www.rittal.com ■ 机箱机柜 ■ 配电组件 ■ 温控系统 ■ IT 基础设 施 ■ 软件与服务 目录 前言：数字化赋能风电发展创新蓝图 ...................................... 中国风电产业发展现状及趋势 .................................... 大功率风电机组发展提 速 ............ ....................................... 4 海上风电实现跨越式发 展 ................................................................................... 4 多能互补助力风电消纳稳 定 ......................................... ..................................... 7 数字化赋能风电产 业 .......................................................................................... 9 中国风电“出海”加 速 .......................................

城域光纤通信网目标架构 网络结构：核心层和汇聚层融合网格化组网，提供波长级大带宽 直达连接能力，单站点线路方向保持 3 个以上，通过组建 ROADM 全 光网络，保障城域网络的业务弹性配置与灵活调度，减少电层转接和 中继，降低网络时延和成本。接入层以环形组网为主，综合业务节点 支持多业务泛在接入，部分大型本地网按需逐步向网格化演进。 空地一体：结合低空无人机系统，城域网络覆盖地面接收站，构 建 波长重路由恢复技术。 17 Ⓒ中国电信版权所有 图 6 智算中心光网络目标架构 智算中心内部大规模算力互联：全光交换机（OCS）在部分超大 规模数据中心内替代传统电架构的核心层交换机，未来甚至进一步下 沉部署于超节点内，实现智算中心内各算力节点间的大容量无阻塞互 联。未来引入芯片出光与光电合封技术，如共封装光学（CPO），进 一步降低卡间互联功耗与延迟，提升卡间互联带宽密度，实现智算中 DC-N DC-N-1 18 Ⓒ中国电信版权所有 智算中心网络目标架构的实现，在技术上主要依托超高可靠的弹 性带宽技术、50ms 波长重路由恢复技术、OCS 技术，以及先进的光 电封装技术。 3.5.2.工业 PON 光网络目标架构 工业 PON 光网络的目标是构建以算网控制一体化光底座为核心， 具备泛在互联、确定性承载、高度智能化能力的通信基础设施，实现 企业信息

错的能力。正如瑞士媒体所指，中国制造的优势正从成本转向 “创新速度 + 绿色标准” 的综合竞争力。 这种市场压力传导至内部，要求人力资源模式必须柔性化。传统基于固定岗位的“金字塔” 式组织已难以为继，取而代之的是基于任务的项目制、共享人才池与敏捷团队。 全球化竞争重塑人才争夺格局 在全球产业链重构的背景下，高端制造竞争本质是高端人才竞争。企业不仅面临国内同行 的竞争，更需在全球范围内吸引和保留精通 布局规划与仿真：当需要引入新产品线时，可以在数字孪生工厂中进行布局模拟，分析设 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 26 页 共 37 页 备间距、人员动线、物流效率，找到最优方案。 能源管理：将电、水、气等能源消耗数据与生产设备、环境数据关联，在虚拟工厂中精准 定位高能耗环节，并通过模拟不同生产策略下的能耗情况，实现节能降耗。 安全应急演练：模拟火灾、泄漏等突发事件，在虚拟环境中进行应急预案的演练与评估， 痛点、 场景与价值，并探讨技术平台如何更好地赋能。 案例一：汽车行业（离散制造代表） 行业痛点：消费者需求日益个性化，导致车型配置组合呈爆炸式增长。传统的“推式”生 产和大规模库存模式难以为继，面临高库存、长交付周期、供应链不确定性的严峻挑战。 典型场景： 个性化定制下的柔性生产：用户在线选择车型、颜色、轮毂、内饰等配置，订单直接驱动 生产。这要求工厂必须具备混线生产的能力，MES 系统需要能实时接收订单信息，并为

 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任  数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业IT架构进入云原生时代，多云多集群部署已 经成为常态和趋势，几何增长的云资源、微服务以及复杂化的调用关系与业务场景，传统人肉运维难以为继， 如何保障系统的全面稳定，保证业务流程的高效运转，为系统运营提出了不小的挑战。 GOPS 全球运维大会

随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业 IT 架构进入云原生时代，多云多集群部署 已 经成为常态和趋势，几何增长的云资源、微服务以及复杂化的调用关系与业务场景，传统人肉运维难以为 继， 如何保障系统的全面稳定，保证业务流程的高效运转，为系统运营提出了不小的挑战。 工具职责范围的演进：覆盖广度及深度不断增加 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复： 工具按烟囱式建设，能力分散 n 能力割裂：运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛： 应用、数据库、 中间件、云平台、 基础设施各管自身 集团 + 省分

