www.rittal.com ■ 机箱机柜 ■ 配电组件 ■ 温控系统 ■ IT 基础设 施 ■ 软件与服务 目录 前言：数字化赋能风电发展创新蓝图 ...................................... 中国风电产业发展现状及趋势 .................................... 大功率风电机组发展提 速 ............ ....................................... 4 海上风电实现跨越式发 展 ................................................................................... 4 多能互补助力风电消纳稳 定 ......................................... ..................................... 7 数字化赋能风电产 业 .......................................................................................... 9 中国风电“出海”加 速 .......................................

城域光纤通信网目标架构 网络结构：核心层和汇聚层融合网格化组网，提供波长级大带宽 直达连接能力，单站点线路方向保持 3 个以上，通过组建 ROADM 全 光网络，保障城域网络的业务弹性配置与灵活调度，减少电层转接和 中继，降低网络时延和成本。接入层以环形组网为主，综合业务节点 支持多业务泛在接入，部分大型本地网按需逐步向网格化演进。 空地一体：结合低空无人机系统，城域网络覆盖地面接收站，构 建 波长重路由恢复技术。 17 Ⓒ中国电信版权所有 图 6 智算中心光网络目标架构 智算中心内部大规模算力互联：全光交换机（OCS）在部分超大 规模数据中心内替代传统电架构的核心层交换机，未来甚至进一步下 沉部署于超节点内，实现智算中心内各算力节点间的大容量无阻塞互 联。未来引入芯片出光与光电合封技术，如共封装光学（CPO），进 一步降低卡间互联功耗与延迟，提升卡间互联带宽密度，实现智算中 DC-N DC-N-1 18 Ⓒ中国电信版权所有 智算中心网络目标架构的实现，在技术上主要依托超高可靠的弹 性带宽技术、50ms 波长重路由恢复技术、OCS 技术，以及先进的光 电封装技术。 3.5.2.工业 PON 光网络目标架构 工业 PON 光网络的目标是构建以算网控制一体化光底座为核心， 具备泛在互联、确定性承载、高度智能化能力的通信基础设施，实现 企业信息

内存分级、资源动态收割与复用：Meta、Google 和 Microsoft 广泛研究了云基础设施中 关于使用 SSD、NVM、CXL 内存等异构存储介质进行动态卸载能力 [14, 15, 16]，中国电 信云计算研究院进一步探索了该场景下的多租资源公平分配，以减少共置负载性能劣 化 [17]；Microsoft 针对数据中心闲置资源开展关于智能动态资源收割与复用的一系列 研究工作 [18, 19 实现不同算力需求与资源之间的高效匹配 [33, 34]。 1.2.1 弹性可扩展的云数据中心资源优化 现行云计算资源分配粒度粗，资源利用率不高且成本居高不下，高效利用迫在眉睫。追求像用水用 电一样灵活地使用资源是云计算发展的核心目标。然而，受限于硬件体系结构和操作系统抽象，且高速 网络互联、内存、存储等模块发展速度出现严重不均衡现象，使得主机间资源难以高效共享。人工智能 8 CHAPTER 资源失衡或策略配置偏差可能演化为大规模服务不可用。与此同时，观测数据的维度和噪声水平持续攀 升，新指标、新拓扑、新配置版本的迭代速度远超人工团队的认知与建模能力，使得“事后分析式”的被 动运维模式日益难以为继。 学术界的相关研究同样指出，大规模云系统的可观测性数据（Metrics、Logs、Traces、Events）呈现 高维度、多模态、强关联的特点，且其内部拓扑结构高度动态。已有大量工作试图从不同维度解决这些

mus，正式拉开了人形机器人商 业化序幕，并迅速引领了全球人形机器人产业的发展浪潮。 人形机器人集成了人工智能、高端制造、新材料等先进技术，是破解全球劳动力难题的创新路径与“良 方”，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重 塑全球产业发展格局。 人形机器人技术加速演进，已经成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎， 发展 业、现任北大前沿计算研究中心助理教授王鹤）、千寻智能（清华X院*助理教授高阳）、星动纪元 （清华X院*助理教授陈建宇）、星海图（清华X院*助理教授赵行、清华X院*助理教授兼清华具身智能 实验室主任许华哲、清华电子工程系高继杨）加速进化（清华自动化系程昊）； • 三是AI科技/互联网公司，以百度、阿里巴巴、科大讯飞等为代表； • 四是新能源车企跨界玩家，以特斯拉、小鹏、小米、比亚迪等为代表；五是原生机器人厂商，拥有多 无框力矩电机由定子和转子两部分组成，无传统电机外壳和轴承，通过嵌入设备内部实现紧凑化设计和高 效传动。 无框力矩电机具备体积小、功率高、低转速输出大扭矩等特性，由于无框力矩电机的中空式设计，减小电 机所占空间，更利于机器人轻量化发展。同时其在低转速情况下能输出更大扭矩，并且性能上不受高压、 高温等环境影响，是人形机器人关节驱动中电机的较优选择。目前，无框力矩电机在磁路和工艺设计上存 在较

