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 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 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同 优化。 目录 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 而数据中心电力需求增速正迅速赶超传统工业，成为能源系统转型的不可忽视的关键变量。 全球数据中心用电量及展望（IEA） 单位：TWh 数据来源：国际能源署（IEA） 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 4 中国数据中心规模与现状 截至 2024 年底，全国在用算力中心机架总数已突破 880 万 标准机架 1，算力总规模达到 280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮 点运算），其中智能算力占比显著提升至

Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 趋势洞察 04 智算网络在确保AI训练和推理方面发挥着关键作用。它包括设计良好的后端网络和前端网络架构以满足 AI 严格要求的工作负载，其特点包括高可靠性、高速、高容量、低延迟和无损。后端网络用于互连高价值计 算密集型AI训练、AI推理所需的GPU和其他高性能计算（HPC）工作负载，前端网络支持连接对于AI工作负 载、通用工作负载（非AI计算）以 、通用计算区、存储区 以及管理区，在网络层面，划分为参数面、样本面、业务面及管理面四个网络平面。参数面网络承担AI训练 和推理的模型参数的同步与聚合（如梯度交换），需满足超高吞吐、超低时延和高可靠性，通常采用RDMA （如RoCEv2或InfiniBand）和无损组网技术，以支持大规模分布式训练。样本面网络，用于传输训练所需的 原始数据（如多模态样本）和预处理后的中间数据，常通过高速NAS或分布式存储协议实现，需处理海量小 通过逻辑或物理隔离，确保智算中心 高效协同，同时降低跨流量干扰。 为满足智算中心内部网络超大规模、超高吞吐、超低时延、超高可靠性的性能需求，构建智算网络的技 术体系如图2-2所示，包括智算网络基础设施层、拥塞控制层、流量调度层、网络协议层和集合通信层以及高 可靠性保障和智能化运维等功能模块。 基础设施层提供智算中心硬件层面的网络加速与互联能力，支撑上层协议与调度策略。其包括支持IB或

落地效果。​ - 2 - 算力时代的运维已不再是简单的设备管理，而是融合技术创新、管理科学与绿色 理念的综合性系统工程。我们相信，通过构建科学高效的算力运维体系，将有效提升 算力基础设施的可靠性、可用性与经济性，为数字经济的高质量发展提供坚实支撑。 期待本白皮书能够推动行业技术交流与标准建设，共同助力我国算力基础设施的高水 平发展。本白皮书定存在疏漏及不足之处，恳请同行专家及热心读者批评指正。 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 HPC 为代表的计算集群。 1.1.3 算力运维与传统运维的区别 传统运维核心是“保稳定”，注重基础设施可靠性；算力运维核心是“提效率”， 注重算力资源最大化利用，涉及全链路优化，对技术深度和动态管理能力要求更高： （1）. 传统运维核心目标是保障机房基础设施和 IT 基础设施的稳定运行，侧重 高可用 障提出更高要求。因此，算力运维面临 使用效率、故障管理、资源监控、需求匹配、全局可观测性和沉没成本等挑战。企业 亟需健全运维体系、规范运维指标、建立跨部门协作机制，保障算力运维的高可用性 与可靠性。 （1）. 算力利用率低 算力运维体系技术白皮书 - 7 - 从模型层面看，算力利用率指模型训练中每秒实际消耗算力与机器理论算力的比 值，衡量训练任务对计算资源的使用效率。AI 训练时，各训练步骤需强同步，硬件故

责任和义务划分模糊，监管职责分散于各个行业主管部门，建立责权清晰的监管 体系需要企业各部门及人力资源的支持。 四是传统工业领域行业局限性明显，安全防护水平难以快速提升。工业领域 有其自身的行业特点，相比于安全性，更注重实时性和可靠性，漏洞修复、系统 防护软件升级等安全措施难以快速更新迭代，导致工业系统维护能力不足。此外， 工业设备升级换代周期长，生产装备、操作系统滞后于时代发展，无法适配新型 安全防护技术及机制等。从企业 （1）差异与特点  网络架构与协议差异 网络架构不同：生产控制大区主要包括变电站自动化系统、分布式能源接入 系统等，其网络架构以工业控制系统为主。这些系统通常是封闭的、专用的网络， 对实时性和可靠性要求极高。例如，在变电站自动化系统中，保护装置与测控装 置之间的数据传输需要在几毫秒内完成，以确保故障时能快速切除故障线路。 管理信息大区的网络架构则更类似于一般的企业信息网络，包括办公自动化 严格的实时处理。  安全需求差异 安全目标测重点：生产控制大区的安全重点是保障电力系统的物理设备安全 和运行稳定性，防止因网络攻击导致电力系统故障，如电网停电事故。其安全需 求主要围绕电力生产的连续性、可靠性和实时性展开。 管理信息大区更关注数据的保密性、完整性和可用性，重点防止数据泄露、 篡改和非法访问，以保护企业的商业机密和用户隐私。 风险容忍度差异：生产控制大区对风险的容忍度极低，因为任何微小的网络

