長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理與路徑

劉業(yè)政，黃麗華，朱揚勇，孫見山，宋靖達

1.合肥工業(yè)大學管理學院，安徽 合肥 230009；

2.大數(shù)據(jù)流通與交易技術(shù)國家工程實驗室，上海 201203；

3.復旦大學管理學院，上海 200433；

4.復旦大學計算機科學技術(shù)學院，上海 200438；

5.網(wǎng)絡空間行為與管理安徽省哲學社會科學重點實驗室，安徽 合肥 230009

0 引言

2022年2月7日，國家發(fā)展改革委等部門正式同意在長三角地區(qū)啟動建設國家算力網(wǎng)絡樞紐節(jié)點，并在長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)和蕪湖分別規(guī)劃設立了兩個數(shù)據(jù)中心集群。長三角樞紐圍繞這兩個數(shù)據(jù)中心集群優(yōu)化算力布局，積極承接長三角中心城市實時性算力需求，引導溫冷業(yè)務向西部遷移，并構(gòu)建長三角地區(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，長三角樞紐今后將被打造為面向長三角、輻射全國的信息 港[2]。因此從地區(qū)角度來看，長三角樞紐需要滿足區(qū)域內(nèi)對海量規(guī)模數(shù)據(jù)的集中處理，以支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠程醫(yī)療、金融證券、人工智能等高頻實時交互型的業(yè)務需求。從全國角度來看，長三角樞紐圍繞數(shù)據(jù)中心的集群化進行建設，可以推進東西部國家算力樞紐節(jié)點間、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、綠色的國家算力網(wǎng)絡體系發(fā)揮示范和帶動作用。

除了作為國家算力樞紐節(jié)點，長三角地區(qū)也是我國先進制造業(yè)發(fā)展高地。憑借其自身的區(qū)位優(yōu)勢、豐富的科教科創(chuàng)資源，以及良好扎實的工業(yè)基礎，長三角地區(qū)近年來一直加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化來賦能制造業(yè)，三省一市先后出臺了相關(guān)政策文件，積極推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。例如上海市發(fā)布了《上海市先進制造業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》，浙江省發(fā)布了《 浙江省全球先進制造業(yè)基地建設“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（制造強省建設）規(guī)劃》。這些舉措極大地促進了長三角地區(qū)先進制造業(yè)集群的快速發(fā)展，孵化和培育了眾多新興產(chǎn)業(yè)，使其成為國家先進制造業(yè)集聚發(fā)展的中心區(qū)域。根據(jù)工信部公布的國家先進制造業(yè)集群名單顯示，2021年長三角地區(qū)先進制造業(yè)集群上榜數(shù)量占全國總數(shù)的4 0%[3]。因此，長三角地區(qū)作為全國工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展發(fā)達地區(qū)之一，其制造業(yè)今后進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級的趨勢不會減弱，對新一代信息技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型應用的需求也不會降低。長三角樞紐作為國家“東數(shù)西算”工程中提供超級算力的關(guān)鍵信息基礎設施，將促進一體化制造業(yè)、算力算法、科技創(chuàng)新相融合，不斷打造先進制造業(yè)中心。而長三角區(qū)域內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)勢必也可以從這一發(fā)展進程中直接獲益，從而加快長三角制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

綜上所述，長三角建設全國一體化算力網(wǎng)絡樞紐節(jié)點，是推進我國算力基礎設施化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，同時也是國家數(shù)字化基礎設施建設的重要組成部分。制造業(yè)作為實體經(jīng)濟的主體，采用加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的方式，為推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，實現(xiàn)實體經(jīng)濟的高質(zhì)量、創(chuàng)新型發(fā)展注入新動能。因此，本文結(jié)合制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在的實際問題，試圖剖析長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯機理，探究當前其在賦能制造業(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)絡技術(shù)、計算技術(shù)、安全技術(shù)的迭代發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出的先進技術(shù)被應用于制造業(yè)的各個領(lǐng)域，并且誕生了數(shù)字化設計、智能工廠、賦能中心、轉(zhuǎn)型服務商等諸多新業(yè)態(tài)和新場景。隨著先進技術(shù)在制造領(lǐng)域的加速滲透擴展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對數(shù)據(jù)的采集精度、傳輸速度、存儲空間、計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數(shù)字技術(shù)應用淺層化、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 先進數(shù)字技術(shù)應用淺層化、碎片化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果有限

