系统规模巨大 安全机理复杂 能为新 海量数据分析 系统发 新能源功率支撑 支持 优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , , 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 展提供 人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源为主体 能源供给侧脱碳 人工智能是管理好新能源的技术基础。 ■ 研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统 应用需求的电力人工智能系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过 数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能 管理、智能运行、“智能导航”。 人工智能推动电力创新发展： 人工智能技术使得海量新能源接入新型电力 系统成为可能，为系统运行提供智能导航运行。 智能分析。智能设备和设备的智能化，强大的软件系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过数据关系发现电力系 统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航”。 ■ 实现数字电网的透明化，在海量数据基础上， 基于数据的强大的智能软件系统，透过数据关系揭 示电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航” 14 新型电力系统需要人工智能

源介质、 设备等统计对象在任意（年、季、月、日）时间单 位内的能耗统计， 进行图表和表格输出。 搭建好数据库 后， 建立部门车间、 能源介质、 设备， 计量数据等数据 表， 并创建表与表之间的关系。 然后通过编写程序进行 能源介质、 设备、 计量数据的查询、 增删改等操作， 并 进行能耗统计。 所有操作都是通过触发控件事件， 在事 件里按不同条件情况写好查询语句和操作步骤， 然后在 数据库执行查询计算， 表， 其中计量数据表是按照能源介质建表的， 即分为天 然气计量数据表和煤气计量数据表， 计量数据是按小时 采集的。 表与表之间通过外键连接， 可以实现级联更新 和删除。 各个表之间的外键连接关系如数据表关系详见 图 3。 3.2 同步更新数据库 计量数据表设计好后， 可以通过主界面 “系统” 菜 单里的 “更新数据库” 选项来将重型装备制造企业能源 消耗基础数据库里的数据同步到本软件数据库。 社，2009. [4] 龙惟定，白玮.能源管理与节能[M].中国建筑工业出版社，2011. [5] 方梦祥，金滔，周劲松.能源与环境系统工程概论[M].中国电力出 版社，2009. 图 3 数据表关系图 图 4 能耗统计结果 WorkShop Energy CoalGas Device NaturalGas 49

案例：一家主营电力生产的集团 12 投资者关系部设有 ESG 团队，支持与投资者的对话。团队负责跟踪投资者提 出的问题，分析投资者最感兴趣的话题以及收到的投资者反馈，并将结果告知董事会。 • 董事会：董事会负责对包括减碳目标设定在内的气候相关问题进行决策。下设委员会，负责协助董事会评估和审查包括 减碳目标设定在内的气候相关问题，并向董事会发表事先意见。 • 投资者：投资关系部与投资者开展对话，收集投资 org/scope_2_guidance. 17 16 减碳目标制定指导手册 HSBC c. 为什么这样做？ 在企业保持业务增长的情况下，碳排放强度信息能够更有效的度量业务发展和节能减碳间的平衡关系。对于企业 而言，良性的可持续发展同时与经营风险、财务风险和气候变化相关风险等密切相关。碳强度指标融入了不同 风险的关联信息，能够在绝对碳排放量的基础上，进一步反馈公司的用能效率、公司绝对排放量变化的主要驱 重点排放主体、重点排放源及其对应的业务活动、流程和主要产品；可以参考 以下方法： 2）梳理并构建碳目标设定边界内的温室气体排放总量、重点排放源的物料效率与企业主要生产经营活动及产品之间的关联 关系，例如： 确定重点排放主体：将各独立核算单位的碳排放量由高到低排列，其中排名前 30% 的排放主体；以及将各独立 核算单位的碳排放强度由高到低排列，其中排名前 30% 的排放主体、或者在业务类型相似的排放主体中碳排放

管网、喷头、泄压阀、声光报警、气体喷洒指示灯、紧急启停按钮、手动自动开 关等组成。 设计方案—储能电站消防 14/26 设计方案—设计要点 01 03 储能电站容量的确定 与风电场的关系 一次调频的逻辑 02 设计要点 15/26 设计方案—储能电站容量的选择 p功率选择 Ø安徽电网调峰压力紧张时段出 现在春秋季中午，安徽院根据本 风电场已有测风数据、风机参数 及布置等，计算风电场全年不同 u功能定位：储能是风电场的一部分，是为了更好地确保风电场所发电量顺利消纳 ，成为电网的友好电源，因此站在系统角度，风电场和储能是一个整体。 u调度关系：电网调度部门对风电+储能整个场站下发AGC总指令，风机与储能的 负荷指令由场内通过二次协调控制； 设计方案—与风电场的关系 17/26 设计方案—一次调频逻辑 Ø一次调频系统与风电场升压 站AGC处于并行状态。当系 统频率没有越限，AGC正常 工作状态，一次调频系统不

