任内容，尚未形成系统化的ESG管理 框架。尽管如西藏矿业等企业因环境实践获得评级上调，但区域整体ESG效能尚未充分显现。 在环境维度（E），西藏企业强调生态保护与清洁能源开发，例如雅鲁藏布江下游水电项目通过生态友好型建设模式，大 幅减少环境干扰，并投入资源进行生物多样性保护。在社会维度（S），企业积极助力乡村振兴与文化惠民，如中文传媒 通过建设惠民书店、举办全民阅读活动覆盖超200万人次， 生态经济创新； 产业绿色转型 清洁能源开发； 特色资源可持 续利用 跨区域能源合作； 产业链协同发展 ESG发展机会分析 雅江水电站 装机容量6000万千瓦，年发电量约3000亿千瓦 时，满足3亿中国人的年度用电需求。 • 清洁能源供应的中流砥柱 雅鲁藏布江下游水电工程规划装机 6000 万千瓦，年发电超 3000 亿度 。水坝建成后，将成为大规模的清洁 能源供应源，有效减少对石化能源的依赖，助力我国实现 研发投入率：12.5% （全行业第一梯队） 贡献指标 新增就业：9,600 人 （重庆两江、沙坪坝工厂） 公益捐赠：3,200 万元 （教育、医疗、乡村振兴） • 两江智慧工厂 100% 使用“水电+光伏”绿 电，全年减排 CO₂ 21.7 万吨。 • 废电池回收合作网点 1,286 个，回收量 7,430 吨。 • 员工人均培训 52 学 时，技能再认证通过 率 96%。 •

[6]。构建 以可再生能源为主体的电力供给体系，不仅是响应国家“双碳”战略 的重要举措，更是推动算力产业绿色转型、实现经济社会高质量发展 的必然要求。 一方面，应加快构建以风电、光伏、水电、生物质能等为核心的 多元化清洁能源生产体系，推动可再生能源从集中式开发向分布式融 合转变。在资源禀赋优越的西部地区和风光富集的边缘区域，应加快 推进大型风光基地建设，配套建设高可靠性输电通道，为全国算力节

策略，结合资源的动态扩缩容机制，无论业务需求如何波动，都能确 保各类业务获得稳定、充足的算力支撑。与此同时，积极推动算力资 源向公共服务属性拓展，搭建算力交易平台，完善交易规则与流程， 让算力如同水电一般，用户可根据自身实际需求，便捷地获取相应算 力资源，真正实现算力的按需使用与灵活交易。 分布式算力感知与调度的长远发展目标还包括构建一个开放、安 全的生态体系。在开放性方面，通过标准化接口设计，打造一个兼容

用相互赋能、协同演进。 人工智能的飞速发展，必将重塑现有的开发范式，改变人机交互模式，并催生更多新应用。预 计到 2035 年，全社会算力总量将增长 10 万倍、智能存储需求增长 500 倍，强大算力将如水电般 普惠可用，成为支撑社会智能转型的基础资源。通信网络完成从“百亿人联”到“万亿物联”的跨 越，联接规模增长 100 倍，构建起物理世界与数字空间实时融合、虚实共生的智能世界。 在个体层面，AI 持续地利用自然资源，应对气候变化，实现人 与自然的和谐发展。 AI 普惠的实现，需要技术与治理的“双管 齐下”。一方面，在技术上注重 AI 的可及性和 易用性。各方须共同努力弥合基础设施和技能 上的鸿沟，让 AI 成为像水电一样的人人可享用 的基础设施；并建立涵盖基础数字技能、专业 技术培训和终身学习的教育体系，让人人会用 AI。另一方面，在 AI 治理过程中，需特别关注 如何减少 AI 部署和应用过程中的性别、种族、

别，并且比较稳定，有部分特定人群还需要使用。 4、校园 校园是众多学生集中学习和生活的场所，学生在校期间发生的就餐、购物、用水、用电、图书借阅、看病、楼宇出入 等活动涉及了付费、身份认证和水电消耗管理等各个方面都需要用到校园卡。 根据教育部的数据，除幼儿园外，中国各个级别的在校人数保持在 2.3-2.5 亿之间。新增的市场主要考虑从幼儿园升 小学、小学升初中，初中升高中，高中升大学这几个重要节点，每年的新增潜力大约 内的市场环境 下有上升趋 势。 包括各种粘合胶水、 PET 材料、纸质材料等。 其中比较有代表性的是 将芯片贴到天线的导电 胶水，这个产品被国外 品牌垄断，并且该产品 在成本中占比较大。 包括厂房租金、 水电费、交通费 以及其他各类开 支等。 这一项几乎没有 优化空间。 来源：AIoT 星图研究院 制图：AIoT 星图研究院 从上表中可以分析，标签的成本优化的路径有：芯片工艺的提升与国产化替代，可以降低芯片的成本；天线工艺的改

用评分虚高，掩盖真实偿债能力的问题？（对比模型预测违约率与实际不良 率差 异，检测行业、区域等维度数据覆盖完整性） 4 、运用大数据交叉验证技术核查企业财务报表真实性？例如通过增值税 发 票数据、水电费数据与营收数据的逻辑匹配度分析造假嫌疑（构建业财数据 勾稽 关系模型，识别销售收入与纳税申报、供应链交易数据的矛盾点） 5 、利用外部舆情数据监测存量客户风险，例如环保处罚、涉诉信息等非 结

用于太阳能发电，电力企业可自动调整光伏板以 最大化捕捉日照，同时为边缘智能终端提供更有 效的支持，实时收集并分析影响发电效率的因素 数据。这使得在主电网中扩大太阳能应用，以及管 理包含风电、光伏和水电等多能源类型的微电网变 得更加容易。自该计划启动以来，瑞士太阳能发电 量快速增长，预计到 2035 年，太阳能发电将达到 25 太瓦时。 图 42：电力企业人工智能应用渗透率 y = 1.1845x