融合，工业互联网产业边界向传统工业技术服务业渗透，传统 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 工业智能产业随之崛起，工业互联网产业体系进一步延伸。 6 当前，工业互联网正处于融合应用与技术变革的交织阶段， 能源化 网络协同。通过工业互联网实现各个生产环节和部门之间 的高效协作。利用网络将不同地点的数据和计算资源进行整合 7 和治理，实现跨部门、跨区域的实时数据共享，各部门可以实 时获取生产数据和信息，协调生产活动，从而提高生产效率和 响应能力，减少信息孤岛，增强生产过程整体协调性和灵活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 大量数据进行深入挖掘和建模。通过对海量数据的处理和分析， 揭示出生产过程中的模式和趋势，根据历史数据预测未来的生 利用率，推动生产过程的整体智能化升级。 知识复用。利用工业互联网实现对生产运行中的数据、机 理、专家经验、工业模型等工业知识的沉淀和重构，提高工业 知识的利用效率和复用水平，构造工业知识创造和传播新体系， 降低创新成本和风险，提高研发效率。 应用创新。依托开放平台和 API 集成技术，提供可扩展的 环境，允许第三方开发者基于现有的数据和功能进行创新，创 建适应行业需求的定制应用。通过 API

NVL72机柜功率已超120kW；根据维谛预测，2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求，过去五年全球主要企业纷纷推出集成化与模块化产品，大幅节省占地面积、提升综合效率、缩短交付周期。HVDC方案起步于2007年前后，与UPS相比具有供电效率高、 结构简单、占地面积小等优势，目前行业渗透率约为15%-20%，包括台达、维谛和中恒在内的主要企业大力推广 HVDC应用，未来渗透率有望稳步提升。巴拿马电源在HVDC基础上进一步提升设备集成度，进一步提升效率、减少占地。 2023年以来，包括百度、阿里、Meta、谷歌等企业纷纷发布或启动下一代高压HVDC产品，将直流电压从240/336V提升至±400/750V，进一步降低服务器端损耗。SST（固态变压器）由电力电子变换器和高频变压器组成，可实现高 压交流至低压直流/交流的电压变换及能量双向流动，在保持 用，2027年铜连接铜缆市场空间可达41亿元。BBU（Battery Backup Unit）是数据中心可选的电源备份方案之一，将电池在服务器中进 行分布式部署，较集中式UPS具有灵活度高、寿命长、效率高等优势；英伟达GB200/300有望引入BBU方案，我们预计2027年市场空间可达43亿元。 u 数据中心电力设备公司梳理 数据中心电力设备品类众多，电力传输链路较长，包括维谛、伊顿、施耐德等

“支撑系统”转变为“发展瓶颈”，智算中心供配电系统面临着多种挑战： 供电容量与空间效率的失衡 单机柜功率持续提高，供配电设备面积占比从25%激增至50%以上。据科智咨询调研，单机柜功率20KW 以上的高密机柜增速超过50%，远超10KW以下机柜的增长速度； 电力需求增速远超电网扩容能力，部分园区算力上限受制于电网容量。 能效优化与可靠性的两难抉择 PUE（电能使用效率）指标压力陡增：AI芯片功耗占比达60%-75%，供配电损耗成为能效短板； 等节能技术初始投资增加40%； 峰谷电价差扩大使储能配置成必选项，进一步推高运营复杂度。 上述冲突引发现阶段三大问题： 1、如何构建适配100-1000kW/m²功率密度的供配电架构，平衡空间效率与扩展性？ 2、供配电系统各个环节如何通过优化组合，以实现PUE＜1.15的目标？ 3、如何降低智算中心供配电的投资成本？ 基于此，科智咨询联合中国通信工业协会数据中心委员会、中国IDC圈发起《中国智算中心供配电系统应用市场研究 出的 800V HVDC 架构通过集中式发电和高压配电，将端到端效率提升 5%， 同时减少了铜材使用和热损耗，适用于 1MW 及以上的高功率机架需求。这种架构不仅简化了系统结构，还支持 AI 算力设 备的直接电力转换，推动数据中心向“AI 工厂”转型。此外，巴拿马电源和固态变压器（SST）等新兴技术也进一步优化了能源 分配效率，通过中压直供减少转换环节，降低了能耗和占地面积。 二、系统集成与智能化