先進數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素，在推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實際進程中，往往存在先進數(shù)字技術(shù)應用淺層化、碎片化的問題，導致技術(shù)的落地應用與收益產(chǎn)出無法形成良性循環(huán)，從而限制了轉(zhuǎn)型效果。已經(jīng)開始實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)也大多僅實現(xiàn)了傳統(tǒng)信息技術(shù)、自動化技術(shù)的應用，先進數(shù)字技術(shù)滲透應用水平不高，數(shù)據(jù)要素價值潛力有 待開發(fā)[4]。具體來說，一是由于工業(yè)設備種類繁多，應用場景復雜，數(shù)字技術(shù)建設和業(yè)務使用水平之間本身存在差異，導致貫穿生產(chǎn)制造全流程中的各要素、各環(huán)節(jié)未能實現(xiàn)動態(tài)感知，進而制約了工業(yè)設備數(shù)字化率和設備聯(lián)網(wǎng)率的提升，使其不能及時、有效、真實地提取數(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、設備利用率低下等問題。而純度不夠、價值不高的數(shù)據(jù)即便再進行分析處理，對先進數(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，在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型時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，導致對先進數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)推廣復用的難度變高，最終導致技術(shù)應用所需的資本投入可能變得過大。這一點在高端工業(yè)軟件、工業(yè)5G芯片、底層操作系統(tǒng)、平臺開發(fā)工具等涉及基礎應用產(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)的核心基礎零部件(元器件)、關(guān)鍵基礎材料、先進基礎工藝等方面自主化程度較低，是導致當前數(shù)字經(jīng)濟“大而不強、快而不優(yōu)”的直接原因[5]。由于缺乏自主知識產(chǎn)權(quán)，國產(chǎn)化率低且大部分被國外壟斷，使得相關(guān)產(chǎn)品對進口的依賴性較強而可替代選擇較少。因此，在全產(chǎn)業(yè)鏈上實現(xiàn)先進數(shù)字技術(shù)應用，所需要的成本則相對較高。但是，如果只對產(chǎn)業(yè)鏈上某個環(huán)節(jié)應用先進數(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)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提應該是整個產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)高效流通，做到真正把數(shù)據(jù)“盤活”，讓數(shù)據(jù)價值得到充分釋放。然而，隨著制造業(yè)的行業(yè)分工逐漸細化，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸多樣化，導致其行業(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)部的競爭合作關(guān)系日趨復雜。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)實情況中，制造業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的數(shù)據(jù)流通困境仍然嚴峻，“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)務系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的架構(gòu)標準，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)又分布在不同的應用系統(tǒng)上，使得統(tǒng)一化的數(shù)據(jù)標準規(guī)范難以落實；工業(yè)設備標準化數(shù)據(jù)協(xié)議普及率低且外部通信硬件接口形式多樣，而不同設備采用的通信連接協(xié)議標準又不統(tǒng)一，并且數(shù)據(jù)接入的格式、標準、協(xié)議也各不相同，導致設備間通過異構(gòu)工業(yè)網(wǎng)絡實現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的難度較大；工業(yè)設備數(shù)據(jù)采集和傳輸過程的成本高、時延高，導致當面對不同的數(shù)字化應用需求任務時，無法對業(yè)務進行有效的整合分析，進而對后續(xù)數(shù)據(jù)的存儲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，設備、系統(tǒng)與平臺等之間的數(shù)據(jù)流通不暢，缺乏對產(chǎn)品信息全生命周期的數(shù)據(jù)管控，進而導致數(shù)據(jù)在實時分析與科學決策方面難以發(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，使得針對各自生產(chǎn)制造流程提供的數(shù)據(jù)服務也存在很大差別，進而對產(chǎn)業(yè)上下游間進行的業(yè)務協(xié)作造成困難。

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

沿著全產(chǎn)業(yè)鏈向各個環(huán)節(jié)、各個領(lǐng)域依次進行延伸，則企業(yè)為最小的節(jié)點單元。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)字化進程比中型企 業(yè)推進程度更高[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)和民營企業(yè)能獲得更大 的生產(chǎn)率提升效應[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)之間并未實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通，不同層級的產(chǎn)業(yè)平臺在服務功能方面還可能存在著交叉重疊和競爭關(guān)系，不能很好地發(fā)揮相互協(xié)作、相互補充的作用，自然也無法為算力樞紐節(jié)點賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程提供數(shù)據(jù)支撐，使得算力樞紐節(jié)點難以在全產(chǎn)業(yè)鏈上實施賦能轉(zhuǎn)型。具體來說，一是中小企業(yè)本身數(shù)字化基礎薄弱，甚至很多中小企業(yè)暫時還不具備數(shù)字化能力，尤其是對設備、生產(chǎn)線、車間等的數(shù)字化改造升級不徹底，缺少覆蓋產(chǎn)品全生命周期管理的數(shù)據(jù)鏈，導致一些共性技術(shù)不能及時落地應用，進而無法實現(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，再加上無法對企業(yè)的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，如果受到來自產(chǎn)業(yè)鏈的被動擠壓，則在短期內(nèi)其推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本、技術(shù)門檻、部署業(yè)務量都將明顯增加，使得其從節(jié)點樞紐數(shù)據(jù)中心獲取資源和應用服務變得更加困難，容易在賦能與轉(zhuǎn)型之間造成脫節(jié)，導致其與重點企業(yè)間的能力差距進一步拉大。

