建设云智协同自然资源数字化基础设施，这3点很关键
近日，《自然资源数字化治理能力提升总体方案》（简称《总体方案》）出炉，明确建设自然资源“一张网”“一张图”和“一平台”，以及构建底线守护、格局优化、绿色低碳、权益维护四大主题应用场景等。
面向推动自然资源整体治理数字化转型升级的时代要求，结合各地2024年自然资源重点工作，超图软件集团在“多个品牌一个组织”战略下，整合子品牌资源，策划推出为期1个月的“春日上新”系列文章13篇，探讨如何应对《总体方案》提出的发展要求，为助力完成2024自然资源重点工作任务提供思路、策略和路径，为美丽中国数字化国土空间治理体系构建贡献智慧与力量。本期发布该系列第3篇，敬请持续关注。
“云智协同”模式下的算力统筹和支撑环境建设
自然资源部发布的《总体方案》，针对基础设施方面存在的“网络算力基础设施承载服务能力不足、网络整合互联互通尚未完成、算力部署分散、集成服务能力不足、自主可控技术和产品应用程度低”等现状问题，提出了“优化畅通一体化网络体系、统筹建设算力基础设施、提升统一灾备能力”的总体建设目标，以满足自然资源数字化治理能力提升的新要求，支撑自然资源全业务数字化、智能化转型。
新要求下的基础设施建设要点
《总体方案》在明确基础设施建设目标的同时，也对建设方式作出了指导。根据其相应内容可提炼出基础设施建设两大要点，整体呈现出“云智协同”的特征：
统一建设自然资源云
通过统一建设自然资源云，采用“一云多分区”的模式，实现计算、存储、网络等资源的统一规划、统一标准建设和统一管理。这一模式不仅提高了资源的利用率，还提供了物理分散、逻辑集中、多层级共享的云服务，满足了不同业务的需求。
加快建设AI支撑环境
加快AI支撑环境建设，引入生成式人工智能等新技术，研发行业大模型及其计算框架、训练软件和微调方法。通过统筹规划建设人工智能算力基础设施，引入国家、区域级超算中心以及第三方资源，构建支持百亿级甚至更多参数大模型训练和微调的算力环境，为智能数字化应用场景提供强大的算力支撑。
“云智协同”实施三大关键要素
“统一建设自然资源云”和“加快建设AI支撑环境”是实现“云智协同”的两大重要支柱。为确保“云智协同”建设方案能够顺利推进并取得预期成效，除落实《总体方案》中提出的建设内容以外，在具体实施落地过程中还需要注意三大关键要素：
01 全面信创，自主可控
在目前的复杂环境形势下，自主可控不仅是基础设施建设不可或缺的基本要求，更是我们走向可持续发展的坚实保障，在产品技术选型时，选用专用AI处理器芯片、专用AI服务器，以及由国内主导开发的深度学习框架，以确保底层设施的完全自主可控。
图1、2是我司与华为合作打造的某项目基础设施环境选择示例，可供参考。
图1、2 某信创项目基础设施选型图
02 资源整合，集约高效
集约高效，旨在充分挖掘现有资源的潜力，避免不必要的采购与重建。通过将分散的计算、网络、存储等资源整合到云平台，实现中心云、边缘云与数据中心的统一管理和调度。这不仅覆盖了边缘自治、混合多云、云边一体等多样化的资源使用场景，还为各类应用提供了高效、统一的基础设施服务。
为实现“集约高效”的目标，可以采取多种实施策略，如：资源池化以形成统一的资源储备；利用自动化工具和智能化算法提升管理效率；采用容器化和微服务架构以增强系统的灵活性和可扩展性；以及通过弹性伸缩来应对业务需求的快速变化，确保资源的最优配置和高效的资源调度和管理。
图3是某项目的统一自然资源云平台架构图，展示了如何通过集中管控和资源整合实现资源的最大化利用和业务的持续创新。
图3 某项目统一自然资源云平台图
03 算力共享，协同生态
人工智能大模型的训练与推理对算力的需求极高，独立建设与维护人工智能大模型的成本相当昂贵。为了更有效地应对这一挑战，可以考虑将超算中心以及其他第三方公共资源进行集成，形成政企协同的合作模式。通过实现算力的互联互通，更好地统筹管理与调度算力服务，为大模型的训练、推理、微调以及定制开发提供智能化的算力支持。
图4为某智能计算中心技术架构图，通过搭建算力服务器、算力芯片、算力管理调度、已开发工具框架，构建出一个高效、灵活且可扩展的智能计算环境，可对外提供开发训练、模型推理、数据处理等服务，还支持各有关部门以协同集成、算力共享的方式满足人工智能大模型训练与推理的算力需求，大大降低人工智能大模型建设和维护成本。
图4 某智能计算中心技术架构图
综上所述，“云智协同”下的算力统筹和支撑环境建设涉及多个方面的内容，需要综合考虑安全可控、集约高效、协同生态等重要因素，通过合理规划和技术创新，构建高效、安全、经济的“云智协同”架构，为数字化转型提供坚实有力支撑。
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作者 | 自然资源营销工程团队 张文学 杜秀清
编辑 | 杜华西
审核 | 罗亚 吴晓燕
审签 | 陆佳
