西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建设的战略抓手，通过源网荷储一体化项目推动“大”“小” 电网与算力节点的双向赋能。产业实践中，青海柴达木 100%绿电算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 索为算电协同的商业化推广积累了宝贵经验。2025 年，国家电网联合 中国移动、阿里云等企业发起“算力电力协同创新推进计划”，推动 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 7 “源网荷储”一体化项目落地，如青海柴达木建成全球首个 100%绿 电微电网算力中心，通过“自发自用”模式实现绿电消纳率超 95%。 学术界则聚焦技术融合创新，清华大学团队提出“算-电-热-碳”协同 理论框架，北京理工大学团队开发出基于 绿色计算的算网能一体化创新架构。该团队不仅发表了多篇发表于 IEEE JSAC、IEEE TMC 等顶级期刊的高水平论文，还成功研发了绿 色算力枢纽一体化调度平台，这一成果已实际应用于中国能建“东数 西算”项目，为甘肃庆阳源网荷储一体化智慧零碳大数据产业园建设 提供了关键技术支撑。团队牵头制定的 9 项团体标准以及联合发布的 行业首部《算网能一体化白皮书》，为行业发展提供了重要规范指导。 依托国家重大科技基础设施“未来网络试验设施”（CENI），团队构建

近存计算 农业经济 第一次 工业革命 (机械化) 第二次 工业革命 (电气化) 第三次 工业革命 (信息化) 智能革命 水利发电 核能发电 锂电 钠电 热储 氢储 液流电池 超级电容储能 太阳能发电 风能发电 冷热储发电 天基能源 可控核聚变 固态电池 近似计算 PIN HBF 光计算 模拟计算 类脑计算 量子计算 神经拟态存储 皮秒级闪存 超分辨三维存储 XPU 多部件之间的主 从关系和调度带来的性能损耗，数据中心的算 网融合和全光互联等技术将进一步提高计算效 率；其次，近存计算技术将推动计算单元向存 储单元“靠近”，缩短数据搬运距离；最终， 存内计算技术将实现“数据不移动、计算在存 储内部完成”，从架构层面消除“内存墙”瓶 颈，大幅提升计算速度与能效比。 （d）计算范式：从“经典通用”到“新型专用” 算力的指数级提升，将依赖于新型计算范 体需要快速检索到与当前对话最相关的历史片 段。传统的文件系统将这些数据分别存储在孤 立的文件和文件夹中，它们之间的语义关联是 隐含的、未被记录的，需要耗费大量计算资 源在每次调用时重新建立关联。而未来的存 储范式会直接存储已经计算好的“关联”（如 KVCache、知识图谱三元组），使数据天生就 带有“上下文”。 第二，数据的状态性。智能体具有连续性 的记忆，其价值很大程度上体现在其不断演进 的状态上，如对话的历史、任务的执行进度、

58）证实，中低收入国家的数据 传输与数据处理及存储同样处于滞后状态，成为制 约发展的双重瓶颈，而非差异化使能要素。与更高 收入国家相比，这些国家的基础设施改善与应用成 果之间的关联性较弱，这表明即使传输、处理和存 储基础设施得到改进，技能、治理和生态系统成熟 度等系统性障碍仍将持续制约它们的发展。 中低收入国家是“双螺旋”模式中受制约最严重的 一类国家。其他收入群体国家需要关注减少两极分 化或提升领先能力，而这类国家必须突破系统性 59）进一步验 证了两者均为影响数据应用得分的关键要素。这表 明，在发达地区，凭借成熟可靠的存储底座，企业 可以高效地收集、留存并重复利用数据。此外，分 布式、分层云原生先进存储架构则进一步提升了存 储效率和可靠性。 IDC 洞察 ：“充足的存储资源和尖端存储技术结合， 不仅能确保数据应用的高效扩展，更能全面挖掘数 据价值，最大限度降低损失。” 中高收入国家 ：先进存储规模是关键差异化因素 据价值最大化，因为大量数据可能处于未充分利用 或碎片化状态。 相比之下，先进存储规模的规模对数据应用成效 的影响更为显著（系数 ：+0.49）。高性能全闪存系 统、分布式云存储架构、智能分层技术与可扩展存 储方案等先进能力，是人工智能、数据分析和实时 任务有效运行的关键基础。这些技术不仅解决存储 规模问题，更通过提升速度、可靠性与韧性，确保 数据始终保持“即取即用”的最佳状态。 算力与先进存储规模在推动数据应用方面影响力相