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

當前制造領(lǐng)域企業(yè)正在運用其在技術(shù)、數(shù)據(jù)、平臺等方面的優(yōu)勢，向生產(chǎn)制造、配套供應、運營物流等鏈條進行不斷延伸，嘗試探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式。在此過程中，算力基礎設施以提供算力資源的方式為數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入充沛動能。但是，在算力消費者與算力供應方之間卻常常出現(xiàn)供需不對等，甚至供不應求的情況。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)的存儲和利用程度，還能影響算法模型訓練部署及其轉(zhuǎn)化應用的速度。因此在制造業(yè)領(lǐng)域，當面對越來越多的新興應用場景時，將產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中心擴散至網(wǎng)絡邊緣，利用邊緣節(jié)點和云服務器的共同協(xié)作來處理移動終端設備上的任務，成為提高通信和計算效率、避免算力 資源浪費的有效手段[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用方向的同時，也在不斷擴大算力業(yè)務的作用邊界。依托傳統(tǒng)基礎設施和全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系等的新型數(shù)字基礎設施，算力業(yè)務的覆蓋實現(xiàn)從軟硬件、信息安全產(chǎn)品到產(chǎn)業(yè)平臺資源要素的整合重構(gòu)，并對算力應用服務的商業(yè)模式提出了多樣化、個性化的挑戰(zhàn)。例如在構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，生產(chǎn)過程控制、設備實時監(jiān)測與預測性維護、智能巡檢等9類工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能應用場景，其中控制類的工業(yè)智能任務大部分對時延要求極高而對算力的要求不高，其他類的工業(yè)智能任務則有些對算力的要求很高[11]。因此，根據(jù)不同制造任務的要求，利用算力網(wǎng)絡對計算資源和通信資源進行統(tǒng)一管理和運營，既要提升調(diào)度的智能化水平和算力服務效率，還要實現(xiàn)算力與生產(chǎn)制造的高效適配，以滿足實際應用中對數(shù)據(jù)傳輸、存儲和計算的需求。

2 長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理

截至2022年，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率達55.3%，數(shù)字化研發(fā)工具的普及率達74.7%，開展網(wǎng)絡化協(xié)同 的企業(yè)比例達38.8%[12]。當前，我國制造業(yè)的數(shù)字化和網(wǎng)絡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。在“東數(shù)西算”工程全面實施的大背景下，長三角地區(qū)應充分利用地區(qū)樞紐節(jié)點優(yōu)勢，賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，繼續(xù)領(lǐng)跑我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。具體來看，長三角算力樞紐節(jié)點將通過完備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎條件，以及加速助推制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程這兩方面發(fā)揮賦能效應。

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

2.1.1 算力網(wǎng)絡對接制造業(yè)算力規(guī)模需求

在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，算力成為釋放數(shù)據(jù)價值和推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動力。隨著制造業(yè)各領(lǐng)域中技術(shù)應用的加速落地，萬企千園的智能制造設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的態(tài)勢，那么相應數(shù)據(jù)資源在存儲、傳輸、計算、處理等方面的需求也將迅猛增長。在實施數(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)運用等方面[13]。通過推進公共算力基礎設施的建設，可以實現(xiàn)計算能力和計算效率的提升，有利于實現(xiàn)智能工廠和數(shù)字化車間的建設，促進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能的過程離不開規(guī)?；?、普惠型的公共算力基礎設施的支持。2021年5月，由國家發(fā)展改革委等四部委發(fā)布的《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》指出我國東西部算 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)增長更快，故可能出現(xiàn)較大的算力資源缺口。特別是我國東部發(fā)達的一線城市地區(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)籌布局建設全國一體化算力網(wǎng)絡國家樞紐節(jié)點，打通國家樞紐節(jié)點之間的網(wǎng)絡傳輸通道，實現(xiàn)跨區(qū)域調(diào)動調(diào)度算力，能夠充分擴展和釋放算力網(wǎng)絡在算力服務、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)應用等方面的增長空間，從而有效降低東部地區(qū)包括長三角地區(qū)各行各業(yè)的算力需求壓力。算力網(wǎng)絡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，為制造業(yè)各領(lǐng)域提供高質(zhì)量、低時延、低成本的算力。具體來說，算力網(wǎng)絡區(qū)別于傳統(tǒng)零散單個數(shù)據(jù)中心提供算力的服務形式，以數(shù)據(jù)中心集群和云計算平臺為基礎，推動多云之間、云和數(shù)據(jù)中心之間、云和網(wǎng)絡之間進行資源聯(lián)動，打造云網(wǎng)邊高速互聯(lián)的智能網(wǎng)絡，實現(xiàn)異地算力與網(wǎng)絡的協(xié)同工作。類比于工業(yè)經(jīng)濟時代的電力基礎設施化，算力也要像電力網(wǎng)一樣實現(xiàn)基礎設施化，才能真正促進數(shù)據(jù)高效流動和價值創(chuàng)造，才能真正實 現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展[16]。對于長三角樞紐節(jié)點而言，算力網(wǎng)絡不僅要實現(xiàn)各個國家樞紐節(jié)點之間、節(jié)點地區(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)絡的定向高速互聯(lián)，還要實現(xiàn)對同一樞紐節(jié)點內(nèi)多個數(shù)據(jù)中心集群間的網(wǎng)絡組織進行優(yōu)化升級，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)域終端場景的算力需求。

