中心、人工智慧、工業互聯網、特高壓、新能源汽車充電樁、城市軌道交通七大領域，涉及諸多產業鏈，是以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網路為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。

2020年5月22日，《2020年國務院政府工作報告》提出，重點支持「兩新一重」（新型基礎設施建設，新型城鎮化建設，交通、水利等重大工程建設）建設。