非 中 国 CHINA南 SoUTH方 ERNPO电 WERG网 RID Al 赋能新型电力系统建设 中国南方电网有限责任公司 李 鹏 年电力信息 新技术大会 第一部分：电力系统的发展趋势 第二部分：新趋势面临的新挑战 第三部分：南方电网的实践 第四部分：下一步展望 数相纸能新 建说 2024 2024 年电力信息通 信 新技术大会 在“双碳”目标引领下，电力系统积极拥抱能源清洁化与数字化转型。政 策 层 面 ，多国政府出台减排政策与补贴 机制，鼓励绿色能源发展；技术层面，光伏、风电成本骤降，智能电网与储能技术日益成熟，源网荷储协同互动； 市场层面，绿色电力需求激增，共同驱动电力企业加速数字化转型，迈向低碳、智能的未来能源体系。 Y JAcre6 由 力 的 宁 服 (-) Swg -) 华为云 金山云 088 端云 后滚润云 0 京东云 n 库 3 林 a n ( 一间云些为云 ZTE m m 定 同 C -) 同周 酮 点 电 wm zYr 想 云 Huwwo 过摩院 f 9900 路费 矿视 0 r 6 我国坚持创新驱动发展，持续推进 传统能源产业转型升级，能源科技 现代化水平进入国际先进行列。

线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同

的需求持续提升，牧本钟摆从标准化逐渐摆向定制化。与之相应的算力基础设施持续建设和升级，促使国内外云服务商资本开 支持续高速增长，带来 AI 服务器市场规模大幅提升，预计到 26 年全球 AI 服务器出货量将达到 237 万台，对应 2023-2026 年 CAGR 为 26% 。 l 重点推荐组合：中芯国际、翱捷科技、德明利、工业富联、沪电股份、联想集团、国芯科技、澜起科技、芯原股份、龙芯中科、东山精密、景旺电子。 架构推出，是第一个支持 DirectX 11 的 GPU 计算架构，采用台积电 40nm 制程。 • 2012 年的 Kepler 架构是 Fermi 的升级版，整体架构保持一致性，采用台积电 28nm 制程。 • 2014 年的 Maxwell 架构通过优化架构，提供了可观的能耗比提升。 • 2016 年， Pascal 架构推出，采用台积电 16nm 制程，支持 DirectX 12 标准，是首个为深度学习 架构专注于提高深度学习的性能，采用台积电 12nm 制程， • 2018 年的 Turing 架构是全球首款支持实时光线追踪的 GPU 架构。 • 2020 年， Ampere 架构推出，采用台积电 7nm/ 三星 8nm 制程，统一了 AI 训练和推理，并在光 线追踪和 DLSS （深度学习超级采样）方面有显著的改进。 • 2022 年的 Hopper 架构采用台积电 4nm 制程，集成多达

境 外 接 数 据 能 效 监 管 智 慧 城 市 移动端 智 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北 配置硬件 按需配置定义接口 预留冗余适度超前 顶层规划 顶层设计，解析痛点 规划场景，定义需求 搭建架构 南向数据汇聚边缘 PLC 关 系 敷 据 库 移动端 进 玄统 体 化 设 备 等 时 时 B 辉 智 能 照 明 楼 控 电 梯 据 设计 目标：模块选择，应用设计 成果：信息化初设文本 硬件配置 目标：配置硬件，定义接口 成果：智能化设计图纸 实施路径 实施 目标：定制开发，软硬件交付 成果：信息化平台，智能化工程 信息化工程 建筑设计版块 建筑科技工程 信息化建设 算法提供商 旷世、科大讯飞。。。 B 中间件提供商 Tridium Siemens Jons 打造生态链 软件服务商 拓维、阿里。。。 设备厂家 海康威视、大华、华为、 H3C 、 锐捷、科拓、 ABB 、 西门子、 江森自控、霍尼韦尔。。

SD200，在单机内集成 64 路加速计算芯片，单机支持 DeepSeek、Kimi 等国产开源模型运行。2025 年 9 月，华为发布 Atlas 950 SuperPoD，基于 Atlas 950 实现零线缆电互联，通过直连拓扑网 络架构支持 NPU 全互联，并扩展至 8192 卡。2025 年 11 月，中科曙 AI 计算节点发展研究报告（2026 年） 14 光发布单机柜级 640 卡 AI 计算节点 力支撑。在功率预测与多时间尺度调度方面，AI 计算节点依托其强 大的时空数据处理与并行计算能力，能够融合数值天气预报、卫星云 图、机组运行状态等海量多源数据，实现对未来风电、光伏发电的高 精度预测。基于精准的功率预测，调度系统可自动生成实时平衡的调 度方案，降低新能源弃电率。在仿真与 AI 融合决策方面，面对电网 安全约束与经济运行的双重目标，AI 计算节点支持传统物理仿真模 型与深度强化学习算法的协同计算，实现安全约束下的经济最优调度， 口标准化与互操作性。 强调系统级创新与软硬件协同。通 过集群架构、互联协议等优化弥补 单点短板，采取“自主核心+开放 接口”发展模式。 应用类主体 核心：以云与科技巨头为 主导。 核心：形成云厂商、运营商多元协 同格局。 AI 计算节点发展研究报告（2026 年） 19 协作模式 以市场化联盟为主，合作 与竞争并存，动态性强。 强调产学研用协同，产业链上下游 通过联盟等形式深度合作。