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

目前長三角地區(qū)在國家樞紐節(jié)點數(shù)據(jù)中心集群布局范圍的基礎上，建設了上海超算中心、無錫超算中心、昆山超算中心、合肥先進計算中心等一批大型數(shù)據(jù)中心，同時加快對老舊小散數(shù)據(jù)中心的改造升級和遷移整合，以更好地配合長三角樞紐節(jié)點建設，通過推進數(shù)字基礎設施體系建設并深入具體應用場景，可以為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定堅實的基礎。2021年7月，由工信部印發(fā)的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021—2023年）》明確了新 型數(shù)據(jù)中心的概念定義及其建設任務[17]。其中提及的云邊協(xié)同工程和數(shù)云協(xié)同工程，強調(diào)了在以國家樞紐節(jié)點、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)等重點應用場景的邊緣數(shù)據(jù)中心應用。同時，文件還指出要鼓勵相關(guān)企業(yè)加快建設數(shù)字化云平臺，推動企業(yè)深度上云用云，支撐工業(yè)等重點領(lǐng)域加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過依托基礎電信企業(yè)、交換中心網(wǎng)絡節(jié)點，推動邊緣數(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)絡互聯(lián)交換[18]，在提升云計算與邊緣計算協(xié)同水平的同時，提升算力賦能應用水平。事實上，將產(chǎn)業(yè)核心業(yè)務云化以及對多個新型數(shù)據(jù)中心進行整合，不僅可以實現(xiàn)服務集成和數(shù)據(jù)集成，提升應用敏捷和業(yè)務智能的體驗，還能促進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)濟時代新基建的基石，能夠滿足5G、云計算、邊緣計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)和應用的發(fā)展需求。另一方面，云讓計算無處不在，云計算與數(shù)據(jù)中心在計算基礎設施化的發(fā)展上相輔相成，云原生讓業(yè)務生于云長于云，而上云也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要標志。因此，加快推動長三角國家樞紐節(jié)點各數(shù)據(jù)中心、云之間的協(xié)同，強化新型數(shù)據(jù)中心、云平臺、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，可以更好地服務于各行各業(yè)的數(shù)字化場景應用需求。對于制造業(yè)而言，行業(yè)上云可以利用云平臺彈性擴縮容的特點來獲取計算資源，同時還可以進行數(shù)據(jù)匯聚，通過對智能制造、集成開發(fā)、數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)等技術(shù)進行整合，構(gòu)建數(shù)字底座、云底座以提高計算效率。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)應用，推動智能計算中心、邊緣計算中心與云計算服務的邊云協(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)，有利于建設融合行業(yè)知識的賦能應用平臺、專用行業(yè)云等數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎設施。

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

2.2.1 先進數(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，對知識的獲取、 轉(zhuǎn)化和利用可以構(gòu)建形成數(shù)字化知識網(wǎng)絡[19]。當產(chǎn)業(yè)主體本身的數(shù)字化能力不足時，通過對數(shù)字技術(shù)的推廣應用，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)，可以指導制造業(yè)在不同領(lǐng)域不同區(qū)域的數(shù)字化應用。而長三角地區(qū)不僅是我國制造業(yè)高水平的代表性區(qū)域，還擁有隸屬于3個綜合類國家技術(shù)創(chuàng)新中心之一的長三角國家技術(shù)創(chuàng)新中心。其立足于長三角一體化發(fā)展，基于共建的長三角產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域聯(lián)動機制，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。國家統(tǒng)計局全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報顯示，2021年長三角地區(qū)研發(fā)投入總額達到8 422.2億元，約占全國總額的30%。因此，借助長三角科創(chuàng)領(lǐng)域多中心的產(chǎn)業(yè)基礎，通過推動5G、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、區(qū)塊鏈、量子計算等先進數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的融合應用，實現(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)水平進行升級轉(zhuǎn)型。具體來說，首先先進數(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)，需要匹配的計算能力也更加龐大，而長三角算力樞紐能夠承接龐大的業(yè)務算力需求。其次，技術(shù)與場景的融合將激活更多新興的智能業(yè)務需求，帶來更多新興的智能應用場景，那么就需要提出相應端到端的場景化解決方案，從而實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度賦能。以5G技術(shù)為例，在對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行賦能時，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，對多個工業(yè)應用場景進行覆蓋，然后借助算力樞紐為行業(yè)內(nèi)企業(yè)提供算力下沉、算力應用、算力連接等服務。最后，數(shù)字化基礎設施可以為技術(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)展實施意見》中提到，通過積極招引大數(shù)據(jù)、云計算、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，促進先進技術(shù)聚集，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，強化算力賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。因此，長三角算力樞紐節(jié)點在以數(shù)據(jù)中心為核心基礎設施的支持下，實現(xiàn)網(wǎng)絡與計算的一體融合，并不斷提升算力服務水平，通過與不同領(lǐng)域進行協(xié)同聯(lián)動，推動先進數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合應用，從而進一步加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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

