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 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 年这一数字将翻番至 945 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 点运算），其中智能算力占比显著提升至

............................................................................... Wi-Fi 8 和星闪技术展望：超高可靠性的园区无线新纪元 ............................................................ 园区 100GE 接入及全光以太极简架构展望：应对流量洪峰 组队 - 协商 - 执行 - 反馈端到 端交互流程标准，规范传输协议、接口及信息模型， 实现跨智能体高效通信（如协议层解决设备智能体与 策略智能体的语义冲突），保障多智能体系统自主协 同的高可靠性与安全性。 分类 指标项 卓越：高度自智 优秀：限定条件自智 规建 维优 无线智能网规 LAN&WAN 融合 自动化效率 设备即插即用 支持网络、用户、终端、应用多 层数字孪生地图可视 常发生 数据丢包、传输抖动等“意外”。确定体验是通过优 先级确定、带宽确定、时延确定、高可靠性来提升用 户的网络体验，满足不同场景对网络质量的要求。 26 确定性体验关键技术 2.5.2 2.5.2.1 优先级确定 2.5.2.2 带宽确定 2.5.2.3 时延确定 2.5.2.4 高可靠性 优先级确定包含确定性的应用转发优先级，和确 定性的用户使用网络资源优先级。 带宽确定是指不同业务在网络中传输需要占用的

室、图书馆等领域拓展； 与社区智慧消防、充电桩管理深度融合，侧重柔性负荷调节 从单一负载识别往社区智慧消防、充电桩能源管理深度发展，形成集群解决方案 深度融入金融银行的基础设施智能化体系，业务高可靠性与精细化运营是关键 深入金融、银行核心配电解决方案，形成深度替代 基于AI的负荷预测与优化，实现“用电-运营” 深度协同的智慧节能 产品融合AI芯片，实现负荷根据天气、季节、温度等因素的预测和灵活调节，实现智慧节能 维 有序充电与V2G技术的关键执行单元，助力电网削峰填谷 打通通路，深度集成到工业物联网平台，实现预测性维护与精细化能源管控，真正实现运维人员的减配提效 配合保障医疗IT系统等特殊供电系统的高可靠性与智能化监管，实现与现有医疗供电系统的深入融合和替代 支持体育馆灵活多变的用电场景需求，满足体育馆负荷波动大、供电可靠性要求高、设备空间布局分散、（演唱会、赛事期间）电能质量要求高的特点 成为 求高、能耗管理复杂度高、供电回路灵活性高等要求，可实现电气火灾预警、 站位用电安全监管、撤展、闭馆安全可控等能力，实现精细化节能配能 基站长期运行，对人员检查维护提出要求，智慧断路器需满足该场景高可靠性要求，实现7*24小时不间断运行，实现精细化能耗管理和智能节能、满足远程集中化运维、 实现小型化和集成化的设计适配，在未来能够实现与储能的融合，提升基站能源独立性 智慧微断产品未来技术发展趋势

 车与网络（ V2N ）：车载设备通过接入网 / 核心网 与云平台连接。 C-V2X DSRC vs C-V2X 技术后来居上，产业链逐步构筑，适应于更复杂的安全应用场景，满足低延迟、高可靠性和满足带宽要求。 车联网通信技术： C-V2X 更适合复杂的安全应用场景 C-V2X 为自动驾驶提供更可靠的智能决策与协同控制 车联网发展趋势：平滑演进到 5G ，逐步向自动驾驶升级 5G-V2X 智能交通从单一场景交通管理向融合场景智能交 通服务发展 5G-V2X 技术真正实现车 - 路 - 网协同，助力智能 交通落地 3GPP 定义的 5G-V2X 满足高级自动驾驶 5G-V2X 目标是更低时延、更高可靠性、更大带宽、更精准定位和更全面的覆盖 5G-V2X 的创新解决 5G-V2X 在 Uu 、 Sidelink 同时进行创新 5G+RTK ，实现全域亚米级高精度定位 目录 1. 5G 关键技术介绍