国斯特拉斯堡的数据中心发生严重火灾，该区 域的4个数据中心全部暂停服务。火灾造成约 360万个网站瘫痪，其中部分用户资料及企业 业务数据永久丢失。 事故 安全威胁 2023年“双十一”期间，某电商平台遭遇峰值 达 8700万次/秒的DDoS攻击 ，服务器资源耗 尽导致服务中断。据测算，该事件每分钟造成 180万美元损失 ，而全球数据中心遭受的类似攻 击日均近 3万次。 事故 难以预知的软硬件缺陷 面 临 业 务 负 载 不 确 定 性 （ 如 流 量 峰 值 、 突 发 需 求），指数级增长的AI算力需求，以及资源利用经 济性等挑战，传统数据中心“静态规划、刚性供 给”的模式已难以为继，AI时代的新型数据中心需 要具备弹性自适应能力。我们认为数据中心将走向 基于对等互联的ICT基础设施架构，结合AI预测等 能力，构建超越传统资源调度的弹性自适应能力， 通过“全域弹性、柔性调度”实现资源动态高效调 性和外延弹性等四层弹性。接入层实现流量弹性调 度；内生层打破数据中心计算、存储、网络资源的 碎片化壁垒实现资源智能调度；Facility层基于可扩 展的标准化POD实现弹性空间、弹性制冷及弹性供 电；外延层通过云边端协同联动，打破地域限制， 实现全域资源调度和共享。 ·柔性调度：追求算力的极致弹性，具备水平伸缩 （资源横向扩展）与垂直伸缩（单实例性能动态调 整）双重能力，其核心在于通过应用画像精准度量

、投料点所在的区域定义线边仓，发料单 ERP 按照投料点打印，投料点考虑线边仓余量、最小包装数量 8 、 WMS 按照领料单执行，并将实际领用情 况 返回 ERP ， ERP 开发程序自动做工单投料，如有最小包装余量继 续留在线边仓 23 工单： Job01 Job02 Job03 投料点： 01 物料 工单需求 线边仓可用 建议使用线边仓 建议领用 实际领用 ROW01 500 200 0 300 、投料点所在的区域定义线边仓，发料单 ERP 按照投料点打印，投料点考虑线边仓余量、最小包装数量 8 、 WMS 按照领料单执行，并将实际领用情 况 返回 ERP ， ERP 开发程序自动做工单投料，如有最小包装余量继 续留在线边仓 9 、 MES 工序移动同步 ERP ， ERP 进行工序移动，如果是工序报废，在同步的同时还需要缩小后续工序的物料 需求，如果后续工序有超发料，需要退回到线边仓 24 ERP

5.�锂电及相关行业�����������������������������������������������������������������������������107� ⚫�新能源：电芯模组柔性测试和组装线�����������������������������������������107� 6.�医疗及相关行业��������������������������������� 入具身智能的多元化 应用生态，而传统工业机器人则因封闭性难以突破场景局限。� ��� 伺服系统� 图 12 伺服系统� � 伺服系统由伺服电机、伺服驱动器和反馈装置（如编码器）组成，负责将电 能转化为机械能，驱动机器人的关节运动，并通过实时反馈调整速度、位置和力 矩，确保机械臂动作精准。� 协作机器人的核心需求是高精度运动控制、灵活交互及安全协作，而这些功 能的实现高度依赖伺服系 � 月，��� 正式发布 ���� ��������� ������ 机器人安全要求。该版本整合了协作机 器人应用的安全要求，将 ������� ����� 的内 容进行了合并。�  这是继 ���� 版后的首 次重大修订。� 2.2 中国机器人安全标准发展历程� 中国起步相对较晚，相关的行业标准目前还不够完善，所以等效采用了已有 的国际标准，并在国际标准基础上结合本土应用环境及需求进行本土化修订。�

慧与中国方案。 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 2 序言二：数字浪潮与绿色转型的交汇 我们正处在一个由数据驱动的伟大时代。数据，作为继土地、劳动力、资本、 技术之后的第五大生产要素，正在深刻重塑全球经济格局与产业价值链。与此同 时，以“双碳”目标为牵引的绿色发展理念，已成为决定国家与企业未来竞争力的 核心变量。当“数据要素”与 ESG 的价值转型， 深入阐释 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠 定宏观基础。 1.1 数据作为新型生产要素的战略价值 随着数字经济的蓬勃发展，数据已正式成为继土地、劳动力、资本、技术 之后的第五大生产要素。其核心价值在于通过海量汇聚、深度挖掘和智能分析 ，优化资源配置效率，催生新的商业模式，并为宏观经济决策提供依据。数据 要素的价值释放，正成为驱动国家经济增长和提升全球竞争力的关键引擎。