.... 5 2.3 能耗可视方案介绍 ..................................................................................................................................................... 5 2.3.1 网络能耗可视 ........... 重大决策，把碳达峰、碳中和的“双碳”目标作为经济社会 发展和生态文明建设的核心基调，共同构建 人与自然生命共同体。企业应当以智慧化转型积极响应宏观政策，打造可持续发展的核心竞争力。 具体到企业园区网络中，无线 AP 数量大，能耗大，当存在大量空闲 AP 时，即应该尽可能的避免不 必要的能源消耗，建设绿色低碳的园区网络。 针对 AP 的节能，当前通常以管理方式明确规定在某一时间段不提供 WIFI 网络（即通过上游 POE 与用户体验。 1.2 解决思路 鉴于人工设定 AP 节能策略的弊端，可采用基于 AI 技术，充分挖掘网络的数据价值，智能推荐节能 策略，在保障用户与 IOT 业务不受影响的同时，将整体网络能耗降至最低。AP 上通过射频关闭，调频调 压以及有线口降速等功能，来降低需要休眠 AP 的功耗，同时，保存 AP 已最小的功耗代价保持在线状 态，通过周边 AP 对网络情况的监控，能够及时将能够休眠的

运行管控中心 经营分析 财务分析 运营分析 人力资源分析 …… 安全运营管控中心 视频监控系统 安防技术防范系统 防盗报警系统 重要设备系统 …… 能源及环境管控中心 能耗监测系统 环境监控系统 会议系统 公告系统 …… 公共设施管控中心 智能照明 会议系统 …… 综合布线系统 BAS 楼宇设备系统 数字交通枢纽方案 04 —— 一个中心 集中指挥管控中心大厅 视频监控 能效监测 资产可视 环境监测 设施状态 空间利用 对象布控 视频识别 智能控制 事件上报 事件处理 事件回溯 应急预案 应急指挥 资源联动 智能分析 智能诊断 决策支撑 设备管理 能耗预测 通行权限 资产共享 资产盘点 空间管理 状态全可视 事件全可控 业务全可靠 管控 中心 传感器 仪器仪表 现场控制系统 闸机 移动终端 大屏终端 智慧灯杆 报警器 摄像头 门禁 工位 资产标签 故障呼叫的统一管理。 04 设备管理系统 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 智能管控平台 楼宇 自动控制 能源 监测 能源 分析 能耗统计、分析、优化设计  实时掌握能耗水平和使用效率  能耗智能分析、成本分析、优化节能措 施、协助工艺优化 能耗监测  能源信息实时采集  监控各能源的使用情况 楼宇自动控制  冷热源系统、新风空调系统、给排水系统、 送排风系统、变配电系统、电梯系统等

1 工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南 数字化能碳管理中心是支撑工业企业和园区提升能耗双控 和碳排放双控管理水平的信息系统和基础工具，通过采用人工智 能、工业互联网和物联网、智能传感等信息通信技术，开发能耗 和碳排放数据采集、监测、核算、分析、预测、预警、决策支持 等功能，支撑开展产品碳足迹、项目碳评价和企业碳管理。为指 导工业企业和园区建设数字化能碳管理中心，推进数字技术赋能 绿色低碳转型，提升工业节能降碳水平，制定本指南。 一、建设目标 工业企业和园区通过数字化能碳管理中心建设运行，实现对 能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化 呈现，持续提升节能降碳管理能力，有效支撑能源利用效率提升 和碳排放降低，促进绿色低碳转型。 二、业务功能 能碳管理中心具备能耗查询、能源消费量和强度计算、能源 消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优 化、用能 标准可在“全国 标准信息公共服务平台”查询。 能耗查询。实现对煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、 燃料油、天然气、电力（包括火电、水电、光伏发电、风力发电、 2 生物质发电、余热余压发电等）、热力，原料用能，以及用作燃 料的甲醇、乙醇、氢、氨等能源消费数据的实时更新、查询、历 史数据追溯等。 能源消费量和强度计算。依据《综合能耗计算通则》（GB/T 2589）等国家标准，计算一个时间周期内，工业企业和园区的能

