一、引言

當前，數字經(jīng)濟已經(jīng)成(chéng)爲各國(guó)GDP增長(cháng)的核心動力，充分釋放數字經(jīng)濟驅動經(jīng)濟增長(cháng)的潛能(néng)成(chéng)爲各國(guó)經(jīng)濟發(fā)展的首要任務。數字經(jīng)濟發(fā)展聚焦于強化技術創新能(néng)力，深化融合創新應用，彌合數字鴻溝，將(jiāng)有力推動消費需求加速釋放，促進(jìn)新興業态培育壯大，引領傳統産業轉型升級。當前，數字經(jīng)濟已經(jīng)成(chéng)爲我國(guó)經(jīng)濟發(fā)展的重要戰略，政府明确提出大力發(fā)展數字經(jīng)濟。2017年，習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學(xué)習時(shí)的講話中指出，要加快發(fā)展數字經(jīng)濟，推動實體經(jīng)濟和數字經(jīng)濟融合發(fā)展，推動互聯網、大數據、人工智能(néng)同實體經(jīng)濟深度融合，繼續做好(hǎo)信息化和工業化的深度融合。2018年，習近平總書記出席全國(guó)網絡安全和信息化工作會(huì)議，提出要發(fā)展數字經(jīng)濟，加快推動數字産業化，依靠信息技術創新驅動，不斷催生新産業、新業态、新模式，用新動能(néng)推動新發(fā)展。

數字經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)成(chéng)爲我國(guó)落實國(guó)家重大戰略的關鍵力量，對(duì)實施供給側改革、創新驅動發(fā)展戰略具有重要意義。據中國(guó)信息通信研究院統計，2017年我國(guó)數字經(jīng)濟總量達到27.2萬億元，同比名義增長(cháng)超過(guò)20.3%，顯著高于當年GDP增速，占GDP比重達到32.9%，同比提升2.6個百分點。在人工智能(néng)、雲計算、大數據、區塊鏈、物聯網等信息技術快速發(fā)展的背景下，數據中心作爲科技創新和技術應用的實體，已成(chéng)爲各行各業信息化發(fā)展的關鍵基礎設施，爲數字經(jīng)濟發(fā)展提供了有力支撐，爲我國(guó)經(jīng)濟轉型升級發(fā)揮了重大作用。

二、我國(guó)數據中心産業發(fā)展基礎

從全球産業發(fā)展來看，2017年全球數據中心市場規模近465.5億美元（僅包括數據中心基礎設施租賃收入，不包括雲服務等收入），比2016年增長(cháng)10.7%，預計2018年將(jiāng)達到514億美元（數據來源：中國(guó)信息通信研究院）。美國(guó)和歐洲地區占據一半以上的市場份額，但增速較緩；而以中國(guó)、印度、新加坡爲代表的亞洲國(guó)家市場份額不大，但增長(cháng)較快。

從我國(guó)數據中心産業發(fā)展來看，近年來，數據中心作爲其重要基礎設施，從規模到數量快速增長(cháng)，到2017年年底，我國(guó)在用數據中心機架總體規模達到166萬架，總體數量達到1844個，規劃在建數據中心規模107萬架，數量463個。2017年IDC市場收入達到650.4億元左右，2012—2017年複合增長(cháng)率爲32%，持續保持快速增長(cháng)勢頭，其中傳統IDC業務收入爲512.8億元，占IDC全行業總收入的比重爲78.8%，雲服務收入137.6億元，占比21.2%。

（1）從區域來看，全國(guó)數據中心布局漸趨合理

國(guó)内27個省、自治區、直轄市均建有大型或超大型數據中心，内蒙古、河北、貴州等能(néng)源充足、氣候條件适宜地區的大型、超大型數據中心數量占比逐年上升，東部一線城市在用數據中心全國(guó)占比逐年降低。伴随周邊地區數據中心的快速發(fā)展，一線城市數據中心緊張問題逐步緩解，如随著(zhe)張北、廊坊、烏蘭察布等周邊地區大量新建數據中心的落地投産，承接部分大型互聯網公司的應用需求，北京市數據中心應用不再“一櫃難求”，數據中心租賃價格也有所降低，上海、廣州、深圳也随著(zhe)周邊省市數據中心的建設，承接轉移了部分應用需求。

