迁移算力

❶ 黑芝麻智能的华山系列芯片有哪些特点

黑芝麻智能科技是行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，成立于2016年。自成立以来，黑芝麻智能专注于大算力计算芯片与平台等技术领域的高科技研发，能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台，支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。黑芝麻智能从核心IP为切入点，打造国产性能最强自动驾驶计算芯片。基于两大核心自研IP——NeuralIQISP 图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎，黑芝麻智能已发布多款芯片产品：2019年8月，黑芝麻智能第一颗车规级智能驾驶芯片华山一号A500在国内首发，算力达5-10TOPS；2020年6月，第二代芯片华山二号A1000发布，算力达58-116TOPS，是国内第一款可以支持L2+自动驾驶的国产芯片；2021年4月，国产车规大算力芯片再升级，黑芝麻智能发布华山二号A1000 Pro。A1000 Pro于同年7月流片成功，算力达到惊人的106-196TOPS，单颗芯片可以支持高级别自动驾驶功能，从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接。华山二号A1000自动驾驶芯片：国内首款基于成熟车规功能安全体系打造——通过了ISO26262功能安全产品ASIL B Ready认证、满足最高安全等级ASIL D的功能安全流程认证、满足汽车行业最高安全级别ASIL D要求、已量产的高性能自动驾驶芯片华山二号A1000L自动驾驶感知芯片：目前国内第一个同时符合汽车功能安全和汽车可靠性权威认证的L2.5等级自动驾驶感知芯片——专用的高性能图像传感、实时计算机视觉、神经网络处理器、符合ISO26262 ASIL-B汽车功能安全和AEC-Q100 Grade2汽车可靠性完整的L2.5级别自动驾驶解决方案华山二号A1000 Pro国内算力最高的自动驾驶计算芯片：国内目前唯一能够满足ISO 26262 ASIL D级别的功能安全要求的大算力芯片——采用业界创新先进封装工艺集成多个核心，解决16nm工艺支持超大规模深度学习引擎难题，基于内部多核心建立高速通信通路，大幅提高数据传输效率，支持黑芝麻智能最新的FAD Platform，适配多种标准协议和操作系统，提供软件全生命周期的管理，在A1000Pro系统中，任务可以在多个子系统之间动态迁移华山二号A2000国内首个250T大算力芯片：顶尖7纳米工艺、国产自主知识产权核心IP、满足ASILD级别的安全认证标准’

❷ 中国电信云网集成和数据迁移有什么优势

近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在全国8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。

中国电信集团有限公司副总经理刘桂清介绍，中国电信全面推进云改数转战略，一直高度重视和积极参与全国一体化大数据中心体系总体布局设计，积极响应国家号召，围绕“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”五大要素，加快数据中心布局、算力调度体系、数据流通、数据应用、安全能力建设。

当前“东数西算”工程正式全面启动，将有利于中国电信充分发挥云网融合优势，进一步优化中国电信的算力资源布局，进一步降低数据中心的运营成本，推动信息基础设施布局进一步完善。从算力资源布局角度，全国一体化大数据中心体系建设，将推动业务需求和各类建设条件向八大节点集中，因此将进一步推动中国电信的算力资源向核心区域集约布局，使得资源配置更加精准，资源利用更加高效，有效弥补东部资源的不足。同时，充分盘活西部资源，从降低运营成本角度。一直以来，数据中心的能耗高居不下，2021年11月国家发改委印发的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》将数据中心定位为高能耗产业，以中国电信为例，2021年数据中心耗电达到56亿度，占总耗电量的20%。

此次一体化大数据中心布局要求能源网和算力网高效协同，将在一定程度上降低运营成本；从推动信息基础设施布局角度，全国一体化大数据中心与传统数据中心不同，是将数据中心、通信网、云计算、大数据、人工智能和安全等融为一体，从而构建新型的信息基础设施体系。

中国电信在2020年明确提出，按照“网是基础、云为核心、网随云动、云网一体”的原则，打造云网融合、安全绿色的新型信息基础设施，其核心内容与一体化大数据中心体系的要求完全吻合。

中国电信拥有794个数据中心，机架50万个。按照2+4+31+X的结构进行全国布局，该布局与全国一体化大数据中心的国家枢纽节点的选址、业务定位以及核心集群与城市数据中心的分类高度吻合。其中2指在内蒙、贵州两个枢纽的内蒙古和贵州数据中心园区，定位为全国数据存储备份、离线分析的基地；4为京津冀、长三角、粤港澳大湾区和成渝四个枢纽的布局，定位为热点地区高密度人口高频次访问的视频播放、电子商务等实时要求较高的业务承载；31+X为包括甘肃、宁夏两个枢纽在内的为31省及X个重点城市的布局，重点定位为车联网、自动驾驶、无人机、工业互联网、AR\VR等超低延迟、大带宽、海量连接的业务。

