应链波动及安全风险（如热失控）等挑战。安全标准、循环经济与跨领域协同创新将是产业可持续发展的关键。 工商业储能 全方位安全防护解决方案白皮书 前言 01 传统解决方案及 其局限性 2.1 传统柜式储能方案 2.2 传统电芯设计 2.3 传统电池包设计 2.4 传统系统设计 2.5 传统云平台 总结 18 安全考量 1.1 工商业储能燃爆事件频发 1.2 电池热失控 1.3 电气危险 1.4 设计与运维难度 1.4 传统解决方案及其局限性 随着全球能源转型加速，工商业储能作为用户侧能 源管理的核心环节，其安全性成为行业发展的关键瓶颈。 热失控与火灾隐患、复杂场景下的消防难题，以及设计 与运维缺陷，都阻碍着工商业储能的进一步发展。 2 05 供电系统 光伏发电 储能系统 负载 抽水储能 电池储能 风电 电厂 工商业储能 全方位安全防护解决方案白皮书 传统柜式储能系统以 S（电池管理系统）、消防组件、温 控系统等集成于单一柜体内。 传统柜式储能方案 2.1 传统电芯安全依赖电芯厂规格书和质保，电芯规格宽松，以交付为主。 传统电芯设计 2.2 电池包的传统设计有以下缺点： 传统柜式储能的灭火装置外置，无法快速灭火。 传统电池包设计 2.3 传统柜式储能消防 外置灭火装置 传统柜式储能电池Pack温度传感器和电芯的比例较 低，整个储能柜布置8-12个温度传感器，需检测

数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示：

蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 经济推动劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸，全方位深化拓展劳动 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得到更有效地配置和利用。三是推动产业深度转型升级。 数字经济通过赋能劳动者和劳动资料，推动建设现代化产业体系，打 造新的经济增长点，加快传统产业向高端化、智能化、绿色化转型升 级，培育新兴产业发展壮大，加快新质生产力的发展。 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 进数据资源高效利用。三是以现代化产业体系建设，推动新质生产力 载体变革。加快改造提升传统产业，培育新兴产业和未来产业，提升 产业链供应链韧性和安全水平。四是以生产关系适应性优化，推动新 质生产力制度变革。加快建设全国统一大市场，完善实体经济和数字 经济融合体制机制，积极参与全球数字经济治理。

White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588 3 目录 ◆ 中国人工智能与商业智能市场洞察 ---------- 4 • 企业对数据的依赖 • 传统BI局限性 • ABI定义 • BI到ABI的发展历程 • AI赋能BI的核心功能 • AI赋能BI的核心价值 • 中国ABI市场规模 ◆ 中国人工智能与商业智能应用洞察 ----------

刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智算中心广泛部署。基于电交换机的典型的架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 求。光交换具有大带宽、可靠性高、功耗小、组网灵活的特点，相比 电交换机具有高带宽、低能耗的优势，是突破网络核心侧带宽密度瓶 颈的最佳技术路线，适用于超大规模 模型训 练来说，动态时延由 10us 增加至 1000us，GPU 有效计算时间占比将 降低 10%左右。同样，大模型推理对网络时延也有着更高的要求，以 确保能够为用户提供优质的推理服务。 传统数据中心网络普遍采用多层电交换架构，通过网卡与交换机 连接多个计算节点，数据包在传输过程中需要经过多个交换节点的中 转。受制于电交换“存储—转发”的工作机制，数据包必须在交换机 内部进行排队等

