“一半的电网将是 在下一个时代为数字互联网经济提供动力 十年 ” 。2 然而 ， 估计是错误的 ， 错误是 它的事实和方法论。3 事后看来 ， 没有 不再有任何争议 ， 如国际能源署 (IEA) 估计 ， 当今的数据中心和数据 输电网络 “每个占大约 1 - 1.5% 的 全球用电量。 “4 这个错误不是一个孤立的事件。许多头条新闻 多年来出现的预测数字经济的能源 脚印会失控。5 例如 ， 作为流媒体战争 2019 关于 AI 的能量使用和碳排放的事实 准确估算 AI 的能源使用和碳排放 系统在其生命周期中具有挑战性 ， 因为这些计算 取决于许多复杂的因素 ， 包括有关芯片的详细信息 ， 冷却 使用的系统、数据中心设计、软件、工作负载和能源 用于发电。这个问题不是 AI 独有的。作为一组 能源研究人员在一篇文章中描述了这个问题Annual 能源与环境回顾: 为信息创建可靠的电力需求估计 技术充满了困难。底层数据未知 万亿参数。尽管 GLaM 比 GPT - 3 大将近 7 倍 并且优于其他 AI 模型 ， GLaM 需要少 2.8 倍 能量训练。18 最后 ， 用于为数据中心供电的能源组合 开发人员训练 AI 模型会影响其碳排放。对于 例如 ， BLOOM 的开发人员使用法国的数据中心 核能 ， 减少了碳足迹。19 尽管有了新的研究 ， 但批评人工智能的团体一再引用 最初的不正确研究他们要求决策者减少 对大规模计算资源的投资。例如

村驭风行动”等， “光伏+”应用场景呈现爆发性增长，集中式光伏有农光互补、牧光互补、渔光 互补、林光互补等应用场景，分布式光伏有居民/公共机构/工厂屋顶、高速公路、 地铁、机场、港口码头、大数据中心、加油站、通讯基站、充电桩、冷库等应用 场景，乡村风电正呈现快速试点和增长态势。以新能源为核心的“源网荷储一体 化”、微能网、虚拟电厂、“风光储制氢”、“风光储制氢氨醇一体化”等新能 源消费 年自发新能源装机量超 32MW， 2024 年绿电签约目标 16 亿度，目前自有数据中心绿电占比 55%，自建园区绿电 覆盖率达 74%。华为聚焦技术创新与产业链牵引，其数据中心 7 大低碳技术（模 块化 UPS、间接蒸发冷却等）入选 2024 年工信部节能目录，其中爱尔兰某数据 中心采用间接蒸发冷却方案实现 PUE 1.15，深圳港数据中心通过智能微模块与 iCooling 技术提升能效 25%；同时以绿色采购规则驱动供应商碳强度年均下降超 蓬勃发展的人工智能正消耗着越来越多的电力和水资源，产生着越来越多的 碳排放。人工智能产业呈现出应用场景多元化拓展、数据体量爆发式增长、模型 参数指数级增加的发展态势，对能源的高需求已经成为一个亟待解决的问题，尤 其是在数据中心和大模型训练中。例如，ChatGPT-3 单次训练需要消耗约 1287MWh 电力，相当于 43800 个家庭一天的用电量 1，在此过程中约产生 550 吨的碳排放， 约等于 8 辆普通汽油乘用车