（2）從産業結構來看，IDC服務商呈現多元化

除了電信運營商外，基于大量的産業需求，民營IDC企業運用各自優勢快速發(fā)展，如萬國(guó)數據、世紀互聯、鵬博士、數據港等公司均已上市；另一方面(miàn)，衆多上市公司如科華恒盛、美麗雲、沙鋼股份、高升控股等，通過(guò)兼并收購進(jìn)入該行業。舊廠房改造成(chéng)爲一線城市數據中心建設新模式。數據中心作爲高能(néng)耗産業，需要大量電力、水力及空間資源。一線城市電力、水力資源緊張，碳排放、标煤等考核指标嚴格，新建數據中心數量逐步減少。随著(zhe)我國(guó)産業結構升級、新型城市規劃建設，傳統制造業企業逐漸遷移出一線大城市，大量老舊工業廠房空置，不少企業將(jiāng)原有建築改造建設數據中心，充分利用原有電力水力資源，如北京順義的人民教育出版社印刷廠、上海市的寶鋼集團鋼廠等。

（3）從能(néng)效來看，總體能(néng)效水平逐步提升

截至2017年年底，受上架率影響，全國(guó)在用超大型數據中心平均運行PUE 1.63；大型數據中心平均1.54，最優水平達到1.2左右。2017年，在建超大型、大型數據中心平均設計PUE分别爲1.41、1.48，預計未來幾年仍將(jiāng)進(jìn)一步降低。從綠色技術來看，國(guó)内數據中心不斷創新綠色節能(néng)新應用，多個數據中心獲得TGG（綠色網格）與開(kāi)放數據中心委員會(huì)（ODCC）聯合認證的5A級綠色數據中心。2015年，百度雲計算（陽泉）中心采用整機櫃服務器、高壓直流+市電直供、機器學(xué)習控制系統、高溫服務器等技術，實現年均PUE 1.23；2016年，阿裡(lǐ)巴巴千島湖數據中心采用湖水自然冷卻系統、太陽能(néng)電池闆、高壓直流等技術，達到年均設計PUE 1.28；2017年，騰訊青浦三聯供數據中心采用天然氣三聯供、離心變頻冷機、磁懸浮冷機等技術，實現年均PUE 1.31；2018年，阿裡(lǐ)巴巴/張北雲聯數據中心采用無架空地闆彌散送風、全自動化BA系統實現自然冷源最大化等技術，實現年均PUE 1.23。

三、産業創新支撐數字經(jīng)濟快速發(fā)展

伴随雲計算、大數據、人工智能(néng)等信息技術的發(fā)展，新一代的信息化技術應用對(duì)底層基礎設施也提出了更快速、更高效、更節能(néng)的要求，數據中心産業不斷進(jìn)行技術創新和探索，正朝著(zhe)大型化、模塊化、綠色化的方向(xiàng)發(fā)展，推動技術創新和數字經(jīng)濟的應用與落地。

（1）整機櫃服務器、模塊化數據中心帶動技術應用快速高效部署

天蠍整機櫃服務器通過(guò)模塊化設計、一體化交付、智能(néng)化管理，實現整體機櫃、集中供電、集中散熱、統一管理，可實現TCO（總投入成(chéng)本）降低10%~20%，部署效率提升20倍，日交付能(néng)力提升至1萬台，整體能(néng)效提升15%，故障率降低40%，支撐大量互聯網新技術應用。天蠍整機櫃服務器目前完成(chéng)三代技術演進(jìn)，1.0和2.0版本實現了服務器供電、散熱和系統管理層面(miàn)标準化、資源池化，在實際應用中大幅提高效率并降低能(néng)耗。例如，整機櫃大容量存儲服務器面(miàn)向(xiàng)存儲業務，單機櫃可部署硬盤720塊，密度提升50%，單TB功耗1.1W；整機櫃ARM64服務器，對(duì)比同配置x86服務器，計算性能(néng)提升1~2倍，單節點功耗省40W；整機櫃GPU服務器，通信帶寬提升2~4倍，延時(shí)縮小1倍，比傳統GPU服務器性能(néng)提升30%，功耗降低7%以上。3.0版本將(jiāng)實現對(duì)服務器計算、存儲和傳輸資源的解耦和池化，解決雲計算、大數據、人工智能(néng)等多種(zhǒng)應用場景下，服務器部件資源利用不均衡等問題。整機櫃服務器的創新應用推動産業快速發(fā)展，據統計截至2017年年底，天蠍整機櫃服務器累計部署規模約1.5萬架，近50萬台服務器解決方案，産值達150億元，節約用戶投資10~15億元，節約用電超2億度。

