中国钢铁行业低碳转型： 减排重担与融资挑战 4 1.2 中国转型金融市场： 发展迅速但仍需释放潜力 7 2 促进钢铁行业转型金融发展的有效激励 机制 9 2.1 健全识别框架 9 2.2 实施财务激励 14 2.3 加强多方协同 17 3 现有激励机制面临的关键挑战 20 钢铁企业转型动力尚未被充分激发 20 缺乏对金融机构的有效激励 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。 有效的激励机制能够在一定程度上破解上述难题，推动 企业做出和低碳转型相关的资本支出决策。本文所述的 激励机制是指由政府或市场主体设计并实施的政策安 排或经济行为，通过提供经济利益或明确规则信号等方 式，发挥特定的引导作用。具体到促进钢铁转型融资的 激励机制而言，通过健全识别框架、实施财务激励、建立 本报告分析了推动钢铁行业转型融资的各类激励机制 及其具体作用路径，并提供了国内外典型实践作为参 考。报告同时总结了中国现有相关激励机制的特点与 面临的主要挑战，并对应提出了完善建议。报告发现： 1. 有效的转型金融激励机制包括健全识别框架、实 施财务激励以及加强多方协同。这三者分别发挥引 导、定价和保障作用，共同构成推动钢铁行业转型金 融规模化与高质量发展的核心基础。 2. 中国钢铁行业转型激励机制初具雏形，河北等试 点地区引领实践和创新。目前河北省已经发布了钢铁

据管理和分发，支持包括分析、机器学习、数据库、存储和计算等功能。 英伟达已开发端到端自动驾驶汽车开发平台 NVIDIA Drive、针对深度学习 应用的 NVIDIA DGX-1 超级计算机、用于智能座舱的开放和可扩展的软件框架 NVIDIA DRIVE IX、端到端自动驾驶仿真平台 NVIDIA DRIVE Sim。 （2）联盟/行业项目 ① GAIA-X GAIA-X 是一个旨在建立欧洲数据和云主权的倡议，由德法联合牵头，欧盟 信任。 此外，GAIA-X 信任框架（Trust Framework）定义了一套规则，以确保参与 者遵守政策规则，如安全、隐私、透明度和互操作性。GAIA-X 标签（GAIA-X Labels）是服务提供商的可选方案，以确保透明度和互操作性的共同水平，同时 限制市场参与者的监管负担。 ② Catena-X Catena-X 是欧盟数据战略框架下德国主导的汽车行业共享数据生态系统，旨 达是智能驾驶技术 开发的引领者。前者长期处于领先并在数据、算力和算法方面全方位累积了大量 资源；后者以算力芯片和 AI 架构制造和开发商的身份介入智能驾驶领域开展系 统研发，提供计算平台、系统框架、仿真生成等多种智能驾驶基础功能服务，并 与奔驰等企业达成合作，竞争优势显著。除此之外，其他国外智驾供应商相对于 国内企业，其主要优势仍然在于算力资源获取上，数据方面从公开信息上来看并 未具有

图灵奖得主 Bengio) ResNet ( MSR. 引用 183222) 跨模态模型 DALL E2 (OpenAI) 2017 年 ， Google 提出 Transformer 框架在机器翻译中取得显著进步 ，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。 2018 年 Google 和 OpenAI 基于 Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT ，显著提高了 CongRong 2.0 Pangu 5.0 Yi-Large GLM-4 Baichuan4 技术端 模型整合统一 未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化，从多样的架构（如双编码器、 单边解码等）转向统—的、效率最优化的开源底层框架 ，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 为确保模型质量和性能，未来的大模型将采⽤更深层的⽹络结构和更庞⼤的数据集进⾏预 训练，尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。 ，研究团队进一步设计了可 控和可 信学习算法。 结合百度飞桨自适应大规模分布式训练技术和“鹏城云脑Ⅱ ”领先算力 集群 ，解决了超大模型训练中的多个公认技术难题。在应用上 ，首创 大 模型在线蒸馏框架 ，大幅降低了大模型落地成本 是最重要的落地场景之一。 来源：文心一言官网 与百度的方案类似，各科技大厂基于云平台、算力基础设施和大模型技术相结合，推动行业应用落地，汽车产业链当然也 产业研究

