引言
【算力豹导读】12月18日，“全栈可信，云中生智”曙光云战略发布会召开。曙光云从首创“城市云”进化到实现“全栈智能云”，打造“云智、云安、云算、云数”四位一体能力体系，深度赋能千行百业数智化转型升级。
云智能力，作为平台的核心驱动力，利用人工智能、大数据等先进技术，实现了对城市治理、工业生产、医疗健康等数据的深度挖掘与分析，助力决策智能化，提升了服务效率与质量。
云安体系则是曙光云为数据安全保驾护航的重要一环。面对日益复杂的网络安全威胁，曙光云构建了全方位的安全防护网，从数据加密、访问控制到威胁监测与应急响应，每一环节都经过精心设计，确保用户在享受云服务便利的同时，数据安全无忧。
云算能力方面，曙光云依托先进的计算架构与资源调度技术，实现了算力的高效利用与灵活扩展。无论是大规模的科学计算、复杂的模拟仿真，还是高频的交易处理，曙光云都能提供稳定、高效的计算支持，满足各行各业对算力的多元化需求。
云数平台则聚焦于数据的全生命周期管理，从数据采集、清洗、整合到分析、应用，每一步都力求精准高效。通过构建数据湖与数据仓库，曙光云帮助用户打破数据孤岛，实现数据的互联互通与价值挖掘，为企业的数字化转型提供了坚实的数据基础。
此外，曙光云还宣布了一系列合作伙伴计划，旨在携手产业链上下游企业，共同推动云计算与人工智能技术的创新与应用，加速数智化转型进程。发布会现场，多家企业代表上台发言，分享了与曙光云合作的成功案例，展现了全栈智能云在不同场景下的广泛应用与深远影响。
15年厚积薄发，与城市共同生长
2009年，凭借前瞻性的经营理念和技术积淀，曙光云在成都落地了全国第一个由企业投资建设运营、政府购买服务模式的城市级云计算中心，并在业内首创“城市云”的概念，与多个城市共同见证了云技术带来的高效价值。
之后的15年，曙光云与中国信息产业共同成长，积累了深厚的实战经验。
多年来，曙光云专注政企私有云建设与运营，积极钻研全栈的平台自研与定制开发能力，在全国各地扎根生长，赢得了50＋城市、2000＋政企客户的信赖。
如今，曙光云已成为国内云服务和智慧城市领域政治可靠、技术过硬、服务到位、安全可信的云服务商。
面向数智时代，打造“四位一体”能力体系
数字化时代奔涌向前，市场对云的需求进入到深度用云的阶段。尤其是伴随着人工智能的飞速发展，上云场景越来越复杂，需求越来越多样化，大量应用场景需要各专业协同去落地，共建生态是时代发展的必然诉求。在“全栈可信、云中生智”战略目标下，曙光云以云为基础，以人工智能为核心，以业务为牵引，构建了四位一体的能力体系。
云算
以融合计算为关键词，实现端、边、云、数、智的多算融合，曙光云推出“多元算力融合底座”，提供多芯片算力服务，在通用云计算服务的基础上融合了更多人工智能计算的能力，全方位降低应用开发和应用智能化改造的难度。
云数
数据时代，数据来源愈加丰富，数据体量飞速增加，数据类型更加复杂多样，面对这些的挑战，曙光云推出全新升级的“轩辕可信数据平台”，具备数据全生命周期管理能力，打造安全的数据生产流水线，让数据可用不可见。
云安
随着数智化进程的加速，越来越多的信息化业务系统在云上部署和运行，随之而来的安全风险与挑战也与日俱增。曙光云打造了完善的云安全架构体系，借助发布的芯云融合根安全体系和智能安全运营体系，能够满足多级安全合规要求，满足云上用户的多类型、多等级的安全防护需求。
云智
面对当下大模型落地难的问题，曙光云在“云智”体系中搭建了“云智一体”的路径，降低行业智能体的落地难度，打通大模型应用最后一公里。
云上之路，道阻且长。曙光云深知要实现数智化的目标，离不开协同和共创，因此推出了合作伙伴招募计划，将与生态伙伴全力拥抱。
