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附件1新疆重大需求人才支持計(jì)劃項(xiàng)目榜單一、項(xiàng)目名稱新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)一體化公共算力服務(wù)技術(shù)解決方案二、需求單位十二師政務(wù)服務(wù)和大數(shù)據(jù)局發(fā)榜方項(xiàng)目聯(lián)系人：唐義淼，聯(lián)系方式：0991-3960225，*三、需求內(nèi)容針對(duì)兵團(tuán)算力資源分散、利用效率低、行業(yè)應(yīng)用不足、系統(tǒng)運(yùn)維復(fù)雜等核心問(wèn)題，構(gòu)建“調(diào)度是發(fā)動(dòng)機(jī)、場(chǎng)景是驅(qū)動(dòng)力、基礎(chǔ)設(shè)施是保障”的技術(shù)路徑，打造新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)一體化公共算力服務(wù)平臺(tái)。平臺(tái)需率先實(shí)現(xiàn)兵團(tuán)區(qū)域內(nèi)算力中心的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，逐步擴(kuò)展至兵團(tuán)及“兵團(tuán)樞紐節(jié)點(diǎn)”內(nèi)算力中心的全面監(jiān)測(cè)與智能調(diào)度，構(gòu)建覆蓋廣泛、立體聯(lián)動(dòng)的“算力資源監(jiān)測(cè)+算電協(xié)同發(fā)展”國(guó)內(nèi)領(lǐng)先智能算力調(diào)度網(wǎng)絡(luò)；同時(shí)，平臺(tái)需精準(zhǔn)服務(wù)兵團(tuán)政府、高校及AI初創(chuàng)企業(yè)，助力其融入AI浪潮、推動(dòng)兵團(tuán)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展與人才聚集，為兵團(tuán)算力產(chǎn)業(yè)化與高質(zhì)量發(fā)展提供長(zhǎng)期支撐。1異構(gòu)算力協(xié)同調(diào)度與優(yōu)化體系建設(shè)當(dāng)前兵團(tuán)算力資源呈現(xiàn)多源建設(shè)、多點(diǎn)分布、各自為政的特點(diǎn)，不同師市、不同類型的算力中心之間缺乏統(tǒng)一管理體系，資源利用率偏低、任務(wù)調(diào)度效率不高、跨地域協(xié)作能力不足，導(dǎo)致大量算力被閑置、部分業(yè)務(wù)任務(wù)排隊(duì)等待時(shí)間長(zhǎng)，在政務(wù)服務(wù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)質(zhì)檢等高峰場(chǎng)景中尤為突出。為解決上述結(jié)構(gòu)性矛盾，本項(xiàng)目需面向兵團(tuán)整體算力架構(gòu)，構(gòu)建統(tǒng)一的資源抽象、調(diào)度策略優(yōu)化和多級(jí)協(xié)同調(diào)度體系，推動(dòng)算力從“各自運(yùn)行”向“統(tǒng)一統(tǒng)籌、智能協(xié)同”轉(zhuǎn)變，為算力平臺(tái)高效供給奠定基礎(chǔ)。在技術(shù)實(shí)施上，需圍繞兵團(tuán)“中心節(jié)點(diǎn)+師市節(jié)點(diǎn)+邊緣節(jié)點(diǎn)”多層級(jí)算力體系，構(gòu)建統(tǒng)一的算力資源抽象模型，實(shí)現(xiàn)CPU/GPU大模型推理服務(wù)器等多樣化硬件的統(tǒng)一表示與統(tǒng)一管理。同時(shí)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、預(yù)測(cè)調(diào)度模型等技術(shù)，構(gòu)建任務(wù)智能調(diào)度引擎，根據(jù)任務(wù)類型、業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)、時(shí)延需求及能耗參數(shù)，生成動(dòng)態(tài)優(yōu)化的資源編排策略。此外，需引入時(shí)延預(yù)測(cè)與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓兄夹g(shù)，優(yōu)化跨地域調(diào)度性能，充分適應(yīng)兵團(tuán)地域跨度大、通信鏈路復(fù)雜的實(shí)際情況。在工程化落地階段，需搭建跨中心協(xié)同調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)主中心、政務(wù)云中心、行業(yè)云中心及邊緣節(jié)點(diǎn)之間的任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)、遷移與協(xié)同執(zhí)行，全面提升算力的統(tǒng)籌調(diào)度能力。平臺(tái)需支持任務(wù)自動(dòng)掛起、遷移、重調(diào)度等策略，保障業(yè)務(wù)在系統(tǒng)負(fù)載波動(dòng)、設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)等情況下依舊保持穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，通過(guò)構(gòu)建實(shí)時(shí)資源監(jiān)控體系，支持資源利用數(shù)據(jù)、調(diào)度執(zhí)行過(guò)程、任務(wù)運(yùn)行日志等多維數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)展示，為業(yè)務(wù)部門提供透明可控的算力使用體驗(yàn)。通過(guò)上述體系建設(shè)，預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)算力利用率顯著提升（提升15%～20%），任務(wù)平均執(zhí)行時(shí)延明顯降低（降低20%～30%），跨中心協(xié)同能力大幅增強(qiáng)，有效緩解當(dāng)前算力資源閑置、任務(wù)擁塞、協(xié)同效率低下的問(wèn)題。調(diào)度體系建成后，可支撐政務(wù)審批、智慧農(nóng)業(yè)、工業(yè)質(zhì)檢、視頻分析、大模型推理等多類業(yè)務(wù)的快速運(yùn)行，為兵團(tuán)建立統(tǒng)一、高效、智能的算力基礎(chǔ)架構(gòu)提供核心技術(shù)保障。