數(shù)字經(jīng)濟是十四五發(fā)展的主旋律，云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)高速發(fā)展，支撐起政企上云、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的增量需求，帶動5G基站、數(shù)據(jù)中心等新基建產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，能源供應(yīng)是新基建發(fā)展的基礎(chǔ)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是滿足技術(shù)日新月異變化的有力支撐。數(shù)字經(jīng)濟時代，除資本與勞動力之外，中共十九屆四中全會官方正式文件中首次提出數(shù)據(jù)成為了全新的生產(chǎn)要素，因此與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素一樣，數(shù)據(jù)的量質(zhì)齊升將帶動數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出提升，為新技術(shù)的研發(fā)提供算力支持與創(chuàng)新之源。

　　在新技術(shù)為社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來強勁驅(qū)動力的同時，電力也在支撐數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。我們認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步帶動算力增長，算力進(jìn)步反哺技術(shù)突破，從而為數(shù)字經(jīng)濟增長持續(xù)賦能，在數(shù)字與算力的浪潮中，數(shù)字化、智能化將為電力轉(zhuǎn)算力的過程賦予更多節(jié)能優(yōu)勢，實現(xiàn)節(jié)能減排與數(shù)字經(jīng)濟的雙重發(fā)展。

　　本章分四層邏輯：第一、二節(jié)，我們將以具體場景展開，分析在C端城市生活及B端工業(yè)生產(chǎn)中，科技如何助力提效減排;第三節(jié)，我們將討論在AI和新技術(shù)賦能下，科技行業(yè)如何實現(xiàn)自身節(jié)能優(yōu)化，從而實現(xiàn)碳中和目標(biāo);第四節(jié)，我們簡單概括了數(shù)字化管理中可能面臨的多種挑戰(zhàn)。

　　數(shù)字化助力城市生活提效減排

　　數(shù)字經(jīng)濟下，5G、AI等新型技術(shù)的崛起將賦能千行百業(yè)，我們不禁思考數(shù)字生活究竟離我們有多遠(yuǎn)?數(shù)字生活究竟如何實現(xiàn)碳中和?對于個體而言，“智慧城市”將使我們切身感受到智慧城市融合城市管理和數(shù)字技術(shù)，通過數(shù)據(jù)管理優(yōu)化城市運行后為居民帶來的便捷與高效。

　　“智慧城市”的概念由IBM于2008年提出，后在各國政府層面獲得了廣泛關(guān)注。我們認(rèn)為，智慧城市并非一個嚴(yán)格概念，是將城市管理同數(shù)字化技術(shù)結(jié)合的一種思路。隨著5G網(wǎng)絡(luò)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)逐步落地，科技生態(tài)環(huán)境日趨成熟，城市智能化、精細(xì)化管理得以實現(xiàn)，有助于解決城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的各種難題。據(jù)Markets and Markets統(tǒng)計，2018年全球智慧城市市場規(guī)模為3,080億美元，2023年規(guī)模將提升至7,172億美元，CAGR為18.4%。

　　智慧城市的應(yīng)用場景有哪些?隨著智慧城市建設(shè)進(jìn)一步深化，眾多新型城市應(yīng)用場景和管理模式應(yīng)運而生，助力城市實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。我們看到，智慧城市在環(huán)保、交通、工業(yè)、能源、城市治理等多個場景已經(jīng)有豐富且具體的應(yīng)用，例如環(huán)境監(jiān)測、智能垃圾分類等智慧環(huán)保應(yīng)用，車路協(xié)同、智慧停車、智能交通規(guī)劃等智慧交通應(yīng)用，黑燈工廠等智慧工業(yè)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)治理、無人化治理等城市治理應(yīng)用。

　　圖表：國外智慧城市理念發(fā)展歷程與典型城市

　　資料來源：艾瑞咨詢，中金公司研究部

　　圖表：中國智慧城市主要政策發(fā)展進(jìn)程

　　資料來源：《5G賦能智慧城市白皮書》(德勤及中國聯(lián)通，2020年3月)，中金公司研究部

　　智慧城市帶來生活便捷與多樣的同時，也通過數(shù)字化手段實現(xiàn)各種生活場景的節(jié)能減排。智慧城市下的各種應(yīng)用場景是如何通過科技賦能實現(xiàn)節(jié)能減排的?其最終能夠?qū)崿F(xiàn)多少二氧化碳減排量?

