京津冀算力协同发展的实践与思考
摘要
京津冀地区作为全国一体化算力网络国家枢纽节点之一，是我国算力市场的重要板块。本文介绍了京津冀算力协同发展的背景，分析了京津冀地区算力发展现状，阐述了京津冀算力协同发展的实践，提出了京津冀算力协同发展的思考，以期为京津冀算力协同发展提供参考。
关键词
京津冀；算力协同；发展实践
一、引言
在当今数字化时代，数字经济已成为全球经济增长的新引擎。而算力，作为数字经济的核心生产力，其重要性不言而喻。算力如同电力一般，正驱动着各行各业的数字化转型与创新发展，从日常的互联网应用到复杂的科学研究，从智能制造到智能交通，无一不依赖于强大而稳定的算力支持。
京津冀地区，作为我国政治、经济和文化的重要区域，在国家的战略布局中占据着关键地位。近年来，随着京津冀协同发展战略的深入推进，三地在经济、社会、科技等多个领域的合作不断加强。在数字经济蓬勃发展的大背景下，京津冀地区的算力协同发展应运而生，成为推动区域经济高质量发展、提升区域整体竞争力的重要举措。通过整合三地的算力资源，实现优势互补，京津冀地区有望在算力领域取得突破性进展，为全国的算力发展提供示范和借鉴。然而，在实际推进过程中，京津冀算力协同发展面临着诸多挑战，如资源分配不均、技术标准不统一、产业协同不足等。因此，深入研究京津冀算力协同发展的实践与思考，对于解决这些问题，推动京津冀算力协同发展向更高水平迈进具有重要的现实意义。
二、京津冀算力协同发展的背景
2.1国家战略的推动
在国家大力推动数字经济发展的宏观战略下，算力基础设施建设被提升到前所未有的高度，纳入“新基建”范畴。这一决策充分认识到算力在未来经济社会发展中的基础性、战略性作用。随后，“东数西算”工程的启动更是具有里程碑意义，其旨在通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，优化数据中心建设布局，引导东部算力需求向西部有序转移，实现东西部协同联动，从而提升国家整体算力水平和利用效率。
京津冀地区在全国一体化算力网络国家枢纽节点布局中承担着关键角色。张家口数据中心集群凭借其独特的地理位置、丰富的能源资源等优势，成为承接北京等地实时性算力需求的重要载体。在“东数西算”工程的整体框架下，京津冀地区能够充分发挥自身优势，加强区域内算力资源的整合与协同，不仅满足本地区数字经济发展对算力的迫切需求，还能为全国算力网络的优化布局贡献力量，推动数字经济在更大范围内实现协同发展。
2.2数字经济发展的需求
随着数字技术的迅猛发展，数字经济已成为全球经济增长的新引擎。在我国，数字经济同样呈现出蓬勃发展的态势，对经济增长的贡献率逐年提升。据相关数据显示，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重为41.5%，预计到2025年，这一比重将有望突破50%。数字经济的快速发展，离不开算力的强大支撑。从海量数据的存储、处理到复杂算法的运行，从人工智能的训练到大数据分析的应用，算力贯穿于数字经济的各个环节。
京津冀地区作为我国数字经济发展的前沿阵地，汇聚了众多互联网企业、科研机构和传统产业企业。以北京为例，作为全国的科技创新中心，拥有百度、字节跳动、美团等一大批互联网头部企业，这些企业在搜索引擎、短视频、生活服务等领域占据着重要市场份额，每天产生海量的数据，对算力的需求呈爆发式增长。同时，北京还拥有众多顶尖的科研机构，如中国科学院、清华大学、北京大学等，在科学研究、实验模拟等方面对超算算力有着极高的要求。天津作为我国重要的工业基地，在制造业数字化转型过程中，大量企业通过引入工业互联网、智能制造等技术，对算力的需求也日益增长。例如，天津的汽车制造企业在生产线自动化改造、虚拟仿真设计等方面，需要强大的算力支持来提高生产效率和产品质量。河北在承接北京产业转移的过程中，积极发展大数据、云计算等新兴产业，数据中心建设不断加速，对算力的需求也持续攀升。如廊坊、保定等地的数据中心，为京津冀地区提供了大量的通用算力。据不完全统计，京津冀地区的算力需求每年以超过20%的速度增长，仅靠三地各自的算力供给，已无法满足日益增长的需求，迫切需要通过协同发展，整合资源，提高算力供给能力。
2.3区域协同发展的要求
京津冀协同发展作为国家重大战略，旨在打破区域壁垒，实现三地在经济、社会、科技等多领域的深度融合与优势互补。自2014年提出以来，在交通一体化、生态环境保护、产业协同发展等方面取得了显著成效。例如，京津冀地区的交通网络不断完善，京津城际、京张高铁等的开通，大大缩短了三地之间的时空距离；在生态环境保护方面，通过联合治理大气污染、水资源保护等，区域生态环境得到明显改善。
算力协同发展作为京津冀协同发展的重要组成部分，对于推动区域整体发展具有不可忽视的作用。从产业协同角度来看，北京在研发创新方面具有显著优势，拥有大量高端人才和科研资源；天津在制造业和产业转化方面实力雄厚；河北则具备丰富的土地和能源资源，适合大规模的数据中心建设。通过算力协同，能够将北京的研发成果快速转化为实际生产力，利用天津的制造能力进行产品生产，再借助河北的数据中心提供算力支持，形成“北京研发—天津制造—河北支撑”的协同发展模式。例如，在人工智能产业领域，北京的科研机构研发出先进的算法模型，通过高速网络传输到天津的企业进行产业化生产，同时利用河北的数据中心进行模型训练和数据存储，实现三地产业的协同创新发展。此外，算力协同还能促进三地在政务服务、公共服务等领域的深度合作，提升区域整体的服务水平和竞争力，推动京津冀协同发展向更高质量、更可持续的方向迈进。
三、京津冀算力发展现状
3.1算力规模
3.1.1总体规模
京津冀算力市场规模占全国1/3以上，智能算力占全国比重超25%，AI大模型数量达53个（如文心一言、智谱华章等），占全国总量的45%。截至2025年，三地总算力约42.2PFlops，其中河北在用算力占京津冀总量的69%，成为北京算力溢出的核心承载区。
