节能量的测量与验证 用能单位 节能改造公司 节能合同 第三方能效检测和确认机构 M&V---SGS 节能融资 温室气体 识别、 量化和盘查  ISO 14064-1  温室气体协定书  香港温室气体核 算 和报告指引  ISO 14064-3 交易方式 SGS 温室气体 核证声明 第三方核 查  各种减排措施 碳中和 Carbon Services

自动化执行能力；二是通过网络数字孪生形成物理网络的镜像，实现全局态势回溯预测，依托 AI 开展预测性运维 与主动闭环优化；三是以业务体验为核心，理解业务意图，构建场景化的网络智能体，基于分层开放平台支撑跨 域多智能体协同，赋能网络全生命周期自智闭环运营。 （一）联算 随着 DeepSeek 和 GPT5 大模型的相继发布，智能算力需求高速增长的态势将在未来几年持续，构建高效、 智能、可扩展的智算网络体系迫在 广域网在无损传输、低时延保障和弹性调度方面的能力。 二是围绕 QUIC 开展网络传输层体系创新。IETF 已明确将 QUIC 协议作为下一代 HTTP/3 传输层的唯一载体， 面向 6G、空天地一体化网络及分布式智能体协同等未来场景，传统传输协议面临高动态拓扑、多路径切换、端到 端安全等严峻挑战。QUIC 通过以下方向上的发展，使其可能成为传输层的重要协议：一是连接状态感知能力，可 以主动或被动探测感知网络的状 持续自优化循环。同时，利用数字孪生网络进行精 准的仿真与策略预验证，提升网络运营效率与可靠性，支撑新质互联网向自动驾驶网络演进。 二是“网络新大脑”应对现代网络运维挑战。“网络新大脑”通过多智能体协同实现 L4 级自智，允许用户以自 然语言表达业务意图，由主智能体分解需求并协调专业 Agent 完成路径计算、资源调配等操作。依托 AI 大脑的 强大算力，基于全网实时遥测数据进行深度分析，网

发展瓶颈二 能碳协同能力有待提升 川 发展瓶颈一 零碳供能技术亟待创新 华电电科院 灵活调节 能力不足 零碳 供能 12 川 发展瓶颈四 商业模式有待完善 分配机制不完善， 参与主体协同不足 投资回报机制 暂不清晰 川 发展瓶颈三 川 | 数字化赋能存在壁垒 跨平台数据 孤岛现象突出 互联 02 综合能源发展现状 协控 智能协同调控 性能薄弱 市场机制与配套制度欠缺，

视频识别 知识抽取与因子挖掘 画像、报告 代理智能体 多模态 ( LLM Agent) 数据调用 画像任务拆解与规划 选择工具与扩展能力 多代理智能体协同 信息存储与回忆 数据集成 实时、离线数据接入与加工 知识图谱 深度关联、图可视化分析 指 标引擎 实时、离线指 标计算 结合 多 方数据及 小模型工具，全 面、灵活的生成 画像及报告

深度融合数字孪生：构 建物 理电网与数字智能体 深度融 合的赛博物理系统。 的电力专用大模型。 实现机器人协同：探索 不同 机器人之间的信息共 享与协 同联动。 探索多智能体协作：在 分布 式控制、虚拟电厂等 领域应 用多智能体技术。 术进展和数 据 反 馈 优 化 路线图。 科越 AI 未来路径：清晰的技术路线图与持续迭代 计划 1 年内

营反哺管理流程，提 升设备设施运行效率，优化运行策略，降低建筑能耗，减少碳排放。 ● 高效管理 设备设施数字、运维数据实时在线，掌握设备健康大数据。通过智慧运营，互联 互通，实现高效管理，提升整体协同管理水平。 ● 绿色低碳 明确碳家底，制定合理有效减碳方案，以业务管理数字化转型为主，能源利用智 能化管控为辅，引导企业绿色低碳循环高质量发展。 解决方案实践 神州信息低碳智慧园区可视化运营管理平台解决方案实

改能源〔2025〕357号），明确定义虚拟电厂（Virtual Power Plant，简称“VPP”） 为“基于电力系统架构，运用现代信息通信、系统集成控制等技术，聚合分布式电 源、可调节负荷、储能等各类分散资源，作为新型经营主体协同参与电力系统优化 和电力市场交易的电力运行组织模式”。其中，分布式资源包括分布式光伏、分散 式风电、用户侧储能系统、电动汽车充电设施、可调节工业负荷（如可控生产线） 及商业楼宇空调系统等。依

因缺乏利益预期而被动参与或选择观望。部分 园区过度依赖购买碳信用，忽视源头减排，存 在“漂绿”风险。二是产业链纵向“脱碳”协 同不足。园区内一些企业产业链条冗长，上下 游企业众多，低碳转型面临技术创新转化断层、 主体协同认知差异、行业标准体系碎片化等多 维度挑战，导致产业链跨环节治理与系统性转 型的协同效应不足。三是园区内企业间的横向 配合不紧密。零碳园区的建设需要实现不同企 业、产业之间的紧密配合、协同转型，但现有

时数据同步至云端， 方便用户远程查看与管理，提升居住舒适度与便利性。 四、未来发展趋势展望 4.1 技术发展趋势 边缘算力与多种前沿技术的融合趋势愈发显著。一是通过边缘算 力系统支撑多智能体协同，边缘智能将 AI 模型部署至靠近数据源的 边缘节点，实现实时分析与决策，智能工厂通过边缘 AI 质检系统快 速检测产品缺陷，提升生产效率。边缘算力系统还能与区块链融合， 利用区块链的去中心

边缘计算 知识图谱 工业 AI 设备管理 租户管理 重大危险源安全生产风险 评估和预警模型 重大危险源安全生产 风险监测预警平台应用 提升安全生产许可、 监管、执法信息化水平 多主体协同应急处置 模拟仿真 园区、区域安全生产 分析预警 应用服务中台 诚信体系管理 封闭化管理 人员不安全行为 管理 应急资源目录及