　　基于這些思考及前序章節(jié)《綠色出行》的介紹，我們挑選車聯(lián)網(wǎng)、智慧機場及智慧貨運三個細(xì)分應(yīng)用場景進(jìn)行測算，通過對比引入科技帶來的二氧化碳排放增量與科技賦能后的各場景二氧化碳排放減少量來計算實現(xiàn)的二氧化碳排放凈減少量，以及單位電力消耗對應(yīng)的二氧化碳減少量來判斷科技賦能的“性價比”。

　　車路協(xié)同：提高車輛配置效率，降低燃油消耗。

　　車路協(xié)同基于傳感探測、邊緣計算、自動駕駛等技術(shù)，通過路測單元、車載終端獲取和交互車路信息，對整體道路流量、交通事件、路況進(jìn)行預(yù)判，實現(xiàn)車輛之間、車輛和基礎(chǔ)設(shè)施之間的智能協(xié)同，達(dá)到加快路口通行速度、降低車輛燃油消耗、提高交通安全冗余度等目標(biāo)。其中：1)提效方面，智慧紅綠燈可動態(tài)調(diào)制不同方向紅綠燈時間以提高通行率;基于早晚交通流量變化，潮汐車道可動態(tài)調(diào)整早晚高峰通行方向;依托車載攝像頭、超聲波雷達(dá)等設(shè)備，無人駕駛車輛可分析周邊環(huán)境及行車狀況，進(jìn)行制動、轉(zhuǎn)向、變道、速度等控制，降低交通擁堵風(fēng)險，從而提升交通系統(tǒng)的運行效率與安全性。2)降耗方面，基于SLAM技術(shù)，汽車可以通過攝像頭采集的機器視覺信息與激光雷達(dá)ToF的測距功能，定位并繪制出位置環(huán)境的地圖，解決路線規(guī)劃的不合理問題，降低碳足跡;此外，基于V2X通訊，車輛可編隊行駛減少阻力、共享信號燈信息規(guī)劃剎車時間，從而降低能耗。

　　四維圖新基于多年在提供地圖服務(wù)中積累的海量位置大數(shù)據(jù)，搭建了MineData位置大數(shù)據(jù)平臺，為各類企業(yè)、行業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)和個性化解決方案。MineData平臺具有PB級多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理能力，借助MineLab一站式位置大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)平臺，基于專業(yè)的地圖展示能力提供搜索、路徑規(guī)劃等LBS服務(wù)，能夠高效規(guī)劃交通路線，緩解交通擁堵進(jìn)而實現(xiàn)降低碳排放的目標(biāo)。

　　自動駕駛提效幾何?根據(jù)密歇根大學(xué)的一項測算，相較于非自動駕駛車輛，搭載車間通信系統(tǒng)的自動駕駛車輛通過地圖線路優(yōu)化及剎車制動優(yōu)化，節(jié)能效率達(dá)到19%。同時我們假設(shè)自動駕駛的出現(xiàn)會降低自有汽車量約1%，基于上述兩點假設(shè)，我們預(yù)測截至2024年，C端自動駕駛二氧化碳年排放減少量約1.18億噸。假設(shè)一輛測試自動駕駛車輛每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可達(dá) 10 TB，以一臺浪潮高端全閃存儲HF18000G5服務(wù)器為參考，全年約需要2,566萬臺服務(wù)器支撐算力，對應(yīng)二氧化碳全年排放量0.82億噸，因此全年二氧化碳凈排放減少量為0.42億噸，對應(yīng)服務(wù)器每度電增量帶來1.51千克二氧化碳排放減少量。