3.1.2分省市数据
1．北京：形成1.2万P算力供给规模（通用算力8672P、智能算力3402P、超算算力340P），并重点建设海淀、亦庄等E级智能算力高地，两个10EFLOPS（每秒百亿亿次）大规模智算集群加速推进，其中海淀智算集群已突破10000P，成为国内领先的单体智算集群。
2．天津：智算规模达6500PFLOPS，计划到2026年智能算力规模突破10EFLOPS；西青数据中心总设计规模5000PFLOPS，承载能力超1.4万架，PUE值降至1.37，年节电量达6000万千瓦时。
3．河北：投运服务器超390万台，张家口算力规模达2.91万P，数据中心平均PUE值普遍低于1.25，部分项目可至1.1以下；廊坊数据中心具备1.6万机架装机能力，IDC出口带宽5.2T。
京津冀地区在全国算力版图中占据着举足轻重的地位，算力规模庞大且增长迅速。相关数据显示，京津冀算力规模占全国1/3以上，智能算力占全国比重超25%，在全国算力格局中优势明显。在AI大模型方面，京津冀地区表现突出，文心一言、智谱华章、360智脑等AI大模型共有53个，占全国45%。这表明京津冀地区在人工智能前沿技术研发和应用方面处于全国领先水平，为数字经济的创新发展提供了强大的技术支撑。
近年来，北京积极布局算力基础设施建设，已取得显著成效。北京已形成1.2万P的算力供给规模，其中通用算力8672P，主要服务于日常的云计算、大数据处理等应用场景，为各类企业的数字化运营提供基础支持；智能算力3402P，专注于人工智能领域，满足大模型训练、智能算法推理等需求，推动北京在人工智能产业的快速发展；超算算力340P，主要用于科学计算、工程仿真等对计算能力要求极高的领域，助力科研机构在前沿科学研究方面取得突破。2025年，北京持续加大在算力领域的投入，推动算力中心、数据训练基地、国家区块链枢纽节点等一批重大项目落地。北京最大规模的人工智能公共算力平台于2024年3月底在亦庄点亮，该平台每秒可进行300亿亿次的计算，相当于超过百万台高性能电脑的算力，为北京的人工智能企业和科研机构提供了强大的算力保障，加速了人工智能技术的研发和应用进程。
2022年以来，河北大力推进数据中心项目建设，共审批通过了104个数据中心项目。其中，张家口凭借其优越的自然条件和政策优势，成为数据中心建设的重点区域，占据了83个项目。廊坊和保定也积极布局，各有10个项目。截至2023年底，张家口市投入运营数据中心27个、标准机柜33万架、服务器153万台，算力规模达到7600P。作为10大国家数据中心集群之一，张家口的算力发展势头强劲。根据规划，到2025年，张家口算力规模将达到15EFlops，并将与北京市、天津市滨海新区、雄安新区建成直连网络，网络时延标准达到每百公里单向时延1ms。这将极大提升张家口与周边地区的算力协同能力，更好地承接北京等地的算力溢出需求。
天津市在算力建设方面同样取得了显著进展。截至2023年底，天津市各基础电信企业算力规模、存储总量显著提升，数据中心互联低时延达标率、算力灵活调度节点占比均达100%。2024年，天津启动双万兆宽带项目试点建设，进一步提升网络传输速度和稳定性。同时，天津积极推动曙光超算互联网平台、天津超算中心、基础电信运营商算力设施等广泛应用赋能，扩大智能算力产业规模。例如，中国移动京津冀（天津）西青数据中心是天津地区最大规模的数据中心，承载能力超1.4万架，总设计规模达5000PFLOPS。该中心秉承“算网融合统一”原则，打造云网融合、算网一体的算力调度平台，实现“京津冀核心城区2毫秒、全市1毫秒、城区0.5毫秒”低时延圈，为天津及周边地区的企业提供了高效、稳定的算力服务，有力支撑了区域数字经济的发展。
3.2网络基础设施与协同能力
3.2.1网络传输能力
中国移动通过400G直联光传输网构建“环京2毫秒、京津冀3毫秒”时延圈，传输带宽提升4倍；京津区域内时延小于0.5毫秒，张家口算力中心投运后环京200公里内重点算力中心往返时延不高于3毫秒。河北建成“1-3-5ms”三级时延圈，新建7条跨省直联路由，综合算力指数居全国第4位。
3.2.2 5G与数据要素
截至2024年10月，京津冀5G基站达38.3万个，占全国1/3以上；数据要素市场规模占全国12.1%，北京数据要素市场规模约350亿元，占全国39%。
3.3应用场景与绿色实践
1．工业与港口：天津港通过算力优化货物调度，安全生产数据分析效率提升45%；河北工业设备上云率21.2%，连续两年全国第一。
2．绿色数据中心：张家口“绿电聚合供应”模式2024年上半年绿电生产4.5亿度，数据中心PUE值小于1.25；中国联通怀来产业园年节约用电3.2亿千瓦时，减少碳排放29.1万吨。
3．科研与医疗：北京人工智能公共算力平台支撑智源研究院Emu3模型训练，天津贝芸科技AI药物发现平台将早期研发时间缩短80%。
能效与可持续发展，京津冀数据中心平均PUE值处于全国领先水平，北京低效数据中心改造后PUE由1.524降至1.341，年节能量585吨标准煤；河北张家口数据中心可再生能源使用率超80%，液冷机房PUE可至1.18。
3.4政策支持与资金投入
专项基金与投资：京津冀协同发展产业投资基金累计决策投资33.37亿元，重点支持算力基础设施、半导体等领域；北京设立数字经济专项基金，天津推出《算力产业发展实施方案》，计划到2026年国产算力芯片使用占比超60%。
绿色与创新政策：北京要求新建智算中心PUE不超过1.25，天津推动“双万卡”智算资源池建设，河北对使用可再生能源的数据中心给予能源指标倾斜。
3.5产业生态与区域协同
3.5.1产业链与集群效应
京津冀新一代信息技术应用创新集群规模超2万亿元，占全国一半以上，覆盖“CPU-操作系统-数据库”全产业链；中关村集聚AI企业超1300家，天津武清区形成“算力之城”，吸引智谱AI等318家数字经济企业。
3.5.2区域协作机制
