.............. 30 3.1 简而言之：什么是 "绿色金融"？ .......................................... 30 3.2 （绿色）金融的一个关键方面：评估风险和潜力 ................ 30 3.3 欧盟分类法 ..................................................... 展示案例：位于德国曼海姆的Benjamin Franklin 本杰明-富兰克林村 ............................................................ 60 6.2 情景规划：一个虚拟园区 .................................................... 60 园区及其系统边界的定义 ....................... ............................................................. 72 6 本指南为地方政府和决策者发展气候中和园区/城区项 目提供了一个循序渐进、逐布实施的基本方法。指南 描述了背景信息，提出了实用建议，列出了核心指标体 系，并以此作为工具帮助实施者规划和量化项目措施。 气候中和园区/城区项目的实施过程与传统的园区项目 有很大的区别。了解这些差异并采取相应的行动，对于

使其难以集中精力进行长期发展。全球 CEO 普 遍认为，过度关注短期业绩是阻碍创新的最大障 碍――66% 的受访者表示，他们的组织正在从 长期目标中重新分配资源以便实现短期目标。 2 这是供应链高管面临的一个重大挑战，他们 深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵 活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调 度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题， 以应对未来多变的环境。 生成式 AI 如何解决这些长期困扰供应链的 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一 个行动都能达到预期效果。 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的 灵活性和韧性，以应对未来多变的环境。 智能供应链洞察变革，驱动增长 还应考虑总拥有成本，预测交付新产品的费 用，并考虑滞销产品带来的损失。 此外，还应考虑可持续性因素。随着消费者 和监管者对环境影响报告的要求日益严格， 供应链高管需要能够追踪从生产到交付的每 一个环节的可持续性指标，并且致力于设计 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。76% 的供应链和运营 高管认为，生成式 AI 将优化产品设计，并推 动产品生命周期的可持续发展。

型。大模型发展呈现“规模 定律”（Scaling Law）特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计 算量之间存在幂律关系，通俗而言就是“大力出奇迹”。不过“大”并没有一个绝对的标 准，而是一个相对概念。传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则 至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模。如 OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量 从 1.1 亿大幅拉升到 界探索迈向通用人工智能的重要路径之一。典型如 OpenAI 的 Sora 模型推出，掀起了全 球多模态大模型的发展新热潮。 1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎 人工智能推动工业智能化发展进入新阶段。工业发展是一个逐步演进的过程，经 历了机械化、电气化、自动化、信息化的阶段后，当前正处于从数字化向智能化迈进 的阶段。每个阶段都是工业与各类创新技术的融合，对传统制造业进行升级和改造， 提高生产效率、降低成 产制造领域，占比高达 57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种 分布呈现出明显的倒 U 型。 小模型的核心特点是学习输入与输出之间的关系。小模型通过学习数据中的条件 概率分布，即一个样本归属于特定类别的概率，再对新的场景进行判断、分析和预测。 它的优点是通常比大模型训练速度更快，而且可以产生更准确的预测结果，尤其适用 1 507 个小模型应用数据引用自中国信息通信研究院《工业智能白皮书（2022）》，99

运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 升产品整体质量。  灵活响应市场需求：MDC 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 抓住市场机遇。  数据驱动的创新：MDC 为企业提供了一个全新的数据运营平 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 的市场趋势和业务机会，增强创新能力。 基于这些必要性，MDC 项目的目标明确为以下几个方面： 1. 构建全面的数据采集与处理平台，实现生产设备、环境监测、 为了量化改善效果，我们设定以下几个关键绩效指标 （KPI）：  设备可用率提升 20%  生产周期缩短 15%  人均生产效率提升 30%  故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体 系，使得生产效率实现持续优化。 我们还会利用物联网技术监测生产环境的相关数据，如温度、 湿度及设备偏差等，确保生产条件的稳定性和一致性，这对于提升 生产效率至关重要。 最终，通过以上措施的综合实施，智慧工厂

