美国研究报告 2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险 目录表 2025数据中心市场报告 引言. ............................................................................................................................................. ............................................................................................22 在兼顾前所未有的机遇与战略风险之间寻求平衡.....................................................................4 行业概述与趋势 ... ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能 （AI）的快速发展所推动的。各大市场的空置率下 降至历史最低水平，加剧了对空间和电力的竞争， 并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资

此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 在职年限的缩短以及技能短缺，正导致宝贵的组 织经验不断流失。

本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 是向全职员工转型。第二部分，分析了如何 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 运营高管表示，可持续性和循环经济至关重 要，将其纳入决策考虑是他们投资自动化的 关键原因。 利用云技术进行创新，打造未来可持续型供应链 通过结合云计算与生成式 AI，企业能够加速供应链创新，提升业务成果，实现前所未 有的突破。 在云端部署生成式 AI，企业可以高效训练并大规模部署模型，同时节省高昂的硬件和 基础架构成本。多个团队能够协作开发生成式 AI 模型，将模型在不同的云环境中流畅 迁移，无缝对接其他云服务和应用。 AI，情况已大为不同。结合视觉 传感器，生成式 AI 使机器能够自我预测和调 整，彼此协同运作，释放出前所未有的生产 力和效率。 智能供应链洞察变革，驱动增长 16 事实上，77% 的高管预计，到 2026 年，生 成式 AI 将赋能互连设备，帮助其做出自主 决策。只有当多个设备生态系统协同运作， 企业才能实现前所未有的成果。高管们已经 广泛认可生成式 AI，并对其充满信心。76% 的高管表示，计划在未来两年内使用生成式

技趋势报告的第25版，正值技术及人类历史的关键时刻 。随着越来越多的领导者认识到不断革新利用技术、数 据和人工智能的必要性，他们比以往任何时候更需要深 入理解人工智能。为何？因为人工智能技术扩散的速度 前所未有，且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会，包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式，以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命，因为它既是一种技术， 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 坐在每个人的口袋里。图灵测试，曾经被认为是机器智 能的最高标准，现在每天都被人们与大型语言模型（LL M）支持的客户服务机器人和销售人员交流中所打破。 今天的AI模型已经摆脱了过去深度但具体且线性的方法 ，并展示了前所未有的自主性—在他们如何学习、如何 处理任务以及最终能够做什么方面。他们将这种自主性 带到了工作中，75%的知识工作者报告使用生成人工智 能；在如何与技术互动方面，作为编码助手并通过扩展 语音助手功能；以及几乎在一切事物上，从机器人到汽 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度 上下文和推理能力，使他们能够承担更广泛和更复杂的 任务，最重要的是，以前所未有的方式与人类混合在一 起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们

随着新技术的不断涌现，汽车产业正迎来前所未有的发展机遇。特别是人工智能与云计算技术的融合应用， 为汽车行业的转型升级提供了强有力的技术支撑。智能化不仅改变了汽车的设计和制造方式，还重新定义了驾 驶体验和出行模式，推动整个行业向更加高效、安全和环保的方向发展。 近年来，随着人工智能、大数据分析以及云计算等前沿数字技术的迅猛发展及其在汽车工业中的深度应用， 汽车产业正经历着前所未有的转型升级。 在智能驾驶领域，AI 2021-2026 全球自动驾驶车销量及预测 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 4 AI 助力汽车产业智能化升级 在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。传统的汽车已经逐渐演变为集成了多 种先进技术的超级智能体，不仅能够实现智能驾驶，还能通过人工智能技术进行自我学习和优化。这种具身智 能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供 生产经营创新 ：重构汽车研产供销服全生命周期的价值创造模式 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 6 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用

模型唾手可得。图灵测试曾被认为是机器智能的最高 标准，而今天，人与基于大语言模型（LLM）的客服 机器人和销售智能体对话每天都在打破这一标准。如 今的AI模型已摆脱了过去深度但特定且线性的方法， 展现出前所未有的自主性⸺无论在学习方式、任务 处理、还是最终能力上。这种自主性正在改变工作方 式：从 75% 的知识工作者使用生成式 AI 提升工作效 率，到人机交互方式的革新（如 AI 编程助手和语音 个新阶段，即“AI 自主宣言”。无论我们如何表述， 它们的核心特征⸺自主性⸺正在推动世界进入一 个全新的能力、表现和发展水平。AI 的认知能力将 渗透到各个层面，推动社会整体的智能化转型。这种 普及将引发一波前所未有的自主性浪潮，彻底重塑我 们所熟知的技术和商业。 初看之下，这可能只是一次 AI 从自动化到数字 系统自主化的转变。这个想法没错，但并不全面⸺ AI 正以多种方式提升自主性。AI 为人们点亮新技能， 互动等各个领域的普及为新兴的AI时代奠定了基础， 推动数字生态系统的快速扩展和增强对自主系统的信 任，实现人机协作的创新。 品牌新门面：AI 和自主性技术的迅猛发展，正在 重塑企业品牌与独特个性的定义。AI 技术为世界带 来了前所未有的效率与一致性，但这也让企业面临一 个关键问题：如何能在 AI 主导的交互界面中保持品 牌的独特性？企业正站在一个十字路口，不仅有机会 从根本上改变客户交互方式，提升客户旅程的差异化， 更要在

