在当前全球数字经济蓬勃发展和人工智能浪潮席卷而来的时代背景下，算力作为新质生产力要素，其基础设施的现代化水平直接关系到国家竞争力与区域高质量发展。作为南京市重点布局和支持的新型研发机构，中科南京信息高铁研究院（以下简称“研究院”）自成立之初，便肩负着服务国家战略需求、引领区域创新发展、助推产业转型升级的核心使命。研究院紧密依托中国科学院计算技术研究所提出的“信息高铁”计划，在南京市政府和麒麟科创园管委会的大力支持下，着力建设“信息高铁综合试验场”，致力于成为新一代信息技术体系与创新的“中试基地”和策源地。

一、立足战略高度，明晰“信息高铁”时代意义

研究院的成立，源于对智能时代发展趋势的深刻洞察。如果说计算时代以“机”为中心实现了计算机的全球连接，互联网时代以“人”为中心实现了信息资源的全球共享，那么智能时代则旨在以“物和数”为中心，实现算力、算法、数据这智能三要素的“公用事业化”。研究院相关负责人指出，“信息高铁”计划的终极愿景，是让智能时代的信息基础设施能够像工业时代的电力、物流网络一样，实现低成本、高效率、广覆盖，从而显著降低全社会进行人工智能应用创新的门槛。

这一构想与国家“东数西算”工程、构建全国一体化算力网的战略部署高度契合。研究院积极参与其中，并在国家数据局发布的“全国一体化算力网监测调度试验验证平台”建设中发挥了重要作用。算力网作为未来国家关键数字基础设施的战略地位，不仅是解决当前算力资源供需失衡、优化资源配置的关键路径，更是提升国家整体算力效能、促进东西部协同发展、赋能千行百业智能化转型的重要支撑。研究院在南京的实践，正是将这一国家战略在区域层面进行具体化、实践化探索的先行示范。

二、突破关键技术，破解算力资源碎片化难题

当前，我国算力建设虽取得长足进步，但“算力资源碎片化”问题日益凸显，如同众多独立的“小电站”难以组成高效“国家电网”，制约了数字经济的进一步发展。资源孤岛、供需失衡、单点算力难以满足大模型需求、任务调度成本高等，是造成此局面的主因。

面对挑战，研究院在国内率先构建了“云—网—边—端”一体化的算力网试验场，并成功突破“算力并网”与“全局调度”两项核心技术。

“算力并网”技术：构建统一“算力插座”。 该技术通过自主研发的异构算力适配层，将不同架构、不同归属、不同地域的算力资源进行抽象、虚拟化和标准化封装，形成统一的、可度量的“算力商品”。这好比为各式各样的电器提供了统一的“USB接口”或“插座”，屏蔽了底层硬件的差异，使得分散的“算力碎片”得以整合成庞大的“算力资源池”，为上层应用提供标准化的算力服务。

“全局调度”技术：打造智慧“调度大脑”。在算力并网的基础上，研究院研发的全局调度系统，如同为算力网配备了“超级智慧大脑”。它能够实时感知全网资源状态，根据任务优先级、资源成本、网络状况等多种因素进行智能决策和动态优化，实现算力资源在空间和时间维度上的均衡分配与高效利用，确保算力能够“按需、按质、按价”精准送达。

这两项技术相结合，从根本上解决了算力资源在形态、空间和利用上的碎片化问题。与传统方案相比，该技术体系具备显著优势：大幅降低企业自建算力中心的软硬件投入和运维成本；极大减少了应用在不同算力平台间迁移的适配成本；通过智能匹配实现供需动态平衡，支撑业务更灵活智能；服务模式从传统的“资源采购”转变为“任务提交”，用户无需关心底层算力细节，真正实现“算力即服务”，极大降低了使用门槛。

三、重构效率边界，“智算算力网AI开发平台”赋能效应显著

技术突破的价值最终体现在实际应用中。研究院基于信息高铁智算算力网打造的“智算算力网AI开发平台”是面向开发者的一站式AI开发平台，已在多个重要领域得到验证，并入选国家数据局首批全国一体化算力网应用优秀案例，展现出强大的赋能效应。

