模块化数据中心架构的规格 版本 2 作者 Neil Rasmussen 第 160 号白皮书 如今数据中心行业的共识是模块化、可扩展数据中心设 计将会取代传统数据中心设计。模块化可扩展设计的优 势包括：降低总拥有成本、提高灵活性、缩短部署时间 以及提高效率等。但“模块化”这一术语，和模块化架 构在何时何处适用，以及如何确定模块化架构的规格 等，都还没有明确的定义。 本白 本白皮书为模块化数据中心架构提供了一个框架，介绍 了数据中心电源、制冷和物理基础设施实施模块化的多 种途径，并说明了各种方法适用和有效的应用环境。 摘要 > 施耐德电气旗下 的白皮书现收录于施耐德电气白皮书资料库 由施耐德电气数据中心科研中心发表 DCSC@Schneider-Electric.com 模块化数据中心架构的规格 施耐德电气 — 数据中心科研中心 版本 2 2 模块化笼统地定义为一种利用较小的子系统构建大

开放数据中心标准推进委员会 ODCC 2025年9月 基于预制模块化数据中心场景的冷却 系统智能调优技术报告 [编号 ODCC-2025-06005] 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著 作权法》保护，编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或 者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经 ；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， 运用基于 AI 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 术语、定义、缩略词..........................................................................................2 三、 预制模块化数据中心冷却系统智能调优技术..................................................3 四、 平台建设.........................

17 19 23 24 24 25 2 随着云计算、大数据以及人工智能等新兴技术的迅猛发展，我国数 据中心产业也迎来了高速增长期。当前，数据中心正朝着大规模、高 功率密度、绿色低碳、模块化建设等方向演进。在这一趋势下，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 建设与碳中和发展趋势，为企业实现可持续发 展目标提供支持。 母线系统 传统系统 5 此外，部署周期难以满足快速上线需求： 互联网行业对数据中心快速上线的需求越来越 迫切，传统配电方式因施工流程复杂，难以适 配模块化、工厂预制的部署趋势。 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。 电母线作为创新型配电解决方案，以全新的设 计理念和技术特性形成了系统性的解决方案与 突破性优势。 DAYS 母线系统工期 DAYS 传统系统工期 30 6 2.1 数据中心末端配电母线特点 数据中心末端配电母线是基于模块化设计的新型配电系统，通过整合电力传输、智能监测与 灵活扩展功能，实现数据中心供配电体系的高效升级。 采用数据中心末端配电母线方式由于省去了列头柜，原列头柜的位置可增加配置1个IT机柜。 一般每20

设备的发展趋势的技术与建设方案。提高市场竞争 性，降低智算中心造价，提高智算及云业务利润，实现智算中心的模块化、标准化建 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 11 设，以适应客户项目灵活部署。 针对需求，基于冷板式液冷系统自主开发出液冷云舱产品，能够弹性适配新建及 改扩建等不同类型的场景，实现预制化、模块化、灵活部署和快速交付。 2. 液冷云舱建设方案的优势 液冷云舱的建设方案采用兼容列间空调和液冷 的灵活适配，风液混合部署，提高功率兼容性和冷量利用效率，适配高功率密度设备 部署需求。利用预制化和模块化技术，达到液冷产品的标准化和集成化，以便快速交 付业务。通过集约化供冷和供冷资源的池化，实现不同设备和环境的混插混用，以及 跨楼层、跨机房的冷量柔性化动态调节。 （1）灵活性强：液冷云舱模块化架构可预集成液冷机柜、智能配电、冷却单元 等核心组件，支持按需扩容，单舱体可独立运行或多舱级联，实现柔性扩展能力。 3.1 基本技术条件 液冷云舱采用冷通道/热通道封闭，主要由通道门、控制天窗、翻转天窗、固定天 窗、云舱框架等组成，其中通道门为自动平移门。风冷部分采用列间空调制冷，封闭 通道密封系统采用模块化装配式设计，可根据服务器上架量按需布置 CDU、IT 机柜、 液冷机柜、配电柜、空调等，每个单元均能独立安装，并能与相邻的单元连接。密闭 通道系统使云舱内的冷热气流隔离，有效提高气流利用率。

01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 21 2.2.行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1.生态技术基础：基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革：多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态：专用+类人形+人形 30 2.2.4.多技术栈驱动的具身智能：移动+操作+交互 快速部署和重新配置机器人来应对市场变化， 造成成本和资源的消耗。而相比之下，通用型 机器人能够快速适应新的任务和环境，从而提 高整体效率和生产力。 • 提高集成难度：各种机器人系统缺乏标准化和 模块化设计，导致不同系统的集成难度增加。 • 影响服务体验：终端用户需要管理和维护一系 列的专用机器人产品，每种都有其独特的操 作系统和维护要求，增加了操作和使用的复杂 性，也增加了培训和技术支持的成本。 1. 生态概念定义 基于模块化设计 与AIoT的R2X 多品类 产品矩阵 多技术栈驱动 通用的多元形态： 可持续与 的具身智能 专用+类人形+人形 普惠的创新 开放性的全栈式智能服务机器人生态的发展 路线是一个多维度、跨领域的综合性战略， 进入行业下半场， 服务机器人正沿着一条创 新的发展道路前进。这条道路的实现需要依靠 多种战略的发展， 其中包括了以模块化设计和 AIoT 技 术 为

