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 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 本白皮书，对数据中心末端配电母线进行了详细分析，提出了一种新 型智能监控数据中心末端配电母线的架构，以期更进一步推动智能数 据中心末端配电母线的发展和应用。 前言 Preface

中国联合网络通信有限公司研究院 金砖国家未来网络研究院 (中国·深圳) 人形机器人 应用与发展前瞻 2025年7月 世界互联网大会智库合作计划系列成果 目 录 前 言.........................................................................................Ⅰ 编 组............. 组长： 李红五 中国联合网络通信有限公司研究院 陈辉 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） 副组长： 杨锦洲 中国联合网络通信有限公司研究院 张阳 中国联合网络通信有限公司研究院 工作组成员： 郭耀隆 中国联合网络通信有限公司研究院 杨峥 中国联合网络通信有限公司研究院 罗力卓 中国联合网络通信有限公司研究院 夏璠 中国联合网络通信有限公司研究院 薛竞 中国联合网络通信有限公司研究院 中国联合网络通信有限公司研究院 韩莹莹 中国联合网络通信有限公司研究院 林桢 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） 李纪超 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） 张雅文 金砖国家未来网络研究院（中国·深圳） Ⅱ 世界互联网大会智库合作计划系列成果 一、人形机器人发展新态势 （一）人形机器人发展现状 1.人形机器人的内涵 人形机器人作为融合了人工智能、高端制造等先进技术的革命性 突破，以颠

通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 据应用发展管理局、福州市数据局、杭州市数据资源管理局、西安市数据局、武汉市数据局、成都市数据 局、苏州市数据局、青岛市大数据发 5模型增强数据分析、自动化流程及AI应用场景。 （4）多层次生态体系和创新商业模式 Snowflake与AWS、Azure、GCP等云服务商深度合作，支持跨云数据存储与计算，提升灵活性；Snowflak联合 Anthropic、Datavolo等企业组成技术联盟，扩展AI与数据集成能力；Snowflak通过开发者社区推动第三方工具集成，提 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 通等案例，构建跨区域可信数据流通网络。 建设进展 1、EU4Health 2、MyHealth@EU 3、HealthData@EU Pilot 4、健康数据访问机构（HDABs） 5、欧洲癌症影像联合会（EUCAIM） 6、欧洲基因数据基础设施（GDI） 欧盟2022年启动金融数据空间建设，以开放金融（基于PSD2指令和FIDA框 架实现B2B/B2C数据共享）、ESAP（2027年建成的中小企业信息开放平

基。 党的二十届三中全会对进一步深化农村改革作出系统安排，为贯彻落实党中央决策部署、 中央农村工作会议精神和 2025 年中央一号文件部署，中央广播 电视总台农业农村节目中心、总 台研究院联合中国社会科学院农 村发展研究所撰写《CMG 乡村 振兴观察报告（2023-2024）》。 中国社会科学院农村发展研究所 始终关注乡村振兴战略实施进 程，2024 年开展了中国乡村振 兴综合调查第三轮追踪调查，覆 ：北京大北农科技集团股份有限公司 扬翔集团——智慧生猪产业链 联农带农“新引擎”…………………………………………………………83 推荐单位 ：广西扬翔集团股份有限公司 国产最大喂入量的智能谷物联合收获机……………………………………………………………………83 推荐单位 ：中联重科股份有限公司 极飞超级棉田——中国首个无人化棉花农场项目…………………………………………………………84 …97 推荐单位 ：中国县镇经济交流促进会 浦东新区高质量发展新型农村集体经济……………………………………………………………………97 推荐单位 ：上海市浦东新区农业农村委员会 探索联合经营 盘活存量集体资产新模式……………………………………………………………………98 推荐单位 ：上海市闵行区农业农村委员会 “整村运营”模式下村企齐发力 共创乡村振兴新图景………………………………………………………98

北京邮电大学、紫金山实验室 参编单位： 国网山东省电力公司信息通信公司、国网山东省电力公司青岛供电公司 江苏省未来网络创新研究院、江苏方天电力技术有限公司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 指导专家： 刘韵洁 黄 韬 张 鑫 谢人超 田 鹏 王 勇 蒲天骄 曹 畅 邢宏伟 李 勇 李 明 李 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 在技术业务需求驱动的同时，国家层面的政策引导为算电协同提 供了制度保障和发展方向。国家层面已构建起较为完善的算电协同政 策体系。2021 年 5 月，国家发改委等四部委联合印发《全国一体化大 数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，首次提出“东数西算” 工程，在京津冀、长三角、粤港澳等 8 个地区布局国家算力枢纽节点， 明确要求西部节点可再生能源使用率不低于 65%。2022 方 案（2024—2027 年）》，算电协同被列为七大试点方向之一，明确要求 在国家枢纽节点和青海、新疆等能源富集区，通过“绿电聚合供应” 模式提升数据中心绿电占比，并探索算力负荷与新能源功率联合预测、 柔性控制等技术，以降低电网保障容量需求。国家能源局 2025 年 5 月发布的《新型电力系统建设第一批试点通知》进一步细化实施路径， 提出通过余热回收、光热发电协同等技术提升能源利用效率，并要求

