三新能源基础设施将成为智能时代的能源底座
思瀚产业研究院 中国移动    2024-10-10

未来十年，传统化石能源发电的主力地位将逐步动摇，风电、光伏、水电等可再生能源将成为新增能源主力。

消费侧电气化进程加速，电动汽车、氢能、储能、热泵、储热等技术快速发展，交通、供暖等用能终端电代油、代气、代煤的步伐不断加快。能源系统将接入越来越多的高级“插件”，信息流和能量流充分融合形成一个能源云“操作系统”，联接能源生产和能源消费，促进源、网、荷、储、人等各能源参与方互联互通，真正实现互联网式的双向交互。

在众多的能源场景变革中，以光伏为代表的新型电力系统能源基础设施，以电动汽车为代表的新型电动出行能源基础设施，以及以ICT 能源基础设施为代表的新型数字产业能源基础设施，蕴藏着巨大的技术创新、产业创新和商业模式创新机遇。

在电力生产端，到 2030 年可在生能源占全球发电总量比例将超过 65%，光伏的度电成本将低至 0.01 美元，全球装机总量将接近 6000GW。在能源消费侧，电气化率将达到 30%，电动汽车年充电量将超过 1.1 万亿度，超过 80% 的 ICT 能源基础设施将采用绿能供电。

1、新型电力系统能源基础设施将以清洁能源为主体，初步形成“源网荷储”一体化

（1）“光伏平价”走向“光储平价”，光伏产业进入“光伏 + 储能”平价时代

通常用 LCOE （ Levelized Cost of Electricity，平准度电成本）来衡量光伏电站整个生命周期的单位发电量成本，并可用来与其他电源发电成本对比。在全投资模型下，LCOE 与初始投资、运维费用、发电小时数有关。

2030 年光伏发电 LCOE 度电成本可能低至 0.01 美元。光伏电站一般由光伏组件和光伏系统平衡部件 (Balanceof System，BOS) 构成（平衡部件一般包含电缆、逆变器、接线等）。目前普遍投资模型中，光伏组件投资占比约占 45%，未来十年受光伏组件发电效率提升，技术工艺提升，制造环节成本下降等综合因素的影响，光伏组件占系统成本比例将降低到 30% 以下。

涉及 LCOE 的其他 BOS 部件及整体运维的成本占比提升，其相关技术创新也在不断提升光伏发电的整体成本竞争力。随着电池和系统技术加速演进，储能 LCOS（Levelized Cost of Storage，平准储能成本）也在不断降低，推动储能逐步成为电力系统主力调节资源。“光伏平价”走向“光储平价”，光伏产业进入“光伏 + 储能”平价时代，储能产业进入了高速成长期，在新能源消纳、电网调峰、峰谷套利等商业场景中体现出巨大价值。长时储能各种技术路线齐头并进。

在中国，抽水蓄能的装机量占比从 2016 年的 97% 下降到2023 年的 67%，锂离子电池、钠离子电池、液流电池、飞轮储能、氢储能等不同形式的储能占比不断上升。我们预测到 2030 年，全球储能年度新增装机将从目前的 46GW 增长到超过140GW, 随着化石能源发电机组逐步退出，各种长时储能将成为新型电力系统的主力调节资源。

（2）智能光风储发电机助力新能源成为主力电

光风储发电机技术助力增强电网韧性。光伏发电的波动性、间歇性常被比喻为“我行我素”的“自转”，接入电网发电时需常规电源提供调峰和备用等辅助服务才可以满足电网调度的要求。大量的风力和光伏发电接入带来一系列新的系统问题与挑战，如系统惯量、频率调节能力降低，系统电压调控能力减弱，故障与震荡特性发生重大变化，会让电网越来越“脆弱”。如何让风力和光伏发电与电网转变为“协调统一”的“公转”，是支撑新能源大量接入，实现能源结构转型的关键。

电网中传统同步发电机组一般由火电厂或水电厂承担，采用机械式结构，可以提供稳定的电压和频率支撑，且易于进行调节和控制。随着传统同步发电机组的不断减少退出，非同步机电源将会在电网中占非常高的比重，导致电力系统的运行特性发生本质变化。

