今日行业报告传递重要政策变化,高效节水：JI液灌溉系统的创新与发展

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本周数据平台近日官方渠道公开最新动态:本月官方发布行业新政策,高效节水：JI液灌溉系统的创新与发展

随着全球水资源短缺问题的日益严重，农业灌溉节水技术的研究和应用成为了一个重要的课题。JI液灌溉系统作为一种新型的节水灌溉技术，近年来在我国得到了广泛的应用和推广。本文将围绕JI液灌溉系统的定义、原理、优势以及在我国的发展现状进行探讨。 一、JI液灌溉系统的定义 JI液灌溉系统，全称为“基于物联网的智能灌溉系统”，是一种将物联网技术、智能控制技术和节水灌溉技术相结合的现代化灌溉系统。该系统通过实时监测土壤水分、气象条件等数据，实现灌溉过程的自动化、智能化，从而达到节约水资源、提高灌溉效率的目的。 二、JI液灌溉系统的原理 JI液灌溉系统主要由传感器、控制器、执行器、灌溉设备等组成。系统通过传感器实时监测土壤水分、气象条件等数据，并将数据传输至控制器进行分析处理。根据分析结果，控制器发出指令，控制执行器调节灌溉设备的灌溉量，实现精准灌溉。 1. 传感器：用于监测土壤水分、气象条件等数据，如土壤湿度传感器、温度传感器、降水量传感器等。 2. 控制器：接收传感器传输的数据，进行实时分析处理，并根据分析结果发出指令。 3. 执行器：根据控制器发出的指令，调节灌溉设备的灌溉量。 4. 灌溉设备：包括喷灌、滴灌、微灌等设备，用于将水资源输送到作物根部。 三、JI液灌溉系统的优势 1. 节约水资源：通过精准灌溉，减少水资源浪费，提高灌溉效率。 2. 提高作物产量：根据作物生长需求，实现精准灌溉，提高作物产量和品质。 3. 降低劳动强度：自动化、智能化灌溉，降低农民劳动强度。 4. 适应性强：适用于各种地形、土壤和作物，具有广泛的应用前景。 四、JI液灌溉系统在我国的发展现状 近年来，我国政府高度重视JI液灌溉系统的研究和应用，出台了一系列政策措施，鼓励和支持JI液灌溉系统的发展。目前，我国JI液灌溉系统已广泛应用于农业、林业、园艺等领域，取得了显著成效。 1. 技术创新：我国JI液灌溉系统在传感器、控制器、执行器等方面取得了多项技术创新，提高了系统的稳定性和可靠性。 2. 应用推广：我国JI液灌溉系统在各地推广应用，取得了良好的经济效益和社会效益。 3. 政策支持：政府出台了一系列政策措施，如财政补贴、税收优惠等，鼓励和支持JI液灌溉系统的发展。 总之，JI液灌溉系统作为一种高效节水灌溉技术，在我国得到了广泛的应用和推广。随着技术的不断发展和完善，JI液灌溉系统将在我国农业节水事业中发挥越来越重要的作用。

阿里云在云栖大会上透露的产能路线图，预示着一场行业规模的巨变。华尔街见闻此前提及，阿里巴巴首席执行官吴泳铭在大会上的表态释放了非常积极的信号。吴泳铭透露，模型令牌（token）使用量每两到三个月即翻一番，显示出 AI 需求的爆炸式增长。他还表示，公司计划在未来三年 3800 亿元人民币投资的基础上进行额外投资，进一步强化算力基础设施。吴泳铭还预计到 2032 年，阿里云全球数据中心的电力使用量将比 2022 年增长 10 倍。9 月 24 日，摩根士丹利在一份最新研究报告中预计，阿里云在 2026 年至 2032 年间每年新增的数据中心容量超过 3 吉瓦，几乎等同于 2025 年整个中国市场的新增总量，这将为数据中心运营商等基础设施供应商带来持续且强劲的增长动力。瑞银集团认为阿里云的投资强度和持续性指引 " 超出了市场预期 "，该行测算阿里云未来或将以每年新增 1-2 吉瓦（GW）的速度扩张其数据中心容量，这可能转化为每年高达 1000 亿至 2000 亿元人民币的增量资本投入。 十年路线图：每年新增一座 " 中国市场 "大摩表示，全球数据中心的电力使用量预计将在 2033 年达到 2022 年的十倍，这一宏观趋势为云厂商的大规模扩张提供了背景支撑。大摩报告详细推算了阿里云的扩容路径：以 2022 年约 2.5 吉瓦的容量为基准，十年后达到 25 吉瓦的目标，意味着其投资强度将在可预见的未来保持高位。该行预计，到 2026 年，阿里云的容量将达到约 5 吉瓦，而从 2026 年到 2032 年，每年新增的容量将超过 3 吉瓦。大摩表示，这意味着在 2026 年至 2032 年的七年间，阿里云每年需要新增超过 3 吉瓦的容量，这一规模 " 几乎与我们预测的 2025 年整个中国市场 3-4 吉瓦的新增容量相当 "。这表明，仅阿里云一家的资本开支，就足以支撑数据中心行业未来多年的增长基于上述分析，大摩对数据中心行业持积极看法，认为强劲的令牌使用量增长、云厂商资本开支的增加以及电力需求的飙升，都构成了直接利好。报告重申对数据中心运营商 GDS 和 VNET 的 " 增持 " 评级，并视其为阿里云持续高强度投资的 " 关键受益者 "。另一方面，报告也提示了 AI 带来的颠覆性风险。随着 AI 原生应用逐渐成为主流，"AI 吞噬软件 "（AI eats software）的趋势可能对传统企业软件公司构成负面冲击。 投资强度超预期，每年新增资本开支或达千亿级别瑞银在报告中将阿里云的目标转化为了具体的资本开支估算。该行分析师的测算如下：首先，瑞银估计阿里云在 2022 年的数据中心总容量（IT 负载）约为 1.5GW。若以此为基准，十年后增长 10 倍意味着总容量将达到 15GW，即净增加约 13GW。这相当于在未来十年内，平均每年净增至少 1-2GW 的容量。报告同时指出，如果考虑到电力使用效率（PUE）的提升，实际的新增容量需求可能更高。其次，瑞银将其对容量增长的预测与资本投入进行了挂钩。据该行估算，每 1GW 的数据中心需求，若全部用于 AI，大约需要 1000 亿元人民币的 IT 设备资本开支。基于此，每年 1-2GW 的新增容量，就直接对应着每年至少 1000 亿至 2000 亿元人民币的新增资本开支。瑞银认为，这一测算结果显著高于当前市场普遍预期，打破市场对于 AI 资本支出周期的可持续性以及超大规模厂商资本支出强度的怀疑。