AI 供电的未来 重新定义 AI 数据中心供电 Gerald Deboy 博士，英飞凌科技股份公司 PSS 创新实验室院士 Fanny Björk 博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 我们 不断突破创新，去开发能够应对复杂功率转换过程的 先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展 自身的应用和影响范围。英飞凌始终坚持创新，因为 供电挑战方面的技术实力。然而，前行的征途不能止 步于此，展望未来，我们仍需面对众多技术挑战，同 时还需要持续提升能效与性能。我们还必须确保为 AI 数据中心提供清洁、可靠的电力。毕竟，没有电力， 就没有 AI。正是这一现实，驱动我们不断推进技术革 新，确保随着 AI 的持续演进，我们为其高效、可靠供 电的解决方案也能同步升级。 在本白皮书中，我们将分享英飞凌对未来 AI 电源管理 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以

AI 赋能，智塑未来 机器人产业的变革与展望白皮书 AI Empowerment for the Future 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战，工业机器人面临成本与规模挑战，医疗骨科机器人面临系统 稳定性及技术挑战；但产业已告别 “工具时代”，迈入人机协同共生新阶段，这场变革既是技术跃迁，更是生产力模式重 塑，为智能未来开启新篇章。 百思特中国企业变革研究院 冯亚霞 著 第一章 / 机器人产业规模扩张与结构升级 01 第一章 机器人产业规模扩张与结构升级 2025 年 8 月，国 人形机器人三大核心技术模块 成本占比约62% 第二章 / 人形机器人：具身智能的先锋载体 03 3、应用场景与发展阶段 目前人形机器人主要应用于工业领域，如货物搬运、质量检测及数据采集。未来，随着软硬件技术的迭代，其应用将向家庭服务（健康监测、 家务协助、餐饮制作）和商业场景拓展。然而，技术壁垒（如运动控制精度）、资金投入、高端人才短缺及市场接受度等问题，仍对其大规模商 业化落地形成制约，行业发展目前仍处于初步阶段。

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 靠性燃气轮机、数字化优化系统及深度咨询服务，助力数据 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 10% 来自 其他 IT 设备，约 20% 来自如冷却系统等基础设施。 从区域视角来看，中国和美国将成为数据中心用电增长最显 著的两个国家，预计到 2030 年合计贡献全球近 80% 的增长 量。未来几年，美国、中国和欧洲仍将是全球数据中心用电 量最大的地区。与此同时，以东南亚为代表的其他地区也在 快速发展，其中新加坡和马来西亚南部作为区域枢纽，当地 数据中心的用电量预计到 2030 年将增长一倍以上，在全球

白皮书 ���� ��������� - 2 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 在人类历史进程中，从农业革命到工业革命，再到当前的信息革命和智能革命阶段，科学 技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年，随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技 术的突破和广泛应用，我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它将重塑 我们的数字生活和生产，推动各行各业的数字化转型。 我们见证了机器感知世界的巨大潜力；人工智能更是在科学研究中取得了显著突破，如蛋白质 结构预测，它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人 工智能技术的飞速进步，并预示着其将在未来社会扮演更加重要的角色。 而 2022 年 11 月 ChatGPT 的 面 世 标 志 着 人 工 智 能 技 术 在 大 语 言 模 型（Large Language Model, LLM，也称大模型）和 个参数的模型。受益于海量数据、海量参数、海量算力的“Scaling Law”效应 [1]，生成式 AI 具有更好的表达能力和更泛化的任务能力。 彭博行业研究数据显示，随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化，未来 10 年， 生成式 AI 有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造 1.3 万亿美元收入，占科技 领域总支出的 10%-12%，复合年增长率预计达到约 42% [2]。 然而生成式

建筑企业AI应用行动指南 构建用产业AI打造好房子的发展新模式 建 筑 企 业 A I 应 用 行 动 指 南 寄语 未来的建筑业，将在人工智能与机器人技术的深度融合中迎来根本性变革。建筑不再只是 “盖出来”，而是“算出来”“拼出来”的系统工程。面对深地、深海、深空的“三深”极端环 境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策 能力的建造机器人，正推 能力的建造机器人，正推动我们从地球走向太空。从“超级泥瓦匠”砌筑机器人到“月蜘蛛”3D 打印系统，从星际乐高式的智能装配模式到数字孪生赋能的全过程管控，未来的建筑不再是不可 控的复杂现场，而是高效协同的智能系统。未来的建筑也将从空间产品演进为智能终端，感知人 的状态、理解人的需求，主动提供健康、绿色、智慧的服务。建筑企业要抓住AI带来的历史机 遇，以人工智能为驱动，推动组织能力、生产体系和价值创造方式的整体跃升，在智能建造新范 具，更应成为建筑企业核心机制的一部分。企业在推进智能化的过程中，需要从工程属性出发， 构建面向问题、面向过程的技术融合机制，避免技术与业务“两张皮”。只有当数据与算法深度嵌 入业务核心，AI才可能真正参与工程价值创造。在未来，具备知识沉淀、模型驱动与自我调优能 力的企业，将形成稳定智能能力体系，进而拥有更强的工程整合力、风险控制力与利润提升力。 —— 全国工程勘察设计大师 谢卫 推动AI在建筑企业落地，首要挑战

