遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 GDPR、巴塞尔协议 III、HIPAA）和数据主权 问题，使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 慎态度。 对业务中断的担忧：为了在迁移过程中避免运 营中断，专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 IT 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 9% 高效率： 应用迁移至亚马逊云科技的 速度提升 46% 应用开发团队生产力 提高 21% 新产品和服务交付速度 加快 21% 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出， 降低计算资源的总拥有成本 (TCO)，从而实现成本节约。同时也消除 了为避免服务中断而过度配置计算资源的需求。 与此同时，核心系统的现代化改造可以减少对昂贵专用软件和长期许 可协议的依赖。现代化工作负载还可以利用自动扩展、容器化和无服 务器计算，减少因过度配置而产生的不必要基础设施成本。 亚马逊

车创新中心共同发布了《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参 考架构 1.0》 1。随着产业的快速发展，行业需要更加丰富的功能场景 参考架构作为参考。因此，在 1.0 版本的基础上，本白皮书将继续围 绕云控基础平台这一核心关键新型基础设施，运用基于模型的系统工 程 （ Model-Based Systems Engineering, MBSE ） 方 法 和 RFLP （Requirements-Function-Logical-Physical）设计流程，以《智能 国车路云一体化系统产业化与规模化奠定坚实基础。 本白皮书由清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工 程学会联合行业相关单位共同起草，寄望此白皮书能为政产学研各界 提供有力的技术参照，助力我国智能网联汽车基础设施建设，从而全 面推进逻辑协同、架构统一的智能网联汽车车路云一体化系统建设， 促进我国智能网联汽车产业未来的规模化建设与应用推广。 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等部分组成 的一个复杂大系统，其系统架构及组成如图 1-1 所示。 图 1-1 车路云一体化系统架构 云控平台作为车路云一体化系统的核心，包含“1”个云控基础

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 正迎来规模扩张与结构升级的双重机遇，同时也面临着绿色 低碳转型、区域协同发展等关键挑战。 为应对上述挑战，数据中心必须重塑电力供应与基础设施策 略，采用包括用户侧发电、微电网和先进储能在内的多元化 方案，加速部署，增强韧性。 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% 的用电增长。此外，约 10% 来自 其他 IT 设备，约 20% 来自如冷却系统等基础设施。 从区域视角来看，中国和美国将成为数据中心用电增长最显 著的两个国家，预计到 2030 年合计贡献全球近 80% 的增长 量。未来几年，美国、中国和欧洲仍将是全球数据中心用电 量最大的地区。与此同时，以东南亚为代表的其他地区也在 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，无论是发电侧还是用电侧，电网接入的周期普遍较长， 审批流程日趋复杂；在一些先进经济体地区，新建长距离输

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 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， 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 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 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 本质区别；（2）算力运维服务章节详细阐述基础设施、IT 设备、软件系统、数据应 用、安全合规、灾备应急及绿色节能七大运维模块的具体内容与操作规范；（3）能力 体系构建章节从组织架构、岗位能力、制度规范和技术体系四个维度搭建运维能力框 架；

定义定位—定位 数字孪生水利是充分运用物联网、 云计算、 大数据、 人工智能、 虚拟现实等新一代信息技术， 建设数字孪生 流域、 数字孪生水网、 数字孪生水利工程等新型基础设施， 实现流域防洪、 水资源管理与调配等 “ 2+N” 业务应用 “四预” ( 预报、 预警、 预演、 预案 ) 功能的综合体系， 提升水利治理管理数字化、 网络化、 智能化水平， 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 水网全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理水网同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 水网的实时监控、 联合调度、 风险 防范的新型基础设施。 数字孪生流域是以物理流域为 流域全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理流域同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 流域的实时监控、 发现问题、 优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据

局和建设补能基础设施等措施助力零排 放货运计划落地。 美国洛杉矶港和长滩港共同发起的圣佩德罗湾港口《清洁空气行动计划》是国际上最早的港 口零排放货运计划，其中的“清洁卡车计划”是降低集疏港运输车辆排放的核心手段，通过清洁 卡车基金（CTF）费率、建设公共卡车充电设施等措施加速清洁卡车的部署及应用。欧盟通过 “Horizon Europe”等基金项目为港口电动化、氢能基础设施提供支持和融资，鹿特丹港、安特卫 设备使用比例。 对于集疏运车辆，建议抓住国四柴油货车淘汰的窗口期，通过财政补贴等方式鼓励车队/车 主主动提前报废国四柴油车，并根据具体作业工况选择更换电动、氢能等零排放车辆，同时配套 补能基础设施来建设更好的零排放车辆使用环境。加强补贴、财税优惠、路权等政策工具，以及 绿色和市场机制在集疏运车辆零排放转型中的作用和影响。此外，还应加强合作与协同，积极推 动港口、车企、能源公司、金融机构 电动卡车的潜力，包括对纯电 动卡车部署所需的运营能力和充电基础设施的分析。报告确定了在港口或其附近运营的 纯电动卡车的潜在机会充电地点，以帮助到 2035 年实现短途车队的零排放转型。 f) 码头设备示范与部署：两港管理多个由资助支持的示范项目，包括电动场地牵引车、电 动堆高机和电动橡胶轮胎龙门起重机，以及创新的充电基础设施方法，如采用分布式发 电和电池存储的微电网控制系统。POLA

