4一、能源生产与管理 （一） 9 ◼ 新能源发电优化： 1、精准的功率预测：DeepSeek可构建更精准的新能源发电预测模型，对太阳能、风能等发电功率进行提前预测。例如，针对某风光装 机占比达58%的省级电网，DeepSeek通过构建考虑新能源场站波动特性的动态安全域模型，将弃光率从19%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型 I 大模型可以根据能源 需求和供应的变化情况，优化储能设备的充放电策略。例如，在电价低谷时段，控制储能 设备充电，储存多余的电力；在电价高峰时段，控制储能设备放电，向电网供应电力，从 而实现削峰填谷，降低能源成本。 4一、能源生产与管理 （一） 11 ◼ 能源研发与创新： 1、新能源材料研发：DeepSeek的AI算法可应用 于新能源材料研发，如光伏材料、固态电池电解 质等，通过高通量模拟筛选候选材料，缩短实验 4四、能源环保与可持续发展 （一） 20 ◼ 碳排放监测与管理： Deepseek等Ai大模型帮助能源企业监测和分析生产过程中的碳排 放情况，制定合理的碳排放减排计划。例如，通过对能源消耗数 据的分析，识别高碳排放的环节和设备，采取节能改造、优化生 产工艺等措施降低碳排放。同时，还可以协助企业参与碳排放交 易市场，制定交易策略，提高企业的碳资产价值。 ◼ 可再生能源资源评估与开发：

尤其是短视频内容的深度依 赖与高标准要求，正推动移动互联网接入流量持续上升。 • 短视频作为移动互联网的典型代表，推动着算力中心需求规模持续扩大。截至2024年三季度，国内短视频平台月活跃用户规模达10.26亿，同比增长4.7%。这一增 速不仅彰显了短视频内容的强大吸引力，也反映了用户对于高质量、高频次内容消费的强烈需求。这一需求模式给算力基础设施带来双重压力：一是视频编码、转 码等基础处理需 Q3三家合计实现资本开支362亿元， 同比增长117%，2024年BAT合计资本开支有望超1,200亿元。此外，包括字节跳动在内的国内其他互联网企业同样加大了资本开支，2024年字节跳动的资本开支达 800亿元。随着25年春节期间DeepSeek的爆火以及相关应用的大规模推广， 国内各厂商在算力领域的资本开支投入有望保持较高增速。 ➢ 未来三年，阿里在云和AI上的资本开支将 超3,800亿元，投入总额超过去十年总和 训练与推理的成本差异及趋势：未来 AI 应用中，推理成本可能远超训练成本。大模型训练属于阶段性需求，其训练数据量级通常固定（如几万亿、几十万亿 token）， 且客户集中度高；而推理方面，每天的计算量可能达几万亿到 10 万亿 Token，一周的计算量就可能超过训练阶段。 ➢ 模型推理成本下降是超级应用爆发的前提条件之一：随着推理市场扩大以及更优方案出现，非 GPU 的时长份额也在增加。并且，推理成本的颠覆性降低，会推动

但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 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 心等实现绿电和算力的耦合，采用 UPS 的供电结构。其中合盈数据智算中心项目在张家口的蔚县、沽源、张北建设总计 5.53GW 装机容量的新能源电站，共分为 13 个新能源发电项目，年新增新能源发电量达 130 亿千瓦 时，满足其怀来科技产业园算力集群超 1GW 负荷规模。为稳定供电，新能源也计划配置储 能系统，合盈数据“源网荷储”一体化示范项目首期 540MW 风电光伏已于 2023 年并网发 电

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 术、标准、 产业和应用渐次导入的规律，推动核心技术攻关。充分发挥科 研院所、高校和企业在技术攻关、成果转化中的创新主体作用， 形成技术产业发展合力。 绿色低碳，安全可靠。坚持绿色低碳发展，全面提升算力 设施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平。统筹发展与安全， 进一步强化网络、应用、产业链安全管理和能力建设，构建完 善的安全保障体系。 （三）主要目标 到 2025 年，计算力方面，算力规模超过 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持 IPv6，SRv6 3 等创新技术使用占比达到 40%。 存储力方面，存储总量超过 1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。 应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态， 工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应 用实现规模

升级都将带来射频前端市 场规模的大扩张。 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 1.2 14 展望5G：射频前端将进入新一轮的高速成长期 根据Yole的预测，2023年射频前端的市场规模将达 到350亿美元，较2017年150亿美元增加130%， 未来6年复合增速高达14%： 1）滤波器：市场规模将从2017年的80亿美元，增 加到2023年的225亿美元，复合增速19%，是成长 2017年是后置双摄的爆发元年，进入2018年全球重点品牌大幅拓展双摄像头，从旗舰机型到中低端机型的持续渗透， 令双摄手机渗透率远超预期。据CounterPoint统计，2017年双摄渗透率超20%，预计2018年7月双摄渗透率达42%。 2018年为三摄元年，2019年能见度有望大幅提升。双摄仍然无法做到各项性能兼顾，三摄为改进方向。2018年少 数旗舰机型搭载三摄，2019年能见度将大幅提升。HOVM旗舰机将加速导入后置三摄。 随着iPhone双摄渗透率提升，2019年三摄导入，其摄像头市场规模将不断扩大了，为全球最大单一市场。根据我 们测算，iPhone摄像头市场规模有望从2016年的55亿美元增长至2020年的107.1亿美元，CAGR达18.2%。 项目 2016A 2017A 2018E 2019E 2020E 苹果 出货量（百万部） 205 215 205 185 205 后置单摄渗透率 84% 55% 36% 10% 0%

