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在當前人工智能的發展浪潮中，基于大模型構建的人工智能體（AI Agent）已成為一項領先的技術，引起全球學術界和工業界的高度關注。與此同時，人工智能正從學術領域跨越到實際應用的新階段，大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力。 目前大模型已能夠構建出更具通用性和適應性的智能體，這些智能體不僅能獨立執行復雜任務，還能在群體中協同作業，展示出遠超單體智能體的集體智慧。 可以說，隨著新一代AI技術的發展，我們正步入一個由大模型驅動的“Internet of Agents (IoA)”智聯網時代，這個時代將由智能體的群體協作和互動定義，它們不僅服務于人類，更將與人類共創更加智慧和可持續的未來。 在汽車行業，群體智能的應用不僅能夠大幅提升生產效率，優化用戶體驗，更能孕育新的商業模式。這在近期發布的《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》（以下簡稱白皮書）可窺詳貌。 4月12日，易慧智能聯合清華自然語言處理實驗室、面壁智能召開發布會，正式發布《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》，這是國內首個關于大模型驅動的群體智能全面的研究報告和汽車行業應用探索。

此次白皮書發布會吸引了包括汽車行業專家、人工智能領域專家、咨詢行業專家、大數據/算力專家以及權威媒體在內的眾多嘉賓參與。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫，面壁智能CEO李大海，易慧智能總裁李偉發表專業演講，論述大模型驅動的群體智能技術發展現狀及前景，探索AI賦能人類生產生活的最優解，為汽車行業的智能化發展提供關鍵的理論支撐與實踐引導。

白皮書：汽車行業將加速迎來一個更加智慧、高效、用戶至上的新時代****

白皮書分《戰略態勢：??智能時代的汽??業發展》、《科技突破：邁向通???智能的?模型群體智能技術體系》、《融創賦能：?模型群體智能在汽??業的融合創新與價值創造》、《?態矩陣：汽??業?模型群體智能?態矩陣建設》、《總結展望》五個章節系統性介紹了大模型驅動的智能體技術，特別是面向汽車行業提出了體系化的解決方案，對于未來通用人工智能賦能汽車行業提供了有益參考。 其中，白皮書全面回溯了AI技術的發展歷程和關鍵里程碑，對“大語言模型”“單體智能”“群體智能”等關鍵技術專題進行了深入、系統的總結和梳理，同時結合技術能力和汽車行業應用場景找到了技術在汽車行業中的場景應用價值：通過大模型驅動的群體智能協同工作臺和組織孿生技術路線，可以為行業客戶定義/開發/部署企業級的數字員工和數字團隊，在適合的場景下實現任務的智能化與自動化替代，為用戶提供及時、豐富、個性化的服務，為行業客戶帶來高性價比的智能化解決方案，提升整個行業的運營效率和效能。 白皮書還展望大模型驅動的群體智能技術將為汽車行業預見一個更加智慧、高效能、用戶至上的汽車新時代： 首先是智能化助力——汽車企業突破降本增效天花板。其認為在當前的經濟環境下，車企需要不斷檢索突破口來提高生產效率、降低運營成本。 通過使用群體智能和組織孿生技術，車企可以率先將明確標準作業程序（SOP）和專家知識的場景實現智能化與自動化落地應用，重塑效率之巔。這不僅有助于車企提升自身的競爭力，更能推動整個汽車行業的持續發展。 這也是汽車行業的群體智能和組織孿生技術的核心價值——為汽車行業帶來了前所未有的降本增效可能性。 其次是智能化賦能——開啟用戶運營新篇章。在以往用戶運營旅程中，與日俱增的紛繁觸媒環境下投入大量人力和財力成本也難以精準捕捉用戶多樣化需求。 群體智能不僅將極大地提高信息傳遞和決策的效率，更通過對海量用戶數據的深度挖掘和分析，令車企能夠為用戶提供更加貼心、個性化的產品和服務，從而構建起更加緊密的用戶關系，提升品牌影響力和市場競爭力。 最后是創新與合作——共建智慧汽車新生態。隨著技術的持續演化和應用場景的拓展，我們可以預見大模型驅動的群體智能和組織孿生技術，將在汽車行業得到更廣泛的應用與深度融合，釋放出巨大的數據價值，顯著增強車企在不確定環境下的競爭力和韌性。 作為白皮書發布方的清華大學自然語言處理實驗室、易慧智能和面壁智能共同認為，大模型和群體智能技術的應用將推動汽車行業從傳統生產方式向智能化生產方式的轉變，為汽車行業發展注入新活力。 專家重磅解讀：從技術前瞻、通用技術實踐到行業技術應用