这就需要新能源也要能模拟传统同步发电机组的技术指标，主动支撑电网频率、电压波动，保障电网安全稳定运行。光风储发电机技术将电力电子技术、储能技术、数字化技术充分融合协同，模拟同步发电机组的机电暂态特性，具有同步发电机组的惯量、阻尼、一次调频、无功调压等并网运行外特性，推动风力和光伏发电技术指标向火电靠拢，光风储发电机技术有效提升对新能源系统运行的主动支撑和并网友好性能，使新能源成为优质电源，为大量新能源接入提供了坚实的技术基础。

（3）数字化和 AI 技术快速发展，在电力系统广泛应用，支撑智慧能源系统实现

低碳化、电气化趋势下，电力系统越来越复杂，包含万亿级测点、万 TW 级能源交易量、亿级设备量，对算力需求越来越高，要求秒级快速调度、多能综合优化，AI 成为能源变革的关键技术。在发电侧，数字技术与光伏技术融合，运维管理、生产管理和资产管理变得极简、智能、高效。光伏电站从一个哑电站变成一个有机的智能生命体。

AI 将代替专家职能，使能光伏电站自主协同优化。通过对天气变化的预测，采用智能跟踪算法，让组件、支架、逆变器协同运行，找到最佳角度，释放最大潜力。AI 可以精准定位故障，将单人运维工作量从“月”降低到“分钟”，全面提升发电效率和重构运维体验，助力电站生产力和安全性提升。预计2030 年光伏电站应用 AI 技术比例达到 90%。

在电网侧，通过 AI 算法实现准确的发电功率预测和负荷预测，提升能源调度效率。对输电线路巡检使用 AI 模型，可以将作业效率提升 80倍，大幅减少停电时间。在用电侧，利用 AI 技术进行综合能效管理，可以将绿能应用效率提升 15% 以上。在虚拟电厂和电力交易市场上，AI 智能体可以通过群体智能、博弈智能，为交易主体提供最佳决策方案。

（4）能源云将能量流和信息流智能融合，源、网、荷、储协调互济

能量流与信息流融合，构建一朵能源云，将作为数字能源世界的“操作系统”，统领信息流、调控能量流，真正实现“比特管理瓦特”，持续推进能源革命。未来的能源系统将以电力系统为关键承载，而电力系统需要将发、输、配、用、储的各个环节全面构建在数字技术与电力电子技术之上。

一方面提升对新能源的“可观、可测、可控、可调”水平，解决新能源接入系统的脆弱性，提高新能源消纳水平；另一方面提升对微电网、综合能源、分布式电源等海量末端系统的群控群调能力，让发电单元和用户进行实时数据双向互动。通过网络反馈回来的数据可以使发电单元掌握用户的消费习惯，从而对发电量进行合理调节，达到提升资源利用率的目的，实时保障电能质量和电力系统安全稳定运行。

• 能源云实现能量流跨时间、空间尺度的协同。能源资源与能源需求往往呈逆向分布的格局，以中国为例，西北、西南地区风光水资源丰富但电力消费需求较低，中东部、华南地区电力消费需求高但是能源资源禀赋较差。高比例新能源集中接入下局部网架的高随机性与波动性，导致电力输送瓶颈；在消费侧随着电动汽车、分布式电源等海量用户和电源的广泛接入，对于配电网资源需求不断提高，区域电网越来越脆弱。

需要进一步加强网架的分区与互联功能，简化系统运行方式、提高相互支援能力；加强故障隔离功能，避免连锁故障引发骨干电网崩溃。能源云一方面可以提高配电网资源互济功能，配合主动配电网、柔性直流配电网等技术的应用，支持微电网、虚拟电厂、综合能源系统等多种场景的应用；另一方面有助提升输配电网的数字化与信息化水平，加强运行的灵活性与适应性，提升输配电网控制能力。

• 能源云让能源生产消费关系具有更大弹性。在能源云的统一管理下，分布式的源、网、荷、储融合的综合能源高度自治，实现区域内节点实时监控和管理，平衡区域内部能量消耗，实现本地能源生产与用能负荷基本平衡，确保能源生产和使用的智能化匹配及协同运行，达到提升资源利用率的目的，如优化算法确保光伏、储能、风电的发电运行时间段与电力市场、天气预报、生产需求等进行协同，通过数据的整合，确保发电的组合最优。

多个综合能源进行柔性互联和数字化调控，能够实现能源供需更大范围内的平衡，在系统投资经济性、碳排放指标、综合能效等不同目标下充分挖掘能源系统的灵活性，实现更广泛能源形式之间的需求互补，多种能源灵活转化和多能源综合需求响应，为电力系统消纳可再生能源提供了额外弹性。