错的能力。正如瑞士媒体所指，中国制造的优势正从成本转向 “创新速度 + 绿色标准” 的综合竞争力。 这种市场压力传导至内部，要求人力资源模式必须柔性化。传统基于固定岗位的“金字塔” 式组织已难以为继，取而代之的是基于任务的项目制、共享人才池与敏捷团队。 全球化竞争重塑人才争夺格局 在全球产业链重构的背景下，高端制造竞争本质是高端人才竞争。企业不仅面临国内同行 的竞争，更需在全球范围内吸引和保留精通 布局规划与仿真：当需要引入新产品线时，可以在数字孪生工厂中进行布局模拟，分析设 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 26 页 共 37 页 备间距、人员动线、物流效率，找到最优方案。 能源管理：将电、水、气等能源消耗数据与生产设备、环境数据关联，在虚拟工厂中精准 定位高能耗环节，并通过模拟不同生产策略下的能耗情况，实现节能降耗。 安全应急演练：模拟火灾、泄漏等突发事件，在虚拟环境中进行应急预案的演练与评估， 痛点、 场景与价值，并探讨技术平台如何更好地赋能。 案例一：汽车行业（离散制造代表） 行业痛点：消费者需求日益个性化，导致车型配置组合呈爆炸式增长。传统的“推式”生 产和大规模库存模式难以为继，面临高库存、长交付周期、供应链不确定性的严峻挑战。 典型场景： 个性化定制下的柔性生产：用户在线选择车型、颜色、轮毂、内饰等配置，订单直接驱动 生产。这要求工厂必须具备混线生产的能力，MES 系统需要能实时接收订单信息，并为

 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任  数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业IT架构进入云原生时代，多云多集群部署已 经成为常态和趋势，几何增长的云资源、微服务以及复杂化的调用关系与业务场景，传统人肉运维难以为继， 如何保障系统的全面稳定，保证业务流程的高效运转，为系统运营提出了不小的挑战。 GOPS 全球运维大会

随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业 IT 架构进入云原生时代，多云多集群部署 已 经成为常态和趋势，几何增长的云资源、微服务以及复杂化的调用关系与业务场景，传统人肉运维难以为 继， 如何保障系统的全面稳定，保证业务流程的高效运转，为系统运营提出了不小的挑战。 工具职责范围的演进：覆盖广度及深度不断增加 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复： 工具按烟囱式建设，能力分散 n 能力割裂：运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛： 应用、数据库、 中间件、云平台、 基础设施各管自身 集团 + 省分

国斯特拉斯堡的数据中心发生严重火灾，该区 域的4个数据中心全部暂停服务。火灾造成约 360万个网站瘫痪，其中部分用户资料及企业 业务数据永久丢失。 事故 安全威胁 2023年“双十一”期间，某电商平台遭遇峰值 达 8700万次/秒的DDoS攻击 ，服务器资源耗 尽导致服务中断。据测算，该事件每分钟造成 180万美元损失 ，而全球数据中心遭受的类似攻 击日均近 3万次。 事故 难以预知的软硬件缺陷 面 临 业 务 负 载 不 确 定 性 （ 如 流 量 峰 值 、 突 发 需 求），指数级增长的AI算力需求，以及资源利用经 济性等挑战，传统数据中心“静态规划、刚性供 给”的模式已难以为继，AI时代的新型数据中心需 要具备弹性自适应能力。我们认为数据中心将走向 基于对等互联的ICT基础设施架构，结合AI预测等 能力，构建超越传统资源调度的弹性自适应能力， 通过“全域弹性、柔性调度”实现资源动态高效调 性和外延弹性等四层弹性。接入层实现流量弹性调 度；内生层打破数据中心计算、存储、网络资源的 碎片化壁垒实现资源智能调度；Facility层基于可扩 展的标准化POD实现弹性空间、弹性制冷及弹性供 电；外延层通过云边端协同联动，打破地域限制， 实现全域资源调度和共享。 ·柔性调度：追求算力的极致弹性，具备水平伸缩 （资源横向扩展）与垂直伸缩（单实例性能动态调 整）双重能力，其核心在于通过应用画像精准度量

、投料点所在的区域定义线边仓，发料单 ERP 按照投料点打印，投料点考虑线边仓余量、最小包装数量 8 、 WMS 按照领料单执行，并将实际领用情 况 返回 ERP ， ERP 开发程序自动做工单投料，如有最小包装余量继 续留在线边仓 23 工单： Job01 Job02 Job03 投料点： 01 物料 工单需求 线边仓可用 建议使用线边仓 建议领用 实际领用 ROW01 500 200 0 300 、投料点所在的区域定义线边仓，发料单 ERP 按照投料点打印，投料点考虑线边仓余量、最小包装数量 8 、 WMS 按照领料单执行，并将实际领用情 况 返回 ERP ， ERP 开发程序自动做工单投料，如有最小包装余量继 续留在线边仓 9 、 MES 工序移动同步 ERP ， ERP 进行工序移动，如果是工序报废，在同步的同时还需要缩小后续工序的物料 需求，如果后续工序有超发料，需要退回到线边仓 24 ERP