型方面表现突出，但整个光伏行业的气候行动仍有待进一步加强。 鉴于此，继上期《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建 议》 4报告发布之后，绿色江南继续追溯光伏产业链上中游环节， 对硅料、硅片和光伏电池片企业的可持续发展情况进行深入观察， 并提出相应的建议，以期为光伏产业的可持续发展提供参考。 本期观察聚焦于光伏产业链上中游的核心环节——硅料、硅 片和光伏电池片业务主要企业，通过分析企业披露的可持续相关 pecc.cc/section/85/3660 4《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建议》绿色江南发布 https： //baijiahao.baidu.com/s?id=1823353842386640310&wfr=spider&for=pc 3 一、数据来源与研究方法 图 1：绿色江南航拍 本次观察所采用的数据来源包括各企业公开发布的年报、可 持续发展报告（包括 ESG 及社会责任报告）、官方网站报道，以 游企业的气候行动表现与其能耗水平、水资源消耗、温室气体排 放量、产品碳足迹认证情况、“三废”（废水、废气、固体废弃 物）管理措施以及环境投入等关键指标密切相关，因此，通过对 以上指标的披露数据及信息进行针对性观察与深入分析，不仅 本期可持续信息披露观察聚焦于光伏上中游产业链的三大核 心环节：硅料生产、硅片制造以及光伏电池片生产，涵盖了总计 54 家上中游企业。这些企业的名单基于中国光伏产业协会公示的 信息、近三年的产能与市场数据、行业专家建议及其他公开资料

代码供应链安全 • 大模型应用安全 数据服务 • 网络质量分析调优 • 商客市场精准营销 • 互联网投流优化 中资出海 • 出海公有云 • 出海云能力套装 • 轻量化开区合营 云网融合趋势观察：网络演进推动场景化升级 跨境数据传输 需求激增 宽带业务 场景化转型 5G专网驱动 边缘加速 AIoT平台 智能化演进 云网融合解决方案：云边端多级加速，使能全场景连接 大网内容加速 边缘加速与计算 • 边缘上云服务 • 边缘安全加速 • 全球应用加速 • 多网聚合加速 • 异网内容分发 端云协同AIoT • 端云协同视频处理 • 端云协同AI对话 自主创新趋势观察：从技术突破走向全域生态 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 大数据平台 • 零信任安全 • 数据风控 办公协同基座 • 企业微信 • 企业邮箱 • 腾讯文档 • 腾讯会议 数据风控 边界防护 可信通道 数据底座 可信数据 技术工具箱 人工智能趋势观察：技术泛化实现多维度赋能 AI原子能力 大模型化 智能体成为 变革引擎 B端模型应用 日趋成熟 多模态AI 丰富C端体 验 人工智能解决方案：共享模型与工具，共创百业智能化 全渠道数智化

内容触发 拉 进 来 找名单 反馈 在三个接触场景中的消费者，无论新老、 消费还是未消费， 只要与企业有过接触， 企业都应该留下客户数据并对其进行标 签化。简而言之就是观察客户、区分客 户（两个维度：分级和分群）。 客户接触指企业在哪些场景可以遇到客 户。随着商业模式的不断创新，接触场 景由过去的线上、线下转变为在店、在 途、在家。 客户辨识就是企业需要对正在接触的客 Monetary ）代表这名客户每次交易的平均购买金额， 是客户每次的贡献 度大小的指标。 客户数 据标签 生活 风格 客户数据标签及其设计方法 客户数据标签就是观察客户的维度，其目的是分辨不同的客户属性并进行客户分群。 消费 行为 身份 象征 社交 媒体 行为 商品 偏好 RFM 找出有升级机会的客户 从客户金字塔开始，先找出升级概率最高而且对业绩 ， 也可能由多种因素共同影响。 可以观察一年内有哪些场景会出现（比如 四季变换、节日等），也可以观察一周内 消费者所处的场景与心情，还可以细分到 一天内消费者处于哪些不同的场景。 一年：春夏秋冬、春节、情人节、中秋节 一周：周一、周五、周末 • 深入洞察产品与用户的生活关系，了解客户场景信息 与 需求，主要方法是设身处地、现场观察，或头脑风暴、 沙盘推演。 星巴克

