西门子（中国）有限公司智能基础设施集团 Smart ECX 智慧能碳管理平台 西门子 Smart ECX 智慧能碳管理平台采用先进的工业 物联网架构，结合云计算、大数据、AI智能等新一代数字 化技术,平台可以采集和存储企业所有能源和碳排数 据，结合内嵌的建筑、典型能源系统用能模型和业务应 用，实现能源系统数据可视化、能源分析与对标、能源 预测与优化、碳盘查、碳减排规划等功能。帮助用户直 观的了解能源系统运行态势、提高能源系统运行效率。 进的能源系统优化算法，也支持与客户共同开发专属 优化策略，是客户身边的能源和低碳专家。 身边的专业能源和低碳管理专家 西门子智慧能碳管理平台 气候变化是人类社会面临的共同挑战，正日益威胁人类生存和发展。中国 经济在过去几十年中一直保持着高速增长，而应对气候变化也已成为中 国可持续发展的内在需求。中国政府在2020年明确提出了力争于2030年 碳达峰、2060年碳中和的战略目标；同时，也面临着能源结构不尽合理，单 位GDP能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而 艰巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的 技术积累和创新，致力于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进 的能源和数字化解决方案，助力各行各业高效减碳。 双碳目标大趋势和不同客户面对的挑战 用能侧企业 能源管理平台部署复杂，成本高；缺乏专业的能 源、碳排放对标和诊断 已安装有部分子系统，历史子系统改进难，数据

中国ESG最佳企业实践 ESG最佳企业实践榜单 弗若斯特沙利文咨询（中国） 头豹研究院 2 白皮书摘要 弗若斯特沙利文（北京）咨询有限公司谨此发 布《中国ESG最佳企业实践》。本报告旨在分 析“碳中和”背景下，ESG产业的发展现状、 发展特点、驱动因素、产业所面临的挑战以及 应对措施等。 本报告从“ESG”出发，深入分析并权威呈现 2025年中国ESG领域的最佳企业实践。报告的 核心研究对象是企业的ESG实践和成果，旨在 企业在绿色转型、社会责任和公司治理方面的 领先能力与实践成果，提升其在全球ESG评价 体系中的影响力。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若 斯特沙利文（北京）咨询有限公司，数据均采 用四舍五入。 报告指出，随着“双碳”目标的推进，中国企业的可持续发 展实践正发生系统性变革。上市公司ESG报告披露率显著上 升，尤其是在国资委的政策推动下，央企控股上市公司的 ESG报告披露已基本实现全覆盖。中国的ESG政策正从单 ESG报告的完整度、详细程度，以及第三方独立审核情况。 ESG创新及实践（Innovation & Practice）：考察企业在碳 排放管理、资源利用、社会责任、产品创新和公司治理模式 上的创新。 ESG成果及影响（Achievements & Impact）：衡量企业在 环境（如减碳量）、社会（如公益成果）和治理（如风险管 理）方面的具体成果。 报告通过对能源、消费与零售、工业制造、金融、汽车等多

时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 ........ 1 1.1 技术业务发展，驱动算力电力协同变革 .......................................... 1 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 .......................................... 3 1.3 行业实践进展，加速算力电力协同创新 ........................... ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据 中心架构加速普及 ................................................................................... 51