❸ 人工智能包括哪些方面

1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
技术层根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容;语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容;自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。
应用层主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

❹ ETH合并的几个小Tips：何时通缩分叉币价值几何

1、共识机制的切换并不是“瞬时”完成：

以太坊 主网合并升级不会立即完成Pow Pos的转变，当前以太坊是两种共识机制同步运行，Pow占90%，Pos占到10%，按照开发组将难度炸弹的时间推迟到9.12日，难度炸弹爆发后伴随合并完成Pow挖矿难度将会逐渐“指数型增加”，届时局于挖矿成本的问题，倒逼Pow矿工逐步退出网络，但该过程可能持续将近6个月以上的时间，Pow网络也将进入“冰河期”

2、冰河期逐步减产，“通缩”并非一蹴而就：

在冰河期，由于以太坊Pow挖矿难度的剧增，出块时间的延长意味着矿工每日出块总奖励减少，按照以往难度炸弹爆发时期的数据，冰河期内大约1个月会进行1次Pow挖矿难度的调增，每次调增的力度都会比上一次更显著，预估持续6个月以太坊网络的总奖励将减少50%以上，持续9个月的时间将减少80%以上，经过6-9个月的时间将会完成大部分的减产，近几日 ETH Burn徘徊在1300附近，因此以太坊真正达到“通缩”需要在合并6个月后即23年上半年才能完成

3、用户端并不会有过多不良体验：

在以往难度炸弹爆发的冰河时期，随着Pow挖矿难度的陡增，用户端可能会产生非常不良的体验，虽然手续费可能并没有很高的提升，但是交互时间延长会明显降低用户体验；不过本次合并之后用户可能不会感受到明显的交互时间延长，合并后共识机制的切换，Pos验证开始将逐渐承载原本Pow验证的份额，出块时间更多的是参照Pos的时间；并且本次难度炸弹爆发和合并相隔时间不长，最多只会有1-2次的挖矿难度调增，最差情况下增加2秒附近的出块时间可能也不会过多影响用户体验

4、矿工分叉价值几何？定价权在交易所：

2017年 比特币 经过了一波分叉潮，潮水过后最终发现大家都在裸泳，只有比特币仍然屹立不倒，当时市场更多的是看不懂、看不清，分叉的“好”与“坏”在激辩中没有定论，交易所上线分叉也不会背负更多的骂名，市场的犹豫成为交易所争夺流量的工具；但今日非同往昔，主流的声音都是力挺主链，小型交易所可能会应为流量争夺被迫上线，而头部交易所应更加爱惜自身的羽毛，没有头部交易所支持失去流动性的分叉将是一地鸡毛；不过分叉币大概率还是会存在

5、算力迁移能否成真？或是伪命题：

市场更多的是在计价炒作预期。市场中大约80%以上为Gpu矿机，大部分GPU矿场会转型，为视频流应用程序构建基础架构、2D 和 3D 对象的渲染以及云服务器，因此也能保证一定的利润；算力迁移的过程伴随着挖矿难度的骤增，奖励也会随之减少，甚至入不敷出，因此并不认为大矿工会顶着巨额的成本拉高ETC没有生态支持的币价，更何况Gpu矿机也并非一条出路。而算力迁移和币价是否有直观的联系更像是先有鸡还是蛋的问题

❺ 迁移性发展相对应的是什么发展

深度神经网络，相比于之前的传统机器学习方法，可以看成是一个全新的物种，这背后的原因，最明显的还是深度学习对机器算力的巨大需求，在深度学习入门最少需要知道什么？中介绍了深度学习所需的显卡资源，而当前大内存的机器不贵，而高性能，大显存的显卡就没那么便宜了。这使得使用深度学习去处理实际生活中遇到的问题，例如图像和语音的识别时，需要消耗大量的资源。而迁移可以改变这一切，显著的降低深度学习所需的硬件资源。

本文会先介绍迁移学习的定义，接着说说预先训练好的网络是什么，为什么有用？使用预训练的网络又有那两种方法？之后会通过MINST数字识别的例子，来展示该如何应用迁移学习。

