1 工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南 数字化能碳管理中心是支撑工业企业和园区提升能耗双控 和碳排放双控管理水平的信息系统和基础工具，通过采用人工智 能、工业互联网和物联网、智能传感等信息通信技术，开发能耗 和碳排放数据采集、监测、核算、分析、预测、预警、决策支持 等功能，支撑开展产品碳足迹、项目碳评价和企业碳管理。为指 导工业企业和园区建设数字化能碳管理中心，推进数字技术赋能 绿色低碳转型，提升工业节能降碳水平，制定本指南。 一、建设目标 工业企业和园区通过数字化能碳管理中心建设运行，实现对 能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化 呈现，持续提升节能降碳管理能力，有效支撑能源利用效率提升 和碳排放降低，促进绿色低碳转型。 二、业务功能 能碳管理中心具备能耗查询、能源消费量和强度计算、能源 消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优 化、用能 标准可在“全国 标准信息公共服务平台”查询。 能耗查询。实现对煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、 燃料油、天然气、电力（包括火电、水电、光伏发电、风力发电、 2 生物质发电、余热余压发电等）、热力，原料用能，以及用作燃 料的甲醇、乙醇、氢、氨等能源消费数据的实时更新、查询、历 史数据追溯等。 能源消费量和强度计算。依据《综合能耗计算通则》（GB/T 2589）等国家标准，计算一个时间周期内，工业企业和园区的能

........................................................................................- 27 - 2.7 能耗与绿色运维.............................................................................................. ...........- 28 - 2.7.2 当前能耗挑战................................................................................................................................- 28 - 2.7.3 能耗与绿色运维...................... 算力运维核心目标高效释放算力资源，侧重算力密度最大化与能耗比最优；服 务对象主要是高性能计算、人工智能训练/推理、云计算等对算力需求极强的 场景。 （2）. 传统运维管理模式标准化，流程成熟，侧重流程合规与故障快速恢复；团 队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作

利用高效热泵替代化石燃料 锅炉，可节能高达75%。 当下机遇 一揽子政策方案——建筑能效 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 8 长期实施家电能效政策，有 望在不提高家电售价的前提 下，将其能耗减半。 与消费者通常会购买的典型 家电产品相比，大多数情况 下，市场中都可以买到能效 水平高出一倍的产品。 当下机遇 根据IEA“2050年净零排放” 情 景下 的各 项 里程 碑 ， 到 2030年，市场平均水平家电 • 国家层面的举措可以用来帮助城市进行能效方面 的能力建设，例如创造相关培训机会和建立合作 伙伴关系等；国际上在这方面已有一些最佳实践。 • 数字化趋势创造了新的数据来源，包括空气质量、 能耗、交通等各方面的数据。对这些数据进行分 析和传播，有助于改善城市能源系统的运行。 • 城市能效数字化解决方案的形成需要公开、透明 地获取相关数据，同时也要保护好人们的隐私。 为此，国家级政府可以制定相关指南和机制，来 出台了约80项建筑节能法规，但仅40%的新建建筑受到能效规定的约束。 如何实施 建筑节能法规的具体实施步骤因所在国家而异，并且应该适应当地已有的 监管体系。最常见的实施步骤如下： 1. 评估与规划：分析建筑能耗现状，针对不同建筑类型和气候条件，识 别能效提升的潜在机遇，并为实施建筑节能法规制定战略方案。 2. 制定法规：召集来自政府、行业和学界的相关方，组建专项工作组， 共同探讨法规设计。考虑与国际标准（如《国际节能法规》，即IECC）

SerDes)普遍 占交换机主芯片能耗约 50%，当链路处于低流量场景时，可通过关闭部分通道的 耗能元件（分布于 MAC/PHY、SerDes 和光模块）降低能耗。 新型智算中心场景下，AI 大模型训练过程中的流量模型具有方波性，如图 3-10 所示，某 GPT-3 组网，GPU 之间网络利用率约 5%，交换机之前网络利用率 仅 1%。AI 集群网络在等待计算期间产生网络互联“空跑”能耗。 图 3-10 联链路空闲，关闭三个通道保留一通道运行，接口能耗理论上7降低 35.4 2.08+35.4 × 3 4 = 70.9%，主芯片能耗理论上可降低 50% × 70.9% = 35.5%；DP 并行，在 二层网络设备互联空闲期间，每链路关闭三个通道，接口能耗理论上降低 29800 29800+196.9 × 3 4 = 74.5%，主芯片能耗理论上可降低 50% × 74.5% = 37 37.3%。 7 实际节省的能耗比例与器件能力及实施策略有关。 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 16 4 应用场景 FlexLane 技术可广泛应用于移动承载、园区、智算中心以及中心间互联各种 组网场景。 对于移动承载等场景，连通性对网络稳定运行影响大，实施 FlexLane 技术， 可彻底规避由于通道相关的器件引发的连通性故障，