　　智慧機場：AI精準(zhǔn)測算，減少滑行距離。

　　深圳智慧機場通過精準(zhǔn)預(yù)測和管理，能讓每架飛機少跑1~2分鐘，減少耗油10~20升，根據(jù)中國民航局公布的全年航班起降架次，我們預(yù)計全年合計起降1,025萬架次，每年可減少二氧化碳排放量約36.31萬噸。截至2021年2月18日，全國機場數(shù)量達(dá)241個，我們基于機場面積預(yù)測全國機場數(shù)據(jù)中心占地面積進(jìn)而推測所需數(shù)據(jù)中心及機柜數(shù)量，按照引入AI及數(shù)字化精準(zhǔn)管理的機場帶來3%數(shù)據(jù)存儲增量的假設(shè)，進(jìn)而得出數(shù)據(jù)中心耗電量增量約相當(dāng)于23.86萬噸二氧化碳排放，最終可實現(xiàn)全年二氧化碳排放凈減少12.44萬噸，相當(dāng)于每度電用電增量帶來1.52千克二氧化碳減排量。

　　智慧貨運：成立互聯(lián)網(wǎng)平臺型貨運公司有助實現(xiàn)降低運送空載率。

　　我們預(yù)計當(dāng)前貨運行業(yè)車輛運輸空載率達(dá)40%，我們認(rèn)為成立如滴滴打車模式的互聯(lián)網(wǎng)平臺型貨運調(diào)度公司有助降低空載率。截至2020年6月，根據(jù)公安部披露，我國載貨車保有量為2,944萬輛，假設(shè)這些車輛空載率從40%降至20%將減少全年無效行駛里程1,472億公里，對應(yīng)二氧化碳排放減少量695.08億千克。假設(shè)成立該互聯(lián)網(wǎng)平臺公司所需數(shù)據(jù)中心機柜數(shù)為10萬個(相當(dāng)于十個超大型數(shù)據(jù)中心園區(qū))，對應(yīng)全年二氧化碳排放85.15億千克，最終實現(xiàn)全年二氧化碳排放凈減少609.92億千克，對應(yīng)每度用電增加量帶來8.14千克二氧化碳減排。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能企業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)降本增效

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)隨著5G網(wǎng)絡(luò)部署呈現(xiàn)迅猛發(fā)展之勢，截至2021年3月，全國在建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目超過1,100個，多種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景層出不窮，包括上海商飛、山西陽泉煤礦、湖南三一重工和廈門港等，5G顯著地助力了工業(yè)領(lǐng)域的升級轉(zhuǎn)型。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何賦能減排節(jié)能?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以數(shù)據(jù)為核心，基于傳感器集中收集的海量數(shù)據(jù)，結(jié)合軟件平臺和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來實現(xiàn)工業(yè)自動化控制、智能化管理。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能下，企業(yè)生產(chǎn)力和工作效率得到提升，同時能源使用和碳排放有效減少，實現(xiàn)節(jié)能增效。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)存在的意義是什么?經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨，工信部提出，要把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展方向，發(fā)揮我國既有基礎(chǔ)和優(yōu)勢，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，全面部署5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等新一代信息通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動、智能制造工程、中小企業(yè)數(shù)字化改造等等，促進(jìn)新一代信息技術(shù)與制造業(yè)充分融合、制造業(yè)與服務(wù)業(yè)深度融合，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，最根本的是要推動實體經(jīng)濟的發(fā)展。

　　因此，基于上述思考，我們選取工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的主要案例，試圖測算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下，科技是如何助力制造業(yè)實現(xiàn)節(jié)能減排。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過監(jiān)測和管理能耗數(shù)據(jù)，提高能源利用效率。

　　碳中和將推動對下游軟件應(yīng)用層，諸如能源監(jiān)控、預(yù)警等細(xì)分領(lǐng)域的需求，為下游提供數(shù)字化解決方案的公司帶來業(yè)務(wù)機會。如能源管控類SaaS企業(yè)可以將企業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類能耗及影響能耗的相關(guān)指標(biāo)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集到云端，通過對數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化提供降低生產(chǎn)運維能耗的預(yù)警及解決方案;工業(yè)云平臺企業(yè)能夠基于云平臺及其搭載的工業(yè)APP為制造業(yè)企業(yè)賦能，實現(xiàn)控費增效。

