行业变革背景 - 2025年全球产业格局深刻变革，人工智能与"双碳"目标融合推动能源管理从经验驱动迈向数据智能驱动新阶段[1] - 智算中心面临算力爆炸与能效约束双重挑战，单柜功率突破兆瓦级，集群规模迈向G瓦级，能源成本占运营成本比例攀升[1] - 2020-2030十年间物联网设备数量将增长6倍，2023-2028五年间人工智能将导致数据中心耗电量增加4.2倍[1] - 2027年目标初步建成能源与AI融合创新体系，2030年实现能源AI技术世界领先，完善算力电力协同机制[5] AI驱动的能源挑战与系统变革 - AI蓬勃发展将能源管理推向产业焦点，每个词元背后的电力消耗成为影响AI竞争力关键因素[6] - 能源供给侧海外科技巨头投资核电站保障电力供应，国内电网向风、光、储多能互补转型[6] - 智算中心、电子芯片等高可靠用电行业对负荷侧能源管理提出高要求，能效约束日益严峻[6] - AI算力需求爆发式增长导致电力管理从传统单向演进为多系统、高交互、实时响应的复杂网络[6] - 必须从系统层面寻求新突破，以AI技术重构能源行业转型路径，推动全场景提质增效[7] 公司技术实践与解决方案 - 公司主张以全生命周期覆盖加行业深度实践为核心，依托AI技术创新驱动系统层面软硬件结合[9] - 设计阶段将AI大模型融入仿真系统，通过百万级数据训练提升预测精度[9] - 运营阶段通过AI分析确保系统正常运转，实现制冷方式与算力负荷联动，平衡能效与算力需求[9] - 优势在于端到端覆盖的全和行业深耕的深，积累大量用户数据与垂直行业应用经验[9] - 无锡工厂应用创新技术后范围1和2排放量减少90%，范围3排放量减少65%，水资源使用减少15%[10] - EcoStruxure™ Building GPT赋能下运维时间从每天4小时缩短到1.5小时[11] - 新一代EcoStruxure™ Energy Operation电力综合运营系统缩短30%交付时间[11] 中国市场战略与生态建设 - 公司承诺到2030年自身运营实现零碳就绪，到205年实现端到端价值链净零碳排放[13] - 设立北京、上海、无锡、西安和深圳五大研发中心，加强中国原创力量[14] - 中国软件研发中心拥有超过200名研发人员，提供基于AI技术的前沿数字化解决方案[14] - 成功举办六季创赢计划，为中小企业搭建平台提供真实用户场景与实际项目机会[15] - AI时代竞争是生态共赢，需以开放姿态拥抱合作，以兼容思维打破壁垒[15]