面对“云＋AI”这片充满挑战与机遇的领域，曙光云将秉持“全栈可信、云中生智”战略愿景，与生态伙伴披荆斩棘破困局，共迎数智化时代新曙光。
新产品/服务成果
1、 算力
GPU云服务器 更精细化的管理计算资源
GPU云服务器是运行在 GPU服务器上的虚拟机实例，具备云服务器的一切特征，包含实例的创建，克隆，资源的高可用高可靠、快速的回收，在GPU在线运营、人工智能训练推理场景、3D渲染、云桌面等等一系列场景里面，具有无与伦比的性价比优势。
GPU裸金属服务 满足高性能物理服务器的需求
GPU裸金属服务相对于传统的物理服务器，具有更快的制备时间、更便捷的全面生命周期管理、更灵活的网络配置和安全隔离，更完善的告警能力以及与其他云资源协同的能力；而相对于GPU云主机，GPU裸金属服务具有更强的性能，更少的性能损耗，满足政府、金融证券、安平等高安全严监管场景下人工智能高算力需求。
GPU虚拟化服务
将一个物理GPU卡划分成多个虚拟的vGPU，分配给不同的应用，最大程度节约计算资源。GPU虚拟化服务，支持国内主流的GPU加速卡，能够更好地满足任务并行处理的推理任务。
安全可信机密计算能力
曙光云与国内顶尖的芯片技术厂商合作，将内置于芯片的机密计算能力跟人工智能相结合，打造了人工智能场景下国产CPU与国产GPU协同可信计算空间，实现CPU和GPU之间传输数据的加密，保证人工智能训练及推理的安全可信。更加重要的是这项技术不改变人工智能计算生态，在训练或推理过程中无需修改模型代码，在曙光云异构算力调度这一功能层次上就实现了人工智能的机密计算。
全栈可信公有云
可信：基于全国一体化大数据中心，也就是多个东数西算的主节点进行构建，在国家级战略布局下服务数字经济主战场，提供超大规模、超高带宽、超强算力和先进存力。公有云的数据中心全部采用三星绿算标准建设，计算系统采用浸没式相变液冷技术，正式生产环境平均PUE低至1.04。整个曙光全栈可信公有云全部采用国产服务器，达数万台规模，涵盖多芯片、多精度、多架构服务，满足通用计算、人工智能计算、海量密码计算的需求；在软件上也采用曙光自研的云平台。
全栈：曙光全栈可信公有云提供六大类上百种服务，在计算上提供通用计算、人工智能计算、机密计算等多种能力，提供丰富的存储、网络能力和多样化的中间件能力，还有基于可信数据空间的大数据能力，同时曙光云将国内芯片技术发展带来的极致安全技术贯穿到所有的服务当中，为用户的数据安全、应用安全、人工智能训练安全提供全方位的保障。
全栈可信超融合
曙光全新升级的超融合具备四大特点：
第一个特点超融合计算。全面兼容国产X86生态，也满足一云多芯的建设要求，对国产CPU芯片具有广泛的兼容性，除此以外支持多种国内外GPU计算芯片，实现多样化算力兼容调度，即使是在小规模的超融合场景下，也能够既满足通用业务应用的需求，也能满足人工智能计算需求。
第二个特点是融合管理，超融合产品当然不是、也不应该是多种技术的简单集成，曙光超融合把计算、存储、网络、容器、安全、密码、容灾这样的全栈能力融入一体，实现统一部署、统一配额、统一运维、统一运营的全融合管理。
第三个特点是超融合的安全融合。超融合不应该是低配的代名词，许多超融合产品在安全方面就是采用简单的外挂式安全资源池，并不能保证业务和数据的安全。曙光云在做超融合的时候，把安全的全方位防护当作一个核心能力来打造，跟国内顶尖的安全服务厂商结合，打造了极致的云内安全，同时把当前国产芯片能够带来的最新的密码安全能力贯穿整个超融合的计算存储网络数据的全生命周期，实现极致可信的超融合安全能力。
