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 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 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，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

算力运维体系技术白皮书 1 算力运维体系技术白皮书 广东广信通信服务有限公司 中通服中睿科技有限公 版权声明 本白皮书所载的材料和信息，包括但不限于文本、数据、图片 和观点，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本白皮书版权归 广东广信通信服务有限公司/中通服中睿科技有限公司所有，并受法 律保护。如需转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明来源。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 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 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。 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 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，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

����� ��������� ����� ��������� �������������� 当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 高清视频，同时支持远程访问办公文件、备份照片，摆脱车机本地资源依赖，将车内空间升级 为移动私人影院。 因受到硬件性能与游戏资源限制，传统车机无法满足副驾、后座乘客的高品质游戏需求。若借助车 家互联打破算力壁垒，通过车机安装游戏主机 App，与家庭 PS、XBOX、Steam 等主机建立远程连接， 则将车机大屏转化为沉浸式显示终端，可流畅运行各类 3A 大作，享受流畅、沉浸的专业级游戏体验。 第三 档功能，打破办公空间壁垒，提升移动办公效率，消除办公文件多次转存与公网转发的繁琐流程。 2.3 人车家互联场景：通信链路构建难 任务驱动式智能互联技术白皮书 05 智能互联需求场景 在数智化转型的浪潮中，具身智能正在将人工智能从虚拟世界带入现实生活，成为推动产业智能化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具

某大型车企数智化战略 规划方案 XX 集团 AI+ 建设顶层战略设计方案 目 录 – 2 c 第一部分： AI+ 现状、趋势及对汽车行业的影响 第二部分： XX 集团 AI+ 应用现状 第三部分： AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 产品智能互联化水 平低，缺乏具有吸 引力的服务 产品无法满足 年轻消费者需求 年轻化、女性化消 费者对个性化的要 求更强烈 价值链无法支撑 个性化业务 研发环节与客户的交 互不足，制造环节智 能化不够 – 36 XX 个智能制造与性化定制价值 从企业角度来看，个性化定制业务可为 XX 带来四方面的价值：差异化的产品竞争优势、更灵活的产品 定价空间、更有效的运营成本控制及品牌价值的提升。 、项目预算及初期业务量而定；参照 XX 股份组织结构，暂 以新能源生计中心为目标组织。 – 60 一到三年内， XX 应以新能源为切入点先着手进行个性化定制的基础搭建，如初步实现生产数字化、智 能化，建立物流技术配送中心，搭建 IT 支撑等；三到五年内，增加个性化模块，升级个性化定制业务。 一年 三年 五年 个性化定制基础搭建 个性化定制能力提升 个性化定制用户实现 •计划排产模块

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 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。 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 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 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 32%。 以大模型训练与推理为代表的人工智能技术革命，正在推动 数据中心形态和基础设施需求发生结构性变革。与传统互联 网服务相比，人工智能算力任务在计算密度、持续运行时间 和电力消耗等方面均呈现数量级提升，这对数据中心的供电

最终，融合不仅提升教育质量，更以技术赋能缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 环境。从学校到家庭、线上线下，所有场景均可被感 知记录并反馈教学，打破时空限制，实现个性化与数 据驱动的融合。 AI旨在强化教师能力与价值。我们坚持让技术回归教 育初心，以智能赋能教师、激发学生，推进算力入校、 智能入课、数据入脑，使AI成为中国教育新质生产力 的核心引擎。 黄逸涛 广州视睿电子科技有限公司（希沃）副总裁 广州开得联智能科技有限公司董事长 让技术回归教育初心 赋能每一位教师，激发每一个学生 设浪潮，致力于构建开放、协同、安全的智慧教育新 生态。 我们创新打造智慧教育解决方案，基于端、边、云协 同的技术架构，将工业级AI能力与教育场景深度融合， 构建覆盖精准教学、个性学习、多元课堂的全场景智 能化教育体系。我们主张通过开放技术基座打破设备 孤岛，通过开源生态贯通数据血脉，携手全球教育伙 伴构建无界协同的教育新范式，同时始终坚持技术服 务于人的理念，让AI成为教师教学的得力助手，让学

驾 算法、算力、算据三个要素在数字孪生中缺一不可的，如果没有合适的算法，则理论上就不能解决问题； 而如果没有大量的算据，则无法训练整个神经网络；如果没有高性能的算力，则这个训练过程将会极度 缓慢或无法进行。 P8 算力支撑 CPU GPU TPU 分布式计算 云服务计算 数据算法运行资源 模型算法开发资源 数据分析引擎 分布式算据调整 算据异构数据存储 算据异构数据存储 算力资源调度平台 数据采集 数据管理 数据共享 智能建模 数据可视化 算据基础 工程基础数据 物联网监测数据 业务管理数据 跨行业共享数据 企业级数据 数字孪生三要素 GISTC 算 据 金面面眼 质量检评规果数据 工地安全贴据 水惰湘报系蜕 课 重 安 eeC 数字孪生四预目标 期 上游围 2# 路 业 √ 孟底沟水电站孪生体建设 01. 设计孪生体构建 —— · 三维正向设计模型为核心 · 卫星正射影像成果为基础 ·UE 虚拟引擎为载体 02. 孪生体算据融合 · 工程基础数据 · 物联网监测数据 · 业务管理数据 P13 数字孪生孟底沟 GISTC UNREAL ENGINE 数字孪生孟底沟 √ 孟底沟水电站导流洞孪生进度管理 孟底沟水电站朗期工程数字挛生平台

段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。 数字孪生水利工程是以物理水 利工程为单元 、 时空数据为底座、 数学模型为核心、 水利知识为驱动， 对物理水利工程全要素和水利治理 管理活动全过程进行数字映射 、 智 能模拟 、 前瞻预演， 与物理工程同 步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理工程的实时监控、 发现 问题、 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 标纲要》 《国家“十四五” 新 型基础设施建设 规划》 《数字中国建设整 体布局规划》 二 形势要求—党中央国务院的决策部署 推动大江大河大湖数字 孪生、 智慧化模拟和智 能业务应用建设 构建智慧水利体系， 以 流域为单元提升水情测 报和智能调度能力 构建以数字孪生流域为 核心的智慧水利体系 加快建设网络强国、 数字中国 首先， 流域是降水自然形成的以分水岭为边界， 动。数字孪生水利体系主要由数字孪 生流 域、数字孪生水网、数字孪生水利工 程、 业务应用， 以及网络安全体系和保障 体系构成。 三 目标任务— 目标 数字孪生水利体系结构 算 力 ( 二 ) 建设目标 至 “十四五”末期， 建成七大江河数字孪生流域； 骨干水网中的数字孪生南水北调中线基 本建成， 省级数字孪生水网取得突破； 大江大河重要控制性枢纽基本建成数字