促进中国钢铁行业转型融 资的激励机制 有效路径、 关键挑战与行动建议 气候债券倡议组织发布 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative 2 关于气候债券倡议组织 气候债券倡议组织（Climate Bonds Initiative，简称 CBI）是一家全球性的非营利机构，致力于动员全球资本 应对气候变化，推动低碳转型和增强气候韧性，促进公 平经 体减排目 标。此外，CBI还进行市场分析、政策研究与市场开发，向 政府和监管机构提供专业建议，并在全球范围内推广绿 色债券标准与认证机制，推动可持续投资的增长。 缩略与缩写 BF-BOF：高炉-氧气顶吹转炉 CBI：气候债券倡议组织 CBAM：碳边境调节机制 CCER：国家核证自愿减排量 CCUS：碳捕获、利用与封存 CNY：ISO（国际标准化组织）中国货币单位代码 DRI：直接还原铁 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 20 对下游低碳钢铁采购方的关注不足

计划调整规则未明确定义 3+2 滚动计划周期偏短 集成计划以职能为中心，计划职能涉及多个部门 采购执行涉及多个部门，对供应商窗口较多 需求计划准确率偏低，对生产和采购指导性不强 缺乏端到端的订单管理，订单处理规则不明确 产销平衡机制有待完善 3 日锁定计划难以真正锁定，影响生产稳定性 零部件计划对供应商备货及生产指导性不足 因计划变更等造成的零部件缺件较多，供应及预警机制 需完善 模 式 个 解 决 方 案 5 1 ▪需求计划管理方式 ▪销售预测方法 ▪整机库存管理方法 ▪自上而下的推行机制 ▪月度 S&OP 会议机制 ▪周度 S&OP 会议机制 ▪主机生产计划 ▪结构件计划与下料计划 ▪零部件计划 ▪零部件供应策略 ▪零部件配送 ▪缺料预警机制 ▪供应商绩效管理 ▪订单管理策略 ▪订单提报与评审 ▪订单锁定、执行与交付 ▪订单监控及可视 零部件交付 ▪自动报工 平均值 =2.7 国内 需求 计划 国际 需求 计划 先进实践≥ 4.0 xx 重机集成计划各业务领域成熟度水平 2.9 3.0 2.6 国内 订单 管理 国际 订单 管理 产销 平衡 机制 生产 计划 生产 执行 厂内 物流 零部件 计划 零部件 采购 零部件 交付  通过调研，初步了解到目前 xx 重机的集成计划业务成熟度为 2.7 分，处于基本可执行层级，但和先

版本控制策略................................................................................56 3.2.2 版本回滚机制................................................................................58 3.3 模型安全性保障.... 在范围方面，本方案将覆盖工业园区内的多个关键领域，包括 但不限于： - 政府数据治理与共享平台建设 - 智能决策支持系统的开发与部署 - 政务服务智能化应用场景的设计与实现 - 数据安全与隐私保护机制的设计 为了更好地明确方案的实现路径，以下列出了主要的技术指标 和预期成果： * 数据整合效率：实现 90%以上跨部门数据资源的实时共享与 调用，处理延迟不超过 1 秒。 * 模型训练与推理能力：支持每天 计，确保系统的开放性与可扩展性。 第七部分“实施与部署”提出底座实施的分阶段计划，包括环境 搭建、系统集成、测试与上线等关键步骤，确保项目的顺利落 地。最后，第八部分“维护与升级”提出底座的运维策略与升级机制， 保障系统的长期稳定运行与持续优化。 此外，文档在关键章节中穿插数据表格与技术图解，例如“技 术架构设计”部分采用 mermaid 图展示底座的层级关系与交互流 程，确保内容更加直观易懂。通过以上结构化的内容安排，本文档