第四个特征是融云协同。支持多层级、异地分布的多个超融合站点统一管理。更进一步，曙光云的超融合和曙光的城市云、全栈可信公有云能够也实现统一的管理。
2、数据
轩辕可信数据平台
轩辕可信数据平台，已经具备了数据汇聚、融通、治理、应用和评价的 全生命周期的 管理能力。在此基础之上，针对数据运营和人工智能的需求，在多个层面进行了 优化和加强。
一是在运行环境方面，基于国产处理器的 可信固件和软件，打造可信执行环境，充分保证数据处理的机密性。再结合可信计算引擎和隐私计算专区，可以充分的实现 数据可用不可见。
二是在数据运营方面，基于“数据开发运营一体化”的理念，提供数据敏捷开发工具集，显著提高了 数据应用开发 和运营的效率。
三是在辅助人工智能开发方面，新增支持向量数据库、内嵌数据模型工厂和行业知识库等组件，可以显著的提高 数据治理、机器学习和业务建模的效率。
轩辕可信数据平台的三大特征：
“数安融合”
轩辕可信数据平台的数安融合模式，基于国产处理器里面的 密码协处理器，实现分布式的 应用和数据加密。在处理器内部 完成加解密和密钥管理，一事一码，消除不必要的网络传输。
同时，与可信基础设施所提供的机密计算节点、以及可信计算引擎相互协作，基于处理器内存加密 来打造可信执行环境。数据处理平台和数据处理过程 都在可信执行环境内运行，使得用户之间、应用之间，实例之间的数据实现物理隔离，确保数据“可用不可见”。
数据开发运营的融合
基于Dataops理念，对从数据收集 到结果发布的全过程，进行了工具 和业务流程的整合，从而实现 数据开发运营的 一体化。
在降低复杂度方面，轩辕系列工具 可以实现数据资产管理自动化，减少技术难度；在提高效率方面，轩辕可以提高 数据需求人员 对数据访问和获取的效率，减少数据开发错误、缩短数据产品的 上市时间，在提高生产力的同时 降低IT成本。
采用轩辕可信数据平台的开发工具集，可以有效的将数据产品开发效率提升50%，相对的 资源开销减少30%，并且能够提升25%的 数据价值。从而帮助数据运营团队 缩短项目周期，持续改进数据质量，降低管理成本，加速数据价值的释放。
数智融合
针对人工智能开发和训练的需求，进行了一系列的优化和加强。
首先，数据架构方面：轩辕的湖仓一体架构，通过一个数据平台、一套数据存储 完成异构数据的池化。可以在一个集群内支持多个存储池，一个存储池内 可同时支持 文本、图片、音频、视频 等多种类型的数据；同一份数据 又可以被前端不同的业务场景 以文件或对象等多种方式 并行访问。这样在大模型开发的各个阶段，数据在池中无需搬迁，一方面降低了数据冗余，另一方面提高了 模型开发 和训练的效率。
第二点，数据计算方面，轩辕采用分布式计算引擎，支持Python生态，支持集成 外部数据 进行大模型的训练和数据产品开发。极大的拓展了可用的算料资源。
第三点，模型开发方面，轩辕内部集成模型工厂，这是一套基于机器学习算法的 可视化建模工具的集合。模型工厂提供 数据源管理、可视化建模、模型训练、模型市场、模型服务等人工智能全链路服务。
模型工厂内置丰富的、面向大数据分析、机器学习、人工智能领域的算子工具集。同时，也内置了政务、环保、应急、纪检、国资监管、产业分析等20个行业或领域的 数据模型。从而显著提升 数据模型开发效率。
轩辕可信数据平台的应用场景
已经帮助10多个城市构建了可信数据平台，涉及60多个细分领域 或者行业，累计治理数据 超过20万亿条，有力地支撑着政务大数据、智慧城市、社会治理、惠民服务、产业大脑、公共数据运营、数据流通交易 等典型应用场景；
支撑着100多个生态合作伙伴 进行着数据智能化应用、大规模知识图谱、数据智能分析、人工智能大模型 等领域的创新。