3.1.1系统集成 源网侧储能场景 当前主流集成技术主要包括集中式、组串式、交直流一体、高压级联等。其中，从系统架构和管 理方式来看，集中式方案通过电池多簇并联后与PCS相连，实现大功率、高效率的能源存储和输出， 且集中式储能系统大规模调度能力和成本效益突出，多应用于低压大功率场景。组串式储能系统每个 储能单元都具备独立控制和管理功能，其分散式架构赋予了组串式储能高度的可扩展性，在灵活性和 维成本。交直流一体方案通过将以电池单元为核心的直流系统与PCS为核心的交流系统在结构上和应 用上进行一体融合，实现了结构的更优更简。高压级联储能系统采用级联式的拓扑结构，直接输出高 压电能，无需通过变压器，大幅提升系统效率。 随着技术发展及市场需求的扩大，未来将呈现出以下几大发展趋势： 趋势一，储能系统能量密度持续提升。随着能量密度的提升，储能系统在单体容量提升的同时， 还可有效减少占地面积，降低项目的综合投资 接电池与PCS，可大幅降低拉弧风险，其安全性有了显著提升；其次，高度集成化的设计，简化了现 场安装流程，提高了部署效率，使得设备能够快速并网，显著缩短施工周期，更好地适应当前市场环 境；最后，通过更多技术的集成应用，如一簇一管理来解决电池不一致性的短板效应，提高能量转换 效率，减少故障损失率，并使系统性能显著提高。 趋势三，构网型储能的渗透率有望大幅提升。随着新能源发电占比持续增长，电力系统对稳定性

在内的可比 AI 模型 (1750 亿 Meta 创建的参数 AI 模型) 和 Gopher (一个 2800 亿参数 Google 创建的 AI 模型 ） 的碳足迹明显较小。 此外 ， 训练 AI 模型的效率不断提高。对于 例如 ， 在 GPT - 3 之后的 18 个月 ， 谷歌生产了 GLaM ， LLM 为 1.2 万亿参数。尽管 GLaM 比 GPT - 3 大将近 7 倍 并且优于其他 AI 模型 - 占其总能耗的 10% 至 15% - 其中大约 60% 用于推理。42 用于以下目的的能量相对恒定比例的一种解释 推理是在 AI 模型和硬件中看到的改进。事实上 ， 作为 显示在表 3,性能和效率都倾向于提高 时间。表格显示 ， 在几年内 ， 计算机的准确性 视觉 AI 模型显著改进。此外 ， 能源 这些模型的推理需求通常随着 新芯片的发布。正如最近一项关于能源的研究所指出的那样 用于 AI 有一个模型具有相似的精度 ， 但数量要低得多 FLOPS ” 。43 换句话说 ， 最新的 AI 模型可能并不特别 高效的设计 ， 因为研究人员专注于性能 改进 ， 但随着时间的推移 ， 研究人员将解决效率问题。 表 3 ： 深度神经推理的能耗 用于两个不同 GPU 的计算机视觉的网络44 P100, V100, 6 月发布 6 月发布 Top - 1 精度 (ImageNet) 2016

富的太阳能资源，建设并网光伏电站为当地 电网供电，促进地区经济可持续发展。在设备选型方面采取节能措施，节能措施主要包括：合 理配置光伏发电系统、直流电压等级，降低线路损耗等。逆变器选型优先选择高效率、高可靠 率的设备。采用节能充电桩，降低充电损耗，节约用电。 项目效益概况 经济效益：本项目装机容量 799.7kW，拟安装 550Wp 单晶单面组件 1454 块。本项目资本 金全部自筹，无银行融资。 处理；实现水资源管理循环利用，再生水回用率 100%；全过程水质监控可提 前 6-15h 水质预警；智能系统上线后鼓风机电耗除磷剂分别下降约 8%、10%；工艺和设备精细 化管理，减少班组工作量 20% 以上；智慧管控巡检，效率提升 50%。将低碳智慧化运营评估体 系应用于运维管理中，减少二氧化碳排放 0.8 万吨 / 年，深入践行“人民城市为人民”重要理念， 斩获国家级“詹天佑奖”、智慧管控标杆污水厂等荣誉。 项目效益概况 同效应，提升内部协作效率，最大化经营效益。 项目效益概况 1. 人工成本 全局调度的智慧化系统的建成投运，劳动密集型的工种将实现智能化、自动化、少人化， 2022 年预估累计减少 10% 的劳务用工，2023 年劳务成本预计同比减少 14.9%。 2. 综合工作效率 利用传感器采集、数据分析技术等进行综合分析，可实现生产大系统中各生产环节的协同 管理、协同作业，进而显著的提升矿山的运行效率，2023

