面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 中心运营商实现快速投入运营、保障运维，并具备未来扩展 能力。 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同 优化。 目录 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 3 算力拉动全球电力需求 根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 而数据中心电力需求增速正迅速赶超传统工业，成为能源系统转型的不可忽视的关键变量。 全球数据中心用电量及展望（IEA） 单位：TWh 数据来源：国际能源署（IEA） 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 4 中国数据中心规模与现状 截至 2024 年底，全国在用算力中心机架总数已突破 880 万 标准机架 1，算力总规模达到 280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮 点运算），其中智能算力占比显著提升至

量的数 据交换，对网络链路的可靠性提出了前所未有的要求。任何链路闪断或中断都可 能导致 AI 训练任务失败，造成巨大的时间和资源浪费。然而，光模块的成本与 可靠性瓶颈以及大规模集群中链路数量的激增，使得已有技术难以满足新型智算 中心 AI 业务对可靠性的需求。 本白皮书面向新型智算中心逐渐以承载 AI 业务为主的演进诉求，提出 FlexLane 链路高可靠技术构想。该技术基于高速接口多通道架构的现状，打破原 发生 的故障，将链路可靠性提升万倍以上（助力 AI 网络互联可靠性超越 5 个 9），保 障 AI 训练和推理业务不受影响。FlexLane 技术支持在现有设备上通过软件升级快 速部署，或升级硬件实现更优的性能，同时可支持主动降速，在链路轻载和空闲 期间动态节能，为智算中心提供灵活、经济、高效的可靠性保障。 本白皮书旨在提出中国移动及产业合作伙伴对以太网链路高可靠 FlexLane 技 技术的愿景、架构设计和能力要求。希望能够为产业在规划设计智算中心网络、 网络互联高可靠相关技术、产品和解决方案时提供参考和指引。 本白皮书由中国移动通信有限公司研究院主编，中国信息通信研究院、清华 大学、北京邮电大学、华为技术有限公司、中兴通讯有限公司、上海橙科微电 子科技有限公司、新华三技术有限公司、锐捷网络股份有限公司、苏州盛科通 信股份有限公司、朗美通通讯技术（深圳）有限公司、武汉光迅科技股份有限

和患者提供 更优质、更可靠的服务体验。 �� 来源：IDC中国，2025，综合研究整理 2.1医疗文印场景及需求 医疗文印系统覆盖了医院的多个关键场景，每个场景都有着独特的文印需求： 02 医疗文印系统： 效率、可靠、适配的全面平衡之道 第二章 方案 大多数黑白打印 打印量大 自助机柜内的打印设备通常需要 持续打印，不能停机 支持大纸盒 设备可靠，稳定性好 打印速度快 单台日均打印量500页以上 多集中、自助打印 有彩打需求 首页打印和连续打印速度快 设备可靠，稳定性好 彩色打印效果好 检验 影像科室 A�/A�为主 财务部打印发票、日常办公文件 有云端打印需求 打印速度快 操作便捷 支持云端打印 办公 病案应用 空间狭窄 A�为主的处方和检查单 打印量大 打印机尺寸小巧 设备可靠，稳定性好 打印速度快 兼容性好 门急诊 医生站 A�/A�为主 首页打印和连续打印速度快 A�/A�为主 设备可靠、稳定性好 有彩打需求，可网络共享 住院医生/ 护士工作站 需求 �� 门急诊医生站：空间相对狭窄，医生办公桌面积有限，因此需要小巧尺寸的打印 机。同时，由于患者流量大，打印量巨大，部分急诊场景每天的印量可能会远超设 计负荷量，因此要求打印机的打印速度快，以满足急诊场景下快速出单的需求。此 外设备还需满足机型可靠性高、稳定耐用、兼容性好的特性，能在远超负荷、兼容

创增长新赛道的基础。 数十年来，主机系统凭借其强大的计算处理能力和高可靠的体系架构，支撑着众多企业的核心业务。然而， 我们必须坦诚地认识到：主机系统技术体系在应对爆发式业务增长和海量交互时，无法快速赋能业务智能创新， 并且与开放协同的产业生态相悖，主机技术正面临严峻挑战。如何让企业核心业务系统既能延续固有的稳定与 可靠，又能获得云与 AI 时代的弹性与智能，已经成为每个企业需要面对的重要战略课题。 助力。 马海旭 华为副总裁 ICT 产品组合管理与解决方案部总裁 序言一 03 李亚为 华为主机上云军团总裁 主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 应用开发与运维转型阶段关键诉求 基础设施层 3.1.1 软硬协同一体化，构建融合高性能基础设施 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性

.......................................................... 6 发展 ............................. 高可靠性成为行业焦 点 ....................................................................................... 7 等数字技术的快速发展，将成为风电企 业 转型的强大助力，进而推动风电行业的现代化，为清 洁能 源的未来发展注入强大的支撑和动力。 我们相信，随着全球风电机组装机容量的不断提高，数字 孪生技术将赋能风电行业向更高效、更可靠、智能化的方 向发展，为实现“双碳”目标作出更大的贡献。 01 02 第一章：中国风电产业发展现状及趋势 当下，加快推进碳减排已经成为全球共识，中国明确提出 2030 年“碳达峰”与 2060 国风电行业迎来了新的发展机遇，同时也将面临新的挑战。 高可靠性成为行业焦点 从山间到草原，从沙漠到高原，从陆地到海洋，一架架“大风车”拔地而起、迎风转动。陆上风 电机组常年运行在沙漠、戈壁、荒漠等风沙大、昼夜温差大、紫外线强烈等自然条件复杂且恶劣 的地区；海上风电机组运行也面临更加恶劣的海洋环境，高湿度、高盐雾、日晒浸泡，以及海水 腐蚀，对风机可靠性要求极高。 此外，在能源转型大趋势下，市场高速