万至 2000 万美元/年。盛禧奥德国 PC 产能为 16 万吨/年，是 德国仅次于科思创的第二大 PC 生产商。 PC：348 万吨 PC：沧州大化、 鲁西化工、恒力 石化 德国、荷 兰 2022 年 12 月盛禧奥宣布关闭德国博伦 (Boehlen) 30 万吨/年苯乙烯工 厂。2023 年 10 月 30 日，盛禧奥宣布决定停止苯乙烯单体（EBSM）业务 位于荷兰泰尔讷曾的制造工厂。该工厂计划于 来源：iFinD、国金证券研究所 但是在接入 Deepseek 大模型后，借助 AI 强大的算力支持，提升地震资料处理、地质条件 勘探、油藏开发优化、化工产品研发等专业模型的开发效率，推进油气勘探开发技术攻关， 推动油气资源增储上产，或将帮助中石化提高自身各个业务板块的勘探、研发效率，从而 在同等条件下降低企业所需的资本化开支提高企业净利润，或是在同等资本支出条件下提 高未来业绩的潜在回报，提升企业未来的业绩数据。另一方面，研发效率的提高也可以降 攻克高温合金、航空轻合金材料、超高纯稀土金属及化合物、高性能特种钢、可降解 生物材料、特种涂层、光刻胶、靶材、抛光液、工业气体、仿生合成橡胶、人工晶体、 高性能功能玻璃、先进陶瓷材料、特种分离膜以及高性能稀土磁性、催化、光功能、 储氢材料等一批关键材料”。  24 年 7 月，由工信部、发改委、财政部等部门发布的《精细化工产业创新发展实施 方案（2024—2027 年）》提出“提升高端聚烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯、氟

节 屈伸的一个自由度以及模拟踝关节两个球形关节的自由度，这六个自 由度的活动关节赋予机器人与人腿相似的形态与功能特性。柔性构件 与肌腱材料的运用提升了人形机器人四肢的柔韧适应性和抵抗冲击负 荷的能力。足部作为机器人与环境交互的主要部位，其对非结构地形 的匹配适应程度直接影响人形机器人与环境的交互效果，从仿生学的 角度出发，参考人足的结构和功能设计人形机器人的仿生足部结构， 提高人形机 型开发提供全面支持的综合性工具或环境的模型训练系统相关标准。 计算系统：为人形机器人能够执行复杂的任务并与人和机器安全、 自然地交互的计算系统相关标准。 数据：包括人形机器人在训练阶段的训练数据集采集、标注、存 储、检索和应用等过程中的相关标准。 通信：包括人形机器人通用的总线、远程通信协议接口、短距交 互通信接口相关标准，人形机器人通用的通信接口标准、基础设施网 络标准、端网云协同相关标准。 其他：包括人形机器人其他模块相关标准。

2011 82 - All rights reserved 10 库存管理 发票核对 发票 ? A B 仓库管理 收货 销售和分销 内部和外部记帐 ( 成本和会计 ) 交货 转储 物料需求计划 外部获取 采购 内部获取 生产 主数据 物料 批次 供应商 总帐科目 客户 仓位 ... 物料管理概述 © 2011 82 - All rights reserved 在采购流程中最重要的主数据包括： - 物料主数据 - 供应商主数据 - 信息记录 - 货源清单 - 配额协议 ……  主数据是企业运作过程中必须 使用的基本数据  长期存储在数据库中，集中存 储并且可以在各级组织结构上 维护和使用 物料 主数据 采购凭证 信息 记录 供应商 主数据 主数据 © 2011 82 - All rights reserved 25 包含了对 69 采购订单审批 © 2011 82 - All rights reserved 70  工序外协采购  寄售采购  委外采购  固定资产采购  费用采购订单  工厂间转储  公司间采购 特殊采购流程 © 2011 82 - All rights reserved 71  框架协议是一个与供应商 的长期约定，依据预先确 定的条款和条件提供物料 或服务。