3、安全
针对传统云上加密方案的问题，曙光云提出了芯云融合，从根源保证云平台安全可信的理念。基于芯云融合的理念，曙光云开发实现了多个高安全的云上服务。
安全云服务器
能够通过内存加密的手段实现运行态数据的防护，防止数据在内存中被泄露或篡改的安全风险。每台云主机基于独立的密钥对内存数据进行加密，外部攻击无法解密内存中的数据，同时性能损耗也极低，根据大量测试验证，约在2%左右，实现安全与性能兼得。
高安全容器服务
基于国产x86处理器的可信计算能力能够实现对容器镜像的完整性校验，容器运行数据的加密等功能。通过基于国产X86处理器的可信能力实现高可靠远程证明功能，确保用户容器运行在预期的可信环境中，保证容器数据的机密性和完整性。
机密计算服务器
基于国产x86处理器的可信计算能力，将虚拟主机和容器实例构建在一个单独的可信执行环境里，并提供机密计算统一服务平台，对主机和容器实现安全隔离、密钥派生、安全存储等管理功能，支撑用户的机密计算应用，保证高安全应用及数据处理在完全可信的环境中运行和存储。
智能安全运营服务
曙光云与一线安全厂商合作，基于大模型构建了智能安全运营服务。通过大模型的驱动，能够实现安全告警及事件的自动化处理，包括自动研判、智能关联、引导式调查和响应与报告。相当于为云上用户配置了一个全天候7乘24小时永不下线的中高级安全服务工程师，为用户提供更加精准高效的安全防护服务。
通过智能安全运营服务，能够为用户在云上业务和数据防护方面带来极高的业务价值，帮助用户实现简单、高效、省心的安全运营。基于智能安全运营服务，曙光云能够对云上用户的业务和数据的安全状态实现全方位监测，及时准确地发现各种安全异常，并自动化关联分析，在极短的时间内给出溯源分析报告及处置建议。特别是在重保、护网期间，帮助用户实现7乘24小时的不间断值守，在提升防护效果的同时，降低安全运营成本。
行业智能化应用
行业智能体参考架构
-以云为基础，曙光全栈云可提供底层算力、数据工程工具、模型开发工具。
-以人工智能为核心，曙光云联合多家伙伴，提供传统识别算法、基础大模型、垂类大模型等人工智能能力，集成行业智能体在工具库、知识库、工作流程库的核心能力，构建行业智能体应用平台，服务于行业私有化部署场景。
-以业务为牵引，曙光云提供API调用、插件接入等基础服务或定制服务，SaaS化的应用开发工具，赋能政务、矿山、交通、工业等各类业务场景。
行业智能体解决方案
煤炭矿山行业解决方案
煤炭行业需要尽快解决开发方式粗放、生产效率不高、资源利用水平低等一系列难题，推进煤炭矿山智能化成为实现煤炭行业高质量发展的必由之路。
众所周知，煤炭行业有海量的流程制度、标准规范、法律法规、经验知识。通过构建知识图谱，打通数据的汇、通、管、用、评等全链路环节，打造了数字矿工大模型。
在具体落地实践方面，郑州煤炭集团与曙光云集团合资成立郑州曙光云科技有限公司，启动新质生产力赋能郑煤高质量数智转型工作，目前成效显著。曙光云提出了“端、边、云、用、数、模”一体化煤炭矿山智能体解决方案，方案通过曙光全栈智能云、煤炭行业云、边缘云“三云”支撑数智一体化的生产链、运营链、安全链的实时互联、全面感知、模型驱动、智能分析。同时基于煤炭矿山智能体的能力，涵盖了掘进、综采、运输，洗选等10个专业25个智能化应用场景，来实现决策管理数字化、经营管理集约化、生产调度可视化、过程控制智能化。
政务智能体解决方案
在政务行业，以智慧公文大模型为例，政务文书领域普遍存在内容创作“难”，文种格式“多”、排版“繁琐” 等问题，曙光云联合了致远互联构建了公文大模型，实现智能审核、查重、排版、比对、检索、辅助写作等能力。