） 评价模型框架 11 智能制造成熟度模型框架 评价模型框架 智能单元 / 新 模 式 信息技术 企业管理 评价模型框架 工厂设计数字化 产品设计数字化 制造过程自动化 数据互联互通 制造执行系统 MES 企业资源计划 ERP 技术先进性 综合效果先进性 智能制造成熟度模型框架 智能制造评价体系模型框架 智能制造关键要 素 20 智能制造评价等级 l 框架体系的一致性： 智能制造评价指南指标总体结构与国标立项 “智能制造成熟度模型”的框架体系保持一致， 并通过附加域的方式进行补充和细化。 l 评价指标的一致性： 智能制造评价指南三级评价指标是在“智能制造成熟度模型”的二级指标基础上进行分解和

3.3 数字化工厂投资估算 项目工作 包输出 当前阶段 目录 一、数字化工厂框架范围 二、数字化工厂建设目标 三、数字化工厂建设举措 四、数字化工厂规划蓝图 五、数字化工厂建设路径 数字化工厂整体框架 建设范围 覆盖层级 核心能力 ►围绕大制造领域工艺、计划、生产、 物流、采购、质量六大核心专业， 拉通产品开发、订单交付两大核心 检测资源管理 供应商质 量提升 供应商质 量策划 供应商质 量绩效 供应商质 量促进 外协件质 量认可 质量问题 解决及改 进 外协件质 量策划 目录 一、数字化工厂框架范围 二、数字化工厂建设目标 三、数字化工厂建设举措 四、数字化工厂规划蓝图 五、数字化工厂建设路径 领先企业数字化、智能化工厂建设收益与领先实践 数字化智能化工厂建设收益 提升指标 实施后的变化 1400 元 1213 元 现场管理 精致作业 工位保证度 目标： 95% 精致效率 辆份投入工时 56.5h 50.9h 问题解决 质量问题解决率 目标： 100% 目录 一、数字化工厂框架范围 二、数字化工厂建设目标 三、数字化工厂建设举措 四、数字化工厂规划蓝图 五、数字化工厂建设路径 生产过程整体流程概览 工艺 计划 生产 物流 内饰工段 底盘工段 车门分装 终装阶段

No SQL 统一资源 调度管理 分布式 计算框架 数据仓库 MPP 流计算 内存计算 图计算 服务层 搜索与查询 可视化分 析 第三方工具 数据管理平台 LEAP DataGov 元数据 数据安全 数据生命周 期 数据标准 数据质量 数据模型 大数据 计算平台 LEAP HD 知识库 预测库 深度学习分布式框架 DeepNEX 机器学习工具箱 ML Toolkit 电力投资信息化能力模型 基于工信部工业互联网白皮书 以及行业实践形成具有可落地 性的工业互联网能力框架 从 11 个（离散型） /10 个 （流程型）关键能力，对企业 全面进行智能制造成熟度评估。 基于企业实际现状构建集团级 云计算能力，并制定相关的行 动路线图 工业互联网能力框架 智能制造成熟度评估模型 云计算能力框架 数字化转型方法论 START 集团级企业数字化转型方法 论帮助企业实现数字化转型 IT 架构帮助 企业应对不同的信息化支撑与 运营管理需求 多维度体系化帮助企业评估现 有的信息化能力与信息化资产 双态 IT 架构设计方法论 集团级微服务能力框架，帮助 企业从评估，拆机，重构等多 阶段构建企业微服务能力 微服务能力框架 基于行业实践与积累，形成 了电力投资领域的信息化能 力模型 企业信息化评估方法论 47 47 THANK YOU 感谢聆听

更 加科学、透明、高效。 建设目标 设计思路 总体框架 业务逻辑 二、总体设计 本项目遵循 1+1+1+N 的设计思路，建设具备网络、硬件等基础设施的“一张网”，维护项目日常安全运维； 一个数据中心为项目运行提供必要的数据支撑；一个应用支撑平台为 N 个智慧工地应用系统提供可靠的支撑环 境。 建设目标 设计思路 总体框架 业务逻辑 N 个 智 慧 工 地 应 用 系 统 一 监测数据 人员数据 二、总体设计 建设目标 设计思路 总体框架 业务逻辑 可视化智慧工地平台涵盖施工安 全、人员管理、设备管理、环境监测、 项目运维多个板块。一个项目端口， 通过项目协同应用于多种管理端。改 变传统建筑施工现场各方现场管理的 交互方式，工作方式和管理模式。 二、总体设计 建设目标 设计思路 总体框架 业务逻辑 应 用 层 项目端 智慧劳务

