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隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。數據中心當前處于一個快速發展和技術變革的特殊時期，全新的人工智能應用正在重塑整個世界，為社會帶來便捷的同時，也為數據中心的發展帶來了新的機遇和挑戰。智能算力的爆發式增長，對數據中心提出了大算力、高性能的新需求，并為數據中心的發展提供了強勁的動力和更加廣闊的空間。隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。而近年來數據中心的安全事故時有發生，由此造成的社會影響和經濟損失，呈逐年升高的趨勢，安全可靠作為數據中心的最基本要素，成為行業共同關注的重要課題。華為數字能源與產業領袖、技術專家和行業客戶基于深入研討，并結合自身的深刻洞察和長期實踐，發布《數據中心能源十大趨勢白皮書》，希望為促進數據中心行業健康發展提供參考，貢獻智慧。核心觀點Core Viewpoints據Uptime權威數據，從2019年到2022年，數據中心業務中斷損失超過10萬美金的比例，已經從39%上升至71%，且會隨著算力需求翻番成倍增長。毫無疑問，安全可靠是數據中心最核心需求，應始終作為最高優先級關注。趨勢1：高可靠產品+專業化服務是保障數據中心安全可靠運行的關鍵數據中心承載海量數據的存儲、處理和傳輸，為千行百業堅定運行提供保障，而數據中心的安全性、可靠性一直是較薄弱的環節。為確保數據中心的安全可靠運行，在產品設計、生產環節就要貫穿“全鏈安全”的理念，同時嚴控產線質量，高度自動化，減少人為干預，保障產品自身的高可靠性。此外，要大膽假設，充分考慮產品出現問題后的應對措施，通過提供專業化部署和運維服務，降低產品失效率，最小化災后影響，完善端到端的保障機制，雙管齊下保障數據中心安全可靠運行。趨勢2：分布式制冷架構將成為溫控安全的更優選擇傳統大型數據中心多采用集中式制冷架構的方案，如傳統冷凍水系統，冷凍站中涉及七大子系統和幾十種設備，各設備之間不能獨立運行，一旦發生單點故障，可能會影響整個冷凍站的安全運行，導致數據中心大規模宕機，近年來業內部分數據中心安全事故也說明集中式制冷架構存在單點故障的風險。相較之下，分布式制冷架構靈活，各個子系統相互獨立，單臺設備故障不會影響其他設備運行，故障域更小，可靠性更高，可以直接從架構設計上避免數據中心制冷系統的單點故障，提升數據中心的運行可靠性。趨勢3：預測性維護將成為數據中心基礎設施的標配數據中心的維護往往是事后型，發生事故后才知道問題所在，但隨著智算時代的到來，數據中心的故障響應時間大幅縮短。未來數據中心基礎設施的運維，預測性維護將成為標配，從事后型轉為事前型。得益于AI技術的快速發展，預測性維護的范圍將持續擴大，從電容、風扇等易損件的壽命預測、設備的熱失控預警到制冷系統的漏液預警，都能提前預測，提前處理避免事故的發生，做到“治未病”，從被動“救火”走向主動“防火”，在運維方面大幅提升數據中心可靠性。趨勢4：全生命周期的網絡安全防護體系將成為數據中心基礎設施的保護盾隨著數字化、智能化程度的加深，網絡安全風險也在成倍增加，網絡攻擊越來越常態化。不管是UPS還是空調設備，一旦遭遇惡意攻擊，都會直接影響數據中心安全可靠性。