第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合，它们符合一个共同的技术和经济规律，效率上升，成本下降，而需求增 长更快，产生了杰文斯悖论的效应。 所带来的清洁电力需求，需要顺应中国 的能源转型，实现 2030 年碳达峰及 2060 年碳中和的目标。 本报告估算出中国到 2030 年所需要的智能算力总量，相对应的电力需求总量， 尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标是 达到世界先进水平，之后所消耗的能源以绿色和洁净电力为主，在各行业中率 先实现净零碳排放。在国家东数西算以及八大枢纽和十大集群的总体布局下，

第三章：中国净零碳电力算力地图 11 ● 智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 2 能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向 融合，它们符合一个共同的技术和经济规律，效率上升，成本下降，而需求增 长更快，产生了杰文斯悖论的效应。 所带来的清洁电力需求，需要顺应中国 的能源转型，实现 2030 年碳达峰及 2060 年碳中和的目标。 本报告估算出中国到 2030 年所需要的智能算力总量，相对应的电力需求总量， 尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标 是达到世界先进水平，之后所消耗的能源以绿色和洁净电力为主，在各行业中 率先实现净零碳排放。在国家东数西算以及八大枢纽和十大集群的总体布局下，

管理 远程监控 节能 决策 能效 分析 集抄 费控 智慧 用能 备品 配件 数据 交换 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 产业能耗对比 掌控整体能耗 优化能源结构 提升能耗产值 降低过程损耗 优化用能方案 重点设备降耗 优化工艺减耗 中央空调监控运维系统 能源管理系统 智慧园区运营管理：能效管理 02 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力

配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元，对应 2024-26 年复合增速 27%，其 中 HVDC，锂电池和服务器电源将实现更快增长，分别达到 77%/58%/36%。 AI 算力+双碳政策，中国绿色算力提升新能源需求端消纳 与海外不同，中国电网更加稳定，并不需要大量分布式电源直连去实现稳定 供应。2023 年发改委、工信部《深入实施“东数西算”工程加快构建全国 一体化算力网的实施意见》首次提出到 发布的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》重申并强调这一目标。地方政策也在 逐步提升要求。2021 年北京要求新建数据中心绿电占比≥10%；2024 年多地政策向 80%靠拢。内蒙古、宁夏、甘肃等新能源大省提供充足绿电支持。 2. 国家对数据中心的碳排放指标提出了明确要求。2021 年国家发展改革委、工业和信息 化部等发布的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》要求提升数据 年国家发展改革委、工业和信息化部等发 布的《数字化绿色化协同转型发展实施指南》推动数据中心采用智能化能源管理系统， 提升绿电使用比例，支持数据中心参与虚拟电厂等新型能源模式。地方政策也在逐步 提升碳排放指标要求。2021 年上海要求绿电占比≥10%，推动绿电交易； 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 字节 阿里 腾讯 百度 华为

息，实现动态调度和资源优化。  预测性维护：利用机器学习算法预测车辆故障，减少非计划停 机时间。  智能化乘客服务：提供个性化的乘车建议和实时信息推送，提 升乘客体验。  能源与环保管理：优化能源消耗，降低碳排放，助力绿色出 行。 数据表明，引入 DeepSeek 的试点城市已在关键运营指标上取 得了显著改善。例如，某特大城市在应用方案后，高峰时段车辆准 点率提升了 20%，乘客平均等待时间减少了 运营方识别高频事故路段或时间段，优化安全管理策略。 最后，推动城市交通的可持续发展。DeepSeek 的应用可以实 现能源消耗的精细化管理和碳排放的精准监测，为绿色出行提供数 据支持。例如，通过优化车辆调度和路线规划，减少不必要的能源 浪费，助力城市实现低碳发展目标。 为实现上述目标，DeepSeek 的应用方案将从以下几个方面展 开：  数据整合与分析：整合多源数据（如 GPS、传感器、乘客反 优化资源配置：根据乘客流量动态调整班次，确保资源的高效 分配，避免资源浪费。  提升乘客满意度：通过精准的时刻表和实时信息推送，减少乘 客等待时间和不确定感。  降低环境影响：通过优化路线和减少拥堵，降低车辆排放，减 少对城市环境的负面影响。  增强安全性：通过实时监控和预测性维护，减少事故发生的可 能性，提高整体安全水平。 综上所述，DeepSeek 应用方案的引入不仅是技术创新的体 现，更是提升城

建说 2024 年电力信息通 信 新技术大会 在“双碳”目标引领下，电力系统积极拥抱能源清洁化与数字化转型。政 策 层 面 ，多国政府出台减排政策与补贴 机制，鼓励绿色能源发展；技术层面，光伏、风电成本骤降，智能电网与储能技术日益成熟，源网荷储协同互动； 市场层面，绿色电力需求激增，共同驱动电力企业加速数字化转型，迈向低碳、智能的未来能源体系。 Y JAcre6 由 力 的 路费 矿视 0 r 6 我国坚持创新驱动发展，持续推进 传统能源产业转型升级，能源科技 现代化水平进入国际先进行列。 技术层面 德国修改《气候保护法》 , 规定 2045 年实现碳中和；美国宣布 正 式重返《巴黎协定》。 政策层面 数字化全面转型连接发电价值链， 辅助发电企业实现生产、运营、服 务的降本增效和创新升级。 全球视角下的电力系统发展和转型趋势 市场层面 能技术快速发展，系统的智能化水平不断提 高，电力传输和供应更加灵活和稳定；体制机制改革深化，促进市场化交易和资源配置优化；国际合作不断加强， 共同推动全球能源转型。这一系列成就为构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系打下了坚实基础。 清洁能源 储能技术 电力信息通 EPICT 新技术大会 信 建证 202 4 数 附 级 能 体制改革 国际合作

