绿色环保 46 降低产品生命周期环境影响 46 环保材料应用 47 可持续的产品包装 49 产品绿色认证 50 减少碳排放 53 更持久耐用的产品 53 产品耐用性 57 产品可升级性 57 产品可维修性 58 绿色低碳的仓储物流 61 绿色环保的门店 62 回收与再利用 62 让旧产品焕然新生 64 资源循环再生 10 数字包容 WATCH D2按键 FPC采用100%再生金、铜。 技术创新与运营优化，是降低运营过程环境足迹的重要 方式。2024年，华为终端通过引入清洁能源和可再生能 源，碳排放量同比降低2.8%。我们推进绿色仓储和物 流方案的落地，每年碳减排量超4300吨。过去一年中， 华为终端成都仓通过一级绿色仓库认证；合肥仓建成 2兆瓦的光伏电站，年发电量可达200万度。 唯有与员工、伙伴、社会携手共进，才能行稳致远。我 下几个关键目标： 我们的实践 对应的联合国可持续发展目标（SDGs） 助力联合国可持续发展目标 在产品设计源头融入环保理念。我们持续开发减塑和零塑方案，并在产品包装中广 泛应用；在产品包装中引入再生材料（如再生金、再生铜、再生纸等）；在运营过 程中采用清洁能源和可再生能源，降低碳排放。 开展官方翻新机、官方认证二手机、以旧换新、报废电子设备环保回收等，延长产 品生命周期，促进循环经济的发展。 华为

1.5.医疗 49 3.1.6.养老 50 3.1.7.大型交通枢纽（机场） 52 3.2.服务机器人助力细分产业实现可持续发展 54 3.2.1 酒店楼宇场景：节能降碳与隐私保护 54 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 55 3.2.3 医疗场景：卫生治理 55 3.2.4 零售场景：节能降耗与绿色清洁 56 3.2.5 养老场景：助老关怀与人性化服务 56 3.2.6 索，引领全球服务机器人行业可持续发展的实 践和发展。 1.4. 服务机器人行业的 ESG 实践指引 节能设计： 在设计阶段实现能效优化， 减小能源消耗 服务机器人 使用阶段： 机器人运行中的低碳排放 和节能减碳赋能 本白皮书将深入探讨服务机器人行业在可持续 发展方面的普适性解决方案， 以绿色供应链 （E） 、全球合规认证（S）和信息安全与隐私 保护（G）三个关键领域的措施为服务机器人行 业建立领先的ESG实践指引。同时，服务机器人 基于统一协议标准实现R2X万物互联与 资源共享， 显著降低服务机器人的应用门槛， 使更多用户能够便捷部署服务机器人。多机器 人协同下的一站式解决方案能够有效优化各 行各业的运营流程， 大幅降低能源消耗与碳 排放， 提升资源利用效率。通过头部厂商创新 的商业模式引领，集成了移动+操作 +交互多技术栈的通用化产品矩阵覆盖专用、 类人形、人形等多元形态， 将服务延伸至传统 自动化难以触达的场景—— 从医院内的药品配

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

型精度 15%以上；在共享化层面， 通过隐私计算、联邦学习等技术，实现跨企业、跨区域的数据“可用不可见”的共享机制。 （四）绿色层：AI+双碳深度融合，赋能低碳转型 AI 成为央企双碳落地的关键支撑，覆盖能源、工业、建筑、交通的全场景节能降碳。 能源领域通过 AI 精准预测风光出力与用电负荷，以动态调度电网来提升绿电消纳率；工业 领域通过 AI 优化生产工艺参数、动态调控设备运行，以降低单位产品的能耗；建筑领域依 OA、协同平台等筑牢日常运转 的底盘保障，让企业管理提效降本；垂类场景则扎进各行业生产肌理，用 AI 啃下能源调 峰、工厂排产、物流配载等关键场景，让业务端实打实增收；而战略攻坚场景直击核心关 键，在双碳、自主可控等领域，以 AI 突破“卡脖子”场景。 央企普遍是以集团总部、二级单位、三级子公司为主的多层级架构体系，一般通用支撑 类场景（如智慧办公、资产管理等）多由集团层面统筹推进，垂类场景（如生产环节、供 并形成“当前落地攻坚+未来布局升级”的转型脉络。 • 能源与资源类央企聚焦“能源保供+节能降碳”，能源电力方面利用人工智能技术对风 能、太阳能发电量进行精准预测，矿山利用智能系统实现井下无人运输，石油化工央 企优化油气勘探精度和炼化工艺参数，未来将整合分布式电源与储能资源协同，推动 全产业链低碳运营模式落地； • 工业制造类央企瞄准“柔性生产+自主可控+绿色制造”，钢铁厂利用 AI 调控高炉参

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

工 程等技术优化传统模型的局限性。 DeepSeek 的动态分位数机制通过滚动窗口（如过去 36 个月数据）和衰减系数（如 0.95）赋予近期数据更高权重，突破了传统模型使用固定分位数阈值的局限，减 轻了市场环境变化时策略失效的问题。自适应核密度估计会根据数据密度动态调 整带宽，例如在换手率突增的区域使用较小带宽，在平稳区域使用较大带宽，以 更敏感地识别交易过热或市场突变。多头潜在注意力（MLA）技术通过并行分析多 在应对突发市场事件（如黑天鹅）时，Agent 机制的鲁棒性设计主要体现在四个 方面：1）动态规则引擎与实时风险阻断：预设最大回撤阈值、行业拥挤度分位数 等硬性指标，当市场波动突破阈值时，自动执行阶梯式减仓或行业轮换。其次持 续监测因子信息系数和胜率，实时监测因子失效信号，自动降低其权重并检索替 代指标。2）多模态数据接入与动态处理：除实时整合宏观经济指标、资金流数据 等，嵌入特有的事件驱动推理模块，通过 警（IC 连续三期＜0.1），则自动执行阶梯式减仓或因子替换（如用美债收益率 斜率替代中美利差）。在行业轮动中，Agent 通过动态分位数机制（赋予近期数 据更高权重）筛选行业，利用多头注意力机制平衡景气度、趋势、拥挤度的交互 影响，例如当动量与拥挤度背离时自动降低拥挤度权重。此外，Agent 定期调用 回测模块验证策略有效性，结合 RAG 获取的外部知识（如碳中和政策对电力设备 的影响）更新规则库，形

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