来变化不大，直到个人电脑的普及才开始 出现了极其微妙的改变。首先是带动着数 据化的领先企业包括 Google、Amazon、Facebook 及 中国的 BAT, 然后是移动应用和人工智能所引起的智 能热潮。再加上物联网的加入，让我们在不知不觉之 间每天都在生产着数据，甚至消费着数据。可以说， 几乎全民都参与在大数据的生命周期之中。大数据的 组成和几年前很不一样，因为需求的细分及终端的发 达 —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 石，管理层必须理解，从信息化到数据化再到 应用，必须有强大的技术支持、灵活的政策保 障以及开放的生态支撑，方可马到功成 10/2018 New Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层

工业园区综合能源探索与实践 浙江省能源集团有限公司 1 01 02 综合能源的内涵和特 征 浙能集团综合能源服 务实践 04 05 工业园区综合能源实 施构想 工业园区综合能源探 索实例 03 工业园区开展综合能 源的必要性 06 总结与展望 目 录 = 2 01 综合能源的内涵和特征 3 开展综合能源的时代使命 • 能源技术 术革命 能源体 制革命 当今世界，全球能源系统正朝 着更低碳、更清洁、更高效的目标 发展，面对能源供需格局新变化、 国际能源发展新趋势，习近平总书 记提出“四个革命、一个合作”能 源安全新战略。 综合能源是对习近平能源安全新 战略的探索实践。 4 开展综合能源的时代使命  浙江省为奋力推进“两个高水平”和“四大（大湾区、大花园、大通道、 大都市区）”建 造智慧能源管理平台，提供能源监测、需求管理、调度优化、能源交易等 服务，满足用户多元化用能需求，提升整体能源利用效率，促进能源可持 续发展。 6 综合能源特征 多赢 思维 多样 服务 多方 互动 多级 利用 多能 互补 多网 融合 多重 循环 多维 优化 特征 = 7 02 浙能集团综合能源服务实践 8 浙能集团简介 浙江省能源集团有限公司成立于2001年，总部位

空间智能赋能数字孪生水利解决方案 GISTC 智 慧 水 利 发 展 趋 势 分 析 7 空间智能赋能数字孪生水利 工 I-1 日 B B xY 数字孪生水利案例经验分享 目 录 contents 智 慧 水 利 发 展 趋 势 分 析 P3 单机化 数字化 网络化 智能化 智 慧 水 利 发 水利云 江河湖泊 水利工程 治理管理活动对象 影响区域 水利部智慧水利总体架构 物理到孪生、感知到决策 孪底 板生 水 利 智 能 中 枢 基础数据 监测数据 业务管理数据 跨行业共享数据 地理空间数据 业 务 应 用 数字 孪 生 流域 物理 流域 GISTC 水利知 历史场 业务 识图谱 > 风 向 > 湿度 无人船 超声波水位计 > 水 位 → 温度 智能机井控制器 > 水 位 > 取 水 量 > 流 量 > 用 水 取 电 量 > 电 能 > 累 计 用 电 量 雷达流速仪 > 水 位 > 流速 > 流量 GISTC > 监控视频 水 下 地 形 电子水尺 P8 对物理流域进行高精度数 字化表达和智能化操控的

虚拟电厂总体 规划建设方案 虚拟电厂未来展望 虚拟电厂系统架构 虚拟电厂业务规划 虚拟电厂总体分析 C 1 新能源发展快 新能源发展越来越快 ，规模也越来越大 ，风能、 太阳能等清 洁可再生能源 ，都具有随机性、 间歇性、 波动性特征。 新能源并网对电网安全稳定带来挑战 大规模、 高比例接入电网 ，给电力系统平衡调节和电网安全 稳定运行带来一系列新的挑战。 备一定的能量管理功能 ，但微网以分布式电源与用户就地 应用为主要控制目标 ，且受到地理区域的限制 ，对多区域、 大规模分布式能源的有效利用及在电力市场中的规模化效 益具有一定的局限性。 季节性、 时段性负荷迅猛增长 电网峰值负荷不断攀升 ，电网峰谷差呈现逐步扩大趋势 ， 夏季空调尖峰负荷和冬季热 - 电调度矛盾等电力供需不平 DG 、 储能系统、 可控负荷、 电动汽车等 DER 的聚合和协调优化 ，以作为一个特殊电 厂参 与电力市场和电网运行的电源协调管理 系统。 关键点 ：“聚合”和 “通信” “ 聚合” ： DER 与控制中心的双向通信 “通信” ：各种 DER 聚合起来协调优化 通过智能调控、 通信技术整合各种形式的分 布 式发电、 负荷、 储能等资源 ，作为一个调控