三地共建“京津冀蒙算力供给走廊”，推动算力资源跨域调度；北京牵头建设算力互联互通验证平台，实现京津冀“三地一张网”算力供需匹配。
数据表明，京津冀通过算力资源的高效协同，已形成技术领先、绿色低碳、应用广泛的区域算力生态，为全国算力网络建设提供了示范样本。未来随着“东数西算”工程深化，三地将进一步强化协同，提升算力自主可控能力，助力数字经济高质量发展。
3.6算力类型
京津冀地区的算力类型丰富多样，涵盖通用算力、智能算力和超算算力，能够满足不同行业、不同领域的多样化需求。通用算力主要由传统的数据中心提供，这些数据中心配备了大量的服务器和存储设备，通过虚拟化技术将计算资源进行整合和分配，为云计算、移动计算、物联网等领域提供基础算力支持。在云计算方面，企业可以通过租用数据中心的通用算力资源，快速搭建自己的云平台，实现业务的弹性扩展和高效运营。例如，许多中小企业通过阿里云、腾讯云等在京津冀地区的数据中心节点，获取通用算力服务，开展在线办公、电商业务等，降低了自身的IT建设成本和运维难度。在移动计算领域，通用算力支持着各类移动应用的后台数据处理和存储，保障了移动用户能够流畅地使用各类手机应用，如社交软件、在线游戏等。对于物联网来说，通用算力负责处理海量的物联网设备产生的数据，实现设备的实时监控和智能控制。例如，在智能家居系统中，通用算力用于分析和处理传感器采集的数据，实现对家居设备的自动化控制，提升用户的生活便利性。
智能算力则主要聚焦于人工智能领域，随着人工智能技术的飞速发展，对智能算力的需求呈现爆发式增长。智能算力主要用于大模型训练、推理等核心环节。在大模型训练方面，像GPT、文心一言等大型语言模型的训练需要消耗海量的计算资源，智能算力中心通过配备高性能的GPU集群，能够加速模型的训练过程，缩短训练时间，提高模型的训练效果。例如，北京的一些人工智能企业在训练自己的行业大模型时，依托本地的智能算力中心，能够在较短时间内完成模型的训练和优化，提升企业的核心竞争力。在推理阶段，智能算力用于对输入的数据进行实时分析和预测，为各类人工智能应用提供决策支持。如智能客服系统，通过智能算力对用户的提问进行快速推理和回答，提高客户服务的效率和质量；在智能安防领域，利用智能算力对监控视频进行实时分析，能够快速识别异常行为，实现精准的安全预警。
超算算力主要应用于科学计算、工程仿真等对计算能力要求极高的领域。在科学研究方面，超算算力助力科研人员在天体物理、量子计算、生命科学等前沿领域取得突破。例如，中国科学院在京津冀地区的科研机构利用超算算力进行复杂的分子模拟计算，研究蛋白质的结构和功能，为新药研发提供理论基础；在天体物理研究中，通过超算算力对宇宙演化模型进行模拟，探索宇宙的奥秘。在工程仿真领域，超算算力用于汽车制造、航空航天等行业的产品设计和优化。汽车制造企业在设计新车型时，利用超算算力进行空气动力学仿真，优化车身外形设计，降低风阻系数，提高汽车的燃油经济性和行驶稳定性；航空航天企业在研发新型飞行器时，通过超算算力进行结构强度仿真，确保飞行器在复杂工况下的安全性和可靠性。
3.7算力需求
京津冀地区的算力需求呈现多元化、多层次的特点，主要来自互联网企业、科研机构、金融机构、制造业企业等多个领域。互联网企业作为数字经济的重要主体，对算力的需求持续增长且规模巨大。以北京的互联网企业为例，字节跳动旗下的抖音、今日头条等产品，每天产生海量的视频、图文等数据，需要强大的算力进行数据存储、处理和分析，以实现个性化推荐、内容审核等功能。百度作为国内领先的搜索引擎企业，在搜索算法优化、人工智能研发等方面对算力的需求也十分迫切，通过不断提升算力水平，提高搜索结果的准确性和响应速度，为用户提供更好的服务体验。此外，互联网电商企业如京东、美团等，在订单处理、物流配送优化、用户行为分析等方面也离不开算力的支持。京东通过大数据分析用户的购买行为和偏好，利用算力进行精准营销和库存管理，提高运营效率和客户满意度；美团在配送路径规划方面，借助强大的算力实现实时优化，提高配送效率，降低配送成本。
科研机构在基础研究和前沿技术探索中对算力的需求同样不可或缺。京津冀地区拥有众多顶尖的科研机构和高校，如中国科学院、清华大学、北京大学等。在基础科学研究方面，例如物理学中的高能物理实验数据处理、天文学中的星系演化模拟等，都需要超算算力来处理海量的数据和进行复杂的计算。在生命科学领域，基因测序数据的分析、蛋白质结构预测等也对算力有极高的要求。通过强大的算力支持，科研人员能够更快地分析实验数据，验证理论假设，推动科学研究的进展。在前沿技术研发方面，如人工智能、量子计算等领域，科研机构需要智能算力进行模型训练和算法优化。例如，清华大学的人工智能实验室在研发新型人工智能算法时，依托高性能的智能算力平台，能够快速验证算法的有效性，加速科研成果的转化。
金融机构在数字化转型过程中，对算力的需求也日益凸显。随着金融科技的快速发展，金融机构在风险评估、交易处理、客户服务等方面越来越依赖于数字化技术，而这些技术的实现离不开算力的支撑。在风险评估方面，金融机构利用大数据和人工智能技术，通过对海量的金融数据进行分析，评估客户的信用风险、市场风险等。例如，银行在审批贷款时，借助算力对客户的资产状况、信用记录、消费行为等多维度数据进行分析，更准确地评估客户的还款能力和违约风险，提高贷款审批的效率和准确性。在交易处理方面，证券交易市场需要实时处理大量的交易订单，对算力的实时性和稳定性要求极高。通过强大的算力支持，能够确保交易系统的高效运行，快速完成交易匹配和清算，保障金融市场的稳定秩序。在客户服务方面，金融机构利用智能客服系统为客户提供24小时不间断服务，智能客服系统通过智能算力对客户的咨询进行快速响应和解答，提升客户服务体验。