又为新技术落地生根提供了适宜的土 壤。从网络约车到共享单车， 从电商购物到网络众筹，从移动支付到扫码点餐，由新技术带来的消费新业态在中国集聚爆发。 引言 1 2 智慧消费发展趋势及未来展望 3 4 智慧消费建设模式及发展路径 5 智慧消费实践应用案例 智慧消费整体框架和典型应用场景 1 智慧消费发展背景及阶段 目 录 © 华润（集团）有限公司 未经授权 台 载 体。五是打造合作共赢的产业链、供应链。 • 疫情使我国经济发展速度放缓，企业均遭受或大或小的影响，但同时也使我们意识到数字化能力的重要性，加快推进智 能 化转型，把握机会将是企业未来的生存之道。由疫情催化的消费需求将常态化，形成危机后的新机遇，同时疫情中暴 露出 来的组织、运营、供应链风险等也将倒逼企业进行变革求生。 • 线下实体零售的扩张会趋于保守，甚至停滞。线上零 用户时间有限，营销突出亮点 • 用户口味多变，营销形式要完 善 u O2O+ 社区成为疫情线下门 店自救手段 • 以社区营销为中心的团购、直 播、短视频 • 社区零售的未来，经营的不是 商品，而是用户，供应链、物 流、服务能力是关键 消费习惯线上化 消费时间碎片化 消费场景无人化 消费生态平台化

时代：智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来，随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型技术的快速发展，人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局，而 Agent 智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于 50% 的人类工作任务场景将被大模型影响，据麦肯锡预 测，生成式 AI 每年可以增加 2.6~4.4 万亿美元经济收入，AI 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统 应用与 AI 技术的应用离不开社会的宽容和鼓励，我们要继续保持开放和包容的态度；同时关注风险，“汽车上路 先装上刹车”，遵循道德和法律规范。 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作 AI 技术，迎来了应用大规模落地的奇点时刻。以应用智能体为代表的 AI 新范式，已成为推动行业变革的重要力量， 智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。 华为云始终践行“一切皆服务

四、强化智慧教育设施保障，筑牢教育数字基座 ···· 27 ·2· 第四章 未来展望 ················································· 30 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 ············· 30 二、更新教育内容，树立人才培养新标准 ············· 32 三、构筑未来要素，探索教育变革新路径 ············· 33 部际协同、政企合作，构建多元参与的教育数字化发 展新生态。 加强战略行动工作部署。中国教育部等九部门联合印 发《关于加快推进教育数字化的意见》，围绕集成化、智 能化、国际化等方面，对教育数字化未来发展进行全面部 署。同时，围绕行业应用、资源建设、数据治理、安全保 障等方面出台了一系列举措，构建起教育数字化的政策体 系。2022 年以来，每年 3 月 28 日组织专题活动，明确年 度教育数字化工作重点任务。2023 智能应用。一体评估平台、数据、算法和训练环境，全 方位排查深层次隐患，确保合法合规、高质量运行。强 化对输出端内容的安全测试，建立常态化的机器检测机 制，确保模型问答不触碰法律底线。组织开展人工智能 条件下的教育社会实验，对未来智慧教育形态进行充分 预演、科学应对、方案预备，为处理好人工智能与教育 的关系提供实证支撑。 四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 中国教育部积极践行人类命运共同体理念，以数字 教

©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 i 序一：凝聚合力，久久为功 郑庆华 （中国工程院院士、同济大学党委书记） 工程智能的发展，不仅是一场技术层面的跨界融合，更是一次关乎工程学科 未来、关乎产业发展方向的深刻变革。今天，当我们梳理过往探索、展望前路征 程，愈发坚定了这样的判断：工程智能，正在成为驱动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概念时，不少人对其内涵与价值尚存疑惑，认为 ，有望破解困扰我们 已久的难题，实现效率与质量的飞跃。 然而，故事并非仅此而已。当我们投身于这项事业时，一个更为深刻且常被 忽视的洞见浮现出来：这并非一条单行道。正如工程需要 AI，人工智能的未来， 同样亟需工程智能为其开辟规模化之道路。 为何如此断言？因为当前的人工智能，尽管声势浩大、发展迅猛，本质上仍 是一种“先进技术”，距离成为真正的“生产力”尚有漫漫长路。纵观历史，无 论是蒸 内生创新动力。  人才培养的规模化：打破 AI 与工程之间的知识壁垒，培养兼具两方面素养 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

章：重塑工作：重大变革与新挑战 第 2 章：AI、新技能与工作重构 第 3 章：各区域岗位与技能需求 第 4 章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所需的技能及岗位演变需求。报告还包含一份详尽的附录，列举了受AI影 响最大且对未来智能化业务发展至关重要的50个ICT岗位及其技能。 AI正在重塑商业模式与工作流程，大多数企业正处于“AI转折”阶段 AI及智能体的快速应用，正推动组织从“渐进式AI应用场景”迈向“全方位商业模式重塑”。目 育“持续适应文化”的组织来释放AI 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技术人才，为构建可持续发展的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与