在全球范围内，实现净零碳足迹、使建筑更加可持续和节能的努力具有重大意义。但这不仅限于环境，还必须包括人民的健康和福祉。对房东、业主和租户来说，走可持续发展道路无疑预示着重大的长期利益，包括但不限于节省建筑成本、提高员工生产率、减少病假人数。从火车站到写字楼，在那些积极拥抱中心化、智慧城市的国家和那些落后的国家之间，一个全球性的转折点正在逼近。但是，智慧城市不仅会带来技术上的影响，还有助于发展周围的社区。毕竟，要让智慧城市运行起来，需要广泛的服务。这需要健康和福祉、出行便利、餐厅和超市的便利以及其他服务相结合。建筑设计也变得更加灵活。 重点是使用更少的材料和模块化。这就好比用乐高积木一样。一旦达到其目的，建筑物就可以很容易地被拆除并塑造成其他东西。例如，如果城市的体育场是在此基础上设计的，那么该区域现在可以用于其他功能，例如住宅、购物甚至学校。推动这一趋势的是数字化应用的必要性。例如，虽然南非在某些方面仍然落后，但为了使该国为未来作好准备，他们必须作出改变。实现净零和接受智能将是这方面的关键因素。不过，预算永远是一个挑战。但政府和私营部门必须着眼于长期潜力，而不是获得短期投资回报。提高效率必须成为当务之急。可持续和智能成为实现这一目标的必要条件。不断发展的工程实践过去，工程师和建筑师对他们从事的项目负有全部责任和控制权。但随着这些项目变得越来越复杂，未来主义的设计理念突破了可能的界限，具有不同专业知识的工程师和建筑师开始在不同的地理位置进行合作。这已经看到采用数字驱动的协作工具。如今，工程师和建筑师可以在虚拟环境中工作，远程审查和签署设计和施工。一直走在采用这些新做法的前沿的工程公司已经看到了改进的结果，同时也降低了管理成本，提高了工人的安全性，甚至实现了更好的工作与生活平衡。与众不同的设计人工智能 (AI) 继续发展并在所有行业中变得更加复杂。人工智能用于生成设计、材料选择和机器人过程自动化的工程软件。AI一般采用机器学习。这发挥了机器的优势，这些机器比人类更好更快地提出数百种问题解决方案，包括在更短的时间内提供最有效的解决方案。然而，机器只能接受我们的指令。因此，软件提供的解决方案和准确性仅与我们输入的信息一样好。衍生式设计也变得越来越流行。这是一个迭代设计过程，工程师或设计师在其中输入问题的某些约束条件（尺寸、重量、强度等），并要求计算机提供选项。然后将人工智能应用于材料选择、代码合规性，甚至与问题相关的任何其他促成因素。此外，机器人流程自动化软件使机器人能够自动执行管理任务，例如开具发票、验证变更单或管理工程量清单。对于大多数应用，人工智能已经内置到软件中，但工程和架构领导者需要确保他们有可以训练和维护底层模型的人员，因此了解人工智能的具体应用非常重要。编码过程正如任何工程师或建筑师所知道的那样，尽管人工智能可以带来好处，但设计是一个迭代过程。随着技术的发展，所需的核心技能和使用的工程语言也在不断发展。传统上，毕业生可能需要数学和物理作为背景才能完成学位。但在现代世界中，这必须通过计算机编程和数字工作流程的技能来加强。以可视化编程为例。像Grasshopper这样的平台提供了一个可视化的编程界面，允许很容易地看到、理解和实现编程逻辑。从这里开始就是参数化设计。这主要是通过脚本自动识别设计中的参数。通过分配这些参数，工程师可以通过自动化或手动方式探索多个选项。此外，一旦使用可视化编程平台创建参数模型，工程师可以在几秒钟内迭代选项，并且可以与客户直观地共享信息。可持续成为优先事项除了软件技术，结构工程还可以利用技术来确保建筑物的设计和建造高效且可持续。这些工程师正在积极寻求低碳建筑材料，以减少建筑环境的碳足迹。混凝土技术的进步为实现这些目标提供了解决方案，帮助建筑行业实现其净零碳排放目标。在这一领域，隐含碳已成为减少结构对环境的不利影响的重要因素。它可以定义为建筑物或基础设施项目投入运营之前的碳足迹。这主要与不同的生命周期阶段相关：材料提取、制造和生产、施工、使用寿命期间的损坏和维修，以及使用寿命结束时的考虑。具有弹性当谈到建筑的可持续性，弹性和冗余系统成为一个巨大的影响因素。气候变化使发生严重天气事件的可能性大大增加，这增加了洪水和风力破坏的风险。工程师的责任是考虑到这一点，并为任何潜在的未来事件设计未来的建筑。在这方面，先进的基于模型的可交付成果，与核心结构工程的多种服务集成，以及使用新材料和高性能织物等概念起到了帮助作用。人们对智能建筑如何帮助减少人们的碳足迹也越来越感兴趣。全球对能源利用的担忧，以及考虑到有些电网的不稳定，是推动智能建筑增长需求的主要因素。