制造业企业在数字化转型和智能化升级过程中，对算力的需求呈现出快速增长的趋势。京津冀地区作为我国重要的制造业基地，拥有众多传统制造业企业，如汽车制造、钢铁、机械等。这些企业在向智能制造转型过程中，需要大量的算力支持。在汽车制造领域，企业利用算力进行产品设计、生产过程监控和质量检测。例如，在汽车设计阶段，通过虚拟现实和增强现实技术，借助算力实现汽车外观和内饰的虚拟设计和展示，提高设计效率和客户参与度；在生产过程中，利用工业互联网技术将生产设备连接起来，通过算力对生产数据进行实时分析，实现生产过程的优化和故障预测，提高生产效率和产品质量。在钢铁行业，企业利用算力对生产流程进行数字化建模和优化，实现能源的高效利用和节能减排；在机械制造领域，通过算力支持的智能控制系统，实现生产设备的自动化和智能化运行，提高生产精度和生产效率。
四、京津冀算力协同发展的实践
4.1规划协同
京津冀三地深刻认识到规划协同在算力协同发展中的引领作用，积极开展合作，共同制定了全面且具有前瞻性的算力协同发展规划。在这一规划框架下，三地明确了各自独特的功能定位，形成了优势互补、协同共进的发展格局。
北京，作为全国的科技创新中心和高端产业集聚地，凭借其丰富的科研资源、顶尖的人才队伍以及浓厚的创新氛围，在京津冀算力协同发展中担当核心角色。北京主要聚焦于创新研发和高端应用领域。在创新研发方面，北京汇聚了众多高校、科研机构以及大型科技企业的研发中心，如清华大学、北京大学、中国科学院等，这些机构在算力相关的前沿技术研究，如人工智能算法优化、新型计算架构探索等方面具有强大的实力。北京积极推动产学研深度融合，鼓励企业与高校、科研机构联合开展技术攻关，加速科研成果的转化和应用。在高端应用领域，北京的互联网、金融、传媒等行业发达，对算力的需求呈现出高端化、多样化的特点。例如，互联网企业在大数据分析、人工智能应用等方面对算力的性能和稳定性要求极高；金融机构在风险评估、高频交易等业务中，需要算力提供实时、精准的计算支持。北京充分利用自身的产业优势，打造了一批基于算力的高端应用场景，推动数字经济与实体经济的深度融合。
天津，作为我国重要的工业基地和制造业创新中心，在京津冀算力协同发展中发挥着关键的支撑作用。天津主要承担产业转化和应用示范的功能。在产业转化方面，天津拥有完备的制造业体系和强大的生产制造能力，能够将北京等地研发的先进算力技术和创新成果快速转化为实际产品和服务。例如，在人工智能硬件制造领域，天津具备生产高性能芯片、服务器等算力设备的能力，通过与北京的科研机构和企业合作，将前沿的芯片设计技术转化为实际产品。例如，在人工智能硬件制造领域，天津具备生产高性能芯片、服务器等算力设备的能力，通过与北京的科研机构和企业合作，将前沿的芯片设计技术迅速转化为产品，实现产业化生产，为京津冀地区的算力基础设施建设提供了坚实的硬件保障。在应用示范方面，天津积极推动算力在制造业、港口物流、智慧城市等领域的应用示范。以天津港为例，通过引入先进的算力技术，实现了港口的智能化升级。利用大数据和人工智能算法，对港口的货物装卸、运输调度等环节进行优化，大大提高了港口的运营效率和管理水平。同时，天津还在智慧城市建设中积极应用算力，通过对城市交通、能源、环境等多领域的数据进行实时采集和分析，实现城市的精细化管理和智能化决策，为其他地区提供了可借鉴的应用示范经验。
河北凭借其丰富的土地资源、充足的能源供应以及优越的地理位置，在京津冀算力协同发展中承担着重要的承接功能。河北大力推进数据中心建设，成为北京算力溢出需求的主要承载区。目前，河北投运服务器超390万台，在用算力约占京津冀地区总量的69%。张家口、廊坊等地的数据中心建设取得了显著进展。张家口以其良好的自然条件，如低温环境有利于数据中心散热，降低能耗，以及丰富的可再生能源资源，成为数据中心建设的理想之地。截至2025年3月，张家口已建成投运国家重点数据中心项目37个，投运服务器172.24万台，折合标准机架46万架，算力规模达到3.01万P，数据中心的平均PUE普遍低于1.25，部分先进项目可至1.1以下，处于全国最好水平序列。廊坊则凭借靠近北京的区位优势，积极承接北京的数据中心相关产业转移，建设了多个大型数据中心。例如，中国移动建设的京津冀（廊坊）数据中心地处北京、天津、雄安中间地带，4栋数据中心机房具备1.6万机架的装机能力。数据中心IDC出口带宽5.2T，直连中国移动骨干网和省网核心，提供快速响应、快速开通、高质量、高可靠的信息化服务，有效满足了京津冀地区对通用算力的部分需求。
4.2建设协同
在算力基础设施建设方面，京津冀三地紧密协作，形成了强大的建设合力。北京持续加大在算力领域的投入，加快推进算力中心、数据训练基地等项目建设，致力于提升算力供给的质量和规模。除了已建成的具有一定规模的算力设施外，北京积极布局未来算力发展。例如，重点建设海淀、朝阳、亦庄、京西（石景山、门头沟）等E级智能算力高地，优先加快两个10EFLOPS（EFLOPS指每秒百亿亿次浮点数运算）大规模智算集群建设进度。这些智算集群将着重满足快速增长的大模型训练算力需求和推理算力需求，为北京在人工智能领域的创新发展提供强大的算力保障。同时，北京还在不断优化算力布局，推动大带宽、低时延的全光接入网络广泛覆盖，统筹建设重点算力中心直连网络，联通全市主要算力资源，确保网络通信带宽达到400G以上、往返网络时延控制在1毫秒以内，为算力的高效传输和应用提供了良好的网络环境。
天津在算力建设中充分发挥自身的产业优势，积极推动智能算力中心、超算中心等建设，在算力创新应用方面成果斐然。中国移动京津冀（天津）西青数据中心是天津地区最大规模的数据中心，承载能力超1.4万架，总设计规模达5000PFLOPS。该中心秉承“算网融合统一”原则，打造云网融合、算网一体的算力调度平台，实现了“京津冀核心城区2毫秒、全市1毫秒、城区0.5毫秒”低时延圈。这一低时延圈的实现，为天津及周边地区的企业提供了高效、稳定的算力服务，有力支撑了区域数字经济的发展。同时，天津还积极推动曙光超算互联网平台、天津超算中心等的建设和升级，提升超算算力水平，为科学研究、工程仿真等领域提供强大的计算支持。例如，在生物医药研发领域，利用超算算力对药物分子结构进行模拟和分析，加速新药研发进程；在汽车制造领域，通过超算对汽车碰撞等复杂工况进行仿真，优化汽车设计，提高产品安全性和性能。
