算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解？

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以486ZB的数据量及278%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为25万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 14 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达559亿美元（约3266亿人民币），其中浪潮以164%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心 *** 作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中745%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

一，天津塘沽网通机房
★ 国际一流的网络数据中心
中国网通天津互联网数据中心是国际一流标准的网络数据中心，拥有丰富的网络资源、国际先进的机房设施和专业化的服务队
伍。该网络数据中心由专业的数据中心设计公司结合国内实际情况精心设计，数据中心机房面积达 8000 平米，一期开发区机房先期建设 2000 平米，配备高端网络设备和先进完善的机房设施，拥有安全的电力供应。数据中心通过 6条 10Gbps 高速光纤通道连
接中国网通骨干节点，有效保障网络稳定性和高速性；网络数据中心为国内外用户提供托管服务、管理服务及专家服务等互联网基础设施外包服务。网络数据中心的专业技术工程师为用户提供 7X24 的技术支持和服务。
★ 业界领先的服务运营商
中国网通集团是中国基础电信运营商之一。中国网通以客户需求为导向，提供托管服务、管理服务及专家服务等一系列具有国际水准的数据中心服务，积极推动中国互联网技术应用及基础设施的发展。中国网通一贯秉承 “ 创新只为服务 ” 的务实精神，在人才、技术、服务品质和对客户需求的认知等多方面不断拓展优势，基于对客户需求的深刻了解，凭借国际一流的网络设施、服务水平和不断创新的技术，中国网通为国内外客户提供不断完善的服务，并向着国际领先水平持续发展。
★ 优越的地理位置
中国网通天津数据中心位于天津经济技术开发区，紧邻京津塘高速公路，道路四通八达，距北京仅 80 分钟车程。便捷的交通和幽雅的社区环境为众多客户提供了便利的工作条件。
★ 卓越的网络能力
数据中心采取 6 条 10Gbps 高速光纤连接中国网通骨干节点，有效保障了网络稳定性和高速性；重要网络设备采用双备份，避免了单点故障，增强了网络的可靠性。
★ 高品质的基础设施
数据中心的总体建筑结构根据电信级数据中心的特点设计建造。高达 8 级的抗震强度，每平方米 700 公斤 的承重能力可在各种特殊情况下最大限度地保障客户设备和数据的安全。高达 45 米 的层高和 1000 平方米 的面积提供充足的机柜存放空间。
★ 电力保障
中国网通天津数据中心采用两路高压供电，双路冗余（ 1+1 ） UPS 电源、超大功率的 2 组备份柴油发电机组提供可靠的后备供电能力，从而保障充足、持续的电力供应，保证 9999% 以上的持续供电率。
★ 空调系统
先进的机房专用空气调节系统采用上送风、上回风方式精确控制机房空间的温度及湿度，新风系统高压输入洁净的新鲜空气,为客户的网络系统提供最佳运行条件。
★ 消防系统
