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， 我们进一步分析各省的智算能力和清洁电力资源的现状及未来，将如何在支持 国家人工智能发展大计的同时，推动本地的经济数字化与智能化。与此同时， 我们关注到智算在各地爆发式增长给电力系统以及控制碳排放带来的短期挑战， 以及算力与电力的协调发展，对于引领和加快新型电力市场建设的意义。 而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 算力需求增长、能耗及排放增加的速度，始终快于算力效率、功耗效率、排放 效率提升的速度，这是导致用电量会持续增长的根本原因。生成式 AI 在内容生 成与推理方面，创造出越来越有价值的应用，而这些应用的算力、能耗与排放 的密集度也迅速上升。 来自不同行业和专业背景的机构，对智能算力的电力消费进行了为数众多的研 究 分布，以 及各省的碳因子水平，在 2025 年底之前“抢建”的智算中心，将显著增加碳排放。 实际上，在绿电投资最激进的谷歌，尽管其拥有最先进的数据中心技术，最大 量的绿电采购，以及最先进的 TPU 芯片，在最新发布的环境报告中，其碳排放 2023 年比 2022 年增加了 13%，过去的 5 年，碳排放增加了 48%。智算中心的高 速发展，要求必须把能源消耗尽快转向绿色和清洁的电力。

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， 我们进一步分析各省的智算能力和清洁电力资源的现状及未来，将如何在支持 国家人工智能发展大计的同时，推动本地的经济数字化与智能化。与此同时， 我们关注到智算在各地爆发式增长给电力系统以及控制碳排放带来的短期挑战， 以及算力与电力的协调发展，对于引领和加快新型电力市场建设的意义。 而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 算力需求增长、能耗及排放增加的速度，始终快于算力效率、功耗效率、排放 效率提升的速度，这是导致用电量会持续增长的根本原因。生成式 AI 在内容生 成与推理方面，创造出越来越有价值的应用，而这些应用的算力、能耗与排放 的密集度也迅速上升。 来自不同行业和专业背景的机构，对智能算力的电力消费进行了为数众多的研 究 ， 以及各省的碳因子水平，在 2025 年底之前“抢建”的智算中心，将显著增加 碳排放。 实际上，在绿电投资最激进的谷歌，尽管其拥有最先进的数据中心技术，最大 量的绿电采购，以及最先进的 TPU 芯片，在最新发布的环境报告中，其碳排放 2023 年比 2022 年增加了 13%，过去的 5 年，碳排放增加了 48%。智算中心 的高速发展，要求必须把能源消耗尽快转向绿色和清洁的电力。

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 15%，同时运营成本 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 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： 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

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。传统的生产方式相对单一、自动化程度低，生产过程 测性维 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 能够预 测设备潜在故障，帮助企业在故障发生之前进行维护，从而显著降 低停机时间，提升生产效率。 此外，AI 还可以助力钢铁行业可持续发展。随着环保法规日益 严格，钢铁企业需要优化资源利用，减少废物排放。AI 可以通过分 析能耗、废水、废渣等数据，提供精准的优化建议，帮助企业制定 更加合理的生产计划，达到既定的环保目标。 最后，AI 在供应链管理方面的应用也值得关注。钢铁行业的供 应链管理复杂，多方环节

智慧林业可以提高企业管理水平，准确掌握企业产生的废水、 263 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 废气、废渣的排放 情况。比如生产线各流程产生的三废排量过高，将影响去污设 备的处理效果。智 慧环保系统将自动监控三废排放情况，当去污设备无法完成净 化工作时，企业可 自行停止生产，这样可避免因超标排放或不合格排放所面临的 环保部门的罚单。 同时，也能承担起企业应有的社会责任。 面向公众 智慧林业可以 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 总体规划图 区划图 6 7 8 9 环境空气监测点位布设图 地表水环境质量监测点位布设图 饮用水水源水质监测点位布设图 重点污染源分布图 重点污染源废水排放分布图 重点污染源废水排放分布图 放射源分布专题 10 11 12 392 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 显示，并可直接输 出环保专题统计地图、环保专题信息查询表格、环保专题统计 分析图表，为环境 决策提供依据。 环保专题统计地图如下图所示： 图 区域排放占总体排放的统计图 图 区域排放对比统计图 6.4.2 GIS 在线监控 GIS 在线监控管理目的是：实现在 GIS 地图上显示各污染源监测、 411 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 监控点位置分

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 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 GDP 二氧化碳排放降低 18%的目标约束下，我们预计各地算力中心将积极消纳新能源。对应到数据 中心建设对新能源消纳的拉动，我们估算 2024-26 年每年 6~9GW 的数据中 心建设将带来 18~27GW 的本地新能源消纳能力。 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 中心能效水平，鼓励使用可再生能源。2024 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

N+1 备份设置，进入 CDU 之前的 一次侧管路及 CDU 之后的二次侧管路宜采用双管路或环管形式，CDU 应采用 N+1 配置。 液冷系统的冷却液不应直接排放至排水系统，应为冷却液设置专用的收集、回收 装置，经专业处理后方可排放。 六、 液冷新技术探索 1. 相变冷板冷却技术 两相冷板式液冷是指冷却工质在冷板式蒸发器内吸收热量后沸腾，产生的蒸汽流 向冷凝器后冷凝，实现热量

种植和收割方面的决策。 算法 / 方法 目的 LM 算法 利用人工神经网络对不同氮浓度下生长的罗勒进行 区分 CIT 模型 利用 CIT 技术，评价氮肥对 N2O 排放的影响，确定 土 壤气候对每日减少 N2O 排放量的影响 逻辑回归、支持向量机、随机森 林、 K 近邻模型等 预测玉米产量 随机森林模型 研究控释尿素对水稻产量、氮素损失和温室气体排 放的影响 随机森林、 K 需要关注宏观经济下滑带来的风险。 项目进展不达预期风险。 相关公司新建项目受多方面因素影响， 存在进度不及预期的风险。 行业政策大幅变动风险。 化工行业的环保、 安全、 能耗、 碳排放等政策压力较大， 政策大幅变动将对企业生产经营造成一定影响； 行业竞争加剧风险。 随着下游市场需求扩张及产业政策的支持， 可能导致现有市场参与者扩大产能及新投资者的进入，存在市场竞争加剧的风险。

故障率。统一车辆管理，实时监控车辆油耗，统一燃料配送； 4) 通过城市道路基础设施建设（在路边控制站安装激光、摄像和系统技术），对车辆进行探 测、识别，并按照不同时段采取不同的费率收费，降低交通量，减少等待时间，降低尾气排放； 5) 电子化交通规则，预警车辆违章，自动记录交通违规。通过碰撞预警雷达预警碰撞事故发 生，减少交通事故，保障旅客安全； 6) 整合公路、公管、港航、铁路、民航等交通信息系统，发布交通实时信息，提供动态出行

新能源发电功率预测 ( 新能源组合预测技术提升及应 用 ) 电力应用场景模型矩阵 电网运行系统负荷预测 电网运行母线负荷预测 电力营销业务查询智能语音机器人 输 电 用 电 碳排放趋势预测 调 度 配 电 发 电 变 电 自研 AI 飞轮。建立“算法识别数据实时汇集→样本重标注→模型再训练”的模型自动更新迭代机制，实现模型应 用效果与样本数据质量的高效循环；对全网算法组件