/工业制造等涉及到远程培训/实施指导/工艺管理/知识沉淀等场景下应用，且 XR 等还在不断加速渗透到更多的园区应用场景。 图 1-1 XR 等业务在未来园区的应用 XR 通过计算机实现真实与虚拟相结合，打造一个人机交互的虚拟环境，是 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 10 10 VR（Virtual Reality，虚拟现实）、AR（Augmented Reality，增强现实）、MR 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 13 13 1.3 绿色化趋势 气候变化是一项跨越国界的全球性挑战，人类活动产生的二氧化碳气体具 有吸热和隔热的功能，大量排放二氧化碳将会在地球大气中形成一个无形的气 体玻璃罩，阻止太阳辐射到地球上的热量向外层空间发散，形成“温室效应”。 全球气候变化治理已成为世界各国密切关注的问题。在《巴黎协定》的指导下， 各国达成了将全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上 术促 进园区能源结构清洁化、能源管理高效化、生产生活绿色化。低碳/零碳园区全 面赋能园区绿色化、低碳化、零碳化转型，实现绿色可持续发展目标。采用绿色 低碳的数字信息基础设施也是绿色/节能减排的一个关键措施。 图 1-3 未来园区的绿色要求 2020 年 9 月，中国在第 75 届联合国大会上郑重宣布中国二氧化碳排放力争 于 2030 年前达到峰值，努力争取 2060 年前实现碳中和。“碳达峰”和“碳中和”成

产品智搭云，将 人力数据与业务数据融合。i 人事帮助企业更准确地预测需求、提高人效、降低成本，其协同办公和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人事还强化了招聘和人才配置流程，提供人才管理、分类、培养和储备功能， 同时通过先进的考勤与薪酬系统，自动记录考勤数据并计算工时，显著提高管理效率。 技术同步发展，成为企业实 现长期可持续发展和保持竞争力的关键。 洞察 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 制造业数字化转型中的人效提升难点 在制造业的发展过程中，人效管理是一个持续的 议题，无论是在初创阶段还是成熟企业，都需要 关注人效的提升。对于小型企业，重点可能在于 销售团队的效率提升，如智能排班和时间管理， 以确保每个员工的时间被最有效地利用。对于大 型成 通过引入先进的自动化设备 和机器人技术，企业可以实现效率的跳跃式提升，减少对人工的依赖，同时提高生产的一致性和质量。员工因此可以转而从 事更有价值和创造性的工作。在提升人效的过程中，人员复用成了一个有效的策略。通过培训和赋能，员工能够掌握多项技能， 在不同的工作场景中发挥作用。这种多技能的培养不仅提高了员工的灵活性和适应性，还增强了企业在面对市场变化时的应 对能力。 制造行业的人才管理和

NVL，和过去的 A100 相比， 训练速度提高 10 倍，成本降低一个数量级。目前，AI 推理上，一般采用 2018 年发布的 T4 芯片，这次公司发布出面向视频生成和图像生成的新推理芯片 L4 和 L40，其中 L40 推理性能是 T4 的 10 倍。受美国出口管制限制，中国 目前只能采购实测性能比 A100 低 1/3 的 A800，因此训练同一个体量的模 型，中国在成本及速度上存在 10 倍以上的差距。目前国内 Transformer 引擎，旨在支 持类似 ChatGPT 的大模型。这 8 个 H100 模组通过 NVLINK Switch 彼此相连，以实现全 面无阻塞通信。8 个 H100 协同工作，形成一个巨型 GPU。通过 400 Gbps 超低延迟的 NVIDIA Quantum InfiniBand 进行网络内计算，将成千上万个 DGX 节点连接成一台 AI 超级计算机， 并不断扩展应用范围，成为全球客户构建 NVIDIA DGX 超级计算机结构 资料来源：GTC2023，华泰研究 NVIDIA H100 GPU 8个H100模组通过NVLINK Switch相连 8个H100协同，形成一个巨型GPU 计算网络是AI超级计算机的重要系统 400Gbps超低延迟Quantum InfiniBand 计算网络连结成千上万个DGX节点 形成一台AI超级计算机 DGX超级计算机是现代化AI工厂