让我们通过一个直观的例子来说明什么是迁移学习。假设你穿越到了古代，成为了太子，为了治理好国家，你需要知道的实在太多了。若是从头学起，肯定是来不及的。你要做的是找你的皇帝老爸，问问他正在做了什么，而他也希望能将他脑子的知识一股脑的转移到你脑中。这正是迁移学习。即将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中。

这幅图说明了该用哪种迁移学习，让我们逐个来看。

1）右下角场景，待训练的数据集较小，已训练的模型和当前任务相似。此时可以只是重新训练已有模型的靠近输出的几层，例如将ImageNet中输出层原来可以判别一万种输出的网络改的只能判别猫的品种，从而利用已有网络来做低层次的特征提取。

2）左下角场景，待训练的数据集较小，已训练的模型和当前任务场景差距较大。例如你有的已训练网络能识别出白天高速路上的违章车辆，你需要训练一个能识别出夜间违章车辆的模型，由于不管白天夜晚，交通规则是没有变化的，所以你需要将网络靠近输入的那几层重新训练，等到新的网络能够提取出夜间车辆的基本信息后，就可以借用已有的，在大数据集下训练好的神经网络来识别违章车辆，而不用等夜间违章的车辆的照片积累的足够多之后再重新训练。

3）左上角场景，待训练的数据集较大，已有的模型和新模型的数据差异度很高。此时应该做的是从头开始，重新训练。

4）右上角场景，待训练的数据集较大，已有模型的训练数据和现有的训练数据类似。此时应该使用原网络的结构，并保留每一层的节点权重，再逐层微调。

接下来看一个实际的例子，大家都熟悉的MINST手写数字识别，也可以用迁移学习来做，已有的训练数据是六万张图片，已有的模型是通用的图像识别模型VGG16，看起来，我们即可以将网络的最高层重新训练，也可以训练网络的最初几层，毕竟手写数字的图片，和我们日常见到的图片即相似也有明显不同。点击阅读原文，可以查看具体的python代码。

总结一下，迁移学习应用广泛，尤其是在工程界，不管是语音识别中应对不同地区的口音，还是通过电子游戏的模拟画面前期训练自动驾驶汽车，迁移学习已深度学习在工业界之所以成功的最坚实支柱，而学术界对迁移学习的研究则关注以下几点，一是通过半监督学习减少对标注数据的依赖，应对标注数据的不对称性，二是用迁移学习来提高模型的稳定性和可泛化性，不至于因为一个像素的变化而改变分类结果，三是使用迁移学习来做到持续学习，让神经网络得以保留在旧任务中所学到的技能。

最后引申来看，集成学习，例如AdaBoost其背后的机制，也可以看成是另一种形式的迁移学习，通过多次使用训练样本，并给不同的样本赋予不同的权重，集成学习也可以做到站在巨人的肩上。而Dropout机制，也是让网络训练中随机的丢失节点，从而使得网络不得不依据之前的模型进行迁移学习，从而提高泛化能力。迁移学习本质上利用的是不同任务间的相关性，用冗余对抗复杂。

❻ 以太坊的主力有多哪些

北京时间2022年9月15日上午11点开始，以太坊团队以视像形式直播合并情况，最终在下午2点40左右成功触发合并。

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上图是值得被所有以太坊矿工，或曾经是以太坊矿工，铭记和怀念的一刻：最后定格在740T算力，这些算力瞬间失去区块收益，以后也不会再有。其实在合并前的12小时，部分算力已经开始提前迁移，总共约100T左右。

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上图是ETC的全网算力变化。ETC是吸纳ETH算力的主力币种，占所有约6-7成份额，在下午2点40分后，算力开始暴涨，从90T到290T，整整3倍多，如果与三天前的算力相比，是6倍。即全部原ETC矿工收益下跌83%。

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290T这个ETC总算力超出了我的预料，因为这么高的话，全部显卡都得阵亡（付不起电费，如上图），是我低估了矿工们的电力资源吗？还是他们还未意识到电费问题？GPU芯片机将统治ETC！

不过我预计ETC这个算力不会维持太久，除非币价能持续拉高。其他币种如RVN、ERGO、FLUX基本全部算力暴涨，收益大跌，极度内卷。

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合并后的币价走势

正如我在系列4预测那样，合并后并相关受益币种并没有大幅拉升，甚至还随大盘下跌，一切利好已顺利兑现，大概玩家们也是平仓收杠杆之时。

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合并前ETHw拉升，合并后立马大跌

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ETHw这次分叉看起来很不成功，吸引了不到30T的算力，只占原来约3%而已，离歇菜不远。ETHw的币价在合并前暴拉，合并后又暴跌至20块，而且ETHw的真正抛压还没出现，预计真正的抛压是未来7天，我拍个脑袋，预计可以跌到2块以下。我听说有些小伙伴在合并后一直没敢在某安卖出ETH，是因为某安的快照时间要8个小时（正常以下午第一个POS区块诞生那一刻为准拍照），就为了能赚到分叉币，结果捡了芝麻丢了西瓜，ETH币价跌了100块，为了赚10块的ETHw，完全没必要。

