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 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 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 2030 中心扩张的核心动力。 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

流动性 纵向 多向 特征 固化、稳定 变化、动态 风险 僵化 混乱 组织管理从传统管理模式转向新型管理模式 管理战略 人力资源 管理转型 推动变化 组织中人力资源管理的价值发生变化 面向未来 / 战略 管理组织 机制机构 管理员工 贡献程度 变化的助推剂 人 面向日常 / 操作性工作 人力资源管理的多重角色模型 战略伙伴 流 程 赋能 共生 协同 关键词 组织价值共生的三个关键词 个体主动构建稳定的心理契约 个体期望主导的心理契约 n n n 面向未来的 领导者 持续变革的 领导者 数字化时代领导者的新定位 持续变革 持续变革领导者需做到以下几点： 人的活性化（ 自我超越与自我革命 ） 系统思考的内部改造 真正的客户导向 思维模式转变 开放合作 面向未来 卓越领导者对组织重要的原因： 让组织高效运营 指明方向，鼓舞人心，重振希望 指明方向，鼓舞人心，重振希望 应对不确定性带来的危机，带领 团队摆脱危机 面向未来的卓越领导者的特征 03 01 02 调整坐标 指向未来 专注于 人的成长 自我造就 面向未来的领导者需要培养的能力： 远看近观同一课题的 成为自己的领导者 自我超越 03 01 02 能力 养成在实践中不断精进 的习惯 自我设定新目标 第二步 第一步 成为自己的领导者的步骤： 要有强大的学习能力

仅仅局限于语音和触觉反馈，透明屏、AR-HUD、全息投影、智能穿戴、毫米波雷达、ToF 摄像头等新型外设的应用，将在驾驶安全、车内通信和娱乐应用等场景带给座舱全新的交互体 验。全息投影技术也将可能出现车内。 面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满 足人们在静止场景中的多样化需求，座舱的空间和时间价值大大延伸，交互无处不在，随时畅 享休闲娱乐的美好时光。 未来场景展望 Agents 技术进 一步成熟 [9]，未来人与设备的协作方式，将从“以指令为中心”演进为“以意图为中心”，交 互入口也随之从基于应用程序的界面逐步演进为基于 AI Agents 的界面。 面向未来，鸿蒙系统将在整个 OS 层面构筑统一的 AI 系统底座，达到系统内所有组件都 高效灵活使用 AI 能力的系统级原生智能。在此基础上，构建常驻系统、结合系统底层能力的 系统级 Agent（即超 系统工具等，为用户提供体系化、可扩展的智能能力，并与生态中其他应用、元服务、领域 Agents 等相互协作，共同完成更复杂的任务。 系统超级智能体主要由感知和记忆、自主规划、工具、行动 4 个逻辑功能模块组成： 图 4 面向未来的鸿蒙系统智能化架构示意图 �� �� �������� ��� ��� ������ �������� ���������� �� �� ������� ������� �����������

正意义上的“建筑产业AI”。以应用场景为切口、以行业数据为支撑、以解决问题为导向，推动 AI在建筑企业的落地应用，突破“看得见前景、落不下场景”的困境，充分释放AI潜能，助力建 筑企业培育面向未来的新质生产力。 价值驱动： 建筑企业AI能力的系统性打造 三 “价值驱动”应成为建筑企业构建AI能力的核心导向，尤其在当前成本压力持续上升、利润 空间日趋压缩的行业背景下，最具现实意义、也最具紧迫性的价值，就是如何帮助企业“省 ”，以实现顶层设计与基层实践的有效贯通。 唯有在正确的方向上有序推进、在确定的路径中持续优化，真正做到“路径清晰、节奏可 控、机制协同”，建筑企业方能在这场深刻的AI技术变革中走在前列，构筑起面向未来竞争的新 优势。 在新技术浪潮与产业变革交汇的当下，人工智能正深刻重塑建筑产业的生产方式、管理模式 与价值逻辑。对于建筑企业而言，AI行动不仅是提升效率与效益的工具革新，更是打造新质生产

台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写，旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能 为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序 。通过深入的市场分析、体系化的场 景解构与企业实践的深度复盘，我们力求为行业面临的系统性挑战，提供一套可落 地、可执行的系统性解法 “制造车辆”迈向“经营智能体”，从规模驱动走向效率驱动与体验驱动的可持续增 长。 这正是本白皮书撰写的初衷。我们希望通过深入的市场分析、体系化的场景解构 与企业实践的深度复盘，呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为 底座、以智能为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序，让“车”不再只是机 械的集合，而成为流动的智能体。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 的资金支持。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 18 — 然而，随着燃油车销量的下滑和价格体系的松动，这一核心利润来源的贡献能力 正在减弱。许多企业面临着严峻的财务挑战：一方面，面向未来的新能源和智能网联 研发投入持续增加，需要大量的资金支持；另一方面，负责提供资金的传统燃油车业 务，其盈利能力却因市场萎缩和价格竞争而不断下降。 这种局面，迫使企业必须加速进行一次深刻的利润结构重构。它们必须加快推动

沈乐阳 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心研究专员 丁浩洋 清华大学五道口金融学院技术转移专业硕士研究生 刘铠硕 华中科技大学金融学专业 张琪瑞 中央财经大学金融学专业 1 序言一：构建面向未来的可信数据生态 金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG 者提供行动指南。我们坚 信，唯有在清晰的规则与稳健的治理之下，ESG数据资产化才能真正发挥其创造 价值、赋能实体、服务国家战略的巨大潜力。 赵毅波 财联社编委 3 目录 序言一：构建面向未来的可信数据生态 ...........................................................1 序言二：数字浪潮与绿色转型的交汇 ...........

