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

 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

2. 冷板式液冷系统特点 冷板式液冷系统包括二次侧冷却系统、一次侧冷却系统，如图 1 所示。适用于高 密算力规模、智算形态和高功耗设备等场景，冷板式液冷系统具有高密度散热、高效 能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高效能：采用冷板式液冷系统可以实现机架功率密度的提高，有 效 效提升单机架的计算能力，冷板式液冷系统相对风冷在能效方面具备高效能的特点。 同时，通过进一步对液体､管理和设备冗余进行更为合理的设计和应用，液冷也将具 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 (2) 高可靠性：冷板式液冷技术在冷却液管路中流动时，并未与主板和芯片模块 进行直接的接触，材料兼容性较强，提高系统的运行安全性｡此外，液体冷却芯片温 度更低，可延长芯片寿命 30%以上，降低因过热导致的硬件故障率。 （2）高效散热能力：液冷云舱配置独立的 CDU 和列间空调，结合“芯片-机柜- 机房”三级液冷循环，动态匹配不同负载场景，减少无效能耗，兼容智算和常规通算 服务器，弹性适配不同算力场景。 （3）高可靠性：将动环、IT 网管以及整个机房资源纳入数字化管理平台，支持 未来 AI 智慧化系统接入，实时分析负载与温度场，动态调节泵速、流量及冷却路径； 配备漏液检测、压力传感与冗余泵组，毫秒级隔离故障模块，提升系统故障自愈能力，

............................................................................... 58 6.2.2 高可靠性(HA) ............................................................................................. 态、自动化、自我优化的数据中心的关键促成技术。 图 6 - 4 拟机迁移 6.2.2 高可靠性 (HA) 自动监控物理服务器的可用性。可检测物理服务器故障，如果检测到故障，可重新在资 源池中其他物理服务器上启动虚拟机，整个过程无需人工干预。该功能组件比传统的双机冷 备更具有自动启动的优势。 图 6 - 5 高可靠性 (HA) 6.2.3 容错 功能相当于双机热备，但是比传统的双机热备更具有优势，它可以时刻在两个不同的物 6.3.3.3 系统功能及特点 6.3.3.3.1 国产硬件自主可控 分布式集群的硬件基础采用我国完全自主研发的处理器，硬件和软件设计完全自主可控。 分布式存储服务器采用了非 X86 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 道 团 成 式 道 一 证了用户数据的安全性。分布式存储服务器具有优良的网络性能和数据吞吐能力，运行稳定， 能耗低，维护简单，适合大批量部署，为信息安全隐患的消除提供有力保障。