“十四五”规划纲要在第五篇章“加快数字化发展 建设数字中国”提出：“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”

数字化转型，已经深入到社会方方面面，改变了千行百业：

生产车间里，在远程智能管控体系下，传送带上的产品被精准传送到加工设备，经过组装、检测、包装完工下线。

在金融行业，随着技术创新，数字银行、智慧网点、大数据风控系统……众多金融业务和手段向智能化和在线化演进。

政务领域，各地政府纷纷推出在线办理、线上审批、一网通办等服务，打通各部门间的业务与信息流转，群众不需要多跑腿。

随着各行各业数字化转型的推进，数据中心从支撑互联网应用的基础中心，转变为赋能千行百业数字化转型的算力和能力中心。

传统与新兴行业的数字化程度有怎样的差异？算力如何赋能各行业数字化？行业数字化推进对算力提出哪些需求？

在刚刚落幕的第十六届中国IDC产业年度大典上，由竹间智能首席运营官孙彬主持，深圳市燃气集团股份有限公司信息中心总经理张静、科华数据副总裁林清民、上海商汤科技开发有限公司副总经理杨松和京东集团副总裁符庆明（图片左起顺序）共聚一堂，围绕“算力赋能行业数字化”展开精彩对话。

传统行业加速数字化 重视数据的采集、处理及可视化

日前召开的中央经济工作会议对明年的经济工作做全面部署，提出“加快数字化改造，促进传统产业升级”，充分凸显了数字化转型作为经济社会驱动“引擎”的重要作用，强调了传统产业利用数字化手段进行升级的必要性。

深圳市燃气集团股份有限公司信息中心总经理张静

传统行业的数字化转型正在加速。深圳市燃气集团股份有限公司信息中心总经理张静介绍，双碳战略带来的行业减碳需求、运营安全性提升需求、用户对服务的更高需求，三方面需求正推动燃气行业加速数字化转型。

深圳市燃气集团将“向数字化和智慧化转型”列为三大战略目标之一，足以体现行业和企业对数字化的重视程度。

张静指出，当前传统行业数字化呈现出三项特征：

1、在感知层面，更加重视数据的采集，更加关注物联网的建设。企业希望把各类资产和用户，通过各种传感器连到物联网平台，包括各类视频的接入，以便能够对企业的所有资产有完整感知。

2、关注对大数据的处理。收集了海量数据后，需要构建以大数据平台为基础的数据中台，通过AI技术、视频处理技术、语音技术等，给业务赋能；

3、越来越注重对于数据的可视化。海量数据收集、处理、保存后，更希望结合BIM、CIM这样的模型进行三维展示，能够更直观地反应企业真实情况，给各级人员提供决策依据。

IDC数字化应用推陈出新 算力底座面临新需求

数据中心，推进自身数字化进程的同时，还要以算力赋能各行业数字化。

科华数据副总裁林清民

科华数据副总裁林清民总结了数据中心行业的数字化阶段，他认为客户需求推动了数据中心的数字化速度与方向。

以前的传统数据中心规模小，以保障可靠为首要目的，数字化、智能化要求比较低。

随着云计算兴起与发展，数据中心的规模大大提高，对可靠性和冗余度要求提高，使数据中心的智能化、数字化的各项应用不断推陈出新。以数据中心的规划设计为例，热模拟等各项技术得到了应用；

未来，数据中心必然向智能化运维发展，AI的应用、数字孪生等都将是重要方向。

林清民从IDC基础设施服务商和运营商角度出发，归纳出了前各类行业客户对算力及基础设施的几大需求：

一，对于贴近用户侧的边缘计算需求，科华数据多以快速交付的模块化方式解决，支撑私有云的建设。二，在公有云领域，多以大规模快速的建设、部署来提供解决方案，为互联网公司和云计算企业提供支撑。三，智能化。为不断提升客户体验，智能化管理贯穿数据中心设计、建设及运营的全生命周期，满足不同客户对数据中心底座的需求。四，能耗。数据中心能耗较高，双碳背景下，行业客户希望实现低碳、零碳，作为数据中心运营商和基础设施服务商，要考虑对应的实施路径，在未来实现低碳乃至零碳的目标。