2、以智能充电网络为代表的新型电动出行能源基础设施广泛应用，带来出行变革

（1）交通出行全面电气化转型，电动汽车发展加速

新能源汽车发展超预期，车电动化已成不可逆趋势。新能源汽车发展超预期，截至 2023 年底，中国新能源乘用车保有量 1800 多万辆，预测到2034 年新能源乘用车保有量将达到 1.8 亿量，10 年增长 10 倍。中国新能源商用车截至 2023年底保有量 244 万辆，预计到 2034 年，保有量将达到 2200 多万辆，10 年增长 9 倍，汽车电动化已成为不可逆的趋势。

2023 年全球电动汽车充电量达 3000 亿度，预测到 2033 年全球充电量将增长 8 倍，达到 2.4万亿度，相当于全球社会用电量的 10%。充电网络本质上是汽车电动化的底座，是未来新型城市的基础设施，但充电焦虑仍然是用户选择电动汽车的第一痛点，是影响汽车电动化发展的关键要素。

建好一张充电网络，可加速提高电动汽车的渗透率，从而繁荣本地产业和生态。充电网络本质是地盘和流量生意，投资要支持未来平滑演进，随着电动汽车数量持续增长，未来一定能够实现长期收益。电动汽车加速普及，私家车主已超过运营车主成为主力，其占比达 87%。

充电需求从运营车主的成本优先，走向私家车主的体验优先。当前存量充电基础设施仍然存在充不上、充不好、充不安心等问题。多数充电设施一次充电成功率仍小于 85%；风冷充电桩的高噪声非常影响车主的充电体验；仍有 50% 以上热失控事故发生在充电期间或充电后数小时内，加剧了用户选择电动汽车的顾虑。加速建设充电基础设施是提升用户体验，发展电动汽车产业的重要措施。

（2）“超充、液冷、智能”充电网络全面普及，推动车与充电设施高质量协同发展

全面超充化是未来必然的发展趋势。首先从技术角度来看，第三代半导体如以碳化硅、氮化镓为代表的功率半导体已经实现了规模量产，并支持商用。第三代半导体技术上的成熟，一是为电动汽车带来效率上的大幅提升，二是其耐高压能力，推动电动汽车架构向高压化演进。而高压化可以实现小电流大功率充电，进一步推动超充的发展。

作为电动汽车的另一类核心部件，动力电池也迎来了升级换代。在动力电池系统中对充电功率影响最大的便是电芯，4C大倍率的电芯从 2023 开始已经实现了规模量产，且价格在不断降低，趋近于普通电芯，使车企更有动力加快超充车型的开发步伐。两个因素作用下，超充化将是一个不可阻挡的趋势。2021 年，支持超充的车型只有 8 款，到 23 年底的广州车展上，各大车厂公布的超快充车型已达 113 款。

从结构性上来看，超充车型正由高端向中低端快速渗透，超充车型数量将快速提升。超充化对于商用车的价值更加巨大，在时间就是金钱的商用车使用场景里，超充节省的补能时间意味着更低的运营成本和更高的营业收入。

全面高压化，全面超充化，已成趋势，预计 2030 年，超充车型保有量将超过 60%。充电场景在不断地延伸，工况日益复杂多样，如热带、海边、矿区等，带来高温、高湿、高盐、多尘的恶劣工作环境，对充电设施的运行和维护带来极大挑战。传统充电设备采用风冷或半液冷散热模式，防护能力不足，充电模块中的电路板和功率器件与外界环境直接接触，湿尘和高温导致模块年失效率高达 3~8%，甚至更高。

充电设备使用寿命大幅降低，生命周期仅3~5 年。机柜风扇和模块风扇属于机械部件易损坏，还需要经常清洁维护，一年至少需要 4次人工上站进行清洁维护作业，极大地增加了场站运维成本。因此，充电设备的散热技术将由风冷或半液冷向全液冷转变，全液冷架构是指终端、模块、主机等都采用液冷散热。全液冷设备可达到 IP55 及以上的高防护等级，可彻底隔绝与外界腐蚀性物质的接触与交换，延长设备使用寿命。