再气化及储存转型、先进控制、智能工厂、城市燃气业务创新等多个领域；3） 万华化学：蓬莱基地率先使用中控 i-OMC，未来，将通过生成式人工智能技术，比如大型 语言模型、中控 AI 时序大模型 TPT 及预测大型模型等，为其工厂和园区创建一个超级大 脑。全球顶级客户与中控技术的合作充分体现了公司产品的有效性和竞争力。 ⚫ 维持盈利预测，维持“买入”评级。预计 24-26 年归母净利润分别为 12.56、16.06、20.11 亿元，对应 10：中控全流程智能质量监控平台 Q-Lab ..................................................... 14 图 11：中控大模型 TPT 实现一个软件支撑多种应用场景 ................................... 15 图 12：中控技术与沙特阿美在机器人方面的合作 ....................... 不同设备的数据进行采集的协议标准不统一。目前国内对这类标准没有一个明确的定义， 不同的设备、生产机床都有自己特有的数据传输协议，使数据采集的效率降低、难度增大。 二是设备之间的互联以及设备接入平台的接口不统一。设备与边缘计算平台连接的工业通 信协议、无线通信协议等是实现现场设备接入平台、数据格式转换的“咽喉”，但不同工 业场景、不同品牌和用途的设备的数据通信协议不同。据统计，目前一个行业内的协议数 量累计可达上百种，主流协议也多达约

1994年5月12日，首期开发建设正式启动 跨越转型阶段（ 2001-2011年 ） - 2001年，园区启动二、三期开发 - 2004年，园区开发建设十周年，主要经济指标达到苏州市1993年的水平，相当于“十年再造一个新苏州” - 2006年，国务院常务会决定园区享受国家高新区政策、纳入国家高新区管理序列 - 2009年，园区开发建设十五周年，取得了地区生产总值、累计上交各种税收、实际利用外资折合人民币、 累计注册内资“四个超干亿”的发展成就 系统，展现了园区对环境责任的坚定承诺。 • 社会维度:涉及七个关键议题，涵盖了基础设施建设与服务、社会发展与社会包容性、科技创新、管理体系认 证、工作环境与员工发展、国家战略响应、社会公益，展现了园区构建一个包容、创新、和谐社会的决心。 • 治理维度:涉及五个关键议题，涵盖了可持续治理架构、营商环境、数字园区、信息披露透明度、可持续投融 资支撑能力，展现了园区对高效、透明和可持续管理的追求。 根据调 部设点、居民自行投放、免费轮动收运” 的收运模式，解决市民大件垃圾收运处置难题。 16 生活垃圾管理措施 绿色园区 17 05 生态多样性 园区将生态系统保护理念全面融入生态文明建设的每一个环节，通过不同的举措维护生物多样性，保护生态系统， 为实现环境可持续发展奠定坚实的基础。2023年，园区生态质量变化幅度处于”基本稳定“水平，植被覆盖情况 较好，生态系统提供了较高的生态价值和良好的物种宜居空间。

控制 管理 功能 A 功能 B 控制 管理 功能 A 功能 B 控制 管理 无法满足高并发下的业务需求 开发都在同一个项目改代码，相互等待，冲突不断 代码功能耦合在一起，新人不知道从何下手 构建时间长，任何小修改都要重构整个项目， 耗时长 一个微小的问题，都可能导致整个应用挂掉 统一进程 集中部署 统一认证 统一管理 效率低 1 维护难 2 不灵活 3 稳定性差 、文件服务平台 5 、数据融合平台 7 、数据检测平台 6 、运维管理平台 01 02 03 04 05 06 设计、开发、运维、管理一体化 “1+6+7” 架构体系 » 产品概述 » 一个云应用服务市场 所有应用的功能统一 发布到云应用服务市 场，由该平台统一对 外服务 OA 案件 审批 项目管理 认证中心 authen 为各类服务与应用提供统一 认证与授权，以用户为中心，以 省、市、区县、工商所 ) 1387 26 平级单位 37 下级单位 上级 1 业务系统 功能模块 工作流 32168 开发周期 缩短 2/3 2 年 7 个月 调整周期 “ 月”到“天” 一个月 7 天 开发成本 节省 70% 240 人 /月 78 人 /月 开发团队 开发变设计 开发团队 设计小组 江西省工商管理云服务平台 建设效果 » 典型案例 智慧工厂需