在模型训练方面，训练公文大模型的关键点是数据与语料，目前曙光云在全国的政务云上有超过5000亿字的真实文本语料，以及大量的政务公文数据，比如标准文书、法律规范，可作为训练的数据基础，借助曙光“云算一体”等能力，搭建模型训练、数据治理和标注等基础环境，完成私有化的模型训练，为构建政务行业智能体提供了坚实的基础。
构建“文会事“一体化的政务智能体，实现政务办公的高效协同，提升日常工作的科学性和敏捷性。目前曙光云已经打造了智慧公文、智慧党建、一网协同、人工智能＋政务服务、产业大脑等智能体方案。
此外，通过智能体在反诈、税控、医美、直播带货等行业的应用落地，实现了一定的经济价值，助力地方政府缓解财政压力。
交通智能体解决方案
在交通行业，目前更多的依赖监控摄像头的识别算法，进行车牌、车型识别，但是传统算法只有识别能力，没有理解能力，无法判断交通通行情况、有哪些交通参与者等认知能力。
例如，在全域车辆违法预警方面，传统算法无法做到唯一车辆溯源，曙光云联合合作伙伴，在视觉感知的基础上，引入语言模态，辅助视觉场景理解，打造了车纹识别大模型，在违章治理、违法预警、联网缉查、车辆动态管控实战应用中发挥巨大作用，自投入应用以来累计查获假套牌违法车辆2万多辆。
交通行业场景复杂多变，实时性要求高，而且单一的大模型无法解决交通态势感知、全路网监测等综合性需求，需要强调大小模型的高效协同。
通过需求梳理、知识库接入、工作流编排等手段，形成“能理解、会思考、懂规划、做决策、可执行”的交通智能体，目前已经形成交通全要素感知、交通安全管理、交通运输管理、路网监测、交通隐患分析、交通专家对话等多场景的行业智能体联合解决方案。
工业智能体解决方案
在工业智能化领域，IDC曾经预测“到2025年，约45%中国头部制造企业将采用生成式人工智能“，但是工业智能普遍面临着人机协作模糊、决策路径繁琐、业务逻辑复杂等挑战，人工智能进入工业生产系统仍然面临诸多挑战。
以工业行业大模型为例，曙光云联合生态伙伴，通过领域知识数据的训练，初步形成具备辅助执行、主动响应等能力的工业行业大模型。经过落地实践验证，可加快员工培养周期3-12周、降低设备故障处理成本15%、提升事件处理效率90%。
工业智能体的构建，需要在大模型的基础上，建立有效的人机协作机制、满足工业智能的实时性与确定性，为此，曙光云设计了工业智能体的参考架构，其中的重点是构建统一的知识图谱和复杂的业务流程库，满足智能处理、设备优化等场景需求。
目前，通过提高知识获取和加工能力，基本可以实现知识问答、数据查询、报告生成等初级大模型能力，以及面向特定领域提供生产态势感知、决策规划、优化推演、溯因分析、趋势预测等专业大模型能力。
写在最后
曙光云积极推动与安全领域内的合作伙伴共同进行技术创新、方案创新，与北京CA合作，基于芯云融合的理念，共同打造云上融合密码服务；与奇安信合作，共同探索在政务云场景中基于大模型的智能安全运营方案，致力于为用户提供更加简单、高效的安全服务。
曙光云支持合作伙伴中科三清打造生态环保大数据平台，广泛服务于“美丽中国”建设的各个领域。其中智慧生态黄河平台，接入监控视频1.7万路，汇聚生态环境数据82亿条，实现黄河流域68个重点城市大气质量和114个干支流断面水质的自动实时监测，从空气、水体、生物等多维度构建了从三江源到入海口的生态环境云图，服务黄河流域生态保护和高质量发展重大国家战略。
曙光云联合曙光存储的先进存力、曙光智算的大规模算网能力、曙光网络的高通量网络能力，深度融合业界头部合作伙伴的技术能力，共同打造基于云计算的融合算力平台。