机房采用防火构架及材料，消防能力符合电信级标准,备有多个紧急通道；采用高灵敏度的激光主动式早期烟雾探测报警系统，保证在第一时间发现火灾隐患，并利用气体灭火系统在不停电的情况下实施灭火。
★ 安全系统
闭路电视监控系统 7X24 小时进行全方位机房监控、录像。门禁系统通过指纹及 IC 卡双重验证来人身份，防止任何无关人员进入，保证机房空间的私密性。专业的保安人员 7X24 小时在岗，随时巡视。
★ 经验丰富的专业服务团队
中国网通天津数据中心拥有一支年轻而富有实践经验的客户服务队伍。资深技术工程师积累了丰富的数据中心运营和服务经验，为客户提供 7x24 的专业服务，确保客户网络的稳定运营。数据中心为了保证用户得到优质的服务，服务体系包括：
1 ．售前技术咨询：专业销售工程师根据客户需求提供网站系统托管及应用解决方案。
2 ．客户服务中心：资深工程师提供 7x24 服务。
3 ．机房现场服务：机柜及网络设备的规划、安装、联线、调试。 *** 作系统及应用软件安装、调试。工程师现场技术支持与服务。
★ 功能强大的网络管理
具体内容包括：系统性能管理、系统故障管理、网络故障管理、网络配置管理、网络性能管理、报表服务等功能。
系统性能管理 —— 对 IDC 网络环境中的关键服务器的运行性能参数等进行定时采样，并能够 产生图形、表格等形式的报告,供管理员进行分析。性能数据能够长期保存，作为服务器运行性能趋势的分析决策依据。提供相应工具，帮助管理员查看当前服务器的运行状况。
系统故障管理 —— 对 IDC 网络环境中服务器的运行参数、日志文件、进程等进行持续的主动监控，当出现异常时能够及时发现。
对网络环境中的各种事件进行统一管理，作为对网络环境运行状态进行分析的依据。
网络性能管理 —— 对 IDC 网络环境中的关键网络设备的运行性能参数、端口流量参数等进行定时采样，并能够产生图形、表格等
形式的报告，供管理员进行分析。性能数据能够长期保存，作为网络环境运行性能趋势的分析决策依据。提供相应工具，帮助管理
员查看当前网络环境的运行状况。
网络故障管理 —— 对 IDC 网络环境中的关键网络设备、服务器、数据库及关键应用等进行持续的主动监控，同时也能够监听 SNMP Trap 。当出现异常时能够及时发现。对网络环境中的各种事件进行统一管理，作为对网络环境运行状态进行分析的依据。提供相应工具，帮助管理员进行网络故障定位和分析。
报表服务 —— 由报表服务模块提供。向客户提供其关心的网络、系统、应用运行报表、备份执行报表、业务报表。
★ 齐备的服务产品
1 ．托管服务：根据不同用户的技术及商业需求提供多层次的托管服务，如服务器整机租用、服务器托管、专用机房等。
2 ．管理服务：管理服务结合业界领先网络技术和我公司研发实力而设计开发，可降低用户网络运营成本并提高效率。如数据备份服务、负载均衡服务、电子邮件服务等。
3 ．网络安全服务：为用户提供网络／系统／数据库安全检测、系统配置和系统补丁服务、 7×24 实时入侵监控服务、网络入侵紧急响应服务等。
4 ．专家服务：为客户提供网络应用系统集成服务，包括网站建设咨询及网络应用整体解决方案。
5 ．舒适的办公环境：为用户的网管人员提供独立 *** 作区、设施先进的会议室、全天 24 小时开放的宽敞舒适的休息区。
二，天津塘沽双线路IDC机房
整体规模在3000平米左右，共分3个区域。每个区域可以容纳100多个42U机柜，机房参照电信机房的设计标准，采用国际先进的设计方案成为国内屈指可数的样板工程。
机房带宽资源
25G高速光纤直接接入CNC，1G的光纤直连TELECOM，提供高品质的带宽分配和控制系统，保证了用户的高速访问。