策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 实现对多样化数据的实时处理与智能化分析，从而提升企业的运营 效率与决策质量。 项目的核心目标是通过模块化设计和可配置策略，为企业提供 定制化的智能体开发服务。智能体将具备自主学习能力，能够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek 智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业 提供一套标准化、模块化的智能体开发框架，帮助开发者快速构建 高效、可靠且可扩展的智能体系统。 当前市场上，智能体开发的主要痛点包括： - 技术栈复杂：智 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 智能体系统在部署后需要持续优化和更新，缺乏统一的开发框架会 增加维护难度。 基于上述背景，DeepSeek 智能体开发通用方案通过整合先进 技术与行业最佳实践，提供了以下核心价值： 1. 模块化设计：将 智能体功能拆分为独立的模块，支持按需组合，降低开发复杂性。 2. 跨领域适配：提供通用接口和标准协议，确保智能体能够无缝集 成到不同业务场景中。 3. 高效开发工具：内置自动化测试和部署

定的环境中部署，比如餐厅厨房或医院手术室。 人机交互界面：拥有直观的人机交互界面，便于操作员监控状态、调整参数或直接指导机器人行为，加强了人与机 器之间的沟通效率。 可拓展性和模块化设计：协作机器人支持各种传感器、工具端和软件的集成，可根据具体应用场景进行定制化扩 展，满足多样化任务需求。这一特性促进了它们在非工业领域的广泛应用和创新。 成本效益：随着技术进步和规模化生 倍福 华成工控、研华科技(宝元数 控)、固高科技、 纳博特等 数据来源：高工机器人产业研究所（GGII） 六、一体化关节模组 随着机器人技术的发展，机器人用关节朝着智能化、系统化、微型化与模块化的方向发展。协作机器人一体化关节 模组将伺服驱动器、无框力矩电机、谐波减速器、编码器等关键部件集成在一个模块中，易于安装和维护，满足不同 应用场景的需求。通过优化关节模组的设计，可以提升协作机器 通过外购部分核心零部件，结合自主研发与设计，将模块化关节集成应用于自研的机器人本体中。人形机器人本体厂 商的模式则有所不同，它们通过自主研发或与专业关节模组厂商合作的方式，进行一体化关节模组的开发。 第二类是谐波减速器厂商。这类厂商依托自身在谐波减速器领域积累的研发技术与实践经验，将自主生产的谐波减 速器与外购的伺服系统、编码器等零部件进行模块化整合，也相继推出了机电一体化关节模组产品。

智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私 保护技术，确保患者数据的安全性。 3. 易用性与可扩展性：提供友好的用户界面和模块化设计，便于医 疗机构快速部署和扩展。 4. 成本效益优化：通过资源整合和算法优化，降低整体运营成本， 提升性价比。 通过实现上述目标，DeepSeek 智算一体机将显著提升医疗场 景中的数 制，确保医疗数据的安全性和完整性。 - 一体化设计与易部署性：采用软硬件一体化设计，减少系统集成 的复杂性，支持快速部署和即插即用，降低用户的使用门槛和维护 成本。 - 灵活的扩展性：采用模块化设计，用户可根据实际需求灵活扩展 计算资源和存储容量，适应不同规模医疗机构的业务需求。 此外，DeepSeek 智算一体机还提供了定制化的支持服务，包 括远程监控、故障诊断、算法优化等，确保用户在使用过程中获得

下载日期:2025-09-10 大小脑模型协同的技术路线仍有机会 q 端到端模型虽决策高效，但泛化性和扩展性受限，受制于环境交互与硬件适配， 难以适应多样场景。而模块化的大小脑协同框架凭借强泛化、可解释优势，正成 为学界与业界的研究热点 模块化：大小脑协同框架赋予具身智能体模块化优势，具备可扩展架构、高效开发 与强适应性三大特性 可泛化：基于VLM开发的大脑具备丰富的多模态认知能力，且不受小脑模型的影响 可解释：决策过程更加透明，提升人机协同效率

生态，构筑丰富的 业务和应用生态。  联接 ToC/ToB/ToH 场景下的海量用户资源，将算力服务和生 态应用引入到千行百业、千家万户。 （2）算网一体、灵活部署  沿用新型城域网模块化组网架构，基于 Spine-Leaf 灵活扩展， 泛在接入各类用户。  算力网关随 AIDC 灵活部署，构建网络和算力资源的标准化对 算力城域网白皮书（2025 版） 14 接模型，实现网随算动。 按用户或业务类型设置网络切片，实现用户数据管道安全隔离。 算力城域网白皮书（2025 版） 15 4.2 算力城域网总体架构 图 4-1 算力城域网（COMAN）总体架构 算力城域网基于算力 POD、云网 POP、出口功能区模块化组件 搭建。算力 POD 实现 ToC/ToB/ToH 场景的算力用户统一接入和广泛 覆盖，以及深/浅边缘算力池的快速接入；云网 POP 通过算力网关联 接城域网络与算力资源池，实现二者在参数面、样本面、业务面网络 接城域网络与算力资源池，实现二者在参数面、样本面、业务面网络 间的标准化快速对接；出口功能区作为 AIDC 与算力 POD 之间的枢 纽，实现用户数据高效入算，以及多 AIDC 之间的算力协同。 算力城域网通过三大模块化组件之间的高效协同，确保算力业务 在城域内的高效承载。算力 POD 作为用户接入入口，通过与云网 POP 高速互连，构建用户至算力资源池间的高效传输通道；算力 POD 与 出口功能区联动，实现跨 POD/跨域的用户至算力资源池的端到端无