............................................................................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：............... .......................................................................................64 3.4.2 兼容性与性能测试............................................................................................... ....................................................................................79 4.2 隐私保护与合规性....................................................................................................

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 西门子能源致力于成为数据中心全生命周期合作伙伴——从 概念规划到运营维护，我们提供一站式电网解决方案、高可 靠性燃气轮机、数字化优化系统及深度咨询服务，助力数据 中心运营商实现快速投入运营、保障运维，并具备未来扩展 能力。 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 3 算力拉动全球电力需求 根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 2030 年这一数字将翻番至 945 TWh，年均增速约 15%， 是其他高能耗行业需求增速的四倍以上。 随着人工智能的快速发展，预计 2025 至 2030 年间，全球 数据中心服务器的用电增长将呈现显著的结构性特征：其中，

随着AI技术的快速发展，数据中心已从传统的信息存储载体演进为支撑企业业务连续性与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网的可靠性、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应 业带来深刻洞见与实用框架指南，激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代，数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速，这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期，我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流，大家都提到，韧性DC是当前数智基础设施建设的核心，但也面临居多挑战。华为 型，并为企业落地韧性DC给出前瞻性和可操作性的落地建议。在不确定环境中，韧性恰是最确定的长期主义 投资，希望这本白皮书能为全球数据中心产业发展作出积极贡献。 —— 华为公司副总裁、ICT产品组合管理与解决方案部总裁 马海旭 在数字经济深度渗透的今天，数据中心作为关键基础设施，其“韧性”已成为衡量社会运转稳定性的核心指 标。这本白皮书立足实践，由华为和业界的专家共同执笔，从韧性定义与评估体系入手，通过容灾高可用架

助力。 马海旭 华为副总裁 ICT 产品组合管理与解决方案部总裁 序言一 03 李亚为 华为主机上云军团总裁 主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 核心在于将主机的韧性 / 性能同开放平台的敏捷性 / 智能性相结合，构建企业面向未来的数字化能力。企业需 基于自身业务目标、技术积累和人才结构，制定适宜的主机现代化路径，以确保企业核心业务的平滑演进和持 续创新。为此，我们编写本技术白皮书，系统 软硬协同一体化，构建融合高性能基础设施 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3

」都 能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 現任政治⼤學傳播學院數位內容學程專任副教授，並開設有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon Wireless等公 司，以及擔任HTC⻄雅圖設計中⼼研究總監。 供 商品文案、寫⼀⾸歌、進⾏程式除錯等，都能在短短幾秒鐘做出來。 使⽤者透過⾃然語⾔就可以請電腦幫忙作業，譬如文獻研究、編 譯、電腦繪圖、整理逐字稿……許多⽩領⼯作輕易的被取代；⼈⼯智 慧內容⽣成技術可以通過知名⼤學考試，輕易取得律師證照。許多學 校還不知道該如何應對，新的時代就已經來臨。 今年四⽉，⼤學招聯會還擬定「因應AI技術發展，⼤學辦理申請 入學招⽣參考注意事項草案」，已正式發文給各⼤學，做為第⼆階段 胡筱薇很好奇：「那你覺得蠟筆很恐怖嗎？」 「很恐怖！」 「怎麼說？」 「如果蠟筆在弟弟⼿上，那就很恐怖了，他會搞砸⼀切！」 胡筱薇認為孩⼦說得很有道理，如果⼯具在不會使⽤的⼈⼿上， 就算是看起來沒什麼危險性的蠟筆，落到兩歲半⼩孩的⼿上，仍然破 壞⼒⼗⾜。所以，對家⻑來說，要做的不是禁⽌使⽤新⼯具，⽽是協 助孩⼦嘗試各種新⼯具，並培養正確的使⽤習慣和認知。 ⾯對這樣強⼤的科技，與其焦慮並擔⼼⼩孩，⼤⼈應該先擔⼼⾃