随着科技不断进步，众多企业逐渐开始对未来出行场景展开思考并投入相应研发。近日法国、德国和中国企业在法国一个科技创新展览会上展示的未来交通新产品引人注目，让人们能更直观看到未来出行新趋势。瞄准城市空中交通的“飞行出租车”电动车已在全球各地逐渐普及，而电动飞机乃至电动“空中出租车”也不再遥不可及。15日至18日在巴黎举行的“科技万岁”科技创新展览会上，德国沃洛科普特公司展出了一架纯电动直升机，它采用并列双座设计，安装了18个旋翼，仿佛一张平铺延展的白色蜘蛛网。其空重为700公斤，最大有效载荷200公斤，每次充电的续航里程为35公里，最高时速达到110公里。沃洛科普特公司咨询委员会主席斯特凡·克洛克接受采访时说，公司2021年已获得欧洲航空安全局相关测试飞行认证；此外，它还与多个法国公司建立起合作伙伴关系，计划为2024年巴黎奥运会提供服务。克洛克还表示，“公司十分看好中国城市空中交通市场的潜力”，并与中国汽车制造商有相关合作，计划将城市空中交通出行技术产品落地部分中国城市。灵活适应不同场景的轨道载具近年来，法国政府从可持续发展的角度调整运输政策，重视提升铁路在综合交通中的地位。法国国营铁路公司近日向公众介绍了配备电动马达和车载电池储能的轻型列车，分别为Draisy“轨道巴士”和Flexy公路铁路两用车。据悉，Draisy“轨道巴士”单个车体可容纳80名乘客，适用于运量较小的铁路线或长度在100公里以内的铁路，提供乘客自主选择停靠站等服务。“轨道巴士”配备车载电池储能装置和牵引电动机，有关机构已计划2025年在法国境内一条试验线路上测试运行。另一款概念列车Flexy主要针对铁路长度在10至30公里之间，但因运输潜力过低而无法提供客运列车服务的小型封闭铁路线，它能够在铁路和公路上运行，可为居民提供往返于家门口至火车站之间的服务。该列车计划于2024年测试运行。法国国营铁路公司还推出了新一代更环保的高速列车，计划于2024年投入使用，可以搭载更多乘客，最高时速可达360公里/小时。与现有高速列车相比，能耗更少、更环保。中国技术加持的自动驾驶客车在这届“科技万岁”展会上，中国中车旗下中车时代电动汽车股份有限公司（简称“中车电动”）制造的自动驾驶客车是最新颖的展品之一。这款型号为中车电动“新巴客”城市系列C12AI的自动驾驶客车车身长约12米，以智能驾驶、智能动力、智能互联为依托，可全方位实施人、车、路动态信息实时交互。2021年，它在法国一条道路上完成了路况实测，单边路程约6公里，途经10个公交站点、26处交通灯，耗时约40分钟。中车在法国的合作方克莱芒·巴亚尔公司总裁邓嘉丽在展会上接受新华社记者采访时表示，自2021年秋季至今，客车仍在进行技术完善工作，旨在保证车辆安全驾驶的条件下，缩短行程耗时。巴黎大众运输公司自动驾驶项目负责人本雅明·若利维耶说，这款自动驾驶客车今年10月将再次进行技术升级后的路况实测，并计划不久之后实现载客运行。

