效率。 10 ◼ 能源管理： 1、电网状态监测与故障诊断：利用 传感器网络收集电网的实时运行数 据，如电压、电流、功率因数等， AI 大模型可以对这些数据进行实时 分析和处理，监测电网的运行状态 。一旦发现异常情况，如电压波动 、电流过载、设备故障等，能够及 时发出警报，并对故障进行诊断和 定位，帮助运维人员快速排除故障 ，提高电网的可靠性和稳定性。 2、储能设备的优化控 的供电质量 和可靠性，降低电网的损耗。 2、故障预测与预警：基于历史故障数据和实时监测数据，AI 大模型可以预测设备未来可能出现的故障类型、时间和严重 程度，并提前发出预警。这使得能源企业能够有足够的时间 安排维护人员进行检修，避免设备突发故障导致的生产中断 和经济损失。比如，在核电站中，利用 AI 大模型对反应堆 的关键设备进行故障预测，保障电站的安全运行。 （一） 18 ◼ ◼ 能源网络优化与安全管理数字化： 3、智能维护计划制定：根据设备的运行状况、维护历史 和预测的故障信息，AI 大模型可以为能源企业制定个性化 的智能维护计划。该计划能够优化维护资源的分配，确定 最佳的维护时间和维护方式，提高维护效率和设备的可靠 性。 4、能源网络安全监测：能源网络面临着各种安全威胁，如 网络攻击、数据泄露等。AI 大模型可以对能源网络的流量 数据、通信协议、用户行为等进行实时监测和分析，识别

云所设计的备份方案。企业可在多个云环境中部署关键业务系统，实现多活 容灾架构，或在不同云之间定期备份数据，增强系统的容错能力和灾难恢复 速度。例如，一些制造业企业基于合规要求，将数据在私有云上进行备份。 异构云备份对于故障隔离与切换有很强的现实意义，当某个云平台发生问题 时，多云架构允许快速将流量切换到其他正常运行的云环境中，确保业务服 务不间断。例如，一些互联网游戏企业利用多云服务器实现资源冗余，在多 家云服务商之间基于不同优先级建立冗余机制。 对业务连续性有较高要求的企业，可以通过多云环境的布局，获得更具实践 价值的业务安全收益。例如，某游戏企业会选择接入多个主流云厂商的云服 务，并排定优先级；同一款游戏在高优先级云服务出现故障的情况下，会快 速切换至另一家云厂商的虚拟机服务中，从而保证业务不受单一云服务故障 的影响产生中断。 多云环境下提高资源利用率，促进成本效益最大化，增加企业运营智慧：一 些对运营质量、成本高度敏感的企业，可以在多云环境之间追求极致的综合 型 的训练和推理任务时。企业需要获得全面保障大规模算力集群的统筹管理和 优化能力，确保计算资源实现高效利用。 AI算力质量和性能：需要确保算力资源具有足够的可靠性和容错机制，以减 少因单节点故障而导致的训练任务异常中断，造成时间和资金的损失。为了 提高效率，发展AI应用，需要更高速率的RDMA 网络的支持，基于领先的组 网能力和高水平的智能调度能力获得稳定算力服务。此外，全球网络POP

成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 • 烧结矿成分预测 • 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障 诊断 • ·转炉炉体缺陷检测 • 钢水液面检测 • 钢包水口位置定位 • 钢包顶升高度预测 • 钢包吊钩姿态监测 • 钢包温度远程智能监测 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障诊断 • 转炉炉体缺陷检测 • 钢水液面检测 • 钢包水口位置定位 • 钢包挂钩挂实确认 • 中间包长水口区域 钢水裸露状态和渣 壳状态识别 • 铸胚编号识别 • 连铸漏钢及纵裂纹 预报 • 带材制品板坯号自 动识别 • 实时定位 • 转炉炼钢一次除尘 风机振幅故障分与 处理 • 连铸浇次计划优化 算法 • ·连铸过程多场耦 合 • 加热炉火焰识别 • 加热炉前字符识别自动核料 • 加热炉内字符识别自动核料 • 中厚板冷床钢板自动识别 & 排布

Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 核心点： 技术挑战 ｜ 集群规模扩大导致故障率上升，算法效率提升与算力需求增长并存。 架构演进 ｜ 单节点性能提升+横向扩展并行，推理需求驱动芯片架构创新。 应用落地 ｜ AI与实体经济深度融合，需解决算力利用率低、场景适配不足问题。 长期趋势 d 单节点性能提升：满足大模型高计算资源需求。 d 横向扩展：增加节点数量，提高互连效率。 d 推理需求：面向应用和推理需求的芯片和系统架构设计。 4. 智算中心挑战 d 故障率上升：集群规模扩大导致节点故障率上升。 d 能耗挑战：单机柜性能提升导致能耗增加。 d 算力利用率：部分智算中心算力利用率未达预期，需解决资源利用率低的问题。 40 Supplyframe, Inc. Confidential

AGV、物流设备与载具缺乏有效管理，频繁出现问题。调度系统不具备追溯功能； MES非实时性致使AGV无法及时切换，临时工单需要人工参与清料处理。 方案效果 数白天AGV设备与载具进行统一物联与管理，大幅降低故障率，避免产线因AGV调度 停产造成的百万损失。支撑电池片生产追溯与产线工艺流程的优化改进。 智化创新平台帮助企业打造灯塔工厂和行业云 12 Z市 集团工业互联网平台 B工厂-边缘云 企业骨干网 分权分域统一Web控制台 云API Kubernetes API 用户权限管理 TAD服务管理 TCS Controller 自动化运维 操作审计 运维报表 链路跟踪 日志分析 监控告警 故障演练 滚动升级 自动部署 Kubernetes ZK Kafka RabbitMQ etcd MariaDB Redis ES Docker/Containerd CBS CSP 提供多集群能力，通过Web控制台动态管理多