年间，我们进一步开展征集活动，收到的申报材料超过 150 份，历经初筛、 专家评审及综合评定的严格筛选，最终精选出 36 个案例方案。这些案例方案不仅汇集了零碳工 厂、零碳园区、零碳乡村、零碳数据中心等多样化的场景应用案例，还在技术创新、模式探索、 社会影响等方面展现了更高的水平，充分体现了社会各界在推动零碳转型方面的深化实践与卓 越成就。通过这些案例的推广与应用，将为实施零碳中国行动计划注入更强动力。 31 14. 棉船零碳乡村示范项目 ………………………………………………………………… 33 15. 新星零碳乡村示范项目 ………………………………………………………………… 35 四、零碳数据中心 16. 合盈数据（怀来）科技产业园项目 …………………………………………………… 39 五、零碳岛屿 17. 湄洲岛“零碳岛”综合示范项目 ……………………………………………………… 43 宝鸡市眉县横渠镇河滩村 1 2 3 4 5 6 7 8 9 四、零碳数据中心 零碳数据中心是指在数据中心的全生命周期内，包括建设、运营及最终的废弃阶段，直接 或间接产生的温室气体排放总量被减至最低，并且剩余的碳排放量通过一系列措施实现完全抵 消，从而使数据中心的净碳排放量为零。 参考《零碳数据中心评价标准》T/AIAC004-2023 39 碳中和·零碳中国 40 零碳案例篇

50%-80% 的速度增长  农业生产数据 2500PB  农业管理数据 1200PB  农业自然资源数据 3500PB  农业市场数据 800PB （数据来源： ZDNET 《数据中心 2013 ：硬件重构与软件定义》年度技术报 告） 3. 农业进入大数据时代 气象数据 生物信息数据 资源环境数据 生长监测数据 农业统计数据 全球气候观测系统（ Global Climate 朵省级云和若干市级云、县级云组成，每朵云 的主要职能是负责把各地的农田、耕地、种植、养殖、需求、供应、 交易、出口等数据进行收集汇总，通过精准的云计算分析后统一发布， 根据需求对土地进行科学合理的规划布局。 中国云分布图 惠水云数据中心 “ 农信采”（便携式农产品全息市场信息采集器），是一款新型的农产品 市场信息采集设备。“农信采”的推广应用，将为我国农产品市场信息标准 化、即时性采集带来革命性的变化，可广泛应用于田头市场、批发市场、

开展煤矿智能化顶层设计，采用先进生产工艺、技术与装备，全 面建设信息基础设施、智能化生产系统、智能化综合管控平台等， 形成完整的智能化煤矿安全高效运维体系。 2.露天煤矿智能化建设目标 生产煤矿重点提升基础网络、数据中心、感知系统、智能装 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 程运维系统、综合管控系统等，实现开采环境数字化、剥采装备 智能化、生产过程遥控化、信息传输网络化和经营管理信息化。 或者工具不断优化架构，实现系统升级，使企业平台不断演进、 优化。 11 三、煤矿智能化建设内容 （一）井工煤矿智能化建设内容 1.智能化系统基本建设内容 （1）信息基础设施 统筹建设网络系统和数据中心，打通数据传输和利用通道， 统一规划网络和数据安全系统，保障信息内外传输利用的安全冗 余，同时强化网络和数据安全意识。 网络基础设施建设包括但不限于办公区网络、生活福利区网 络、工业控制网 内容 对于煤层赋存条件相对较简单、智能化建设基础条件较好的 矿井，应全面开展智能化建设。建设智能化综合管控平台，实现 煤矿各主要业务系统的数据融合共享、网络互连互通与协同联动 控制；建设大数据中心，实现数据的分类存储、关联分析、深度 挖掘与利用；建设高速高可靠数据传输网络；建设完善的井下精 准定位系统，满足井下人员、设备定位精度要求；建设完善的视 频监控系统，实现基于机器视觉的多场景应用；建设

