黄浦江畔,东方巴黎,古典与现代化建筑并存,传统与信息化产业交融——上海,一座引领经济、金融、贸易、科技走向国际化的城市。无数企业在这里落子厚植,夯基础、建市场;各企业间一次次的友好握手,形成良好的通力合作;数字经济与实体经济的深度融合,加快了上海市育产业、优生态的进程。
位于上海市静安区江场西路387号的博大数据上海数据中心,自2013年起就在这里落地生根,该数据中心以国家A级标准建设,整体可容纳超过2000+机柜。
博大数据上海数据中心
作为新一代数据中心,博大数据上海数据中心在我国“东数西算”“碳中和”等战略的指引下,正在向着智算中心加速演进,致力于成为推动上海实体经济数字化转型的“排头兵”。
服务为本、技术为锚,博大数据助力复星集团布局“云上”天空
数字经济时代,算力成为企业发展的核心生产力。自建成以来,博大数据上海数据中心坚持深耕十多年,始终以高标准、专业性为客户解决核心业务问题,打通多领域场景,满足了政府、金融、证券、保险、互联网、物联网、云应用等行业客户的业务需求以及未来增长需要。高效的交付速度、周密的服务模式,以及对客户的高度重视,使得上海数据中心长期深受客户青睐。
其中,复星集团就是其典型客户代表之一。复星集团是一家以创新为驱动的全球家庭消费产业公司,深耕于健康、快乐、富足、智造及蜂巢城市五大业务板块。成立至今30余年,复星集团已具备全球化的产业深度和人才广度,不仅拥有全球化运营与投资实力,更积累了深厚的科技与创新能力。
在企业数字化转型的关键阶段,业务发展与IT基础架构的演进密不可分。海量数据驱动下,保障数据隐私安全、弥合业务连续性,成为企业IT建设的重中之重。私有云解决方案作为数字化转型的关键举措,能够保障客户关键业务应用的连续性、稳定性、高可用性和数据安全性。
基于复星集团对“云上”业务发展的需要,博大数据上海数据中心凭借在数字生态基础设施领域的领先优势,与复星集团达成了重要合作,为其搭建私有云提供了强劲的基础设施,助力复星集团实现私有云项目升级扩容及网络连接。
此次合作中,依托博大数据高等级的数据中心基础设施、高冗余的数字基础空间、全连接的网络资源平台以及7x24小时的全天候运维服务,复星集团完成了私有云项目的升级扩容,企业数据安全和隐私保护得到高阶保障,私有云的定制化与灵活性、高性能与可靠性也获得了充分支撑。
先进的技术、专业的服务,是赢得良好口碑的关键。“博大数据是一流的数字生态基础设施服务企业,无论是专业水平、技术能力,还是交付速度,都保持着较高标准,是值得信赖的数据中心服务商。”复星集团和复星医药的同学对此合作给予了高度认可。
立足本土、链接全球,博大数据推动算力基础建设可持续发展
技术为“经”,服务为“纬”。“经纬”交织下的博大数据,正在数字经济的浪潮下,推动IDC产业造就一片蓝海。
博大数据上海数据中心依托长江三角洲经济圈的核心区位优势,十多年来为客户量身定制提供选址咨询、规划设计、投资建设、交付运营等全生态链服务,服务了云计算、运营商、金融及国际知名企业等客户。
如果说服务影响了客户选择,那么目标则是博大数据远航的真正动力。博大数据CEO张永健曾表示,“博大数据将持续性在上海进行重点布局,以上海数据中心为核心辐射全域,横纵构建上海算力网络并形成互联互通。”
立足本土,深耕细作。博大数据将持续在优势产品、服务能力、技术创新、生态战略等维度重点发力,秉承国际先进的新一代数据中心设计思想,将“高节能、高可靠,高冗余、公寓级、模块化,弹性化、立体运维”的先进设计理念贯穿始终。张永健提到,“未来是可持续发展的,我们将打造可持续经营的智算中心,为上海数字经济注入强劲动能。”
据预测,中国将成为全球最大的数据圈,未来中国数据中心发展空间巨大。数据中心正在进行向智算中心演变的第三次革命,以算力为中心的产业发展将成为必然趋势。同时,在《上海市推进算力资源统一调度指导意见》中,明确算力是夯实科创城市基础、加快城市数字化转型、推动数字经济高质量发展的核心生产力。面向未来,博大数据将持续深拓上海、锚定全国乃至全球,坚持低碳、创新的可持续发展目标,积极建设上海算力网,加速推动算力基础设施建设,激发算力升级,助力能级跃升。
好文章,需要你的鼓励
随着AI技术不断发展,交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示,AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作,大幅提升运输效率。从陆地到海空,AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调,AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术,实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展,同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
香港科技大学团队发表重要研究,开发GIR-Bench测试基准评估统一多模态AI模型的推理与生成能力。研究发现即使最先进的AI模型在理解与生成之间也存在显著差距,无法有效将推理过程转化为准确的视觉生成,为AI行业发展提供重要警示。
波兰研究团队开发ORCA数学基准测试,对五个主流大语言模型进行评估。结果显示ChatGPT-5、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、Grok 4和DeepSeek V3.2的准确率均低于63%。测试涵盖生物化学、工程建筑、金融经济等七个领域的500道数学题目。研究发现模型主要在四舍五入和计算错误方面存在问题,表明自然语言推理进步并未直接转化为可靠的计算能力。
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法,专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制,在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升,为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。