AI赋能行业数字化 构建自有算力储备

作为颠覆性的技术创新，人工智能目前的落地场景与行业应用不断递增，赋能行业的数字化转型，提升企业数字化能力。

上海商汤科技开发有限公司副总经理杨松

上海商汤科技开发有限公司副总经理杨松从数据角度，阐述了AI如何赋能企业数字化。目前各行业数字化进程中同时存在两种数据:一是结构化的数据，结构化数据是可以被采集和直接应用；二是非结构化数据，出现在企业各种环节。以商汤科技为代表的AI企业，在生产环节和具体场景中，用AI帮助客户解决问题，同时将非结构化数据结构化，再加以应用。

他介绍，在用AI技术赋能各行业和企业过程中，商汤科技对算力的需求越来越大，因此在上海建设了自己的智算中心。该智算中心建成后的算力规模将达到3700P FLOPS，加上已有的1200P算力储备，总算力将接近5000P。商汤科技希望通过人工智能计算中心支撑更多行业的数字化，以人工智能基础设施服务的方式服务各行各业。

需求推动 AI对算力依赖性提升 

伴随人工智能的高速发展，针对AI训练、推理等应用场景的高电力、高性能等IDC需求加速释放。

竹间智能首席运营官孙彬

竹间智能首席运营官孙彬介绍了竹间智能对算力的需求变化。过去，由于竹间智能的AI使用场景广泛，包括手机端、大屏幕端，因此他们多将计算和渲染放在前端，对算力的需求较小。后来由于服务头部企业，大量的数据计算对私有部署的GPU依赖比较高，对算力的使用转移到后端。现在，更多的人工智能应用在向云端推进，很多服务、营销都使用人机辅助的方式，对云端算力提出更高要求。由于人工智能对数据高度依赖，处理对话数据、视频数据所依赖的算力也在提高。

算力如何兼顾自用与商用 绿色低碳是未来方向

在算力领域，有的企业既是使用者，又是提供者，这造就了他们不同于其他行业和企业的视角维度和实践积累。

京东集团副总裁符庆明

京东集团副总裁符庆明在圆桌上介绍，京东对算力的需求分为自用和对外服务客户两个层面。内部自用中的典型算力需求是6.18、11.11等大促期间，需要大量的算力支持。外部是服务商业化客户，例如客户在春晚期间的在线活动，满足客户运营增长的需求，提供相应算力。

对此，京东用多维度解决对算力的需求和控制，例如做很多池化工作，内部私有云平台，做GPU池子，在大促期间高效使用算力，平时则释放资源给其他用户。他表示，兼顾好自用和对外服务的核心是，把算力在自用规模和商用规模做灵活调配，更好达到经济效益。

在基础设施层面，京东就如何进一步提高基础设施效率，开展了很多研发。有别于数据中心企业，京东将数据中心与服务器作为一个整体看，考虑如何对两者高效搭配，带来更高效能，先后采用液冷、数据中心层面的一体化供应链平台等新技术，持续降低数据中心能耗，提升运营效率。此外，京东在硬件层面进行诸多探索，如新一代服务器的定制，怎样更合理的做整机柜服务器等，以解决核心算力需求。

对于未来算力需求与方向，符庆明认为，绿色节能是数据中心和基础设施层面必须考虑的问题，持续的技术化是行业未来新方向。对于算力布局，数据中心将从目前高度集中式，转向一线、二线、三线城市分布，小型化数据中心的高效交付，是一个可以考虑的发展方向。

应需而生，创新不止。

对于千行百业来说，推进数字化已成为共识。数据中心如何赋能行业，提供更好的算力服务，向着绿色智能基础设施演进，是IDC行业共同努力的目标。