模塊化數據中心將(jiāng)數據中心的建設由“工地”遷移到“工廠”，通過(guò)工廠預制，現場安裝可實現40天完成(chéng)部署，大幅降低建設周期，實現快速靈活響應。通過(guò)冷熱通道(dào)封閉、行間制冷、高壓直流、配電架構簡化等實現綜合節能(néng)約26%，理論PUE可達到1.4左右，實現節能(néng)降耗，降低成(chéng)本。據ODCC統計，截至2017年年底，微模塊數據中心的部署量已從2013年的300套增長(cháng)到4500套，相當于5萬多個20A機架規模，預模塊數據中心完成(chéng)9100個40A整機櫃的部署，相當于1.8萬個20A标準機櫃，模塊化數據中心累計完成(chéng)約7萬個标準機架的部署，容納服務器能(néng)力超過(guò)100萬台。運行6年來安全穩定，平均PUE下降0.2~0.4，運行成(chéng)本降低20%~40%，節能(néng)降支效果非常明顯，對(duì)數據中心産業模塊化、綠色化具有很強的帶動和引領作用。

（2）GPU服務器、數據中心液冷等新技術支撐高性能(néng)計算應用落地

随著(zhe)技術的發(fā)展，新應用對(duì)計算和存儲的需求越來越高，需要更高的計算能(néng)力，GPU服務器通過(guò)數量衆多的計算單元、超長(cháng)的流水線和簡單的控制邏輯，具備高效的圖形處理能(néng)力和計算能(néng)力，有力支撐視頻編解碼、深度學(xué)習、科學(xué)計算等多種(zhǒng)應用。近年來，各行各業落地的人工智能(néng)應用層出不窮，GPU服務器因其高并行計算性能(néng)和成(chéng)熟的軟件生态優勢，成(chéng)爲現階段人工智能(néng)領域應用最廣泛的加速計算解決方案，市場呈現高速發(fā)展态勢。

在計算能(néng)力不斷提升的同時(shí)，IT設備的功率密度也在不斷增加，亟需新型制冷技術提供更高效的數據中心散熱能(néng)力。液冷技術運用水或礦物油，通過(guò)浸沒(méi)式、冷闆式、噴淋式等方式使IT設備快速冷卻，大大提高了換熱效率。國(guó)外IBM、Google等公司已開(kāi)始大量探索，随著(zhe)技術的不斷成(chéng)熟，液冷技術在國(guó)内逐步落地。除了應用于國(guó)家超算中心外，也逐漸出現了商用案例，如位于中科院大氣物理研究所的地球數值模拟裝置原型系統和位于國(guó)家電網電力科學(xué)研究院仿真中心的超級計算系統，都(dōu)采用了曙光集團的液冷服務器。液冷的市場化程度正逐步加強，應用方案也逐漸滲透到互聯網、金融、教育、影視等領域，應用場景和環境越來越豐富，如目前已有互聯網公司小規模的部署應用浸沒(méi)式液冷方案。此外，采用液冷技術將(jiāng)大幅減少數據中心制冷系統耗電，降低PUE，提高數據中心能(néng)源效率。

