深度智控：2026面向绿色算力的人工智能应用研究报告-260904

版 权 声 明本报告的版权归编写单位共同所有。未经许可，任何机构或个人不得以任何形式对本报告的全部或部分内容进行复制、转载、摘编、发行或用于商业用途。若需引用、转载或使用本报告内容，必须注明来源为《面向绿色算力的人工智能应用研究报告》，且不得对内容进行歪曲或篡改。违反上述声明者，编写单位有权追究其相关法律责任。本报告所载内容仅供参考，编写单位对因使用本报告内容而导致的任何直接或间接后果不承担法律责任。编 制 说 明本报告由南京深度智控科技有限公司和中国信息通信研究院云计算与数字化研究所牵头撰写，并在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感谢以下参编单位：参编单位（排名不分先后）：富士康工业互联网股份有限公司、北京秦淮数据有限公司、中国联合网络通信有限公司上海市分公司、宁德时代新能源科技股份有限公司前言算力作为数智时代的重要新质生产力，是驱动数字经济提质增效的关键基础。立足“双碳”战略全局，我国围绕“东数西算”、全国一体化算力网建设以及人工智能与能源双向赋能持续完善政策部署，算力基础设施加快向绿色、高效、可靠、智能方向演进。如何统筹算力供给能力、能源利用效率和低碳发展要求，已成为推动人工智能规模化应用和算力产业高质量发展的重要课题。基于此，本报告立足人工智能赋能绿色算力的核心需求，研究构建以物理 AI 为核心的技术体系，围绕 AI 能效优化、算电动态协同、预测性运维、液冷智控等关键领域，挖掘人工智能在算力全生命周期的应用价值。报告从技术发展和工程实际出发，贯穿规划设计、运行调控和运维保障等环节，系统梳理了人工智能应用的关键技术，并结合典型项目实践，探索相关技术由研究验证走向工程应用的可行路径。本报告旨在为行业主管部门、算力中心建设运营单位、技术服务机构及相关研究人员提供参考，促进政策、技术、工程和应用之间的有效衔接。期待产业各方进一步加强跨专业、跨系统和跨主体协作，推动人工智能与算力基础设施深度融合。绿色算力与人工智能相关技术与产业仍处于快速演进与迭代之中，报告中的认识与实践难免存在局限性，敬请各界专家和读者批评指正。目录一、 绪论...................................................................................................1（一）算力中心行业发展概况........................................................1（二）绿色算力发展背景与现状....................................................3（三）行业痛点与需求分析............................................................9二、 面向绿色算力的 AI 应用技术体系..............................................13（一）方法层：面向绿色算力的 AI 技术底座...........................14（二）能力层：AI 实现赋能的关键技术模块............................15（三）业务层：基于全生命周期的场景应用............................. 16三、 面向绿色算力的 AI 数字孪生设计..............................................18（一）基于物理 AI 的高精度建模............................................... 18（二）构建数字孪生设计仿真平台............................................. 21（三）数字孪生的验证与反馈闭环............................................. 26四、 面向绿色算力的 AI 能效优化控制..............................................28（一）一体化智慧监控..................................................................28（二）AI 节能优化控制.................................................................30（三）边缘计算与端侧 AI............................................................ 33（四）AI 控制的可靠性、鲁棒性与韧性....................................37五、 面向绿色算力的 AI 算电协同......................................................40（一） 算电协同综合调度............................................................40（二） 算冷协同优化控制............................................................43（三） 储能系统 AI-EMS.............................................................45六、 面向绿色算力的 AI 智慧运维......................................................48（一） 健康管理与预测性维护....................................................48（二） 故障诊断与根因定位........................................................50（三） 自动化闭环运维................................................................52（四） 专属知识库与运维助手....................................................54七、 案例实践.........................................................................................57（一） 超算中心系统级协同寻优实践....................................... 57（二） 水冷冷站系统节能及 PUE 诊断实践..............................58（三） 风冷精密空调末端按需供冷实践................................... 60（四） 间接蒸发制冷数据中心智慧运维实践........................... 62（五） 风液协同数据中心分层寻优实践................................... 63（六） 高效机房仿真设计优化实践........................................... 65八、 前沿展望：未来技术趋势与演进路径........................................67图 目 录图 1 我国算力中心机架规模图....................................................... 1图 2 全国算力中心用电量占比....................................................... 2图 3 我国在用算力中心 PUE 情况..................................................3图 4 数据中心按地区划分的电力消耗（2020-2030 年）............ 8图 5 绿色算力 AI“方法-能力-业务”总体架构..............................14图 6 机理框架与数据驱动融合建模............................................ 20图 7 AI 数字孪生设计流程............................................................ 25图 8 AI 数字孪生设计平台功能示例............................................ 26图 9 数字孪生设计的验证与反馈................................................. 27图 10 监控体系架构演进图........................................................... 29图 11 数据中心制冷控制能力演进............................................... 30图 12 AI 节能闭环控制原理.......................................................... 33图 13 云边协同三层架构............................................................... 34图 14 端侧 AI 应用：CDU 快速响应与节能控制....................... 35图 15 算电协同 AI 调度体系图.....................................................42图 16 冷负荷预测与冷却系统控制逻辑.......................................44图 17 面向算电冷协同的水蓄冷系统协同调度..........................45图 18 园区级“源网荷储”协同优化平台架构图........................... 46图 19 设备健康度评价示例........................................................... 49图 20 自动化闭环运维体系........................................................... 54图 21 算力中心专属知识库........................................................... 55图 22 冷机能效模型训练............................................................... 57图 23PUE 诊断界面展示................................................................59图 24 风冷机房温度场调试前后对比........................................... 61图 25 FMA 失效模式库..................................................................63图 26 风液协同数据中心分层寻优架构.......................................65图 27 系统模拟过程运行策略.......................