先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展 自身的应用和影响范围。英飞凌始终坚持创新，因为 我们深知保持这一创新势头的重要性。当前，业界已 供电挑战方面的技术实力。然而，前行的征途不能止 步于此，展望未来，我们仍需面对众多技术挑战，同 时还需要持续提升能效与性能。我们还必须确保为 AI 数据中心提供清洁、可靠的电力。毕竟，没有电力， 就没有 AI。正是这一现实，驱动我们不断推进技术革 新，确保随着 AI 的持续演进，我们为其高效、可靠供 电的解决方案也能同步升级。 在本白皮书中，我们将分享英飞凌对未来 AI 电源管理 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以 及能源可及性等方面的变化，将如何塑造这一领域的 未来格局。我们旨在通过分析，帮助读者深入理解这 一持续演进的前沿方向。 借助英飞凌的创新解决方案，迈向更高能效、更具可 持续性的 AI 驱动世界之旅。 Adam White 电源与传感器系统事业部总裁 4 引言 在大型数据中心中，训练日益庞大的 AI 模型需要更强大的计算能力，并将多达 10 万颗处理器聚合成一个虚拟机。

， 审批流程日趋复杂；在一些先进经济体地区，新建长距离输 电线路通常需要 4 至 8 年时间；同时，变压器、电缆、发电 机组等关键电力设备的交付周期也显著延长。在此背景下， 电力行业亟需加速扩容和提效，在电力系统低碳转型、制造 业协同发展和能源可负担性等多重目标之间寻求平衡。 在全球范围内，人工智能正在重塑经济与产业格局，成为推动全球数据中心扩张的核心动力。 而数据中心电力需求增速正迅速赶超传统 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 系统、散热方案和整体能效提出了全新要求。 为优化全国算力资源布局，中国政府实施了“东数西算”国家 战略工程，规划建设了八大算力网络枢纽节点（京津冀、长 三角、粤港澳大湾区、成渝、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏）。 该战略将东部地区的实时性算力需求与西部地区的非实时性 算力保障有机结合，同时充分利用西部地区丰富的可再生能 源优势。 据市场研究预测，到 2030 年中国互联网数据中心（IDC）基 下稳步发展， 呈现出以下趋势： 数据中心市场在保持增长态势的同时，增速逐步趋 于理性。在“东数西算”和市场需求的引导下，超大 型和大型数据中心逐步成为主流，分布式和边缘节 点同步发展。小型、分散、能效低的数据中心将加 速退出市场，推动行业集中度和资源配置效率持续 提升。 规模增长与结构优化并进 可持续性已成为衡量数据中心竞争力的重要指标。 除传统的 PUE 指标外，可再生能源占比、水资源 使

构、各类产业资本纷纷加大对工业互联网的布局力度，为产业发展引 入新的金融“活水”。 同时，本次报告首次从工业互联网驱动金融质效提升的视角，对 以工业互联网赋能金融的应用模式与路径进行洞察提炼，并围绕工业 互联网助力金融的三大方向，即助力提高运营效率、助力提升抗风险 能力、助力丰富金融供给，归纳提炼了工业互联网赋能金融的七种典 3 型模式，包括贯通供应链金融模式、生产与保险数据融合模式、驱动 带来新的机遇与增长点。工业互联网连续 8 年写入政府工作报告， “两新”行动方案中明确要“加快工业互联网建设和普及应用”，政 策预期的稳定性和市场主体的信心不断增强，工业互联网的市场规模 有望进一步扩大，工业互联网与金融双向赋能价值不断跃升。 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 ..................................................................................... 21 三、工业互联网赋能金融创新发展情况 ...................... 23 （一）助力提高运营效率模式 1：贯通供应链金融 ..................... 24 （二）助力提高运营效率模式

让愿景变为现实，行动正当时 亚马逊云科技致力于通过实战工作 坊和咨询服务，帮助您制定一个能 突破这些障碍的转型路线图。 本文档旨在为这些工作提供补充。它汇总了来 自 1500 多个亚马逊云科技案例研究及企业转 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 Instances（预留实例），更有效地控制支出。 部署亚马逊云科技的自动化和高效存储解决方案，进一步降低运营 支出。 借助庞大的亚马逊云科技合作伙伴网络和以客户为中心的专业服务 团队提供的支持与赋能。 22% IT 基础设施团队效率提高 3 32% 通用石油天然气公司将业务迁移 到亚马逊云科技云端后，总拥有 成本降低 52% 1. 2. 3. 4. 通用石油天然气公司 IT 基础设施运营成本 亚马逊云科技优化与许可评估 (OLA): 评估并优化资源使用、第三方许可及应用程序 依赖关系，从而找到云迁移和降本增效的最佳 路径。 在规划迁移及转型路线图时，还需考虑亚马逊云科技解决方案及赋能服务在迁移中的价值： 价值支柱 2 最大程度提升生产力 IDC，《Amazon Aurora 的商业价值》，2025年 利用亚马逊云科技云价值框架解锁云力量：员工生产效率， 亚马逊云科技，2024年

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 行业研究显示，算力中 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 的逐渐增加至智算中心的 20～40kW，未来 逐步发展至 40～120kW 甚至还要更高，智算中心机柜呈现高密度化趋势。这将导致智 算中心在 IT 负载和市电引入规模上大大高于传统数据中心，也意味着将消耗更多的能 源，同时也对资源产生众多新的需求。 1.2.4 静态负载向动态负载演进 在传统数据中心投入运行后，其负载通常保持相对稳定状态，极端情况下的负载 峰值或谷值出现频率较低。相比之下，算力中心的负载运行模式则以持续执行训练任