在患者完成挂号后的等待时间内，进入医院 App 或公众 号中的智能问诊模 块，通过交互输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息，系统将初步形成诊断报告，在患者与医生 见面之前推送给医生，以减 少医生与患者的沟通内容，大大缩短问诊时间；“自诊”就是患者在手机或 PC 端通过人机交互完成智能 问诊，生成诊断报告（以供患者参考）； 人机交互 回 答机器问题 诊断报告 初步诊断报告 医生在线问诊 张 CT 片进行自动勾画， 30 分钟即可完成一套 CT 片子的勾画 （医生手动逐一勾画需要大约 4 个小时）；在患者 15-20 次上机照射过程中间不断识别病灶位置变化以达到自适应放 疗，可以有效减 少射线对病人健康组织的伤害。  发展环境：放疗领域具有天然的数据优势，虽然放疗科影像数据量与影像科影像数据量相比相去甚远，但放疗科影像数据 70% 已经 标 注过（放疗科医生需要对每张 CT 技术分析用户健康水平，并通过行为干 预，帮助用户养成良好的生活习惯； C. 精神健康管理，主要表现为利用 AI 技术进行情绪管理，和对精神疾病进行预测和治疗； 营养学 Airdoc 碳云智能 身体健康管理 妙健康 23 魔 方 碳云智能 时云医疗 橙意家人 统捷科技 人和未来 万物语联 精神健康管理 万灵云 2 典型应用场景  场景描述：营养学场景中的运用，主要是利用 AI 技术进行食物识别，实现个性化合理膳食；

和环境污染等问题。因此，亟须借助先进技术，提升整体行业竞争 力和可持续发展能力。 一方面，钢铁制造过程中的高能耗及高排放问题日益突出。根 据专家分析，钢铁行业的碳排放已经占到全球工业排放的近 20%。 为了响应环保政策和全球减排目标，钢铁生产企业必须探寻更为清 洁的生产技术，优化能源结构，从而减少温室气体的排放。 另一方面，面对国际市场竞争加剧，钢铁企业还需提升生产的 效率与质量。传 护，降低设备故障率，减少停机时间。 4. 供应链管理：优化原材料采购及库存管理，通过数据分析预测 市场需求波动，提升整体供应链效率。 5. 环保管理：通过 AI 大模型分析生产过程中排放数据，制定更 为精确的减排措施，助力企业实现可持续发展。 总的来说，钢铁行业的现状要求企业在保持生产效率的同时， 注重环保和可持续发展的实现。而 AI 大模型的引入，为这一转型 提供了切实可行的技术支持，使得钢铁企业能够在复杂且富有挑战 烧结或球团矿料的加入：首先，将从高炉得到的铁水进行初步 处理，加入适量的烧结矿或球团矿料，以促进脱碳和去除磷硫 等杂质。 2. 吹氧：在转炉中，通过喷嘴将氧气吹入铁水中，促进氧化反 应，去除铁水中的碳、硫等杂质。吹氧的强度和时间会直接影 响钢的成分和质量。 3. 温度控制：炼钢过程中，温度控制至关重要。一般目标温度为 1600-1700℃，适当的温度有助于合金的溶解和传递。 4. 合金化：

消费驱动力不足带来供需不平衡，供大于求导致行业竞争加剧 · 高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移 · 创新能力不足，核心技术和核心高端设备、零部件额元器件仍 受制于人 · 高能耗、高污染，碳排放压力巨大 · 国际贸易争端愈演愈烈，制造业供应链风险显著增加 应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核 2024- 1- 11 多项工艺、环境 等参 数，实现发泡环境压力动态控制，使泡孔更小更均匀，提升保温性能。同 时还 节省了材料用量，解决了行业溢料等难题，最终实现了生产效率提升 50%, 产品 节能提升 12%, 支撑了海尔冰箱在低碳环保方面的全球引领。 在智能控制器生产中， 平台采用自研的光学 检测设备和算法，在 对工厂每年数亿片检 测数据进行深度学习 的基础上，融入历史 人工经验，在数秒内 完成对数千个检查点 物 流 实 时 监 测 与 优 化 精准配送 危险作业自动化 基于成本与收益维度的因素考量，大模型的落地应用应结合智能制造典型场 景收益矩阵，合理规划实施路径。 碳资产管理 安全风险实时监测与应急处置 ● 供应链风险预警与弹性管 质量精准追溯 产品数字化研发与设计 控 图：中国智能制造典型场景要求

付为突破，从而实现企业的数字化转型。 u AI 赋能化工生产和运营 AI 技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理和上层工厂运营以及顶层企业管理全方面多维度的智能化、数字化，具有提高生产效率、减 少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。 u AI 在工业中具有巨大潜力 AI 与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。在工业中， 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 Perspective and Overview 》 -Nadia Khan ，国海证券研究所 图表：人工智能在化肥行业应用的相关研究 图表：罗勒植物数据收集与分析示意图 数据采集 电脑端 阵列传感器 样本 碳滤器 排气口 泵 人工智能技术为油气领域创新发展注入新动能 油气行业对于数字技术的需要紧迫而持久， 一方面， 油气开发难度日益增加， 持续稳产形势严峻， 新老油田都面临着生产 成本 升高与效益降低的巨大压力； 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 39 凯赛生物：入股分子之心，将 AI 技术引入生物制造研发体系 凯赛生物是全球长链二元酸的主导供应商，，可提供以生物法制造的从十碳到十八碳长链二元酸系列产品 。公司系列生物法长链二元酸年 产能 7.5 万吨 ，凯赛乌苏于 2021 年中期投产戊二胺 5 万吨 、聚酰胺 10 万吨， 4 万吨癸二酸项目于 2022 年成功投产。