发展趋势与智算中心网络需求，揭示光电 协同兴起的背景； • 分析光交换与电交换的性能差异与技术互补性； • 总结光电协同网络在应用层、传输层、路由层、链路层与物理 层的关键挑战与发展路径； • 提出面向未来的技术演进方向与标准化路线建议。 我们期望本白皮书能为智算中心网络领域的研究人员、设备制造 商、运营商与服务提供商，提供系统的参考框架与技术洞察，共同推 动构建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的新一代智算中心 ........................46 4.1 光电协同交换网络的标准化路径........................................... 47 4.2 面向未来的研究与产业发展方向........................................... 49 参考文献.................................... 好衡量其安全与可靠性。对于日常检查与灾难应对方面，需要指定管 理接口标准、自动化运维标准、多厂商环境下的统一管理标准，以及 灾难恢复的标准化流程，以指导如何在实践上改善安全与可靠性。 4.2 面向未来的研究与产业发展方向 未来，光电协同网络将在技术演进、应用拓展、产业生态等方面 呈现出积极的发展趋势，为下一代智算基础设施奠定坚实基础。 技术演进方面，未来光电协同网络将超越单纯的传输功能，向光子计

企业触手可及的服务能力。在应用现代化领域， 我们聚焦六大核心技术：组装式交付、数智驱动、DevOps、服务化架构、安全可信、韧性。这些能力已在金融、制造、 能源等行业得到充分验证，帮助客户构建面向未来的现代化应用体系。 大模型和智能体技术的发展，让应用的智能化从愿景走向现实。这不仅是技术架构的升级，更是产业生态的重构。 令人振奋的是，越来越多国内企业在技术变革中展现出强大的创新能力。《应用全生命周期智能化白皮书》的发布，正 智能应用的形态和核心特征 应用全生命周期智能化白皮书 16 未来基于大模型与 Agent 架构的智能应用软件，将重新定义人机交互与业务运行的方式，展现出六大核心特征。 这六大特征共同构建了面向未来的 AI 原生应用新范式，标志着智能软件进入一个高度自主、协同与进化的新时代。 » 3.3.1 特征 1：多模交互 随着人机交互技术的快速演进和用户需求的日益多样化，多模交互（Multi-Modal 测试系统可自动生成并执行覆盖复杂业务边界的测试用例， 大幅提升测试覆盖率和可靠性；在生产环境中，AIOps 通过智能日志分析辅助定位故障根因并动态实施扩容策略，显 著增强系统的高可用性和弹性。面向未来，智能研发将进一步迈向“零代码化”和多模态交互，通过 Agent 架构将代 码仓库演化为智能化“知识库”，使得函数和模块能够被动态检索、组合与验证，从而真正实现“AI 原生研发”时代 的全面到来。

解决问题 逻辑思维 4- 结构化与批判性思维—锻造火眼金睛 逻辑思维 5- 逻辑思维方法—问题分析与总结 逻辑思维 6- 职场沟通与汇报— - 学做擅表达的人 逻辑思维 7- 创新性思维与发展变革—面向未来 逻辑思维 8- 系统性思维与企业管理—培育管理 能力 ( 上 、 下 ) 逻辑为基 、 能力为本 霍 尔模型： 时间 维 、 逻辑维 、知识 维 知识学习 项目管理 逻 辑

在统筹 智能系统、将数据分析转化为战略的能力上。打造具备领域专业知识的敏捷型AI驱动团队，对于 在动态市场中保持竞争力至关重要。以下重点内容将展示企业如何满足这些需求，以及哪些特质 正在塑造面向未来的人才队伍： ·AI集成：AI技能已成为整个IT领域的必备能力。AI产品经理、DevOps工程师、AI运营经理 等岗位需将智能技术融入日常业务运营。数字应用能力与AI协作能力正迅速成为 IT 领域从 这种人才短缺直接影响个人、企业与经济体。缺乏足够技能的专业人才会减缓创新速度，导致企 业错失增长机遇。政策制定者与企业领导者必须明确哪些地区、哪些岗位的技能缺口最为严重， 从而指导投资方向与政策制定，打造具备适应力、面向未来的人才队伍。 下表详细列出了到2030年各主要地区ICT与AI岗位的预计新增人才需求，而这一需求将进一步加剧 企业在ICT与AI领域的招聘难度。表格既凸显了新增人才需求的规模与紧迫性（部分地区可能出现 、威特沃特斯兰德大学（南 非）、开罗美国大学（埃及）、南非高校联盟 AI与科技创新中心的崛起 全球高校正纷纷设立专门的AI与科技创新中心，重塑高等教育、产业界与政府之间的合作模式，以 培养面向未来的人才。 从卢旺达的卡内基梅隆大学创新枢纽、南非的威特沃特斯兰德大学创新中心，到拉各斯与内罗毕 的机器人技术与机器学习实验室，领先机构正将这些中心作为战略核心。在本地ICT合作与“Afre-