的技术手段，成为推动市场主体实现高质量发展的重要技术力量。在数字经济 迅速崛起的时代，市场主体必须抓住数智技术快速发展带来的机遇，这意味着 企业需要快速将最新的数智技术与生产、研发、管理、销售、服务等环节深度 融合，实现从传统生产模式向数字化、智能化发展的转型。产业集群由于能够 快速集聚资源、集成要素，成为推进集群专业化分工和数字化转型、建设制造 强国、促进产业迈向价值链中高端的重要路径和必由之路。 从宏观政策上看 用数智技术、绿色技术改造提升传统产业”。这是在中央文件中首次提出“数 智技术”，也就是说，在中央层面，对数字化的理解，已从单纯的数字技术， 上升到了“数智技术”。数智化产业带作为一种新的产业集群培育方式，能够 通过产业链的数智化升级，形成具有全球影响力的产业生态系统，促进国际综 合竞争力的提升，并成为区域产业经济发展的新动力。本报告结合抖音电商的 实践，就数智技术对传统产业带的提升改造进行深入探讨，提出了“数智化产 成显 著的外部规模效应，提升了产业活力。这是一个值得研究的新现象与新课题。 数智化产业带发展形成了多种多样的模式与类型，既有依托国货兴起的产业带， 也有将文化传承做好而推动形成的产业带，还有以传统优势产业转型发展而形 成的新兴产业带。在宏观上，数智化产业带已成为区域产业转型升级的重要动 力和加快形成新质生产力新引擎的重要基础、促进良性创业就业环境形成的主 要推手、增进中国优秀文化传承的关键助力、实现乡村振兴的重要动力。通过

新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 据（如图像、视频、点云等）传输需求，传统以精确到比特级信息传输为核心的 编码调制方法逐渐接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。语 义通信作为一种新兴范式，以人工智能技术为核心驱动，将通信范式从比特级跃 迁至语义级，聚焦于信息的语义内容而非原始比特流，以突破传统通信香农极限， 为未来 6G 网络多模态信息的智简传输提供了全新的技术路径。 1. 引言 随着 6G 网络的快速发展，通信系统正迈向智能化、差异化和多样化需求的 新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 据（如图像、视频、点云等）传输需求，传统以精确到比特级信息传输为核心的 编码调制方法逐渐接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。传 统通信范式已然难以适配 6G 网络日趋高效的传输需求，亟待开拓新的优化空间 与维度，提高通信传输的信息量显得尤为重要。 语义理解与表达跃迁。语义通信正是在这一技术需求的强烈牵引下出现，是先理 解后传输的一种通信新兴范式，完美契合未来 6G 智简信息传输需求。语义通信 以“智（人工智能）”作为核心技术驱动力，将传统通信精确到比特级的传输范 式跃迁至语义级，聚焦于信息的语义内容而非原始比特流，从而实现传输的“简”， 为 6G 网络信息的智简传输提供了全新的技术路径，为 6G 时代复杂场景下的通信 需求开辟

------------ 17 第三章 全球全模块储能市场发展现状及趋势 3.1 全模块化储能市场的定义和分类 -------------------------------- 20 3.2 传统非模块化储能解决方案的痛点 -------------------------------- 24 3.3 全模块化储能系统主流解决方案 -------------------------------- 希望提高能源独立性和对能源价格波动的适应能力，这反过来又刺 激了对当地可再生能源基础设施的投资。 高 高 技术改进：技术进步是克服可再生能源生产传统挑战的关键。更高 效的太阳能电池板、更大的风力涡轮机和更完善的储能系统等技术 进步显著提高了可再生能源的效率，使其比传统化石燃料更具竞争 力。 高 高 电力需求上升：受人口增长和经济扩张的推动，能源需求急剧增加。 同时，电动汽车（EV）在发达经济体的普及也进一步推动了电力 程监控，智能维护和电力需 求预测，从而提高储能系统 的性能 • 随着新能源汽车的发展，增 加充电模块可以提高能源利 用效率 • 传统电力系 统依赖化石 燃料 • 阻碍全球生 态系统的可 持续发展 • 提高太阳能光 伏发电能力 • 太阳能光伏发 电具有间歇性 、多变性和随 机性 传统的太阳能光伏发 电和储能系统解决方 案: •缺乏灵活性 •安装困难 •运行和维护成本高 •应用场景有限 行业挑战 •

效率革命。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒 迁，在不久的将 来，很可能呈现“AI 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 成功， 但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示， 类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大