减碳。 双碳目标大趋势和不同客户面对的挑战 用能侧企业 能源管理平台部署复杂，成本高；缺乏专业的能 源、碳排放对标和诊断 已安装有部分子系统，历史子系统改进难，数据 难以对接 光伏、储能、汽车充电桩等新型能源设备没有统 一的SCADA监控系统，运维管理难 能源管理者对碳管理缺乏经验，需要一套能源管 理和碳管理的整合工具 减排和业务发展难以协调，亟需区分减排的 重点，节能减排方案收益难以量化 西门子智能基础设施集团 整合西门子中压、低压、用能侧设备的行业经验，基于物联数据、数据模型和AI算法，为用户提供面向能源站、各类用能系 统的优化策略和算法；利用算法模型和对微电网的发电预测、负荷预测，实现光储充综合优化、用电需量管理。 支持灵活选择国际、本地标准进行碳盘查；支持依据第三方审核机构要求提供核查数据包；提供完整碳管理业务功能，从 盘查、分析、减排规划到落地方案管理，帮助企业实现碳中和。 3 行业对标与排名 企业现状评估 边界确认 确定减排基线 历史数据导入 跟踪能源价格，对接能 源市场和碳市场 分布式能源、能源转换现场级能源调度 高效能源利用 能源交易 氢能源 微网 储能 热回收 热电联产 控制系统 覆盖园区、 楼宇和工厂 能源效率 光伏 电动汽车充电 西门子智能基础设施集团 西门子智能基础设施集团 西门子智慧能碳管理平台功能列表 分类 功能列表 功能简要说明

以上。 17 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 分布式存储 鲲鹏 BoostKit 分布式存储使能套件聚焦开源 Ceph 存储的性能低、成本高等关键挑战，通过存储算法加速库和存 储 Ceph 加速库等特性提升系统性能和降低存储成本，充分发挥鲲鹏算力优势，提供高性价比存储方案。 压缩算法 适用于块存储服务数据压缩和对象存储服务数据压缩，与主流开源压缩算法相比，压缩率可提升 25%，带宽性能 开发的 Huawei JDK 开源版本，基于鲲鹏处理器提供了一些加速 能力，如堆转储增强、JBooster 特性的加速。 • 堆转储增强特性：屏蔽转储堆文件中的敏感信息，保护数据安全与隐私。 • JBooster 特性：提升应用启动速度、降低 CPU 占用、加快弹性伸缩的响应速度、降低云应用部署成本。 其中，堆转储增强特性支持毕昇 JDK 8 和 17 版本；JBooster 特性仅支持毕昇 JDK 虚拟机系统状态。 • 在线显示 JVM 的 Heap 大小、GC 活动、Thread 数量、Class 加载数量和 CPU 使用率。 2. 线程信息 获取当前 JVM 中实时的活动线程状态和当前线程转储，图形化显示线程锁定状态，分析线程死锁情况。 3. 内存信息 • 通过抓取堆快照，分析应用在某时刻堆的直方图分布和支配调用关系，追溯堆内存中各 Java 存活对象到 GC root 的引用关系链

高效可用”的算力资源池，为算网协同调度平台提供标准化的资源服 务支撑。 图 2-1 整体架构图 算网协同调度平台包含两大用户入口及四个调度模块，功能如下：  资源需方入口：资源需求方可通过该入口发布涵盖算力、存 储、网络等多维度的应用需求。平台将基于全域算力资源池， 4 精准调度匹配需求的算力及网络资源，完成用户任务的部署 与执行。  资源供方入口：资源供应方可通过该入口向平台注册算力资 源，同时登 处理的数据集 ID，确保处理的准确性；提出处理数据所需的算力要 求，如算力大小、价格预期以及算力类型（如神威、天河等），以满 足不同业务对算力的差异化需求；规定待数据集的存储要求，包括存 储容量、价格和存储类型，确保数据存储的安全性和经济性；明确迁 移数据的网络需求，如所需带宽和流量，保障数据传输的高效性和稳 定性。 ① 总分调度架构 此架构下，资源需方直接在算网协同调度平台发布业务需求。 步骤三：数据集和模型文件处理与迁移 协同调度将数据预处理操作集和数据集和模型文件迁移操作集 交由数据调度、流量调度实施。数据调度负责对数据集进行预处理。 ① 标准化公开数据集和模型可以托管于算网协同调度平台的存 储资源池中。在此模式下，数据迁移操作在算网协同调度平台与目标 数据中心之间执行。  流量调度 借助确定性广域网网络控制器，为数据迁移准备稳定的网络通道， 优化网络资源配置，确保数据在传输过程中能够快速高效到达目的数

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