AI 的“iPhone”时刻来临，算力基础设施板块有望充分受益 英伟达美国时间 3.21 开始召开年度开发者大会（GTC）。在会上 CEO 黄仁 勋再次强调 ChatGPT 等生成式 AI 的出现，会改变千行百业，AI 正迎来 “iPhone”时刻。公司展示了从芯片、服务器、大模型到云服务在内的完整 的 AI 工厂解决方案，并希望能够成为 AI 时代的台积电。我们认为，1）大 模型将是科技巨头 节公司包括：工业富联、中兴、紫光、联想、沪电、胜宏、中际旭创等。 从云计算到大模型服务，关注垂直行业的发展机会 此次会上，英伟达还宣布推出每实例每月 36,999 美元起的 AI 计算服务 NVIDIA DGX Cloud，和新的 Al Foundations 服务（包括语言大模型 Nemo、 视觉大模型 Picasso 和生物大模型 BioNemo 在内的模型研发服务），定位为 超算云服务+模型代工厂。公司强调未来每家公司都会成为 电子 AI 工厂投资机会：算力基础设施板块&多模态 AI 板块 本次 GTC，我们看到英伟达从硬件到软件，全方位打造 AI 工厂。我们认为行业已经进入以 大模型、大算力为特征的 AI 2.0 时代。算力基础设施板块将充分受益，以下公司积极布局： 1）先进工艺：中芯国际、2）计算芯片：寒武纪、海光、龙芯、瑞芯微；3）先进封装：华 峰、光力、长电、通富；4）PCB：沪电、胜宏；5）光模块/光芯片：中际旭创、天孚、新

《江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告》 《碳达峰碳中和目标下内蒙古电力低碳发展研究》 《山东省中小燃煤电厂低碳高质量发展路径分析》执行摘要 《双碳背景下发电侧储能综合价值评估及政策研究》简版 《碳中和目标下山西省煤电产业转型发展和定位研究》 《碳中和目标下山西省焦化产业转型发展和定位研究》 《汾渭平原深入打好污染防治攻坚战煤炭总量控制研究报告》 《面向碳中和的氢冶金发展战略研究》执行摘要 《碳中和目标下中国火电上市公司低碳转型绩效评价报告 《内蒙古采煤沉陷区生态修复与可再生能源利用研究》 《“十四五”山西省非煤经济发展研究》 《碳达峰碳中和背景下山西煤电行业转型发展研究》 《碳达峰碳中和背景下山西焦化行业转型发展研究》 《中国典型省份煤电转型优化潜力研究》 《碳达峰碳中和目标约束下重点行业的煤炭消费总量控制路线 图研究》 《中国典型省份煤电转型优化潜力研究执行摘要》 《碳达峰碳中和目标约束下重点行业的煤炭消费总量控制路线 图研究执行摘要》 《碳达峰碳中和目标约束下煤化工行业煤炭消费总量控制路线 图研究》 《山西省“十四五”煤炭消费总量控制政策研究》 《“十四五”电力行业煤炭消费控制政策研究》 《新冠疫情后的中国电力战略路径抉择：煤电还是电力新基建》 《中国散煤综合治理研究报告 2020》 …… 请访问网站了解更多详情 http://www.nrdc.cn/ 封面图片：图片上传从 图虫创意 所使用的方正字体由方正电子免费公益授权

《中国共产党第二十次全国 代表大会报告》 十、积极稳妥推进碳达峰碳 中和完善能源消耗总量和强度 调控，重点控制化石能源消费， 逐步转向碳排放总量和强度“ 双控”制度。完善碳排放统计核 算制度，健全碳排放权市场交 易制度。 2022.10 《国家发展改革委等部门关 于加快建立产品碳足迹管理 体系的意见》 推动建立符合国情实际的产 品碳足迹管理体系，完善重点 产品碳足迹核算方法规则和标 全法律法规标准和统计监测体 系，完善投资、金融、财税、价格 等政策体系。 2021.10 《关于进一步做好原料用能 不纳入能源消费总量控制有 关工作的通知》 准确界定新增可再生能源电 力消费量范围，以绿证作为可再 生能源电力消费量认定的基本 凭证，完善可再生能源消费数据 统计核算体系，科学实施节能目 标责任评价考核。 2022.12 《工业互联网标识解析体系“ 贯通”行动计划(2024-2026 核算体系，夯实能源活动碳排 放数据基础，筑牢碳排放双控 工作基础。 2023.11 《关于进一步做好新增可再 生能源消费不纳入能源消费 总量控制有关工作的通知》 准确界定新增可再生能源电 力消费量范围，以绿证作为可 再生能源电力消费量认定的基 本凭证，完善可再生能源消费 数据统计核算体系，科学实施 节能目标责任评价考核。 2022.08 《关于加快建立统一规范的 碳排放统计核算体系实施方