项目进行扣分，各小项分数扣完为止。 本部分设加分两项：（1）运算平台主设备，包括 CPU、内 存、硬盘、桥芯片组云等硬件以及主要的软件系统实现国产化； （2）本级已完成或已接入上级云端数据平台、大数据中心，实 现本级矿用数据和决策应用数字化，具备异地灾备配置。计算 方法：实现一项应用或功能得分加 10 分。 表 3-1 煤矿智能运算平台建设考核评分表 项目 名称 基本要求 标准 分值 评分方法 云创新能力，具备软件定义网络能力，提供软 SDN 网络实现网络自动化及云平台网络大规模扩展能力。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 10 分。 ④ 采用符合 ITIL 规范的 IT 管理方案设计数据中心。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 5 分。 ⑤ 机房具备门禁系统，配备防静电设施、消防器材。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 1 分。 ⑥ 具备满足矿井需要的数据存储与数据采集能力，存 Ethemet/IP、PROFINET、MODBUS—RTPS、EPA 等工业以太网协议；矿井服务器应能够满足井上下协同作业要 求，重要的数据与应用类服务器应采用冗余配置；智能化矿井 应建设大数据中心与智能综合管控平台，具备数据分类、分析、 挖掘、融合处理等功能，实现各系统之间数据的互联互通与融 合共享，解决“信息孤岛”、“信息烟囱”等问题。 按表 3-2 评分，总分为 100 分。按照检查存在不符合要求的

手表等终端消费品的应用，推动智能产品跨品牌互联互通。围绕老人、儿童等重点人群， 研究开发适老化智能家居、生活服务类机器人等智能产品。鼓励家电、家具、皮革、五金 制品等数字化基础好的产业园区，加快 5G、工业互联网、数据中心等新型基础设施布局和 规模化应用，推动园区内配套企业间数据可信共享，打造高水平数字化园区。 2.加快智能化升级。引导轻工业开展智能制造能力成熟度、中小企业数字化水平评测等 政策法规汇编 4 月刊 展 2025 年度工业节能降碳诊断服务工作。有关事项通知如下： 一、工作任务 （一）诊断服务范围。聚焦钢铁、乙烯、合成氨、电石、电解铝、多晶硅、锂电池、 水泥、陶瓷、平板玻璃、电子电器等行业和数据中心、通信基站等信息基础设施，组织节 能降碳服务机构为企业开展公益性节能降碳诊断服务工作。 （二）诊断服务内容。节能降碳服务机构应针对企业生产工艺流程、重点产品设备、 用能结构及能量系统优化、能 造提升传统产业，发挥绿色化转型对数字产业的带动作用，为加快建设网络强国、美丽中 国提供坚实支撑。 一、推动数字产业绿色低碳发展 （一）推动数据中心绿色化转型 1.加快建设绿色数据中心，发布一批国家绿色数据中心名单。组织开展节能监察和节能 诊断服务，引导数据中心改造升级。完善信息通信行业绿色低碳发展监测指标数据报送机 制，突出重点用能场景监测分析。 2.深入推进“东数西算”工程，组织各地区深入实施能效诊断，加快建立并滚动更新节能

智慧环保 智慧环保系统解决方 案 生态环境大数据 环境数据中心 生态环境大数据 生态环境智慧决策 空气质量预报预警及 决策支持系统 水环境数据分析一张 图系统 水环境预警处置及应 交管控系统 土壤环境管理信息系 统 环境噪声地图管理系 统 生态环境监测 实验室信息管理系统 （ LIMS ） 环境监测数据中心及 决策数据平台 环境空气综合分析 APP 环境监测执法

、复杂物理模拟 等科学计算问题；智算算力则聚焦于人工智能和机器学习领域， 通过定制化的深度学习框架、高效的模型训练与推理引擎，加 速人工智能应用的开发与部署。 网络资源包含局域网、广域网及数据中心网络。局域网包 括办公网及生产网，两者通过科学机制进行互相隔离，确保生 产安全。广域网包括企业内部应用的内网，专供海外业务应用 的海外网络，以及针对特定应用场景的卫星网络。网络资源还 涵盖 ， 为公司各层级数字化转型奠定基础。 能源化工企业应通过新技术创新引领数字化转型。科技兴 则企业兴，科技强则企业强。企业应积极探索和应用人工智能、 大数据、云计算等新兴技术，夯实高速网络、数据中心等新型 数字化基础设施，积极关注新技术发展趋势和市场动态，及时 调整数字化工作方向和重点，深化数字技术为业务赋能，开展 设备、工艺、模式等多层次创新，确保企业在数字化转型过程 中保持技术领先优势，引领业务发展。

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