 研究公司 Interpret 的数据显示，COVID-19 和对家居装修的高度兴趣一直是推动智能家居行业发展的力量，近一半的美国消费者报告拥有某种类型的智能家居设备。 导致智能家居设备销售显着增长的因素包括提高对这些产品的好处的认识，加上激进的定价和改进的硬件和软件设计。“在智能家居产品中使用人工智能改变了游戏规则，”Interpret 高级副总裁 Stuart Sikes 说。 “产品的复杂功能以惊人的低价使它们成为许多家庭的必备品。”人工智能的例子包括在 Hive 等智能集线器中使用音频检测技术（在美国不可用），使智能家居安全系统能够向房主发出玻璃碎裂、烟雾警报或心疼宠物的声音； Nest Cam IQ 和 Ooma Smart Camera 等产品中使用的面部识别技术，可确定门外的移动是人、动物还是阴影；和 Abode 的 Cue 自动化引擎，它根据房主过去的行为开发和建议家庭任务的自动化。Interpret 的研究发现，车主高度重视这些基于人工智能的功能，这些功能与制造商产生了积极的反馈循环。超过 80% 的智能相机所有者认为视频和音频分析在他们的购买决策中非常重要，这使得该领域的公司很可能会继续投资基于人工智能的高级功能，以进一步区分和创新。Interpret 最近的报告《人工智能和智能家居 3.0》探讨了人工智能如何应用于家庭自动化、家庭安全、能源管理、就地老化和智能烹饪等主要智能家居用例。

 大数据——它对您意味着什么？随着医疗保健的迅速发展，了解大数据如何改善我们的健康非常重要。通过海量信息的力量，数据分析可以让我们更好地了解我们周围的世界。像Clinical ink这样的公司正在通过使用最新的数据和技术为医疗保健的未来铺平道路。如果您对此感兴趣，请继续阅读有关大数据如何彻底改变医疗保健的一些示例。从大数据中获得的重要见解许多人出于各种个人和商业原因转向社交媒体。因此，许多人也开始将社交媒体数据用于公共卫生目的也就不足为奇了。一些示例包括分析有关疾病症状的推文，以及使用 Twitter 更新来预测疾病爆发。通过将来自 CDC 的实时数据与其他相关的外部信息相结合，我们可以更好地了解疾病的传播方式并预测它们下一步的发展方向。这很重要，因为它可以让我们更好地使用有限的资源。例如：如果一个地区爆发了流感，而另一个地区没有爆发，我们知道我们的时间应该花在对人们进行预防而不是在他们已经生病后进行治疗的教育上。大数据和机器学习的力量机器可以分析数据并识别医生可能无法看到甚至不知道要寻找什么的模式。医疗保健组织面临的许多挑战都是基于触手可及的大量数据——要理解这一切是一项挑战。机器学习可用于诊断和治疗。例如，它可以帮助医生诊断癌症和心脏病等疾病，并根据患者的病史帮助确定哪种治疗对患者最有效。谷歌 DeepMind 多年来一直与伦敦皇家自由医院的临床医生合作开发一款名为 Streams 的应用程序，该应用程序使护士和医生能够在最需要的时候更快地共享信息，从而提供更好的护理。这种技术使患有败血症（一种通常是致命的疾病）或肾衰竭的患者能够比以往更快地得到治疗。通过基因组测序改善健康结果除了更好地了解特定治疗的有效性外，基因检测还为研究和临床实践开辟了新的途径。2013年，女演员安吉丽娜·朱莉（AngelinaJolie）发表了一篇文章，讲述了她在DNA测试显示由于遗传性BRCA1基因突变，她患乳腺癌的风险很高后，决定接受双乳切除术。虽然科学家们对某些BRCA1测试的有效性以及其重要性是否被夸大存在一些争议，但这种测试确实为人们提供了有关其健康的重要信息，可以帮助他们为自己和家人做出更好的决定。大数据有何帮助？大数据可以在许多方面帮助卫生设施。以下是其中的几个：医疗机构可以使用大数据来提高效率和盈利能力。雇主可以利用大数据创建有效的健康计划，改善员工健康。研究人员、科学家和医疗设备制造商可以利用大数据高效开发用于治疗疾病的新药品和医疗设备。研究人员、科学家和医疗设备制造商还可以利用大数据开发更有效的治疗方法，以治疗其他手段难以治愈的疾病，如癌症或艾滋病毒/艾滋病或埃博拉等传染病。如今，大数据分析在医疗行业中得到了广泛应用，因为它有助于降低成本，同时提高服务质量。创新利用现有健康数据开发新疗法癌症、糖尿病和阿尔茨海默病等疾病的新治疗方法触手可及，这一切都要归功于大数据。研究人员效仿IBM的“危险”（Jeopardy）超级计算机沃森（Watson），利用数据挖掘和预测分析加速药物从实验室到患者的生产过程。目标是减少药物研发过程中的反复试验，这些过程可能需要数年或数十年才能进入市场——这是一个成本高昂且耗时的过程，可以通过人工智能来减少。