二是协同推进经济发展与生态保护。积极稳妥推进工业 领域碳减排，实现 2030 年前碳达峰目标。牢固树立绿水青 山就是金山银山的理念，把生态优势变成经济优势，将低消 耗、低排放、低污染与高效率、高收益、高循环深度结合， CCID D CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 4 协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动发展方式根本性变 CCID CCID CCID CCID C 7 字化赋能绿色化转型。深化产品研发设计环节数字化应用， 分行业建立产品全生命周期绿色低碳基础数据库，开发数字 孪生系统等工具，提升产品绿色设计水平。在生产制造全流 程实施“新一代信息技术+绿色低碳”，以制造流程数字化推动 降低资源能源消耗和减少排放。运用区块链、大数据等技术， 建立并推广“工业互联网+再生资源回收利用”新模式。二 设施、大数据中心等开展绿色改造升级。在数字经济领域制 定能耗与碳排放标准，完善数字产业“双碳”治理体系。加快 构建完善的数字产业废弃物循环利用体系，推动产业链上下 游合作共建绿色回收渠道。三是持续优化公共服务。积极培 育专业的数字化绿色化解决方案服务商和公共服务平台，提 供诊断咨询、研发设计、集成应用、运营管理、评价认证、 人才培训等服务。深入推进服务型制造，构建优质高效、绿 色低碳的制造服务体系。 （五）优化重大生产力布局。习近平总书记指出，要推

全球数智化指数（GDII）2025 Peter Jarich 全球数智化指数旨在衡量一国 ICT 产业的发展水平 及其与经济增长的关联性。为实现数智化带来的效 益，我们需要推进高性能联接广泛覆盖，提供高可 靠、低延迟特性，并融合通信卫星技术，以支持关 键应用运行。5G 部署至今已超过五年时间，5G 独 立组网和 5G-Advanced 已成为推动智能联接新时 代的核心技术。 联接作为数智化转型的技术基础，通过满足时延、 从“被动获取”到“主动创造”、从“高碳依赖” 到“清洁多元”持续升级，其形态的每一次迭代均 深刻推动生产关系变革。当前，全球正加速从化 石能源向清洁能源转型，这一进程不仅是应对气 候变化的关键举措，更成为重塑国际竞争格局的 核心变量。无论是工业生产的流水线，还是日常生 活的照明与交通，能源的高效利用与技术创新，都 直接决定着经济增长的质量与可持续性。在“碳达 峰、碳中和”目标引领下，构建安全、绿色、智慧 施，特别是在边缘计算层面。 数据传输 驱动因素 ：高速光纤网络、边缘计算节点和骨干系统 相关性 ：在数智系统中，数据必须从终端快速流向 云端、边缘和核心系统，完成处理、训练和推理。 具备高吞吐量、低时延和冗余数据通道的传输能力 对于支持依赖设备、数据中心和云平台实时协同的 人工智能工作负载来说至关重要。 数据处理与存储 支持系统 ：云平台、存储系统以及由人工智能驱动 的数据清洗、标注和情景化工具

德框架为指导、以清洁能源为动力的智能体将在 农业、物流和电网中发挥积极作用，优化资源配置并大幅减少浪费和碳排放。在 AI 增强传感器和无 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 台，根据每个学习者 的进度和兴趣定制课程，在高度互联的世界中促进终身学习。家庭将成为一个虚实融合的全息生活 空间，能够响应情绪、健康和生产力需求。在交通行业，AI 驱动的网络将使能安全、高效和零碳的 出行方案，重塑人们对距离和时间的体验。 然而，智能世界 2035 的愿景要建立在 AI 向善的基础上。需建立道德准则来指导每一个算法， 确保公平、透明和有效的问责。包容性也必须纳入考虑，确保每个地区、各类人群以及不同社会经 从流水线到代理化SDLC 入口重构 从代码到自然语言 角色重构 从程序员到设计师 架构重构 从微服务到Agent工作流 组织重构 人机共生团队 语言与工具重构 迈向Agent原生 协作重构 低代码+AI+专业开发 质量与成本重构 从补救到前置内生 平台重构 IDP与供应链治理 生态重构 从App到Agent 随着大模型与智能体的兴起，软件开发正迎来一场全面重构。不仅是工具升级，而且是入口、

