分析方式主要包含以下几种： 1、统计分析：对碳排放数据进行统计分析，计算平均值、总和、 最大值、最小值等基本统计指标。这有助于了解碳排放的整体情况 和变化趋势。 2、趋势分析：将碳排放数据绘制成趋势图，观察随时间的变化。 趋势分析有助于识别碳排放的季节性、年度变化以及长期趋势，为 制定减排策略提供参考。 3、详细分析：对不同部门、活动或项目的碳排放数据进行详细 分析。比较不同部门或活动之间的差异，识别主要的碳排放来源和 变等情况。  性能调试。各子系统采集、报警实时性的调试，软件平台操 作实时性的调试，系统负载率的调试并优化。 (4) 设备调试中排除问题的基本方法 1) 观察法。观察是调试判断过程中第-要法，它贯穿于整个调 试过程中。观察不仅要认真，而且要全面。 2) 最小系统法。最小系统是指从调试的角度能使能碳管理系统 49 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 人为制造能耗状态。 2) 用秒表计时，并记录能碳管理系统界面显示的全过程时间。 (2) 控制功能的实时性检测。其检测步骤为: 1) 从监控管理系统发出控制某设备指令.同时以秒表计时。 2) 观察现场设备响应控制指令的时间，以及能碳管理系统上反 应的时间，计算出从指令发出到设备响应，再到能碳系统反应的全 过程的时间。 (3) 负载率的检测。负载率的检测主要是通过能碳管理系统服 52

间的协 同作用。在更加广泛的定义中，部门耦合也适用于最终 使用部门，从而发挥部门之间基础设施的协同作用。 能源部门最初通常可以根据园区大多数供电、供暖和制 冷等能源形式来进行分类。然而可以很明显的观察出， 这种划分必须始终在已进行了界定的园区的本地背景下 进行考虑。供暖和制冷可以进一步按照温度等级和使用 类型进行划分。其他的能源部门还包括交通运输和燃气 基础设施，前提是在该园区存在这些部门。燃气一直以 是没有任何二氧化碳排放的绿色氢气。 经济效益核算:出于核算经济效益这一目的，投资的 简化净现值在一定的观察期内被确定下来。净现值 （NPV）对应于由于投资而产生的所有进账和出账的总 和。这个值是在一个固定的观察期内确定的；投资后的 所有定期付款（如能源成本和二氧化碳成本）都被折现 （即折算到当前）。净现值考虑的是投资的寿命；如果 投资的寿命超过了所考虑的观察期，也必须折算到投资 更多信息 (德语版本) 61 用途和基础设施特点 气运输、分配和储存相关的基础设施。“全电”方案实 现了49%的碳减排，该方案中排放的主要来源同样是电 力的进口。 “全气”和“全电”方案的净现值都处于同一范围内（ 偏差<3%）。较低的运营成本以及园区供热网络在15年 的观察期后仍可以使用的剩余价值也是这两个方案经 济效益较高的原因。两个方案的净现值都比基准方案更 好。总的来说，商业园区的能源系统由于能源需求量 大，有较高的运营成本。这也导致了较高的投资成本， 特别是对