未來數據中心基礎設施，硬件安全加軟件安全，才是全方位的安全，軟件安全要從供應安全、縱深防御和運維/運營安全三個維度，構筑全生命周期網絡安全防護體系，為數據中心的安全可靠運行保駕護航。趨勢5：預制化、模塊化將成為高質量快速交付的最佳選擇互聯網云廠商全球業務加速發展，帶動數據中心建設需求顯著增長。而傳統的數據中心建設模式，建設速度慢，工程復雜，不能滿足快速部署的要求。因此，建設周期更短、質量更高的預制化、模塊化方案將成為首選。通過“工程產品化”和“產品模塊化”，在工廠一體化集成，完成預制和預調試，保證現場交付的是高質量產品，有效縮短交付周期，同時滿足客戶業務快速上線需求，還大幅減少現場施工造成的“三廢”垃圾。趨勢6：專業化管理平臺讓數據中心運維更安全、更高效從千柜級建筑到萬柜級園區，數據中心呈現規模化、集約化發展趨勢，相應的整體運維復雜度也大幅提升，且數據中心設備多為“啞”設備，依賴傳統巡檢難度大，對技能的要求較高，故障定位時間長。構建專業化的管理平臺，可以顯著提升數據中心運維效率和準確性，通過原廠的專業化管理平臺，幫助客戶構建設備深度管理能力，大大降低運維難度，做到快速判斷問題，及時排除故障，確保數據中心安全穩定運行。趨勢7：風液融合將成為業務需求不確定場景下的優選架構當前正處于通用算力和智能算力的過渡期，同一個數據中心會同時存在通用算力和智能算力場景。通用服務器單柜功率密度一般不超過15kW，風冷型設備即可滿足制冷需求，而智算中心單柜功率密度通常超過30kW，這種場景往往需要液冷來散熱。對于需求不確定的業務場景，風液融合將成為適配未來演進的數據中心優選架構，通過風冷+液冷的組合和比例可調，靈活適應業務需求變化，保護用戶投資。趨勢8：間接蒸發冷依然是現在和未來最優的制冷方案當前風冷方案仍占據主流應用場景，在冷源側，間接蒸發冷卻方案相較冷凍水系統，在架構、效率和運維方面存在明顯優勢，是現在和未來最經濟適用的制冷方案。間接蒸發冷卻的分布式制冷架構可有效避免單點故障，可靠性更高；并且通過最大化利用自然冷源，僅需一次熱交換，在寒冷地區絕大部分時間無需壓縮機制冷，實現極致PUE；針對智能算力需求，間接蒸發冷卻支持未來演進的架構，進一步適配液冷的計算場景。趨勢9：能效PUE挖潛要從關注部件高效調整為系統工程最優解“碳中和”是全球共識和使命，傳統數據中心關注提升UPS、空調等部件效率，但受限于元器件物理限制，部件的效率提升接近瓶頸，微小改進的時間和成本遠趕不上算力時代需求。因此，數據中心能效的提升要轉換思路，從關注部件效率轉為系統工程優化，用系統工程思維綜合審視，在現實條件和部件技術水平進行權衡，得出最優解，如UPS雙變換模式轉向S-ECO、數據中心PUE轉向PFPUE（算力PUE），端到端的進行數據中心能效優化。趨勢10：AI調優將成為存量DC能效智能優化的最佳選擇在數據中心節能方面，除了新建的數據中心，仍有大量存量數據中心PUE遠高于“國家一體化大數據中心”政策要求，面臨節能改造的迫切需求。傳統的節能改造需要停線停業務，存在業務中斷的風險，而采用人工調整優化的方式，難度大，效果差，頻率低。相較之下，AI能效調優解決方案通過預置AI算法和大數據模型，可對存量數據中心實現節能優化，且AI調優不依賴人工經驗，優化速度快，效果好，實現從“制冷”到“智冷”的轉變。

