在传统数据中心配电体系中，主进线经变压器与UPS后接入列头柜，再分配至各IT机柜，通常 每柜配置双路电源以实现冗余，布线多通过底部架空地板或顶部线缆桥架部署。 随着数据中心功率密度持续攀升，供配电 系统面临多重挑战。 首先是可靠性要求显著提高：当前机柜功 率已从10kW、15kW提升至20kW、50kW，部 分应用场景甚至突破100kW，传统电缆在长时 间高负载运行下的安全风险持续加剧。 其次在 IT 设备迭代周期不断缩短的前提 最后，空间利用率偏低：列头柜占用机柜 位，在空间资源紧张的场景下，无法适适应高 密度建设需求。在此背景下，机房配电母线作 为更高效、灵活的替代方案，正逐步成为行业 主流选择。 传统数据中心配电架构在功率密度攀升的 行业趋势下，其可靠性不足、灵活性欠缺、运 维复杂、部署迟缓以及耗材多、难回收、碳排 放高和空间浪费等问题日益凸显，已成为制约 数据中心（特别是 AI 智算中心）高效发展的关 键瓶颈。针对这些痛点，数据中心智能末端配 箱、母线直线段、母线连接器、插接箱 和安装附件组成，具备优异的接触性能与承载能力。系统支持全线电流、全母线温度实时监测及 告警功能，可显著提升抗冲击能力与长时间运行稳定性。 2.1.3 更高系统可靠性 数据中心智能末端配电母线的经济性体现在全生命周期成本优化：一方面可大幅降低运维与 安装成本；另一方面节能特性突出，以 400A 规格为例，年用电成本较电缆方案节约 10%，若计 入电流发热对空

数字星云 icenter 统一入口 智慧能环 冶金集中管控 数字移动运维 安全生产 研发设计类应用 业务管理类应用 生产控制类应用 工 控 增 值 业 务 5 G 工 控 专 网 安全性 可靠性 经济性 确定性 网元频谱专属 多种认证方式 软硬切片隔离 双频双链路 内生双发选收 设备冗余备份 算力基站 智简网络架构 高集成终端 原生 5G-LAN URLLC+TSN 算 力 节 点 一体化运维 5G 定位 网络安全数据安全 用 5G 工控专网，构筑钢铁可靠连接 5G 专网 1.0 5G 专网 2.0  5G 核心网专属，安全可靠  4.9GHz+2.6GHz 双频组网，双发优选  控制类业务可靠性 99.999%  保障 PLC 远控业务安全可靠 5G/5GA 工控专网 共享 UPF 运营商 核心网 Internet 企业数据中心  峰值高达 750Mbps 的上行带宽  MEC 边缘部署，实现超低时延和工业数 据高可靠传输 公众网络 企业专网（双频） 运营商 核心网 专属 网络 Internet 企业数据中心 专属 5GC 独立承载  生产业务场景（深水区无人化）  厂区工控专网，厂区 OT 域业务可靠承 载  车间工控专网，车间 OT 数据不出车间  5G 广连接，即插即用 车 间

此外，水利工程还需要高效的运维管理系统。传统的运维方式 往往依赖人工巡检和故障排查，效率低且容易遗漏问题。通过引入 智能运维平台，能够实现设备的远程监控、故障预警和自动维护， 大大提升运维效率和可靠性。例如，利用深度学习技术对设备运行 状态进行实时监控，及时发现异常并自动生成维护计划，减少设备 故障率和维护成本。 为了提高水利工程的整体效能，还需要建立跨部门、跨平台的 数据共享和协同工 能够实现对海量水利数据的实时采集与处理，包括 水文数据、气象数据、地质数据等多源异构数据的整合与清洗，确 保数据的准确性和一致性。通过分布式计算框架，DeepSeek 能够 快速处理大规模数据，为后续分析提供可靠的数据基础。 其次，DeepSeek 具备先进的数据挖掘和机器学习算法，能够 对历史数据进行深度分析，识别出潜在的水资源管理问题和风险 点。例如，通过对历史水文数据的分析，DeepSeek 可以预测未来 量和洪水风险。基于这些数据，系统可以提前发出预警，自动启动 应急预案，如调节水库水位、加固堤坝或疏散居民。此 外，DeepSeek 还能够通过模拟洪水演进过程，优化防洪设施的设 计和布局，提升防洪工程的效率和可靠性。 DeepSeek 技术在灌溉管理中的应用也不容忽视。通过安装土 壤湿度传感器和气象站，DeepSeek 可以精确监测农田的土壤湿 度、降雨量和蒸发量等参数，结合作物生长模型，制定科学的灌溉