的基础数据，也为项目决策提供参考依据。需求文档应包括以下内 容： 1. 需求的分类（功能性需求、非功能性需求） 2. 每项需求的优先级（高、中、低） 3. 需求的来源（例如：访谈、问卷、现场观察） 以下是需求分类示例： 需求分类 具体需求 优先级 功能性需求 实时数据采集与分析 高 需求分类 具体需求 优先级 功能性需求 生产过程可视化 高 非功能性需求 系统响应时间不超过 2 我们能够更清晰地理解用户具体的期望与工作流程，从而为后续设 计和实施提供坚实的基础。以下是用户需求收集的具体步骤与方 法。 首先，我们将采用多种方式联合收集用户需求，包括但不限于 问卷调查、访谈、实地观察和用户座谈会等。这些方法的结合能够 确保需求的全面性与准确性。 问卷调查将用于收集大规模用户反馈，涵盖主要功能需求与使 用场景设计。我们会制定尽可能简洁明了的问题，采用量表型问题 和选择题为 理解他们对系统的期望和痛点。在访谈中，我们将使用半结构化访 谈形式，既保持灵活性以深入挖掘相关信息，又保证特定主题的覆 盖。 实地观察将帮助我们获取用户在实际操作中的行为模式，尤其 是在工厂环境下如何操作、使用工具和处理信息。观察能够发现潜 在需求，有时候用户可能并未明确表达，但通过观察可以发现其实 际操作的困难与需求。 用户座谈会将邀请代表性的用户群体组成讨论小组，让他们对 系统的构想进行讨论与反馈。座谈会的互动性及开放性能够促使用

高于历史平均水平，能源成本不断上升，制造业劳动力不断变化，在 OT 环境中采 用 IT 技术和新的即服务产品是获得竞争优势的关键。” Mark Watson | Omdia 政府与制造业高级总监， Omdia 2024 年技术趋势观察 " 领 导 者 如 何 使 用 数 据 第九版年度智能制造现状报告 在过去的一年里，我们看到可持续发展和 ESG 政 策的采用率不断提高。实施某种形式政策的组织 数量从 2023 年的 78%

期数字化平台等），也能支撑传统业务的转型发展，通过提质增效产生的利润和现金流支持业务转型的投 资；另一方面研发转型推动企业探索新产品和业务模式，为明天做好准备。 埃森哲见证了诸多制造企业的研发转型历程，本文着重分享我们观察到的研发转型趋势和相关案例， 旨在赋能企业在工业4.0时代乘风破浪，实现持续增长。 《产品再造：数字时代的制造业转型与价值创造》一书中，埃森哲指出在工业4.0时代，面向智能互联产品 的转型，需

Pathology，DP）是数字成像技术与病理学的 结合应用，是一种基于图像的动态环境，能够采集、管理和解释从数字化切片生 成的病理信息。 数字化病理从诞生到走向临床，是对病理诊断的一次全面数字化 重塑，改变了百年来以显微镜为基本观察工具的病理学工作模式，广泛应用于数 字化智能诊断、病理远程会诊、多学科会诊、AI 辅助诊断、远程教学等，它在解 决病理资源匮乏和病理医生不足、提高病理诊断能力、促进医疗质量提升等方面 发挥巨大作用。

短期来看，是工具而非主导者，是赋能者而非 替代者。AI是能力放大器，市场从业者的核心 竞争力在于用AI解决连AI都没有发现的问题。  长期来看，要看大模型/智能体对实际生产过 程中是否有实际的支撑作用，但还需静待观察。 当前，大模型落地工业应用时主要聚焦在辅助代码生成、知识问答、工艺设计/优化、AI检测、设备运检助手、图片生成等方面，在 软硬服等方面都具备可结合性，具有较强的渗透性和发展潜力，因此市场玩家纷纷

• 包 含 Planning 、 Action 、 Observation 环节 • 闭环反馈机制 1. 接收 Prompt 并规划 2. Agent 执行动 作 3. 观察结果并 调整 4. 循环优化 • 目 标 明 确 但 路径多样 • 需 要 动 态 调 整策略 • 重 视 执 行 过 程的反馈 • 任 务 具 有 探 索性质 • 性。例如，通过在训练过程中添加噪声，差分隐私能够防止模型输出中泄露具 体的数据点信息。 3）模型推理保护机制 输入与输出隔离：将模型的推理过程隔离在一个安全的执行环境中（如 TEE：可信执行环境），防止外部攻击者通过观察输入输出关系推断模型内部逻 辑。 91 反推攻击防御：在模型输出中加入随机扰动或限制输出的精度，以降低敏 感信息被反推出的可能性。 4）数据访问权限管理 分级授权：为不同的