制造業數字化轉型的內涵：本文的制造業數字化轉型是指將新一代信息技術覆蓋制造企業的設計、生產、管理、銷售及服務各個環節，并能基于各個環節產生的數據分析與挖掘進行控制、監測、檢測、預測等生產經營活動，在縮短研發周期、增加采購實時性、提高生產效率與產品質量、降低能耗、及時響應客戶需求等方面賦能。該概念強調兩個點：其一，制造業的整個生命活動周期都由新一代信息技術所覆蓋，既能用先進技術改造各個業務環節，又能盡可能促使全流程走向數字化；其二，產業鏈條上的各類活動、運營管理活動可通過數據分析賦能決策、預測生產、創新服務。總之，通過信息技術的應用，可以實現效率與價值的雙提升。

　　制造業數字化轉型所具備的條件： 　 　　政策端：政策方向以補短板、育龍頭、促新技術與制造業融合創新為主調，引導制造業向服務型制造業轉型。 　　技術端：AI、5G等相關技術的基礎建設逐步推進，并且逐步在工業場景中推行應用。 　　資本端：資本市場整體下行的情況下，軟件相關企業獲投次數與金額逆勢上漲，其中以MES、AI檢測等為主。 　　供需端：對于供給端而言，軟硬件產品已經逐步覆蓋生產制造全場景。大部分行業頭部廠商逐步向平臺型廠商演變，其服務更加綜合，覆蓋的服務范圍更加寬泛。對于需求端而言，大部分制造業企業目前在供應鏈、生產管理、數據分析等模塊上或多或少均已經有較為成功的軟件應用實踐，即現階段企業在數字化轉型工具方面并非完全的小白，已經具備了一定的數字化轉型認知，具備一定的轉型基礎。 　　制造業數字化轉型的價值與難點： 　　轉型價值：在降低研發試錯成本、實現批量個性化生產、促成并滿足買方市場、提升企業生產能力等方面價值明顯。 　　轉型難點：整體來看，難點可概括為自知難、推進難、落實難三點。針對自知難：1）在龐雜生產參與要素（設備、原材料、人員等）中梳理并明確自身需求難、定位清楚自己的數字化水平難；2）企業如何從諸多同質化的供應商中找到適合的合作對象難。針對推進難：1）制造業企業服務鏈條長，轉型不是一個人或一個部門的事，破除部門墻難；2）轉型具有金額高、周期長的特點，供需雙方之間就需求變、急求成、急見效等問題會存在諸多拉鋸，順利推進難。針對落實難：1）制造業企業生產相關數據采集、應用難；2）培養并順利過渡到數字化的工作方式難。 　　制造業數字化轉型的建議與啟示： 　　轉型建議：在轉型的各個環節、各個參與要素上需自省、外查并行，戒驕戒躁。 　　供給端：1）對于主打集成商的大廠而言，要針對自身企業基因尋求合適的發展路徑，初步來看，對于沒有制造業經驗的玩家，通用服務>垂直深耕服務用以開源，市場選擇先行用以準確切入行業。對于有制造業經驗的玩家，則收購/合作代替“從零出發”、占領自己所在行業、持續提升技術投入等是重點。但是，不管哪類企業，都需要重視政府關系。2）對于垂直類玩家而言，經過前期的客戶積累、口碑建設后，往往通過生態合作伙伴的建立走向平臺化服務，最終可能演變為集成商。 　　需求端：數字化轉型具有持續性，需要企業時刻關注市場變化保證企業數字化方面的先進性。同時，企業要找到適合自己的切入路徑，忌盲目追求大而全。目前市場上最常見的路徑就是協調式或探索式轉型。

數據是數字化社會的五大生產要素之一，是數據驅動型社會的“新石油”。數據的可信和高效利 用需要完整的治理架構，貫穿從數據產生、收集、存儲、傳輸、處理、交換與共享的整個生命周 期。數據價值的挖掘與變現需要全新的數據服務理念以實現為各類智能應用提供可信可靠的數據 輸入，并最終提升社會的生產效率和人們的生活質量。隨著社會經濟的高效運行越來越依賴于無 線通信網絡，6G 網絡將成為各類關鍵基礎設施的基礎設施。作為數據的生產者、消費者和承載 者， 6G 網絡如何結合其內生智能、內生感知等新的能力，為 AIaaS 提供可信的數據服務，將是 6G 網絡架構迫切需要回答的問題。本文針對 6G 網絡承載的數據，從數據管理技術趨勢與愿景， 需求與挑戰等不同角度闡述數據服務的必要性和意義，并結合 6G 網絡場景，給出數據的分類和 6G 數據服務的概念與框架，并著重對網絡 AI 相關數據服務展開討論。

來源：騰訊研究院

　　中小城市正在成為數字化轉型的重要載體，研究中小城市數字化轉型的模式和實踐對于全球而言具有重要的社會價值。對于中小城市而言，城市數字化轉型旨在改善市民生活品質、發展特色數字經濟、提升城市治理成效、增強城市環境（建成環境+生態環境）應對氣候變化的能力，為集聚在城市中的居民和企業提供智能化、精細化、主動性、高效能、全周期的生活服務、營商服務，支持實現人、產、城的良性融合發展。 　　《重塑中小城市的未來：數字化轉型的框架與路徑》報告是世界經濟論壇以及G20全球智慧城市聯盟首次關注全球中小城市的數字化轉型，與騰訊研究院深度合作，并與日立（中國）有限公司形成共同研究團隊，與來自中國、巴西、日本、新加坡等國家的專家共同開展了此話題的探討和研究，所提出的總體思路、方法論以及實踐案例希望能為全球中小城市提供借鑒。 　 中小城市需要適合自己的數字化轉型模式和路徑

　　本報告通過調研與訪談，分析了中國、日本、巴西等國家的中小城市數字化轉型面臨的挑戰、需求及關注點，提出了中小城市數字化轉型的方法論參考模型，提供了中國、日本的參考案例，并提出了城市內各利益相關者的行動建議。