　　國家電網(wǎng)與2021年3月發(fā)布“碳達(dá)峰、碳中和”行動方案，將推動電網(wǎng)向能源互聯(lián)網(wǎng)升級，包括加強“大云物移智鏈”等技術(shù)在能源電力領(lǐng)域的融合創(chuàng)新和應(yīng)用，促進(jìn)各類能源互通互濟，源網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)互動，支撐新能源發(fā)電、多元化儲能、新型負(fù)荷大規(guī)模友好接入。加快信息采集、感知、處理、應(yīng)用等環(huán)節(jié)建設(shè)，推進(jìn)各能源品種的數(shù)據(jù)共享和價值挖掘，到2025年，將初步建成國際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)。

　　智能能源管理：聯(lián)元智能致力于成為能源領(lǐng)域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)SaaS平臺提供商。公司為工業(yè)、商業(yè)、數(shù)據(jù)中心、樓宇等多能耗等級的B端用戶提供整體能效解決方案，能夠在線監(jiān)測能源使用效率，實現(xiàn)能源的精細(xì)化管理，幫助客戶減少碳排放。如公司通過助力上海某領(lǐng)先熱電企業(yè)開展智慧能源服務(wù)，實現(xiàn)年能源成本下降1,500萬元，年碳排放量下降4.42萬噸，能耗量下降17,000噸標(biāo)煤。

　　智能制造：東方國信(300166.SZ)旗下的Cloudiip是國內(nèi)領(lǐng)先的國產(chǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。該平臺支撐了煉鐵大數(shù)據(jù)平臺、鍋爐云服務(wù)平臺等多個工業(yè)應(yīng)用子平臺，同時搭載了大量實用工業(yè)App，通過圍繞以數(shù)字賦能企業(yè)來助力企業(yè)實現(xiàn)節(jié)能降耗以及生產(chǎn)效率的提升。例如煉鐵云平臺已應(yīng)用高爐單座單年創(chuàng)效達(dá)2,400萬元;風(fēng)電云平臺可為企業(yè)每年節(jié)約30%維修費用;鍋爐云平臺可降低單爐能耗15%。

　　科技行業(yè)如何降能增效?AI與多種技術(shù)共同助力節(jié)能

　　我們在前兩節(jié)討論了科技是如何助力各種行業(yè)的不同應(yīng)用場景實現(xiàn)節(jié)能減排，測算了碳排放的凈減少量，科技行業(yè)屬于高耗能行業(yè)，在為千行百業(yè)賦能以及助力減排的同時，科技行業(yè)如電信運營商及數(shù)據(jù)中心自身是通過何種手段實現(xiàn)節(jié)能減排?我們先通過案例可以看到AI已經(jīng)廣泛用于通信行業(yè)的電能使用的優(yōu)化中，然后再具體分析了5G基站和數(shù)據(jù)中心的降耗舉措。

　　AI節(jié)能技術(shù)如何幫助能耗大戶減排?

　　AI算法可用于IDC的運維和管理，優(yōu)化其電能使用。AI技術(shù)已經(jīng)在故障預(yù)測分析、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)、內(nèi)部服務(wù)等方面有所應(yīng)用，可實時對數(shù)據(jù)中心環(huán)境控制，如通過控制冷卻系統(tǒng)實時資源調(diào)配以降低能耗。比如在谷歌、萬國數(shù)據(jù)、中興通訊等企業(yè)中都能看到AI助力的身影：

　　谷歌：2016年，谷歌聯(lián)合DeepMind將AI系統(tǒng)部署于數(shù)據(jù)中心，通過控制IDC的服務(wù)器和制冷系統(tǒng)等部分組件來減少能耗，報告表明DeepMind AI將谷歌公司的數(shù)據(jù)中心冷卻費用減少40%。

　　萬國數(shù)據(jù)：在國內(nèi)率先采用AI數(shù)據(jù)中心布局，目前弱電和軟件開發(fā)設(shè)計都要確保未來能夠做到AI適用，實現(xiàn)基于AI算法進(jìn)行控溫，以及利用機器人進(jìn)行自動巡檢、故障自動應(yīng)急等，大大降低對運維人力的需求以及大幅災(zāi)難預(yù)警的敏捷性。

