开放数据中心标准推进委员会 ODCC 2025年9月 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 [编号 ODCC-2025-06005] 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著 作权法》保护，编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或 者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经 同；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， 运用基于 AI 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 术语、定义、缩略词..........................................................................................2 三、 预制模块化数据中心冷却系统智能调优技术..................................................3 四、 平台建设........................

总体架构设计......................................................................................33 4.2 模块划分.............................................................................................34 4 ...................................39 5. 功能模块开发..............................................................................................41 5.1 用户管理模块............................................ .....................................43 5.2 数据采集模块......................................................................................45 5.3 数据处理模块.................................................

....................60 五、 光电融合网络相关产品与解决方案......................................... 63 5.1 ZRx 相干光模块.......................................................................63 5.2 光电融合网络设备............ 流量主导的容量激增对新 一代节能技术提出更高的要求。行业正推动 IP 业务层与光传输层融 合，通过将 DWDM 相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 透明链路。 2.确定性网络增强机制 基于 SRv6+ODU/OSU 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce

...................................32 3.2 模块划分.............................................................................................34 3.2.1 数据采集模块............................................ 2.2 数据预处理模块.........................................................................38 3.2.3 模型训练模块.............................................................................41 3.2.4 考评模块......... 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着

...........64 5.2.3 模块..............................................................................................................................................64 5.2.3.1 结构模块..................... ..............64 5.2.3.2 功能模块................................................................................................................................65 5.2.3.3 系统模块............................ 部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求

.........................................................................................21 4.4 报警模块................................................................................................... ....................................................................................... 22 4.6 企业相关模块................................................................................................... .......................................................................................25 4.9 系统对接模块...................................................................................................

........................36 5. 功能模块设计....................................................................................................................38 5.1 用户交互模块................................. ..........................41 5.2 数据分析模块............................................................................................................42 5.3 决策支持模块...................................... ......................................................................45 5.4 自动化执行模块........................................................................................................47 6. 数据管理与安全

通用性强的公共资源和基础支撑建设 ， 制定相关技术标准 负责贯通市县的省级统建业务模块建设 ，建立本部门 业务条线数据管理机制 负责统筹协调 ，研究确定水利统建业务事项、 数据责 任和推进机制 ，指导平台建设 配合省级统建业务模块建设 ，落实 “ 1 +X” 数据管理 机制 ，负责本级数据仓、 工作门户及自建模块建设 市县 水管理平台总体设计 工作分工 省水利信息 宣传中心 ，支持各处室、各级水 利主管部门在统一框架标准下实施数据入仓、 模块上架 ；初步实现水管平台与钱塘江 防洪减灾数两大平台整合。 水管理平台建设 进展成效（ 1161 ） ： 1 个统一工作 门户 移 动 端 22 模块上线 5 数字看板 9 办公应用 8 公共服务 PC 端 43 模块上线 6 大业务 +1 个公共服 务 14 个处室 个处室 涉及 6 大核心业 务 各处室均有模块 模块建设（业务应用 ）完成 PC 端 43 个和移动端 25 个模块整合开发 ，目前主要面 向省级用户 ，以新建大屏、整合已建系统为主 ；也包括水资源管理、 标准化监管、 公 文交换等 20 个涉及市、 县用户的应用 ，已实现省市县三级按权限分级使用。 水管理平台建设 进展成效（ 1161 ） ：六大核心业务应 用 已印发 ： 1 个平台总体方案

..........27 3.1.1 数据采集与预处理模块...........................................................................................................................29 3.1.2 模型训练与优化模块............................ ...................................................................................32 3.1.3 智能审计决策模块................................................................................................... .......................................................................................49 4. 智能体功能模块...................................................................................................

27 2.2.3 算法优化与集成.........................................................................29 3. 核心功能模块..............................................................................................32 3 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 的要求。 通过以上设计，DeepSeek 智算一体机将成为医疗机构数字化 转型的重要基础设施，提升医疗服务的效率和质量，同时降低运营 成本。它不仅能够满足当前医疗行业的计算需求，还能够通过模块 化设计和灵活的扩展能力，适应未来技术的演进和业务的发展。 1.1 项目背景与目标 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性