数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济20下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上 *** 作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail ）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达2258亿元，占GDP比重达303%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。

数字经济20下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！

大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。

中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网， *** 作性差，网络安全，等问题和困难！

因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！

愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。

03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。

04 从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。

2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。

②工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代 至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。

数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。

随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。

但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。

一、数字化经济的新趋势

1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。

从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。

2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。

借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。

行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。

比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。

如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。

3、产品进化+广告进化

薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。

KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。

广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。

4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。

二、消费者变懒

1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：

①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间
比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。

最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。

2、不去菜市场的大妈

疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。

社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。

加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。

来个总结：

1、不破不立

一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。

企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。

不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。

2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。

互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。

数字经济是一个经济学概念，是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别、选择、过滤、存储、使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

主要研究生产、分销和销售都依赖数字技术的商品和服务。给包括竞争战略、组织结构和文化在内的管理实践带来了巨大的冲击。

数字经济的技术层面体现在大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术；其应用层面的典型代表主要有“新零售”、“新制造”等概念。

1、大数据

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

2、云计算

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

3、物联网

物联网是指通过RFID、红外感应器、GPS、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网主要有两个特征，即规模性和实时性。

4、人工智能

人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事——这个定义非常主观，但也非常有趣。一个计算机程序是不是人工智能，完全由这个程序的所作所为是不是能让人目瞪口呆来界定。这种唯经验论的定义显然缺乏一致性，会因时代不同、背景不同、评判者的经验不同而套用不同的标准。

人工智能在太多的子领域和不计其数的相关活动中起到作用，所以下面浪潮AI服务器分销平台十次方就简单介绍一下它在一些重要研究中的突出应用：
问题求解和语言理解
PROVERB是一种计算机程序，可以解纵横字谜。它使用了对可能的填充词的约束、一个以前字谜的庞大数据库，以及多种信息资源，包括词典，及其出演演员清单的联机数据库。自然语言是人类在生活中交流使用的语言，人工智能在人机互动这一领域探索如何让计算机能够理解和生成自然语言。
控制系统
ALVINN计算机视觉系统被用于导航横穿美国，大部分时间不需要人来 *** 作，而是由这个系统来 *** 纵方向盘。另外，它是被安放在CMU的NAVLAB计算机控微型汽车上，NAVLAB上的视频摄像机可以传送道路图像给ALVINN，然后ALVINN计算出最好的行驶方向。
医学诊断
模式识别与智能系统是人工智能的一个研究方向，它为视网膜OCT图像的识别上提出了不同的识别方案，研究人员在MATLAB环境下实验各种识别的方法，确定最佳的识别方案，实现了眼疾病的自动诊断。基于概率分析的医学诊断程序已经能够在某些医药学领域达到专家医师的水平，机器能够指出影响它判断的因素，并解释病例中的并发症状。
自动化程序设计
西洋跳棋程序是强化学习的一个重要应用，GerryTesauro的TD-Gammon系统指明了强化学习技术的潜力。IBM公司的深蓝成为在国际象棋比赛中世界冠军的第一个计算机程序，这场“人脑的最后抵抗”让人们体会到了一种全新的智能。
决策系统
NASA的远程智能体程序，在太空上用于控制航天器的 *** 作调度，它是第一个船载自主规划程序，在发生问题的时候航天器进行检测、诊断、以及恢复。多智能体规划体现在多体规划，协调机制和竞争，它能使载体在非确定性的领域中进行规划和行动。
管理和储存
DART是一个动态分析和重规划工具，多用于自动的运输调度和后勤规划。后勤规划必须充分考虑到路径、目的地、起点、终点以及解决所有参数之间的矛盾，人工智能规划可以在短时间内产生一个成熟的规划，缩短了工作时间，创造了高效益。
机器人技术
机器人是一种类人行为类人思考的机械装置，在工业和农业上用来实现那些繁重的人类劳动。尽管现在大多数机器人系统处于原型阶段，但是由机器人来完成目前由人类完成的大量半机械工作的局面一定会全面实现。在卫生保健方面机器人被用于协助外科医生放置器械，它们具有优于人的高度准确性，在一些髋关节替换手术中，它们已经不可或缺了。不管在试行研究还是在手术室外，机器人系统都能够体现出其优良的工作性能。
航天工程
利用人工智能完美地创建了人-机接口，为通讯提供了保障，其次航天飞机上采用了专家系统。在专家系统的指导下，飞行任务、飞行控制、发射、自动检测、应用加注液氧和推理决策这些工作执行地有条不紊。人工智能技在下面的系统中实现了高度自动化，确保了可靠性：利用空间站在空间进行故障诊断和排除，监控舱外活动，交会对接，飞行规划的空间站分系统;空间结构物的组装系统;卫星服务和空间工厂设备维修系统。

随着数字经济的持续发展，社会各领域呈现出数据处理需求爆炸性增长的态势，随之而来的是互联网数据中心的迅猛发展。但我们也必须看到，隐藏在这一片繁荣发展景象的却是能源消耗巨大的危机。

数据中心是数字经济发展的基础设施，其快速发展有效地推进了数字经济的蓬勃发展。相关研究数据显示，数据中心的数量处于持续增加的状态。2019年，中国数据中心的数量已达到74万个，其中，业已建成的大型和超大型数据中心的数量约为127%。而中国数字经济的增加值规模也已经从2005年的26万亿元发展至2019年的358万亿元，数字经济在GDP（国内生产总值）中所占的比重也从2005年的142%逐渐增加至2019年的362%。