绿色化建设目标，从构建现代产业体系、打造低碳安全能源体系等 9 方面提出形 成绿色低碳产业体系、大力发展绿色能源等 30 项重点任务。 （三）能源结构转型深入推进,清洁能源消费占比稳步提升 我国能源结构绿色低碳转型的质量和效率效益进一步提升。根据国家能源局 信息，截至 2024 年 12 月底，全国累计发电装机容量约 33.49 亿 KW，其中，太 阳能发电装机容量约 8.87亿 KW，同比增长 45.2%，风电装机容量约 规模最大的国家级资源优化配置平台，自 2020 年 1 月投运以来，有力推动了新 能源行业的高质量发展，一是实现了风光新能源、新型储能和常规电源项目全流 程一站式线上接网服务，将新能源项目的接网效率提升了 3 倍以上；二是解决了 长期困扰新能源行业发展的补贴资金全流程核查和发放难题，消除了新能源行业 发展的金融风险；三是通过全域省间协同开展消纳计算，有效解决了各省年度计 划和中长期新能源 企业可以更自由地选择碳排放权或者 CCER 项目进行碳配额清缴。CCER 市场在 2024 年 1 月 22 日正式重启，标志着中国碳市场体系进一步完善，各类企业都有 机会参与，国内碳市场活跃度将进一步提升，碳定价效率也将有所提高，同时有 利于促进清洁可再生能源、林业碳汇、甲烷利用等减排项目发展，进而推动低碳 技术进一步更新升级，因为 CCER 为这些减排项目提供了更多市场激励和资金支 持渠道。未来全国 CCER

投资105亿美元推动电网升级，其中30 亿美元用于智能电网 韩国 • 《2019～2028年能源技术开发计划》（2019） • 《大韩民国数字战略》（2022） • 构建能源运营大数据平台 • 利用人工智能提升能源生产消费效率 马来 西亚 • 《国家能源政策2022-2040》（2022） • 部署智能电表、智能化电网基础设施 • 适应更高的可再生能源比例 泰国 • 《电力发展规划2018-2037》（2019） 重点领域，加快数字技术创 新应用 到2030年，能源数字化智能化新模式新 业态持续涌现，能源系统运行与管理模 式向全面标准化、深度数字化和高度智 能化加速转变，能源行业网络与信息安 全保障能力明显增强，能源系统效率、 可靠性、包容性稳步提高 围绕新型电力系统建设“清洁低碳、 安全充裕、经济高效、供需协同、灵 活智能”的总体方针，明确了建设智 慧化调度体系、实施算力与电力协同 项目、建设源网荷储协同的智能微电 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 | 大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发

投资105亿美元推动电网升级，其中30 亿美元用于智能电网 韩国 • 《2019～2028年能源技术开发计划》（2019） • 《大韩民国数字战略》（2022） • 构建能源运营大数据平台 • 利用人工智能提升能源生产消费效率 马来 西亚 • 《国家能源政策2022-2040》（2022） • 部署智能电表、智能化电网基础设施 • 适应更高的可再生能源比例 泰国 • 《电力发展规划2018-2037》（2019） 重点领域，加快数字技术创 新应用 到2030年，能源数字化智能化新模式新 业态持续涌现，能源系统运行与管理模 式向全面标准化、深度数字化和高度智 能化加速转变，能源行业网络与信息安 全保障能力明显增强，能源系统效率、 可靠性、包容性稳步提高 围绕新型电力系统建设“清洁低碳、 安全充裕、经济高效、供需协同、灵 活智能”的总体方针，明确了建设智 慧化调度体系、实施算力与电力协同 项目、建设源网荷储协同的智能微电 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 | 大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发

全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 励和支持行业发展。《“十四五”智能制 造发展规划》提出推进智能制造的总 体路径是：立足制造本质，紧扣智能特 在经济衰退周期，许多制造行业面临产 能过剩的行业周期，为智能制造和自动 化技术的全面推广蒙上阴影。中国作为 制造大国，更是面临国内经济结构转型 和全球产业结构重塑下加快全球布局 的双重挑战。如何利用工业自动化手段 提升生产效率和智能化程度，更好的应 对这些风险和挑战，也成为很多企业领 导人的当务之急。 在此背景下，本白皮书旨在分析关键趋 势和领先实践，为制造业企业成功实 现自动化转型提供建议和方向。首先我 们相信，受全球劳动力结构变化、颠覆 化PLC、人工智能、工业大模型等多项 创新技术令更多自动化、智能化场景成 为可能。制造业企业应全面拥抱“开放、 智能、融合”的智能制造软硬件平台， 选择开放融合的合作伙伴，抓住工业自 动化行业技术变革带来的效率提升机 会。 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 1 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 2 制造企业智能化转型也需要因时而变， 从四个方面内外兼修，实现成功变革。