始于微处，成就未来 第二版 行业白皮书 目录 为何要推动矿山电 气化转型？为何现 在是最佳时机？ 回顾过去五年 全面变革： 破除常见疑虑 电气化势在必行， 但如何着手？ 循序渐进， 聚沙成塔 与ABB共同开启 您的电气化之旅 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 3 行业白皮书 E-MINE™ 技术供应商与企业管理层曾一度将电气化视为一种未来 理想。 然而，电气化已不再是未来概念。过去几年的实践表明， 电气化是一种能够显著提升业绩并减少排放的成熟方 法。从自卸式卡车到装料设备和输送机，当前各式各样的 车辆和机械都有望实现电气化。如今，每个企业都可以逐 步迈向“全电矿山”，只需稍加调整，便可实现性能飞跃。 这一转型趋势对于采矿业的重要性日益突出，主要有以 下原因：首先，采矿业的温室气体排放量占全球总量的 7%。与此同时，矿石品位的下降需要消耗更多能源进行 在ABB，我们坚信“始于微处，成就未来”。通过推动技术进步与思维 模式转型，我们的团队持续培养协作精神。以此，矿业能够为低碳未 来提供关键原料，例如电动汽车所需的锂以及风力发电机所需的稀土 元素等。此外，采矿团队还在运营干扰降至最低的情况下，逐步实现 碳减排和降成本的双重收益。 事实上，许多矿业领导者都支持变革：53%的受访者表示，预计将在 未来五年内推进转型。ABB致力于与矿企紧密合作，开启转型之旅：

2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 的医疗问题 时具有优势。 在医学影像分析方面，传统医学影像分析需要专业的放射科医生或病理学家进行手工 解读，耗时且存在主观性。随着人工智能技术的发展，ChatGPT目前已经可以分析多 模态信息，在未来有望能够分析X光、CT扫描、MRI等医学影像，自动检测异常或疾 病迹象，提供快速的初步诊断。此外，它还可以学习大量样本，提高准确性和一致 性。 在医学研究和知识发现领域，传统医学研究依赖于繁琐的实验和文献回顾，速度较 佳实践和经验，推动医疗大模型 的安全发展。鼓励独立第三方机构对医疗大模型的安全性和合规性进行审查和验证， 增加透明度和可信度。 医疗大模型的 未来发展前景与趋势 随着技术的进步和医疗数据的增加，大模型在医疗领域的应用将越来越广泛。未来的 大模型可能会更加精确和个性化，能够处理更复杂的问题，提供更高质量的医疗服 务。 在临床医疗助理应用方面，AI技术具有强大医疗服务能力。天津市基层数字健共体接

百年大计 教育为本！ 怀着对教育的敬畏和对未来的信心， 探索AI+智慧教室的高质量发展之路！ 著名教育专家观点 站在教育强国建设与智能时代变革的历史交汇点，教 育数字化已不仅是技术与教育的简单叠加，更是重塑 教育生态、开辟高质量发展新路径的核心动力。《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 我们亟需共建安全、开放、创新的产业生态，让智能 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能不仅是工具，更是推动教育公平、提升育人 质量的新支点。 面向未来，智慧教室承载着素养导向、育人为本时代 使命。我们应以“新质育人”为目标，融合立德树人 根本任务与拔尖创新人才培养需求，强化实践能力与 创新精神塑造，让技术真正回归教育初心赋能每一位 师生全

走向未来学习中心 数据驱动的智慧图书馆新场景 目录 CONTENTS 建设实践与应用场景 数据中台建设 时代背景与面临的任务 2 3 1 时代背景与面临的 任务 2022 年 10 月，党的二十大报告首次提出： “ 推进教育数字化，建设全民终身学习的 学习型社会、学习型大国 ”。 2023 年 5 月，中共中央政治局就建设教育强 国进行第五次集体学习： “ 教育数字化是我国开辟教育发展新赛道 探索新型基层学习组织 打造泛在化、个性化、协作化的学习场景 源自：教育部高等教育司 . 人工智能引领高等教育数字化创新发展 . 2024-03-17. 时代背景 未来学习中心 资源为基 ， 强化全校文献 信息资源保障体系和保障 能力的建设 服务为本 ， 建设校园科研 支持中心和学术文化中心， 提升精准服务水平 技术为翼 ，发挥技术引领 作用 ，加强技术与业务的 数据驱动：数据中台建设 数据是智慧图书馆建设的重要战略性资源，也是驱动图书馆数字化、 智慧化转型的重要动力源。 数据中台需求，不是来源于外部，而是来自内部，来自组织机构对自 身未来发展的担忧，对未来场景的能力支撑，是增援未来的能力。 数据中台建设，不仅作为智慧图书馆建设的重要基础设施起作用， 同时也对图书馆审视自身战略规划、组织架构、业务流程、人才队伍 建设起到驱动作用。 建设实践 2016

打造面向未来的电力企业： 数字化转型的成功之路 01 未来的电力企业 电力行业正在经历变革。我们可通过构想未来，探索2025年及以后的电力价值链的运作方式和电力企业的运行方式， 以反观指导当下的行动。 复杂环境使电网运行风险激增⸺发电和电网生态将向分布式、低碳化和数字化方向发展，电网环境将更加复杂，电力 企业将面对更多运营和商业风险。分布式和可再生能源将持续增长，管理非连续性的和动态变化的环境将驱动商业和 变化中，电力企业若要在生态中作为重要参与者持续保持影响力，则需要新的运营结构和业务模式。 电力企业系统能力亟需提升⸺目前的电力系统、应用和架构无法满足对未来电网和发电系统的管理。大多电力企业 的系统和流程还未进行智能化升级，无法高效地应对复杂环境，更遑论安全性和灵活性。未来电力企业的诸多关键运 营能力如现场管理、资产管理、停电管理等均依赖洞察、可视化、远程管理、自动化和基于系统的动态协调等。对于许多 电力 据管理，过大 的安全裕量导致高成本和低可用性。未来，数据分析、人工智能和智能自动化将成为电力企业的必备能力。 优化电力企业架构⸺电力企业数字化转型的主要收益在于对效率、安全、用户满意度以及盈利能力的提升。要实现此 目标，电力企业需要搭建与转型相适应的架构。其中建设现代化、数字化的电网是重中之重，向业务提供基础的物理平 台。在智能电网之上，未来电力企业将依赖互联且智能的基础设施和基于云的平台，实现应用套件的集成和敏捷。数字

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 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

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

理，使船舶运行更接近“按指令行驶”的模式，显著减少拥堵和等待。 同时，协同范围正从单纯的船舶交通管理扩展到能源调度（岸电与燃料补给）、作业设备调 度和港区资源配给，港口在调度中心内开始同时考虑“船舶流、货物流和能量流”，为未来 “船舶+能源+资源”综合调度体系打基础。。 港区自动化集卡、远程桥吊、内河自动靠泊和无人作业船等场景已在多个港口和试验区进入 示范应用，显示出在封闭或半封闭环境下较高的自动化可行性。 但针对大