2 01 02 03 3 / 3 / CONTENTS 01 02 03 04 05 06 07 4 / 4 5 MoE-ACT 1.1   6 MoE-ACT 1.2 数据来源：《MoE-ACT: Scaling Multi-Task Bimanual Manipulation with Sparse Language-Conditioned Mixture-of-Experts Transformers》  7 / 7 8 EgoSim 2.1

— 解决AI时代 数据中心的 挑战 — 目录 第01节 03 简介 第02节 07 关键结论 第03节 09 AI的崛起 第04节 13 当前和未来的挑战 第05节 22 自动化和创新的作用 第06节 30 技术与可持续发展合 作伙伴如何提供帮助

全联新能源商会新能源AI专业委员会 朗新科技集团股份有限公司 2026年3月 AI驱动新能源产业智能化转型 目 录 CONTENTS 第一部分：洞察⸺新能源数智转型的特殊性与破局框架 结语 第二部分：锻造⸺能源AI技术基座：四大核心能力解构 �.� 转型深水区：破解系统“不确定性”，AI与新能源行业深度耦合 �.� 双轴驱动：业务智能升维与基座兼容赋能的协同演进 �.� 多源多模态数据接入与处理：智能基座的感官与消化系统 �.� 知识能力：智能基座的行业大脑 �.� 模

模块化数据中心架构的规格 版本 2 作者 Neil Rasmussen 第 160 号白皮书 如今数据中心行业的共识是模块化、可扩展数据中心设 计将会取代传统数据中心设计。模块化可扩展设计的优 势包括：降低总拥有成本、提高灵活性、缩短部署时间 以及提高效率等。但“模块化”这一术语，和模块化架 构在何时何处适用，以及如何确定模块化架构的规格 等，都还没有明确的定义。 本白皮书为模块化数据中心架构提供了一个框架，介绍 了数据中心电源、制冷和物理基础设施实施模块化的多 种途径，并说明

����� ���� �0���� 大模型算力体系构建与关键技术分析 郭亮 王月 李洁 (中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191) 摘要:首先,对大模型工作原理和关键技术进行分析;其次,对大模型算力面临的计算、网络和存储挑战 进行解析,进一步研究了其在存储、高性能集合通信、网络和设施等方面的关键技术进展;再次,构建了 算存运协同建设、软硬件协同优化的大模型算力体系,明确大模型算力体系的算力、存力和运力三大关 键要素;最后,对大算力集群需求、端侧大模型发展、人工智能赋

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