ETH走势回归大盘随波逐流，ETC走势会偏强，如果ETHw分叉失败，那ETC就是妥妥的新任显卡币一哥！以全网算力来看，ETC是ETHw的10倍，做大哥没有任何争议！

❼ 全球算力竞争加剧，我国 ICT 建设驶入快车道

（报告出品方/分析师：银河证券研究院 赵良毕）

报告原标题： 通信行业深度报告：ICT“双碳”新基建，IDC 温控新机遇

（一）算力建设关乎数字经济发展，各国均不断发力

加快培育数据要素市场，全球算力竞争不断提升。 2020 年 4 月 9 日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据首次作为一种新型生产要素在文件中出现，与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列。计算力已经与国家经济息息相关。

IDC&清华产业研究院联合发布的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》表明，计算力是数字经济时代的关键生成要素：

（1）从 2016-2025 年的整体趋势及预测来看，各个国家的数字经济占 GDP 的比重持续提升，预计 2025 年占比将达到 41.5%。

（2）计算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已经成为挖掘数据要素价值，推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

（3）国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高 1 点，国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5%和 1.8%，预计该趋势在 2021-2025 年将继续保持。同时，通过针对不同梯队国家的计算力指数和 GDP 进行进一步的回归分析后，研究发现：当一个国家的计算力指数达到 40 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将增加到 1.5 倍，而当计算力指数达到 60 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

数字化进程不断推进，发展中国家经济增速较高。 根据 IDC 数据显示，2016 年到 2025 年，数字经济占比不断提升，全球数字经济占比2025E为41%，其中发达国家数字经济占比为48.10%，比发展中国家高 17.8 个百分点。中美两国计算力指数综合评估较高，中国计算力发展水平涨幅达 13.5%，处于较高增长水平。总体来看，数字经济为各国 GDP 总量贡献不断提升，算力提升推动数字经济向好发展。

全球公有云用户市场保持增长，IT 侧资本开支不断增加。 云是推动企业数字化转型升级的重要驱动力, 企业不断增加对移动技术、协作以及其他远程工作技术和基础架构的投资。预计到 2023 年，用户支出将达到近 6000 亿美元，云将占全球企业 IT 消费市场的 14.2%。其中软件化服务（SaaS）是最大的细分市场，预计该市场在 2023E 用户支出增长至 2080.80 亿美元，相比 2021 年增长 36.73%；云基础建设（IaaS）将达到 1562.76 亿美元，相比 2021 年增长 70.53%。为了获得数字经济时代的比较优势，全球主要国家在数据中心的建设上进行了大规模投资，全球经济受到新冠疫情的严重影响下，数据中心的建设保持了较高增速，预计在未来几年云服务提供商与电信公司之间的合作日益增加，全球云市场有望进一步增长。

中国 IDC 市场规模增速较快，目前处于高速发展期。 受益于我国“新基建”战略提出和持续攀升的互联网流量，2021 年数据中心建设规模不断增长。根据中国信通院数据，我国 2021年 IDC 行业规模约 1500.2 亿元，近 5 年中国 IDC 市场年均复合增速约达 30%，领先于全球 IDC市场增速，其中近三年中国 IDC 市场具有高增速。我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进，5G 应用项目多点开花不断落地，预计到 2025 年，我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用，数据中心行业发展前景广阔，有望保持高速增长。

IDC 机柜数量不断增长，中国东部地区 IDC 中心较多。 2021 年 IDC 的机柜量增长了 99.15万架，增速为 30%，机柜量总数达到 415.06 万架，年度增长率达到 31.39%。随着 5G 时代数字经济向 社会 各领域持续渗透，数据量爆炸式增长使得全 社会 对算力需求提升，预计每年仍将以20%以上速度高增，有望打开市场新空间。目前我国大部分数据中心集中在东部及沿海地区，根据 CDCC 数据，2021 年华东、华北、华南三地区机柜数占全国总数的 79%，而东北、西北地区占比相对较低。