河北在承接北京算力溢出需求的同时，大力加强数据中心建设。近年来，河北发改委审批通过了大量数据中心项目，张家口、廊坊、保定等地成为数据中心建设的重点区域。以张家口为例，不仅在数据中心数量和规模上不断增长，还在提升算力质量和绿色节能方面取得了显著成效。张家口数据中心的平均PUE值处于全国领先水平，部分先进项目的PUE值甚至可至1.1以下。为了实现这一目标，张家口在数据中心建设中采用了一系列先进的节能技术和设备。例如，利用当地丰富的风能、太阳能等可再生能源为数据中心供电，降低对传统能源的依赖，减少碳排放；采用间接蒸发冷却节能技术、变频水冷机组及热管背板空调等先进技术，降低机房制冷功耗。同时，张家口还积极推进数据中心的智能化管理，通过智能监控系统实时监测数据中心的能耗、设备运行状态等信息，实现精准调控，进一步提高能源利用效率。此外，河北还加强了与北京、天津的数据中心网络连接建设，提升网络传输速度和稳定性，确保三地算力资源能够高效协同。
在网络基础设施建设方面，京津冀三地共同发力，构建了高速、稳定的网络连接，为三地间智能算力的全光无损传输奠定了坚实基础。中国移动通过400G直联光传输网，为北京、天津、河北构建起“环京2毫秒、京津冀3毫秒”的时延圈。400G直联光传输网相比上一代干线网络，传输带宽提升了4倍，将传输“单车道”变成“四车道”，在时延、能耗、成本大幅下降的同时，安全能力全面升级。这一网络的建成，使得京津冀三地之间的算力传输更加高效、稳定，为三地的算力协同发展提供了有力的网络支撑。此外，三地还积极推进5G网络建设，实现了5G网络在重点区域的广泛覆盖。5G网络的高带宽、低时延、大连接特性，进一步促进了算力与各行业的深度融合。例如，在工业互联网领域，5G网络与算力相结合，实现了工厂设备的实时监控和远程控制，提高了生产效率和管理水平；在智能交通领域，5G网络支持下的车路协同系统，利用算力对交通数据进行实时分析和处理，实现交通流量优化、智能驾驶辅助等功能，提升了交通安全性和流畅性。
4.3应用协同
京津冀三地积极探索算力在各领域的应用协同，通过将算力与政务、金融、工业、教育、医疗、能源等多个领域深度融合，推动数字经济与实体经济的全方位、深层次融合，取得了一系列显著成果。
在政务领域，三地共同打造了一体化政务服务平台，借助算力实现了政务数据的共享和业务协同，极大地提高了政务服务效率。以京津冀地区的企业开办为例，过去企业在三地分别开办业务，需要分别向不同地区的政务部门提交大量重复的材料，办理流程繁琐，耗时较长。如今，通过一体化政务服务平台，企业只需在一个平台上提交一次材料，借助算力对企业信息进行快速审核和共享，即可完成在京津冀三地的开办手续，办理时间大幅缩短，为企业节省了大量的时间和成本。同时，在政务审批方面，利用大数据和人工智能技术，通过算力对审批流程进行优化和自动化处理。例如，在一些行政审批事项中，通过对历史审批数据的分析，建立智能审批模型，借助算力实现对申请材料的快速审核和审批决策，大大提高了审批效率和准确性，减少了人为干预，提升了政务服务的公正性和透明度。
在金融领域，算力协同发挥了重要作用，实现了金融风险的联合防控和金融服务的创新。京津冀地区的金融机构通过共享算力资源，对跨区域的金融交易数据进行实时监测和分析，利用大数据和人工智能算法构建金融风险预警模型，及时发现和预警金融风险。例如，在防范非法集资方面，通过对三地金融市场数据的整合和分析，能够更全面地识别非法集资的线索，及时采取措施进行防范和打击，保护投资者的合法权益。在金融服务创新方面，借助算力开展智能投顾服务。通过对投资者的风险偏好、投资目标、资产状况等多维度数据进行分析，利用智能算法为投资者提供个性化的投资组合建议，提高投资服务的质量和效率。同时，在移动支付领域，算力支持下的支付清算系统能够实现快速、安全的支付处理，提升用户的支付体验，促进金融服务的便捷化发展。
在工业领域，算力应用协同推动了工业互联网的蓬勃发展，助力制造业实现数字化转型和智能化升级。京津冀地区的制造业企业利用算力实现了生产过程的数字化管理和优化。例如，在汽车制造企业中，通过在生产线上部署大量的传感器，实时采集生产数据，借助算力对这些数据进行分析，实现对生产过程的实时监控和质量检测。一旦发现生产过程中的异常情况，能够及时进行预警和调整，提高产品质量和生产效率。同时，利用工业互联网平台和算力，实现了企业与供应商、客户之间的信息共享和协同制造。企业可以根据市场需求和客户订单，通过算力对生产计划进行优化排产，及时调整生产策略，实现供应链的高效协同。此外，在产品研发设计阶段，借助算力开展虚拟仿真设计，通过对产品的性能、结构等进行模拟分析，优化产品设计方案，缩短研发周期，降低研发成本。
在教育领域，算力为智慧教育的发展提供了强大动力。京津冀三地通过共建教育云平台，利用算力实现了优质教育资源的共享。学生和教师可以通过互联网接入教育云平台，获取丰富的教学资源，如在线课程、教学课件、学习资料等。例如，北京的优质中小学课程可以通过教育云平台实时传输到河北和天津的学校，让更多的学生能够享受到高质量的教育资源。同时，借助算力开展个性化学习服务。通过对学生的学习行为数据、考试成绩等进行分析，利用人工智能算法为学生提供个性化的学习建议和学习路径规划，帮助学生提高学习效果。在远程教学方面，算力支持下的高清视频直播和互动教学系统，实现了教师与学生之间的实时互动，打破了地域限制，提高了教学的灵活性和有效性。