AI机器⼈的崛起 物理⼈⼯智能即将到来 我们正在进⼊⼀个新时代，⼈⼯智能机器⼈和⼈形机器⼈将在我们周围移动。我们的分析 表明，到2035年，可能会有13亿个⼈⼯智能机器⼈，到2050年将达到40亿个。 英伟达CEO⻩仁勋最近表⽰“⼈⼯智能的下⼀波浪潮已经到来。 受物理⼈⼯智能驱动，机器⼈将彻底改变产业。1” 特斯拉CEO埃隆·⻢斯克表⽰，某种形式 的机器⼈市场——⼈形机器⼈——可能每年超过10亿台，我们最终将拥有的机器⼈数量将超过 例如，RaaS模式中的机器⼈通常每⼩时收费在2美元⾄8美元之间，⽽根据美国劳 ⼯统计局，美国⼯⼚⼯⼈的平均⼩时⼯资约为28.196美元 此外，根据需求租⽤机器⼈的能⼒使企业能够更好地调整其劳动⼒与⽣产需求之间 的关系。在需求⾼峰期，公司可以增加机器⼈的使⽤以提⾼⽣产率，⽽在⽣产需求 减缓期间则可以减少成本。 9. 升级性和自我维护 ⼈⼯智能（AI）领域的快速发展将⼤⼤重塑包括机器⼈在内的许多⾏业。快速的发 展带来了令⼈难 ⻓⾄12亿（复合年增⻓率: 3%）。总体渗透率将在2023年⾄2035年间从11%增⻓到29%，然后 在2050年达到37%。 图表19。国内清洁机器人总单位预测（以百万为单位） 1,200 40% ⽋发达地区 较少发 达地区 更发达地区 总体渗透率 900 30% 600 20% 300 10% 0 来源: 花旗全球洞察 商⽤清洁/维护机器⼈ 我们预计机器⼈会在商业建筑中⼤规模部署，鉴于预计的回报周期与⼈类看⻔⼈

AI服务器/液冷）、平台调度 层（弹性调度/绿色节能）、应用场景层（AI训练/边缘智能） 规模与增长 ｜ 2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增速74.1%，市场规模190亿美 元，增速超通用算力3倍 未来趋势 ｜ 2026年智能算力规模将达2024年两倍（1,460.3EFLOPS），市场规模增至337亿 美元 4 Supplyframe, Inc. Confidential 智算产业呈现高度集中与多元化并存的格局，技术创新和政策驱动为主要推动力，绿色低碳与国产替代 成为新趋势。 10 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 1. 智算产业现状总览 我国智能算力规模和增长趋势： 2024年，中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅(20 4. 未来挑战与趋势 智算产业未来五年内最需要解决的问题 来源：与非研究院 智算产业未来五年内最需要解决的问题是算力供给与需求的匹配、国产AI芯片的研发与应用，同时也要 关注智算区域协同、绿色低碳发展和其他相关问题。 35 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势

年提出，最初 被定义为与物理产品对应的虚拟数字化模型。2010 年，美国 开始在航天与军事领域推广数字孪生，通过模拟和优化航空 器和航天器的数字化模型以改进其性能。2014 年后，如西门 子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业 领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。 2015 年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概 念，通过集成各类传感器采集的数据，使用机器学习等人工 数字孪生技术可以帮助收集碳排放、能源消耗、水资源 使用等不同维度的数据，可以基于数据对绿色金融场景进行 模拟，为绿色金融的风险评估提供充分的数据参考。 （2） 助力企业碳账户搭建 数字孪生技术，可以收集生产、能耗等方面数据，助力 碳排放统计核算的智能化升级，确保碳排放相关信息的准 确、及时收集与共享。数字孪生还能为企业构建碳账户作为 评价企业碳排放表现的载体，为有效管理和监控碳排放提供 数据支持。 术可以帮助金 融机构对科技型企业进行全景画像，提升客户筛选和营销对 接效率，通过建立企业、产品的数字孪生模型，金融机构可 以更准确地评估风险，优化信贷审批和投资决策流程，从而 促进金融服务触达更多初创期、成长期企业；在绿色金融中， 数字孪生技术结合大数据、人工智能等技术，可以用于绿色 项目识别与评价工具、绿色资产管理等方向，通过精准认证 和识别符合绿色发展的技术、产品和资产，建立满足绿色认

钢包吊钩姿态监测 • 钢包温度远程智能监测 • 钢包坐罐过程识别 • 钢包挂罐过程识别 • ·转炉吹氧自动控制 • 炼钢现场生产安全态势感知与预警 • 炼钢过程智能调度 • 能源动态管控 • 碳资源智能分析 • 电弧炉炼钢尾气检测与控制 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 中间包长水口区域 板材:冷床钢板优化排布 • 质量缺陷预分析及预警 • 质量评价模型优化 • 冷态钢管缺陷检测 • 厂区智慧物流 • 生产计划智能优化 • 炉次计划优化算法(智能排产) • 综合物流调度 • 碳资源交易与碳金融 • 中鑫联云商平台风险控制 场景选择示例——钢铁大模型 57 政企、创业者必读 有了场景之后，只有DeepSeek还不够 大模型就像培养器中的大脑 会理解、能问答、能生成，但是没有记忆能力，不会使用工具，