　　中興通訊：基于自研的AI Explorer平臺開發(fā)的AI算法系統(tǒng)，能夠基于采集自制冷系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)在AI中臺進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，基于AI算法學(xué)習(xí)優(yōu)化運行策略，通過調(diào)控參數(shù)實現(xiàn)最高可達(dá)15%的節(jié)能效果。

　　圖表：中興通訊AI平臺數(shù)據(jù)治理使用的關(guān)鍵特征參數(shù)

　　資料來源：公司官網(wǎng)，中金公司研究部

　　5G時代，AI技術(shù)能夠提高基站的適應(yīng)性來實現(xiàn)智慧節(jié)能。實現(xiàn)隨著AI技術(shù)的不斷成熟，基于AI的智能節(jié)能技術(shù)方案可以實現(xiàn)多制式網(wǎng)絡(luò)的整體節(jié)能效果，在無線接入網(wǎng)具備較強的靈活性、擴展性及持續(xù)演進(jìn)能力。AI系統(tǒng)能夠基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)習(xí)模型，并通過不斷產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行修正，實現(xiàn)“智慧節(jié)能”的效果。中興通訊提供的AI節(jié)能方案自2019年起已在國內(nèi)多地運營商部署，累積應(yīng)用規(guī)模超過10萬小區(qū)，經(jīng)驗證該方案可有效降低基站10%～15%的能耗，每千站點可實現(xiàn)年節(jié)電150萬～200萬度。比如典型的功能有：

　　節(jié)能場景識別：在小區(qū)場景中，AI系統(tǒng)能夠自動識別基礎(chǔ)覆蓋小區(qū)和補熱小區(qū)，支持與基站設(shè)備及OMC 管理平臺的接口，熱點覆蓋小區(qū)可根據(jù)業(yè)務(wù)量等指標(biāo)變化進(jìn)入節(jié)能模式，實現(xiàn)更靈活的節(jié)能效果。

　　業(yè)務(wù)預(yù)測：基于AI算法、現(xiàn)網(wǎng)基站數(shù)據(jù)及訓(xùn)練業(yè)務(wù)負(fù)載模型，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)負(fù)荷的精確預(yù)測。通過預(yù)測業(yè)務(wù)流量的潮汐情況，提前制定相應(yīng)措施調(diào)控業(yè)務(wù)負(fù)載性能，從而提升用戶體驗。

　　節(jié)能策略選擇：基于業(yè)務(wù)預(yù)測結(jié)果，通過強化學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)對節(jié)能策略的自動選擇、調(diào)整、配置更新和自動執(zhí)行功能，同時滿足預(yù)設(shè)置的節(jié)能目標(biāo)和KPI目標(biāo)。

　　設(shè)備、站點、網(wǎng)絡(luò)層多層發(fā)力，實現(xiàn)共建共享模式下5G基站節(jié)能降耗

　　具體到通信運營商行業(yè)，5G時代的到來也帶來了能耗的增量。5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)耗能如何?按照中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會的數(shù)據(jù)，目前運營商5G基站主設(shè)備樣品空載功耗約2.2~2.3kW，滿載功耗約3.7~3.9kW，我們按照2019年3.85 kW預(yù)測，隨著設(shè)備節(jié)能化迭代，我們預(yù)計5G基站平均功率到2025年降至3.3 kW左右，基站休眠等技術(shù)使得基站無需滿負(fù)荷運轉(zhuǎn)，同時伴隨2/3G網(wǎng)絡(luò)的逐漸退網(wǎng)、5G基站建設(shè)速度趨于溫和增長，我們認(rèn)為能基站整體耗將得到有效控制并趨于平緩，預(yù)計到2025年，5G基站全年耗電量將有效控制在793億千瓦時。

　　從軟硬件技術(shù)角度來看：通信基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)升級是趨勢，包括基站設(shè)備層、站點層、網(wǎng)絡(luò)層的多級優(yōu)化。