根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的信息，2022年7月全國“5G+ 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的在建項目已經(jīng)超過3 100個[21]，培育的較大型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家，并為超過160萬家工業(yè)企業(yè)提供了平臺服務[22]。作為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉(zhuǎn)型的重要抓手，工業(yè) 互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠有效集成海量工業(yè)設備與系統(tǒng)數(shù)據(jù)[23]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺匯聚產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域主體產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)資源的標識使用、開放共享等過程進行管理。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺設施建設的規(guī)模不斷擴大，長三角工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺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，長三角三省一市共計新培育177個省（市）級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重點平臺、工信部新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展示范項目51個，占全國的26.3%；工業(yè)互 聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新領(lǐng)航應用案例49個，占全國的35%[24]。因此，為了更好地發(fā)揮長三角地區(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，長三角算力樞紐節(jié)點通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心集群，實現(xiàn)對大規(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)務需求的同時，推動制造業(yè)協(xié)同發(fā)展。具體來說，首先長三角算力樞紐節(jié)點依托新型數(shù)據(jù)中心集群聚集發(fā)展，通過推進網(wǎng)絡一體化建設，打通節(jié)點間網(wǎng)絡傳輸通道，打造數(shù)據(jù)可信流通環(huán)境，促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)對數(shù)據(jù)資源的高效流通及價值釋放。其次，長三角算力樞紐節(jié)點基于算力基礎設施不僅可以為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供算力服務，提升平臺對云端開發(fā)、部署、運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)中心建設提供計算技術(shù)支持，通過強化云計算、信息通信、智能制造等技術(shù)間的融合與集成，推動設備網(wǎng)絡化、監(jiān)管可視化、質(zhì)量透明化等應用模式向制造業(yè)流程的延伸和覆蓋，從而提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的服務輸出能力。最后，面向不同的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢及發(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、面向重點行業(yè)和區(qū) 域的特色型平臺，以及面向特定技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)型平臺[25]，打造垂直行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用平臺體系，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)平臺的服務能力。

3 長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

算力樞紐節(jié)點依托數(shù)據(jù)中心體系承載先進數(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、算力服務等方式強化算網(wǎng)運營，通過構(gòu)建算力網(wǎng)絡產(chǎn)業(yè)應用流程賦能制造業(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)務保障不足

算力資源可按資源節(jié) 點算力種類的多樣性分成基礎算力、智能算力和超算算力[26]，算力樞紐節(jié)點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、智能、超算等各類算力產(chǎn)品。在此過程中，需要在業(yè)務層面上保證算力的供需匹配和精準對接，否則就會造成樞紐內(nèi)算力基礎設施的算力閑置和浪費?，F(xiàn)階段盡管有研究提出了一種基于算力標識的算力服務需求匹配方案[27]，但面向制造業(yè)實現(xiàn)多層級的算力業(yè)務需求供需匹配，形成靈活、高效、可持續(xù)的長效動力機制，仍然是有待探究的重要研究方向。一方面，由于制造業(yè)各個生產(chǎn)區(qū)域各不相同，進而導致出現(xiàn)多個相互獨立且覆蓋不同生產(chǎn)區(qū)域的業(yè)務網(wǎng)絡。為了避免各部分設備之間出現(xiàn)混用的情況，需要對業(yè)務平臺進行統(tǒng)一規(guī)劃，實現(xiàn)分區(qū)管理、分區(qū)連接。因此，在進行算力需求匹配任務時，不僅要考慮為所有關(guān)鍵業(yè)務的核心設備及鏈路提供精準可靠的算力產(chǎn)品，也要為數(shù)據(jù)傳輸、容災、備份、安全可靠等其他方面的業(yè)務提供相應需求的算力服務。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]。相比于服務業(yè)和流通業(yè)對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)對制造業(yè)生產(chǎn)運營和優(yōu)勢競爭的影響程度相對不明顯。因此，在智能調(diào)度各類算力，解決計算資源不足的同時，更要注重對算力需求匹配的高效滿足，使算力資源的分配達到最優(yōu)。