我国东部地区 IDC 上架率较高，西部地区加速建设。 目前 IDC 机房在我国东西部呈现差异较大发展，体现东密西疏、东热西冷的特点。2021 年新增机柜对比可知，东部及沿海地区数据中心上架率高，西部上架率较低。2021 年华东、华北、华南三地上架率约 60%-70%，而东北、西北、西南及华中上架率仅有 30%-40%。在政策布局方面，国家不断推进数字经济发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局。对于网络时延要求不高的业务，率先向西部转移建设，由于西部地区气温较低优势突出，实施“东数西算”有利于数据中心提高能效，西部地区产业跨越式发展，促进区域经济有效增长。

（二）数字经济政策护航，“东数西算”工程建设有望超预期

把握数字化发展机遇，拓展经济发展新空间。2022 年 1 月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，规划强调数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。同时，规划明确提出到 2025 年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 10%。基于上述规划，2022年 5 月 26 日，工信部在 2022 年中国国际大数据产业博览会上指出，坚持适度超前建设数字基础设施，加快工业互联网、车联网等布局。

推进绿色数据中心建设，提升数据中心可再生能源利用率。 我国能源结构正处在不断优化的过程中，新能源地区分布不均衡，特别是水力、光伏、风能，主要集中在中西部地区，而使用端主要在东部沿海地区，虽然通过“西电东送”工程部分缓解了东部地区用电紧张问题，但是作为高耗能的数据中心产业，协调东西部发展布局、降低能耗就十分必要。全国各省市、地区相继出台了各种强调数据中心绿色、节能的政策要求，进而促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级，催化能源行业低碳转型。

东西部资源高效匹配，建立全国一体化协同创新体系。 “东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西气东输”、“西电东送”之后的又一项重大的国家战略工程，将东部海量数据有序引导到西部，优化数据中心建设布局，缩小东西部经济差异，促进东西部协同发展。2022 年 2 月17 日，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。国家以“东数西算”为依托，持续推进数据中心与算力、云、网络、数据要素、数据应用和安全等协同发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局，助力数字经济不断发展。

全球算力网络竞争力凸显，ICT 产业链有望迎来发展新空间。 通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化、集约化发展，有望进一步提升国家算力水平和全球竞争能力。同时，扩大数据中心在中西部地区覆盖，能够就近消纳中西部地区新型绿色能源，持续优化数据中心能源使用效率。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动相关产业上下游投资，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，推进西部大开发形成全国均衡发展新格局。

（三）双碳减排目标明确，绿色节能成为发展必需

能源变革不断创新升级，低碳转型融入 社会 经济发展。 自上个世纪人类逐渐认识到碳排放造成的不利影响，各国政府和国际组织不断进行合作，经过不懈努力、广泛磋商，在联合国和世界气候大会的框架下达成了一系列重要共识，形成了《联合国气候变化框架公约》（1992 年签署，1994 年生效）、《京都议定书》（1997 年达成，2005 年生效）和《巴黎协定》（2015年达成，2016 年生效）等文件，其中《巴黎协定》规定了“把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于 2 以内”的基础目标和“将气温升幅限制在工业化前水平以上 1.5 之内”的努力目标。

推动能源革命，落实碳达峰行动方案。 为了达到《巴黎协定》所规定的目标，我国政府也提出了切合我国实际的双碳行动计划，2020 年 9 月 22 日，我国在第七十五届联合国大会上宣布，中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取 2060 年前实现碳中和目标。中国的“双碳”目标正式确立，展现了中国政府应对全球气候变化问题上的决心和信心。同时 2021年度《政府工作报告》中指出：扎实做好碳达峰、碳中和各项工作，制定 2030 年前碳排放达峰行动方案。优化产业结构和能源结构。推动煤炭清洁高效利用，大力发展新能源，在确保安全的前提下积极有序发展核电。扩大环境保护、节能节水等企业所得税优惠目录范围，促进新型节能环保技术、装备和产品研发应用，培育壮大节能环保产业，推动资源节约高效利用。落实 2030 年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型，协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低 13.5%、18%。

聚焦数据中心低碳发展，实现双碳方式产业发展。 在双碳背景下，“东数西算”工程中数据中心西部迁移，PUE 值有望降低带来能耗电量高效利用。能源高效节能、革新升级已是大势所趋和必然要求。

（一）数据中心能耗突出，绿色节能是发展趋势

绿电成为发展趋势，低碳发展中发挥重要作用。 随着大力发展数据中心产业，数据中心能耗在国民经济中的占比也在不断提高。研究表明，预计 2025 年，数据中心能耗总量将达到 3952亿 kW·h，占全 社会 用电总量的 4.05%，比例逐年攀升。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。空调系统同样是数据中心提高能源效率的重点环节，所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。降 PUE 将成为未来发展趋势，主要从制冷方面入手。

