经济观察网 记者 王雅洁 2024年全国两会期间，全国人大代表，中国铁塔党委书记、董事长张志勇提交了《关于进一步推动边缘算力协同部署和应用的建议》。调研中，张志勇观察到目前国内边缘算力基础设施与能源基础设施、城市规划不同步，边缘算力基础设施共建共享也不足。因此他建议推动边缘算力基础设施与城市发展、建筑物建设的同步规划、同步设计、同步建设，加强电力、网络等基础设施配套建设，并将其作为重要基础设施纳入国土空间规划。
此外，张志勇还关注到以大模型为主的人工智能产业的快速发展。3月6日，在接受经济观察网专访时，张志勇表示中国铁塔将深入推进智能制造，统筹布局通用大模型和垂直大模型，加快突破算力、算法、数据等底层技术。
经济观察网：今年两会准备了哪些建议？
张志勇：今年我准备了《关于进一步推动边缘算力协同部署和应用的建议》。我认为应该加强边缘算力基础设施统筹规划建设。推动边缘算力基础设施与城市发展、建筑物建设的同步规划、同步设计、同步建设，加强电力、网络等基础设施配套建设，并作为重要基础设施纳入国土空间规划。研究制定边缘算力基础设施在机房结构、配套设施、网络、安全等统一建设标准，规范化发展。探索建立算力供需对接机制。搭建边缘算力资源匹配对接和交易渠道，引导相关服务商实现资源对接和互联互通，建立统一边缘算力调度平台；规范算力交易和监管机制，为企业提供低时延、低成本的园区、楼宇等边缘算力资源供给，提升边缘算力综合服务水平。同时，还应促进边缘算力基础设施共建共享。鼓励边缘算力基础设施与变电站、基站、通信机房等基础设施开放共享，健全跨行业规划协调机制，建立共建共享智慧平台，盘活存量边缘资源价值，提升资源利用效率与效益，助力边缘算力规模化部署发展。
经济观察网：为什么提出上述建议，是观察到了什么问题吗？
张志勇：从调研情况看，目前算力基础设施建设主要集中在大型集中式数据中心和算力枢纽节点，边缘算力基础设施建设刚刚起步，与城市发展和建筑物的同步规划、同步设计、同步建设不够，电力、网络等基础设施配套建设也不足，导致部分算力基础设施所需电力供给、宽带网络、空间位置等资源供给不足或成本偏高；同时，目前边缘算力基础设施在机房结构、配套设施、网络、安全等方面尚无统一建设标准。
目前边缘算力在工业、交通、医疗、金融、能源、教育等行业缺少典型场景的规模化应用，重点行业领域对边缘算力应用需求未被充分挖掘，需加大应用标杆示范推广力度。边缘算力基础设施共建共享也不足。据统计，我国电力变电站累计数量超6万座，通信站址规模超260万座、数据机房超过150万，形成了遍布全国的边缘算力节点资源；但这些资源缺乏共建共享机制，利用率偏低，导致一定程度的重复建设、资源浪费。
经济观察网：此次两会，你还带来了哪些建议？
张志勇：还有《关于推进行业大模型高质量发展的建议》《关于进一步加强新能源锂电池全生命周期监控溯源的建议》《关于进一步完善应急保障系统、提升极端情况抗灾防灾能力的建议》。
各级政府陆续出台支持政策，从算力支持、场景开放、技术突破、产品生态等方面鼓励大模型发展。但现阶段算力资源不足、数据质量不高、场景开放不够、应用部署成本高、模型数据存在安全风险，对行业大模型的发展形成了一定制约。短期内行业大模型技术和业务尚未有机融合，很难创造额外价值。
行业大模型中心侧训练和边缘侧推理的软硬件投入高，如单台算力服务器最大功率是6.5kW，运行一小时需要6.5度电，按照平均工业用电每度0.63元计算，一台服务器开一天（24小时）的电费约200元，如果是1000台服务器，一天的纯电费支出就是约20万元，租用算力的价格也出现了上涨趋势。
经济观察网：你对我国的人工智能特别是大模型的发展有什么建议？
张志勇：下一步，应该建立算力资源公共调度平台，促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。同时，提升自主创新能力，在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度，推进AI深度学习框架、AI硬件计算100%国产化。加快推动能够提供训练和推理一体化的单体超大规模行业智算中心建设。
还需要制定统一标准的数据架构，鼓励各类企业建设高水平行业数据集，加强行业数据流通交易，建立多类多模态新型公共数据集，增强高质量数据供给；制定数据开放相关政策，引导行业龙头企业开放非敏感数据，全面提高数据资源开发利用水平，让数据“供得出”流得动”“用得好”，为行业大模型成长提供充足“养料”。
要加快创新应用场景建设，发挥我国应用场景丰富的优势，加强企业主导的产学研深度融合，在国家统筹部署下，引导企业开放应用场景；举办基于生产场景应用的人工智能算法大赛，加快资本、人才、技术、数据、算力等要素汇聚；进一步加强多模态、多场景、多任务的行业大模型人工智能技术研发，促进科技成果转化，推动大模型在行业应用中不断提升能力。