清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫從技術前瞻的角度發表了主題為《大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力》的演講。 他介紹道，大模型是人工智能的前沿制高點，將成為智能時代的基礎設施。同時大模型也存在諸如專業技能欠缺、協作意識薄弱等局限，需進行專業教育實現智能體化，并通過AI Agent（人工智能體）賦能行業應用。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員 從鑫

清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠表示，大模型驅動的AI Agent 具備包括智商、情商、成長性、價值觀、感知、人設等六大特性，隨著 AI Agent 數量的增加和智能體間的協作能力提升，能夠呈現出超越單個智能體能力的集體智慧——群體智能，實現對更加復雜任務處理和場景建模，其被認為是邁向通用人工智能的重要途徑。 從單一大模型到多智能體群體智能的重要轉變為 AI 的未來應用打開了新的可能性，預示著更加智能和自適應的技術解決方案的出現。 據劉知遠介紹，組織孿生是大模型驅動的群體智能在業務場景下的應用框架，目前其團隊提出了崗位孿生、架構孿生和業務孿生的概念和技術框架，旨在綜合運用大模型的通用能力和智能體技術的靈活適配特性，實現智能科技服務人類。

面壁智能CEO李大海從通用技術實踐的角度發表了主題為《智周萬物，讓AI智能體釋放大模型無限潛能》的演講。

他表示，面壁智能持續引領“高效大模型”路線。除了大模型的高效訓練，在大模型高效落地方面，AI Agent是大模型落地應用的最后一公里，面壁智能引領AI 智能體（Agent）技術潮流， 持續推動建設大模型的高效建設、快步應用。

隨著信息技術的蓬勃發展與廣泛應用，我國產業結構正在面臨持續性的優化升級。在這樣的形勢之下，算力作為數字經濟時代集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的關鍵生產力，已經成為了推動各領域數字化、智能化轉型的重要基石，也為推動數字中國建設提供了有力支撐。2020年9月，我國正式提出了“雙碳”戰略目標，綠色低碳、節能環保成為了各產業布局的底層邏輯，經濟社會也對生產、應用和消費綠色算力提出了明確的訴求。在此背景下，《綠色算力技術白皮書》應運而生，旨在梳理綠色算力技術創新發展態勢，推動我國算力產業綠色高質量發展。在11月24日上午舉辦的ODCC冬季全會全體會議上，《綠色算力技術白皮書》正式發布！

該《白皮書》站在算力供需的視角，提出了綠色算力的定義內涵，總結了綠色算力的各項屬性特征和發展演進的不同階段。《白皮書》依次梳理了算力設施、算力設備、算力平臺等層次的綠色技術發展態勢，分析了算力賦能行業綠色發展的典型應用場景，總結了我國綠色算力發展面臨的挑戰，并提出了相關建議。

螞蟻集團作為主要參編單位之一，在中國信通院的指導下， 與業界算力產業的重要參與方共同探討綠色算力發展方向，并就算力的綠色低碳發展需要打通算力供需通路，在算力設施、算力設備、算力平臺和算力應用全體系綠色化這一目標達成共識。作為綠色計算的踐行者，螞蟻集團在算力平臺和算力應用方面積累了豐富的技術沉淀和實踐案例，為行業綠色算力實現賦能應用的綠色化提供了重要參考。

《白皮書》核心觀點

01

多角度提出綠色算力定義內涵，即把環境資源作為算力生產的關鍵要素，把生產過程“綠色化”作為綠色算力的主要內容，把應用結果“綠色化”作為綠色算力的更高追求。總結了綠色算力具備全局性、先導性和長期性特征，以及梳理了綠色算力在初級階段、起步階段、發展階段和成熟階段的不同發展特點。

02

技術創新是算力發展的根本。算力設施綠色技術主要圍繞供配電系統、制冷散熱系統、儲能系統三個方面展開。算力設備聚焦服務器高效計算、先進存儲以及網絡傳輸無損等方面進行節能降耗研究。算力平臺綠色技術主要包含資源調度優化、產品開發智能化以及綠色監測評估優化等，以實現平臺層面的綠色低碳。