（3）智能(néng)化監控、管理平台簡化基礎設施管理，加速企業創新

随著(zhe)數據量的高速增長(cháng)，新建數據中心大多以大規模、超大規模爲主，大量的設備和複雜的系統爲高效管理帶來了挑戰。智能(néng)化的數據中心基礎設施管理通過(guò)對(duì)IT設備和數據中心風火水電基礎設施的在線監控、管理，節省了大量維護時(shí)間和費用，讓企業更加專注于上層業務。在人工智能(néng)、雲計算的快速發(fā)展下，部分管理平台如DMaaS，將(jiāng)基礎設施管理與IT設備管理進(jìn)行集成(chéng)，運用大數據分析和機器學(xué)習等算法可實現有效預測和防止數據中心基礎設施發(fā)生的事(shì)件和故障，緩解數據中心效率低下和容量不足的問題，提高了數據中心運營效率。

智能(néng)運維機器人或將(jiāng)替代大量傳統人工巡檢。随著(zhe)數據中心單體規模不斷攀升，越來越多的基礎設施設備需要日常維護和管理，傳統做法是人工定期巡視，對(duì)于關鍵設備需有專人24h值班巡檢。人工投入大、成(chéng)本高、效率低、可靠性差是衆多數據中心面(miàn)臨的共同問題。智能(néng)運維機器人能(néng)24h不間斷地在數據中心巡邏，收集環境數據的同時(shí)，還(hái)能(néng)實時(shí)讀取主要設備的異常情況并自動報警，大大提升巡邏的可靠性和規範性，降低勞動強度、提高運營效率、降低運行維護成(chéng)本。未來通過(guò)優化智能(néng)運維機器人智能(néng)巡檢、深度學(xué)習的能(néng)力，將(jiāng)逐步實現以智能(néng)機器人輔助人工巡檢甚至替代人工巡檢，形成(chéng)“智能(néng)化管理平台+智能(néng)機器人+專業工程師”的三道(dào)運維安全防線。

四、加快數字經(jīng)濟基礎設施發(fā)展的策略建議

随著(zhe)技術創新和産業快速發(fā)展，我國(guó)已初步形成(chéng)完整的數據中心産業鏈條，但多個環節仍存在規模小、服務質量差等問題，不少數據中心仍以粗犷模式發(fā)展，如數據中心建設前期缺乏科學(xué)合理的規劃選址、專業的系統設計等；暖通、電氣等基礎設施采購中，多數關鍵設備來自進(jìn)口，随著(zhe)智能(néng)化在線管理的發(fā)展，基礎設施的安全隐患成(chéng)爲一大問題；建設過(guò)程中，由于管理和技術水平低造成(chéng)施工質量差、周期長(cháng)等問題；運營管理中，缺乏精準的監控管理系統，造成(chéng)電力、空間等資源的浪費等，亟需采取措施完善數據中心産業鏈各環節，更好(hǎo)地支撐數字經(jīng)濟的發(fā)展。

（1）加強政策标準引導和産業信息公開(kāi)

依托工業和信息化部發(fā)布的《全國(guó)數據中心應用發(fā)展指引》，每年持續更新，將(jiāng)全國(guó)數據中心的總體情況進(jìn)行公布，爲用戶選擇數據中心作參考。加強數據中心選址模型、運維管理等技術規範标準的宣傳推廣，引導用戶科學(xué)合理規劃建設數據中心。

（2）加大國(guó)産設備品牌的培育和支持

設立數據中心基礎設施技術研究專項，加大數據中心供配電、制冷設備的研發(fā)投入，借助液冷等新技術更叠，持續開(kāi)展技術産品創新實現彎道(dào)超車，提升國(guó)産品牌服務能(néng)力。

（3）支持國(guó)内數據中心服務商走出去

加快推進(jìn)國(guó)内數據中心産業規模化、産業化發(fā)展，提升産業效率。借助一帶一路、絲綢之路等國(guó)家戰略，支持國(guó)内數據中心服務商推進(jìn)沿線國(guó)家的數據中心建設和服務。依托國(guó)内互聯網企業全球化發(fā)展布局，支持數據中心服務商開(kāi)展全球化業務服務，增強國(guó)際競争力。

（4）持續加強數據中心人才培養

開(kāi)展數據中心産學(xué)研項目研究與合作，設立數據中心相關專業，加大高校定向(xiàng)人才培養。跟蹤調研産業人才需求，借助第三方行業組織和機構，開(kāi)展數據中心人才培訓，切實滿足産業實際發(fā)展需要。

--轉自《信息通信技術與政策》