网络资源 数据中心内部局域网骨干为无阻塞交换网络，各机架以100M的端口上连，整个局域网采用集中网管系统进行管理。
设备配置情况： 核心采用思科的2台7513做为核心路由实现高速转发，消除出口瓶颈问题。 核心交换机采用思科的2台
6509，实现内部的高速交换，保证内部网络的稳定运行，在接入层采用数十台4000系列交换机做为接入服务器设备。
配备了2台诺基亚的IP530、2台PX525做为用户的接入防火墙，最大程度上使用户远离病毒的侵扰。 为了是内网的安全运行，保
证系统的稳定性，在较短的时间内发现并修复，配备了专业的IDS防攻击软件。 高附加值的网络应用
本IDC有着丰富的从业经验，可以为企业用户提供良好的网站推广方案，提供高速的互联网带宽，另外对于网络游戏的厂家，我们还可以提供天津市内的网吧高速互联，最大限度提升互联网的速度问题。 技术优势
本IDC和客户签定标准的《服务品质协议》(Service Level Agreement)，向客户提供24×7全面的技术服务与支持。
包括： 高速、可靠的ChinaNet联连，并保证客户网络系统的联通性达到99％以上；
24×7的网络联接状况监控、服务器运行状态、流量监测；
24×7的系统管理和技术支持服务； 紧急情况下第一时间的响应与支持； 根据用户需求提供独占的带宽； 双路高
压供电、800KW后备柴油发电机，提供100％的电力保证；
24×7的恒温恒湿环境； 智能UPS系统； *** 作系统和应用程序的安装； 根据用户需要提供不同级别的培训服务
三，天津网通绍兴道机房
四，天津电信天波机房
天津电信IDC 数据机房位于天津电信中心天波局中,提供的基础设施包电信级的机房场地、机房环境保障;高速稳定的网络保障;充
足持续的电力保障;严密的安全保障;可靠的消防保障;高水平的 技术支持总面积320平米,10G光缆通道直连ChinaNet骨干网。
1．机房的场地保障
为给用户提供充裕的空间放置服务器及网络设备，使用电信级标准服务器机架为用户提供服务。机房承重符合电信机房承重设计要求，整体抗地震级别达8 级，可供用户放置一些特型设备。
机房总面积达320m2；承重: 2000kg/m2；层高: 35m；防静电：接地网严格接地，接地电阻<1Ω。
机房具有标准电信级机架；机房还提供用户调试及维护设备，以尽量减少用户进入托管区，每天有专人负责机房的卫生，以防止灰尘对用户服务器所带来的影响。
2．机房的环境保障
机房采用60000 大卡电信机房专用精密恒温恒湿空调系统。多组机房专用精密恒温、恒湿空调系统保证通风、恒温、恒湿。机房温度: 20+1 摄氏度，相对湿度：30%+5%。静态条件下，空气中05nm的尘粒数少于18000 粒/升。
3．网络保障
保证用户服务器高速稳定地接入Internet，骨干网带宽10Gbps；数据中心采取4 条1Gbps 高速光纤通道连接CHINANET 骨干节点，有效地保障了网络的稳定性和高速性；数据中心的重要网络设备采用双备份，避免了单点故障，增强了网络的可靠性，可以为用户提供999%的网络连通率保障；此外，数据中心还具有DNS 服务器，可以为用户提供解析域名的服务。
4、电力保障
数据中心设有专用的变电站，双路市电从发电厂输送到变电站；为保障分配给用户的电力不间断的供应，数据中心电力机房安装了智能UPS 系统及容量充足的电池，可以保证持续供电；此外，数据中心还配备柴油发电机组，当电力中断时使用，可为用户提供9999%的电力供应保障。
☆ 市电保障：30000KVA 三路市电；每机架16KVA 电力供应。