03

算力賦能是算力產業鏈的最終環節，是指將算力作為驅動生產方式變革和數字化轉型的關鍵要素。實現賦能應用的綠色化也是綠色算力的更高追求，即用戶在應用和消費時既能利用綠色算力的數字化優勢提高生產效率，又能利用綠色算力的綠色化優勢推動經濟社會節能降碳，實現經濟社會高質量發展和綠色轉型同步進行。綠色算力加速了科研技術的革命，賦能產業節能低碳發展，構建了社會治理的新格局。

04

《白皮書》總結了我國綠色算力發展面臨的挑戰，并提出了對應建議。包括加強綠色算力政策保障，建立和完善綠色算力標準體系；夯實綠色能源底座支撐，筑牢產業創新發展底座；鞏固綠色設備技術創新，從設備選型、系統部署、配套設施的全流程進行綠色技術研發和創新應用；聚焦綠色平臺能力建設，針對軟件技術使其充分激發硬件的性能潛力；深入挖掘應用場景價值，繼續拓展算力在數字經濟、數字社會上的賦能范圍。

發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。

　　當前，人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》。《白皮書》聚焦智能算力發展的現狀、挑戰、趨勢和展望，為算力產業的高質量發展建言獻策，賦能賦智。

　　全球智能算力總體情況

　　全球智能算力的總體情況呈現快速增長的趨勢。截至到2022年底，全球算力總規模達到650EFLOPS，其中，通用算力規模為498EFLOPS，智能算力規模為142EFLOPS，超算算力規模為10EFLOPS。智能算力規模與去年相比增加了25.7%，規模占比達21.9%。IDC預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元。

　　我國智能算力總體情況

　　在算力規模方面，截止到2022年底，我國算力總規模為180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力規模為137EFLOPS，智能算力規模為41EFLOPS，超算算力規模為2EFLOPS。

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　　中國智能算力正處于高速增長階段，智能算力規模與去年相比增加了41.4%，規模占比達22.8%，，超過全球整體智能算力增速（25.7%）。

　　我國智能算力行業應用分布

　　人工智能在各行業應用程度均呈現不斷加深的趨勢，應用場景越來越廣泛。智能算力在行業應用情況可根據人工智能的行業滲透度來分析，與2021年相比，各行業人工智能滲透度明顯提升。

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　　其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，結合人工智能技術的傳統制造業的智能化改造，已成為產業升級的熱點。

　　智能算力發展趨勢

　　以ChatGPT為代表的的AIGC智能化應用打開了對算力底座的進一步需求，智能算力仍將保持快速的增長，釋放更強大的變革動能。但是，算力的發展仍舊面臨著技術、能耗、應用等一系列的創新“門檻”。未來，智能算力的發展具有六大趨勢：

　　人工智能加速滲透，多樣化場景催生多元化算力需求。

　　政策驅動，智能算力低碳發展成硬性要求。

　　邊緣智能應運而生，邊緣計算與人工智能融合發展。

　　智算中心建設加速，應對高質量算力需求。

　　模型規模不斷擴展，海量多元化數據亟需巨量化算力。

　　自主學習能力提升，推動算力實現更高層次智能。

　　具體內容如下 　

人工智能是數字經濟的核心驅動力，AI 大模型是人工智能的新引擎。AI 大模型指通過在海量數據上進行預訓練，能夠適應多種下游任務的模型，具有強大的泛化能力、自監督學習功能和精度突破性能。其已經在自然語言處理、計算機視覺、氣象預報等多個領域取得了令人矚目的成果。大模型的發展是大勢所趨，未來將會助推數字經濟，為智能化升級帶來新范式。

近年來，隨著 ChatGPT 等生成式人工智能（AIGC）的突飛猛進，全球范圍內的經濟價值預計將達到數萬億美元。尤其在中國市場，生成式 AI 的應用規模有望在 2025 年突破 2000億元。這一巨大的潛力不僅吸引著業內領軍企業競相推出萬億、10 萬億參數量級別的大模型，而且對底層 GPU 支撐規模提出了更高的要求，達到了萬卡級別。然而，如何滿足如此龐大規模的訓練任務，對網絡的規模、性能、可靠性和穩定性等方面提出了前所未有的挑戰。