数据中心碳排放不断控制，PUE 值不断改善。 根据国家能源局 2020 年全国电力工业统计数据 6000 千瓦及以上电厂供电标准煤耗每度电用煤 305.5 克，二氧化碳排放量按每吨标煤排放 2.7 吨二氧化碳来计算，2021 年全国数据中心二氧化碳排放量 7830 万吨，2030 年预计排放约 1.5 亿吨二氧化碳。

量化指标评估数据中心能源效率。 为评价数据中心的能效问题，目前广泛采用 PUE（Power Usage Effectiveness）作为重要的评价指标，指标是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值。PUE 通常以年度为计量区间，其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于 1，越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少，即能效水平越好。

数据中心空调系统及服务器系统能耗占比较大。 数据中心的耗能部分主要包括 IT 设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。其中服务器系统约占 50%，存储系统约占 35%，网络通信设备约占 15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节，它所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的 10%和 5%。

（三）温控系统持续优化，节能技术变革打开新机遇

温控系统多元化趋势，节能技术不断突破。 当前主流的制冷方式包括风冷、水冷、间接蒸发冷却和液冷技术，根据数据中心规模、环境特点选择合适的制冷技术。提高数据中心的能效，尤其是空调制冷系统的能效成为研究重点。目前，数据中心空调制冷能效比的提升主要从液冷和自然冷源两方面入手。从制冷方式来看，风冷将逐渐被安装灵活、效率更高的液冷方式所取代。液冷技术目前应用于 5G 场景，通常对骨干网 OTN 设备、承载网设备以及 5G BBU 设备进行液冷，采用液冷技术可以通过液体将发热元件热量带走，实现服务器的自然散热，相互传统制冷方法，液冷技术更为高效节能。

冷却系统不断优化。 为了客观评价这些制冷技术以便进一步提高节能减排效率，中国制冷学会数据中心冷却工作组研究认为：采用数据中心冷却系统综合性能系数（GCOP）作为评价指标更为合理。

其中，GCOP 为数据中心冷却系统综合性能系数指标，用于评价数据中心冷却系统的能效。为数据中心总能耗，其中不仅包括数据中心市电供电量，也包括数据中心配置的发电机的供电量。为制冷系统能耗，包括机房外制冷系统的能耗，另外包括 UPS 供电的制冷风扇、关键泵以及设备机柜内风扇等制冷设备产生的能耗。

实际情况中，为了使能效评价结果更具有说服力与可比较性。冷却工作组建议使用数据中心全年平均综合性能系统数的（GCOPA）指标和特定工况下数据中心冷却系统综合性能系数（GCOPS）作为评价标准。

冷却工作组根据上述标准针对来自内蒙古呼和浩特、广东深圳、河北廊坊等地的高效数据中心进行分析。这些数据中心分布在不同建筑气候区，使用了不同系统形式和运行策略，例如高效末端、自然冷却、AI 控制的运行优化等。数据表明西部地区建设新型数据中心制冷能耗较优。我国数据中心冷却系统能效存在极大差异，提升我国数据中心冷却系统的能效意义较大，冷却系统仍存在巨大的节能潜力。

数据中心容量不断扩充，中美两国贡献较多。 根据 Synergy Research Group 的最新数据显示，由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至 700 家，而以关键 IT 负载衡量，美国占这些数据中心容量的 49%，中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家，占总量的 15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA 地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。超大规模数据中心数量翻一番用了五年时间，但容量翻番用了不到四年时间。

空调系统建设成本较多。 根据IBM数据，数据中心的建设成本中空调系统的占比为16.7%。总体来说，2021 年数据中心基础设施设备总支出为 1850 亿美元，能源方面建设资本开支占较大份额，能源建设及利用效率有望进一步提升。

数据中心资本稳步增长，温控市场打开新空间。 根据 Synergy Research 的数据，2021年数据中心基础设施设备总支出（包括云/非云硬件和软件）为 1850 亿美元，公有云基础设施设备支出占比为 47%。面向硬件的服务器、存储和网络合计占数据中心基础设施市场的 77%。

操作系统、虚拟化软件、云管理和网络安全占了其余部分。参照 2021 年全球数据中心资本开支增长 10%的现实，假设未来 4 年数据中心每年资本开支保持增长 10%，我国数据中心温控系统市场规模 2021 年为 301 亿元，可在 2025 年达到 441 亿元。