中小城市的數字化轉型挑戰主要體現在如下方面：缺乏數字人才、所需投入的資金和資源不足、缺乏對數字化技術的理解和運用、缺乏城市間互動與合作機制等。

中小城市數字化轉型應該采取“共性+特性”結合的思路，此外，中小城市數字化轉型的規劃和推進中還要注意中小城市與大城市的差異。

中小城市數字化轉型可分為民生與服務、產業與經濟、治理與運行、環境與低碳、政府效能、基礎設施以及發展保障（領導力/政策）7個領域，每個領域可分為3個成熟度級別；在具體規劃和實施中，中小城市可結合各自資源稟賦、產業特色和發展目標，參考中小城市數字化轉型的方法論全景圖——即7類功能領域在3個階段的各自數字化轉型關鍵特征矩陣（7*3矩陣），來提出各自的數字化轉型切入點和路徑。

要實現中小城市數字化轉型，政府、企業、研究機構和市民需要協調一致，共同開展行動。

中小城市數字化轉型的動力

　　全球的城市化均呈現類似特征，即大城市產業、人口高度集聚，發展迅速；多數中小城市人口外流、人口呈老齡化趨勢、資源較為有限、產業相對傳統，發展速度和競爭力落后于大型城市。

　　在缺乏人才、資金和技術能力的情況下，中小城市開展數字化轉型的原生動力是什么？本報告認為有以下4點，其中前2點是各類城市的共性動力、后2點是中小城市的特有動力： 　　**（1）國家政策支持與引導。**當前，以物聯網、云計算、大數據、人工智能、5G、區塊鏈、數字孿生等為代表數字技術正在深刻變革人們的生活和生產方式。因此，很多國家均提出了國家級的數字化、智慧化規劃或政策，例如中國的“數字中國”、《關于加快落實新型城鎮化建設補短板強弱項工作有序推進縣城智慧化改造的通知》、《關于促進云網融合加快中小城市信息基礎設施建設的通知》等政策文件，以及日本的“社會5.0”、新加坡“智慧國2025”、英國的《英國數字戰略》、德國的《數字化戰略2025》等，城市則是重要的實施載體。 　　**（2）城市治理升級的現實需要。**2020年以來，新冠肺炎疫情對城市治理中的公共衛生體系、應急響應能力、公共服務能力等帶來了重大挑戰，在線公共服務、在線醫療、在線教育、遠程辦公以及無接觸快遞配送等各類數字化應用，在城市的經濟社會重建中發揮了顯著作用，也促使城市治理者更加重視運用數字技術和數據來提升城市的管理和服務能力。近年來，洪澇災害等極端天氣在世界上多個城市中出現，城市需要數字技術來提高城市應對氣候變化的事前、事中和事后的韌性。 　　**（3）特色產業轉型升級的迫切需求。**數字經濟正在成為各國產業升級和重構的重要驅動力，也可以幫助中小城市中的傳統產業突破時間、空間限制來融入到全國乃至全球市場，快速擴大交易規模和覆蓋面、降低營銷和交易成本、提高特色產品的品牌影響力，例如，在中國山東的莘縣，當地農戶已可以通過電商直播來向全國銷售自己種植的蔬菜；同在山東的曹縣則借助互聯網營銷平臺，使當地原創漢服銷售額占全國市場的三分之一。 　　**（4）抵御“馬太效應”、吸引人才回流。**人是城市的核心，在數字時代的大背景下，中小城市本身區位優勢并不明顯，必須要通過數字化改造，創建適合中小企業落戶的數字營商環境；此外，城市通過經濟和社會方面的數字化轉型，可以提供更加高效和高品質的公共服務、生活環境和產業發展空間，從而更好地滿足人們的生活和工作需求，減少甚至避免大城市對人才的“虹吸效應”，吸引人才留在當地、甚至吸引其他城市的人才流入，良性地促進城市的經濟和社會發展。 　　因此，中小城市的數字化轉型，是面向未來提高城市核心競爭力的必然選擇。 中小城市數字化轉型方法論全景

　　中小城市數字化轉型的演進邏輯與成熟度可以分為3個階段： 　　階段一：其特征是技術驅動、局部發展，通過數字技術、工具、產品的應用和數字化應用建設，以提高政府或企業局部的業務效率為主要目標； 　　階段二：其特征是場景引領、系統發展，以場景為中心，通過將城市中的同類場景與人連接，通過場景來推動跨部門跨系統的數字應用連接，并且服務不受物理空間制約； 　　階段三：其特征是創新迭代、生態發展，以人的需求為中心，通過政府、企業、研究機構、市民的共同參與、共同創造，實現城市級資源的集約化匯聚和數實融合的智能化供給，支持城市敏捷自進化。 　　對于中小城市而言，在民生與服務、產業與經濟、治理與運行、環境與低碳、政府效能、基礎設施以及發展保障（領導力/政策）領域，均可以從3個階段的視角來進行數字化轉型的規劃和實施，逐步推進。 　　因此，本報告提出了中小城市數字化轉型的方法論全景圖，即7類功能領域在3個階段各自的數字化轉型關鍵特征矩陣（7*3矩陣）。 　　中小城市可以根據自己的實際情況，參考下圖中各領域3個階段的特征，首先評估當前7個功能領域的現狀，選擇1個或多個領域作為數字化轉型的切入點，確定階段性的發展愿景，找出現狀與愿景之間的差距，明確所選的領域希望提升的內容及目標，進而制定具體的轉型計劃和實施方案。