不可否认的是，数据中心的迅速发展，既推进着繁荣的诞生，同时也在衍生出环境污染、能源消耗、资源浪费等一系列问题。

相关数据显示，2018年，全国数据中心的总用电量达到160889亿千瓦时，占中国全社会用电量的235%；预计至2023年，中国数据中心总用电量将达到266792亿千瓦时，年复合增长率达到1064%。除了耗电量高之外，数据中心使用的大比例化石能源所带来的空气污染与碳排放问题也尤为突出。比如，在2018年的用电总量中约有117181亿千瓦属于火电。而在使用这部分电量的过程中，共计排放了9855万吨的二氧化碳、234万吨的二氧化硫、223万吨的二氧化物和049万吨的烟尘。这组数据展示出的问题是非常严重的，由此衍生出的负面影响更是值得各界人士重视的。

为了解决这个问题，国家近年来陆续出台了一系列相关政策，积极引导全国各地的数据中心一齐朝着绿色节能环保的方向有序发展。

2019年，《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》发布，提出“ 到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到14以下，高能耗老旧设备基本淘汰，水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提升，废旧电器电子产品得到有效回收利用 。”可见，国家对于数据中心的能源消耗情况予以了高度的关注。

2020年8月，国家工信部、发改委、商务部等六个部门发布《关于组织开展国家绿色数据中心(2020年)推荐工作的通知》，联合组织开展2020年度国家绿色数据中心推荐工作，其中能源资源使用情况在评价指标分值中的权重达到了67%。此外，国家还要求各地依据《绿色数据中心评价指标体系》，在数据中心的重点应用领域（如：生产制造、电信、互联网、公共机构、能源、金融、电子商务等），选出一批优秀的数据中心进行推荐。其中，能效水平高、技术先进、管理完善、代表性强，“具有清晰、完整的物理边界，拥有独立的供配电和符合《绿色高效制冷行动方案》要求的制冷系统”，这些内容被视为各地推荐数据中心时必须考量的一些因素和条件。

在这样的政策背景和市场条件下，开发新型技术及运作模式，提升数据中心的效率，并降低能耗，这已经明显成为行业发展的大势所趋。

时下，降低能耗已明显成为数据中心建设的首要目标。部分数据中心通过开发风能、太阳能等各类可再生能源，来实现绿色节能目。同时，也需要探索新型节能技术（比如制冷节能技术、虚拟化技术、高压直流供电技术、变频技术等各类技术），来支撑绿色数据中心的建设。

技术应用：强悍制冷的浸没相变液冷技术

数据中心的制冷系统依然以风冷为主，但这种传统方式已经很难实现节能目标 。 浸没相变液冷技术将所有计算部件浸没于液态冷媒中，通过液体相变为气体带走热量。这种技术能够将系统性能提升5%，同时将PUE（数据中心总设备能耗）降至104（全球数据中心PUE平均值约为158，PUE值越低，说明数据中心越节能）。

我们可以这样理解：如果采用这种技术，只需要40瓦的功率，即可冷却1000瓦的设备；而如果采用风冷技术系统，要想实现这一冷却目标，则需要消耗的功率约在500瓦至1000瓦。如果国内所有数据中心都采用这种浸没液冷技术转化产品，那么每年节约的电能可达到400亿千瓦时，约为三峡电站目前全年发电量最大值的39%（2018年的发电量为目前的最大发电值——1016亿千瓦时）。

技术应用：脑洞大开的水下数据中心部署

2014年，一位微软员工大开脑洞，提出了构建水下数据中心的想法。为了更好地落实这项决策，微软与在潜艇制造方面颇有经验的法国Naval集团联手，共同建造了一个大型水下数据中心。他们采用了原本用于冷却潜艇的热交换过程来为12个服务器机架实施冷却降温，此外还配备了864台服务器和冷却系统基础设施。

2018年6月，这个代号为“Northern Isles（北方群岛）”的水下数据中心在法国组装完毕之后，被迅速地部署在苏格兰奥克尼群岛附近的海底。接下来，微软的项目团队持续密切关注该数据中心的运作情况，并从能耗、内部湿度、声音以及温度等方面进行了全面的、专门的监测。目前，该项目技术的应用与验证效果尚未公布。

总体而言，无论是从经济效益还是环境效益来说，尖端科技具有多样化场景化应用的天然优势。因此，当人们尝试将尖端科技的力量加持于数据中心能耗问题处理之上，必然可以带来更多的问题解决逻辑和场景优化的可能性，这也是人们积极地打开脑洞、为各类尖端科技探寻落地路径的根源所在。

编者注：在这个蓬勃发展的新经济时代，尖端科技的现实落地、环保节能产品的转化应用，这已经成为关键的社会生产与发展要素。我们希望，有更多领先技术的研究者、组织机构、生态伙伴都能够积极参与到电子节能产品转化与技术转移的建设中来，全面推进国家的经济建设。

参考资料：

[1]《点亮绿色云端：中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》 国际环保组织绿色和平与华北电力大学联合发布

[2]《厉害了，微软要在海底建立数据中心》 柠萌编译，都保杰编辑

[3]《中国公司“黑科技”突破了计算机节能极限》 >