智慧园区的资产数据包括园区档案 数据和企业档案数据两部分。 > 数据开发 数据开发应提供有效的存储、索引和查询的数 据库系统，对园区产生的海量数据进行共享、 分析、挖掘、集成，找出其内在规律并进行可 视化的应用展示。 支撑平台 包括数据服务、数据分发、数据治理、数据安全、 日志统一管理、综合一张图显控等软件模块。 03 数据 资源 六、数据资源 01 02

主要包括术语定义、参考模型、场景等 3 个部分。术语 定义标准主要包括用于统一智能制造相关概念的术语、词汇、 符号、代号等标准。参考模型标准主要包括用于帮助各方认 识和理解智能制造标准化的对象、边界、各部分的层级关系 和内在联系的参考模型、系统架构等标准。场景标准主要包 括智能制造典型场景建设的参考指引标准。 10 2. 安全标准 主要包括功能安全、网络安全、数据安全等 3 个部分。 功能安全标准主要包括智能制造中功能安全系统的设计、实

用地的惯常手段， “拿地-建房-销售”的产业地产模式成 为园区开发的主流，而政府也可以此进行土地融资，实 现第二财政。然而随着园区建设的“过剩”，产业地产开 发去化与精细化产业集聚和生态培育之间的内在矛盾 日益显著。另一方面，土地市场的持续性低迷也使得政 府的“扩表”机制难以为继。 公开研究报告显示，从����年开始我国园区面积以每 年�.�亿平方米的速度新增，预计到����年总供应量将 所“借用”，催生出“城市ESG”等新兴的规划设计概念。 国内以苏州工业园区为代表的标杆性园区亦在探索将 ESG运用于园区发展。盛裕认为，构建园区的可持续发 展体系，须结合其本体的特定属性和内在诉求，将ESG 理念和逻辑进行有机“化用”。这一体系并非对园区的 运营管理按照ESG分类进行简单的归纳，亦非仅仅为了 自上而下的“双碳”目标，而需要面向园区规划设计者、 使用者、运营管理者以及资本市场多方构建综合的策略

1）先进封装及计算芯片在内的半导体产 业链，2）服务器、PCB、光模块光纤在内数据中心产业链，以及（3）海康、 大华、商汤等相关公司在垂直行业布局。 芯片：新版 H100 提高训练速度 10 倍，国内在技术上仍有较大提升空间 目前，主流的 AI 训练一般采用英伟达的 A100 或 H100 芯片，这次大会上， 公司推出针对大模型优化过的新训练芯片 H100 NVL，和过去的 A100 相比， 训练速度提高

西门子大中华区总裁兼首席执行官 西门子中国董事长、总裁兼首席执行官 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，而应对气候变化业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

36 22 23 25 16 1.前言 1.1 研究背景与目标 01 国家“双碳”政策陆续出台，对碳排放精准管控提出了更高要求。 2020年9月，我国基于推动实现可持续发展的内在要求和构建人类命运共同体的责任担 当，宣布了2030年前碳达峰、2060年前碳中和目标愿景。2021年9月， “双碳”顶层设计文件出 台后，加强碳排放统计核算体系对“双碳”目标的支撑，推动建立不同层面的统计核算规则

料、中间体、产成 品、公用工程等每一环节的质量数据都能够被精准获取并标准化，为质量分析提供了坚实 的数据基础；2）精准解析：基于工业大数据模型分析技术，Q-Lab 平台能够深入剖析质量 数据的内在逻辑，挖掘数据背后的深层价值。通过精准解析，企业能够洞察质量问题的根 源，找到影响质量的关键因素，为质量决策和改进提供有力支撑；3）数智融合：Q-Lab 平台将 AI 技术与质量数据深度融合，实

统，加强绿色债券，提高联邦拥有的资本投资的透明度 和加强企业报告。 这种转变将影响到的不仅仅是大型个体和内在动机的 公司。ESG标准将在未来的融资中发挥越来越重要的作 用，每个利益相关者都应该及时解决这个问题。最后， 这个标准不应该被视为障碍和困难，而应该被视为一个 机会。从本质上讲，每个人都应该在充分解决气候风险 方面有自己的内在利益。可持续的金融产品为资助向可 持续经济的过渡提供了解决方案。 经验之谈： 对风

果，客观分析制约高质量发展的问题因素，全面阐明以加快发展新质 生产力推动高质量发展的现实意义、方法路径和重要举措。习近平总 书记在主持学习时强调“必须牢记高质量发展是新时代的硬道理”， 并指出“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力 点”。3 月，“加快发展新质生产力”写入 2024 年政府工作报告，被列 为 2024 年十大工作任务之首。习近平总书记在参加江苏代表团审议 时强调，要因地制宜发展新质生产力。3

• 将多元芯片级解决方案作为跨云数据中心基础设施的控 制点，通过多元芯片（如 CPU 和 GPU）加速基础设施 功能，包括网络虚拟化、存储虚拟化和安全性。 • 软件定义基础设施是开源城市云应用的内在需求，需要 在软件定义层面实现性能、服务质量 (QoS) 和总体拥有 成本 (TCO) 的轻松调配，以满足基础设施在可扩展性 和敏捷性等方面的需求。 • 在数据中心构建新的智能架构，实现大规模分布式异构