大数据中心提升工程建设，夯实数字底座，赋能高质量发展，大数据中心提升工程建设夯实数字底座赋能高质量发展

大数据中心提升工程是夯实数字底座的核心抓手，通过算力扩容、网络升级、数据治理等举措，构建高效协同的新型基础设施体系，其不仅为数字经济发展提供强大算力支撑，更赋能政务服务优化、产业转型升级、社会治理创新等多元场景，推动数据要素价值释放，这一工程以技术赋能产业、以数据驱动创新，为高质量发展注入强劲动能，是构建数字中国、智慧社会的关键基石。

在数字经济加速渗透的今天,大数据中心作为“数字底座”的核心载体，正深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理模式，随着数据量呈爆炸式增长、算力需求持续升级，大数据中心工程建设已从“规模扩张”转向“质量提升”，通过技术创新、绿色转型、安全强化等系统性提升，为数字中国建设筑牢根基、为高质量发展注入动能。

大数据中心：数字经济的“核心引擎”

大数据中心是集数据存储、计算、传输、应用于一体的新型基础设施，是数字经济发展的“算力中枢”和“数据湖库”，从政务数据共享、企业数字化转型，到人工智能训练、工业互联网落地，再到智慧城市、远程医疗等场景应用，都离不开大数据中心的支撑，据统计，我国数据中心规模已连续多年位居世界前列，算力总规模居全球第二，成为全球数据资源最丰富、算力需求最旺盛的国家之一。

随着“东数西算”工程全面推进、“双碳”目标深入实施，以及各行业对算力“高实时、高可靠、高安全”要求的提升，传统大数据中心工程建设面临着算力效能不足、能源消耗过高、区域布局失衡、安全防护薄弱等挑战，如何通过系统性提升工程建设水平，实现“算力更强、能耗更低、安全更可靠、服务更智能”，成为当前大数据中心发展的核心命题。

当前大数据中心工程建设的现实挑战

算力供需矛盾突出：人工智能、大数据分析等新兴应用对智能算力的需求激增，传统通用算力难以满足低延迟、高并发的处理需求；算力资源分布不均，东部地区算力紧张与西部地区算力闲置并存，资源调度效率有待提升。
绿色低碳转型压力：数据中心是“能耗大户”，其能耗占全国总用电量的2%左右，且仍在增长，传统数据中心多依赖风冷降温，PUE（电能利用效率）普遍在1.5以上，可再生能源使用率低，与“双碳”目标要求存在差距。
安全防护体系待完善：数据集中存储使得数据中心成为网络攻击的重点目标，数据泄露、勒索病毒等安全事件频发，数据跨境流动、隐私保护等问题也对安全合规提出了更高要求。
规划建设标准不统一：部分数据中心存在重复建设、盲目扩张现象，缺乏统一的规划设计标准、建设标准和运维标准，导致资源浪费、协同效率低下。

提升大数据中心工程建设的核心路径

（一）以技术创新驱动算力效能升级

提升算力效能是大数据中心工程建设的核心,需加快智能算力布局，推动GPU、NPU、FPGA等专用芯片的应用，建设智算中心，支撑AI大模型训练、自动驾驶等高算力需求场景；优化算力调度体系，通过“云边端”协同、算力网络等技术，实现跨区域、跨层级的算力动态分配，解决“算力孤岛”问题，通过“东数西算”工程，将东部非实时算力需求引导至西部，实现“东部需求+西部供给”的精准匹配。

推进技术融合创新,引入液冷、浸没式冷却等先进散热技术，降低PUE值；探索存算一体化、光计算等新型计算架构，突破传统算力瓶颈，我国头部企业已试点液冷数据中心，PUE可降至1.1以下，节能效果显著。

（二）以绿色转型践行“双碳”目标

绿色低碳是大数据中心可持续发展的必然要求,工程建设中需从“源、网、荷、储”全链条推进节能降碳：在“源”端，扩大光伏、风电等可再生能源使用比例，探索“数据中心+新能源”模式；在“网”端，优化供电架构，推广高压直流供电、市电直供技术，减少转换损耗；在“荷”端，通过AI能耗管理系统，动态调整IT设备、制冷设备的运行状态；在“储”端，利用储能技术平抑电网波动，提升绿电消纳能力。

推动数据中心余热回收利用,将散热系统的余热用于供暖、农业大棚等，实现能源梯级利用，北方某数据中心通过余热回收技术，可为周边社区提供供暖，年减少碳排放超万吨。

（三）以安全合规筑牢数字屏障

安全是大数据中心工程建设的生命线,需构建“物理安全、网络安全、数据安全、应用安全”四位一体的防护体系：物理层面，通过生物识别、入侵检测等技术保障机房实体安全；网络层面，部署防火墙、DDoS防护系统，建立安全隔离区；数据层面，采用加密存储、数据脱敏、区块链溯源等技术，保障数据全生命周期安全；应用层面，通过安全审计、漏洞扫描等手段，防范应用层风险。

严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，建立数据分类分级管理制度，明确数据跨境流动合规要求，政务大数据中心需通过等保三级认证，对敏感数据实行“双人双锁”管理，确保数据安全可控。

（四）以标准引领推动集约高效建设

标准化是提升工程建设质量的关键,需加快制定大数据中心建设标准体系，涵盖规划设计、技术选型、施工验收、运维管理等全流程：在规划层面，结合区域产业特点，明确数据中心功能定位（如超算中心、智算中心、边缘数据中心），避免重复建设；在建设层面，推广模块化、预制化建设模式，缩短建设周期，提高工程质量；在运维层面，建立统一的运维管理平台，实现监控、告警、故障处理的智能化。

推动数据中心与周边产业协同发展,打造“数据中心+云计算+大数据+人工智能”产业集群，通过算力租赁、数据服务等模式，提升资源利用效率，某大数据中心集群通过整合周边高校、科研院所的算力资源，形成了“算力赋能创新、创新驱动产业”的良性循环。