2023五大东数西算实践示范应用案例  

1.美利云：中卫云计算基地数据中心 C1楼

中卫云计算基地数据中心 C1楼项目采用国标A级标准，电气系统引用外市电四路，总计57000KVA，采用19台主用功率1800kw的柴油发电机组作为应急电源。UPS采用异构形式，最大限度保证了项目的可靠性。还采用了国际先进的Free Cooling 全自然风冷技术，且每个机房配置制冷量280kw的AHU间接蒸发冷空调10台（9+1热备），AHU机组有干模式，湿模式，混合模式等三种运行模式，可满足绝大部分工况下的高效自然冷却，成为国内最大的全自然冷源数据中心。

美利云数据中心一期项目主要使用的就是当地的清洁能源，水电、风电、光伏发电等清洁能源装机比例超过66.5%，大大降低了二氧化碳和热空气的排放，实现PUE明显低于北上广深等一线城市数值，与传统大型数据中心制冷方案相比，全年节能率超过60%，真正实现了节能高效、绿色环保。

2.立昂技术：立昂云数据（成都简阳）一号基地

立昂云数据（成都简阳）一号基地一期按照国际T3+、国家A级机房标准建设，支持个性化定制。未来将打造“算力+数据+算法”的超算创新应用生态体系，有助于提升成都市乃至整个成渝地区承接国家科技创新和战略性项目的能力，打造新一代高性能绿色数据中心。

数据中心投产后将直接对外提供机架租赁服务即IDC（互联网数据中心业务），未来还会在数据中心基础上拓展云计算业务，建设大数据服务中心，推动人工智能、智慧城市、通信设备、MCN企业入驻，吸引大型、优质企业落户，形成集办公、研发等一体化的产业基地，打造成都大数据超算中心示范基地项目，建立以数据中心为主的智慧产业园。

3.普洛斯数据中心：普洛斯腾龙5G重庆巴南数据中心

普洛斯腾龙5G 重庆巴南数据中心是天翼云成渝枢纽重庆3A中心集群节点之一。天翼云通过将云服务对等分布在 3个风火水电隔离的高等级数据中心，实现了同城双活、异地灾备的安全部署，同时提高了干行百业核心生产系统的可靠性、可用性。该中心集群支持提供无损性能的应用体验，即时满足各行业业务上云、视频直播、多样化存储等需求。为重庆构建数字经济体系发展提供重要支撑。项目占地 167亩，将以数据与数据应用为核心，最终形成一个超大的产业生态集群，辐射整个西部区域，服务于众多知名互联网公司。

该项目按照“一中心、四基地、一展馆”布局建设，“一中心”即高等级数据中心;“四基地”即云计算产业基地、人工智能研发基地、5G 产业研发基地及智慧城市研发基地;“一展馆”即科技展示体验馆。整体项目建成后，预计可容纳2万架机柜。目前，该项目一期数据中心1号楼于 2022 年建成并投用，已签约机柜千余架。腾龙 5G 产业园已经投入运营的数据中心1号楼具备 2000 架机柜的运营能力，已聚集相关上下游企业5家，主要包括互联网、金融、政务等客户。

4.格灵深瞳：格灵深瞳－列车智能检测解决方案

中国轨道交通行现已迈入高质量发展新阶段，信息化、数字化、智能化转型已成为大势所趋。目前传统轨交运维领域面临着诸多问题：人工作业工作量大、检修环境复杂、巡检劳动力短缺、传统巡检手段易漏检并且难核查等问题。为此，格灵深瞳推出了格灵深瞳列车智能检测解决方案，包括：深瞳360列车动态监测系统、深瞳智能巡检机器人、深瞳鹰眼大数据分析平台。基于格灵深瞳业界领先的人工智能技术，通过对于列车静态和动态下的数据采集和分析，可以精准地发现列车缺陷和故障，并且建立列车健康档案，确保数据可记录、可追踪、可回溯。

格灵深瞳强大AI技术筑基，列车外观检测覆盖更全面，自研Deep3D算法引擎，故障判断更精准。元宇宙技术赋能，VR虚拟示教技术提高三倍作业速度。格灵深瞳列车智能检测解决方案，可以大幅提高列车检修质量，减少人力依赖，实现精准的故障检测，守护轨道交通安全。

5.图灵量子：量子智算计算系统

由上海图灵智算量子科技有限公司和上海交通大学无锡光子芯片研究院研制的量子智算计算系统，拟计划搭建在国家超级计算无锡中心，并依托超算中心技术力量，发挥地方特色产业优势，优化未来产业布局，成为无锡科技创新的核心竞争力。量子智算中心的建立，不仅将带来算力的大幅提升和经济的显著增长，同时利用量子计算在模拟、组合优化、机器学习、加密等方面的天然优势，还有望在药物发现、电池设计、自动驾驶、流体动力学、干线物流优化、投资组合风险管理、衍生品和期权定价等多个领域发挥作用。

 

该量子智算中心将打造“量子－经典”混合架构平台，并积极先行先试，推进“量子－经典”混合架构软硬件的不断迭代和升级，探索树立更加普适普惠、安全可靠的算力基础设施新“底座”和新标杆，为数字经济增添澎湃新动力。量子智算中心总体技术架构主要包括基建设施、“量子－经典”混合基础硬件、量子智算软件框架、量子AI开发平台等，具备从底层芯片、软件算法到顶层应用的全栈能力。 

来源：Internet Deep