发布单位：清华大学五道口金融学院 金融发展与监管科技研究中心 前言 价值 一、价值：产业链数字化协同痛难点的可能解决方案 3 1.1 产业链数字化协同的现状及痛点 1 应用 二、应用：数字人民币助力产业链数字化协同的创新现状、案例与展望 7 2.1 数字人民币产业端应用的整体现状 7 2.2 数字人民币产业链数字化协同的典型案例 数字人民币产业端应用的展望 14 生态构建 三、生态构建：数字人民币的新型产业链数字化协同生态体系发展建议 16 3.1 数字人民币产业应用生态构建

统媒介（纸、电子文档等）的数据 系统互相之间并未完全打通 ；  数据资源体系缺乏统一规划，各部 门和单位间的信息资源不能实现有 效共享 ；  没有一个汇集农业大数据的统一平 台；  农业生产大数据链、农业农村基 础数据体系尚未成型。  农业新成果，新技术的推广应用 速度缓慢，农产品生产与市场信 息服务滞后，农村管理效率较低；  大数据的分析、加工，进而反哺 农业农村的能力有待加强。 互联网平台企业、行业性 平台企业、金融机构等开展联合创新。构建“生产服务 + 商业模式 + 金融服务”跨界融 合的数字化生态。 3 、机制赋能，强化数字化转型金融供给。鼓励发展供应链金融。鼓励产业链龙头企 业联合金融机构建设产融合作平台，创新面向上下游企业的信用贷款、融资租赁、质 押担保、“上云”保险等金融服务，促进产业和金融协调发展、互利共赢。 《关于实施乡村振兴战略的意见》 ---“ （ 2019 年 2 月发布） 1. 聚焦产业兴旺，推动农村一二三产业融合发展：支持农业产业化龙头企业及联合体发展， 延伸农业产业链，提高农产品附加值。 2. 重点做好新型农业经营主体和小农户的金融服务，有效满足其经营发展的资金需求：鼓 励发展农业供应链金融，将小农户纳入现代农业生产体系，强化利益联结机制，依托核 心企业提高小农户和新型农业经营主体融资可得性。支持农业生产性服务业发展，推动

...22 表 目 录 表 1 末端设备智能调优功能指标要求...........................................................13 表 2 冷站设备智能调优功能指标要求...........................................................14 表 3 主机对比................ 让基于预制模块化 数据中心场景的冷却系统智能调优技术得到真正的应用和实践。 数据中心冷却系统是一个复杂的非线性系统，各设备之间的运行 参数存在强耦合现象，设备局部最优不能保证整个系统能耗最低；冷 却系统庞杂，水泵、风机、压缩机、外机等不仅需要根据负载功率进 行参数调节，还需要根据室外气象参数进行动态调节，只有各个部件 参数之间协同，才能保证系统能效最高；随着政策与用户需求变化， 降低 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 4 提升数据中心建设的质量统一性、弹性扩容、按需搭建、功能模块化、 模块单元化。 冷却系统智能调优技术采用数据与知识双向驱动的方法建立冷 却系统模型，降低对数据的依赖性，如下图 2 所示；首先建立数据中 心制冷系统中多设备参数与多目标之间的模糊数学模型；然后基于物 理机理，建立系统层面的冷却与能耗模型；最后基于仿生学群体智能

中小企 业的数字化建设，提供助力。 一财商学院成立于 2023 年 6 月 6 日，由上海文广集团 (SMG) 旗 下第一财经战略投资成立。围绕企业数字化升级，一财商学院提供 覆盖其全平台经营、全链路运营、全生命周期、全组织学习的 4F 知识服务体系。目前通过建立“产业互联网和消费互联网融合”、“企 业战略规划及组织升级”两大研究中心，展开数据策略、培训咨询、 运营陪跑等业务，推动企业与数字平台 汽车主机厂与经销商。汽车之家以数据消费为核心驱动 力，积极挖掘数据价值，依托大数据、人工智能等技术，全方位服 务主机厂商及产业上下游企业；汽车之家通过成熟技术的深度应用 与 AI 大模型的精准融合，构建了全链路解决方案，并形成强大的 数智化产品矩阵，旨在持续降低汽车行业决策和交易成本，为广大 合作伙伴数字化经营和降本增效提供新解法，同时也致力于推动汽 车产业的数字化转型，携手行业迈向更加智能、高效的未来。 球的汽车产 业链，制约着中国汽车的发展。另一方面，包括发动机、涡轮增压、变速箱等 核心技术，一直牢牢掌握在国外厂商手中。中国汽车产业很努力，但似乎少了 一些幸运。 这一切烦恼，中国新能源汽车都几乎完美地回避了。产业链集中在国内，电池 核心技术自有，技术的桎梏、产业链的制约，获得肉眼可见的突破。中国汽车 产业值得为自己，全场起立。 技术突破只是开始，从制造端到市场端，是消费决策链路的变化。汽车迭代速

CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号 楼 园区 1 号 楼 柴发系统 3 L"4UUUUKVA, 110kV 用户 站 独立自有的电力用户站 书慧站 康电站 智算中心—— 110kV 用户 站 03 智算中心——室外区域 21 台柴发 3 个埋地油 罐 3 个蓄冷罐 智算中心——室外区域 04 室外配 置 设计理念、标准与进度 Design Concept, Standards, and Progress 网络环境 大模型训练与推理、 级数据中心，达到《通信建筑抗震设防 分类标准》乙类要求； 综合 PUE <1.25 开发要求 建设过程使用 BIM 技术，避免管线碰撞， 交付运营使用数字孪生进行可视化管理； 主要节能措施 光伏、错峰蓄冷、能耗计量、智能运维、 能源管理平台； STANDARD 智算中心——建设标准 电力用户站建设 与外电接入 2025.8 综合配套设施 大楼交付使用 2024.10 二期智算中心交付

有望成主流， PCB 产业链有望重塑和受益 印制电路板 (PCB) 是电子产品的关键电子互联件，被誉为“电子产品之母”。 AI 快速发展要求高算力，对设备、电子元器件数量和质量也提出更多更 新的要求，将带动 PCB 需求新增长，高频高速 PCB 有望成为未来发展主流。根据 Prismask ，预计 2026 年我国 PCB 产值将达到 546 亿美元。 PCB 产 业链相关材料的需求有望在新发展格局下获得重塑，涉及标的： 材料：万润股份、濮阳惠成、瑞联新材、奥来德、莱特光电等； 2)OCA 胶：斯迪克等； 3) 光学膜：东材科技、长阳科技、双星新材、激智科技、三利谱等； 4) 偏光片：杉杉股份、三利谱等。 u 行业评级： AI 大潮有望带动产业链迎来大时代 。化工行业作为各行业的材料根基，有望迎来全新的发展格局。 AI 带动下，相关化工材料需求有 望 保持可持续增长， AI 促进下技术进步与革新的脚步有望加快，同时我国“卡脖子”材料有望加速国产化替代进程。综合考虑 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 u 人工智能产业链基本分为基础层、技术层和应用层三个层面。 基础层包括 AI 芯片、智能传感器、云计算、数据类服务、 5G 通 信等；技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理等；应用层包括机器人、无人机、智慧医疗、 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下，产业链迎来新一轮发展机遇。 图表：人工智能产业链全景图

因为软件生态、底层算子不同，导致上层模型 无法一次编译后异构执行。即使采用同一厂家的 GPU，也因为不同型号 GPU 的算力、显存和通信能力 甚至算子优化不同，共集群训练时面临性能损失、无 法发挥优势的问题。 d）对供应链保障的挑战。受美国芯片禁令的影 响，国内将无法购买国外先进的 GPU 产品，国内 GPU 的产能和生态面临巨大挑战。 1.3 存储需求和挑战 AI 大模型的训练和推理都会涉及到数据的存取。 心之间的运力提升，便于训练数据和推理数据的传 输。 c）在具体存储资源和能力部署上，对于清洗后的 训练样本、训练中的 Checkpoint数据等热数据，以及未 清理的海量数据、训练好的模型数据等温冷数据，因 为两者的访问频率和性能需求不同，需分别考虑其存 储方案。 d）对于热存储，为保障性能，采用高性能介质 NVME SSD，建议优选高速并发 NAS 协议，高带宽接 入。考虑到磁盘阵列性价比和扩展性的问题，后端存 来说，由于 Lustre 的多个 OSS 缺少副本机制，一个客户 端或节点发生故障时，存储在该节点上的数据在重新 启动前将不可访问，此时 Diskless 架构的高可靠优势 就更为凸显。 e）对于温冷存储，主要考虑性价比，应配置高密 度、大容量的硬盘。可以选择传统的分布式对象存 储，或者采用配置多盘位大容量机械硬盘的高密度新 型Diskless架构存储设备。 2.4 前瞻组网、无损传输

高功率服务器中的应用将发挥更显著的散热能力和能耗优势，从而成为数据中心散热 的主流选择。这一趋势推动全球和中国的液冷市场保持高速增长，尤其在冷板式液冷 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 4 ........ 6 三、 冷板式液冷系统介绍 ...................................... 7 1. 冷板式液冷系统 ............................................................................................... 7 2. 冷板式液冷系统特点 ....... ................................................................................. 8 3. 冷板式液冷系统面临的挑战 .............................................................................. 9 3.1 冷却液老化与管道腐蚀

进度监控与调整..............................................................................102 11. 合作伙伴与供应链..................................................................................103 11.1 硬件供应商选择. 11.2 软件开发合作伙伴..........................................................................107 11.3 供应链管理与优化..........................................................................110 12. 市场推广与销售..... 数据清洗：去除冗余、错误或不完整的数据，确保数据 质量。 - 数据归一化：将不同来源的数据格式统一，便于后续分 析。 - 数据存储：采用分层存储策略，将热数据（频繁访问的数 据）存放在高速存储介质中，冷数据（历史数据）存放在低成本存 储介质中。 智能计算层是系统的核心，负责实现医疗数据的深度分析和决 策支持。该层集成了多种人工智能算法，包括深度学习、机器学习 和自然语言处理（NLP），以满足不同医疗场景的需求。关键功能