希望通过白皮书的发布与传播，协助智能驾驶产业能够 成为更加具象化的新质生产力，激发行业及全社会的创 新活力，助力汽车强国与交通强国建设。 鉴于产业动态演进迅速及信息获取渠道的客观约束，虽 已采取多重校验机制最大限度确保信息时效性与准确度， 仍可能存在数据更迭或认知局限导致的偏差，恳请产业 界专家及学术界同仁对文中未尽之处予以批评指正。 03 缩略语 英文缩写 英文全称 中文解释 ODD 进行预处理并传输至算法层，同时将算法决策转化为具 体的控制信号，是连接传感器、算法与执行机构的神经 中枢。 车端算法层划分为管理域、算法、应用、安全域等，核 心特点是融合实时决策与多重安全保障机制。管理域 通过 OTA 升级模块接收云端模型更新，结合故障诊断 功能确保系统可靠性；算法包含轨迹生成、意图预测、 网络服务、地图服务、定位模块等关键环节，并集成神 经网络实现环境理解与决策优化；应用主要包含主动安 数据规模的爆发式增长并未直接转化为技术优势，未经 筛选的海量数据中有效信息占比往往较低，这使得数据 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 07 价值的精准提炼成为关键突破口。这种“数据泡沫”现象 倒逼企业构建智能化筛选机制，可以实现质效平衡的自 动标注技术应运而生。总的来说，大规模且高质量的数 据集才是智能驾驶技术迭代演进的核心。 从环境感知、决策规划、指令执行到模型训练，数据深 度渗透智能驾驶全流程，在系统功能优化、性能提升中

10 智 己 汽 车 红 中 国 信 通 院 生产线上的产品质量，及时发现缺陷和瑕疵，避免不合格产品流入下一道工序。 此外， AI 大模型还能根据生产进度和设备状态，动态调整生产计划和资源分配， 实现生产效率最大化。 在汽车供应链管理方面，通过分析历史数据、市场趋势及供应商信息， 进行精准的需求预测，优化生产计划和库存管理，避免库存积压或缺货现象。 在物流配送环节， 车内智能交互系统的进化，如语音识别、手势控制、人脸识别等技术的 应用，让驾驶者双手不离方向盘、双眼不离开路面就能完成诸多操作，提高了 驾驶的便利性和安全性。一些高端车型还能在上车瞬间自动识别车主身份，根 据预设习惯调整座椅、后视镜、驾驶模式等，带来个性化的专属体验。这些智 能化的功能和服务，使汽车不再仅仅是一种交通工具，而是成为了用户生活中 的智能伙伴。 促进可持续发展 AI 技术在汽车研发、生产 境。同时加大对智能网联汽车研发的资金投入，支持企业开展自动驾驶技术的 测试和应用示范，推动自动驾驶技术的商业化进程。完善相关法律法规，保障 自动驾驶汽车的安全运营， 明确事故责任和监管机制。此外，政府还可能会 出 台税收优惠、补贴等政策，鼓励车企加大对 AI 技术的研发和应用投入， 促进 汽车行业的智能化转型。 13

程中的四种⻆⾊：参谋、助研、 智能体和朋友。作为参谋，⼤模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化⽂献理解、 澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献 格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯ 具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 中的四种角色：参谋、助研、智能体和朋 友。作为参谋，大模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化文献理解、澄清概念并提供研究反馈；作 为助研，大模型承担研究助理职能，处理文献整理、参考文献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为 智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社 会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 法难以量化的信息，如图像、 音频和非结构化文本，为经济学研究拓展了新的视野和分析维度。同时，大模型涌现出的行为能力本身，也为 经济学提供了新的研究对象。这些人工智能系统展现出的决策模式、信息处理机制和策略行为，为经济学理论 的应用与检验创造了前所未有的实验场景。 本文旨在向经济学家、管理学家和其它社会科学研究者全面地介绍大语言模型的技术和应用。我们首先 从社会科学知识生产的一般过程出发，

和共享，规范企业基础数据 , 提高数据的准确性、及时性， 为业务分析及准确核算提供提供基础。 NO.1 夯实数据基础 以企业经营目标为导向，梳理优化 XX 核心业务流程，打 破局部观念，强调整体利益，提高整个企业的运营效率。 NO.2 建立核心价值链流程体系 打通研产供销业务协同，实现业财一体。 NO.3 业务财务一体化 实现精细化成本核算和库存管理，资金运作科学 有序，减少资金的积压。 流程代码及名称: HC-PP-203 生产计划调整流程 Page 1 of 1 开始 主计划 OR 40.运行MRP MD01 70.自制或外购 结束 30.运行MPS MD40 82.计划订单转 生产订单 CO41 10.项目执行调整 20.销售订单调整 OR 91.采购申请 调整 ME52N 92.确认采购订单 调整 OR 自制 外购 物控 营销专员  与 PMS 系统集成 项目业务关闭流程 项目成本核算流程 预算精准化 核算精细化  与 PMS 系统集成 财务关闭流程  与财务管理模块集成 建立基于项目的业财融合一体化管理机制 建立项目需求、计划、执行、成本管控及分析的端对端流程  与生产管理、物资管理集成 进度明细化 生产驱动 项目结构标准化 项目立项 项目预算 项目状态 项目执行 项目关闭