　　基站設(shè)備層：提高AAU能效是解決能耗痛點的有效方式?；驹O(shè)備中，射頻功放能耗最高，因此從功放模塊、數(shù)字中頻、基帶模塊、收發(fā)機等對功耗影響較大的關(guān)鍵器件入手進(jìn)行技術(shù)提升能夠最大程度提高AAU設(shè)備的能效，例如通過提升半導(dǎo)體工藝水平及更新?lián)Q代來減少芯片面積從而提高集成度和處理能力，不但能進(jìn)一步降低基站設(shè)備功耗，還可大幅提高5G系統(tǒng)性能。

　　站點層：基于軟件功能及AI技術(shù)實現(xiàn)站點節(jié)能。通過引入AI技術(shù)，能夠針對每個小區(qū)的不同時點進(jìn)行精準(zhǔn)分析及預(yù)測，實現(xiàn)精細(xì)化、定制化的節(jié)能策略，做到“一站一策、一時一策”，在保障用戶體驗的前提下通過精耕細(xì)作的方式充分挖掘節(jié)能潛力。

　　網(wǎng)絡(luò)層：多網(wǎng)協(xié)作節(jié)能技術(shù)實現(xiàn)降低現(xiàn)網(wǎng)能耗目標(biāo)。5G部署后，未來將出現(xiàn)4G TDD/FDD與5G NR共存的狀態(tài)。中國移動研究院表示，多網(wǎng)協(xié)作節(jié)能技術(shù)可以基于特征聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對5G設(shè)備級節(jié)能功能進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)設(shè)備級節(jié)能功能效果最大化，適用4G/5G 有較多重疊覆蓋的網(wǎng)絡(luò)場景。中國移動研究院表示業(yè)內(nèi)已完成相關(guān)4G系統(tǒng)(MCES)的開發(fā)，現(xiàn)網(wǎng)測試結(jié)果顯示，4G網(wǎng)絡(luò)每萬小區(qū)年節(jié)電目前超過40萬度，5G網(wǎng)絡(luò)接入后總體節(jié)電效果將更明顯。

　　數(shù)據(jù)中心：云計算實現(xiàn)算力集約化，模塊化及制冷技術(shù)提升實現(xiàn)PUE降低

　　再看數(shù)據(jù)中心的變遷，計算模式歷經(jīng)了從集中到分布，再重新走向集中的階段。在上世紀(jì)六十年代，大型主機是計算和存儲資源集中存放的所在，也是企業(yè)的算力供應(yīng)中心。彼時主機價格非常昂貴，主要面向企業(yè)用戶，資源集中是主機時代突出的特點。1979年IBM推出IBM-PC，開啟個人電腦時代，計算模式由大型主機的集中模式走向個人計算的分散模式。而后互聯(lián)網(wǎng)興起，計算資源通過互聯(lián)網(wǎng)得便捷共享。在2000年后，運營上千臺服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)，計算模式由分散重回集中，算力走向集約化供應(yīng)。

　　數(shù)據(jù)中心是數(shù)字經(jīng)濟時代的底層基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)揮著將電力轉(zhuǎn)換為算力的關(guān)鍵支撐作用。大型數(shù)據(jù)中心集中管理計算和存儲資源，用戶通過互聯(lián)網(wǎng)分享資源的模式日益普及，“云計算”的概念逐漸脫胎。數(shù)據(jù)中心位居IDC產(chǎn)業(yè)鏈中上游，向下游云應(yīng)用廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司、政企客戶提供服務(wù)器托管等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。其能耗主要包括機器設(shè)備消耗的電力和溫濕度控制設(shè)備消耗的電力，因而數(shù)據(jù)中心在數(shù)字經(jīng)濟時代承擔(dān)著將電力轉(zhuǎn)換為算力的關(guān)鍵作用。

　　集約化算力將降低多少能耗?集約化算力可顯著減低能源消耗，是實現(xiàn)碳中和目標(biāo)的重要命題。根據(jù)Pike Research預(yù)計，到2020年，采用云計算可以使全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量減少38%。AWS認(rèn)為，集約式的計算資源可以顯著提升計算效率。Microsoft測算，相較于分散的傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心，Azure集約式數(shù)據(jù)中心通過改善IT運維效率、IT設(shè)備效率、數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)效率、可再生能力等四個方面，或可降低72%-98%的能耗。