分时电价机制 (TOU) 实时电价机制 (RPT) 尖峰价格机制 (CPP) 尖峰电价回扣机制 (CRP) 虚拟电厂 ( 需求响应 ) 是指电力市场价格明显升 高 ( 降低 ) 或系统安全可靠性存在风险时，电力用 户 根据价格信号或激励措施，改变其用电行为， 减少 ( 增加 ) 用电，从而促进电力供需平 衡、保障系统 稳定运行的行为。 充电 电价 ( 元 ) 尖峰 1.32476874 光伏 分布式 光伏 采 集 层 电动 汽车 可控 负荷 用 户 资 产 r 这是一个在数学上的多目标优化问题，由于海量对象 组合、商业博弈、误差考核、强可靠性和安全性等等 约束，使得这一问题的优化算法、闭环控制通信和设 备等方面极具挑战性。 1. 原始用电特性 III 源网荷储协同 仅调整生产流程 用电 特性 畅 电能量 辅助服务 终端架构，实现终端功能软件定 义、业务应用快速部署 建立资源弹性分配机制，在不同 时空尺度满足各类业务应用的实 时性需求 建立适用于并发场景的数据读写 可靠性机制和数据加密认证机制 , 提高业务的可靠性和安全性 分析源网荷储智慧联动运营对于 自 动化系统通讯资源和计算资源需求， 为自动化系统建设奠定基础 建立面向第三方应用服务的 APP 全 生命周期管理机制及方 法 ，促

提升能源利用效率 · 通过智能体技术优化资源配置，提高可再生能源利用率，减少能 源浪费，实现能源高效利用。 · 智能体技术能够实时监测和调度电力系统，快速响应供需变化， 有效增强电网的稳定性和可靠性。 · 虚拟电厂通过智能体技术参与电力市场交易，实现资源的灵活调 度和优化配置，提升市场交易的效率和灵活性。 · 智能体技术在虚拟电厂中的应用，为构建新型电力系统提供了有 力支撑 。 传统电力系统在应对大规模 时 间 。 智能体有效预防重大 故障发生，降低事故 损失，保障人员安全， 提升虚拟电厂的整体 安全管理水平。 通过智能预警与快速 响应机制，智能体显 著提升虚拟电厂的运 行可靠性，减少非计 划停机时间。 智能体全天候监测设 备运行状态，及时发 现异常信号，为故障 预防提供关键信息。 05 智能体应用场景：故障诊断与预 警 识别故障特 征预警 实时监测运 区域电网主变线路重过 载 区域电网无功不平衡 局部电网的光储荷协同 调峰、调压 旋转备用 二次调频 优化调度策略 经济优先滚动优化 效率优先滚动优化 可靠性优先滚动优化 响应预想 + 实时互动 电网安全运行约束 电网可靠性约束 响应时间和目标约束 全网 需求响应 局部 精准需求 响应 电力 辅助服务 03 电网调度支撑：面向多场景的网荷协同优化调度和互动响应技 术

将任意能源形式转换为处理核心电压所需的负载电流 • 构建可扩展的功率架构，以支撑从兆瓦级到吉瓦级的系统部署 • 通过提升整个电能传输链路的能效，最大限度地降低运营成本 • 在各功率转换级，针对最苛刻的负载波动，确保系统可靠性 英飞凌通过丰富的产品组合来支持上述目标，覆盖从 400 V 至 3.3 kV 各类封装形式的 CoolSiC™ MOSFET、用于保护 电路的 CoolSiC™ JFET，到电压等级为 80 80 V 至 650 V 的超高速开关 GaN HEMT，再到能够向处理器传输数千安培电流 的先进硅基解决方案（例如，IBC 和背面垂直电压调节模块）。这些产品在苛刻要求下亦能保持高品质与高可靠性， 是确保吉瓦级数据中心实现无障碍稳定运行的关键基础。 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 要在 AI 数据中心实现极致能效，必须对整个配电链——从发电到用电——进行全面优化。当功率需求逼近吉瓦级时， 18 图 16：固态变压器的设置及可能采用的拓扑结构 由于固态变压器本身具备电压调节能力，并可在发生故障时，与电网快速断开，我们预计其下游将采用固态断路 器（SSCB），作为保障安全性和可靠性的关键组件。凭借快速关断能力，固态断路器能在相对较低的故障电流下， 实现故障隔离。CoolSiC™ JFET 器件是执行此类任务的理想选择。将固态变压器、固态断路器以及后续 DC-DC 转换 级