........................................................................................- 27 - 2.7 能耗与绿色运维.............................................................................................. ...........- 28 - 2.7.2 当前能耗挑战................................................................................................................................- 28 - 2.7.3 能耗与绿色运维...................... 算力运维核心目标高效释放算力资源，侧重算力密度最大化与能耗比最优；服 务对象主要是高性能计算、人工智能训练/推理、云计算等对算力需求极强的 场景。 （2）. 传统运维管理模式标准化，流程成熟，侧重流程合规与故障快速恢复；团 队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作

利用高效热泵替代化石燃料 锅炉，可节能高达75%。 当下机遇 一揽子政策方案——建筑能效 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 8 长期实施家电能效政策，有 望在不提高家电售价的前提 下，将其能耗减半。 与消费者通常会购买的典型 家电产品相比，大多数情况 下，市场中都可以买到能效 水平高出一倍的产品。 当下机遇 根据IEA“2050年净零排放” 情 景下 的各 项 里程 碑 ， 到 2030年，市场平均水平家电 • 国家层面的举措可以用来帮助城市进行能效方面 的能力建设，例如创造相关培训机会和建立合作 伙伴关系等；国际上在这方面已有一些最佳实践。 • 数字化趋势创造了新的数据来源，包括空气质量、 能耗、交通等各方面的数据。对这些数据进行分 析和传播，有助于改善城市能源系统的运行。 • 城市能效数字化解决方案的形成需要公开、透明 地获取相关数据，同时也要保护好人们的隐私。 为此，国家级政府可以制定相关指南和机制，来 出台了约80项建筑节能法规，但仅40%的新建建筑受到能效规定的约束。 如何实施 建筑节能法规的具体实施步骤因所在国家而异，并且应该适应当地已有的 监管体系。最常见的实施步骤如下： 1. 评估与规划：分析建筑能耗现状，针对不同建筑类型和气候条件，识 别能效提升的潜在机遇，并为实施建筑节能法规制定战略方案。 2. 制定法规：召集来自政府、行业和学界的相关方，组建专项工作组， 共同探讨法规设计。考虑与国际标准（如《国际节能法规》，即IECC）

SerDes)普遍 占交换机主芯片能耗约 50%，当链路处于低流量场景时，可通过关闭部分通道的 耗能元件（分布于 MAC/PHY、SerDes 和光模块）降低能耗。 新型智算中心场景下，AI 大模型训练过程中的流量模型具有方波性，如图 3-10 所示，某 GPT-3 组网，GPU 之间网络利用率约 5%，交换机之前网络利用率 仅 1%。AI 集群网络在等待计算期间产生网络互联“空跑”能耗。 图 3-10 联链路空闲，关闭三个通道保留一通道运行，接口能耗理论上7降低 35.4 2.08+35.4 × 3 4 = 70.9%，主芯片能耗理论上可降低 50% × 70.9% = 35.5%；DP 并行，在 二层网络设备互联空闲期间，每链路关闭三个通道，接口能耗理论上降低 29800 29800+196.9 × 3 4 = 74.5%，主芯片能耗理论上可降低 50% × 74.5% = 37 37.3%。 7 实际节省的能耗比例与器件能力及实施策略有关。 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 16 4 应用场景 FlexLane 技术可广泛应用于移动承载、园区、智算中心以及中心间互联各种 组网场景。 对于移动承载等场景，连通性对网络稳定运行影响大，实施 FlexLane 技术， 可彻底规避由于通道相关的器件引发的连通性故障，

AI+时代发展脉搏，勇担发展新质生产力先行者、排头兵，持续 打造以智为核心、算网智一体化发展的算力网络，旨在推动算力成为 可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 算力基础设施建设与布局，在 AI 芯片、部件、基础软件等方面构建技术壁垒，全球算力竞争愈发白热化。与 此同时，人工智能大模型的发展对计算效率和计算能耗提出了更高要求，在此背 景下，各界纷纷加大对新型计算架构的探索，光计算凭借其在大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等方面的独特优势，成为近年来业界关注的热点。 国家高度重视光计算的研究和布局，将光计算作为我国重大科技发展方向予 以重点支持。多 片性能与集成度，国内芯片主要 制程仍停留在 14nm，与国际先进水平存在显著差距，制程技术的滞后，极大限 制了芯片性能的提升空间，导致国产芯片在性能表现上与国际顶尖产品存在代差。 传统电子芯片能耗问题日益严峻，不利于数据中心可持续发展和双碳目标实 现。全球数据中心耗电量持续攀升，根据国际能源机构 IEA 于 2025 年 4 月份的 数据，自 2005 年至 2024 年，增长幅度超 3