☆ UPS 保障：两组独立超大功率电信机房专用UPS 双路(N+1)供电，电池持续供电时间不短于4 小时。
☆ 后备柴油发电机组：2 组4 台1300KVA 柴油发电机组阵列备份，总容量5200KVA，在双路市电同时意外断开30 秒之内自动切换。
5．安全保障
数据中心大楼有724小时的专业保安人员，用户进入大楼时,需登记或持有通行卡方可入内。出入机房门禁系统采用先进的数据库管理，用户身份卡内保存有持卡人编号，进出区域限制，时间限制等，只有经过特殊授权的人员才能进入重要区域；数据中心大楼有724小时的专业保安人员，用户进入大楼时,需登记或持有通行卡方可入内。出入机房门禁系统采用先进的数据库管理，用户身份卡内保存有持卡人编号，进出区域限制，时间限制等，只有经过特殊授权的人员才能进入重要区域。
6．消防保障
IDC 机房采用激光主动式早期火灾预警及灭火系统，数据中心机房采用防火构架及材料，消防能力符合电信级标准,备有多个紧急通道；机房及楼道内安装温度烟雾感应消防系统,防火报警探测头,遇火情时系统自动报警,并启动惰性气体灭火系统灭火。此外,机房内还可另外配备手提式、推车式灭火器。
7．技术支持保障
数据中心专业工程师724 小时待命,为用户提供设备、线路等问题的技术支持；协助用户完成安装设备、布放网络线路、网络监控等工作。
测试IP：22123819512
四，天津网通小树林数据中心
中国网通天津互联网数据中心是国际一流标准的网络数据中心，拥有丰富的网络资源、国际先进的机房设施和专业化的服务队伍。该网络数据中心由专业的数据中心设计公司结合国内实际情况精心设计，数据中心机房面积达 4000 平米，一期开发区机房先期建设 1000 平米，配备高端网络设备和先进完善的机房设施，拥有安全的电力供应。数据中心通过 4 条 1Gbps 高速光纤通道连接
China169 骨干节点，有效保障网络稳定性和高速性；网络数据中心为国内外用户提供托管服务、管理服务及专家服务等互联网基础设施外包服务。网络数据中心的专业技术工程师为用户提供 7X24 的技术支持和服务。
中国网通天津数据维护中心小树林机房位于狮子林大街，毗邻天津站交通发达，津京旅游专列，只需要 74 分钟就可以到达。
卓越的网络能力
数据中心采取 4 条 1Gbps 高速光纤连接 China169 骨干节点，有效保障了网络稳定性和高速性；重要网络设备采用双备份，避免
了单点故障，增强了网络的可靠性。
高品质的基础设施
数据中心的总体建筑结构根据电信级数据中心的特点设计建造。高达 8 级的抗震强度，每平方米 700 公斤 的承重能力可在各种特
殊情况下最大限度地保障客户设备和数据的安全。高达 45 米 的层高和 1000 平方米 的面积提供充足的机柜存放空间。
电力保障
中国网通天津数据中心采用两路高压供电，双路冗余（ 1+1 ） UPS 电源、超大功率的 2 组备份柴油发电机组提供可靠的后备供电能力，从而保障充足、持续的电力供应，保证 9999% 以上的持续供电率。
空调系统
先进的机房专用空气调节系统采用上送风、上回风方式精确控制机房空间的温度及湿度，新风系统高压输入洁净的新鲜空气，为客
户的网络系统提供最佳运行条件。
消防系统
机房采用防火构架及材料，消防能力符合电信级标准 , 备有多个紧急通道；采用高灵敏度的激光主动式早期烟雾探测报警系统，保证在第一时间发现火灾隐患，并利用气体灭火系统在不停电的情况下实施灭火。
安全系统
闭路电视监控系统 7X24 小时进行全方位机房监控、录像。门禁系统通过指纹及 IC 卡双重验证来人身份，防止任何无关人员进入，保证机房空间的私密性。专业的保安人员 7X24 小时在岗，随时巡视 。