人们在期盼一种价格更低的宽带一个人在大城市打拼，看着朋友圈的同龄人在晒着各自幸福的生活，你是否感到孤独？不知道坚强的你们怎么想，但是小明确实感到了孤独—当他的手机在城中村的出租屋里迟迟加载不出朋友晒的照片的时候。我忍不住问他，既然运营商无线网络差，那为何不用有线宽带？他对着好像没体验过人间疾苦的我说：“要是我用的起宽带，还需要住城中村吗？何况我连自己房子租到什么时候都不知道，有线宽带动不动就要包年结算，让精打细算（抠门）的我觉得很不划算。”这是无数大城市打工族的真实写照。事实上，由于市场竞争，目前有线宽带的价格比以前已经大幅下降，现在还不愿意接入有线宽带的，都是对价格极其敏感的用户，未来使用固定宽带的可能比较小。根据工信部的数据，我国固定宽带接入端口在2017年后就开始大幅放缓，固定宽带的市场已经趋于饱和。  而对于那些还没接入固定宽带的用户来说，他们其实很愿意牺牲一部分宽带上网的速度与质量，来换取更低廉的宽带费用。而宽带无线接入（英文简称FWA），或许正好能满足他们的需求。什么是宽带无线接入（FWA）FWA是指用无线的技术来实现家庭的固定宽带接入，接入过程如下图所展示的这样，就是在家里放一个无线路由器（通信业界称为CPE，Customer Premises Equipment, 客户终端设备），就能直接通过无线网络连接到无线基站，进而接入互联网。  作为一种低成本、易部署的灵活宽带解决方案，FWA其实在宽带产业中一直扮演着重要的角色。除中国市场外，2019年 4G FWA的新增用户数超过有线宽带新增用户；12个国家无线宽带连接数超过了有线宽带。而随着5G的发展，全球越来越多运营商开通了5G FWA业务，使之成为很多运营商除有线宽带之外的最重要业务。为何国外运营商如此热衷FWA？第一，FWA由于无需获取路权、挖沟埋缆、穿墙打洞的优势，一直是很多国家和地区快速部署宽带的理想选择。同时随着4G成熟和5G到来，如今的4G/5G FWA可以做到Gbps的下行带宽，提供类光纤的体验，因而倍受运营商和用户青睐，成为移动运营商拓展家庭宽带市场的利器。第二，目前5G用户渗透率较低，落地场景不多，多数5G运营商的网络业务负荷较轻，投资难以快速变现，这时发展家庭用户，把空闲的网络利用起来，可以增加新的收入。现在可能是推广FWA最好的时候先从技术角度上说，当一项技术好用又实惠时，就是它拓展市场最好的时候。此前3G、4G的宽带无线接入并不普及，在很大程度上在于其容量非常有限，无法达到规模经济效应。而5G提供的容量是4G的10到100倍，因此它有潜力大规模实现FWA解决方案。爱立信的工程师曾进行一个FWA的试验，在一个人口密度为每平方公里5000户家庭左右，每月每用户的最大流量需求为5200GB的场景下得到以下数据图。可以看到，5G FWA网络在这样高负荷情况下，可满足95%的用户数据速率大于15Mbps，69%的用户速率大于100Mbps。  再从需求的角度来说，对于在较为发达的地区的国内用户，文章开头已经说过，目前有线宽带市场已经接近饱和，FWA可以提供一种费用更为低廉的宽带接入方式。而在欠发达，施工条件比较艰难或者人口密度比较低的地区，FWA可以帮助用户用上家庭宽带。比如在内蒙古，运营商就提供无线宽带实现了宽带全覆盖，让每户居民都能在信息时代体验到稳定的上网速度，并进行电子商务等互联网+工作，对我国的扶贫工作有重大意义。  对于国外用户来说，需求就更大了，因为国外的移动网络覆盖程度和质量比国内差很多，而且很多国家的经济水平并不高。以热带岛国斯里兰卡为例，2013年该国的家庭宽带普及率约9%，80%的斯里兰卡人居住在人口稀疏的农村地区，不同的经济阶层之间的数字鸿沟尤为突出。