同时，在大电流充电时，充电枪插接端口产生的高热会被液冷线缆带走并迅速降温，功率器件所产生的热量也能被液冷水道及时交换，系统还能根据散热需求智能调控流速，达到精准降温。全液冷架构带来以下三大价值：高质量，模块年失效率低于千分之五；长寿命，10 年及以上生命周期；广覆盖，不挑部署场景，简化运维，极大地节约了运维成本。

当前存量充电网络，仍然广泛存在数字化孤岛效应，网络层、场站层、设备层、车辆层都存在数字化程度不充分，协同程度不够的问题。面向未来，实现全面智能化，需要实现“云站桩车”四层深度协同，带来三重价值。

第一，更好地使能车桩协同。通过车机系统实现车辆与充电桩的实时通信，根据车辆的电量、位置、目的地等信息，为车主提供最优的充电方案和导航路线。通过采用无线充电、自动插枪、自动驾驶等技术，简化充电操作步骤，实现充电过程自动化。采用区块链、人脸识别等技术，实现充电无感支付，提高充电支付安全性和便捷性。

第二，更好地支撑电网协同，通过毫秒级需求响应，高精度智能调度，打造电网友好型充电网。能根据电力网的负荷、电价等信息，动态调整充电场站的运行策略，实现充电需求与电力供给的平衡和优化。第三，充电网的全数字化运维，通过云端管理、故障远程诊断、故障自恢复等技术，及时发现、定位和处理充电网的故障和异常，减少人工巡检和维修，提高充电网在线率和服务质量，助力运营商更低成本运营、更广范围覆盖。

（3）电动汽车与各类能源系统深度融合互动，成为重要的可调节资源

电动汽车全面参与能源系统互动，成为能量流控制的重要调节器。大规模电动汽车和可再生能源推广为“车网协同”提供了机遇。在发电侧对大量灵活电源以及在需求侧对可调节负荷资源的需求都在不断增加。与家用电器等负荷不同，电动汽车作为负荷具有高度的灵活和可调节性。

在未来无线充电、智能充电、无人驾驶等技术成熟推广后，电动汽车可灵活地选择充放换电，自主参与电力现货市场和辅助服务市场。这不仅可以降低电动汽车充电对电网的影响，也可为电力系统调控提供新的调度资源，更能避免大量电网和电源相关的投资浪费。2030 年，全球的电动汽车存量可能突破 1.5 亿辆。

在理想情况下能够提供的储能容量将相当于 2020 年储能装机规模的 40 倍，具备作为可调节负荷以及灵活电源的潜力。电动汽车以有序充电方式参与局部削峰填谷，利用峰谷电价差“套利”具有更可观的经济性。

未来电动汽车参与调频辅助服务将具有更高的市场价值，电动汽车可充分发挥其灵活负荷的优势，以有序充电方式参与用户侧的削峰填谷、分布式光伏充电、需求响应、调峰辅助服务、现货市场平衡等应用。充电基础设施一边连接的是车辆、交通、出行，一边连接的是丰富多样的能源使用场景，是能源与交通互联的能源入口、交易入口、交互入口、行为入口和信息入口，成为能源云的重要使能部件之一。

充电网络的大规模新建以及数字化、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的发展，带来多层次的智能化提升：充电基础设施的智能化可以实现充电网络的可视、可管、可控、可优，极大降低运维、运行成本和提升运营效率、收益。

充电桩作为数据接口，利用规模化、集成化、数据化、网联化优势，打造“车 -桩 - 电网 - 互联网 - 增值业务”的智能充电网络，扩展多种商业模式，实现经济效益与社会效益的良性循环。对充电设施运营商而言，可以为商圈建设、房地产开发、4S 店布局、二手车交易、数字支付、 电商运营等行业提供数据咨询服务，依法合规变现，扩大收入来源，提升市场运营能力。对于地方政府而言，可以为城市规划、电力调度、民生服务、基础建设提供数据支撑，让充电基础设施成为智慧城市的重要组成部分。我们预计到 2030 年，电动汽车年充电量将超过1.1 万亿度。

3、新型数字产业能源基础设施实现绿色、极简、智能、安全，助力数字世界坚定运行

2024 年，来自蜂窝网络与固定宽带的消费者数据流量将以 29％的年复合增长率增长，数据流量总量从 2018 年的 130 万 PB 增长到 2024 年的 580 万 PB，这样的增长速度对现有的包括数据中心、数据中心互联网络和互联网接入网络等 ICT 基础设施产生了巨大的挑战。为了应对全新需求，运营商、云厂商、互联网企业等纷纷对其数据中心进行升级、扩容与扩建。而数据中心在处理业务负载的过程中消耗大量电能，产生大量的间接碳排放。