云服务器和普通服务器主要区别有三点：

1、定义不同：

云服务器，是简单高效、安全可靠、处理能力可d性伸缩的计算服务，是一个服务器集群。

普通服务器是一个服务器，位置相对固定，是提供计算服务的硬件设备。

2、配置不同：

云服务器无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器，一切计算均在云端实现，降低开发运维的难度和整体IT成本。

普通服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，费用成本较高。

3、故障率不同：

云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低。

而物理机则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。

扩展资料：

云服务器的优点：

1、云计算服务器，有效地解决了传统物理租机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

2、用户可以方便的进行远程维护，免费重装系统 硬件级别上实现云主机之间的完全隔离；内置冗余的共享存储和智能备份，物理服务器失败可在几分钟内自动恢复。

3、具有快速供应和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开通，立即获得服务， 业务支持平滑扩展，当用户业务规模扩张时，可快速实现业务扩容。

参考资料来源：百度百科-云服务器

参考资料来源：百度百科-服务器

目前对于服务器要求相对高的企业会希望使用独立服务器来运行自己的网站，而在选择独立服务器业务时，是使用服务器托管还是服务器租用这两种方法时，如何选择就成为许多人需要考虑的问题，那服务器托管和服务器租用之间有什么相似点和不同呢？我们在下面的文章中将做一个梳理。
首先，需要了解一下什么是服务器托管和服务器租用
服务器托管是指客户自己购买组装服务器，然后将服务器交给IDC服务商，在服务商提供的机房中进行管理和维护，服务器的所有权和使用权都归客户拥有，只需要交付服务商管理费用。在托管服务中，IDC服务商只负责提供管理，服务器的硬件损坏的问题，机房都不负责维修，需要客户自行解决助理。
服务器租用是指客户租用IDC服务商已有的服务器，用户只需要根据自身要求选择配置条件，与IDC服务商签订租用合约。但是服务器的所有权仍属于IDC商，用户只拥有使用权，IDC负责日常维护，并解决服务器出现的硬件的问题。
用户投入方面
服务器托管需要用户自行配置服务器，一方面用户需要投入额外的时间去选择和购买相应的服务器配件，并且在主机出现故障和问题处理上，也需要自行解决。相对的时间精力投入更加大。
服务器租用使用的是IDC商提供的主机，用户只需要选择所需要的配置，后期的维护都由IDC商来完成。相对时间的花费要比托管服务少。
性能及拓展
服务器租用是由IDC公司提供固定型号的产品选择，所以升级的空间不大。而服务器托管则完全都是又用户自行决定升级，升级的空间都由用户自行决定，虽然对用户的自身的要求比较高。且在升级拓展过程都需要用户自行参与，人员成本投入相对较大。
安全性
购买服务器用户可以根据需求进行设定，这样无疑就增添了服务器的安全和稳定性，对于网站来说，安全性和稳定性是非常重要的。
价格
服务器托管的价格贵，对于用户而言，自行配置服务器与IDC商统一购买配置上一定存在价格差距。而且相对于租用服务，托管中的部署等工作都需要自己完成，无疑也增加了使用的成本。
易用性
服务器托管服务中，用户需要购买配置好的服务器再邮寄或者搬运到机房，过程中相对耗时，而服务器租用服务中，用户只需要签订合同后，即买即用。
通过对以上两种方式的比较，可以得出结论：对于离机房较远的地方，可以选择租用服务器，省去了舟车劳顿。如果离机房不很远的话，则最好是自行购买服务器再放机房托管，即使价格会比租用来得贵。如果是自己做OA系统，或者企业内部数据等，可以考虑自己买服务器。如果自己不知道买哪种服务器，可以先行IDC数据中心取得联系，然后看看用哪种服务器比较合适，然后再自行购买。

文／杨剑勇

以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线连接规模日益扩大，且5G也开启冲刺阶段，大连接将掀起新一轮信息 科技 变革，一个万物互联的时代伴随通信技术发展即将到来，只是，万物互联最终透过云端实现跨行业和跨设备互联互通，各种设备所收集到的数据经过“云”上处理，并利用这些数据将会催生众多新商业模式。

万物互联在于通信技术发展，而万物智能在于数据处理，使得各种设备具有感知能力，云端作为数据集散中心，并利用AI技术，使得万物智能得以实现。

物联网核心在于数据的收集和处理，数以万亿计的传感器被嵌入到各个角落，所收集数据经AI技术进行智能分析，正是这个小小传感器，则驱动着 社会 数字化变革，企业有能力获取无限数据，并从中洞察实现快速创新，驱动产业转型升级，基于海量数据，地区甚至可以洞悉未来商业经济。

各种智能设备和传感器联网后，所产生数据并将厘清，挖掘其价值，从而激发物联网潜力。而云服务商则打通了云、端、边，并通过AI能力助力物联网应用落地，至此，各巨头积极布局，不仅有亚马逊、微软和谷歌等国际巨头，包括BAT今年纷纷调整战略，提升云服务战略，向物联网延伸，以此抢夺这条全新赛道。

在此之前，物联网并没有得到大规模部署，物联网高级顾问杨剑勇支持，受制于传感器的部署，跨品牌、跨平台和跨设备之间互通限制，以及物联网设备碎片化等诸多因素，但一线 科技 巨头进入，并伴随传感器部署规模日益扩大，以及无线通信技术迅猛发展，经过云端把人、机器和数据连接起来，且能为物联网所产生的海量数据提供强大的计算处理的平台，是物联网发展关键所在。

至此，巨头的云服务面向各行业物联网云平台应运而生，继而激活数据价值，以丰富的应用来抢夺主导权，对于他们来说，丰富的物联网应用是争夺市场核心，在其平台比拼的是应用能力，覆盖工业、交通、教育和金融等丰富的应用，这将是争夺物联网这一张船票的核心。