0123454445464748495051.52 车型 车型 B 车型 D 车型 A 车型 C 类型 经销商简称 最低满意度 CSI 门店 服务站 H 最高满意度 CSI 门店 服务站 D RST * 回 are u … - e 最近 3 个月，汇总后总产值，总台次 并 接 t. 风险隐患识别网页版 风险隐患识别小程序 1. 电施杆料电 L ěa 尊 在 严 1 .uitnuK. 1. 控 头 金 8 像 租 、对应的达律法耀条摆 1. 中步人民共相 s 电力法 aa+ 二 e.9 个 人 8 4 Bt1N/LL 场 电 注，存起进 atnun. 2. ( 的志容秘填卫 )+ 八在 . 第二十二 , 业 izar. 师 sn 共 0 .mi1

图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 500TPS 时，响应延迟呈指数级增长。某汽车行业案例显示，促销 活动期间系统处理客户咨询的放弃率骤增至 28%，直接导致潜在商 机损失约 230 万元/月。此外，传统规则引擎的客户分群准确率每 季度下降约 7%，需要持续投入大量人力进行规则维护，年维护成 本中位数达 15 万元/每千用户。这些痛点严重制约了 CRM 系统在 - 向量数据库：按每客户 500 维特征计算，100 万客户需预留 50GB 空间 - 日志存储：每日操作日志保留 30 天约需 20GB 云服务部署方案 主流云平台适配性对比如下： 服务商 推荐实例类型 每小时成本（¥） 最大并发支持 阿里云 ecs.ebmgn7e.16xlar ge 58.2 35 QPS AWS p4d.24xlarge 72.5 50 QPS 华为云 p1s 客户生命周期管理展开，覆盖从获客到售后服务的全流程。以下是 核心场景的详细实施方案： 智能客户洞察与分层 通过大模型分析客户历史交互数据（通话记录、邮件、工单），自 动生成客户画像标签体系。例如，对电商行业客户可提取购买偏好 “ ” “ （如 高客单价数码产品倾向者 ）、服务敏感度（如 物流时效敏感 ” 型 ）等维度，结合 RFM 模型输出动态分层结果。 数据输入类型 模型处理逻辑 输出维度示例

用户无需下载和安装软件，只需通过浏览器或应用程序访问就可以 使用。这一模式使得企业能够迅速获取所需的软件工具，降低了 IT 基础设施的投资和管理成本。SaaS 平台通常在云端运行，由服务 提供商负责维护、更新和安全性保障，用户则可以集中精力于核心 业务。 相较于传统软件部署方式，SaaS 平台具备多项显著优势。首 先，SaaS 平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的 订阅模 作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 对比要素 传统软件 SaaS 平台 初始投资 高 低 更新维护 用户自主管理 供应商负责 可扩展性 限制多 灵活调整 数据访问 设备绑定 随时随地可访问 协作功能 限制多 实时在线协作 通过以上分析可以看出，SaaS 平台在当今数字化转型的背景 下，为企业提供了更高的灵活性、便利性与经济性，是实现人工智 在 AI 行业中，大模型 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成

应基于硬件可信根生成身份证书，支撑实现安全接入认证等； d) 应确保在使用受硬件保护的根密钥加解密数据或派生密钥过 程中，能抵抗通过计时分析、能量分析或电磁分析等实施侧 信道攻击； e) 应确保在芯片上电启动校验过程中，能抵抗通过电压、频率 或温度等实施故障注入攻击。 5.2 接口安全 人工智能加速芯片接口安全，满足以下要求： a) 应提供逻辑或物理调试接口关闭机制； b) 不应对外提供绕过安全保护机制直接或间接访问芯片内部存 应具备固件备份和恢复机制，防止可能的篡改和损坏影响； c) 应提供固件升级校验机制，检验固件内容完整性、来源真实 性等，校验失败则停止升级； d) 应提供固件防回滚机制，防止固件版本回退； e) 芯片上电启动过程中，应采用密码技术校验固件、系统引导 程序等的内容完整性、来源真实性，校验不通过则停止启动； f) 应采用密码技术并基于硬件可信根进行完整性度量，支撑用 户验证固件完整性。 5.4 安全存储单元 。 6.3.5 安全启动 人工智能加速芯片的安全启动要求，测评方法如下： a) 测评指标：应符合 5.3 e) 的规定。 b) 测评步骤： 1) 审查芯片研制单位给出的技术方案，了解芯片上电启动过 程中启动校验链上涉及的组件，查看芯片启动过程中是否 有对相应组件进行校验的日志记录； 2) 尝试篡改人工智能加速芯片相应的固件和系统引导程序 等，观测人工智能加速芯片能否正常启动； 3)