「指日可待」，但实际上仍遥不可及。现在，我们拥有的并非完全自动化驾驶汽 车，而是各种驾驶和导航辅助设备，让驾驶汽车更容易、更安全，而不是完全的 自动驾驶。尽管这类系统的供应商做了很多宣传和承诺，但一些观察家如今质 疑，我们这些生活在今日的人，是否能在有生之年看到所有驾驶环境里，都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。 做出更好的决策，以及让员工发挥更大的创造力。10 两年后，德勤在2020年的调 查报告中，发现了非常相似的状况。11 事实上，裁员不仅是企业使用AI最少提到的原因，而且提到的频率比2018年 更低。这些调查结果符合我们在研究个案里观察到的结论。简言之，根据我们和 其他人的研究，眼前并没有大规模自动化和相应大规模人力被取代的状况。事实 上，经历这几年的疫情后，许多公司正在苦苦寻找员工，而人口减少的长期趋 13 势，让眼前问 作，但不会摧毁人类的就业。 我们用来记录当前实务的方法，有利人们了解AI影响工作的方式。首先，没 有必要猜测未来，因为我们对于AI辅助工作所描述的一切内容，实际上已经在发 生。对于每个研究案例，我们都能观察到智慧机器的工作环境。这一点帮助我们 了解它们如何在多个面向上影响工作环境，例如人机协作的性质、专业知识需求 变化的本质、其他员工或供应商如何参与公司在流程部署的AI职务生态系统，以 及在职员工对自己工作有什么感受。

视频监控系统与平台通过网络的方式互联，集成后功能如下： 1) 基础功能  可对系统中设定的监控摄像头进行登记管理  可进行视频查看，回放，存储等功能  可将摄像头拖到地图中对应位置，在监控时点击进行实 时视频观察  可将多摄像头的视频信息集中到一个界面上同时显示， 也可投射到多个屏幕上，让每个摄像头的视频信息显示 在一个物理屏幕上。  报警时能触发报警点旁边的摄像头联动弹出实时视频， 以方便值班人员了解现场情况 智慧安防通过建立综合管理平台，使得数据获取时间大幅 缩减，数据获取更加简单，对于日常的巡检工作更加的智能化。 可以提供多种数据分析报表，从前端采集到的数据信息可以自 动绘制成折线图，扇形图，方便用户对于能耗数据使用情况的 观察和把握，以制定更加有效的节能策略。 图 7.4 数据分析图表 7.5 节约成本 集成系统可以使管理人员在一台或多台电脑上，以相同的 界面操作、管理各个智能化子系统，方便管理，也可以减少管 理人员的人数，提高管理效率。 电子地图功能。能够显示设备的工作状态、报警状态、布防 状态、门的开关状态，刷卡信息；  搜索寻找每一个设备或者每一个信息点；  支持电子地图矢量功能，能任意放大缩小地图，有缩略鸟瞰 图功，可以通过缩略图快速定位需要观察位置；  可以在地图圈选、线选地图上一批摄像机，可以快速进行显 示实时图像；  软件支持一对多，多对一任意联动设置；  系统联动：前端探测器报警后，系统联动响应时间小于 2s； 可实