能够通过优化已有生产流程,帮助制造 业提效;以及优化制造业研发设计、生产调度、运营管 理等流程,大幅缩短原有流程的时长。 例如,AI 技术 可以帮助企业实时监控和评估生产流程的效率,分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 技术能够从研发设计、生产制造、运营管理到 产品服务的制造业全流程中,全面推动制造业升级。 在研发设计阶段,通过智能原型设计和智能工艺设计 实现产品构思快速落地,缩短研发周期;在生产制造阶 段,通过智能调度系统、质量控制机制及预测性维护等 技术实现生产效率,并提升安全生产标准;在运营管理 中,通过智能化供应链管理和智能运营数据分析等工 具实现成本降低和决策智能化;在产品服务环节,通过 用户数据挖掘、智能营销及智能客服系统实现个性化 实现对生产数据和历史记录的深度学习 和分析,针对市场需求变化和生产能力水平,开展预 测,优化排产方案,合理安排生产流程。 通过实时分析 设备状态、物料流动、能耗等情况,形成生产过程的高 效协同机制,可实现生产流程的自动化、智能化管理决 策。 制造业与 AI 的融合还体现在智能化的硬件设备, 如将工业机器人与新兴的 AI 大模型技术融合,形成智 能工业机器人。 与传统的工业机器人相比,智能工业

效，打造 智慧工厂。 1. 项目背景 安徽一六八航空航天精密器件有限公司在建设之初，已完成了基本的信息化 建设，包括 ERP 的应用和 OA 的流程审批，以及内网机制的 Excel 报工。虽然形 成了一定的信息化管理机制，但各系统间的信息孤岛现象严重，导致信息共享程 度低、协同效率低下、成本浪费明显，且管理难度大。因此，该公司决定发展“5G+ 工业互联网”项目，以赋能机械加工行业的生产制造。此项目的核心在于利用 从而及时诊断设备的故障。  5G+能耗监控 场景描述：通过 5G 智能电表和生产用能管控系统的应用，可实现对生产用 能各项指标数据实时采集、实时传输及监控预警。同时发生超压超载，超过最大 预警阀值，触发自动切断机制，系统可自动进行阀门关闭，及时避免可能发生的 用电灾害事故。 实施成效：从用电全生命周期出发，建立标准的、有效的管理体系，通过节 能监测、能源统计、能效分析等功能，优化设备运行、峰谷用电、报装方式、用 时间应特别提示。  可靠性 整个系统运行过程中，保证应用功能 7*24 小时可用。保证无故障运行时间 占总运行时间的 98%以上，并在出现故障时应能及时告警，具有完整的操作权限 管理功能和完善的系统安全机制；具备自动或手动恢复措施，在发生错误时能够 快速地恢复正常运行。 5. 其他亮点 （1）构建企业级的工业互联网平台，通过企业级的工业互联网平台充分发 挥平台效能，实现对应用系统之间的数据的互联互通，同时基于平台能力，提升

况以及质量状况，将生 产计划的执行及时反馈给 ERP，打开生产过程中的黑箱。 敏捷性生产：掌控所有的生产资源，包括设备、人员、物料信息等，能快速应对生 产现场紧急状况，对生产作业计划进行调整并合理调度保证生产顺利进行。 生产可追溯：建立完整的生产数据档案，形成全面的正反向追溯体系，界定责任、 减少召回损失。 生产质量改善：实时采集生产过程中的质量数据，关注事中控制，事后分析，从而 性和可视性等基础要求，具体要求如下： 配置性：系统自带流程建模工具（配置性工具），可以在系统内根据企业的生产特 点，灵活设置生产工作流程，并根据不同权限进行流程驱动，与系统消息机制绑定， 驱动预警管理机制（如备料的预警、缺料的预警、单据审批超期限的预警等），按 照用户指定的通知方式发送预警信息，如短信、邮件等。 扩展性：系统应具有良好的开放性和可扩展性，便于企业未来的发展需要进行功能 术基础，企业的生产率、产品质 量、生产成本都与设备的技术水平直接相关。根据企业生产实际情况以及业务流程 规划每一个工作中心的设备资源分配，包括产量、生产节奏、维护计划、状态监控 规则、故障诊断机制、设备数据采集与分析方法等。 工艺作流、操作规范：根据业务实际对产品生产的流程进行定义，即用来定义制造 产品的步骤顺序，作为一个标准化的指导。并根据工作流中的每一个工作中心或者 工作站的