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

算力樞紐作為全國一體化算力網(wǎng)絡的關(guān)鍵節(jié)點，要求數(shù)據(jù)在進行跨節(jié)點存儲流通時網(wǎng)絡時延很低。但若具體到 某個行業(yè)的數(shù)智化生產(chǎn)場景，則對云邊端算力節(jié)點協(xié)同要求更高[29]。在智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化定制、服務化轉(zhuǎn)型4類制造業(yè)應用場景模式中，其涵蓋了生產(chǎn)方式、產(chǎn)品模式、特定場景、服務模式等智能產(chǎn)品價值鏈的全過程。針對復雜的制造業(yè)務場景應用，算力樞紐需要與AI廠商、云廠商等展開多方合作，實現(xiàn)對制造業(yè)數(shù)字化的算力賦能。目前 已有研究就算力網(wǎng)絡在工業(yè)視覺檢測場景上的落地應用進行了闡述[30]，按照售前、售中、售后、應用4個階段，給出了一體化安全工業(yè)視覺檢測實施方案。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、實時傳輸、分析識別、判斷預警實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)對安全生產(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)絡體系為支撐構(gòu)建算力大腦，加強算力感知、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)服務經(jīng)驗，根據(jù)算力供給方、需求方、運營方的實際意見，不斷優(yōu)化落地應用方案，探索更多能夠推廣商用的算力應用場景，而針對以上問題的解決方案還有待進一步的研究。

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

算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開算力交易平臺的支持，其間需要經(jīng)過算力的需求匹配、價值評估、價格確定、交易撮合、交易結(jié)算等活動。在此過程中，制造業(yè)作為算力需求方應根據(jù)實際業(yè)務應用場景尋找性價比最佳的算力，算力樞紐節(jié)點作為算力供應方應追求實現(xiàn)算力變現(xiàn)價值的最大化，算力交易平臺應該在盡可能多地提供算力的同時降低算力的使用價格，從而保證滿足供需雙方對算力服務的要求。在云市場中，3個基本定價策略以及相應的各類云定價模型組合產(chǎn)生了復雜且豐富的云定價方案，從而幫助云 服務提供商和云客戶做出關(guān)鍵決策以獲得競爭優(yōu)勢或有效管理云資源[31]。而算力要像水電一樣實現(xiàn)“一點接入、隨取隨用”的服務模式，則需要解決算力定價、交易規(guī)則、權(quán)屬界定等基礎性問題。其中，算力度量不僅是探討算力定 價問題的前提條件，也在算力網(wǎng)絡業(yè)務感知和資源調(diào)度中發(fā)揮重要作用[32]，但該領(lǐng)域目前還缺乏相當數(shù)量的研究和總結(jié)。另外，針對實現(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]，還有待進一步深入研究。雖然國內(nèi)首 個算力交易平臺已于2023年2月24日在寧夏銀川發(fā)布并正式上線運營[34]，但是目前算力交易平臺總體上還處于起步發(fā)展階段，在算力資源度量標準、定價策略、權(quán)屬界定等方面尚未形成針對各類場景的交易機制。在學術(shù)界，現(xiàn)有研究將算 力交易與定價問題視為一個兩階段的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、去平臺化的算力交易機制[37]，但是都沒有從算力資源的角度在理論上總結(jié)、設計有效的算力交易機制。

4 長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實現(xiàn)路徑

長三角國家算力樞紐節(jié)點擔負承接本地區(qū)中低時延業(yè)務的算力需求和引導本地區(qū)中高時延業(yè)務遷移到西部的任務。而不同時延要求的業(yè)務既對應著不同性能的算力滿足，也對應著制造業(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，長三角樞紐節(jié)點將結(jié)合算力和業(yè)務需求的解決方案，針對不同場景的數(shù)據(jù)中心組合方案，通過構(gòu)建算力交易機制，發(fā)揮全國算網(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)務與算力需求，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案