馆等大型惠民场所智能服务算力需求。持续推进算力对创新应 用的支撑，推动算力在元宇宙、数字孪生等新业态拓展应用。 2.“算力+工业”。针对“智慧工厂”等场景数据实时计算 要求，加快部署工业边缘数据中心，推动算力赋能智能检测、 故障分析、人机协作等技术迭代，不断提升不同工业场景业务 处理能力。面向原材料、装备制造、消费品、电子信息等领域， 围绕工业生产种类特性多、生产时间长、质量要求高等特点， 以及安全污染隐患大、智能化水平低等难点，瞄准高端化智能 推动智能化分析和决策在未知安全风险自主捕捉和防御环节的 应用，持续提升算力安全保障能力。 4. 保障算力设施平稳运行。强化算力网络保障，对重要网 络设施采用双节点、双路由配置，避免出现单点故障。加强物 理设施保护，定期开展巡查巡检，制定应急预案，提高应急处 置能力。对重要系统和数据，建立热备双活机制，应用仿真灰 度测试、混沌工程等新技术，发掘并消除软件系统潜在隐患。 专栏 6 算力安全保障行动

������������ ............................................................................ 20 6.4 场景 4、网络故障根因分析 ......................................................................... 21 6.4.1 �����������������

<1%（2023年） 约1.2%（2022年） 单车价值 2000-2500元 4000元左右 10000-20000元 技术攻关目标 踏板模拟、主动制动和制动能量回收 路感反馈控制、转向执行控制，以及 故障诊断与容错控制 螺旋弹簧+减震器组合向空气弹簧+CDC型减 震器组合升级 国外供应商 博世、大陆、采埃孚、舍弗勒等 博世、采埃孚、捷太格特、NSK、耐世 特等 采埃孚、大陆、曼德、蒂森克虏伯、日立 电子真空助力：第一种方案是采用电子真空泵来保证真空助力器的真空环境。这种方案的优点是维持真空+液压为主体的 结构，技术成熟且成本较低；能够采用12V的车载电源，现有的车辆电路系统满足要求。缺点是性能相对较差，噪音大， 并且故障率高。同时这种方案依然是机械传动，而非线控系统，不能满足汽车智能驾驶辅助功能如ADAS等的需求。 电机助力：第二种方案是采用电机助力的方式，完全放弃了真空助力，而采用电机+减速器替代了真空泵和真空助力器。 端制 动需要更大的制动力，需要制动电机产生足够的功率，而轮侧空间 有限，这就需要电机以较小的体积产生较大的功率，同时需要48V 或更高电压来进行驱动。此外，EMB没有机械冗余，当系统线路短 路或电源故障，如何满足失效备份的法规要求也是挑战。 由于面临着上述技术和工程上的诸多难题，目前EMB系统尚未成熟， 预计最快在2026年实现在高端车型上的小批量量产。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图88：电子液压制动系统（EHB)

服务，负责系统集成、安装调试及用户培训。侧重制定通用技术要求、 兼容和互联互通规范、应用系统集成标准、测试认证与性能评测标准 等。 人形机器人运维商负责人形机器人本体及系统设备的日常管理、 58 应用指导、维护保养、故障维修、定期检查及设备回收再利用。侧重 制定通用技术要求等。 人形机器人运营商负责向人形机器人终端用户提供涵盖人形机器 人租赁、管理服务、维护及技术支持的一体化服务。侧重制定安全与 伦理标准等。 边端协同能力等，以实现高效的人形机器人多机管理。侧重于制定通 60 用技术要求、应用系统集成标准、安全和伦理标准等。 人形机器人应用和服务包括人形机器人本体及系统设备的日常管 理、应用指导、维护保养、故障维修、定期检查及设备回收再利用， 以及人形机器人租赁、管理服务、维护及技术支持服务，确保可以应 用在工业制造、智慧物流、安防巡逻、灾害救援、危险作业、服务娱 乐、家庭康养等领域适应不同的应用领域和功能需求，以确保人形机 制定统一的接口标准，确保各部件之间的兼容性和互换性。人形机器 人全生命周期各个阶段的标准化重点涵盖了技术标准、设计标准、生 产工艺标准、质量控制标准、性能测试标准、安全测试标准、应用场 景标准、操作培训标准、维护保养标准、故障诊断与排除标准以及报 62 废标准和回收处理标准等多个方面。 从系统层面，人形机器人是一个由多个复杂部分组成的集成系统， 这些部分不仅种类繁多，而且根据系统层级或应用领域的不同，其标 准化

定制化高带 宽服务通道 定制化基础 设施采购 更高带宽、更 低延迟 多元化电力 供应系统 建设专用变 电站 稳定的大规模 电力供应 专业的运维 团队 7*24 监控 与故障处理 减少故障导致 的训练中断 算力中心 可拓展性 更大的集群规 模 具备富足资 源的区位 算力中心 定制批发模式 资料来源：灼识咨询 在AI技术取得突破性进展的强劲推动下，美国算力中心产业