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“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛在浙江乌镇举行******

加速推进数字基础设施融合创新发展

——“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛在浙江乌镇举行

　　随着全球新一轮科技革命的加速演进，和全社会数字化转型的加快推进，数字基础设施的发展对于经济社会的高质量发展日益重要。

　　10日，2022年世界互联网大会乌镇峰会“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛召开，中外嘉宾通过主旨演讲、尖峰对话、圆桌派等环节，畅谈数字基础设施的融合创新发展，从标准、技术、建设等多个角度提出建议，并分享各自的创新理念和实践。

“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛现场。光明网见习记者 刘昊摄

　　数字基础设施不仅包括新一代信息基础设施，还包括应用5G、千兆光网、人工智能等新技术赋能传统行业数字化转型的融合基础设施。

　　国际电信联盟（ITU）电信标准化部门第十七研究组顾问官杨晓雅说，人类社会正加速向数字化转型，作为数字经济的底座，数字基础设施的重要性已经成为广泛共识，基于标准规范的互联互通和不断创新的技术迭代是数字基础设施发展的必然要求。

　　随着社会对算力需求的快速激增，算网协同有力支撑着企业上云、用数、汇智。

　　在中国工程院院士邬贺铨看来，目前云网融合的现状并不理想，因为云跟网是独立建设，其本身的标准、技术不一样，运营主体不同。

　　邬贺铨谈到，云网和算网融合促进产业链互利共赢，在加速推进云网和算网融合上，不仅要充分发挥IPv6抓手作用，推进云网和算网融合的标准化及开发工作，还需要开展管理体制与商业模式研究。

　　作为数字基础设施建设运营服务商，中国电信副总经理李峻说，融合是数字基础设施发展的必然趋势，中国电信将以融合为出发点，持续夯实云网融合数字基础设施底座，构筑协同、赋能的新发展格局。

　　据了解，中国铁塔成立八年来深入贯彻落实网络强国、数字中国战略，持续深化行业共享和协同发展。

　　中国铁塔副总经理刘国锋介绍，5G商用以来，中国铁塔累计承建5G基站160万个，其中97%以上通过共享存量资源实现。

　　发展数字基础设施，标准化至关重要。对此，中国通信标准化协会理事长闻库说，只有建立标准才能够实现基础设施互联互通，实现不同领域的上下连接。

　　当前，全球疫情反复延宕，经济形势不容乐观。“但在这样的情况下，5G的发展脚步没有停下来，其中贡献最大的是中国运营商。”全球移动通信系统协会（GSMA）大中华区总裁斯寒说，GSMA通过促进技术的发展和互联互通，来推动整个数字社会和数字经济的发展。

　　为推进数字基础设施发展，迎接数智未来，各方在积极探索。其中，中兴通讯高级副总裁、政企业务总裁朱永涛建议，在基础设施方面，要重点探索在智慧城市、交通、金融以及一些垂直行业的数字化发展新路径。

　　思科从1994年进入到中国，已经服务中国30多年。“面向未来，思科希望自己的创新技术和解决方案，能为中国的现代化发展作贡献。”思科大中华区首席架构师蒋星介绍，思科希望通过对数据的可视性，和基于人工智能的数据分析，给客户一个自动化响应，从而提升客户从通信到应用、从云到端的体验。（光明网记者 孙满桃）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）