　　圖表：云計算模式可以顯著降低環(huán)境成本

　　資料來源：微軟官網(wǎng)，中金公司研究部

　　圖表：部署云計算中心后，碳排放系數(shù)顯著降低

　　資料來源：微軟官網(wǎng)，中金公司研究部

　　技術(shù)手段如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的降本增效?機電設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化是趨勢。我們認(rèn)為對機房系統(tǒng)架構(gòu)的前瞻性把控是IDC運營核心的能力要素，涵蓋對IT負(fù)荷能力、機電布局方式、密度上升后散熱能力等環(huán)節(jié)的判斷。

　　圖表：數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能是發(fā)展趨勢

　　資料來源：中國信通院官網(wǎng)，中金公司研究部

　　一方面，IDC所提供的機電設(shè)備服務(wù)，核心是提供電力和制冷資源。運營中，IT和制冷是耗電主要來源，占比約85%。在制冷方面，可因地制宜，北方干燥低溫的環(huán)境特性可選擇間接蒸發(fā)自然冷卻，通過空對空冷卻減少排熱用水;南方潮濕燥熱地區(qū)可嘗試浸沒式液冷技術(shù)，通過液體代替空氣，把CPU、內(nèi)存等IT發(fā)熱器件產(chǎn)生的熱量帶走，具備高能效、高可靠特點。供配電方面，分布式供能、高壓直流供電、模塊化UPS等技術(shù)通過降低電損、按需調(diào)用，也能幫助優(yōu)化PUE水平。

　　另一方面，借鑒云計算、IDC的底層邏輯共享經(jīng)濟，將機電資源池化、按需切割也是一種新思路。預(yù)制模塊化數(shù)據(jù)中心是一種預(yù)工程化的方案式產(chǎn)品，在工廠內(nèi)部完成數(shù)據(jù)中心所需基礎(chǔ)設(shè)施單元的有機組合，到項目現(xiàn)場重新拼裝即可投入使用。數(shù)據(jù)中心引入模塊化設(shè)計，能實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署，滿足高密度機柜共享基礎(chǔ)設(shè)施，節(jié)省機房空間和電費，優(yōu)化PUE。模塊化數(shù)據(jù)中心受到國家政策推動，在工信部頒布的《云計算三年行動計劃(2017-2019 年)》中明確要在綠色、模塊化數(shù)據(jù)中心方面實現(xiàn)技術(shù)與產(chǎn)品的突破。秦淮數(shù)據(jù)從制冷設(shè)備到配電設(shè)備均實現(xiàn)模塊化定制，將整體建設(shè)時間縮短30%-40%。美國成功的模塊化設(shè)計本質(zhì)是滿足了機房的靈活彈性部署，實現(xiàn)同一機房內(nèi)Tier 2-3-4不同等級靈活升降，不同單位功耗密度的機柜隨時擴容，批發(fā)、零售客戶和諧共處，模塊化技術(shù)體現(xiàn)了對IT設(shè)備的技術(shù)掌控力和預(yù)判能力。然而，IT和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的技術(shù)迭代周期遠(yuǎn)快于基礎(chǔ)設(shè)施，我們認(rèn)為合理地規(guī)劃機房架構(gòu)，使機電模塊更具適用性和經(jīng)濟性以適配ICT技術(shù)的快速變革才是核心，效率最優(yōu)的設(shè)備模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化需要從整個系統(tǒng)架構(gòu)出發(fā)。

　　圖表：模塊化數(shù)據(jù)中心優(yōu)勢

　　資料來源：Delta官網(wǎng)，中金公司研究部

　　行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)?當(dāng)前節(jié)能技術(shù)仍存在痛點

　　碳中和道路任重道遠(yuǎn)，既不能過于樂觀，也不要過于悲觀，保持對碳中和目標(biāo)可實現(xiàn)的不變追求下，也要認(rèn)清逐夢過程中可能面臨的風(fēng)險挑戰(zhàn)，我們認(rèn)為基于上述分析及展望，行業(yè)主要存在以下幾點挑戰(zhàn)以及我們的思考：