传统，实现系统集成、系统 互联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建 设成“实用工程”。 （2）安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全，保障系统网络的安全可靠性， 避免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 （3）开放性原则 系统建设必须按照开放性和标准性原则设计；提供全套的技术资料和全面 的技术培训，以满足系统与其它系统协同运行以及系统功能扩展的需求。 技术选型除了考虑先进、实用，还必须考虑系统的扩展性，系统容量应该 有可持续发展的考虑。 （5）稳定性原则 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力 等方面保障系统的可靠性和稳定性。 （6）易操作原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对于来自内外的 各种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者 提供有效的信息服务和充分 舒适、 方便、快捷、高效、节约的工作和办公环境。 （7）可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能，在出现故障时，应能得到及 时、快速的修复。 （8）经济原则 在实现先进性和可靠性的前提下，以经济优化的设计达到较高的性价比。 在确保用户需求、系统集成要求的前提下充分考虑现有设备的利旧使用。 （9）先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，在满足功能的前提下，能

池，助力预测性维护与工艺优化。无线赋能助力未来产业培育壮大。 无线技术持续创新，深度赋能人工智能、具身智能、商业航天等， 成为推动未来产业发展的关键力量。以 5G 赋能具身智能为例，5G 毫秒级时延与高可靠性，确保机器人关节传感器、视觉摄像头的实 时数据能瞬时传输至控制系统，支撑精密操作。 （三）无线电管理为产业发展提供重要保障​ 依托频谱资源的科学调配、无线技术及应用创新的持续赋能、 电磁空间 语音通话实验室验证，加快手机直连卫星业务落地。 5.Wi-Fi 技术持续演进，标准制定和产品研发同步推进 Wi-Fi8 相较于 Wi-Fi7 着重有效提升吞吐量和超高可靠性。 Wi-Fi8 能够满足至少 99.9%，甚至更高的可靠性标准，以满足生活 场景和工业制造场景中，车载互联、智慧医疗、XR、机器人、传感 器和工业机械间需进行高速且稳定的数据传输的极高要求。例如， 在自动化生产线上，设备间的协同工作依赖稳定的网络连接，保障 路云”自动驾驶车快速普及。同时，作为东北地区基于 5G 宽带移动 互联网的智能汽车和智能交通应用示范基地，吉林也重点探索适合 寒地环境的智能网联汽车解决方案，解决东北地区冬季寒冷、路况 复杂，对车辆通信稳定性和可靠性要求更高等挑战。无线技术和应 用方面，中国一汽及合作单位创新性地采用了多场景组合卫星定位 检测技术，让北斗导航信号兼容或独立工作，并且定位精度检测分 无线经济发展研究报告（2025 年） 28

....................................................................................114 5.2 技术依赖与可靠性................................................................................................... ）中。 - 温数据：偶 尔访问的数据，如历史订单、用户历史行为数据，存储在性能适中 的设备中。 - 冷数据：极少访问的数据，如旧日志、归档数据，存 储在低成本设备中。 为确保数据的可靠性和安全性，需实施以下管理措施： - 数据 备份：定期对重要数据进行备份，并存储在不同的地理位置，以应 对灾难恢复。 If you need data storage visualization 响应速度和并发处理能力，确保在高流量场景下仍能保持良好的性 能。安全测试重点检查系统是否存在数据泄露、未授权访问等风 险，确保用户数据的安全。 测试过程中，采用模拟数据和真实数据相结合的方式，以确保 测试结果的全面性和可靠性。首先，通过模拟数据对系统的各项功 能进行初步验证，确保模型在理想条件下的表现符合预期。随后， 引入真实业务数据进行深入测试，评估模型在实际应用中的效果。 测试过程中，详细记录各项指标，如准确率、响应时间、系统稳定