当地运营商采用4G FWA技术，在2019年将家庭宽带普及率提升到了26%，帮助80万人脱离了数字真空状态，并在远程教育、智慧医疗、数字金融等多个领域广泛应用。FWA能给IoT产业带来什么首先，FWA可以让更多家庭用户用上宽带，也就给这些家庭享受智慧家电提供了条件。同时，FWA也为已经装了固定宽带的家庭用户提供了一种低成本连接的选择，丰富他们使用各种在线智能业务的场景。其次，相对于连接到局域网的智能设备，用FWA连接的设备更适合远程管理。比如智能音箱，扫地机器人这类的单品级的产品对于直接连接到运营商的网络需求不大，只需要连个局域网络就行，但是有很多带有安全，或者监控管理的IoT设备是需要通过运营商的网络，连接到互联网后再进行远程管理的，所以可以一步到位的FWA显然更有优势。最后，FWA比局域网更安全。智能家电的使用会产生很多关于用户的隐私信息，局域网的网络密码容易被破解，而蜂窝网络的安全级别会更高。写在最后让全世界的每一个角落都能连上网络（让每一个人都支付网络连接费用），是过去多年来科技巨头们共同的梦想。根据世界银行的报告，宽带普及可消除数字鸿沟，并有效提升发展中国家以及欠发达国家经济水平。宽带普及率若提高10%，平均GDP将增长约1.3%。而在网络发达地区，更高质量的宽带体验和更多元化的宽带选择可以促进更多的物联网使用场景，并有力促进数字经济的发展。FWA作为一种低成本、易部署的宽带，自然会发挥越来越重要的作用。

从政策宏观导向，到地方、产业中观布局，再到企业、机构微观响应，算力时代已经汹涌而来。就在6月23日，中共中央党校出版社最新出版、中国信息通信研究院主编的《人类计算简史：从中国算盘到数字经济》发布，该书就对计算与人类社会、经济发展的动态作用进行了一次盘点，其出版，恰好与如火如荼的“东数西算”相辉映——关于算力，理论的深度洞察与实践的全局推进在这个时间节点碰撞在一起。“东数西算”已经成为与西气东输、西电东送、南水北调等并列的又一超级工程，而不同于其他世纪工程的“串联”属性（各地紧密配合完成同一件事的各个环节），“东数西算”更带有“并联”的特点（各地自主完成数据中心等基础设施，再并入到总体），这使得各地在数据中心等的建设上存在很大的自主决定权，也导致了“一拥而上、搭车乱建”等风险。蒙眼狂奔之下，各地应该如何建设一个能够有效支撑国家宏观布局，又能契合本地实际的数据中心？答案，可能就在超级工程的“乘数效应”要求当中——工程所带来的价值，不应该局限在其本身，而应该是由这个工程引发出广泛的联动，通过循环和因果积累杠杆式推动宏观经济的变化。在6月23日的新书发布上，国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，“数据中心是新基建算力设施的重要代表，数据中心对相关产业链的投资拉动有非常好的效益”，这就是一种对乘数效应的期许。在过去，乘数效应已经有深刻的实践，例如，南水北调不只有让北方“用水”更充裕，而更在通过“水”来推动地区从社会生活到经济发展的全局式变化，带来全新的经济社会局面。“乘数效应”具体如何实现，这里认为，至少在三个方面，地区数据中心的建设需要关注。双碳的乘数——不能只是把同样的数据中心从东部搬到西部东部是怎么建设的、西部就照着“搬过来”，正在成为一些地方建设数据中心的通常做法。但是，东数西算最主要的价值内核，是提升数字经济发展过程中能源资源的利用效率，而如果只是将数据中心的建设从东部搬到西部，固然能够直接解决东部能源紧张无法有效支撑计算的问题，但其价值可能也仅限于此了。从宏观政策的需求而言，东数西算与当下另一个战略政策热点“双碳”是紧密关联的，在推动“双碳”落地这个远景下，东数西算必须要同时推动能源利用的模式变化来实现自己在双碳方面的乘数效应，而非仅仅是资源占用的异地搬迁。一方面，当下IDC的能耗状况已经到了十分凸显的地步。根据公开数据显示，中国数据中心2022年总能耗将突破2000亿千瓦时，而据国网能源研究院则预测，到2030年，我国数据中心用电量将突破4000亿千瓦时，占全社会用电量的比重达3.7%。