构建高效低碳的通信网络和数据中心已不仅仅是企业自身经营的需要，更是重大的社会责任。全球的领先运营商，在提供高质量信息与通信技术服务的同时，已经纷纷开启减碳宣言和行动：Vodafone、Orange 提出在 2040 年实现“净零”排放，而 Telefonica 则将目标提前到 2030。此外，谷歌提出在 2030 年之前，实现在全球所有数据中心和园区全天候使用无碳能源。

微软承诺到2030 年成为负碳公司，并在 2050 年消除微软自 1975 年成立以来直接或通过用电排放的所有二氧化碳。中国北京市政府更是要求数据中心自建分布式可再生能源设施，同时到 2030 年实现 100% 清洁能源利用。

欧洲云基础架构和数据中心的关键参与者制定了一项自我监管计划《气候中和数据中心公约》。除了数据中心本身的绿色低碳化迫在眉睫，作为承载千行百业的新型基础设施，数据中心可以有效促进其所承载的高能耗行业进行快速的数字化转型和低碳化转型。

数字经济的耗能产出结构具有 " 二重叠加 " 的特殊属性，即每 " 耗费 " 在数据中心上的一度电，其不仅仅是为数据中心企业贡献了一定运营产值，同时也为运行在其上的各种云计算、大数据、互联网服务等应用类产业贡献了大量运营产值。据测算，每消耗 1 吨标准煤，能够为数据中心直接贡献产值 1.1 万元，并可贡献 88.8 万元的数字产业化增加值，同时还可带动各行业数字化转型，间接产生 360.5 万元的产业数字化市场（已剔除这些厂商业务中与数据中心不直接相关的部分）。

据全球电子可持续性倡议组织（GeSI）预测，到 2030 年，全球 ICT 行业碳排放占全球碳排放的 1.97%；而 ICT 技术通过使能其他行业，将帮助减少全球总碳排放的 20%，是自身排放量的 10 倍，这一现象被称为 " 碳手印 "。

由此可见，数据中心的绿色低碳进程不仅促进自身的高质量发展，还能赋能高能耗的传统产业，通过 " 上云用数赋智 " 行动不仅仅实现 " 一业带百业 "，同时带来 " 阶乘降耗效应 "，对提升全社会生产效率和全要素生产率作用巨大。我们预测未来十年，ICT 能源基础设施将朝如下几个方向发展，超过 80% 的 ICT 能源基础设施将采用绿能供电。

（1）“绿色电力”将带来更多的“绿色算力”

全球数字化浪潮的推进下，ICT 行业逐步成为“高能耗”行业，在减碳目标的驱动下，ICT 基础设施的绿色供能应用成为必然方向，光伏、风电、氢能等清洁能源将更普遍地应用于 ICT能源基础设施。

受惠于这些分布式能源的成本和灵活性优势，未来十年超过 80% 的 ICT 基础设施供电系统中将包含分布式的绿色能源，通信站点单站功耗较小，分布式光伏将可能成为主力供电形式，使能通信网络走向“零碳”。

与传统采用新能源 PPA（Power PurchaseAgreement，购电合同）和购买绿证不同，数据中心将更多的采用清洁能源直供模式，如在数据中心园区和屋顶建设分布式光伏电站，或在周边区域建设大型光伏地面电站、风电电站和其它清洁能源电站，直供数据中心。

在智慧化的调控下，这些传统单向的分布式能源系统也将聚集参与电网调峰等辅助服务市场，辅助解决风电、光伏随机性和间歇性问题，不仅提升了 ICT 基础设施的供电收益，实现基础资源商业价值最大化，也提高了整个能源系统的稳定性和可靠性。

（2）安全可靠始终是 ICT 基础设施最本质需求

ICT 基础设施是海量数据承载的物理基础，是信息集中处理、计算、存储、传输、交换、管理的核心资源基地，也是当今社会经济正常运转的关键保障，因此安全性是数据中心的生命。而基础设施的可靠性、安全性一直是较薄弱的环节，完善的端到端保障机制，是其生命周期内安全稳定运行最牢靠的基座。