来源：Trading Economics，《世界经济展望报告》，2024 年 10 月，国际货币基金组织 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% 2025 年重点趋势观察 1. 2. 3. 4. 5. 冲突与贸易战 需警惕地缘政治不稳定带 来的供应和价格压力，包 括中东冲突、俄罗斯入侵 乌克兰以及持续的贸易紧 张局势 食品价格上涨 农业生产成本上升、需求 增加及极端天气事件可能 （不包括七国集团和欧元区） 预测 发达经济体 来源：《世界经济展望报告》，2024 年 10 月，国际货币基金组织 2025 年趋势洞见 12 采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 2025 年重点趋势观察 全球经济增长 需关注增长不均衡导致的 就业市场疲软，尤其是欧洲 和中国等发达经济体的增长 预计将趋于平缓 地缘政治冲突 中东地区的持续冲突可能会 扰乱商品、货运和制造业， 从而可能破坏就业 第四季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 2025 年重点趋势观察 需求放缓 需求疲软可能导致库存 增加和原油价格下跌 沙特阿拉伯与 OPEC+ 减产 若沙特阿拉伯及其 OPEC+ 盟国在 2025 年继续自愿减 产以支撑油价，波动可能进 一步加剧 中东冲突

具有卫生意识，具备饮食卫生安全管理素养。 2. 具有标准化工作意识，养成遵守规范的良好职业习 惯。 3. 具有成本控制意识，树立绿色发展理念。 任务一 大型宴会餐具使用与管 理 案例导入 仔细观察餐具使用及保管过程中的图片，分析物品使用及保管过程中存在的问题。 引导问题： 01 餐具损耗原因及处理办法 餐具损耗主要包括破损、流失、损坏等情 况。做好餐具损耗控制，需要在物资流转全过程

数，寻找最优配置。可以使用网格搜索或随机搜索方法，结合 交叉验证，确保参数选择的科学性和有效性。 o 学习率：初始学习率设定为 0.001，根据训练过程中的 损失曲线动态调整。 o 批大小：从 32 开始，逐步增加至 128，观察模型收敛速 度和内存占用情况。 o 训练轮数：根据验证集的表现，决定是否继续训练或提 前终止。 2. 数据增强：为了提升模型的泛化能力，可以采用数据增强技 术。例如，对餐饮订单数据进行随机采样、噪声添加、数据扩 复杂度，同时保 持其性能。通过移除不重要的神经元或层，降低模型的参数 量，并通过量化技术将浮点数权重转换为低精度表示，从而加 快推理速度。 o 剪枝率：设定为 10%-20%，逐步修剪模型，观察性能变 化。 o 量化位宽：将权重从 32 位浮点数降至 8 位整数，减少内 存占用。 4. 错误分析与再训练：对模型预测错误的案例进行详细分析，找 出错误的原因，如数据分布不均、特征选择不当等。根据分析 库存管理模块的联动，确保订单生成后库存能够实时更新。 接下来，进行系统压力测试，模拟高并发场景，评估系统在高 负载下的稳定性。通过使用自动化测试工具，模拟同时有 1000 个 用户在线下单，观察系统响应时间、数据库性能以及服务器资源占 用情况。测试结果显示，系统在高峰期的平均响应时间控制在 2 秒 以内，数据库查询性能保持在毫秒级，服务器 CPU 和内存使用率 均在安全范围内。 在

作为我国广大中小企业的领头羊，下游需求收缩不可避免地传导 至专精特新企业，使其面临的内卷压力逐步加大。专精特新企业，尤 其是上市公司，是研究“科技创新如何引领经济走出内卷”的最佳样 本之一，更是观察新质生产力发展路径的重要窗口——这正是本报告 希望呼应的核心命题。 在“做价值”层面，群体的产业价值创造持续承压：随着企业步 入不同发展阶段，价值创造不再是抽象概念，而需依托更扎实的运营 的核心指标。这一指标下滑，最直接的信号是企业厂房、设备、生产线等固定资产未被充分 利用，存在闲置或低效运转问题。其背后，往往折射出需求萎缩、产能过剩、盲目投资等深 层问题。分析群体或行业的 “内卷” 程度时，可观察该指标的变动趋势及其当前在历史区间 中的位置：若处于历史低位，说明内卷程度较高；若处于历史中位，则意味着内卷相对缓和。 这一现象的背后首先是全球经济复杂多变、不确定性显著增加， 叠加国内经济