自于公共交通系统内部的关键制约因素，如公交 运行可靠性、设施网络覆盖性、服务组织便捷性、 服务模式多样性，也是现代公共交通系统发展面 临的重大挑战。 2.1 公交运送速度慢，服务可靠性低 《2022 年度中国主要城市交通分析报告》 指 出，中国超大、特大以及大、中型城市的高峰时 段平均候车时间超过 10 min。导致公交服务可靠 性差的原因主要有两方面。首先，路面公共交通 的路权 的路权 （包括空间路权优先和时间路权优先） 以 及枢纽用地优先保障不充分，如图 2 所示。其次， 目前中国公共交通系统在精准调度、精细服务、 动态调整等方面都存在发展短板，且调度准时性 差导致服务可靠性低、运能安排不合理，并进一 步造成供需失衡，难以满足乘客高品质出行需求。 2.2 公交网络重复性高，协同服务能力弱 随着城市规模扩大，公共交通线网覆盖面积 也不断扩大，但是线网重复性严重，网络结构单 能不足，且大数据、云平台、人工智能等新技术 与公共交通系统的融合程度较低，影响了公交决 策的精准性、时效性、预见性和主动性，导致公 共交通系统韧性差，应对特殊、突发情况的能力 不强，无法完全保障可靠性，制约公共交通服务 水平与品质的提升。 图2 公交车与小汽车车速对比 90 3 现代公共交通系统转型发展需求与理念 3.1 现代公共交通系统转型发展需求 在新时代，以交通强国建设的战略需求为牵

智算一体机将集成多种先进的深 度学习模型和机器学习算法，覆盖从医学影像分析到临床决策支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。 2. 技术架构设计 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术架构设计旨在实 现高效、可靠且可扩展的智能计算能力，以满足医疗数据处理、分 析和决策支持的多样化需求。该架构采用分层设计，包括基础设施 层、数据处理层、智能计算层和应用层，每层之间通过标准接口实 现无缝集成与协同工作。 景提供强大、灵活且安全的智能计算能力，助力医疗行业实现数字 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优

数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠 性。 首先，DeepSeek 将整合来自多源异构数据，包括车载传感 器、GPS 定位、乘客流量统计、天气信息以及历史运营数据。通过 这些数据的深度分析，系统能够实时监测交通状况，预测高峰时段 能和大数据分析技术，能够实时监控和优化交通流量，提升车辆调 度效率，减少拥堵和延误，从而显著提高乘客的出行体验。此外， 该方案还能够预测潜在故障，提前进行维护，降低运营成本，延长 设备寿命，确保交通系统的安全性和可靠性。 通过 DeepSeek 的应用，城市公共交通系统能够实现以下具体 目标：  提高运营效率：通过实时数据分析和智能调度，减少车辆空驶 率，提升车辆利用率。  优化资源配置：根据乘客流量动态调整班次，确保资源的高效 生成优化调度方案。例如，在高峰时段动态调整发车间隔，或在地 铁线路故障时快速规划替代公交线路，从而减少乘客等待时间和运 营成本。 此外，乘客体验的优化也是需求分析中的重要环节。现代城市 居民对公共交通的便捷性、舒适性和可靠性提出了更高要 求。DeepSeek 可以通过数据分析，精准识别乘客需求，例如为老 年人和残疾人提供个性化服务，或在极端天气条件下调整车辆空调 系统和照明设置。同时，基于自然语言处理的智能客服系统能够实