高可靠产品和专业化服务是保障基础设施安全可靠运行的关键。每一个基础设施的组成背后都有着数以千万计不同部件，在如此众多的零部件组成下，为了确保基础设施具备高可靠性高安全性，需要从产品本源安全可靠出发到专业化团队设计运维，构建端到端全链保障机制，才能确保其安全可靠。

以锂电为例，规划上就要考虑拉远部署或者按照独立隔间、水消防等设计锂离子电池室，建设上要选择高可靠产品，同时在运输、仓储、安装规范上进行强管控，运维上要有巡检机制，构建应急响应能力，端到端的保障数据中心运行安全。

随着 ICT 基础设施功率密度的提升，故障应急处理的时间也大幅缩短，对于 ICT 基础设施维护提出了更高的挑战。得益于人工智能技术的发展，使用 AI 技术进行风险预测和管理数据中心基础设施成为可能。AI 算法可以从历史和实时数据中学习，预测和识别异常模式，从而使ICT 基础设施的安全管理从被动的救火模式转变为主动的防火模式，从运维手段上提升 ICT 基础设施的可靠性。

（3）ICT 能源基础设施全面架构重构，融合极简，智能高效

网络和数据中心愈加庞大和复杂。对“简单”的持续追求驱动 ICT 能源基础设施的架构在未来进一步融合化极简化发展。如当前通信站点多采用室内站建设模式，采用传统空调制冷，站点整体能效只有 60%。传统供电方案设计中，一般会采用多套电源支持不同电压制式，部署复杂。我们认为未来十年通信站点的形态将发生巨大变化，以柜替房，以杆替柜成为主流建设模式，站点更简单、更省地、更省租金、更可靠。

数据中心的楼宇建设模式也将快速转变，传统混凝土式建筑周期往往超过 20 个月，建设周期长，材料不环保，可回收性差。预制装配式的数据中心建设模式在未来十年将成为主流，一方面降低混凝土、橡胶、岩棉夹芯板等高碳排放材料应用，同时又大量减少现场施工和后期维护，一千个机柜的数据中心只需要数月即可建成，满足业务快速上线的需求。

在网络和数据中心供电方案上，供电链路融合也将成为一种新的趋势，匹配更多新能源接入、兼容多路能源供给、平滑演进成为供电架构演进的方向。如多模式的调度控制和管理，模块化的叠加演进，多场景应用下实现不同业务、不同设备的融合。

我们看到这种融合架构下的通信站点电源、电池正融合成刀片式架构，实现电源、储能、温控及配电模块化，按需演进，满足网络跨代演进。数据中心的变压器、UPS（不间断电源系统）、配电等全供电链路融合，节省占地。在备电方面更是全面锂电化，实现发、储、用电的智能协同，减少数据中心 UPS 的配置容量，降低数据中心占地及建设成本。

（4）DC for AI, AI for DC

随着人工智能技术的不断进步，数据中心的运营正在经历一场革命性的变革。AI 不仅能够提升数据中心的能源效率，降低运营成本，还能在保障数据中心安全方面发挥关键作用。

在安全领域，AI 能够通过先进的预测分析技术，对关键设备如 UPS 系统中的电容和风扇等进行寿命预测，同时利用离群算法等手段，提前识别锂电池的潜在故障，实现故障的早期发现和预防，这类似于古代名医扁鹊的 " 治未病 " 理念。在绿色节能方面，AI 节能算法通过实时分析和调整，优化了数据中心的制冷系统。

与传统的人工调优相比，AI 算法能够根据实时天气变化自动调整参数，从而实现制冷效率的显著提升，据估计，整体制冷效率可以提高 8% 至 15%。在简化运维方面，AI 的应用极大地减少了日常运维的工作量和难度。

例如，对于供配电系统的巡检，传统方法需要每天进行 6 至 12 次现场抄表，而通过 AI 技术，2000 个机柜的巡检可以在短短 5 分钟内完成。此外，AI 运维助手能够实现 24 小时不间断的设备监控，实时接收设备告警信息，并提供相应的解决方案。

每月自动生成的健康报告，为业务决策提供了有力的数据支撑。AI 技术在数据中心的应用，不仅提升了运营效率，降低了能耗，还增强了数据中心的安全性和可靠性。随着技术的进一步发展，我们有理由相信，AI 将成为数据中心运营不可或缺的一部分，引领数据中心走向更加绿色、极简和安全的未来。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。