對照超級計算、智能計算和大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)這3種計算模式，算力可分為超算算力、智能算力和基礎算力3種類型。從2016年到2020年，智能算力在我國算力結(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，其增長態(tài)勢反映了時下對智能計算和智能化應用任務需求的增加。因此，長三角算力樞紐節(jié)點的建設也應該側(cè)重于面向應用智能計算的終端場景。此外，根據(jù)業(yè)務對網(wǎng)絡時延的要求，可將業(yè)務分成熱業(yè)務、溫業(yè)務、溫冷業(yè)務和冷業(yè)務。從數(shù)據(jù)應用需求的角度來看，約5%～10%的應用為10 ms以內(nèi)業(yè)務時延需求的低時延熱數(shù)據(jù)，可在本地或進場部署；約65%～70%為10～30 ms時延需求的溫業(yè)務，可部署在區(qū)域或城市及其周邊 位置；約20%～30%是業(yè)務時延需求超過30 ms以上的、對時延不敏感的冷數(shù)據(jù)[39]，可在西部數(shù)據(jù)中心部署。因此，熱業(yè)務支持更多偏向?qū)崟r落地的業(yè)務場景，溫業(yè)務支持更多算力資源需求偏高且服務復雜的大規(guī)模業(yè)務場景，而溫冷業(yè)務則更多支持后臺加工、離線分析、存儲備份、開發(fā)測試等非實時算力需求的業(yè)務場景。長三角樞紐節(jié)點既要承接其地區(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)揮龍頭城市對產(chǎn)業(yè)環(huán)境發(fā)展的帶動作用，利用長三角樞紐節(jié)點集群的產(chǎn)業(yè)基礎優(yōu)勢，設計打造圍繞產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域需求導向的轉(zhuǎn)型方案，對生產(chǎn)線和車間進行數(shù)字化、智能化改造，加快建設智能制造示范工廠。具體來說，一是打造高性能計算網(wǎng)絡平臺解決方案，通過加快超級算力、智能算力的部署，提升基于CPU、GPU等的異構(gòu)算力，支持對時延不敏感的溫冷業(yè)務需求，為制造業(yè)中仿真、渲染、建模等數(shù)據(jù)密集型計算任務提供“大模型+大數(shù)據(jù)+大算力”的服務；二是打造智能計算網(wǎng)絡平臺解決方案，通過推進云計算中心、邊緣計算中心的建設，支持溫業(yè)務和熱業(yè)務的應用需求，為制造業(yè)中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、遠程控制等低時延需求計算任務提供實時算力服務。

4.2 針對制造業(yè)不同場景，匹配多元合理算力供應

長三角算力樞紐節(jié)點圍繞數(shù)據(jù)中心進行算力組網(wǎng)，通過推動云網(wǎng)、算網(wǎng)間的協(xié)同融合，統(tǒng)籌算力資源和網(wǎng)絡資源，搭建服務平臺化的算網(wǎng)調(diào)度框架，滿足制造業(yè)各類不同場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求服務。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)域的突出實力，結(jié)合三省一市國家智能制造優(yōu)秀場景典型案例，探索算力與智能制造的融合應用場景，加強培育具有先發(fā)優(yōu)勢和區(qū)域特色的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型示范地。具體來說，對于支撐模型訓練、數(shù)據(jù)存儲備份、數(shù)據(jù)離線分析、數(shù)據(jù)標注清洗加工等實時性要求較低的業(yè)務，所匹配的算力供應應滿足統(tǒng)一運維、安全和云網(wǎng)協(xié)同等要求，并注重提供非實時性算力保障服務，如部署在西部地區(qū)的數(shù)據(jù)中心集群。對于支撐即時通信、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等實時性要求較高的業(yè)務，所匹配的算力供應應滿足多云化、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。對于支撐服務本地、規(guī)模適度、具有地方特色等超低延遲要求的業(yè)務，所匹配的算力供應應滿足小規(guī)?；A設施建設、多樣化資源并高效利用、一站式運維等要求，如在省內(nèi)部署的數(shù)據(jù)中心或者部署在熱點城市周邊區(qū)域的數(shù)據(jù)中心。而當聚焦于數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化營銷、數(shù)字化運營等制造業(yè)場景時，首先應該結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游來分析在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全場景上包括的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并梳理其涉及的核心業(yè)務；其次，根據(jù)不同應用場景需求方向，分區(qū)域分領(lǐng)域進行構(gòu)建業(yè)務對象信息網(wǎng)絡，實現(xiàn)業(yè)務基礎信息從研發(fā)到運營的縱向集成貫通；最后，圍繞長三角一體化算力網(wǎng)絡的供需分配和智能調(diào)度方法，推動數(shù)字化業(yè)務與算力之間的適配，從而制定滿足個性化場景應用需求的算力布局方案。