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的滲透率仍然較低。中國信通院《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展報告》數(shù)據(jù)顯示，2020年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增加值規(guī)模約為3.1萬億元，占GDP比重為2.9%。在三次產(chǎn)業(yè)中，第二產(chǎn)業(yè)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的“主戰(zhàn)場”，雖已在石化、鋼鐵、電子信息等制造業(yè)領(lǐng)域逐步落地，然滲透率僅有2.76%，尚有較大的提升空間。與此同時，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域創(chuàng)新能力有待進(jìn)一步提升，以推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用加速滲透。未來行業(yè)發(fā)展思考的重點是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何快速實現(xiàn)可復(fù)制、規(guī)?；?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在碳中和背景下科技創(chuàng)新及節(jié)能減排的新方向在何方?

　　部分節(jié)能系統(tǒng)的應(yīng)用停滯在數(shù)據(jù)收集層面?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的節(jié)能平臺包含邊緣層(數(shù)據(jù)采集)、 平臺(工業(yè) PaaS)、應(yīng)用(工業(yè) App)三大層級。其中邊緣層作為數(shù)據(jù)的來源，屬于節(jié)能平臺的“生產(chǎn)資料”;工業(yè)PaaS作為App開發(fā)和迭代的平臺，屬于節(jié)能平臺的“生產(chǎn)車間”;各種工業(yè)App應(yīng)用則為具體承擔(dān)節(jié)能作用的“生產(chǎn)工人”。然而在現(xiàn)實應(yīng)用中，部分企業(yè)在裝載系統(tǒng)之后，僅僅停留在數(shù)據(jù)采集層面，未能實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能達(dá)到真正節(jié)能的效果。未來我們認(rèn)為行業(yè)應(yīng)思考，如何快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能以縮短商用投資周期及拉長投資回報期?如何實現(xiàn)平臺兼容與數(shù)據(jù)打通，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素發(fā)揮極致?

　　AI系統(tǒng)開發(fā)和運行成本普遍較高，對于廣泛的中小企業(yè)而言，需要權(quán)衡節(jié)能效果和系統(tǒng)使用成本。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI系統(tǒng)算力不斷提升，由此帶來的系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)存儲、算法更新的成本也在迅速上升，成為AI系統(tǒng)應(yīng)用于節(jié)能領(lǐng)域的掣肘因素。與此同時，算力提升帶來的巨大的能源消耗同樣不容小視，在高成本下權(quán)衡應(yīng)用系統(tǒng)帶來的節(jié)能優(yōu)化與系統(tǒng)本身帶來的耗能或成為中小企業(yè)部署AI節(jié)能系統(tǒng)的重要權(quán)衡。未來行業(yè)應(yīng)當(dāng)思考，如何實現(xiàn)AI開發(fā)與運行成本的節(jié)約化?如何快速訓(xùn)練AI使其廣泛覆蓋在千行百業(yè)，為多種應(yīng)用場景節(jié)能減排做好“智慧大腦”?

　　5G節(jié)能技術(shù)可行性有待時間驗證。根據(jù)中國移動研究院的測算，通過推動半導(dǎo)體材料、工藝、射頻系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展，2022年有望實現(xiàn)5nm工藝，GaN功放應(yīng)用比例繼續(xù)提升至90%，整體功耗相對2021年將降低8%，同時2022年有望實現(xiàn)現(xiàn)網(wǎng)規(guī)模部署，通過BBU基帶資源共享實現(xiàn)節(jié)省硬件板卡配置實現(xiàn)功耗降低。我們認(rèn)為上述技術(shù)的進(jìn)步目前僅處于規(guī)劃層面，技術(shù)落地與落地后的節(jié)能及商用效果依舊有待時間考證。未來我們需要考慮除突破技術(shù)壁壘外，如何最優(yōu)分配低頻段資源實現(xiàn)基站廣覆蓋從而減少基站建設(shè)?如何最大化運營商基站共建共享率?

　　碳中和道路上機遇與風(fēng)險并存。行遠(yuǎn)自邇登高自卑，我們需要認(rèn)清實現(xiàn)碳中和過程種可能面臨的風(fēng)險挑戰(zhàn)，堅定對碳中和目標(biāo)的不變追求。研報精選