（一）英维克：打造温控全产业链，行业高景气领跑者受益

国内技术领先的精密温控龙头，聚焦精密温控节能产品和解决方案。 公司自成立以来，一直专注于数据机房等精密环境控制技术的研发，致力于为云计算数据中心、通信网络、物联网的基础架构及各种专业环境控制领域提供解决方案，“东数西算”项目中提供节能技术。

公司营业收入高速增长，盈利能力表现良好。 2022Q1，公司实现营收 4.00 亿元，同比增长 17.10%，归母净利润 0.13 亿元，同比下降 59.26%，主要受原材料价格上涨、疫情反复等因素影响。2021 年英维克实现营业收入 22.28 亿元，同比增长 29.71%，自 2017 年以来 CAGR 达34.65%，主要是由于机房温控一些大项目验收确认，以及机柜温控节能产品收入增长。受益于整个行业的景气度，全年实现归母净利润 2.05 亿元，同比增长 12.86%，自 2017 年以来 CAGR达 24.25%，主要源自数据中心及户外机柜空调业务的持续增长。

公司毛利率总体稳定，未来有望止跌回升。 2021 年公司销售毛利率为 29.35%，同比下降9.50%，主要原因系上游原材料成本提升，公司整体盈利能力承压。净利率总体有所下降，销售净利率为 8.92%，同比下降 15.85%。随着公司持续数据机房等精密环境控制技术的研发，技术平台得到复用，规模效应愈发显著，公司未来毛利率及净利率有望企稳回升。

蒸发冷却、液冷技术为未来发展趋势，公司技术储备充足，产品系列覆盖全面。 目前国内数据中心温控方式仍然以风冷、冷冻水为主，由于热密度、耗能的提升，传统方案已经不能满足市场需求，散热方式逐渐从传统风冷模式发展到背板空调、液冷等新型散热方式，数据中心冷却系统呈现出冷却设备贴近服务器、核心发热设备的趋势，液冷、蒸发冷却技术优势明显。

研发投入持续增加提升核心竞争力，温控系统不断优化。 公司以技术创新作为企业发展的主要驱动力，不断加大研发投入。虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终坚持加大研发力度，为公司后续发展提供技术支撑。英维克作为细分行业龙头，及时捕捉市场发展动向，以技术创新作为企业发展的主要驱动力。

公司产品线丰富，方案灵活凸显竞争优势。 英维克的机房温控节能产品主要针对数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室等领域的房间级专用温控节能解决方案，用于对设备机房或实验室空间的精密温湿度和洁净度的控制调节。其中包括 CyberMate 机房专用空调&实验室专用空调、iFreecooling 多联式泵循环自然冷却机组、XRow 列间空调、XFlex 模块化间接蒸发冷却机组、XStorm 直接蒸发式高效风墙冷却系统、XSpace 微模块数据中心、XRack 微模块机柜解决方案、XGlacier 液冷温控系统等产品与解决方案。

公司的产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC 运营商、大型互联网公司，历年来公司已为腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等用户的大型数据中心提供了大量高效节能的制冷产品及系统。此外，英维克还提供机柜温控节能产品主要针对无线通信基站、储能电站、智能电网各级输配电设备柜、电动 汽车 充电桩、ETC 门架系统等户外机柜或集装箱的应用场合提供温控节能解决方案，以及用于智能制造设备的机柜温控产品。

（二）佳力图：运营商市场企稳互联网市场突破，业绩有望边际改善

精密环境温控龙头，打造恒温恒湿解决方案。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

公司营业收入保持增长，净利润有所下滑。2022Q1，公司实现营收 1.22 亿元，同比下降10.69%，归母净利润 0.14 亿元，同比下降 36.68%，主要受原材料价格上涨、疫情反复、竞争加剧等因素影响。

2021 年佳力图实现营业收入 6.67 亿元，同比增长 6.68%，自 2017 年以来CAGR 达 9.73%，全年实现归母净利润 0.85 亿元，同比下滑 26.35%，2021 年，公司主要是受到以下因素影响导致利润下滑，（1）南京疫情停工待产、限电限产、疫情延时交付验收的各种困难；（2）随着市场规模的不断扩大，国内机房空调市场竞争较激烈；（3）原材料价格特别是大宗商品价格持续上涨，原材料成本占公司营业成本平均比例达 70%以上，是公司产品成本的主要组成部分，铜、镀锌钢板在 2021 年度一直呈现上涨趋势，采购价格较 2020 年上涨了 20%-40%，导致公司成本呈现大比例增长。