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

算力資源是將來自不同算力基礎設施的算力經(jīng)過整合后得到的，包括計算、存儲和網(wǎng)絡三大部分。算力資源具有多維異構(gòu)、來源復雜、動態(tài)變化的特點，使得對算力的度量難以進行，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值標準。具體來說，首先，對各類算力資源在產(chǎn)生階段、流通階段、調(diào)度階段的權(quán)利讓渡關(guān)系進行分析，通過構(gòu)建算力資源標識解析體系，設計算力資源確權(quán)標識方案，制定算力資源權(quán)利認證標準規(guī)范，實現(xiàn)對算力資源的權(quán)屬確認。其次，從算力資源本身的特征出發(fā)，分析影響其價值的因素，建立算力資源價值評估體系，選擇成本法、收益法等方法建模算力資源價值評估方法。最后，根據(jù)實際交易場景的價格結(jié)構(gòu)和市場發(fā)展階段，構(gòu)建算力資源的定價模型，以數(shù)據(jù)驗證的方式對模型進行優(yōu)化調(diào)整，并結(jié)合算力資源和算力交易市場生命周期中不同的階段組合，最終給出相應的定價策略。接著依托算力交易平臺，在數(shù)據(jù)流通、供需匹配、安全可信、信息共享、計費機制完善的算力交易市場基礎上，構(gòu)建算力交易機制賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先，明確算力資源的確權(quán)屬性、算力價值、定價要求，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準規(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、驗證的流程機制，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)絡調(diào)度技術(shù)，實現(xiàn)整體算力資源的最優(yōu)化配比，利用一體化算力網(wǎng)絡搜尋最優(yōu)算力，在 超算互聯(lián)網(wǎng)上完成算力服務的交易與交付。

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

算力基礎設施賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中數(shù)據(jù)驅(qū)動是引領(lǐng)，平臺體系是關(guān)鍵，算力網(wǎng)絡是核心。反映在制造業(yè)領(lǐng)域中，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系直接面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同，算力網(wǎng)絡通過“東數(shù)西算”工程設立的八大樞紐節(jié)點和十大數(shù)據(jù)中心集群，逐步實現(xiàn)算力與網(wǎng)絡從協(xié)同到融合，進而為平臺體系今后的創(chuàng)新發(fā)展提供基礎條件。具體來說，首先，除了建立長三角集群及其城區(qū)周邊兩級算力布局下云邊端協(xié)同的泛在算力網(wǎng)絡，還要按照全國一體化大數(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)點為代表的西部，與京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)節(jié)點代表的東部，建設快速傳輸、安全可靠的數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)，實現(xiàn)各樞紐節(jié)點和集群間的互聯(lián)互通。同時，設計建立基于數(shù)據(jù)中心直連網(wǎng)的云網(wǎng)協(xié)同運營機制，保障節(jié)點間傳輸費用的合理性和訪問質(zhì)量的穩(wěn)定性。其次，統(tǒng)籌開放各個國家樞紐節(jié)點的網(wǎng)絡資源和算力資源，將以5G為代表的通信設施和以云計算為代表的信息設施的融合發(fā)展作為基礎，構(gòu)建基于云網(wǎng)融合的算力大腦架構(gòu)，設計建立算力一體化聯(lián)通機制，實現(xiàn)對算力的全域感知、高效調(diào)度、組合編排、統(tǒng)一管控。最后，建立基于算網(wǎng)融合的算力服務平臺，利用通信網(wǎng)絡對算力的資源需求感知，在云網(wǎng)邊端間實現(xiàn)傳輸、存儲、計算資源的精確供給，為用戶提供算力類型匹配、算力規(guī)模合適和算力性價比最優(yōu)的應用服務，從而滿足不同行業(yè)不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景的算力需求。對于制造業(yè)企業(yè)而言，經(jīng)過對工業(yè)設備的聯(lián)網(wǎng)控制、生產(chǎn)制造過程的動態(tài)感知以及數(shù)字化車間的建設后，此時無須再自建大規(guī)模的算力基礎設施，可以考慮根據(jù)當前的算力業(yè)務需求，購買相應種類的算力服務套餐，借助算力服務平臺的方式接入算力網(wǎng)絡，通過獲取模型、算法、數(shù)據(jù)的最終計算結(jié)果，并根據(jù)產(chǎn)品反饋實施智能化決策管理，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化生產(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)分析了當前制造業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時存在的現(xiàn)實問題，并在此基礎上探討了長三角國家算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯機理、面臨挑戰(zhàn)和實現(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個主要問題。其次，從算力樞紐節(jié)點擁有先天優(yōu)勢的角度分析了其能夠進一步完備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎條件的兩個原因，并在此基礎上說明了長三角樞紐節(jié)點能夠助力加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的兩個關(guān)鍵著力點。然后，結(jié)合長三角樞紐節(jié)點提供賦能的作用特點，考慮算力網(wǎng)絡現(xiàn)階段發(fā)展情形，分析得出長三角節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的3個挑戰(zhàn)。最后，根據(jù)長三角節(jié)點對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用，以及節(jié)點中數(shù)據(jù)中心集群與制造業(yè)轉(zhuǎn)型實際業(yè)務需求的對應關(guān)系，列舉了4條長三角算力樞紐節(jié)點賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可行路徑。