如此巨大的数字，让数据中心的能耗状况直接影响到了双碳落地的全局，必须有对应的优化动作，而不是只是继承原有打法向西继续扩张数据中心的数量和规模。另一方面，如何在单位能耗下，发挥更大算力或者现有算力如何降低能源的使用，变得尤为重要。传统的数据中心在判断能源情况时，采用的指标是经典的PUE指标，但PUE仍然存在不足——只有关于IDC设备能耗占比的信息，如果PUE指标低（意味着传统评价好），但是能耗转化算力效果并不好，再低的PUE也不能说这个数据中心就做到了“能耗优”。事实上，数据中心和数字经济在能耗方面的关系，无非是单位能耗能够产生多少产业价值的对应——IDC设备每耗费一度电，产出越多，数据中心在能耗上的指标就越优。而东数西算的一个重要背景，恰恰是老旧小散数据中心造成资源利用率低，大量的能耗投入换来的是低效的算力，需要集约化布局+新技术让每单位能耗的数字经济收益能更大，而PUE并不能全面反映这种能耗优化的过程——甚至，当下已经达到1.2、1.1的PUE指标再优化的空间已经不大。因此，东数西算所建立的数据中心，不能再只看PUE指标来衡量能耗状况。行业需要一种更契合双碳主题下数字经济需求的算力评价标准，来形成国家宏观层面对数据中心建设的良性引导，从而引导行业健康发展。而从前文的分析看，这里的算力评价更看重的应该是能耗被转化到算力上的“有效”性，按新书发布会上中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在谈到数据中心能耗时所说，即“要看到它对社会带来的价值”。于是，新的标准应该思考如何通过推广节能技术，利用有限资源提供更高效的算力，或者总结来说，是要推进“有效算力”的评价。笔者认为“有效算力”应该成为东数西算工程的在双碳方面的解题关键点，而如何推进有效算力，为数据中心建设提供支持的华为，其集群计算解决方案给出了一个可行的答案。在底层硬件、基础软件、应用衔接、计算架构等层面的全栈布局，让华为能够更大程度上推动能耗向算力的有效转化。例如，在硬件上，新的计算架构的能耗优势被华为充分发挥；在软件上，欧拉操作系统、昇思MindSpore AI框架通过专业匹配与优化让能效更高，包括多瑙调度器在内的管理平台有效提升大规模集群的算力管理和使用效率；在整合解决方案落地上，大规模集群计算（例如“鹏程云脑”项目）拥有业界领先的多芯协作效率，等等。由此可见，华为集群计算早已与“有效算力”评价标准的契合，东数西算的内在需要，让这种契合走向显性化。发展的乘数——不能只是顾及当下数字经济对算力的现有需求目前，很多地方的数据中心建设还面临另一个问题，即仅仅面向通用计算大规模建设，而没有充分考虑到数字经济发展对AI计算的未来需要。事实上，东数西算工程之所以迫切，一个重要背景在于智能化的快速发展对算力的需求在快速膨胀，强化了未来预期下东部算力资源的紧缺性，必须提前布局。  这些年来，智能化已经逐步成为产业数字化的核心能力，制造、交通、能源、政务、金融、医疗……各行各业都在呼唤智能化、数智化带来全新的驱动力，而解决方案的提供方扎堆东部几个主要城市，地区大量算力需求企业都在寻找优质的AI算力资源，一些时候AI算力资源的不足甚至影响了地区内AI创新企业的发展。根据IDC的数据，全球人工智能收入预计到2023年将突破5000亿美元大关，无论是世界还是中国，数字经济都将进入以AI为核心驱动力的新阶段，拥有较高AI算力基础建设和应用能力的国家、地区或者企业才能从数字经济中获得更多红利。于是，在东数西算浪潮中，数据中心的建设必须在AI算力这里侧重布局。与此同时，正如新书发布会上华为中国政企数据中心解决方案总裁常成所言，“人工智能本身是增量型的计算，更容易从顶层架构开始做好规划，先行先试”，因此，东数西算将是一次撬动智能经济全新增量的重要世纪工程，AI先行先试，通过西部AI算力向东部创新企业的输送，将带来全产业、全场景的深刻变革。