个工程研究前沿和 29 个工程开发前沿。 为提高前沿研判的科学性，在前七年实践经验的基础上，2024 年度的研究工作继续在研究最初阶段完 善技术体系，明确九大领域的技术边界和结构，梳理各分支技术之间的关联关系；继续在重点前沿解读过 程中利用发展路线图工具，研判重点工程前沿未来 5~10 年的发展方向和趋势。 本书为 2024 年度全球工程前沿研究项目的成果，由两部分组成：第一章主要说明研究采用的数据和 问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出 9 个领域 92 个工程研 究前沿。 1.1.1 论文数据获取与预处理 首先构建中国工程院 9 个学部领域技术体系与 Web of Science 学科的映射关系，获得每个领域对应的 学术期刊和学术会议列表。经领域专家审核与修订后，确定本年度重点分析的 9 个领域共计 12 758 本学术 期刊和 62 407 个学术会议。此外，针对 82 种综合性国际 应变和创新能力，以 应对未知情况；同时加强伦理和安全性考量，确保机器人行为符合社会规范和道德标准。具身智能技术的 进步不仅推动了机器人学科的发展，还拓展了机器人在各领域的应用前景。它正在重塑人机关系，为制造业、 医疗、教育等行业带来创新机遇和全新挑战，有望引领下一代智能化革命。 （7）连续陶瓷纤维增强的金属基复合材料 连续陶瓷纤维增强的金属基复合材料是指将连续陶瓷纤维作为增强体嵌入金属基体中的一类复合材

全球及中国联系人 77 作者与致谢 78 2 展望2025年，矿业及金属企业面临诸多重大机遇。在全球地缘政治局势不确定性加剧的背景 下，企业正快速重塑其供应链，以适应不断升级的紧张局势与新出现的合作关系。随着碳中 和中期目标的逼近，那些承诺于2050年（或更早）实现净零排放的企业，正致力于推动可再 生能源与低碳技术的规模化应用。与此同时，如何在人才、技术和可持续发展方面采取有效 的管理措施，以提升运营效率，依然是企业面临的持续挑战。 保其充分体现前述领导者特质。将筛选标准由任务导向转为技能导向，此举有望拓宽人 才筛选范围，延伸至相邻乃至不同行业的人才资源。我们必须认识到，引入新视角对于 应对当前及未来挑战极具价值。 • 与原住民领袖和社区建立有意义的关系：领导者无论何时开始培养或提升自身或所在企 业的文化胜任力都不算晚。重视与原住民领袖进行定期且富有意义的互动，可能会为组 织带来多重益处，包括加强企业的职场文化和解决潜在的DEI相关问题。 • 出最佳决策，领导者须有能力 激发团队潜能，全面剖析公司所面临的各类风险与机遇，以及潜在发展路径。例如，通 过审视未来全球情景及其对价值链的潜在影响，探索利用新的激励机制和联盟策略，以 及建立新的贸易关系，领导者能够洞悉局势，并据此制定策略，赋能企业在不确定的环 境中保持灵活性，持续发展壮大。 多重动荡因素正在重塑全球贸易格局 区域性的经济、安全与技术问题是影响关键矿产贸易和投资决策的主要因素，但在全球

搭建及应用》获得2018年工业互联网优秀应用解决案例。 4 平台赋能石化装备AI管理 5 石化行业装备智能化运营管理需求迫切 泵 压缩机 汽轮机 风机 石化行业是典型的重资产行业代表，设备性能直接关系到生产装置的投资、产能、 质量、安全、能耗及成本，设备运行状况将直接影响装置安全稳定运行。然而，采 用传统的设备建模方式，存在模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊 断滞后等问题。 炼化设备在石化生产中具有 的作用 6 AI技术的快速发展为石化装备智能管理提供了可能 交互查询 批查询 机器学习 实时分析 振动 温度 压力 转速 载荷 ETL工具 定义的主题 查询 结果呈现 关系型数据 LOB应用 流量 元数据及关联性 数据预处理 报表展示 人工智能处理结果展示 数据源定义 数据预处理 具备工业大数据、人工智能、设备 场景 专家 有能力、有资源开展相关探索 及应用

