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 07 数据中心低碳解决方案 08 结语 概述 在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下，数据中心作为算力基础设施的核心载体，已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。 中国作为全球最具活力的数字经济市场之一，数据中心产业 正迎来规模 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 30%。而 传统服务器仅贡献约 20% 2035 年新增发电量约 175 TWh， 主要集中在北美地区。此外，小型模块化核反应堆（SMR） 等新型清洁能源技术也开始受到关注，首批商业化项目有望 在 2030 年前后投入运行。 数据中心行业在人工智能发展的推动下呈现快速增长态势， 但在一些发达经济体地区，电力基础设施却成为关键瓶颈。 国际能源署警告称，若未能及时应对潜在挑战，约 20% 的数 据中心规划项目或将遭遇建设延期。 当前，无论是发

我们亟需共建安全、开放、创新的产业生态，让智能 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 活课堂生态，真正实现“人机协同、教学相长”素养 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能不仅是工具，更是推动教育公平、提升育人 质量的新支点。 面向未来，智慧教室承载着素养导向、育人为本时代 使命。我们应以“新质育人”为目标，融合立德树人 根本任务与拔尖创新人才培养需求，强化实践能力与 教育部基础教育信息化教学指导专委会委员 李玉顺 北京师范大学教授、博士生导师 教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。

大型企业加速 云转型的商业价值 通过亚马逊云科技降低风险、并加速 云计划之旅所能释放的商业价值 简介 克服云迁移中的障碍 实现您的云计算未来 加速企业的云转型不仅意味着机遇。 在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 成本的合理估算。 查看更多 Amazon Transform: Amazon Transform 是首个为加速 .NET、大型 机和 VMware 工作负载的企业现代化而开发的 代理式人工智能服务。这项服务是基于 19 年 来积累的丰富迁移经验而构建的。 亚马逊云科技基于体验的加速 方法论 (EBA): 采用以成果为导向的转型方法论，加速您的云 迁移之旅。 亚马逊云科技迁移加速计划 亚马逊云科技培训与认证服（例如 Amazon Skill Builder ）促进员工培养和验证各项云 技能并取得相应资质，推动创新并加速影 响力。 虚拟助手： 亚马逊云科技基于生成式人工智能的工具（例 如面向开发者的 Amazon Q for Developers） 加速复杂任务的完成，提升员工生产力。 洞察生成： Amazon QuickSight 等分析工具提供快速 洞察，简化流程并增哟决策能力。

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 支持AI发展的基础设施，即“星际之门”。该项目的初始投资为1000亿美元，并计划在未来4年内扩展至 5000亿美元。从全球范围看，以人工智能为代表的ICT行业已成为中美博弈的“技术主权战场”，双方在标 准制定、核心供应链、数字规则（数据跨境/网络安全）等维度激烈竞争，全球ICT产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场

报告认为，面向“十五五”时期，工业互联网的发展迎来新局面。 随着资本市场的回暖，2025 年我国工业互联网领域投融资活跃水平 有望加速复苏，在政策支持引导下，金融“活水”将持续向以工业互 联网为代表的新质生产力方向集聚，人工智能、云计算等技术与工业 互联网的融合将为产融合作带来新的机遇，耐心资本对产业的不断加 码将带动工业互联网的点线面一体推广，金融服务与工业互联网的深 度融合也为规模化应用拓展新的空间。整体看，工业互联网领域的“科 点走向综合集成延伸。 例如，汽车行业依托工业互联网，推动产业向电动化、网联化、智能 化、共享化等“新四化”的方向加速变革。吉利集团依托 Geega（际 嘉）工业互联网平台，围绕“工业大数据+人工智能+运筹优化”的解 决方案，实现上下游各环节瞬时响应、全流程质量溯源，工厂整体运 营水平大幅提升。 11 （三）产业生态发展活力迸发，各类企业创新发展齐头 并进 龙 从初创企业看，集成电路、新能源、生物技术等科技属性强的领域， 位列细分行业融资规模前三，AIGC 赛道融资总额同比提升 52%，头 部公司吸金能力强劲。人工智能技术的快速发展也为工业互联网企业 带来新的机会，超星未来、辛玮智能、大唐融合等一批融合人工智能 技术并与工业深度结合的工业互联网企业在 2024 年获得资本青睐。 14 二、2024 年我国工业互联网投融资情况