图 17. 公司受多因素影响毛利率有所下降（单位：%）

公司精密环境领域产品丰富，技术先进。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。

目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

研发投入不断投入，空调效率持续提升。 虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终保持加强技术研发团队建设，加强与高等院校、行业专家等机构、人士的合作，推动尖端理论研究和实践，依托现有的研发体系，充分发挥节能控制方面的技术优势，加快机房智能节能管理系统的研制，进一步提高公司产品的性能指标，加强在空调换热器效率提升、供配电技术方面的基础性研究实力，全面提升公司在机房环境控制一体化解决方案方面的创新能力。

公司核心技术不断凸显。 2021 年末公司拥有的核心技术有 36 项，同时有包含带封闭式高效冷却循环的通信模块、数据中心冷冻站集中控制系统、机房空调 VRF 系统、CPU 液冷技术、VRF 技术在机房空调领域的初级应用等 28 项在研项目。

（三）其他节能相关公司情况

申菱环境是国内提供人工环境调控整体解决方案的领先企业，服务场景数值中心、电力、化工、能源、轨道交通、环保、军工等领域。产品主要可分为数据服务空调、工业空调、特种空调三部分。公司是华为数据服务空调的主要供应商，与华为存在多年合作关系。除了华为业务的快速增长，也获得了腾讯等互联网龙头企业的认可。此外，申菱环境在储能方面也有布局。

依米康致力于在通信机房、数据中心、智慧建设以及能源管理领域为客户提供产品和整体解决方案，包括从硬件到软件，从室内精密空调到室外磁悬浮主机，从一体机和微模块到大型数据中心的设计、生产和运维服务，助力客户面对能源和生态挑战。公司信息数据领域的关键设备、智能工程、物联软件、智慧服务四大板块业务均可为数据中心产业链提供产品及服务。

高澜股份是国内领先的纯水冷却设备专业供应商，是国家级专精特新“小巨人”企业，从大功率电力电子装置用纯水冷却设备及控制系统起家，产品广泛应用于发电、输电、配电及用电各个环节电力电子装置。2020 年以来，通过企业并购，其新能源 汽车 业务收入大幅提升，动力电池热管理产品、新能源 汽车 电子制造产品收入占总营收比重均大幅上涨，合计收入占总营收比重达到 48.88%，首次超过纯水冷却设备成为公司第一大收入来源。

节能技术突破不及预期导致供给端产能释放缓；

原材料短缺及价格上涨；

市场竞争加剧；

下游数据中心市场增速不及预期。

❽ enft算力怎么获得

eNFT应用链是新一代的NFT游戏、应用、以及数字资源的运营平台，其具有高度可扩展、低交易费用等优势，与Ethereum虚拟机（EVM）兼容，支持智能合约，基于以太网络的DApp只需进行最低限度的配置，即可快速迁移到eNFT应用链上。

❾ 四年级笔算乘法里有什么内容

三位数乘以两位数的计算方法
笔算三位数乘两位数的方法，先用第二个因数个位上的数去乘第一个因数每个数位上的数，再用十位上的数去乘第一个因数每位数位上的数，最后再把两次的结果加起来。
注意不要对错位，不要漏加进位。
三位数乘两位数是人教版课程标准实验教科书四年级上册第三单元的内容，学生在三年级下册已经学过三位数乘一位数两位数乘两位数的笔算乘法，两位数乘两位数的算法和算理都将直接现已到三位数乘两位数中来，因此，学生对算力和算法的理解和探索都不会感到困难。教学目标是经历探索三位数乘两位数计算方法的过程，掌握三位数乘两位数的笔算方法，结合具体情境培养学生估算意识，让学生获得运用已有知识解决新的计算问题的体会，培养学生迁移类推的能力和解决简单实际问题的能力。

❿ 元宇宙是什么梗

指沉浸式的虚拟世界，英文Metaverse。这个虚拟世界由VR（虚拟现实）、AR（增强现实）等3D技术和互联网组成。用户可以在元宇宙中感受不一样的人生，或是体验与真实世界完全不同的世界。与现有网络游戏不同的是，元宇宙能给玩家带来更真实的感受，让玩家可以仿佛置身于虚拟世界当中，甚至可以做到无法区分真实与虚拟世界。元宇宙也被吹捧成了互联网的终极形态。 电影《黑客帝国》和《头号玩家》就是元宇宙概念。 元宇宙一词最早出自美国科幻小说《雪崩》。小说中描绘了一个与现实世界平行的虚拟世界，元界（Metaverse）。