以 GPT3.5 為例，其訓練過程依賴于微軟專門建設的 AI 超算系統，由 1 萬個 V100 GPU 組成的高性能網絡集群，總計算力消耗約為 3640 PF-days。在這種情況下，尋求提供極致高性能網絡已成為人工智能領域的重要研究方向之一。

日前，針對AI大模型帶來的挑戰，中國移動聯合華為、中興、銳捷、思博倫、云脈芯聯、星云智聯、中科馭數、博通公司、是德科技、大禹智芯等十余家合作伙伴發布《面向AI大模型的智算中心網絡演進白皮書》。

本白皮書將從 AI 業務發展的歷程出發，深入研究大模型對網絡能力的需求，分析當前網絡與業務需求的差距，并探索網絡技術發展趨勢以彌補這一差距。我們希望，通過本白皮書的研究和分析，為未來面向 AI 大模型的智能計算中心網絡發展提供有益的參考和啟示。

來源：中國通服數字基建產業研究院

　　經過20年的發展演進，國內數據中心產業發展進入了新的轉型階段。數字經濟、“東數西算”、“雙碳”、算力、AI等多元素影響下，數據中心產業發展呈現出“三體三化四樣”的時代特征。

　　在此背景下，面向全國產業供需走勢、聚焦產業主體未來發展，中國通服數字基建產業研究院發布《中國數據中心產業發展白皮書（2023）》。白皮書全文回溯全球數據中心產業20年發展歷程、深入分析國內數據中心產業市場供需、政策變化和技術演進，提出在數據中心產業進入高質量發展階段的當前環境下，產業鏈四大類主體（政府監管部門、設備供應商、工程服務商、IDC服務商）轉型提升的重要啟示及展望。

核心摘要

　　產業剖析

　　當前，在數字新科技引領下，全球數據中心產業呈現“科技潮涌期”，集群化、綠色化、智能化建設和存量整合升級同步推進，新型智算中心成為主流，產業增速階段性上揚。國內數據中心產業總體處于平穩增長期，“十四五”期間產業營收規模復合增速預計保持在25%左右。國內產業鏈將呈現計算智算化、液冷產業化、綠電要素化、設備國產化、產業垂直一體化發展趨勢。

　　政策解讀

　　國家“東數西算”政策統籌引導數據中心建設集約化、國家“雙碳戰略”政策要求數據中心綠色化發展、“新型數據中心”政策要求數據中心提升算力服務能力和系統優化算力設施布局。我國數據中心向西部遷移加快，迎來新一輪IDC布局良機，存量數據中心改造升級、算力方案需求推動服務升級、節能低碳技術迎來高速發展期。

　　市場預測

　　“十四五”期末國內數據中心機架規模預計近1400萬架，總增量投資約7000億元。以ChatGPT、元宇宙為代表的生產式AI等新業態帶動算力需求3年內或將超過10倍。以DCI、安全、運維為代表的增值業務需求旺盛，節能改造需求興起，未來3年全國IDC節能改造市場規模合計超340億元，主要集中在制冷（70%）、電力（20%）。消費互聯網腰部廠商、產業互聯網成為未來幾年新增長點，呈現高定制、高彈性、低成本、快交付資源要求。

　　技術演進

　　數據中心建筑技術將朝著低能耗、近零能耗方向發展，裝配式數據中心在東部地區率先規模應用；供配電技術由設備級向系統級融合演進、綠電儲能成為低碳化的重要方式；制冷技術蒸發冷卻、熱管、液冷多技術融合并進；基于體系化標準庫的智能化全周期運營數字化工程服務平臺應用成為趨勢。

　　產業主體發展啟示

　　政府監管部門將強化市場牽引，加強宏觀指導以實現資源、產業結構調整，地方政府加大鼓勵能力培育以扶植產業發展；工程服務商將從提供設計、工程服務為主轉向實現全生命周期一體化服務，通過打造或整合標準化組件，實現工程產品化和一體化交付；設備供應商將以客戶需求為導向，推動設備定制化、數智化、國產化；IDC服務商將持續增強自身能力建設，從供應型視角轉向生態型運營視角。 　 　