在医疗领域，算力协同促进了医疗服务的创新和提升。京津冀三地的医疗机构通过共享算力资源，实现了医疗影像数据的快速分析和远程会诊。例如，在医学影像诊断中，利用人工智能技术和算力对X光、CT、MRI等影像数据进行快速分析，辅助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率和准确性。在远程会诊方面，借助高速网络和算力，北京的专家可以实时查看河北、天津等地患者的病历和影像资料，与当地医生进行远程视频会诊，为患者提供更优质的医疗服务。同时，在医疗信息化建设方面，算力支持下的医疗信息系统实现了患者病历、检查检验结果等信息的互联互通，方便患者在三地之间就医，提高医疗服务的便捷性和连续性。
在能源领域，算力应用协同推动了能源的高效管理和可持续发展。京津冀地区的能源企业利用算力对能源生产、传输、消费等环节的数据进行实时监测和分析，实现能源的优化调度和节能降耗。例如，在电力系统中，通过对电网运行数据的分析，利用算力预测电力需求，优化电力调度，提高电网的稳定性和可靠性。在能源消费端，通过对企业和居民的能源消费数据进行分析，利用智能算法为用户提供节能建议，引导用户合理用电，降低能源消耗。同时，在新能源开发利用方面，借助算力对风能、太阳能等新能源资源进行评估和预测，优化新能源发电设施的布局和运行管理，提高新能源的利用效率，促进能源结构的优化和可持续发展。
4.4政策协同
为了有力支持算力协同发展，京津冀三地积极加强政策协同，出台了一系列优惠政策，涵盖土地、能源、财政等多个方面，为算力协同发展营造了良好的政策环境。
在土地政策方面，三地优先保障算力基础设施建设的用地需求。北京在城市规划中，专门为算力中心、数据训练基地等项目预留了充足的土地资源。例如，在一些新兴的科技园区，如亦庄经济技术开发区，将优质土地资源优先供给算力相关企业，鼓励企业建设大型算力设施。天津同样重视算力用地保障，在滨海新区等区域，为数据中心、智能算力中心等项目提供土地优惠政策，降低企业的用地成本。河北在土地政策上更是给予大力支持，张家口等地为数据中心建设提供了大规模的土地资源，并且在土地出让价格、土地使用年限等方面给予优惠。以张家口怀来县为例，为吸引数据中心项目落地，对符合条件的数据中心项目给予较低的土地出让价格，同时延长土地使用年限，增强企业投资建设的信心。
在能源政策方面，三地给予算力中心一定的能源优惠。北京对算力中心的能源消耗进行合理规划，通过与能源供应商协商，为算力中心争取相对优惠的电价政策。同时，鼓励算力中心采用可再生能源，对使用可再生能源达到一定比例的算力中心给予额外的能源补贴。天津在能源政策上也积极创新，推动能源企业与算力中心开展合作，探索能源直供模式，降低算力中心的能源采购成本。例如，天津的一些大型数据中心与当地的电力企业签订长期合作协议，实现电力的直接供应，减少中间环节费用。河北在能源政策上具有独特优势，张家口等地拥有丰富的风能、太阳能等可再生能源资源。为了支持数据中心的绿色发展，河北鼓励数据中心使用可再生能源，并给予相应的政策支持。例如，对使用可再生能源的数据中心，在能源指标分配、能源补贴等方面给予倾斜，促进数据中心降低能耗，实现绿色发展。
在财政政策方面，京津冀三地设立专项基金，支持算力产业发展和应用创新。北京设立了数字经济专项基金，其中一部分资金专门用于支持算力产业的研发、基础设施建设和应用推广。例如，对在算力技术研发方面取得重大突破的企业，给予高额的研发补贴；对建设先进算力设施的企业，提供贷款贴息等支持。天津也设立了类似的专项基金，重点支持智能算力中心、超算中心等项目的建设和运营。同时，对在算力应用创新方面表现突出的企业，给予奖励资金，鼓励企业开展创新应用。河北同样加大了财政投入力度，设立了大数据产业专项基金，用于支持数据中心建设、算力产业培育和相关应用创新。例如，对在河北建设的数据中心项目，根据项目规模和技术水平给予一定的财政补贴，推动数据中心产业的快速发展。
此外，在税收政策方面，三地也出台了一系列优惠政策。对从事算力产业的企业，给予企业所得税、增值税等方面的减免优惠。例如，对新设立的算力企业，在一定期限内免征企业所得税；对企业用于算力研发的设备采购，给予增值税进项税额抵扣等优惠政策，降低企业的运营成本，促进算力产业的发展壮大。同时，在人才政策方面，三地积极引进和培养算力相关专业人才。通过提供住房补贴、子女入学优惠、科研启动资金等措施，吸引国内外优秀的算力人才到京津冀地区工作和创业。例如，北京为高端算力人才提供人才公寓，解决人才的住房问题；天津为引进的算力人才提供子女入学的绿色通道，解除人才的后顾之忧；河北为算力人才提供科研启动资金，支持人才开展科研工作，为京津冀算力协同发展提供了坚实的人才保障。
五、京津冀算力协同发展的思考
5.1加强顶层设计
进一步加强京津冀算力协同发展的顶层设计是实现区域算力高效整合与协同利用的关键。首先，需要明确三地在算力协同发展中的职责分工，建立更加细化、精准的协同机制。例如，制定详细的责任清单，明确北京在创新研发方面的主导任务，包括每年应承担的前沿算力技术研发项目数量、预期达到的技术突破目标等；规定天津在产业转化环节的具体职责，如每年要推动多少项北京研发的算力成果实现产业化生产，以及相关产品的市场推广目标等；确定河北在算力基础设施建设和承接方面的量化任务，如每年新增的数据中心规模、标准机柜数量、算力承载能力提升指标等。通过这种明确的责任分工，确保三地在算力协同发展过程中各司其职、协同共进。
建立健全统一的规划、建设、运营和管理标准至关重要。在规划标准方面，制定统一的算力发展规划框架，明确三地在不同阶段的算力建设重点和发展方向，避免重复建设和资源浪费。例如，根据三地的产业特点和需求，统一规划智能算力、通用算力和超算算力的布局，规定在哪些区域重点发展智能算力，哪些区域适合建设通用数据中心等。在建设标准方面，统一数据中心、算力中心等基础设施的建设规范，包括建筑结构、电力供应、网络通信、节能标准等。例如，制定统一的数据中心PUE标准，要求三地新建数据中心的PUE值必须达到一定的绿色节能水平；统一网络通信带宽和时延标准，确保三地之间算力传输的高效稳定。在运营标准方面，建立统一的算力资源运营管理规范，包括算力资源的定价机制、服务质量标准、运维管理流程等。例如，制定统一的算力租赁价格指导区间，规范各地算力服务提供商的价格行为；建立统一的算力服务质量监测指标体系，定期对三地的算力服务质量进行评估和考核。在管理标准方面，构建统一的算力行业监管机制，明确监管部门的职责和权限，加强对算力基础设施建设、运营、应用等环节的监管。例如，成立京津冀算力协同发展监管领导小组，负责统筹协调三地的算力监管工作，对违规建设、服务质量不达标等行为进行严肃查处。
