针对特定零碳技术详细梳理技术项目的实 施步骤 划分具体阶段，明确每个阶段的任务和工 作内容 形成通用落地流程，并根据实践经验不断 优化完善 每个环节包含具体操作步骤和不同情形的 处理方案 不同技术协调 采用系统化思维，设计针对特定应用场景 的技术方案 协调系统中不同技术模块间的配合 解决新科技与传统技术方案的融合问题 实现多种技术的系统化集成应用，增强整 体效果 零碳园区综合解决方案 | 第25页 技术能力：与需求对接 每个环节中又包含着具体的操作步骤和不同情形下的对应处理方案。通过梳理标准化流程，可有效缩短项目落地周期，降低项目风险，提高项目成功率。 零碳园区综合解决方案 | 第27页 系统思维：不同技术互相配合 系统集成思维 零碳园区的技术应用不是单一技术，而是多 种技术的系统化集成应用 需要考虑不同技术模块间的配合与融合，实 现效果增强 系统设计应包含新科技与传统技术方案的融 合 实践案例

部分还是由工程软件自动计算完成的 6 规划 vs. 不规划 当前工厂规划方面存在的垢病： • C、由“老板规划”或“技术部门”完成： –问题一、往往因为没有大局观或广阔的思维，造成方案 – 没有创新思维、对现状没有大幅度改善 –问题二、技术部门往往各执一块，仅把各分厂规划收集 – 起来拼揍起来无法打破部门间壁垒，无法做到 – 系统、连贯的规划方案；

Smart Factory 相同的目标，但不同的基础和的环境，所以实施的途径不同。 中国要“开道超车” 6 • 从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和 语 言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉 、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和 能 力的表现。 -- 百度 • 智能制造，就是面向产品全生命周期，实 现泛在感知条件下的信息化制造。通过智

、 DT 、 OT 、 PT 等充分 融合，驱动数据分析挖掘与应用，逐步建立数字 化标准及 安全体系 组织转型 组织转型立足于组织变革，培养数字化领导力，以数字技 术赋能员工，塑造数字化思维理念及价值观 IDC ◎IDCI 8 石油石化行业数字化转型应从业务、技术和组织三个方面展开 石油石化企业转型三大方面 来源：石化盈 科， 2021 对 于 我 国 的 石 油 石 荒 当前市场 来源：石化盈科， 2021 ◎IDCI 12 跨域价值协同 8 业务赋能 电子商务 平台运营 潜力增长 数据智能服务 技术转型 互联互通 能力随需调用 思维重塑 绩效精准 组织转型□ 一体化优化 组织敏捷 6.. 流程高效 模式再造 三 创新转型 O 智能化研究院 智能油气田 数字化交付 智能运营 智能加油服务站

在处理一些需要深入理解和分析复杂能源逻辑关系的问题时，可能会出现混淆概念、因果倒置等逻辑错误，难 以提 供准确有效的解决方案。 2 ）缺乏辩证思维。能源行业的很多问题需要综合考虑多种因素，进行辩证分析。但 DeepSeek 可能缺乏 像人类 一样的辩证思维能力，在面对能源与环境、经济、社会等多方面相互关系的问题时，不能全面、客观地进行分析和判断。 3 、模型性能方面：要充分发挥 DeepSeek

信息交流、科技培训、技 术咨询、技术孵化、知识 产权服务等。 人才培训 为 XX 市产业发展培养人 工智能专业技能人才，促 进就业，满足企业技术升 级改造需求。培养具有人 工智能领域前瞻性思维的 管理人才。 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 7 社会服务 助推企业成果转化 承办人工智能领域论坛 发挥人工智能智库作用 DUT

工业物联网 IIoT 技术是基石 万“物”互联 • 提升价值 • 优化资源 • 升级服务 • 激发创新 工业大数据技术是引擎 u 数据建模的思维突破 u 机理模型 / 统计模型：精确性，因果关系， 是信息缺乏、模拟数据时代的产物 u 大数据模型：混杂性，相关关系，概率说 话， 不问为什么，只注重是什么， 自学习， 自 迭代优化

ISC+ 愿景将锚定未来，即 2020 年的 宏观 ( 市场、客户、产品 ) 和微观 环境 ( 硬件商业模式 等 ) ，而不是 从今天的阵痛开始 ISC+Vision 将利用全球 跨行业的先进供应链思维和团队 的 多样化经验，以产生“开箱即 用”的 想法 技术，特别是数字技术的应用， 是 ISC+ 转型的关键驱动因素之 一，而 不是使能者 3 建立一个雄心勃勃的突破性的供应链， 愿景的制定将独立于当前形势 连接的 • 将数字技术应用于 供 数 字 供 应网络 认知的 计算 社交 媒体 数码 技术。 机器人学 机动性 供应链 云 84 ISC+ 方法 数字化供应网络， 思维领先 许多公司都在计划将数字技术应用于其供应链的各个部分，以推动整个生态系统的巨大绩效影响。 • 无缝协作 • 个性化体验 互联基础设 积极预防 • 最后一公里延 期 • 组织灵活性 • 高度发展的运营模 式 • 自动执行 • 增强，加 速 改革 供应和价格 分析 示例公司 引领思维 预测性的 维护 快速的 聪明的 连接的 认知的 计算 • 可操作的见 解 • 实时可见 性 • 最高效 率 预测性的 情景分析 “ 假设” 集成的

动；另一方面，更要对重点地区和行业的能源消费及碳排 放行为进行全方位、全生命周期的测量考核。 政府监管部门核心关切 图2.4 激励创新 以点带面 精准测量 考核预警 顶层设计 目标分解 系统思维 动态调整 • 选择减排路线和制定时间表 • 在多部门、多层级之间分解目 标及协调工作 • 高效、公开地评估政策执 行结果 • 及时、动态地调整政策重点与 关键指标 • 推动先行试点 • 科学、全面地制定考核指标 • 推动各排放环节做到可测量、 可监督 cloud.baidu.com www.rmi.org / 13 cloud.baidu.com 系统思维，动态调整 接下来，各级政策的执行也需要及时、高效的跟踪评 估，并回到更宏观的层面，结合社会运行、经济生产、国际 环境等因素，对下一阶段的减排目标和实施手段进行系统 性的动态调整。 值得强 理的中枢系统，提升城市各环节运行效率，服务政府减碳决 策与监管，开启政府节能减排精细化管理新思路16。 城市大脑让减碳可观、可控 百度智能云支撑海淀“城市大脑”建设，以政务云为数 字底座，以云边端设备为感官，以人工智能平台为思维，全 时全域全要素感知城市动态，定制化支撑城市各领域业务需 求，赋能城府“细胞级”精细管理，为减碳政策优化与监管提 供数据支撑和科学判断，让城市减碳可观、可控（图3.1）。 城市碳排放监管：“城市大脑”全方位监测时空数据、

试运行项目。通过敏捷迭代周期，迅速投入试运 行，以加速学习进程，有效管理风险，并实现投 资收益最大化。试运行项目可以为业务部门或产 品的一个子集，但需能证明其对企业的价值。推 进试行项目的过程中，实施团队应随时随刻强调 适应性与开放式思维，打造一个未可知的开放式 生态系统，该系统可顺时应势，整合新数据（结 构化及非结构化），并接纳新的技术与合作伙伴。 虽然无须知道数据的各种来源（如新的传感器以 及外部数据源），但需制定相应解决方案，协助