诊断、智能控制、智慧运行的智能电厂。 ② 推进输配电设备更新和技术改造：推动高海拔、高地震烈度等地区的输变电设备改造更新，提 升电网设备防灾抗灾能力。 ③ 推进风电设备更新和循环利用：研究提升风电设备灵活性、宽负荷运行能力，开展风电资源潜 力挖掘，提升老旧机组运行效率，增加机组稳定运行能力 ④ 推进光伏设备更新和循环利用：支持光伏电站构网型改造，通过电力电子技术、数字化技术、 智慧化技术综 39.9万亿元，占GDP的31.7%。2023年末，中国规模 以上工业企业资产已经超过167万亿元，多种关键设备保有量全球领先，如工业机器人保有量占全球 1/3，新增装机量超过全球总量的一半；风电等新能源设备装机量连续多年保持全球第一。2024年上半 年，设备工器具购置投资同比增长17.3%，增速快于全部投资13.4个百分点。 工业领域设备更新和技术改造空间大、潜力足，有利于扩大有效投资、提升先进产能比重。根据 3亿元，能源设备更新潜力巨大。预计到2027年，中国能源重 点领域设备投资规模将较2023年增长25%以上，形成上万亿元的市场规模。这一增长不仅受到国家政 策的大力支持，还受到技术进步和市场需求的推动，特别是风电、光伏等新能源发电设备领域。国家电 网和南方电网等大型企业在加大投资，以促进电网现代化和智能化升级，这进一步扩大了能源设备更新 的市场规模。 具体而言，国家电网公司2024年的电网投资首次超过6

同演进，提出“连接-计算-安全”三大技术方向，系统规划技术演进 路径：通过 5G/5G-A 蜂窝移动通信网络、C-V2X 直连通信网络、卫 星通信网络及基础设施数据传输网络，构建全天候全域覆盖的高效连 接通道；依托分级部署的算力基础设施与算网协同服务，打造弹性智 能的计算能力底座；以纵深防御机制贯穿全链路，确保数据可信与系 统安全。三者有机协同，根据车辆应用场景的差异化需求，合理选择 连接通道、分配智能计算能力与采取安全防护策略，实现从基础安全 构建 开放、协同、安全、可持续发展的产业生态，为我国智能网联汽车在 全球汽车产业竞争中占据领先地位提供坚实支撑。 1 一、 智能网联汽车网络技术整体视图 智能网联汽车网络架构包含通信网络和算力基础设施两大核心 部分，共同构建支撑车辆智能化发展的技术底座。 一方面，通信网络作为“人-车-路-云”各要素互联互通的基础通 道，包括车用无线通信网络与基础设施数据传输网络两大部分： 车用无 息等数据实时传输至云端平台，支撑车路云一体化数据闭环。对汽车 而言，该网络虽未直接与汽车进行连接，但是为汽车提供了交通流量 优化、道路安全预警、智能信号灯协同等应用的数据，使车辆能够获 2 取更全面的交通环境信息。 另一方面，算力基础设施集信息计算力、网络运载力、数据存储 力于一体，为车辆提供从感知、决策到执行的全链路计算能力，实现 车辆从被动响应到主动智能的转变，最终达成安全、舒适、节能、高 效的智能出行体验，是智能网联汽车智能化的核心支撑。

标准 和规范指引，力求提供最为准确直观的碳排放数据和报告，帮助数 据中心园区履行其可持续发展的承诺，满足客户和利益相关者的要 求。 为更全面地覆盖数据中心碳排放源范围，追踪各排放源的碳核 算，打造零碳数据中心园区，合盈数据综合考虑客户及行业的碳中 和诉求，联合业内众多合作伙伴，基于 DCIM 底层数据架构，结合现 V 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 ....................................2 （四） 数据中心的碳排放范围 .....................................2 （五） 绿电 .....................................................4 三、 零碳发展背景与挑战 .............................. 中范围一排放主要包括 施工机械燃油排放（电动机械排放算范围二）、燃油、燃气类施工 车辆排放；Cyw 中范围一排放主要包括以下设备的排放（如果配 置）：后备油机工作的排放、直接供给数据中心工作的燃气三联供 发电设备的排放、园区燃油燃气类车辆排放、制冷设备冷媒泄露排 放等；Ccc 中范围一排放主要包括施工机械燃油排放（电动机械排 放算范围二）、燃油、燃气类施工车辆排放。 范围二定义为“报告企业消耗的购买或收购的电力、蒸汽、供