AI+时代发展脉搏，勇担发展新质生产力先行者、排头兵，持续 打造以智为核心、算网智一体化发展的算力网络，旨在推动算力成为 可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 算力基础设施建设与布局，在 AI 芯片、部件、基础软件等方面构建技术壁垒，全球算力竞争愈发白热化。与 此同时，人工智能大模型的发展对计算效率和计算能耗提出了更高要求，在此背 景下，各界纷纷加大对新型计算架构的探索，光计算凭借其在大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等方面的独特优势，成为近年来业界关注的热点。 国家高度重视光计算的研究和布局，将光计算作为我国重大科技发展方向予 以重点支持。多 片性能与集成度，国内芯片主要 制程仍停留在 14nm，与国际先进水平存在显著差距，制程技术的滞后，极大限 制了芯片性能的提升空间，导致国产芯片在性能表现上与国际顶尖产品存在代差。 传统电子芯片能耗问题日益严峻，不利于数据中心可持续发展和双碳目标实 现。全球数据中心耗电量持续攀升，根据国际能源机构 IEA 于 2025 年 4 月份的 数据，自 2005 年至 2024 年，增长幅度超 3

根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 2030 年这一数字将翻番至 945 TWh，年均增速约 15%， 是其他高能耗行业需求增速的四倍以上。 随着人工智能的快速发展，预计 2025 至 2030 年间，全球 数据中心服务器的用电增长将呈现显著的结构性特征：其中， 50% 的用电增长将来自高性能服务器，年均增速达 跃升至当前智算中心的 20– 40kW，未来部分场景将会突破 100kW。这种高密 度负载对配电、制冷、空间布局和散热系统提出了 更高要求，推动传统基础设施进行全面升级。 单机架功率密度大幅提升 为适应高密度与低能耗需求，液冷技术正逐步从边 缘走向主流，尤其适用于高散热量的人工智能服务 器。同时，存算一体、光电融合等新架构也在探索 落地路径，网络系统则朝着更高带宽、更低延迟、 更智能的方向发展。 技术路线持续深化 PUE，并持续控制运营成本，面临更多技术瓶颈亟待突破。 当前，许多在役数据中心仍使用传统UPS、变压器和配电设备， 在中低负载场景下效率降低，电力转换损耗较高。与此同时， 冷却系统能耗占比增大，在高密度部署下，机柜散热功率增 加，推高整体能耗。 低效数据中心不仅难以满足日趋严格的能效与排放考核，也 拉高了单算力成本，限制了其在高强度智能应用场景中的市 场扩展潜力。 关键电气设备能力的提升将成为节能增效的突破口。例如，

政策与市场对“双碳”目标的要求，使绿色制造成为硬指标。智能制造场景中的能源智能 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 14 页 共 37 页 管控、碳资产全生命周期管理等，能有效降低单位产值能耗与碳排放。 人力资源可将绿色技能纳入员工能力模型，并通过设计绿色绩效激励方案，将可持续发展 目标融入每一位员工的日常行为中，从而构建企业的“绿色竞争力”。 1.2.5 人力资源数智化顾问的行动指南 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， 提升工厂的安全管理水平。 供应链级数字孪生：提升整体韧性 将数字孪生技 对工艺 稳定性、能耗控制、生产安全与合规性有极高要求。微小的参数波动可能影响整批产品的 质量，甚至引发安全事故。 典型场景： 工艺参数优化：生产过程会产生大量过程数据（如温度、压力、流量、pH 值）。通过机 器学习模型，寻找关键质量指标（如产品纯度、收率）与上百个过程参数之间的复杂非线 性关系，推荐最优的工艺参数设定，使生产始终处于最佳状态。 能耗管理：化工是能耗大户。通过数据分析和