2行業(yè)多場(chǎng)景AI算力服務(wù)體系與可復(fù)制解決方案建設(shè)兵團(tuán)各領(lǐng)域數(shù)字化發(fā)展不均衡，不同行業(yè)算力需求差異巨大，同時(shí)普遍缺乏適配算力平臺(tái)的應(yīng)用中臺(tái)與場(chǎng)景化解決方案。例如政務(wù)領(lǐng)域?qū)ε縊CR、審查比對(duì)、智能審批對(duì)話模型等能力需求強(qiáng)烈；農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)Σ∠x害識(shí)別、農(nóng)情監(jiān)測(cè)、氣象耦合分析等模型依賴度高；工業(yè)領(lǐng)域則普遍需要質(zhì)檢模型推理、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等算力服務(wù)。然而，這些業(yè)務(wù)普遍存在接入成本高、接口標(biāo)準(zhǔn)不一致、復(fù)用性不足等問(wèn)題。本項(xiàng)目需針對(duì)上述行業(yè)痛點(diǎn)，構(gòu)建兵團(tuán)專屬的多場(chǎng)景算力服務(wù)體系，建立可推廣的行業(yè)解決方案庫(kù)。項(xiàng)目需通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的API服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)政務(wù)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、科研等行業(yè)算力能力的標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)用。圍繞通用需求，需研發(fā)行業(yè)中間件能力，包括文件解析、圖像識(shí)別、視頻處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型調(diào)用適配等組件，減少各行業(yè)二次開(kāi)發(fā)成本。針對(duì)行業(yè)關(guān)鍵場(chǎng)景，需開(kāi)發(fā)可即用型應(yīng)用模板，如政務(wù)材料自動(dòng)審核系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)病蟲害識(shí)別系統(tǒng)、工業(yè)產(chǎn)品瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)、科研計(jì)算加速工具等，使行業(yè)單位能夠以更低成本、更短時(shí)間接入算力服務(wù)平臺(tái)。此外，打造兵團(tuán)統(tǒng)一算力服務(wù)門戶，整合算力申請(qǐng)、任務(wù)管理、模型管理、計(jì)費(fèi)監(jiān)測(cè)、結(jié)果下載、開(kāi)發(fā)測(cè)試等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“一站式訪問(wèn)、一次性配置、多場(chǎng)景復(fù)用”的平臺(tái)化體驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建行業(yè)示范場(chǎng)景，通過(guò)政務(wù)審批智能化改革試點(diǎn)、農(nóng)業(yè)數(shù)字田間示范工程、工業(yè)質(zhì)檢智能化工廠等項(xiàng)目形成可推廣模板，推動(dòng)算力在全兵團(tuán)范圍內(nèi)的規(guī)?；涞?。項(xiàng)目完成后，需形成不少于4個(gè)可復(fù)制推廣的行業(yè)解決方案，提供10個(gè)以上行業(yè)專用API，打造一個(gè)統(tǒng)一的公共AI服務(wù)門戶，使應(yīng)用接入門檻降低30%以上。行業(yè)服務(wù)體系的建立不僅可推動(dòng)各行業(yè)數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型，還可為后續(xù)行業(yè)大模型訓(xùn)練、智能設(shè)備接入、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展等擴(kuò)展業(yè)務(wù)奠定算力基礎(chǔ)，為兵團(tuán)產(chǎn)業(yè)數(shù)字升級(jí)提供長(zhǎng)期動(dòng)力。3智能運(yùn)維、安全管理與綠色算力（算電協(xié)同）建設(shè)兵團(tuán)現(xiàn)有算力中心普遍存在運(yùn)維力量不足、數(shù)據(jù)采集不完整、故障發(fā)現(xiàn)滯后、安全防護(hù)被動(dòng)等問(wèn)題，導(dǎo)致運(yùn)維成本高、系統(tǒng)穩(wěn)定性差、故障恢復(fù)周期長(zhǎng)。為解決這些現(xiàn)實(shí)矛盾，本項(xiàng)目需構(gòu)建覆蓋全區(qū)域算力節(jié)點(diǎn)的智能化運(yùn)維體系，通過(guò)IoT感知、AI分析、知識(shí)圖譜、預(yù)測(cè)模型等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)算力中心運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智能預(yù)警與自適應(yīng)優(yōu)化。在智能監(jiān)測(cè)方面，需部署物聯(lián)網(wǎng)傳感網(wǎng)絡(luò)，采集機(jī)房溫濕度、電力消耗、設(shè)備健康度、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、負(fù)載情況等關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建兵團(tuán)算力中心全要素可視化系統(tǒng)。通過(guò)引入能耗建模與運(yùn)行行為分析，可準(zhǔn)確識(shí)別高能耗設(shè)備、異常負(fù)載、潛在故障節(jié)點(diǎn)，為節(jié)能優(yōu)化和設(shè)備管理提供依據(jù)。在智能運(yùn)維方面，需利用深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備壽命評(píng)估、故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)、自動(dòng)化運(yùn)維策略推薦等能力。平臺(tái)可對(duì)溫度異常、電力負(fù)載突變、GPU使用異常、任務(wù)異常停止等情況進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)干預(yù)、自動(dòng)修