.... 9 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 ..................................................... 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务 ........... 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 障硬件高耦合下的系统质量与可靠运行。 为保障深圳智算项目高效推进，项目组组建集成交付联合作战室。中讯院智算交付团队 深度参与，与广东联通算网基地紧密联动，同时有效协同监理、集成商、设备及平台厂商开 展联合办公，凭借专业实力有效支撑了集成交付全流程工作。项目交付流程分为四个关键环 节：一是需求确认，由联通明确建设内容与目标；二是方案编制，设计院完成整体建设方案 业标杆，引领数据中心低碳标准。 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 2023 年 10 月，科大讯飞发布了支持万亿浮点参数的基于全国产算力的星火大模型，真 正意义上突破和实现了技术的自主可控。同月，科大讯飞与华为联合发布了国内首个全国产 算力平台“飞星一号”。 为了确保集群训练的长时稳定高效，科大讯飞联合华为攻关团队，从底层基础设施到算 存网，再到 AI

请问您从哪里出发？ 用户 文本回复 语音信号 44 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 45 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 46 意图识别与槽填充联合建模 • 意图识别与槽填充不是相互独立而是紧密联系的 • 传统独立的建模意图识别和槽填充， 既会引出错误级联， [Goo et al, 2018] [Li et al, 2018] 48 • 系统架构 图 Story Fish Find ences Sent 基于 Stack-propagation 的联合学 习 • Stack-propagation • 一种多任务学习框架 • 任务之间有层次依赖关系 [Ongoing work] Predicted Slots Predicted Slots Gold Slots Gold Slots Intents 实验结 果 50 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 51 • 动机 • 对话技术平台需要用户上传大量的标注数据 • 能否帮助用户自动扩充标注数据，减小标注工作量？ 标注数据的自动扩充 where is

标，正推动央企加速构建全链路国产化底座，从建设层级看，央企先完成核心系统（如调 度、生产管控）的国产化替代，再向边缘系统（如办公、辅助管理）延伸，从协同模式看， 央企与国产芯片、操作系统厂商建立“联合研发机制”，以加速软硬件优化和适配。 （二）场景端：从“单点试点”向“全领域规模化渗透”加速落地 央企 AI 应用已跳出“局部试用”的探索期，进入“全场景覆盖+全流程渗透”的规模 化阶段。一方面，AI 的落地效果高度依赖数据质量，目前正通过“标准化、标注化、共享化”三大 动作，构建适配 AI 需求的高质量数据集。在标准化层面，央企统一数据格式、指标定义（如 能源行业的设备运行参数标准）；标注化层面，联合专业机构对数据进行场景化标注（如建 筑安全隐患的分类标注），高质量标注数据可直接提升模型精度 15%以上；在共享化层面， 通过隐私计算、联邦学习等技术，实现跨企业、跨区域的数据“可用不可见”的共享机制。 推动央企转型从单一主体推进转向产业链协同共建，形成“资源共享、技术共创、 标准共定”的生态模式。由产业链主央企牵头，联合上下游企业组建创新联合体，共享行 业数据集、国产化算力平台与共性算法模型，共建专利池与联合测试环境。通过专项基金 聚焦 AI 安全、信创适配等共性难题攻关，联合制定行业 AI 应用标准与数据互通规范，降 低跨企适配成本。这种协同模式可使核心技术研发周期缩短 50%左右，重复投入成本降低

到充分的挖掘和利用。 2.2.2 研发创新支持 基于多源融合的数据资源， 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 、联合研 发 、试 制工艺优化等关键环节提供强大的数据支撑和先进 的智能 算法支持 。通过模型的应用， 有效缩短新材料研 发周期， 降 低研发成本， 提高研发效率和创新能力， 推动 新材料研发从 面向新材料研发人员，打造专业、高效的研发创新服务平台 。 平台深度整合实验数据 、模拟计算数据等各类研发数据资 源， 为研发人员提供丰富的数据查询和分析工具 ，全面支持 新材 料模拟计算 、联合研发 、试制工艺优化等关键研发应 用 。同 时， 积极探索构建新材料行业大模型， 为研发人员 提供智能 算法支持， 辅助研发决策， 加速新材料研发进 程， 提高研发 效率和创新能力。 为实验制备提供理论指导， 提高研发效率。 联合研发 ：平台为科研机构 、高校和企业之间开展联合研发 项目提供全方位的支持和协作环境 。各方可以在平台上创建 联合研发项目， 邀请合作伙伴加入， 共同制定项目计划 、 分 配任务、共享数据和研究成果。平台提供实时沟通协作工 具， 如在线讨论区 、视频会议系统 、文档共享平台等， 方 便各方 人员进行交流和协作 。在联合研发过程中， 各方可 以实时共