吉瓦光伏切片、30.5 吉瓦电池片、16 吉瓦光伏组件、10 万吨三元锂电正极材料项 目，绿色低碳产业产值突破 500 亿元，获评四川省绿色低碳优 势产业重点园区；宜宾三江新区东部产业园区累计签约动力电 池产业链项目 54 个、总投资达 1400 亿元，投产时代吉利动力 电池项目一期，2022 年动力电池产值约 700 亿元，入选四川省 绿色低碳优势产业重点园区，荣获“中国动力电池之都”称号， 建成江淮汽车光伏屋顶发电项目一期，每年可提供绿电 150.2 万千瓦时；四川青神经济开发区建成 12 兆瓦分布式光伏电站； 广元经济开发区东部片区推动能耗占比较大的电解铝产业集聚 区纳入全省水电消纳产业示范区，并完成广元中孚等 3 家电解 铝企业水电直购协议签订；宜宾三江新区东部产业园依托临港 经开区可再生能源就近消纳综合试点，85 家工业企业享受全水电 交易；内江高新白马园区 4 家企业签订绿电交易协议。 实 业唯一一家重点用能行业能效“领跑者”；四川青神经开区推 动园区内天然气使用量大的企业实施“气改电”。 提升能源利用效率。实施传统能源改造，推进集中供汽供 热或建设清洁低碳能源中心，分质与梯级利用园区内外工厂余 热，提高余热资源回收利用率。西昌钒钛产业园区实施余热余 能发电、年发电量 11.6 亿度电，推动西昌钢钒炼铁厂 3 号高炉 增加一座热风炉项目建成投运，年吨铁煤气消耗降低 0.12

纸（如扫描蓝图、PDF 图纸、CAD 矢量图）中的信息（视图、尺寸、 公差、注释、零件明细表），并将其有效转化为三维模型或结构化的 设计数据。如旧图纸数字化与复用，快速将历史遗留的纸质或老旧电 子图纸转化为可编辑的三维模型或现代 CAD 格式，便于存档、修改 或用于新设计。 （二）AI 赋能 CAE 1.数据驱动的智能仿真方法 数据驱动的代理模型完全依赖观测数据训练模型，无需显式物理 缩短至几分钟。如航空航天领域，利用深度学习方法模拟 RANS 方 程对速度、压力和密度分布进行预测，可以实现单个算例计算时间可 以缩短到 1s 左右，计算耗时约为常规求解器的 0.66%24。汽车领域， 基于人工智能代理模型构建的汽车流场快速仿真模型，可以实现单个 算例平均计算时间达到 1.2968s，约为传统求解器的 0.62%25。 流体仿真领域典型方法包括卷积神经网络、神经算子、长短期记 测34。二是深度能量方法，DEM 主要依赖于一阶微分和精确的数值积 分训练神经网络，如利用最小势能原理求解静态载荷条件下的变形问 题，可以看作是有限元分析的一种替代方案 34。三是物理信息神经算 子，融合神经算子框架与物理信息神经网络的物理约束，提升长期预 测稳定性与分辨率无关性，如 PI-DeepONet35，将相关参数和坐标点 同时作为输入函数，为热模拟提供了全新的计算视角。 结

提高劳务 / 物资 / 资金等资源利用率  产业链相关物资的集中采购，供应商协作  资金的集中控制及调配  市场资源的统一营销 及 引导 提升客户全面服务能力  依托直营店、经销 商、 电商平台等渠 道 ， 全面提高企业精准营销 能力，加强客户 感 知能力，提升商机转化率  不断拓展服务及产品范围，并整合形成集 成一体化服务，提升整体服务能力  建立以服务为导向的营销 模式，建立售后 客户关系管理系统 客户行为采集 智能顾客分析 商机管理 服务管理 内 部 运 营 管 理 客 户 接 触 点 手机网页版 收银 POS 移动 POS 4S 门店管理 第三方电商平台 / 社交平台 / 自有电商平台 三包跟踪 客服平板 客户信息 移动 APP/ 微信 客服平台 微信商城 客服电话 PLM 产品研发系统 ERP 核心业务管理 工单管理 采购管理 销 售 管理 及开票  项目收款 异常定义 亮灯规则 预警通知 工程进度 盈利控制 资源管控 资金管控 变更控制 安全质量 统计规则 变更管理  变更申请及审 批  签证跟踪  计划 及预 算变 更申请处理  变更执行 34 建立智能化的安灯系统，实时监控各层级执行状况 产品 订单 订单 明细 产品 交付及时率 计划 完成 率 毛利率 成本控制 收款控制 合格率 服务响应

步影响。未来，技术进 步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看，工业大模型还存在面临诸多挑 的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析。 代表产品包括：RT-2基于视觉-动作-语言大模型（谷 歌）等 视觉大模型 以降低研发成本和门槛，增强单个模型的能力为目的， 实现单模型多视觉任务多场景赋能。代表产品包括：电 力大模型（国家电网）等 [2] 1：https://www.sohu.… 2：搜狐网、《工业大模型… 行业特征[3] 工业大模型行业的特征包括：1、准入门槛高，需要大量资本储备；2、高度依赖上中下产业之间的合作； 7：https://finance.sin… 8：环球网、《工业大模型… 产业链分析[5] 工业大模型产业链上游为算力、数据和算法供应环节，主要作用是为工业大模型的研发与训练提供算力设 备、数据原材料以及算法技术的支持；产业链中游为工业大模型研发环节，主要作用是利用上游的算力、数据和 算法资源对大模型进行研发和优化；产业链下游为应用工业大模型环节，主要作用是为工业大模型在制造、物 流、能