大型交通枢纽（机场）场景：公共服务与安全治理 结语 56 60 02 03 在全球产业智能化转型升级的浪潮中，服务机 器人逐渐成为各个行业不可或缺的生产力工具， 以及推动各领域创新和效率提升的重要力量。 与此同时，随着人工智能等前沿技术的不断发 展与进步，机器人行业正在稳步迈向具身智能 的未来。但同时，实现服务机器人更大规模落 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 推动下，服务机器人产业迎来了一个黄金发展 期，市场潜力巨大。 • 从技术升级来看，随着人工智能技术的快速 发展，机器人行业也迎来高速发展。随着大 模型等人工智能技术在机器人领域的深入应 用，机器人在移动、操作、交互等关键技术 方面快速迭代，全球服务机器人产业迎来高 速发展新机遇。 • 从政策层面来看，美国、欧盟和中国等纷纷提 出发展先进制造业的战略，如美国发布《国家 人工智能研发战略计划》，欧盟2020年发布 的《欧洲工业新战略》，德国2023年发布《机 交互等技术迎来高速发展 • 感知、计算、控制等技术持续迭代升级， 图像识别、语音处理、深度认知学习等人 工智能技术在机器人领域的应用逐渐深入 • 人工智能在机器人和自动化领域的应用趋 势不断增长，全球服务机器人产业迎来快 速发展新机遇 政策大力推动 • 如美国发布《国家人工智能研发战略计 划》，欧盟发布的《欧洲工业新战略》， 德国发布《机器人技术研究行动计划》，中 国发布《“十四五”机器人产业发展规划》

全应急抢险等工作 管理 对象 机：可视化管网监测 人：精准测量感知 法：用的某著名企业端 app 环：安全、稳定、高效 料：全生命期设备管理 智慧化 手段 云计算 大数据 物联网 某著名企 业计算 人工智能 以住建部规范为基础，制订统一标准化的智慧工地规范 强制类应用 推荐类应用 探索类应用 1. 某著名企业终端巡检 2. 实名制应用 3. 施工电梯监测 4. 塔吊运行监测 5. 智能地磅 数据驱动，建立大数据运营 打通设备层、资源层、平台层、管理层数据流，在此基础上实现融 合汇聚数据，形成智慧工地的大数据运营，实现智能决策； 新科技赋能，新运营模式 引入 5G 、大数据、物联网、人工智能等创新科技，赋能工地的智慧 化管理；采取租赁方式提供智慧工地服务，实现运营模式的创新。 基于 AIoT 核心能力打造的智慧工地整体方案架构 人脸识别设备 高清摄像头 用户层 SaaS 字体显示等。 特点  结构及使用都是按照模块化设计  便于搬运及收纳运输，可满足简部署  可实现 AI 智能分析，针对不同场景可实现不同人工智能 应用。  云边协同，实现智能云边联动，针对场景自主管理。 概述 智慧工地边缘云柜介绍 尺寸： 800x600x1600 （含底座 300mm ） 重量： 180KG 防护等级： IP55

联想企业科技集团 2019 年在广州召开的公安部会议， 确定了新的大数据应用建设标准， 未来将在全国公安行 业推行， 同样各行各业都在制定自己行业的数据标准 随着 5G 、人工智能行业的发展， 大数据建设作为 5G 、人工智能的基础能力会越来越受到重 视。新技术带来新挑战 2020 年 5 月 22 日，《 2 02 0 年政府工作报告》大数据中心作为我们国家提供数字转型、 智能升级、融合创新等服务的基础设置建设， 据孤岛，提升数据价值，研判分析数据， 搭建大数据中心、数据中台： 提供数据中心、数据中台，提炼业务 价值，优化政府资源组织形式 大 数 据 分 析 数 据 治 理 客户可以快速接入大数据、 人工智能等先进的技术水 提升部门信息化程度： 降低大数据技术使用门槛， 轻量级的完成大数据基建，完成数据计算、数据存储的、数据融合的目标 客户收益 搭 建 数 据 中 心 降 低 技 术 门 槛

编写组成员：孟清超、钟志成、郑航、兰泽勇、张惠乐、蓝超文、谭浩明、 谭升太、左瑞君、黄劲安、宋为民 - 1 - 前言 随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为支撑社会信息化建设与产业数字化转型的 核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， 以及人工智能技术催生的智能化运维需求，共同构成了算力运维的复杂技术生态。据 行业研究显示，算力中心的非计划停机每小时可能造成数百万美元损失，而高效的运 维体系可使设备故障率降低 40%以上，能源利用率提升 通用算力场景：面向日常计算需求，涵盖个人终端、通用服务器计算能力，应用 于消费互联网、行业互联网等领域的常规计算能力，通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的

世纪至今 ) 快速发展阶段 (20 世纪 90 年代中后期至 21 世纪 初 ) 初步发展阶段 (20 世纪 80 年代至 90 年代 ) 萌芽阶段 (20 世纪 70 年代 ) 大数据、人工智能 数字孪生水利 业务融合 一张图 单业务应用 硬件信息化 数字孪生水利：以物理流域为单元、时空数据为底座、仿真模型为核心，水利知识为驱动，建立可测、 可感、可控、可用的数字水利业务场景。 智能决策能力 ( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 孪生、感知、决策 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京 根河道 汇流模 型 山 丘 区 河 道