赋能科研创新。研究院基于信息高铁智算算力网打造的“智算算力网AI开发平台”是面向开发者的一站式AI开发平台，已汇聚了约1500P的算力规模。该平台提供从模型开发、训练到推理的一站式全生命周期解决方案，支持多种主流框架和异构算力硬件，采用融合运营模式，极大提升了AI研发效率。目前，平台目前已累计支撑30余个科研团队、50余个百亿参数规模的大模型训练与推理，助力产出多篇高水平学术论文，包括多语言大模型“百聆”、宁波城市大模型能力中枢平台、专注于新材料研发的“通材大模型”等行业大模型案例，覆盖医学、语言、材料、政务等多个领域。

助力人才培养。在教育领域，研究院连续三年支撑中国科学院大学“通用大模型原理及训练实践”课程，使近600名学生获得大模型动手实践机会，为AI领域人才培养提供了坚实平台基础。

树立示范标杆。研究院主导或深度参与的“南京城市算力网”“郑庆哈城市算力网实验场一期”等项目，并凭借在智算算力调度领域的多项核心技术创新，成为全国首个“全域一体化数算网调度平台”研发与关键技术攻关的重要力量，为跨区域算力资源统筹协同调度提供了可复制、可推广的实践经验。

四、完善平台生态，“模型工厂”降低AI使用门槛

基于信息高铁智算算力网能力扩展研发的“模型工厂”，是研究院推进AI基础设施化的关键举措。该平台面向“训AI、用AI、学AI”，构建及多元算力调度、模型与数据汇聚、全流程工具链于一体的一站式AI集成创新平台与社区，致力于打造开源开放的AI代工厂，旨在通过“全流程一体化服务”、“低门槛工具支撑”（如可视化、低代码开发）和“开放生态适配”（不绑定特定技术栈，支持插拔式扩展）三大路径，显著降低AI技术的使用门槛。无论是科研人员、高校师生还是行业开发者，都无需过度关注底层技术细节，即可高效完成AI模型开发和应用构建基于信息高铁模型工厂技术成果，已为中国科学院、中国科学技术大学定制建设领域AI基础设施平台，在AI for Science中发挥重要作用。

近期国家发改委等部门发布的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为研究院相关技术产品提供了广阔的应用空间。《指引》强调“统筹集约”部署和“复用上级资源”的原则，与研究院“信息高铁算力网”的跨域调度、集约服务能力高度契合。研究院的算力网技术可有效助力构建省、市级的统一算力资源池，避免重复建设；其“智算算力网AI开发平台”和“模型工厂”的低门槛、一站式特性，则能很好地解决政务部门缺乏专业AI技术团队的痛点，支撑智能问答、政策解读、城市治理、办公辅助等典型场景的快速落地，助推政务领域智能化水平提升。

五、持续强化技术创新引领，积极参与全球算力竞争

展望未来，研究院在持续深化异构算力统一度量、跨域调度等技术方面，也清醒地认识到面临的挑战，如算力度量标准缺失、环境异构性导致迁移困难、跨域数据治理能力待提升、安全体系需进一步完善等。研究院正联合产学研力量，致力于通过构建标准体系、优化云原生技术、建设数据中台、强化安全基座等方式应对挑战，积极参与全球算力竞争。

据研究院相关负责人介绍，研究院未来将继续深化“智算算力网AI开发平台”和“模型工厂”作为AI工程基础设施和开放生态底座的定位，拓展在医疗、制造、能源等更多领域的应用，优化算力调度算法，完善低代码开发工具，扩大开源生态兼容性，提升平台规模化服务能力，目标是将自身打造成为支撑国家算力网建设的重要战略科技力量，为南京打造科技创新高地、为我国在新一轮科技革命和产业变革中赢得主动做出更大贡献。

中科南京信息高铁研究院的创新实践表明，以“信息高铁”为引领，构建高效、普惠、安全的算力基础设施，不仅是技术发展的必然趋势，更是赋能经济社会高质量发展、塑造未来竞争新优势的关键之举。其在南京的探索，为全国算力网产业发展提供了宝贵的“南京经验”。