除了东部“需求方”基本面的分析，AI算力需求的增长还反映在“供给方”市场数据上。国际权威机构IDC统计，中国AI算力已经占据全球市场40%左右的份额，处在领跑位置。而赛迪研究院预测，到2025年，我国基础算力和AI算力总量将分别超过300 EFLOPS和1800 EFLOPS，AI算力将大幅超越通用算力。通用计算基数较大、增长相对缓慢，AI计算基数小却增长迅猛，未来AI计算超过通用计算成为算力主要供给已经成为必然。在这样的大背景下，数据中心侧重AI计算已经成为必要。只是，不得不说AI计算的门槛要更高，是一件“难而必要的事”。好消息是，市场上依然有可以融合的力量，以昇腾AI代表，华为在AI计算方面的先行探索和积淀就是这样的储备力量。目前，华为拥有全场景AI基础软硬件平台，且在产业实践上已经与大量合作伙伴共创“AI+行业”案例。超强算力、更优能效的Atlas系列硬件，全面开源的AI框架昇思MindSpore，普惠开放的人工智能计算中心，昇腾AI计算产业正在成为东数西算时代AI算力的重要提供商。而且，不同于通用计算的广泛适用性，AI计算更需要思考产业的契合，在布局时即要关联到实际应用。而这方面，昇腾AI计算已经在其生态合作伙伴的协作下，推出了经过运营商、金融、互联网、能源、交通、医疗、政务、制造等8个行业应用广泛检验的解决方案，能适配和满足各地不同的产业需要。AI算力在这里推动智能化解决方案落地，就是在推动不同产业发展模式的根本变革，带来全然不同的工作效率和效果，提升我国的产业链地位，这是“乘数效应”的典型体现。新基建的乘数——不能只是一次原本数字设施的大规模敷设东数西算是一次典型的新基建，将直接在产业规模上推动中国数字产业加速发展。但是，这不意味着数据中心只要将原本市场上存在的各种惯常的ICT设施“再来一遍”即可。数据中心是少见的产业链条长、覆盖门类广、带动效应大的数字产业项目，基础软件、IT设备、云计算等方面有很强的规模效应。从乘数效应出发，东数西算还需要通过产业链联动，撬动中国原创ICT技术长远发展，并以此规避可能的系统性风险。通过东数西算来推动中国一直在创新的ICT原创核心技术走向规模化商用，将是一次难得的大规模落地机会，算力经济的新产业链构建能够直接推动这些技术跃上新的台阶。此外，算力之争也是国力之争，各地数据中心建设就必须在自主创新技术上有所布局，而不是只关注传统计算中那些习惯了的、来自国外的技术做法。目前，中国新计算产业快速发展，市场上能够满足这样的数据中心建设的厂商或品牌，包括鲲鹏、昇腾、飞腾，欧拉、麒麟、统信等，都具备较强的国际技术领先性，但由于市场信息不对称、应用生态还在快速发展没有实现广泛普及等原因，没有被很好地纳入到数据中心建设的视野当中去，未来数据中心的建设需要主动与新计算产业做更进一步的结合。以欧拉为例，这个原本的“服务器操作系统”在进行升级后，已经在根技术创新的基础之上可以兼容服务器、云计算（云原生）、边缘计算、嵌入式等各种形态设备，能驱动广泛的数字基础设施，这在国内是首创，也更具备安全性。数据中心与这种新计算成果的结合，将以“四两拨千斤”驱动中国新计算产业快速发展，反哺技术研发，带动更多创新产业进步。当然，出于市场化、产业化的需求，当下的数据中心还需要保证自主创新技术与国外先进技术的平衡，前者的布局将是一件长期的事，只不过在初始阶段就应该重视起来。结语无论从双碳、AI计算还是自主创新的维度，东数西算的“乘数效应”要求已经显现，各地数据中心建设必须有所动作。可以预见，“东数西算”工程将为我国以数据为中心的产业发展带来新的契机，并持续提升数据资产对于经济发展的贡献度，带动广大西部地区参与到智能化引导的数字经济浪潮当中。但也要注意的是，在推进“东数西算”工程建设过程中，必须遵循经济规律、自然规律、社会规律，按规律办事，强化统筹和政策引导，稳步推进，推动全国数据中心适度集聚和集约发展，形成梯次布局和合理分工，合理划分物理边界和强化绿色节能、上架率等硬约束，避免一哄而上、盲目发展。