战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 一网多能 3.2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 与业务的协同架构，才能将技术优势转化为实际业 务支撑能力，匹配企业对实时性与本地化的核心要求。 业务卡点破解依赖架构创新：企业专网面临双重业务挑战，一是工业控制等场景对端到端时延低于 1ms、可靠性达 99.999% 的极致要求，单靠网络优化无法满足；二是智能制造、低空经济等行业需 求差异显著，且长期数据孤岛导致资源与数据难以共享，分散模式难以适配差异化场景与全链条流 转需求。而打通“网络

生态尚处于发展阶段，其性能和功能可能无法满足某些特定行业或应用场景的需 求。此外，在传统用户习惯和市场规模的影响下，自主可控产品在市场的推广上 面临较大的阻力。 2. 硬件技术发展趋势 高性能、低功耗、强可靠性将是未来硬件发展的重要方向。随着云计算和数 据中心对计算能力的需求日益增加，设计适合大规模部署和管理的服务器硬件将 是一个重要的研究领域。此外，在信息安全方面，自主可控的硬件体系结构面临 着 电力、水利、冶金、石化等 2. 软件技术发展趋势 面向未来，软硬件的协同优化将成为突破瓶颈的关键所在。这涉及操作系统、 编译器、虚拟机直至应用程序的多层级技术栈，亟需构建一套完善的系统级工具 链，以支撑高效、可靠的软件开发与运行。 第二章：破局外资主导，中国大型 PLC 国产化进程提速 (一) 大型 PLC 产品定义 PLC，即可编程逻辑控制器，是一种采用一类可编程的存储器，用于其内部 存储程 市场规模-分行业 数据来源：MIR DATABANK 图 2.2 2024 年中国大型 PLC 市场规模-分行业（单位：百万元） 如图 2.2，从应用场景与用户群体分布来看，大型 PLC 主要应用于对可靠性 与控制性能要求极高的关键领域，包括军工、重大装备及关键基础设施等，典型 应用行业涵盖冶金、汽车、油气、市政、轨交、电力与石化。 冶金, 22.2% 汽车

在矿山能源革命的关键节点，博雷顿与华为并肩开 拓矿山绿电新路径。《智能微网解决方案技术白皮书（矿 山场景）》，以充分的市场洞察和业界先进的技术能力 直击行业痛点—— 供电不稳、成本激增、碳排难降。我 们深谙矿企之需：稳定可靠的电力保障、可预测的最优 度电成本、可量化的 ESG 价值。博雷顿作为零碳矿山 的实践引领者，结合华为一体化解决方案，让矿山从能 源消耗者蜕变为清洁能源生产者。这场变革不仅是技术 升级，更是重塑矿业未来的战略支点。 矿山微网解决方案设计全流程 25 06 01 引言 矿冶行业在可持续发展中面临保障供电稳定性与优化经济性 的双重挑战，传统柴油发电因成本高、可靠性差、碳排放严重， 难以适应绿色化、智能化转型需求。 华为智能微网解决方案以构网型储能为核心，融合多能 源协同，既满足矿山高可靠性供电要求，又能降低度电成本超 50%、减少碳排放，经多个国际大型矿山项目验证，已成为行 业能源转型的可复制标杆。 矿山微电 720 81 29 115 56 175 电力成本占比 20%-30% 20% 10%-20% 25%-35% 1. 矿山行业电力需求特点 矿山行业能源需求呈现 “高能耗、高可靠、高挑战” 三重特性，传统供电模式局限性凸显。 新能源产业爆发带动铜、锂等关键金属需求激增，2030 年新能源领域铜需求将从 2021 年 182 万吨增至 720 万吨（增幅 295%），锂从

推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 已然超出了传统方法和人类智力的极限。我们迫切需要一种新的力量，来驾驭这 份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 这便是我们探索工程智能（AI 针对少数问题创造“奇迹”，那它便只是珍稀的“炼金术”，而非普惠的“工业 革命”。 人工智能今日之困境，正在于此。其规模化之路面临两大根本性障碍：一是 生产力的问题，即如何将 AI 的能力系统性、可靠性、低成本、规模化地应用于 千行百业的核心场景；二是生产关系的问题，即如何构建与之匹配的商业模式、 工作流程、组织架构与价值链条。在这本白皮书中，我们聚焦于前者，并坚信， 其核心解决路径之一， 的复合型“新工科”人才。工程智能平台本身就是最佳的教学与实践环境， 它将加速新一代工程师的成长，为产业的未来储备核心力量。  产业落地的规模化：确保 AI 解决方案不仅在技术上可行，更能在商业上成 功。通过标准化的流程、可靠的验证与可信的部署，将 AI 应用从“九死一 生”的探索，提升为“十之八九”的成功，真正产生可衡量的产业价值与社 会效益。 要实现如此宏大的变革，我们必须找到正确的实现路径。幸运的是，技术的

........................................................ 3 洞察 3：确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化........................................................................ 载、MiFi、CPE 等多个领域规模上量，AI 陪伴类的新终端正在孵化。RedCap 技术的 大规模商用，使得原本因成本和功耗限制无法接入 5G 网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 AI 优先策略已经在多个垂直领域展现出巨大价值。智能制造领域， 基于端侧 AI 的机器视觉质检系统可以在生产线上实时检测产品缺陷，检测速度达到每 区的智慧农业、海上作业的设备监控、 地下矿井的安全管理等，创造了全新的市场机会。 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的