北京大学国家发展研究院副院长、教授 黄 卓 北京大学中国社会与发展研究中心主任、社会学系教授、数字治理研究中心主任 北京大学先进制造与机器人学院党委书记、教授 北京大学区域与国别研究院副院长、国际关系学院教授 北京大学法学院教授、北京大学宪法与行政法研究中心主任 北京大学政府管理学院教授、副院长、北京大学公共政策研究中心主任 北京大学政府管理学院教授、副院长 北京大学法学院长聘副教授、北京大学宪法与行政法研究中心研究员 的 显著特征。2025 年 8 月，《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》发布，提出“推动人工智 能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系 深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态”。本报告继续深 化构建数字生态概念与理论，旨在引导研究者在更高维度认识数字技术变革及其对人类社会发展带来的 深刻影 从数字生态的视角来看，数字基础设施为人工智能提供发展条件，数字能力机制为其驱动生态演化， 数字应用场景为其创造系统价值，数字规制机制保障其持续运行，呈现出一种多向嵌套、动态演化的系 统性共构关系。目前我国人工智能产业发展还面临一些堵点：算力供给紧张、部分算力未能有效利用、 算法模型“知其然不知其所以然”、底层架构“受制于人”、人才缺口较大。这些问题的解决有待立足 数字生态与人工智能产业

在数字化浪潮的推动下，中国正引领全球电力系统的转型，建 立了世界上规模最大的清洁电力开发与供应体系。构建“安全 高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合”的新型电力系统目 标，预示着电力生产与消费关系的革命性转变。 在这一转型过程中，数字化是核心驱动力。数字化在新型电力 系统中不仅是信息技术的组成部分，更是连接并强化整个电力 系统各要素的关键枢纽。从“源、网、荷、储、碳”五大物理 要素到 统提供 灵活调节资源，并提供更优的协同调度方案，以提升电力配送 的效率与可靠性，为电力用户带来更灵活经济的用能方案。更 关键的是，数字化智能化技术深度耦合碳流、数据流和电力 流，透过电碳关联关系提供覆盖从碳盘查、碳减排跟踪，到实 现碳抵消、核查认证报告在内的全链条碳管理方案，打造绿色 新型电力系统运行的智能化新范式。 图 4：源网荷储碳数一体化全景图 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 域的核心能 源载体。通过电能的使用，不仅能直接减少对化石燃料的依 赖，还可以利用数字化手段，对碳排放进行精准的管理与监 测。在这种电碳一体化的框架下，电力系统的每个环节，都可 以基于电碳耦合关系，通过电能数据的精细化追踪，推算出相 应的碳足迹。这种数据驱动的碳管理，使得各个行业的减排进 程更加透明和可以量化，将为成为未来实现精细的碳排放管控 以及碳资产管理的关键抓手。 同时，随着碳

在数字化浪潮的推动下，中国正引领全球电力系统的转型，建 立了世界上规模最大的清洁电力开发与供应体系。构建“安全 高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合”的新型电力系统目 标，预示着电力生产与消费关系的革命性转变。 在这一转型过程中，数字化是核心驱动力。数字化在新型电力 系统中不仅是信息技术的组成部分，更是连接并强化整个电力 系统各要素的关键枢纽。从“源、网、荷、储、碳”五大物理 要素到 统提供 灵活调节资源，并提供更优的协同调度方案，以提升电力配送 的效率与可靠性，为电力用户带来更灵活经济的用能方案。更 关键的是，数字化智能化技术深度耦合碳流、数据流和电力 流，透过电碳关联关系提供覆盖从碳盘查、碳减排跟踪，到实 现碳抵消、核查认证报告在内的全链条碳管理方案，打造绿色 新型电力系统运行的智能化新范式。 图 4：源网荷储碳数一体化全景图 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 域的核心能 源载体。通过电能的使用，不仅能直接减少对化石燃料的依 赖，还可以利用数字化手段，对碳排放进行精准的管理与监 测。在这种电碳一体化的框架下，电力系统的每个环节，都可 以基于电碳耦合关系，通过电能数据的精细化追踪，推算出相 应的碳足迹。这种数据驱动的碳管理，使得各个行业的减排进 程更加透明和可以量化，将为成为未来实现精细的碳排放管控 以及碳资产管理的关键抓手。 同时，随着碳