28.25亿元 / 2026年 和林格尔火山引擎算力中 心一期项目 内蒙古呼和浩特市 56亿元 110MW 2026年 抖音-秦淮官厅湖新媒体大 数据基地升级改造 河北张家口市 / 原有1.6万个52U 机柜 2026年 火山引擎长三角算力中心 项目 安徽省芜湖市 80亿元 262MW 2028年4月 海外项目 马来西亚AI项目 马来西亚 21亿美元 / 2026年 马来西亚柔佛GDS项目升 227 128 -0.30 0.03 0.07 0.13 002993.SZ 奥海科技 105 24 22 17 13 1.60 1.76 2.27 2.83 002843.SZ 泰嘉股份 70 52 51 28 20 0.52 0.54 0.99 1.38 2308.TW 台达电 2320 32 - - - 2.83 - - - 2301.TW 光宝科技 574 18 - - - 1.36 VICR.O vicor 158 42 - - - 8.31 - - - 柴发/备用电源 300153.SZ 科泰电源 76 235 - - - 0.10 - - - 600590.SH 泰豪科技 52 93 - - - 0.07 - - - 603109.SH 神驰机电 41 18 - - - 1.08 - - - 000338.SZ 潍柴动力 1285 14 11 10 9 1.03 1.28

源局发布的规划布局方案，海南州规划建设的新 能源电站规模为 3250 万千瓦。截至 2024 年 12 月， 海南州清洁能源总装机容量达 4916 万千瓦，并网 装机 2726 万千瓦，占全省 52% 12。海南州生态光 伏园区和龙羊峡水光互补发电站的装机规模获得 了吉尼斯世界纪录认证。 为促进“绿电”外送，青海电网近年来发展 全面提速。2020 年，世界首条以输送新能源为主 的输电大通道——青豫特高压直流工程建成投运。 D110000renmrb_20240507_4-08.htm 图 51: 光伏地图 - 山西大同采煤沉陷区国家先进技术光伏示范基地 图 53: 光伏地图 - 光伏地图 - 安徽颍上县 650 兆瓦水面漂浮式光伏项目 图 52: 山西大同采煤沉陷区国家先进技术光伏示范基地，摄影：刘 天宇 33 41 42 2025 中国光伏建设进展报告 十亿千瓦 向光而行 石漠化地区的 光伏建设 探索农光 / 林 光 http://zj.people.com.cn/n2/2025/0326/c186327- 41176360.html 图 71: 入选“千家万户沐光行动”全国试点县的嘉兴市秀洲区 51 51 52 2025 中国光伏建设进展报告 十亿千瓦 向光而行 图 72: 浙江省长啸村河岸光伏，供图：清华大学“每人一千瓦”项目组 图 74: 光伏地图 - 杭州湾周边分布式光伏项目 图

108.57 1,067.58 1,083.00 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 3.15 3.16 3.01 3.2 49 52 55 38 2014 2016 2018 2023 ���� ���� ����� GDP(�������) �������������� ©亿欧智库-林业 (398865) ©亿欧智库-林业 ©亿欧智库-林业 (398865) ©亿欧智库-林业 (398865) ©亿欧智库-林业 (398865) ©亿欧智库-林业 (398865) ������盟��研������� ( ) 52 �研�������������EqualOcean�� 3.2.6����������� C������C�-�Cultural�Distance���3� A��筛���A�-�Admini

创建更紧凑、更快、更节能的 AI 模型 以最小的精度损失。51 这些类型的进步是一种 谷歌用于人工智能的能源比例保持不变的原因 近年来 ， 尽管机器学习增长到 70 到 80 公司使用的计算机的百分比。52 事实上 ， 作为一名研究员 简洁地说 ， “[人工智能的] 能源消耗并没有飙升 ， 相反 普遍表达的恐惧。 "53 AI 的能源足迹忽略替代效应 讨论 AI 系统的能源使用趋势可能会产生误导 不考虑技术的替代效应。许多数字 ： 神经网络中的有效推理和训练 ， “arXiv. Org1 月 31 日, 2021 ， https: / / doi. org / 10.48550 / arxiv.2102.00554 。 52. Patterson 等人 ， “机器学习培训的碳足迹将 高原 ， 然后收缩。 ” 53. 同上。 数据创新中心 19 54. Bill Tomlinson 等人 ， “写作和插图的碳排放是