不 仅是解放人类的双手，更是在于安全、高效地重构未来 出行方式与提升社会运行效率。通过构建安全无障碍出 行体系，推动碳减排目标落地，并革新城市治理的智慧 化路径。只有当技术创新深度融入安全的框架，并根植 于创造社会价值，才能让科技成果转化为普惠民生的发 展动能，让每一条道路都通向更美好的安全出行图景。 技术突破是根基，安全落地是底线。自动驾驶技术的核 心在于构建全域要素深度融合的智能系统。需要在感知 算法、决策控制、高精定位、计算芯片等关键领域持续 深耕，同时以更高标准解决复杂交通场景下的长尾问题。 但技术的进步必须以安全为前提，必须将“可解释性”和 “可靠性”融入技术研发的全生命周期，构建覆盖汽车研 发、测试、运行的安全框架，让技术始终服务于人的生 命价值。 产业协同是路径，生态开放是关键。自动驾驶技术的安 全落地离不开跨行业、跨领域的深度融合。从芯片、传 感器、通信等硬件层面的安全性与自主可控，到软件平 台 为制定适合我国的智能驾驶分类方法，工信部牵头制定 了 GB/T 40429—2021《汽车驾驶自动化分级》，该标 准积极采用国际共识，切实结合我国国情，参照国际普 遍认可的 SAE J3016 的 0-5 级分类框架，根据我国国 家标准制定规则、汽车产业情况和标准实施环境，精简 描述用语、优化分级名称、强化安全要求，提升标准的 科学性和可实施性。根据标准定义，驾驶自动化可分为 0-5 级，如表 1-1 所示。

......................................................................................79 4.2.1 智能体框架设计............................................................................81 4.2.2 智能体功能实现.... 及文档结构，为后续内容的阐述奠定基础。第二部分“需求分 析”详 细梳理工业园区数字政府的业务需求与技术需求，确保底座设计紧 密贴合实际应用场景。第三部分“技术架构设计”提出底座的整体技 术框架，涵盖基础设施层、数据层、算法层及应用层的设计与集成 方式。 在第四部分“数据治理与安全”中，文档重点讨论数据采集、存 储、处理与共享的标准化流程，同时提出数据安全与隐私保护的技 术策略，确 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升模型训练效率。为了提高模型推理的速度和准确性，引入 边缘计算和云端协同机制，实现实时数据处理和分析。此外，计算 层还支持动态资源调度，根据业务需求自动分配计算资源，确保系 统的高效运行。 服务层提供标准化的 API 接口和微服务框架，支持业务的快速 开发和集成。通过服务治理和监控机制，确保服务的高可用性和可

technology Co.,Ltd. 行业 经验 实施 能力 平台型构架 大数据处 理能力 成熟的数 据模型与 系统框架 △ 合适的技术架构 箱 类 Touchnet technology Co.,Ltd. △ 合适的技术框架 □ Fogthing 工业物联平台一设备数据采集 协议类型丰富 --- 集成各类设备、 PLC 、仪表 等 平台化采集 --- 快速配置、快速对接、稳定运行 机 相 7B℃ 显 恩 ● 高客户满意 --- 快 速、个性化定制 ● 高性价比 --- 脚本 “积木式”开发 □ Fogthing 工业物联平台—智能开发平 台 △ 合适的技术框架 塔网 Fogthing 物联平台视 频 .mp4 名林云毛制 [ 0-* 苛报工数量： 40 报 工 人 员 ： 王 小 龙 工 序 ； 去 毛 刺 1 00 订阅 / 发布 XCE ( 扩 展 云 累 多 基 础 架 构 安金 RPC 管 在务展 通在填口 △ 合适的技术框架 □ Fogthing 工业物联平台—云服务 ( 大数据处理 ) 平台 塔网物联网云服务平台 (TN-Cloud) 系统，实现了分布式的数据服务功能。基于面向服务的架构，采用插件、脚本、标 准协议相结合的方式，实现了跨平台、