高新产品开发效率，同时，还可以借助规模效应降低成本，提升质量和可靠性，提高供应链韧性， 确保供应链安全。 全生命周期服务成为趋势 风电的全生命周期服务包括风资源获取、风场设计、设备供应（含风电机组、电气配套设备、核 心零部件等）、生命周期后服务以及电力应用五个方面。客户不仅关注最低价的机组，更关注全 生命周期度电成本最优的机组。而要实现度电成本最优，不仅要求降低风机生产成本，还要求在 全生命 成本支出。 目前，此类解决方案已成功应用于国 内某风电公司。在该公司的风电机组 中，威图公司提供了具有优秀抗震能 力的 TS8 机柜系统和特殊喷涂防腐 能 力良好的 AE 小箱体及附件。并与 电气 集成商整体配套集成后，形成 了功能 强大的主控和变流系统，为 风电机组 设备的平稳运转提供可靠的 安全保护。 13 14 ◆ 一站式全价值链解决方案 威图为风电设备制造商提供从项目规划、应用 与测试。随着数字化技术的不断发展，可以通过数字孪生技术创建虚拟样机，其具有的高效性 与低成本的特征，势必将逐渐取代物理样机。 在创建虚拟样机的过程中，用户往往需要大量的产品数据，涉及不同厂家、不同品牌的元器件。 而一般的电气设计软件系统庞杂，数据无关联性，对用户建模设计并不友好。 同时，就风电机组设备的特点而言，其安装空间有限，需要灵活的模块化机柜系统适应现场安 装条件，机柜之间的并柜也需要简便可靠，以保护内部元器件的协调运行。在这方面，威图造

储能热失控是能量失衡 - 热蔓延 - 链式反应的递进过程，电化学储能电站的安全问题是系统性问题，事故的发生往往 由多因素交互作用导致。其触发因素可归纳为电气、热、机械滥用三大类型，如图 1 所示： 储能系统热失控触发因素 2.1 电气滥用：电气滥用是指电池在超出正常电气工作参数范围下运行，导致内部电化学反应异常并可能引发安全风 险的状态。如过充放、短路、过电流使用、强制放电、外部高压等。 热滥用：热滥用 不牢、接地不良、通风 管道布局不合理等问题，为后期运行埋下电气短路、热积聚、火灾蔓延等隐患。 运维运营环节风险源 作为储能全生命周期持续时间最长、变数最多的环节，当前许多项目仍依赖传统人工“看仪表”式巡检，难以精 准捕捉电芯一致性衰减、绝缘老化、触点松动等隐性隐患，小问题累积演变为燃爆、触电等恶性事故。 各类绝缘失效带来的电气问题，散热能力不足带来热累积等问题，均会引发热失控；热失控后可燃气体在舱内堆积， 能箱应具备精准温度控制能力， 实时调控箱内环境温度，防止热量聚集超出电池包安全工作阈值。 电防护设计：采用水电隔离布局，避免冷却液泄露引发电气短路；箱体需具备电池包的热失控后烟气及时排出的 能力，并将电气部件与电池包隔离布置，防止可燃气体在箱内引起电气短路及拉弧导致烟气爆燃的风险； 机械防护设计：箱体应配置专用泄爆结构，在热失控极端工况下实现压力与能量安全泄放；结构强度需按海 / 陆运

然保持独立的封 装，如图 3 所示。光引擎与电芯片通过主板上的精密走线进行互连。 图 3 板上光学结构 由于移除了可插拔模块的“金手指”接口、外壳以及部分重复 的电路，缩短了电芯片与光引擎的电气路径，从而降低了信号驱动 的功耗。同时，如果光引擎损坏，可以单独进行更换，而无需更换 昂贵的电芯片或整个主板。 在性能方面，OBO 虽然优于可插拔模块，但由于主板上的互连 距离仍然较长，因此在超高速率传输场景下的优势并不明显。 明显。 2.2.2 近封装光学 NPO 的核心思想是：将光引擎非常靠近电芯片放置，但并不像 CPO 那样与电芯片共封装在同一基板或中介层上。它通常将光引擎 安装在同一基板上，通过极短的高性能电气链路与电芯片相连，形 成一个高度集成的系统，如图 4 所示。 图 4 近封装光学结构 NPO 将光引擎与电芯片物理分离，避免了电芯片的高温热量直 接冲击光器件，散热设计更简单、高效。由于电芯片本身是巨大的 的核心理念非常具有颠覆性，它彻底摒弃传统的铜线电气 I/O，将光互连直接集成到计算芯片的封装内部或紧邻位置，使芯片 能够直接通过光信号进行数据处理，如图 6 所示。 图 6 光输入/输出结构 OIO 的优势主要在于消除了板级电气走线瓶颈，能够大大提升 传输带宽，并将延迟降低至纳秒级，能够更好的契合 AI 模型训练的 需求。另外，由于消除了电气走线带来的巨大能量损耗，OIO 将带 来颠覆性的能效提升。