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， 50% 的用电增长将来自高性能服务器，年均增速达 跃升至当前智算中心的 20– 40kW，未来部分场景将会突破 100kW。这种高密 度负载对配电、制冷、空间布局和散热系统提出了 更高要求，推动传统基础设施进行全面升级。 单机架功率密度大幅提升 为适应高密度与低能耗需求，液冷技术正逐步从边 缘走向主流，尤其适用于高散热量的人工智能服务 器。同时，存算一体、光电融合等新架构也在探索 落地路径，网络系统则朝着更高带宽、更低延迟、 更智能的方向发展。 技术路线持续深化 PUE，并持续控制运营成本，面临更多技术瓶颈亟待突破。 当前，许多在役数据中心仍使用传统UPS、变压器和配电设备， 在中低负载场景下效率降低，电力转换损耗较高。与此同时， 冷却系统能耗占比增大，在高密度部署下，机柜散热功率增 加，推高整体能耗。 低效数据中心不仅难以满足日趋严格的能效与排放考核，也 拉高了单算力成本，限制了其在高强度智能应用场景中的市 场扩展潜力。 关键电气设备能力的提升将成为节能增效的突破口。例如，

政策与市场对“双碳”目标的要求，使绿色制造成为硬指标。智能制造场景中的能源智能 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 14 页 共 37 页 管控、碳资产全生命周期管理等，能有效降低单位产值能耗与碳排放。 人力资源可将绿色技能纳入员工能力模型，并通过设计绿色绩效激励方案，将可持续发展 目标融入每一位员工的日常行为中，从而构建企业的“绿色竞争力”。 1.2.5 人力资源数智化顾问的行动指南 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， 提升工厂的安全管理水平。 供应链级数字孪生：提升整体韧性 将数字孪生技 对工艺 稳定性、能耗控制、生产安全与合规性有极高要求。微小的参数波动可能影响整批产品的 质量，甚至引发安全事故。 典型场景： 工艺参数优化：生产过程会产生大量过程数据（如温度、压力、流量、pH 值）。通过机 器学习模型，寻找关键质量指标（如产品纯度、收率）与上百个过程参数之间的复杂非线 性关系，推荐最优的工艺参数设定，使生产始终处于最佳状态。 能耗管理：化工是能耗大户。通过数据分析和

实现网络化的现场管理、安全人管理、安全物管理 的三级管理制度。 (5)基于工业物联网、数据平台技术,并采用钢铁 流程能量流网络信息描述模型实施能源监控智能优化 平台,实现所有能源介质的在线实时监控,杜绝了浪费 现象,工序能耗稳步下降至设计水平的 70. 7%。 3 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 设计与实施 3. 1 工业互联网平台整体规划 通过研究 5G 在工业领域中的典型应用场景,对 5G 在工业应用中的适用性进行分析 源管理系统并接入企业级能源管理平台,不仅可实现 生产现场内部的能耗数据采集和管理,还能支撑企业 级的能源调度和管理要求,通过公司级的能耗管理向 下层层追溯,可以做到工序、班组、产品的能源精细化 管理,大幅减少能源浪费(见图 8)。 工厂的能源综合 管理系统中建有产耗预测模型,实现了对水、电、氧、气 (汽)等消耗的实时监控、指标超预警功能,能耗目标 ≤190. 907 kgce/ t;还建有物料消耗的配料计算模型 8 智慧能源管理 利用能源综合管理系统,处理分析转底炉能源消 耗的实时监测数据,建立产耗数学模型,并通过可视化 技术展现在转底炉中控室。 通过数字模型预测生产 水、电、气(汽) 等能耗,完成数据分析改进、能耗异常 监测、指标超预警功能,从而控制转底炉能源消耗,实 现资源的优化调度和有效管理。 4 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 关键核心技术 工业互联网依赖高速通信网络技术