物联网不断推进和部署规模日益扩大，数以百亿设备接入网络，其经济价值超10万亿美元，各种设备利用传感器收集数据，一部分在边缘侧处理，并结合云端大脑，使得设备具有感知能力，仅在工业互联网领域就能激发高达7000亿市场规模。制造业在部署各种传感器后，与云平台结合，并利用人工智能技术对数据分析，赋予工业企业依据数据具有洞察力，把制造业推向数字制造转型。

（一）微软

GE在微软Azure云平台上标准化其Predix解决方案，将Predix产品组合与Azure的本地云功能，包括Azure物联网和Azure数据与分析，进行深度整合。在农业应用方向，布勒集团作为一家食品加工系统企业，将人工智能、智能云以及物联网技术相结合，提高玉米产量，同时最大限度地减少谷物地毒害污染。

微软以云、边缘智能和人工智能构件生态，并已经广泛应用智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB和西门子等工业巨擘都在利用微软Azure开发自己的物联网平台。

（二）腾讯

腾讯云和三一重工打造的工业数据根云平台，三一重工连接了全区超过30万台重型机械设备，能够实时采集近1万个运行参数，共积累1000多亿条工程机械工业大数据，实现了全球范围内工程设备2小时到场，24小时内完工的服务承诺，大大提升了运营的效率，堪称工业智慧生态中的典范。

腾讯云在华星光电应用场景中，通过物联网平台采集数据，利用腾讯优图AI图像检测技术，系统可以724小时不间断进行质检工作，准确率达到了90%以上，远远超过人的水平，整个生产周期缩短了近40%。

产业互联网最初的营收机会还是来自云业务，腾讯的云服务增长非常快，市场份额一直不断提高，并强调，云业务的本质决定了需要大量的投入，包括数据中心和服务器方面的支出，这样才有来自云服务的经常性收入。这是腾讯总裁刘炽平在此前第三季度季报后高管电话电话会议上的讲话。

特别今年新成立云与智慧产业事业群后，腾讯积极拥抱产业互联网，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，并促进各行业与互联网深度融合，助推产业互联网升级。

（三）百度

百度以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用，百度云质检云解决方案帮助宝钢建立从连接采集、存储计算到理解决策的感知认知平台，并展示了钢包内衬熔损识别的应用。还有宝钢技术和百度共同打造“智能钢包”应用，通过为钢包部署传感器，实时监控钢包状态，并结合ABC能力打造智能调度的钢包管理系统，降低50%钢包烘烤能耗，平均降低出钢温度10℃，可以节约能源成本70亿元，大约可以节约150亿元。

百度在物联网应用中能大放异彩，得益于2010年开始积极 探索 发展AI技术，应用开始在多个领域开花结果，并以百度云为平台把AI能力分享给 社会 ，从农业到工业，从家庭到 汽车 ，以及翻译、图像识别和信息流等产品和服务，百度AI商业落地走在行业前列。在百度看来，人工智能将推动全 社会 新一轮产业变革，“云”巅之上的企业正向着智能化、AI化升级。

（四）阿里

阿里云在制造业也有不少案例，通过云＋AI+IoT能力先后为协鑫集成、天合光能和徐工集团等大型制造企业提供服务。基于阿里云可以轻松安全地将设备连接至云，从边缘设备到云端，从各种设备上收集数据、分析数据，帮助制造业提高运营效率，如协鑫光伏切片生产车间，生产良品率已经提升1个百分点，每年可节省上亿元的生产成本。

全球工业40和智能制造如火如荼进行中，这制造业升级大趋势下，越来越多的制造商开始评估并加大部署物联网，不仅西门子和通用电气等工业巨擘，包括 科技 企业也积极涌入，出击这个新风口，纷纷推出打通数据的工业互联网云平台，透过云端连接设备、服务和数据，并经AI技术处理，可以实时监测工厂运转状态，自主检测生产线上机械异常，以数字化来提升工厂生产率和产品合格率，推动制造业向数字化转型。

作者系物联网高级顾问杨剑勇，网易最佳签约作者，致力于深度解读IoT和AI等前沿 科技 ，基于对未来物联网洞察和对趋势判断，其观点被众多权威媒体和知名企业引用。

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