………85 推荐单位 ：牧原实业集团有限公司 现代设施农业全产业链运营端牢中国饭碗…………………………………………………………………85 推荐单位 ：凯盛浩丰农业集团有限公司 共享菌碳新技术 共赢农业大未来……………………………………………………………………………86 推荐单位 ：根力多生物科技股份有限公司 4 云南省楚雄州元谋县高效节水灌溉项目……………………………………………………………………86 智慧管理显科技魅力。数字化种植管理对水稻全生育期生长指标进行监测，实现水稻生产管理精 准化、智能化，每亩节水 15% 以上、节本 50 元以上，工作效率提高 20% 以上。 油菜是我国第一大油料作物，双低菜籽油是国际公 认的最健康的大宗食用油，大力发展油菜生产对保障我 国食用油供给安全、支撑乡村全面振兴具有重要意义。 王汉中院士团队提出并发展了“全区域布局、全价 值链挖掘、全产业链开发”的油菜“三全高效”模式， 展性、 灵活性和即插即用特质，实现了渔船动态监控、远程 追溯及渔具智能识别，确保了海洋捕捞渔船“找得到、 看得见、定得准”。 经海上试验验证和推广应用，该装备能持续稳定工 作一年以上，功耗低；数据回传可靠，为渔业管理、安全 生产、国际履约等提供了高效技术方法和科学数据支撑。 渔船多源感知和 AI 一体化智能终端成套装备 大田智能灌溉系统助力乡村振兴 推荐单位：中国水产科学研究院

力差距 降低，将有望形成进一步的产品竞争力输出；②AI 智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会，没有投入 产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰；③AI 智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间；信息 保密 市场。此前 AI 高算 力带来的高成本使得很多 AI 应用领域受困于高壁垒和高成本，无论是经济性还是落地对 接上在化工传统制造业领域的影响都需要较长时间。然而 Deepseek 的出现将有望明显降 低 AI 升级的经济门槛，能够有企业开始尝试进行升级优化，且能够在短期内有效提升投 入产出比，在周期行业位于相对底部的阶段，仍有能力形成推动和应用。 图表1：Deepseek 将助力降低应用门槛，加速化工智能化升级 资本密集+劳动力密集 低成本优势+政策带来 的资本优势 规模效应 充分挖掘市场潜力 产业链优势：上下游 互为赋能 工艺设计、生产设备、 安装建造、原材料配 套、催化辅材等 人力成本低、 政策驱动 产业链配套、 综合性市场 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 8 扫码获取更多服务 图表5：我国的 PCT 专利申请量自 2019 年开始位居全球第一位（千件）

同体系，实现算力资源的分布式协同与高效利用。分布式算力并非单 一形态，边缘算力是前者重要组成部分，是分布式思想的一种具体体 现。边缘算力强调“地理近端性”，即计算能力的部署靠近数据源， 以满足低延迟和高实时性的需求；而分布式算力更关注“全局最优性”， 侧重任务的分解与协同，以处理大规模和复杂的计算任务可能调度至 边缘、核心云或两者协同，例如“云-边-端”分层推理。 分布式算力感知与调度的核心在于“感知”与“调度”两个相互 核心指标。更关键的是，感知需深入能力评估，如量化计算单元的理 论峰值性能（如 FLOPS）及对特定负载的实际加速效能。网络感知需 3 精确测量任务提交点、计算节点间的拓扑关系、带宽、延迟、丢包率 及抖动，以保障低延迟应用。此外，还需感知资源使用的经济成本、 能源成本及数据主权、SLA 等策略性约束。这些信息经清洗、融合与 抽象后，将形成支撑智能决策的多维度量化算力资源模型。 “调度”则是基于“感知”结果所采取的行动，是整个系统的“大 态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的 API 标 准、通用的资源描述语言、安全的跨域通信机制以及可能的 跨域调度协调器或联邦学习机制。  能耗与可持续性感知：随着“双碳”目标的推进，算力调度 的绿色属性愈发重要。感知需纳入能耗与碳足迹的实时监测； 调度决策则需将能耗和碳排放作为重要优化目标或约束条件， 例如优先将任务调度到使用可再生能源的数据中心或能效比 更高的节点，或利用电价谷值进行计算，实现“绿色调度”。