技能的培训与标准化，案例实操，远程诊疗与会诊（数 据、 AR 、 RTC ） 药物依从性，个性化药物，以家庭 / 家族为单位考虑医疗健康 医疗健康行业很宽（让我们收敛一下） 其他 要素 如：出生前的环境因素 如：健康活动的参与 如：后天的环境与心理建设 如：有效且良好的医疗环境 如：国家与个人层面的保障全面性 从医院主题 到医药与创新主题 到健康与保障主题 （这是一个系列）… 发 云计算主要做什么 5G 技术 / 连接技术 算力 安全能力 基建能力 …… 海量存储 RTC/CDN 等传播能力 AI 与大数据 平台能力 基础设施与 业务安全保障 数据中心、托 管、容灾 …… 多类型数据 多模融合能力 私有化 / 一体机交付形式 公有云 / 行业云交付形式 与行业优质生态合作伙伴，共同构建业务和解决方案承载能力 网络连接方案 实施通讯能力 盲随机对照试验来自消化内镜领域。 这也是第一个经受住了双盲随机对 照考验的 AI 技术。 经验丰富 端到端 绿色 标准化 信息化 数据库 / 中间件 主机 / 网 络 基础环境 弱电消防 安全 应用 容灾 云计算 运维 运营 基础需求 环境选址 新建 改进 托管 基础环境 弱电消防等 基础环境确认 机柜机架、能 耗、微模块等 服务器、网络 管理体系与运 维体系落地 云化（软件定

PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 • 工具化建设 2019 故 障 管 理 产 品 线 自 动 化 运 维 产 品 线 配 置 管 理 产 品 线 稳 定 性 测 试 产 品 线 监 控 管 理 产 品 线 自动化 智能化 无人值守 工具化 产品化 体系化 平 台 工 具 保 生产变更 研发测 试 架构设计 研 发 测 试 版 本 管 理 重 保 管 理 故 障 改 进 故 障 定 位 变 更 管 理 容 量 管 理 监 控 管 理 链 路 识 别 故 障 演 练 故 障 应 急 故 障 预 防 故 障 响 应 故 障 发 现 稳 定 性 架 构 设 计 02 稳定性保障工 具 落地场景及成 效 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 自愈 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监 ’与 ‘控 ’， 实现多场景故障自愈 稳定性保障工具聚焦 领域 变更追踪与管控 全栈可观测性 隐患 管理 数字化监控 平台聚焦 云平台 应用 核心业务 前端触点 数据库 中间件 网络 主机 网关 业务发展量、业务流程积压量、业 务突变异常、业务关键稽核点等 核心业务场景、核心业务环节、核

1.3.1 技术性障碍：数据定义和标识不一致，数据流通不畅 4 1.3.2 生态协同障碍：机制建设落后于数据应用需求 4 1.3.3 国际政策环境复杂：数据跨境流动面临合规性挑战 4 第二章 数字船舶的概念和内涵 5 2.1 数字船舶的概念和内涵 5 2.1.1 数字船舶的概念 5 2.1.2 数字船舶的内涵 6 2.2 数字船舶关键技术和相互关系 28 5.1.2 激活数据流通网络（扩圈） 29 5.1.3 闭环生态与全球规则制定（引领） 30 5.2 数字船舶政策推进路线 30 5.2.1 设定阶段性推进目标和配套使用的政策工具箱 30 5.2.2 制定跨领域协同策略 32 第六章 共建数字船舶生态 33 6.1 凝聚共识：积极响应数字化战略，明确生态共建方向 33 策 、 实 践 、 技 术 层 面 的 现 状 ， 并 深 度 剖 析 其 背 后 技 术 性 、 生 态 性 、 国 际 性 三 大 挑 战 。 1.1 政策与标准层面，顶层设计高瞻远瞩与落地实施步履维艰 全 球 主 要 经 济 体 均 已 认 识 到 数 据 在 航 运 业 未 来 的 决 定 性 作 用 ， 竞 相 出 台 战 略 ， 抢 占 先 发 优 势 。 然 而 ， 蓝 图 和