与终端安全准入对接 与 PKI/PMI 系统结合后能提供的信息保障 通过与 PKI/PMI 系统签发的数字证书相结合， 可以实现信息安全的 6 个目标，为可靠 性、可用性、真实性、保密性、完整性、不可抵赖性。 ⚫ 可靠性包括：通信可靠性、人员可靠性。 ⚫ 可用性：网络信息系统在需要时，允许授权用户或实体使用的特性。 ⚫ 真实性:确保网络信息系统的访问者/被访问者与其声称的身份是一致的；确保网络 控制，对用户、设备和应用采用精细授权和动态精准鉴权，实现用户对应用和数据的安 全访 问。该跨网安全访问与交换平台部署在数据汇聚节点和用户汇聚节点之间，数据汇聚 节点与 访问控制平台的互联网设备，建议采用双设备交叉连接， 满足网络可靠性和扩展性 要求。 本地用户访问本地系统，用户访问流量通过本地用户汇聚节点，经由安全平台流向本 地 数据汇聚节点，进而访问本地数据中心的业务系统。通过可信的网络安全控制手段，禁 止用 户访问 访问通道防火墙用于保证业务访问网络通道仅允许用户访问流量的进入和业务系统的 应答流量。根据可靠性要求，访问通道防火墙采用冗余部署，保证网络可靠性。 集传统防火墙、入侵防御、防病毒等多种功能于一身， 实现高性能 IPSec、L2TP、GRE VPN、SSL VPN 等功能。 采用双主控高可靠架构。防火墙可根据数据包 的源/目标地址、协议 类型、源/目标端口以及网络协议等对数据包进行访问控制

融机构可以根据评分结果决定是否批准贷款以及贷款的条件。 为了更直观地展示 DeepSeek 的工作原理，以下是一个简化的 流程图： 以上流程确保了 DeepSeek 在金融贷款评估中的高效性和可靠 性，帮助金融机构做出更加明智的决策。 2.2 DeepSeek 在金融领域的应用现状 在当前金融领域，DeepSeek 技术的应用已经展现出显著的潜 力和实际成效。该技术通过深度学习和自然语言处理（NLP）的结 的持续学习和自适应能力也是其与机器学习 深度融合的体现。通过在线学习算法，DeepSeek 能够实时更新模 型参数，适应市场变化和新的风险模式。这种能力使得 DeepSeek 在金融贷款评估中始终保持领先地位，为其用户提供稳定可靠的服 务。 综上所述，DeepSeik 与机器学习的关系不仅是技术上的依赖， 更是业务上的深度融合。通过不断优化机器学习模型和算法， DeepSeek 能够为金融机构提供更加精准和高效的贷款评估解决方 的竞争 压力。通过分析市场份额、竞争对手的强弱以及产品差异化程度， 可以判断借款人是否具备持续的市场竞争力。例如，如果借款人在 行业中占据较大份额且拥有较强的品牌影响力，其还款能力通常更 为可靠；反之，若市场集中度较低，且借款人市场份额较小，则需 要进一步评估其未来增长潜力。 此外，宏观经济环境的变化也会对行业与市场分析产生重要影 响。例如，经济增长放缓可能导致市场需求收缩，从而影响借款人

能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高效能：采用冷板式液冷系统可以实现机架功率密度的提高，有 效提升单机架的计算能力，冷板式液冷系统相对风冷在能效方面具备高效能的特点。 同时，通过进一步对液体､管理和设备冗余进行更为合理的设计和应用，液冷也将具 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 (2) 高可靠性：冷板式液冷技术在冷却液管路中流动时，并未与主板和芯片模块 进行直接的接触，材料兼容性较强，提高系统的运行安全性｡此外，液体冷却芯片温 度更低，可延长芯片寿命 30%以上，降低因过热导致的硬件故障率。 (3) 强适用性：冷板式液冷技术不改变服务器主板原有的形态，而是对现有服务 器主板进行适配性改装来实现液冷散热。这种方式不仅拆卸简单、安装方便，而且在 （2）高效散热能力：液冷云舱配置独立的 CDU 和列间空调，结合“芯片-机柜- 机房”三级液冷循环，动态匹配不同负载场景，减少无效能耗，兼容智算和常规通算 服务器，弹性适配不同算力场景。 （3）高可靠性：将动环、IT 网管以及整个机房资源纳入数字化管理平台，支持 未来 AI 智慧化系统接入，实时分析负载与温度场，动态调节泵速、流量及冷却路径； 配备漏液检测、压力传感与冗余泵组，毫秒级隔离故障模块，提升系统故障自愈能力，

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） 区、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 络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