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从工程项目到可复制基础设施产品，解读AI数据中心建设模式变化
图1 迪普CTO蒲星宇作专题分享
2026年7月9日，西门子算电协同&源网荷储一体化生态大会在重庆举行，围绕AI算力、电力保障、绿色能源及数据中心基础设施升级展开，并设置数据中心5.0架构专题会场。
迪普CTO蒲星宇受邀作《AI数据中心从“工程项目”到“可复制基础设施产品”》专题分享，从智能控制、系统架构和工程交付视角解析建设模式变化。
AI数据中心从“项目制”走向“产品制”
5.0不是一个单独的方案，而是数据中心建设模式的变化
AI负载推动机柜密度、园区规模、冷却方式和建设周期同步变化，电力、冷却、控制、数据与交付的协同复杂度上升。传统依赖现场协调和个人经验的项目制，正向标准化、模块化和可复制交付演进。产品化是将架构、接口、控制逻辑和测试方法沉淀为标准，并把开发与验证前移至工厂及虚拟环境，使现场按已验证方案联调和验收。
图2 分享AI数据中心建设模式变化
5.0架构的核心是跨系统协同
数据中心5.0最终竞争的不是单点技术，而是架构、产品、验证和交付闭环
报告以CUBE DC 5.0为案例，将基础设施归纳为IT负载、冷却、电力、控制与数据、交付五层。其核心不是设备叠加，而是围绕算力负载，统筹风液冷却、供配电、BAS/BMS/EPMS、预制模块、虚拟调试与Commissioning。
图3 AI数据中心五层基础设施架构
BMS与BAS成为跨系统协同控制中枢
BMS和BAS不应只提供一张监控画面，更要成为电力、冷却、动环和液冷系统协同运行的控制中枢。
在高密度AI数据中心中，BMS与BAS的职责由监控、采集和报警，延伸至统一对象模型、跨系统联动、异常处置和恢复管理，使基础设施围绕安全、稳定和能效形成闭环。
图4 BMS/BA协同控制中枢
将工程不确定性前移
模块化不是少做工程，而是把现场的不确定性前移到工厂和数字环境。
模块化交付将设计深化、装配、程序开发和接口联调前移至工厂；虚拟调试则在现场前预演控制逻辑、系统接口以及停电、切换、故障、降级和恢复等场景，提前发现问题并形成验收依据。
架构能力，形成于复杂项目的持续实践
真正的架构能力，形成于复杂项目从研发设计到成功交付的全过程
迪普对AI数据中心架构的理解，建立在400多个数据中心项目的研发、设计与交付基础上，并持续将设备模型、暖通工艺、控制逻辑、测试场景和交付流程沉淀为可复用的技术资产。
在京东廊坊项目中，迪普完成覆盖电力、动环、BA、柴发和精密空调的一体化监控冗余热备系统，约40万点，并通过工厂测试与虚拟调试开展逻辑、接口和异常场景验证。
在某海外头部数据中心客户的马来西亚、印度尼西亚园区项目中，迪普围绕电力、水力和柴发方舱完成BMS、EMS及BAS协同设计与交付，单项目约20万点，大量开发与测试在工厂阶段完成，为跨区域稳定交付提供基础。
以开放平台连接多品牌设备与复杂场景
开放不是简单接入更多设备，而是让不同品牌、协议和系统在统一架构下协同运行。
迪普已形成以DIPUONE为平台，覆盖BAS、BMS、EPMS、DipuSim虚拟调试及控制硬件的体系，支持多品牌、多协议设备统一接入、监控与控制，并为能效优化和智慧运营提供基础。
持续推动数据中心基础设施产品化
业主真正购买的，不是某个单项技术，而是算力按期上线并长期稳定运行的确定性。
未来，迪普将继续围绕“平台 + 控制 + 场景落地”，将复杂项目经验转化为可复用的产品、标准和交付体系，推动AI数据中心基础设施向平台化、标准化、模块化和智能化演进。