‘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OpenAI、软银和甲骨文三家企业将在美国建设 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 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20 OPS，未来 至2028年将以17.3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增 长到2028年1436EFLOPS（图1-2）。全球算力基础设施高速发展，而以支持AI/LLM为目标构建的新型智算 中心成为数字新基建的重要底座。 趋势洞察 01 图1-1 生成式人工智能市场 趋势洞察 02 随着大模型训练参数以及GPU集群规模的

（二）无线技术持续突破创新.............................................................................8 （三）无线基础设施建设适度超前...................................................................16 （四）无线产品类型不断丰富........ 结合，推动消费电子、智能装备、智能网联汽车、行业智能等领域 新产品、新应用发展提速。无线产业边界正不断拓展，具身智能、 低空经济、海洋经济等领域成为产业发展新空间。无线基础设施的 智能底座作用正不断加大。5G 网络作为新型基础设施，至 2025 年 7 月末，我国 5G 基站总数已达 459.8 万个，覆盖范围持续扩大，广泛 支撑 5G 在 86 个国民经济大类中应用。低空智联网络建设稳步推进， 接收站正式投入运行，完成北京密云、新疆喀什、海南三亚、云南 丽江、黑龙江漠河 5 个国家级遥感卫星数据接收站，形成了完整的 卫星数据接收、传输、存档、处理、分发体系，成为我国空间信息 领域的核心基础设施。在通信领域，以航天驭星为例，建设了国内 无线经济发展研究报告（2025 年） 13 首个商业卫星测控指挥中心和全球 60 多套天线设备的地面站网，累 计服务超过 489 颗卫星/火箭。

结果运用，优先保障符合产业发展方向的优质企业用地需求。 — 3 — 5. 优化园区空间布局。依据国土空间规划，因地制宜调整 优化园区生产和生活空间布局。聚焦主导产业，科学合理建设道 路交通、环保安全、仓储物流、能源保障等基础设施，完善研发 创新、生产制造、商务生活等配套设施。加强园区与周边地区的 联动合作，探索与社区的协同发展，为园区企业和员工提供医疗、 教育、文化、娱乐、体育等公共服务。 （三）培优园区企业主体 工程师实践基地、现代产业学院等人才培养载体，增强高端人才 吸聚能力。 （五）促进实数深度融合 11. 加强新型信息基础设施建设应用。推进 5G、千兆光网、 IPv6、移动物联网等园区网络基础设施部署，推动工业互联网进 园区。支持适度建设或有效利用数据存储与计算基础设施，加强 园区内算力资源统筹调度。鼓励有条件的园区打造人工智能、云 计算等新技术设施，提升开源操作系统应用水平，夯实园区数字 业加快“小快轻准”数字化解决方案应用落地，支持制造业企业 打造数字化新产品、新应用、新服务。 （六）推动绿色安全发展 14. 加快园区绿色设施建设。加强屋顶光伏、分散式风电、 多元储能、充电桩等新能源基础设施的开发利用，探索构建工业 绿色微电网、零碳能源供给系统和园区级数字化能碳管理中心。 重点加强污水、垃圾、有害物收集处理等公共设施建设，推进原 生资源协同利用，加快园区内固废收集、处置和综合利用能力建

。7 月，工信部等 十部门联合印发《5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年）》，明确重点推 进 5G 在工业互联网等领域的深度应用。8 月，国务院公布《关键信息基础设施 安全保护条例》，明确关键信息基础设施是经济社会运行的神经中枢，是网络安 全的重中之重。 2022 年 5 月，工信部发布《工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安 全深度行活动的通知》（工信厅网安函[2022]97 ，轻则造成生产停滞、 装备缺陷，重则造成基础设施破坏、人员伤亡、环境灾难，甚至可能导致社会动 乱，危害国家安全。从 2010 年针对伊朗核电站控制系统的震网病毒事件，到 2022 年的乌克兰电力系统安全事件，全球已经发生大量由网络攻击造成的核电厂、水 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 4 设施、电网、石油生产和轨道交通等关键基础设施破坏的安全事件，工业互联网 面临的安全威胁日益严峻。 。供应商的产品安全可影响大量上 下游企业，直接威胁到工业网络的安全。供应商的软硬件产品可能存在漏洞，亦 或被恶意植入后门，一旦被黑客利用，就可能入侵企业工业网络，获取机密信息 或破坏关键信息基础设施。2022 年日本丰田公司的主要供应商之一的小岛工业 公司受到了勒索软件的攻击，导致丰田汽车不得不关闭部分的生产流程。我国的 工业科研生产核心设备及工控系统主要依靠进口，在短时间内无法实现全部国产