同时，加强与国家“东数西算”工程等重大战略的对接，积极争取国家政策支持。密切关注国家在算力领域的政策动态，及时调整京津冀算力协同发展的策略和重点。例如，根据“东数西算”工程对不同区域算力枢纽节点的功能定位和发展要求，进一步优化京津冀地区的算力布局和产业发展方向。积极向国家相关部门汇报京津冀算力协同发展的进展和成果，争取在项目审批和资金支持。例如，积极争取国家在“东数西算”工程专项资金中，对京津冀算力协同发展的重点项目给予倾斜；争取国家在算力相关技术研发、产业培育等方面的政策支持，为京津冀地区的算力企业创造更好的发展环境。同时，加强与国家在算力标准制定、产业监管等方面的对接，确保京津冀算力协同发展与国家整体战略保持一致，形成上下联动、协同推进的良好局面。通过加强顶层设计，为京津冀算力协同发展提供明确的方向指引和坚实的制度保障，推动三地算力协同发展向更高水平迈进。
5.2强化技术创新
技术创新是推动京津冀算力协同发展的核心动力。首先，要加大在算力核心技术研发方面的投入，重点聚焦人工智能算法优化、新型计算架构、数据存储与处理等关键领域。在人工智能算法优化方面，鼓励京津冀三地的科研机构和企业联合开展研究，针对不同行业的应用需求，开发更加高效、精准的人工智能算法。例如，针对医疗影像诊断领域，研发能够更准确识别疾病特征的算法，提高诊断的准确率；针对金融风险评估领域，开发能够更全面、及时评估风险的算法，提升金融机构的风险管理能力。在新型计算架构研究方面，探索量子计算、光子计算等前沿计算技术在京津冀地区的应用和发展路径。量子计算具有强大的并行计算能力，能够在极短时间内解决传统计算机难以处理的复杂问题，如密码破解、材料科学模拟等。京津冀地区可以依托高校和科研机构的科研力量，开展量子计算相关的基础研究和应用探索，推动量子计算技术的产业化发展。光子计算则具有高速、低能耗等优势，在数据中心的大规模数据处理等方面具有广阔的应用前景。通过对新型计算架构的研究和应用，提升京津冀地区算力的性能和效率。在数据存储与处理方面，研发更高效的数据存储技术，如新型存储介质、分布式存储系统等，提高数据存储的容量和可靠性；开发先进的数据处理技术，如大数据实时分析、数据挖掘等，提高数据处理的速度和精度，更好地满足各行业对数据存储和处理的需求。
推动产学研深度融合，建立健全产学研合作机制至关重要。鼓励高校、科研机构与企业共建联合实验室、研发中心等创新载体，实现资源共享、优势互补。例如，北京的高校和科研机构在基础研究方面具有深厚的实力，天津的企业在工程化和产业化方面经验丰富，河北的企业在大规模生产制造方面具有优势。通过共建联合实验室，北京的科研人员可以与天津、河北的企业技术人员共同开展项目研究，将基础研究成果快速转化为实际产品和技术。同时，建立产学研合作的利益分配机制，明确各方在合作中的权利和义务，保障合作的公平性和可持续性。例如，根据各方在项目中的投入、贡献等因素，合理分配知识产权、科研成果转化收益等，激发各方参与产学研合作的积极性。此外，加强人才流动，鼓励高校和科研机构的科研人员到企业挂职锻炼，企业的技术人员到高校和科研机构进修学习，促进知识和技术的交流与传播，提升产学研合作的效果。
积极参与国际合作与交流，引进国外先进技术和经验，提升京津冀地区的算力技术水平。组织京津冀地区的企业、科研机构参加国际算力领域的学术会议、展览等活动，了解国际前沿技术动态和发展趋势，加强与国际同行的交流与合作。例如，鼓励京津冀地区的企业与国外知名的算力企业建立合作关系，开展技术合作项目，引进国外先进的算力设备、技术和管理经验。同时，支持京津冀地区的科研人员与国外科研团队开展联合研究，共同攻克算力领域的关键技术难题。通过国际合作与交流，拓宽京津冀地区算力技术创新的视野，提升创新能力，使京津冀地区的算力技术在国际竞争中占据一席之地。
5.3完善产业生态
完善京津冀算力产业生态对于推动算力协同发展具有重要意义。在产业生态构建过程中，首先要培育壮大算力产业链，鼓励三地企业在产业链各环节加强合作，形成完整的产业链条。在算力设备制造环节，充分发挥天津的制造业优势，加强与北京的研发机构合作，提升服务器、存储设备、网络设备等算力设备的制造水平和创新能力。例如，推动天津的企业与北京的科研机构联合研发高性能的服务器芯片，提高服务器的计算性能和稳定性，打造具有自主知识产权的算力设备品牌。在软件和算法研发环节，北京凭借丰富的科研资源和人才优势，加大对操作系统、数据库管理系统、人工智能算法等核心软件和算法的研发投入，为算力产业提供强大的软件支撑。同时，加强与河北的数据中心企业合作，将研发的软件和算法在实际应用场景中进行测试和优化，提高软件和算法的实用性和可靠性。在数据中心运营环节，河北利用土地和能源资源优势，吸引更多优质的数据中心企业入驻，提升数据中心的运营管理水平。通过与北京的云服务企业、天津的制造业企业合作，实现数据中心与上下游产业的协同发展，提高数据中心的运营效率和效益。