雷特·阿德科克（Brett Adcock）和埃隆·马斯克 （Elon Musk）预测到2040年将拥有高达10亿 至100亿台人形机器人。 6 广泛的社会影响： 机器人人形的广泛 应用有可能开启一个前所未有的丰裕时代，大 幅降低商品和服务的成本，同时解放人类专注 于创造性和充实性的追求。这场变革可能重塑 我们对工作的概念，根本性地改变我们的经济 和社会结构。 2 技术融合： 人形机器人的快速发展是 中国和日本，作为世界上人口老龄化速度最快的两个国家， 迫切需要人形机器人来填补日益增长的劳动力缺口并支撑其经济。在日本，超 过29%的人口年龄超过65岁，预计到2040年这一比例将达到35%。同样，中 国的工作年龄人口正在以前所未有的速度下降，其出生率在2023年降至每名女 性仅1.09个，远低于2.1的更替率。到2050年，中国的老龄化人口预计将激增 至3.66亿，占全国总人口的近30%。这一人口危机为两个国家创造了巨大的自 主要合作伙伴： 该公司利用与英特尔和英伟达的战略合作获取处理能力，同时研发专有技术 ，包括特种谐振关节模块和视觉神经网络系统。 该机器人的创新谐波关节模块消除了传统的“突兀”机器人运动，实现了运动中前所未有的平滑 性和能效。 高度： 5英尺6英寸（170厘米 ） 重量： 121磅（121公斤） Load: N/A 公司 EngineAI Roboti cs 成立 2023 CEO 赵同阳 估值

于知识的监测技术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 平面上升，这对像香港这样易受影响的沿海地区来说至关重要。 人类生产将经历场景跃升，重塑工作的本质和创造力。在制造业，具身智能将催生出自我优 承载一切创新的基石，决定了人工智能发展的速度和高度。没有高性能计算、高速网络和高质量数 据所构建的坚实基础，再先进的算法也无法高效运转，再广阔的应用场景也无法落地实现。 人工智能技术的迅猛发展，正以前所未有的速度推动算力需求的增长。我们预测，2035 年全 社会的算力总量跟 2025 年相比，将增长 10 万倍。计算领域将迎来历史性变革——技术演进路径将 逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束

着 电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息化革命奠定了基础。随后互联网的发展将世界连接在一起，20 世纪90年代，互联网的普及使得信息的传递变得前所未有的迅速和广泛，搜索引 擎、电子邮件、社交媒体等代表性应用的出现，极大地丰富了人们的日常生活，推 动了全球化的进程。 5 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 学中，我们应该充分学习、利用数字化技术，尤其是AI的优势，为学生提供更加优 质、个性化的教育服务。 1.3 AI时代的“知”与“识” 在AI迅猛发展的时代背景下，我们对于“知”与“识”的理解正经历着前所未有的 变革。传统意义上的知识及知识观都将在AI技术的冲击下被重新塑造。 1.3.1 AI技术对知识与知识观的影响 15 在AI技术尚未兴起的时代，知识通常被理解为人类通过学习和实践所获得的对世界 （4）AI时代知识的特征和知识观 随着AI技术的快速发展，尤其是机器学习、深度学习等领域的突破，知识的特征和 知识观也将发生显著变化。 AI时代，知识表现出以下几种新特征。 ❍ 知识获取的便捷性：AI技术使得知识的获取变得前所未有的便捷。通过搜索引 擎、智能推荐系统等工具，人们可以迅速找到所需的信息和资源。此外，自然语言 处理技术的进步也使得人与机器之间的交流更加自然和高效，进一步提升了知识获 取的效率。 ❍ 知识结构

4 第四章 典型数字化转型案例 精密冲压件行业 精密注塑件行业 21 23 5 在汽车产业核心技术快速演进和供应链格局重塑的大背景下，我国汽 车零配件行业稳步发展的同时，也正经历着前所未有的变革。作为汽 车产业的基础和支撑，汽车零部件行业的数字化转型已成为提升产业 竞争力、实现高质量发展的关键路径。 本白皮书旨在深入分析汽车零部件行业的发展现状、趋势和挑战，探 讨汽车零部 实现从接收工单到制成最终成品全过程的生产活动的数字化、透明化管理。 第四章 典型数字化转型案例 结语 CONCLUSION 传统的汽车零部件行业正站在一个历史性的转折点 上，既面临着前所未有的挑战，也拥抱着前所未有的 发展机遇。数字化转型不仅给企业带来了压力，也为 企业的发展开辟了新的可能性。在这一转型浪潮中， 本报告通过剖析汽车零部件企业数字化转型的多个方 面，力求为行业内众多企业的数字化选型提供一份全