具體內容如下

數據作為五大生產要素之一，其資產化已成為必然趨勢。然而，實現該目標仍需要克服三個重要且極具挑戰的命題：法律角度的數據資產確權、市場角度的數據資產估值與交易、會計角度的數據資產入表。《數據資產化前瞻性研究白皮書》（以下簡稱《數據資產白皮書》）對該三個命題進行了深入具體的闡述。

　　數據資產化三個重要命題

　　關于數據確權，《數據資產白皮書》分析總結了我國現行的數據權屬規制框架——全國級法律立法缺失、地方法律法規的創新及初步實踐、司法實踐中普遍依據《反不正當競爭法》做出裁判的現狀。在此背景下，對數據權屬的剖析和討論更有助于推動數據資產化。但這一過程任重道遠。平衡數字經濟與隱私保護與數據安全、完善數據交易基礎設施、推動數據資產入市，是助推數據資產化的重中之重。

　　數據資產估值體系的設計和構建，對促進數據資產的交易與流通至關重要。《數據資產白皮書》在《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》相關理論的基礎上，結合普華永道首創的數據勢能模型及數據資產化之路長期實踐研究，對數據資產特征、發展階段和主要價值驅動因素等做了進一步梳理與剖析，推出基于不同發展階段的數據資產估值體系框架。

　　關于數據資產在財務報表上體現的問題，《數據資產白皮書》從現有會計準則體系有關資產的定義出發，分析數據資產化的技術考量、可能的資產分類路徑及不同分類下確認和計量的思路。本研究還結合當前學術界和準則制定機構的成果，進一步探索了無形資產確認方法及后續計量模式的改進思路，區分表內和表外資產及相應的列報和披露方式。

現代數字城市建設是推進國家治理體系和治理能力現代化的一個關鍵的行動。然而，當前數字城市建設面臨著一個主要困難：如何高效、安全、合法合規地把數據利用起來？一方面我們需要解決數據本身以及數據開發利用過程中的安全、隱私等問題；另一方面，我們還需要解決效率和標準化的問題。

日前，中國電子和清華大學聯合發布《2021中國城市數據治理工程白皮書》。該白皮書聚焦現代數字城市建設和數據治理所面臨的數據安全和數據要素市場化難題，依托中國電子以“PKS”體系、萬人網絡攻防隊伍和數據安全技術所構筑的數據安全能力，以及圍繞制度、技術、市場三大體系開展數據治理理論研究和實踐探索所積淀的豐富經驗，在國內首次提出數據安全和數據要素一體化治理解決方案，為城市數據治理工作提供理論參考和實踐指引。

數據治理工程的核心理念包含以下關鍵特征：

構建數據元件作為連接數據供需兩端的“中間態”

構建數據價值鏈和數據資產鏈的“雙鏈融合”

培育數據要素化三級市場（資源市場、元件市場、產品市場）

建設“數據金庫”為數據要素運行提供安全底座

推動核心數據及重要數據歸集、存儲到“數據金庫”

實現數據泄露與數據濫用的雙向風險隔離

實施數據源、數據元件和數據產品三級安全管控

從第三次工業革命開始的通信產業發展至今，已經形成了規模宏大的信息網 絡。海量的數據信息實現了對現實社會的鏡像復刻，數字化轉型的步伐已經悄然 啟動。宏觀環境和信息產業角色的迅速轉變，對網絡基礎設施及智能化運營提出 了更高的要求。(一) 全球發展現狀

有賴于通信網絡的飛速發展，全球數據總量光速增長，根據 Statista 統計， 2020 年全球數據總量達到 47ZB，而 2035 年這一數字預計將達到 2142ZB。呼嘯 而來的數字浪潮就像是一座待開采的金礦，而大數據、AI、機器學習等技術是開 采金礦的挖掘器。2020 年以來，世界各國加快在前沿科技領域戰略布局，力圖掌握數據金礦 挖掘的主動權。技術競爭悄然展開，各國策略各有側重。

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