连续运行的工况下，数据中心的电气系统需满足多层面的稳 定性要求。 与传统数据中心电力负荷相对平稳不同，AIDC 在大模型训练 和推理过程中，算力负载波动快速且不可预测，供配电系统 需具备更迅捷的响应能力。 一些常见运行问题——如设备老化、负载波动、短路、谐波 污染干扰等可能引发电气设备故障，或受到如自然灾害、电 网扰动等外部环境的干扰。 因此，冗余设计成为数据中心电气架构的基础标准，以确保 关 关键负载不断电运行。同时，备用电源作为关键支撑设备， 需具备高转换效率、快速响应能力和智能诊断功能，以保障 主电源异常时实现无缝切换。 电气系统的智能运维能力正在成为高可靠性的全新支撑。通 过部署状态感知与预测性维护平台，实时监测关键设备的 温升、电流、电压波动等参数，结合算法识别故障趋势、预 警隐患，从而降低非计划性停机概率，提升系统响应韧性。 早在绿色电力供给广受关注之前，数据中心在用能端的节能 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， 采用模块化配电系统，可根据负载灵活扩展，提升运行效率。 同时，引入智能能源调度系统，结合负荷预测与设备能效模 型，动态优化供配电与冷却系统运行策略。通过精细化功率

Optics）及光学IO（OIO，Optical Input/Output）三类。  近封装光学（NPO） NPO的核心思想是将光引擎（OE）与封装后的xPU芯片相邻布局于 同一块高性能PCB基板上，通过极短的高性能电气链路与GPU相连，形 成一个集成度较高的系统，GPU与OE的间距通常在数厘米以内，同时 确保信道损耗≤13dB。相较于传统可插拔光模块，互连密度提高了2-3 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 相比NPO/CPO是突破可插拔光模块的性能限制，OIO技术目标是为 了取代计算芯片上电IO方案，通过先进封装以芯粒形式与计算芯片集 成，比CPO的互连性能更优。其核心理念是彻底摒弃传统的铜线电气I/O， 消除了板级电气走线的瓶颈，将带宽密度提升至1Tbps/mm²（3D封装） 并将延迟降低至纳秒级，能效提升相比CPO低一个数量级。 图 2-9 光学IO（OIO）结构 OIO技术可以在计算资源池化领域发挥更大的作用，如应对计算芯 (2025) 21 导致集成成本高。未来产业可通过采用晶圆级光学技术集成微透镜阵 列，并结合先进封装方案，将系统损耗降低；光源侧可采用量子点光 频梳激光器，减少光纤用量并降低功耗并通过标准化统一光源电气与 机械参数，进一步优化能效与互操作性。  基于VCSEL的光引擎方案 VCSEL方案依托垂直出光结构带来的光路设计灵活性，以及高密度 阵列支持多通道并行传输的能力，可满足智算集群柜内/间的短距传输

为例） 支持多种数据处理方式 （实时流、计算分发、聚合分析） 面向不同类别业务场景 （发-输-变-配-用） Kafka 实时流处理 数据分发应用 实时分析 区域 n 区域 n 实时监控 电气设备 智能运维 电网调度 实时监测 配电自动化 控制 负荷 功率预测 营销支持 ... ... 基于企业版的 ETL 组件 (taoX) 接入主流数据源， 兼容电力企业现有大数据设施； 成为新型电力系统中理想的数据管理解决方案，为电力行业的数字 化转型提供了强大的技术支持。可以有效支持电力行业“发-输-配-变-用”的全链路业务能 力。以上图中【电气设备智能运维】的业务场景为例，TDengine 作为时序数据基座，展现 出其独特的性能指标和系统能力。通过实时采集电气设备的运行参数和状态数据，实现对设 备的连续监控和健康评估。TDengine 能够支持每秒超过数亿测点的数据持续写入，这一指 标确保了