新型數據中心是支撐 5G、云計算、人工智能等新一代信息技術發展的算力載體，是推動經濟社會數字轉型、智能升級、融合創新的關鍵基礎設施。隨著以高技術、高算力、高能效、高安全為代表的“四高”成為產業發展新目標，智能化作為新型數據中心高技術的重要體現，已經成為新型數據中心的重要發展趨勢。 為切實引導新型數據中心加快向“高技術”發展，本報告聚焦新型數據中心智能化運維的基礎性研究。分階段回顧了我國數據中心運維發展歷程，對智能化運維的基本概念、發展歷程等進行分析，深化產業認識，激發發展共識；首次提出智能化運維發展的三大目標和理念，體現產業界發展理念與體系的創新升級；總結分析智能化運維的發展核心——即設施、平臺、體系、服務的發展態勢，明晰智能化運維對于產業界的價值。報告意在為行業實現高技術、高質量發展提供有益參考，希望能對從業者有所啟示。數據中心智能化運維相關產業、技術正處于高速發展階段，新技術生態瞬息萬變，我們的認識有待深化迭代。

信息通信行業是構建國家新型數字基礎設施、提供網絡和信息服務、全面支撐經濟社會發展的戰略性、基礎性和先導性行業。目前，基礎設施已從以信息傳輸為核心的傳統電信網絡設施，拓展為融感知、傳輸、存儲、計算、處理為一體的，包括“雙千兆”網絡等新一代通信網絡基礎設施和算力基礎設施、以及工業互聯網等融合基礎設施在內的新型數字基礎設施體系。信息服務也從電信服務、互聯網信息服務、物聯網服務、云計算及大數據等面向政企和公眾用戶開展的各類服務，向工業云服務、智慧醫療、智能交通等數字化生產和數字化治理服務新業態擴展。另外，產業生態、行業管理能力、網絡安全和應急保障、新一代信息技術和終端的發展都呈現新的特征。本報告跟蹤梳理了2022 年上半年信息通信行業各領域行業論壇、技術大會、專家演講、專業網站、白皮書、咨詢報告等發布的最新咨訊，總結出信息通信行業發展的最新趨勢，并提出運營商的發展建議。

從國家層面來看，黨中央、國務院及各相關部門持續高度重視制造業的發展，國家“十四五”規劃已經明確提出要培育先進制造業集群，要提升傳統產業，要應用技術改造專項，鼓勵企業應用先進的適用性技術，而工業機器視覺就是一種先進的適用性技術；在工業互聯網創新發展行動計劃中也明確提出了要支持新興技術與自動化企業打造邊緣控制系統。在工控領域，工業機器視覺就是一種典型的邊緣工控系統， 5G應用揚帆行動計劃也明確提過要把5G和機器視覺相結合，去實現用于高溫的、井下的移動裝置的一些監測。

從整個行業發展來看，今年上半年工業增加值同比增長了15.9%，工業企業的利潤同比增長了57%，工業經濟在持續恢復。而今年上半年制造業的PMI也持續穩定估值以上，這也預示著制造業的回暖是持續的。最重要的是下游行業發展非常旺盛，從下游來看，新能源汽車、工業機器人、集成電路的產量分別同比增長了200%、69%、48%，兩年平均增速都在30%以上，從供需兩側來看，持續利好工業機器視覺產業發展。

近年來，為順應新一輪科技革命和產業變革發展趨勢，國家提出加快新型基礎設施建設并做出一系列決策部署，同時首次將“新基建”寫入2020 年政府工作報告。新型基礎設施更側重于以信息網絡為基礎，綜合集成新一代信息技術，圍繞數據的感知、傳輸、存儲、計算、處理和安全等環節，所形成的基礎設施體系對于經濟社會數字化發展至關重要，亦有利于加快推動形成國內大循環為主體，國內國際雙循環互相促進的新發展格局。

為響應國家加快新型基礎設施建設的號召，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）聚焦新基建發展中的核心關鍵問題，迭代更新《新基建產品手冊（第三版）》。

第三版新基建產品手冊依托網絡及信息安全、基礎設施及產業數據兩大優勢，聚焦5G、工業互聯網、數據中心、新技術基礎設施四大核心領域，深耕交通、醫療、金融、能源等融合基礎設施領域，同時優化了領域和案例信息，新增網路安全、IPV6、邊緣計算、算網融合等領域介紹，以及工業互聯網、網絡及信息安全以及未來網絡的精品案例，更加全面地展示了中國信通院的全產業鏈業務服務能力，助力地方貫徹落實國家關于“新基建”的決策部署，驅動我國經濟新一輪的內生性增長和高質量發展。

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。