节能减排（应对气候变化）专项资金管理办法》等，结合本区实际， 特制定本办法。 第二条（总体要求） 浦东新区节能低碳专项资金（以下简称“专项资金”）聚焦应对 气候变化、能源结构优化和节能低碳发展，助力实现“双碳”目标， 推动“能耗双控”向“碳排放双控”转变，加快新型能源体系建设， 主要用于推进市、区政府下达的各项年度碳达峰碳中和、能源结构优 化以及节能低碳重点工作，支持体现节能降碳发展方向的项目。对于 纳入市节能减排专 效的技术改造及产品应用，鼓励实施合同能源管理项目。重点支持绿 色制造体系和企业节能降碳能力建设。重点支持列入排污许可证重点 和简化管理的氮氧化物排放企业开展氮氧化物超量减排改造。 （四）建筑节能低碳发展。重点支持超低能耗建筑、近零能耗及 零碳建筑、既有建筑节能改造、绿色建筑、可再生能源与建筑一体化 应用等；重点支持绿色商场、绿色餐厅创建，大型商业建筑以及旅游 饭店等对标达标以及能效领跑者等节能低碳领域的先进项目，商业和 旅游饭店节能技术改造等。 （五）绿色低碳管理能力提升。重点支持企业和主管部门开展绿 色低碳能力提升工作，包括能源管理、碳管理、清洁生产、节能低碳 宣传培训、组织开展重点用能单位能源审计及审核、能耗数据报送及 监测监控等工作等能力建设及基础工作。 （六）绿色低碳试点示范。重点支持绿色生态城区创建、低碳发 展实践区及碳达峰碳中和试点示范创建、绿色低碳先进技术创新等。 （七）区政府确定的其他节能低碳用途项目。

预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 19 结论 21 参考文献 23 3 Adam 展示了这种分离式 IT 机架架构的示例，其中电源模块（PSU）、电池备用单元（BBU）和峰值电流补偿模块（PCS） 均置于侧机架内。 13 图 11：分离式 IT 机架示例 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 当IT机架的功率等级接近100 千瓦时，由Open Compute Project[1]所定义的单相电源供电长期以来一直是业界标准。 在过去十多年里，输出功率为 就必须建立一种全新的配电基础设施，以满足能效与运维成本需求。直流微电网被普遍认为是最有潜力塑造未来 AI 数据中心格局的架构方案，它代表着对数据中心基础设施内部电能管理方式的根本性重构。 图 15：面向 AI 数据中心能耗增长的电力架构演变示意。无论是 DC-DC、AC-DC 还是 DC-AC，英飞凌的功率半导体解决方案均能在每个功率级提升能效 在这种情景中，电能将由中压交流电网（10-35 kV 交流电）直接集中

3．强化要素配置保障。对省级以上重大基础设施项目和省重大产业 项目，实现用地用林计划指标应保尽保。改革完善耕地占补平衡制度。 （责任单位：省自然资源厅、省林业局）对新上年综合能耗 1 万吨标煤 以上的高质量项目，省、市分级做好能耗保障。用足用好国家绿证抵扣 能耗政策，鼓励支持经营主体购买绿证，绿证对应电量不纳入企业节能 目标责任考核。（责任单位：省发展改革委）完善房地产项目“白名单” 融资对接机制，引导商业银行一视同仁满足不同所有制房地产企业合理 新技术企业所得税减免、基础研究投入税收优惠等政策。（责任单位： 省税务局）支持存量工业用地转型用于国家鼓励的科研产业项目。（责 任单位：省自然资源厅）对国家、省规划的重大科技基础设施及科研平 台项目，省级层面配置能耗指标。（责任单位：省发展改革委）加强科 技型企业全生命周期金融服务，扩大科技企业“初创起步期信用贷”“成 长接力贷”“贷投批量联动”等专属产品和服务模式覆盖面，用足用好 “皖美伴飞”共同成长计 建筑业企业加快数字化、网络化、智能化转型升级项目，按投资额 20% 给予最高 200 万元补贴。 2.绿色建筑和建筑节能：对 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日 期间，新建民用建筑达到超低能耗建筑、近零能耗建筑、三星级绿色建 筑标准的，根据建筑面积分别按 100 元/㎡、150 元/㎡、50 元/㎡标准， 给予最高不超过 300 万元奖励。 3.既有建筑改造：对 2023 年 1 月 1 日至