验， 本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 能力模型。我们希望通过分享在电气系统冗余设计、液冷技术运维、AI 能效优化、数 据安全防护等关键领域的实践经验，为行业同仁提供切实可行的解决方案。​ 本白皮书的研究范围覆盖算力运维的核心技术域与服务场景，具体包括六个主要 部 ...................................................................................... - 8 - 2.1.2 电气系统运维............................................................................................... 还是网络延迟导致的，从而造成故障修复延迟，影响整个智算集群的高效运行。 2 算力运维服务 2.1 基础设施运维 2.1.1 基础设施运维服务对象 算力中心机房基础设施包括电气系统、通风空调系统、消防系统和智能化系统等。 （1）. 电气系统 电气系统包括高低压供配电系统、不间断电源（含蓄电池组）和后备电源系统、 照明系统、配电线路布线系统、防雷与接地系统。 （2）. 通风空调系统 通风空调系统包括冷

设计 工艺放大 细胞内部复杂的代谢调控网络，以及细胞外部复杂的湍流环境，使得发酵过程在实验 室、中试和工业规模发酵罐中的表现存在巨大差异，生产放大困难重重 高效工程 传统设计流程中，工艺、电气和自控等专业不能并行进行，设计周期过长，数据存在于 不同的数据库或文件中，维护混乱，版本众多，给工厂的后续运维优化带来挑战 工厂自 动化 人工操作 生产过程靠经验操作和控制，参数控制难达预期。人工清洗也存在安全隐患 取样、化验缺乏电子记录系统，转序放行的及时性不足 质量追溯 原料的质量信息难以追溯；菌种、原料、成品与生产过程的关联不足 维护 管理 设备信息 设备选型原因，或者没有利用通讯网络的优势，将仪表、电气等设备的故障信息和诊断 信息进行收集，更多依赖人工巡检的方式来发现问题 设备预防性维护 设备的预防性维护和预测性维护缺乏运行数据支持，依赖人员能力 维修流程管理 维修人员效率考核薄弱，

化文化产生激 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 17 页 共 37 页 烈冲突。 2.1.4 领导者（占比约 10%）：生态创新的引领者 特征：他们是行业的标杆，如西南铝业、施耐德电气灯塔工厂等。其数智化已从内部流程 优化延伸到外部生态构建，实现了平台化、智能化运营。他们广泛应用 AI 大模型、数字 孪生等前沿技术，不仅实现了生产过程的自主决策，还开始向外部输出解决方案和服务， 90%，人力成本下降 80%。 预测性维护：通过传感器和 AI 算法预测设备潜在故障，变“事后维修”为“事前维护”， 大幅降低停机损失。 数字孪生工厂：将物理工厂全要素映射到虚拟空间，实现模拟、监控与优化。施耐德电气 的开放自动化平台与 5G 深度融合，实现了设备的虚拟化和软硬件解耦，部署时间大幅缩 短。 2.2.3 供应链管理：从“线性链条”到“网状生态” 成熟度：中等，但协同价值巨大。 智慧仓储：西南铝业的无人化平面库，通过 一个完全对应的“数字双胞胎”。这个双 胞胎不仅是三维模型，更是动态的、数据驱动的、可模拟、可预测的。 产线级数字孪生：优化生产与调试 虚拟调试：在物理产线搭建之前，先在虚拟环境中完成机械设计、电气设计和自动化程序 的集成与测试。这能够提前发现 80%以上的设计错误，将现场调试时间从数月缩短至几 周，并大幅降低因设计变更导致的成本超支。 产线实时监控与优化：通过 IoT 技术，将产线上机器人、AGV、传感器的实时数据（如转

Intewell：半导体装备智能控制解决方案 ........................................................................25 菲尼克斯电气 vPLCnext：基于 ACRN 负载整合的电力行业 AI 环保解决方案 .............28 简探国际 x 诺达佳：人-机-AI 协同工业控制代码自动生成系统 ........... 层（AI 算法服务 器）物理分离。AI 模型训练、 部署与实时控制形成闭环周 期长，数据价值难以转化为 即时控制策略。 菲尼克斯电气 vPLCnext： 基于 ACRN 负载整合的电力行业 AI 环保解决方案 解决方案 应用实现 为解决上述挑战，菲尼克斯电气基于英特尔® x86 架构，并通过 ACRN Hypervisor 部署 Linux 和 Windows 双系统，实现了 vPLCnext 预测性维护：利用 MLnext 构建时序预测模型（如 LSTM），分析浆液循环泵的振动、温度、电流等多维时序数据，提 前预测轴承磨损、叶轮腐蚀等故障，在 Windows 界面生成预警。 1 数据援引自菲尼克斯电气的内部测试结果。英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 30 背景与挑战 控制系统复杂度急剧增长 随着现代工业自动化技术的快速发展，控制系统的