降低应用部署成本。打造人工智能创新开放体系，开放算力平台、共性技术平台、行业训练数据集、仿真训练平台等人工智能基础设施；打造协同创新的人工智能产业发展联合体，开源平台和开源生态，促进破除商业化禁用限制，进一步降低算力成本，使大模型的使用“普惠化”。进一步加强中心侧高性能人工智能芯片和低功耗面向多场景、行业应用的边端侧推理芯片的研发，进一步降低使用成本。
加强模型数据安全。加快推进人工智能立法，出台暂行办法保障大模型安全发展。构建行业大模型内生安全体系，建立全面的软硬件安全、网络安全、数据安全、模型算法可信增强、个人信息保护的立体化安全保障体系。
加大产业政策支持力度。加快完善相关产业政策，进一步支持算力、数据、工具、平台、应用场景等基础设施建设，更好引导社会资本参与，鼓励龙头企业牵头打造人工智能特别是智能制造的实践和示范样本，在战略性新兴产业、产业高质量发展、科技重大专项等方面重点支持大模型创新。要加快人工智能人才的培养和储备，有条件的地区试点“人才特区”等政策，打造企业、人才集聚的人工智能创新高地。
经济观察网：你对新质生产力是如何认识的？
张志勇：新质生产力，是由新劳动者、新劳动对象、新劳动工具、新基础设施共同构成的符合新发展理念的先进生产力，信息通信行业要聚力上述四个方面，加强创新引领，加快形成新质生产力。
我认为，应该推进战略性新兴产业和未来产业发展，加快形成新质生产力。
近年来，信息通信业全力推进新型信息通信基础设施建设，5G基站数占全球的60%以上，建成了全球规模最大、技术领先的移动通信网络。
后续我们要加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，继续加大5G-A、6G等技术研发和应用推广，推动融合应用加速赋能经济社会各领域全过程。
相关企业应强化数字化赋能，加快形成新质生产力。数据作为新的生产要素，是新质生产力的重要组成部分；数字化、智能化作为新的生产工具，可以有效降低生产成本，提升发展效率和发展质量。
中国铁塔210万的站址点多面广、遍布全国，通过数字化手段，才能实现管得细、用得好。近年来我们自主研发运维监控系统，构建数字孪生站点和智能运维能力，对遍布全国的210多万基站、2500多万设备，实现实时监控、精细管理、动态维护，有力保障通信网络的安全高效运行。
经济观察网：中国铁塔正在关注哪些新赛道？
张志勇：政府工作报告提出，“以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率，不断塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。”
因此，推动传统产业改造升级和培育壮大战略性新兴产业、未来产业，是推动新型工业化的两个主要发力点，是构建现代化产业体系的关键。展望未来，结合实际，我们要把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，特别是应该借鉴5G等新产业领域的成功经验，统筹技术创新、规模化发展和应用场景建设，努力抢占全球产业竞争制高点。
具体做法是：一是培育壮大新兴产业，前瞻布局未来产业。聚焦集成电路、5G等新一代信息技术、智能网联汽车、新能源、新材料、高端装备、航空航天、生物医药等新兴产业，加快核心技术创新应用。推动人工智能、下一代互联网、6G、量子信息、深海空天开发等前沿技术研发，构筑未来发展新优势。目前，中国铁塔也正聚焦核心功能和核心竞争力，协同相关企业，全力推进战新产业和未来产业攻关，高标准组织实施好新一代移动通信等战略性新兴产业和算力网络、6G、卫星互联网等未来产业的创新攻关任务。
二是改造升级传统产业，加快“智改数转”，瞄准高端、智能、绿色等方向，推动钢铁、有色金属、石化化工、建材、纺织等传统产业加快改造升级。
三是用好国内大市场和丰富应用场景，推进规模发展和应用场景建设，加快科技成果转化和应用推广，着力打造信息技术融合应用新产品、新业态、新模式，为社会经济各领域的数字转型、智能升级、融合创新提供坚实基础，以应用场景创新为牵引，推动基础研究和应用研究同步发展。
四是推动人工智能赋能新型工业化。加快工业数字化转型，加快新一代信息技术在制造业全行业全链条的普及应用。深入推进智能制造，统筹布局通用大模型和垂直大模型，加快突破算力、算法、数据等底层技术。
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