加强产业园区建设，打造算力产业集群，实现产业集聚发展。北京可以在中关村等科技园区，重点打造以算力创新研发为核心的产业集群，吸引国内外顶尖的科研机构和企业入驻，形成创新资源集聚的高地。例如，中关村软件园可以进一步完善算力相关的创新生态，建设人工智能创新中心、算力技术研究院等创新平台，吸引如百度、字节跳动等互联网企业在园区内设立算力研发中心，开展前沿算力技术的研发和应用创新。天津可以在滨海新区等产业园区，打造以算力产业转化和智能制造为特色的产业集群。依托滨海新区的制造业基础和政策优势，吸引数据中心设备制造、智能装备制造等企业集聚，形成从研发设计到生产制造的完整产业链。例如，滨海新区可以建设算力产业转化基地，为北京等地的科研成果提供产业化转化平台，推动算力技术在制造业中的广泛应用。河北可以在张家口、廊坊等地的数据中心产业园区，打造以数据中心运营和数据服务为核心的产业集群。通过优化园区的基础设施建设和服务环境，吸引更多的数据中心企业、数据服务企业入驻，形成规模效应。例如，张家口怀来大数据产业园区可以进一步完善园区的电力供应、网络通信等基础设施，吸引国内外知名的数据中心企业如腾讯、阿里巴巴等在此建设数据中心，同时引进数据清洗、数据分析等数据服务企业，形成数据中心与数据服务协同发展的产业集群。
促进产业融合发展，推动算力与其他产业的深度融合，拓展算力应用场景。在智能制造领域，利用算力实现生产过程的数字化、智能化管理。例如，汽车制造企业通过引入工业互联网平台，借助算力对生产线上的设备运行数据、产品质量数据等进行实时采集和分析，实现生产过程的优化控制和质量追溯，提高生产效率和产品质量。在智能交通领域，算力与5G、物联网等技术相结合，实现交通流量的实时监测和智能调度。例如，通过在城市道路、桥梁、隧道等交通基础设施上部署传感器，采集交通数据，利用算力进行分析和预测，实现交通信号灯的智能配时，缓解交通拥堵；在智能物流领域，利用算力优化物流配送路径，提高物流配送效率。通过促进产业融合发展，不断拓展算力的应用边界，提升算力产业的市场需求和发展空间，推动京津冀地区数字经济与实体经济的深度融合，实现产业的高质量发展。
5.4培养专业人才
专业人才是京津冀算力协同发展的重要支撑。为了满足算力发展对人才的需求，首先要加强算力相关专业教育，优化高校学科设置。鼓励京津冀地区的高校根据算力产业发展的需求，增设人工智能、大数据、云计算、计算机科学与技术等相关专业，并对现有专业的课程体系进行优化。例如，在人工智能专业中，增加深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉等核心课程的教学内容和实践环节，培养学生在人工智能算法设计、模型训练与应用等方面的能力；在大数据专业中，加强数据挖掘、数据分析、数据存储与管理等课程的教学，使学生掌握大数据处理的核心技术和方法。同时，加强高校与企业的合作，建立实习实训基地，为学生提供实践机会，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。例如，北京的高校可以与百度、字节跳动等互联网企业合作，天津的高校可以与当地的制造业企业合作，河北的高校可以与数据中心企业合作，共同建设实习实训基地，让学生在实际项目中锻炼自己的专业技能，为毕业后进入算力行业工作做好准备。
开展职业培训，提升在职人员的专业技能，也是培养专业人才的重要途径。针对在职人员的不同需求，制定个性化的培训方案。对于从事算力基础设施建设和运维的人员，开展数据中心建设与运维、网络技术、电力系统管理等方面的培训，提高他们在数据中心规划、建设、设备维护、网络管理等方面的技能水平。例如，举办数据中心运维工程师培训班，邀请行业专家进行授课，通过理论讲解、案例分析、实践操作等方式，提升学员的数据中心运维能力。对于从事算力应用开发的人员，开展人工智能应用开发、大数据分析与应用、云计算技术与应用等方面的培训，提升他们在算力应用创新方面的能力。例如，开设人工智能应用开发培训班，让学员掌握主流的人工智能开发框架和工具，能够根据实际业务需求开发人工智能应用程序。同时，鼓励企业自主开展内部培训，为员工提供持续学习和提升的机会。例如，一些大型互联网企业可以定期组织内部培训课程，邀请企业内部的技术专家和业务骨干分享经验和技术，促进员工之间的知识交流和技能提升。
为了吸引和留住优秀人才，京津冀三地还需制定优惠政策。在住房方面，提供人才公寓、购房补贴等优惠措施。例如，北京可以在科技园区附近建设人才公寓，以低于市场的价格出租给算力相关人才；对于符合条件的人才，给予一定金额的购房补贴，减轻他们的购房压力。在子女教育方面，提供优质的教育资源和入学便利。例如，为人才子女提供入学绿色通道，优先安排他们进入当地的优质学校就读。在科研支持方面，设立人才科研启动资金，为有科研项目的人才提供资金支持；为人才提供良好的科研设备和实验环境，支持他们开展科研工作。通过这些优惠政策，吸引国内外优秀的算力人才到京津冀地区工作和创业，为京津冀算力协同发展提供坚实的人才保障。
六、结论
京津冀算力协同发展在国家战略推动、数字经济需求牵引以及区域协同发展要求下，已取得了显著进展。通过规划协同，明确了三地功能定位，形成了优势互补格局；建设协同在算力基础设施和网络基础设施方面成果斐然，提升了算力供给与传输能力；应用协同推动了算力与多领域深度融合，创造了众多创新应用成果；政策协同出台了一系列优惠政策，营造了良好的发展环境。然而，在发展过程中仍面临诸多挑战，如顶层设计需进一步强化，以明确更精准的职责分工和统一标准；技术创新能力有待提升，需加大核心技术研发投入、深化产学研融合并加强国际合作；产业生态尚不完善，要培育壮大产业链、打造产业集群和促进产业融合；专业人才短缺问题突出，需加强专业教育、开展职业培训并制定优惠政策吸引和留住人才。
未来，京津冀地区应继续坚定不移地推进算力协同发展。持续加强顶层设计，紧密对接国家战略，优化三地协同机制与标准体系；大力强化技术创新，突破算力核心技术瓶颈，提升整体技术水平；全力完善产业生态，构建完整产业链，推动产业集聚与融合发展；着力培养专业人才，打造高素质人才队伍。通过这些努力，京津冀算力协同发展将不断迈上新台阶，为区域数字经济发展注入强大动力，提升区域整体竞争力，在全国算力发展格局中发挥更重要的引领示范作用，为我国数字经济的蓬勃发展贡献更大力量。
参考文献
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