磁镜两端磁场强，中间磁场弱，等离子体被来回反射 ............................................................................... 28 图表 52： 磁镜的损失锥 .......................................................................................... ............................. 52 图表 106： 直接驱动的激光束直接辐照靶丸 ............................................................................................................. 52 图表 107： 间接驱动通过激光束反射产生的 X 射线辐照靶丸 区域而损失掉。若粒子速度与磁场之间 的角度定义为θ，粒子刚好能被反射回来对应的角度定义为θ0，以θ0 为半顶角作一个圆锥 体，即为损失锥，凡是速度方向落在损失锥内的带电粒子都会损失掉。 图表52： 磁镜的损失锥 资料来源：《中国大百科全书》第三版网络版，华泰研究 场反位形装置：等离子体约束性能好，但聚变参数远低于劳森判据 场反位形（Field Reversed Configuration

b1 2007 a12 a22 a23 a24 a25 b2 2008 a31 a32 a33 a34 a35 b3 2009 a41 a42 a43 a44 a45 b4 2010 a51 a52 a53 a54 a55 b5 2011 a61 a62 a63 a64 a65 b6 48 ·产品与市场· 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，

2023 42,842 15,304 16,961 18,499 20,648 22,833 24,488 27,284 29,599 31,909 44,371 47,546 50,963 52,202 53,303 58,059 58,888 62,657 图3：2015-2023全国火电发电量与可再生能源发电量 数据来源：中国电力统计年鉴2023 能源消费总量（万吨标准煤） 增长率（%） 现状。 现状一：七成企业意识到用能策略调整必要性，降本增效和政策驱动为主要 动力 理念上，约68%的用能企业高管已认识到，双碳目标与新型电力系统的建设会对企业的用 能方式和成本产生影响，其中52%的企业已经在积极调整企业用能策略。从我们的企业访谈来 看，企业用能策略调整源于两个主要动力：一是降本增效，如某受访企业正打算引入数字化的能 源管理系统和部署光伏储能方案，原因在于行业产能过剩的情况下，降低能源使用成本、提升企 改、部署分布式光伏等措 施，实现能耗强度七连降。 听说过这些概念，但未深入了解 其对企业用能的影响 赞同，在积极调整企业用能策略 没有意识到这些会影响企业用能 赞同，但尚未采取具体行动 52% 16% 28% 4% 图6：您是否认为双碳目标和新型电力系统建设会对企业用能方式和成本产生影响?（单选） 数据来源：施耐德电气&上海交大 2024双碳背景下的企业用能转型高管调研，n=116

3.0 Highlights 40 3.1 Electricity demand and supply 41 3.2 Solar 47 3.3 Wind 52 3.4 Nuclear power 55 3.5 Hydropower 59 3.6 Power grids 60 3.7 Storage and flexibility 32 23 70 29 5 5 12 19 16 12 45 96 24 81 7 18 37 503 671 47 11 35 5 5 28 20 52 15 14 8 66 35 18 9 95 31 32 14 13 10 28 13 9 9 8 9 11 22 20 12 88 11 11 12 45 Maritime Coal Crude oil Oil products Natural gas Bulk (excl. coal) Container Other cargo 44 48 52 54 55 23 25 21 16 12 2024 2030 2040 2050 2060 FIGURE 2.11 | Non-fossil oil products and alternative

世界金属导报, 2019- 07-30(B13)[2022-03-02] [8] 李军朋, 华长春, 关新平. 基于机理、数据和知识的大型高炉冶 炼过程建模研究. 上海交通大学学报, 2018，52(10)：16 [9] Samek W. Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning. Berlin: