智研简报2022第3期

中国·济南

山东产业技术研究院智能计算研究院

2022

智研简报

智/能/计/算      计/算/未/来

智研院创新园办公区装修项目开工啦！

智研院与卫星所召开技术交流会

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“东数西算”工程助力我国全面推进算力基础设施化

中国自己的技术体系未来能在新全球化的

大环境下走向世界吗？

CONTENTS

目录

01

智研院开展第一季度办公室安全知识培训

中国自己的技术体系未来能在新全球化的大环境下走向世界吗？

智研院创新园办公区装修项目开工啦！

03

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“东数西算”工程 助力我国全面推进算力基础设施化

02

MIT设计深度学习框架登Nature

封面，预测非编码区DNA突变

04

       二月二龙抬头，龙腾虎跃！开工大吉！

       2022年3月4日，农历二月初二，智研院创新园办公区正式入场装修啦！智研院副院长杨晓东、院长助理刘岩参加了“开工仪式”，项目总设计师王虎，项目施工单位、中承建设工程有限公司总经理赵世威，项目监理单位、山东贝特建筑项目管理咨询有限公司副总经理鞠强受邀出席了“开工仪式”。

智研快讯

       首先，出席仪式的各位领导致辞。智研院副院长杨晓东发言，感谢大家前期做的准备工作，希望施工单位秉持安全第一的理念，保质保量圆满完成。监理单位鞠总和施工单位赵总分别发言，表示会严把质量关、安全规范的完成装修任务。项目总设计师王总发言，希望施工单位能够确保质量，监理单位多做指导，在多方的共同努力下，把智研院创新园办公区做成标杆项目。

       接下来，智研院副院长杨晓东向施工单位赵总交接了现场开工文件，张贴了安全开工警示牌。

06

美国自动驾驶监管里程碑：新法

智研院与卫星所召开技术交流会

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智研快讯

智研院与卫星所召开

       2022年3月23日，山东智研院院长助理刘岩、农业数据智能技术研究中心工程师马成龙受邀到山东产研卫星信息技术产业研究院有限公司（简称卫星所）进行技术交流。卫星所副总经理贺杰、研发部部长谢广帅、数据运营部部长候富城、遥感数据应用工程师范伟伟参加了交流座谈。

       本次会议是为进一步发展内生自主创新能力，围绕智研院“一二一”策略展开创新项目布局，聚焦农业方向，整合资源，建设创新体系并形成可持续创新发展能力而开展的技术沟通交流。

       会上，卫星所贺总就齐鲁商用卫星的产业布局、传感器性能参数和现有产品做了详细介绍和展示，智研院也介绍了第三代新能源智能农机项目、智能技术与农机技术深度融合情况及打造智慧农业应用场景的定位与规划。

     最后，项目总设计师王总敲下了开工第一锤，预示着开工大吉，顺顺利利。

      智研院创新园办公区总面积4500平方米，内设办公区、会议区、活动区、实验室、实训室及展厅等多个功能区，装修事宜从2021年11月启动，先后完成了设计方案确定，施工单位和家具厂家招投标等，于2月28日获得装修许可证，即日起正式入场装修，预计工期两个月，届时智研院将搬入新园区，立足新起点，迈上新征程，开创新辉煌。

智研快讯

       为了更好的提高所有员工的安全责任意识，掌握办公室安全和注意事项，3月16日下午，智研院行政部召开了2022年第一季度办公室安全知识宣讲。智研院全体职工参加了此次培训。

      本次培训以办公室安全、地震逃生、交通安全为主题，行政部孟辉通过案例分析、图片展示的方式对各类办公室安全事故进行了剖析，提醒大家时刻注意安全隐患，有效预防和避免安全事故的发生。深入浅出讲解了地震逃生方法，带领大家观看了交通安全警示视频，学习了2022年红绿灯新规定。

       最后，智研院工会主席、行政主管杨建对此次安全培训做了总结，强调大家要充分提高对安全工作的认识、时刻紧绷安全这跟弦，切实做好安全工作的紧迫感和责任感。

      通过本次培训，进一步提高了大家的安全意识，充分调动了大家防范各类安全隐患的主动性、能动性。我院也将继续严格执行安全管理各项规定，加强安全体系建设，强化安全工作机制，完善安全应急管理，提高安全管理水平和应急处置能力。

      目前，两颗齐鲁卫星已在轨运行，其搭载的传感器提供了数量可观的雷达和光学影像，在环境、资源监测和工程建设等领域获得成功应用，突出体现了遥感技术高效、宏观监测的优势。贺总表示，未来将陆续发射高分辨率农业卫星，其传感器设计会着重考虑农业应用，光谱通道数会明显增加，影像中会包含更丰富的作物光谱信息。

      接下来，双方将围绕智研院智慧农业领域多维度遥感数据应用，展开进一步业务交流，并对合作的模式与维度进行更多探索与尝试。

      山东产研卫星信息技术产业研究院有限公司是山东产业技术研究院直属的公司制科研机构，注册资本7000万元，面向山东经济社会发展卫星应用需求，聚焦产业关键核心技术与产业共性技术问题，基于即将发射的齐鲁卫星开展卫星应用产业技术研发，构建共享型创新平台，拓展卫星应用能力，服务山东新动能培育、加速创新驱动产业结构高速和高质量发展。

政策导读

“

”

　　“东数西算”工程是我国从国家战略、技术发展、能源政策等多方面出发，在“新基建”的大背景下，启动的一项至关重要的国家工程，首次将算力资源提升到水、电、燃气等基础资源的高度，统筹布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，助力我国全面推进算力基础设施化。

　　“东数西算”工程对我国的长远发展有重要的战略意义。从技术视角来看，就是助力我国全面推进算力基础设施化。早在1961年，美国John McCarthy教授便提出过算力应该像电话系统一样，成为一个公共服务，用户可以随用随取，按用付费。1990年，美国Ian Foster教授提出算力应该像电力网格一样，成为一个公共服务。但时至今日，在全球范围内，依旧没有真正实现。

　　我们国家过去40年的高速发展，主要得益于支撑国民经济的主要元素，如能源，交通，金融等，都快速实现了基础设施化，才能够支撑国民经济上规模。“要想富，先修路”已经成为中国老百姓口口相传的实践真理，也是我国在交通领域基础设施化的过程中积累的宝贵经验。而算力作为数字经济时代的新生产力，也同样需要通过基础设施化，从而广泛服务于我国数字社会转型中的方方面面，加速提升我国数字经济在国民经济中的占比。据《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。其中，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，指数每提升1点，对于GDP增长的拉动将提高到1.5倍；当计算力指数达到60分以上时，对GDP的拉动将进一步提升至2.9倍。可见，算力正成为我国在新发展格局下衡量经济状况的“晴雨表”。

　　算力基础设施化并不简单等同于算力总量的拉升。算力的基础设施化并不是简单的算力堆砌，当前各类机构的算力总量测算方式都是将各行业、各公司的私有算力进行累加，甚至还会加上手机终端等移动端的算力，这些算力确实能够服务一定的群体，但算力资源并不能面向全社会提供统一一致的服务。

　　建设“东数西算”一体化大数据中心国家枢纽节点，将对现有的信息技术体系提出诸多挑战。应加快推进东西算力资源的协调调度，应对人机物三元融合的智能时代所带来的新的信息洪流。一方面，应加强建设“东数西算”工程技术试验，研发面向“东数西算”工程的算力共同体管理、算力测调和撮合交易系统，形成算力基础设施化上的核心技术、基础软件和关键系统，向“东数西算”工程推广；另一方面，应加强关键技术验证演练，加快各环节关键技术从孵化到完善的全过程，形成一套可推广的技术体系。

                                                     作者： 孙凝晖 中国工程院院士、中科院计算所学术所长

       来自 MIT 和哈佛大学博德研究所等机构的一项研究刚刚登上了 Nature 封面。他们创建了一个数学框架来预测基因组中非编码序列的突变及其对基因表达的影响。研究人员将能够利用这些模型来设计细胞、研发新药、寻找包括癌症和自身免疫性疾病在内的疾病新疗法。

       尽管每个人类细胞都包含大量基因，但所谓的「编码」DNA 序列仅占人类整个基因组的 1%。剩下的 99% 由「非编码」DNA 组成，非编码 DNA 不携带构建蛋白质的指令。

       这种非编码 DNA（也称为调控 DNA）的一个重要功能是帮助打开和关闭基因，控制蛋白质的合成量。随着时间的推移，细胞复制它们的 DNA 以生长和分裂，这些非编码区域经常会出现突变——有时会调整它们的功能并改变它们控制基因表达的方式。这些突变大多是微不足道的，但有时可能会增加一些疾病风险，包括癌症。

       为了更好地了解此类突变的影响，研究人员一直在努力研究数学图谱，这些图谱使他们能够查看生物体的基因组，预测哪些基因将被表达，并确定该表达将如何影响生物体的可观察特征。在生物学中，这些图谱被称为「适应度地形（fitness landscape）」，大约在一个世纪前被概念化，以了解基因构成如何影响一种常见的有机体适应度，特别是繁殖成功率。

       早期的适应度地形非常简单，通常只关注有限数量的突变。现在有更丰富的数据集可以使用，但研究人员仍然需要额外的工具来表征和可视化这些复杂的数据。这种能力不仅有助于更好地理解单个基因如何随着时间的推移而进化，而且还有助于预测未来可能发生的序列和表达变化。

       近日，来自麻省理工学院和哈佛大学博德研究所等机构的研究者开发了一种新框架来研究调控 DNA 的适应度地形。该研究利用在数亿次实验测量结果上进行训练的神经网络模型，预测酵母菌 DNA 中非编码序列的变化及其对基因表达的影响，登上了最新一期《自然》杂志的封面。

       该研究还设计了一种以二维方式表示适应度地形的独特方式，使其对于酵母以外的其他生物也能够理解已有的实验结果并预测非编码序列的未来演变，甚至有望为基因治疗和工业应用设计自定义的基因表达模式。

       该研究的主要作者之一、MIT 生物学教授 Aviv Regev 说：“科学家们现在可以使用该模型解决一些进化问题或完成一些设想，例如以所需方式制作控制基因表达的序列。”

       在这项研究之前，许多研究人员只是简单地在自然界存在的已知突变上训练他们的模型。然而，Regev 的团队想要更进一步。他们建立了自己的无偏模型，该模型能够基于任何可能的 DNA 序列，甚至是以前从未见过的序列，预测生物体的适应度和基因表达。研究人员将能够利用这些模型来设计细胞，研发新药，寻找包括癌症和自身免疫性疾病在内的疾病新疗法。

技术前沿

ADVABCED TECHNONLGY

MIT设计深度学习框架登Nature

       为了实现这一目标，麻省理工学院研究生 Eeshit Dhaval Vaishnav、哥伦比亚大学助理教授 Carl de Boer（论文共同一作）等人创建了一个神经网络模型来预测基因表达。他们在一个数据集上训练模型，并观察每个随机序列如何影响基因表达，该数据集是通过将数百万个完全随机的非编码 DNA 序列插入酵母菌中生成的。他们专注于非编码 DNA 序列的一个特定子集——启动子，它是蛋白质的结合位点，可以打开或关闭附近的基因。

       Regev 说：“这项工作表明，当我们设计新的实验来生成正确的数据以训练模型时，将会出现什么样的可能性。从更广泛的意义上说，我相信这些方法对许多问题都很重要，比如理解人类基因组中带来疾病风险的调控区域的遗传变异，以及预测突变组合的影响，或设计新的分子。”

       Regev、Vaishnav、de Boer 和他们的合著者继续以各种方式测试他们的模型的预测能力。“创建一个准确的模型当然是一项成就，但对我来说，这只是一个起点”， Vaishnav 解释道。

       首先，为了确定他们的模型是否有助于合成生物学应用，如生产抗生素、酶和食物，研究人员使用它来设计能够为任何感兴趣的基因产生所需表达水平的启动子。然后，他们查阅了其他的科学论文，以确定基本的演化问题，看看他们的模型能否帮助解答这些问题。该团队甚至还从一项现有研究中获取了真实世界的种群数据集，其中包含了世界各地酵母菌株的遗传信息。通过这些方法，他们能够描绘出过去数千年的选择压力，这种压力塑造了今天的酵母基因组。

       但是，为了创造一个可以探测所有基因组的强大工具，研究人员需要找到一种方法，在没有这样一个全面的种群数据集的情况下预测非编码序列的进化。为了实现这一目标，Vaishnav 和他的同事们设计了一种计算方法，允许他们将来自框架的预测绘制到二维图上。这帮助他们以非常简单的方式展示了任何非编码 DNA 序列如何影响基因表达和适应度，而无需在实验室工作台进行任何耗时的实验。

       Vaishnav 解释说：“之前，适应度地形中有一个未解决的问题，即没有一种方法可以以一种有意义地捕捉序列进化特性的方式将它们可视化。我真的很想找到一种方法来填补这一空白，并为创造一个完整的适应度环境的长期愿景做出贡献。”

       爱丁堡大学医学研究委员会人类遗传学部门的遗传学教授 Martin Taylor 表示，这项研究表明，人工智能不仅可以预测调控 DNA 变化的影响，还可以揭示支配数百万年进化的潜在原则。

       尽管该模型只在少数几种生长条件下的一小部分酵母调节 DNA 上进行了训练，但让他印象深刻的是，这个模型竟然能够对哺乳动物基因调控的进化做出如此有用的预测。

       这项研究因其在设计生物 DNA 序列方面的重要影响而受到诸多关注，甚至在该研究正式发表之前，Vaishnav 就已经收到了一些研究人员的询问，希望将该模型设计用于基因治疗的非编码 DNA 序列。

       Martin Taylor 还评价称：“这项工作未来有望帮助识别人类调控 DNA 中的疾病突变，这些突变目前在临床上很难找到并且在很大程度上被忽视了。这项工作表明，在更丰富、更复杂和更多样化的数据集上训练的基因调控 AI 模型有着光明的未来。”

       2、以处理器总体格局分析我国构建信息技术新体系的必要性

       处理器的总体格局本质是 3 个生态控制体系的格局，本文简称为 A 体系、B 体系、C 体系。

       1.A 体系。其是美国控制的生态体系，源自 20 世纪 90 年代，是在美国主导下发展的信息高速公路技术体系。从中国的角度来看 A 体系是“离了你，我不行”。因此，要通过“卡脖子”工程来应急；同时，应考虑与美国捆绑，以避免“硬脱钩”。

       2.B 体系。其是中国为了国家安全必须打造的自主可控信息技术体系，是中国控制的生态体系。B 体系从关键技术角度以对 A 体系进行仿制跟踪为主，以根据国内需求进行创新为辅。从中国的角度来看，B 体系是“离了你，我也行”。历经 20 年，通过实施“信创工程”做原位替换，虽然我们守住了底线，但是它的适用空间还是有限的。

       3. C 体系。未来 30 年，我们需要紧紧牵住核心技术自主创新这个“牛鼻子”，在前沿技术和关键核心技术领域作出原创性、基础、核心层的技术贡献，构建面向智能时代自立自强的 C 体系。C 体系是中国与世界共建的技术体系，是世界控制的生态，既解决中国的问题，也要解决世界的问题，从中国的角度来看是“我与你共建平衡”。

       A、B、C 3 个体系都很重要，缺一不可。中国科学院计算技术研究所（以下简称“计算所”）技术转移相关的几个代表性公司都是构建 3 个体系的骨干力量。A 体系的代表公司是海光信息技术有限公司，目标是依靠我国的成本、人力资源和政策优势，最大限度地满足信息化主战场的需求，挤压主要竞争对手的利润空间；B 体系的代表公司是龙芯中科技术股份有限公司，目标是为做好底线准备，保障国内核心部门与关键行业的基本需求；C 体系的代表公司是中科寒武纪科技股份有限公司，目标是依靠原创技术的领先优势，与主要竞争对手争夺未来的主流市场、国际市场的超额利润，特别是全球生态主导权。

行业资讯

INDUSTRY INFORMATION

中国自己的技术体系未来能在

新全球化的大环境下走向世界吗？

       世界正在进入以数字经济为主导的信息社会。党的十九大确立了到 2035 年跻身创新型国家前列的战略目标；党的十九届五中全会提出了坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。为适应我国新阶段的发展需求，坚决打赢关键核心技术攻坚战，我国需要构建高水平自立自强的信息技术（IT）新体系。

       构建信息技术新体系，不仅要顺应信息技术发展的大趋势，还要思考新全球化下我国在世界的位置；不仅要思考如何构建自立自强的计算技术新体系，还要思考如何构建适合新体系的科研工作新模式。

       一、构建自立自强的信息技术新体系的必要性

       在智能时代，中国是继续跟随美国的技术体系，还是发展自己的技术体系？中国自己的技术体系未来能在新全球化的大环境下走向世界吗？这是值得我们深入思考的重要问题。

       1、以当前的处理器生态现状和发展演变趋势为例，分析我国构建信息技术新体系的必要性

       处理器作为信息技术的底板，有生态和应用 2 个维度，可以表示为九宫格形式（图 1）。从生态的开放性划分，可分为闭源指令、可授权指令和可扩展指令；从应用的时代划分，可分为服务器/桌面的 IT 1.0 阶段、移动应用的 IT 2.0 阶段、大数据/AIoT①的 IT 3.0 阶段。图 1 对角线方向的红色虚线表示 AIoT 生态发展路径，遵循“贝尔定律”②，同时也是构建信息技术新体系的主战场，是信息化中数量占比最大的部分——最早是 Wintel 联盟（微软与 Intel 的合作），然后是双 A 架构（ARM+Android），未来也许是 RISC-Ⅴ/泛在 OS （第 5 代精简指令集和泛在操作系统联盟）。图 1 中另外 2 个生态分别沿横纵坐标展开，横坐标方向为 PC 处理器生态发展路径，纵坐标方向为服务器处理器生态发展路径。

孙凝晖院士

中国工程院院士，中国科学院计算技术研究所学术所长、研究员、博士生导师，计算机体系结构国家重点实验室主任，中国科学院大学计算机科学与技术学院院长。

       实现信息技术领域高水平自立自强的目标，首先需要明确体系构建的基本原则。C 体系面向智能时代新需求、新挑战、新市场，在两个维度扩展开来：一个是贯穿芯片的工作负载、设计、制造工艺等，另一个是贯穿信息基础设施的端、边、网、云。做成任何一件事情背后总有一些哲学理念，信息技术新体系设计也不例外，背后有若干基本原则，这些原则不是成功的充分条件，但为必要条件，它们足够引发大的变化。建立自立自强的信息技术新体系，实现新一代信息技术的突破，总的理念就是要充分发挥好具有中国特色的各类创新要素，把集体意识强、执政能力强、创新场景多、工程技术人才多、市场规模大等优势发挥出来。总体来看，构建信息技术新体系，“战胜”原有技术体系，需要把握好 5 项重要原则（图 2）。

       2、开放跨层优化战胜分层优化

       目标是要在传统信息技术分层发展模式的基础上，通过制定接口与标准规范，发挥中国的体制优势，把一切可以调动的因素充分调动起来，实现产业界的跨层垂直优化，提升系统性能。对比火箭技术体系与信息技术体系（图 3），在构建方式上是不同的，火箭技术体系的特点是底座很“大”，越往上越“小”，最上面是重型运载火箭，整体创新体系相对不容易被“卡脖子”。信息技术体系的特点是：越往上越“大”，上面是应用、软件，下面是设备、芯片、工艺；越往下越“小”——这里说的“小”是指市场小，供应商少、供应链脆弱，所以很容易被“卡脖子”。A 体系是分层优化的，Intel 在一层，IBM 在一层，Google 在一层，每一层都单独优化；这种方法的优点是在每一层做好了都可以是一个伟大的公司，缺点是很难跨层垂直优化。国际巨头 IBM 曾经采用工艺、材料、芯片、设备、软件、应用的全栈贯通式布局，在银行、保险等高价值领域获取了巨额利润；但在互联网时代，被 Google、Intel、TSMC 等分层优化企业用更高的性能价格比打败了。所以，我们需要发展出性价比更高的垂直技术体系，做到既保持分层的优势，又要有垂直优化的能力，才能突破国际垄断企业建立的市场壁垒。

       3、多态场景加速战胜数种通用芯片

       比较而言，美国国情是人少、工程师少、高价值市场大、半导体制造业先进，对美国来说最经济合算、有效的就是用数种 CPU（中央处理器）+GPU（图形处理器）通用芯片，依靠先进的半导体工艺，覆盖广阔的场景；中国国情是人多、工程师多、场景多、市场更大但也更加碎片化，半导体制造业相对长期落后，被极紫外（EUV）光刻机“卡脖子”。那么，中国是不是可以用 100 种面向领域的专门芯片，依靠第 2 项原则进行软硬件贯通优化，以获得竞争优势呢？最近，中科寒武纪科技股份有限公司研制的“思元 270”NPU（嵌入式神经网络处理器）芯片，执行人工智能（AI）任务的综合性能/功耗与价格比是同期 NVIDIA 通用 GPU Tesla V100 芯片的 10 倍以上，就是一个多态场景加速的例子。

       1、内置安全机制战胜外挂安全机制

       A 体系是按照外挂安全方式设计的系统安全机制。外挂安全机制，就像设计房子，一开始设计的时候没想到需要抗震，也没想到要防盗；等房子设计好了之后，才想到要加固房梁，以及装防盗门、防盗窗、摄像头等，这些后加的安全措施就是外挂式安全的措施。在 A 体系设计中也是如此，不管是传输层、网络层还是计算层，都没有考虑安全因素。在传输层，传输技术基于“香农定理”设计，重在容量提升；在网络层，基于TCP/IP 协议③、DNS（域名解析系统）和 PKI（公钥基础设施），安全机制也都是打补丁，网络架构也没有充分考虑安全；在计算层，冯 · 诺依曼计算架构在 20 世纪 50 年代提出时，重在提升计算性能，也未考虑安全因素。未来要把安全的“基因”内置在计算机系统设计中。

       4、高并发实时处理与传输战胜片面追求高性能

       中国人多、资源相对少，所以面临更加严重的高并发问题；相对而言，美国人少、资源多，可以追求高性能。就像早高峰堵车一样，车很多的情况下，出入口设计如果不合理，测调能力如果也没有，那基础设施投入的有效性会在一个拐点急剧下降，这就是我们提出中国应追求高通量的动机。建设国家级高通量信息基础设施的目标是，将数据量提升 1 000 倍以上，带宽提升 100 倍以上，支持实时连接千亿物端，降低处理延迟 5 倍以上，端到端延迟可达毫秒级，实现数据传输与处理的协同优化，能有效支持实时延迟敏感类的应用。

       5、敏捷开发方法与开源生态战胜创新门槛高的垄断生态

       敏捷设计是应对碎片化应用场景的最有效方式，开源是打破技术垄断的最有效进攻方式。通过极致优化形成成本优势，抢占中低端市场，将竞争对手压向高端，赢得时间窗口，是以弱胜强的有效策略——我国的制造业就是这么发展起来的。为什么贸易战我们有底气？是得益于制造业极致的成本优势，抢占中低端，做到无可替代，然后再一点点往中端、高端发展。习近平总书记在中国科学院第二十次院士大会、中国工程院第十五次院士大会、中国科协第十次全国代表大会上指出，人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代。我们回顾一下开源在“人机物”各个阶段的历史作用：在“机”的时代，操作系统开源，导致 IBM 的小型机的主导地位被 X86 服务器占据，而 Intel 占据数据中心 90% 的市场就是得益于开源 Linux；在“人机”的时代，安卓（Android）系统开源，导致 X86 的主导地位被 ARM 占据，智能手机行业得益于开源 Android；现在是“人机物”的时代，开源的泛在操作系统加上开源的指令集，是否会导致 ARM 被 RISC-Ⅴ 取代呢？

       以在中国科学院内协同起来构建 C 体系芯片技术体系的具体“配置”为例来说明构建 C 体系芯片技术体系的方式：

       1. 面向国产 28 nm 工艺的光刻机、光刻胶、大硅片；

       2. 超高性能价格比的 28 nm 芯片制程技术；

       3. 开源的 EDA（电子设计自动化）工具链、开源 CPU 核、开源关键 IP、开源芯粒（chiplet）技术；

       4. 云化的芯片敏捷设计工具与平台；

       5. 针对海量场景打造领域专用体系结构（DSA）芯片创新平台。

       三、面向自立自强信息技术新体系的网络计算方向布局

       基于 C 体系的信息技术生态的特征是开放、可控、安全、“联邦制”。

       1. 开放。经济发展的双循环强调以内循环为依托的新全球化，必须更加开放，所以新体系的生态首先要开放。

       2. 可控。任何环节都不能被“卡脖子”。

       3. 安全。智能时代物理世界与虚拟世界深度融合，对安全的要求更高。

       4.“联邦制”。C 体系对应的经济模型是“联邦制”。信息技术与经济紧密联系，因此发展信息技术必须考虑经济的要素。国际 IT 产业到处充满了垄断，经济模型是“帝国制”；能不能用“联邦制”构建信息产业的新生态，按照习近平总书记提出的共建人类命运共同体思想，共建数字空间的全球命运共同体，也许这是中国 IT 企业重新走向全球的一个新思路。

基于 C 体系的思路，可以把网络计算方向的科研工作（图 4）分成芯片、系统、互联网络、分布式系统、应用等层次。

       1.在芯片层，需要有开源 CPU、NPU、DPU（数据处理器）等多态加速器。

       2.在系统层，需要有高通量计算机、智能计算机、边缘物端计算机等新型计算系统。

       3.在网络层。需要有虚拟路由器、天地一体接入网等新型网络设备。

       4.在分布式系统层，需要有算力网，将算力资源基础设施化。计算所提出的“信息高铁”信息基础设施综合试验场的本质就是建立一个试验算力网；过去的信息高速公路本质是数据网，“信息高铁”是新一代的广域分布式算力系统。

       5.上层是应用层，舆情、农业、纪检等行业信息化都是一个个“信息高铁”的“专列”。各层之间有些是依赖关系，有些是支撑关系。

       四、构建自立自强信息技术新体系需要科研新模式

       构建新体系，科研工作要有新的模式。下面以计算所为例，说明围绕计算技术新体系的构建，研究所的科研布局和科研模式要做怎样的转变。

       1、计算所新布局

       狭义的理解，C 体系在计算所内等于“卡脖子”芯片+“信息高铁”；广义的理解，还应加上智能计算系统，以及数据科学与计算智能，从而构成计算所“三横一竖”的计算所新布局（图 5）。“竖”是智能计算系统，可以把芯片、计算系统和数据科学连起来：“卡脖子”芯片是底座，“信息高铁”是信息基础设施，数据科学与计算智能作为 C 体系的时代驱动力。计算科学、网络科学是曾经的时代驱动力，IT 1.0 阶段主要靠计算科学驱动，IT 2.0 阶段主要靠网络科学驱动，IT 3.0 阶段是靠数据科学与计算智能驱动。对计算所来说，做智能算法和做应用的研究，要起到类似“机头”的作用，要与“信息高铁专列”、智能计算机“专用机”、“卡脖子”芯片“DSA 专芯”紧密耦合，带动整个 C 体系前进。

       2、协同新模式

       构建新体系比研制一个新设备要复杂得多，需要统筹科研院所、高校、企业研发机构力量，多个团队协同作战。如果用军队作战来类比，一个研究所就像一个军分区；而研究中心是基本作战单元，是个“独立团”。研究所最擅长的组织方式就是“独立团”各打各的仗；其中，好一点的团队创办一个企业，形成研究中心与企业的协同模式。构建新体系要依赖新的组织模式，需要总指挥制，能够指挥多个团队打一场目标明确、混成协同的战役。因此，未来在计算所等相关研究机构建立总指挥制的协同新模式是非常重要的。举 2 个协同科研的例子：

       1. “信息高铁”，计算所需要指挥 N 个研究团队 + M 个企业 + 1 个中科南京信息高铁研究院共同参与;

       2. 智能计算机，计算所需要 N 个研究团队 + 之江实验室 1 个研究中心 + 相关机构的 1 个创新中心共同参与。

       在形成协同新模式这件事上，要学习我国的音视频编解码标准 AVS 模式的成功经验：AVS 的队伍分布在全国各地，合起来可以干一件大一点的事情。同时，还需要思考未来怎么利用中国科学院所属 4 所大学（以下简称“F4 大学”）的教育资源，促进科教融合和产教融合；以及，思考、摸索计算所关联企业的产业资源的定位和分工，如何联合优质创新力量。

       3、“4 个圈”新关系

       10 多年前，计算所做战略规划时把内外部关系归纳成“4 个圈”。在构建新体系的新形势下，这 4 个圈的位置关系发生了变化。如图 6 所示，“4 个圈”不再是从中央向外扩散的关系，而是计算所从中央移动到左侧，从左到右不断放大、耦合。计算所在最左侧作为源头（第 1 个圈）；第 2 个圈是合作机构、计算所企业、国家实验室、F4 大学；第 3 个圈是联合实验室企业、合作大学；第 4 个圈是图灵企业（计算所图灵基金投资企业）、计算所企业家俱乐部、校友会等。4 个圈相互耦合，就像用很多棋子布了一个局；如何共同做事，相互之间靠什么串联起来，这是在构建信息技术新体系过程中需要思考的。

       脚注

       ① AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。

       ② 每 10 年出现一类新的计算机种类，数量增加 10 倍。

       ③TCP/IP 协议，即传输控制协议 / 网际协议（Transmission Control Protocol/Internet Protocol），是指能够在多个不同网络间实现信息传输的协议簇。

       美国交通部国家公路交通安全管理局（NHTSA） 表示，“允许自动驾驶汽车取消方向盘”这一新规迈出了历史性的一步，确保为配备自动驾驶系统车辆的乘客保持同样高水平的乘员碰撞保护。这可以视为美国自动驾驶监管的一个里程碑。

       根据路透社的报道，3 月 10 日，NHTSA发布了首个《无人驾驶汽车乘客保护规定》（Occupant Protection Safety Standards for Vehicles Without Driving Controls），不再要求自动驾驶汽车制造商为全自动驾驶汽车配备手动驾驶控制装置，以满足碰撞标准的需要。

       目前该法规还未披露具体生效时间。规则中称，在《联邦公报》（Federal Register）上公布此最终规则后 180 天插入生效日期。如若生效，这意味着全自动驾驶汽车不再需要配备传统的方向盘、制动或油门踏板等手动控制装置来满足碰撞中的乘员安全保护标准的要求。

       美国交通部长 Pete Buttigieg 表示:“2020 年代，美国运输部安全任务的一个重要部分将是确保安全标准跟得上自动驾驶和驾驶员辅助系统的发展。”“这项新规定是重要的一步，它为配备了 ADS（自动驾驶系统）的车辆建立了强大的安全标准。”

       几十年前制定的安全标准认为，自动驾驶系统是由人控制的。因此，汽车制造商和科技公司在部署无人驾驶的自动驾驶系统 (ADS) 汽车时，通常面临着巨大的障碍。

       在之前，乘员保护标准是针对常见的传统汽车功能编写的，包括方向盘和其他手动控制。新规则修订了标准，“假设车辆将始终具有驾驶员座椅、方向盘和随附的转向柱，或者只有一个前排外侧乘客座椅位置”等这些以往准则中的要求将不再是必需的。

       NHTSA 表示:“对于完全由 ADS 控制的车辆，从逻辑上讲，手动驾驶控制是不必要的。”

       新规于 2020 年 3 月首次提出，新规定明确指出，尽管采用了创新设计，但采用 ADS 技术的车辆必须继续提供与当前乘用车相同的高水平乘员保护。国家公路交通安全管理局副局长 Steven Cliff 表示:“在装有 ADS 的车辆中，当驾驶员从人变为机器时，要确保人类安全的需求始终没有改变，而且必须从一开始就进行整合。” “有了这条规定，我们确保制造商把安全放在第一位。”

       NHTSA 的规定称，儿童不应占据传统上意义上的“驾驶员”的位置，因为驾驶员的座位位置设计，并不是为了在碰撞中保护儿童。但如果儿童坐在那个座位上，汽车将不会立即停止运动（状态）。NHTSA 表示，现有法规目前并不禁止部署自动驾驶汽车，只要它们具有手动驾驶控制功能。随着 NHTSA 继续考虑改变其他安全标准，制造商可能仍需要向 NHTSA 申请豁免销售其配备 ADS 的车辆。

       该规则是 NHTSA 随着车辆自动化的发展而不断努力确保公众安全的一部分。NHTSA 表示，该机构参与监督和监督这些车辆的安全测试和部署。NHTSA 的车辆技术方法优先考虑多个领域的安全，包括数据收集和分析、研究、人为因素、规则制定和执行。

       去年夏天，NHTSA 发布了一项常规命令，要求对配备 ADS 或某些先进驾驶辅助系统的车辆，上报碰撞和事故报告。该报告将帮助 NHTSA 调查人员快速识别这些自动化系统中可能出现的缺陷趋势。

       此外，NHTSA 去年开始制定有关自动紧急制动的安全标准。自动紧急制动是一种驾驶员辅助技术，可以帮助避免与包括行人在内的其他道路使用者发生碰撞。

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美国自动驾驶监管里程碑：新法

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