...................................................................................... 25 4.2.2 高可靠性（HA ）............................................................................................. 结合新技术的运用，也可以让各应用系统更好地融入未来整体IT建设规划中，避免发 生推到重建的现象，从而更好地保护市局在信息系统上的投入。 第 11 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 3) 可靠性原则 系统要具有高可靠性及强大的容错能力。该系统必须保证7×24 全天候不间断地工作， 核心设备比如数据库服务器和存储设备具有全容错结构，并具有热插拔功能，可带电修复 有关故障而不影响整个系统的工作，设计应保持一定数量的冗余以保证整体系统的高可靠 实现IT服务的快速 交付，节能响应国家号召，提升业务系统安全。 1) 国产硬件自主可控 数据存储硬件采用我国完全自主研发的存储服务器，硬件和软件设计完全自主可控。 存储服务器采国产化架构的高可靠性硬件平台和国产睿思操作系统，从根本上保证数据的 安全性。 第 12 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 2) 海量数据高效管理 随着地理信息处理业务的增多，存数据中心存储大量的数据，这就需要存储系统能够

100Gbps 的弹性带宽分钟级 开通与秒级变更，根据业务需求灵活调整带宽容量。  一线入多算：全网任意节点间 L3 层联接可达，确保企业侧数 据一线接入通算、智算、超算等多数据中心。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，实现网络 0 事故、 业务 0 中断，确保数据高速传输的连续性和稳定性。 7.2 存算分离拉远训练场景 存算分离拉远训练主要满足企业数据敏感时，样本数据不在园区 广域无损保障：通过智能流量调度和拥塞控制等技术，保障数 据传输的高效率和稳定性，实现 RDMA 报文广域无损传输。  多租户故障隔离：租户级切片+租户级精准流控，实现租户间 业务隔离，保障租户业务故障影响不扩散。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，保障存算拉远训 练的算效。 算力城域网白皮书（2025 版） 29  业务智能：全网资源/业务可视，基于网络传输能力实现任务 流级调度，保障训练效率。 RDMA 报文广域无损传输。 算力城域网白皮书（2025 版） 30  高收敛比组网：通过端口缓存等技术实现带宽收敛，降低训练 过程中的并发与突发对网络带宽的需求，节省建网成本。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，保障多 AIDC 协 同训练的算效。  智能运维：通过业务流级可视、逐包故障定界等技术，实现业 务流级的故障定界定位。 7.4 云边协同训推场景 企业本

需求层面来分析，综合网络管理平台应具备高 度集成、高智能、高可靠性和高度定制化的“新四高”特性。高度集成可以有效减少一套策略在不同 设备之间的重复操作，减少软件的更新和维护量；高度自动化是在高度集成的基础之上，能够实 现信息的高度收敛，实现对简单信息的自动处理和对复杂信息的有效收敛，让管理者只须做简单 的判断和操作即可；高可靠性则是所有系统功能实现的保障; 高度定制化是为了适应不断变化的酒 AP 接入能力区分为三种不同等级的机型。 BCP8200-1K BCP8200-OS-STD 智能型无线控制器 BDCOM WSC6100-X 系列是上海博达打造的高性能、高可靠性的无线 AC 控制器产品，具有 功能全面、业务丰富、运行稳定等特点。可提供强大的 WLAN 接入管理与控制能力，可支持 VLAN、QoS、DHCP 等多业务，支持良好的用户漫游及切换等功能，支持鉴权与计费接口。 系列万兆路由交换机是上海博达数据通信有限公司推出的新一代 的大容量、高性能万兆核心路由交换机产品。主要定位于运营商 IP 城域网、校园网、电子政务网 和大型企事业网等网络的骨干层、汇聚层。整个系统具备高可靠性、高扩展性、业务能力强等特 点，可以满足各种网络核心层的建设需求。 万兆汇聚交换机 S3900 系列 BDCOM S3900 是上海博达数据通信有限公司自主研发的标准三层无阻塞交换机，它提供了

Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 趋势洞察 04 智算网络在确保AI训练和推理方面发挥着关键作用。它包括设计良好的后端网络和前端网络架构以满足 AI 严格要求的工作负载，其特点包括高可靠性、高速、高容量、低延迟和无损。后端网络用于互连高价值计 算密集型AI训练、AI推理所需的GPU和其他高性能计算（HPC）工作负载，前端网络支持连接对于AI工作负 载、通用工作负载（非AI计算） 区、通用计算区、存储区 以及管理区，在网络层面，划分为参数面、样本面、业务面及管理面四个网络平面。参数面网络承担AI训练 和推理的模型参数的同步与聚合（如梯度交换），需满足超高吞吐、超低时延和高可靠性，通常采用RDMA （如RoCEv2或InfiniBand）和无损组网技术，以支持大规模分布式训练。样本面网络，用于传输训练所需的 原始数据（如多模态样本）和预处理后的中间数据，常通过高速NAS或分布式存储协议实现，需处理海量小 理流量，采用多层CLOS组网，通常部署为TCP/IP有损网络。几类网络通过逻辑或物理隔离，确保智算中心 高效协同，同时降低跨流量干扰。 为满足智算中心内部网络超大规模、超高吞吐、超低时延、超高可靠性的性能需求，构建智算网络的技 术体系如图2-2所示，包括智算网络基础设施层、拥塞控制层、流量调度层、网络协议层和集合通信层以及高 可靠性保障和智能化运维等功能模块。 基础设施层提供智算中心硬

复合型人才极度稀缺 03 电力行业「人工智能 + 」转型的挑战： 三大挑战阻碍电力企业全面数智升级 AI“ 黑箱”与电力系统高可靠性要求的矛盾 应用层面： 从点到面规模化应用的阻 碍 360AI 企业知识库： 连接沉睡的数据孤岛 ， 通往智能应用的未来 AI 辅助源荷预测 AI 中 ，未能加以有效应用。 设备数据现状的复杂性 设备的全生命周期数据分布于各个 系统中，来源广泛，结构复杂，数 据孤岛现象严重 故障数据的不均衡性 由于电力系统的高安全性高可靠性 要求，设备实际故障数据 / 样例少， 面临长尾分布的问题 场景一： 人工智能时代下的电力设备的检修与运维

利用数字孪生技术构建自主管控体系, 可以支持网络变化的精准感知和动态可控的资源高效 调度 [10]. 作为服务低空经济领域的关键网络基础, 低空智联网的网络形态和结构也在不断演进. 而低空飞 行器的高动态、高可靠性等要求, 使得网络必须具备精准的自主控制决策能力, 以降低飞行器等低空 设备运行风险. 然而, 目前低空智联网的管控还缺乏系统化的架构支撑. 因此, 针对低空智联网网络管 控需求, 本文结合数字孪生技术和自智网络理念 然后进一步评述了低空飞行器辅助的感知和通信技术, 包括地面和非地面目标感知、无 处不在的覆盖、中继和任务卸载. Chen 等 [18] 调查了 SAGIN 在灾害管理中的重要作用. 灵活的低空 网络和现有卫星网络可以快速建立具有高可靠性、低延迟和高容量的紧急通信系统, 基于 SAGIN 的 应急通信系统将成为支持搜救行动的关键范式. 除了学术界围绕低空智联网开展广泛研究以外, 以运营商为代表的产业界也在持续关注低空领域. 中国移动发布了《低空智联网技术体系白皮书 take-off and landing aircraft, eVTOL)、飞行汽车 等新型航空器. 低空飞行器搭载了通信模块的低空飞行器也是实现远程控制和数据传输的核心设备. 在低空智联网中的机载通信设备应具备高可靠性、低延迟、抗干扰、多模兼容、高速率、数据安全等 基本要求, 包括公网通信终端、卫星通信设备、机间自组网设备、机载数/图传设备、北斗短报文通信 设备、低空专网终端等, 以支持多种形态的低空经济行业应用