煤控研究项目 ) 中国是世界煤炭生产和消费第一大国。以煤炭为主的能源结构 支撑了中国经济的高速发展，但也对生态环境造成了严重的破 坏。为了应对气候变化、保护环境和减少空气污染，国际环保 组织自然资源保护协会 (NRDC) 作为课题协调单位，与政府智 库、科研院所和行业协会等 20 多家有影响力的单位合作，于 2013 年 10 月共同启动了“中国煤炭消费总量控制方案和政策研 究”项目（ 究”项目（即“煤控研究项目”），为设定全国煤炭消费总量 控制目标、实施路线图和行动计划提供政策建议和可操作措施， 助力中国实现资源节约、环境保护、气候变化与经济可持续发 展的多重目标。 自然资源保护协会（NRDC）是一家国际公益环保组织，成立于 1970 年。NRDC 拥有 700 多名员工，以科学、法律、政策方面 的专家为主力。NRDC 自上个世纪九十年代中起在中国开展环 保工作，中国项目现有成员 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 工业园区温室气体核算技术指南研究报告 工业园区温室气体核算技术指南 研究报告 中国环境科学研究院 自然资源保护协会（NRDC） 2023 年 9 月 ii 目录 摘要 iii 1. 项目背景及意义 1 2. 国内外研究进展 3 2.1 国内外温室气体核算方法 2.2 工业园区温室气体核算方法研究

7生成式AI对矿业及金属行业劳动力的影响： 发展有效的再培训策略 46 趋势 8推进净零排放进程： 协作应对气候变化 54 趋势 9 使ESG策略更加以价值为导向： 驱动目标与进展 61 趋势 10 创造自然竞争优势： 将自然融入采矿和金属的价值 68 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 新时代领导力将是企业把握新兴机遇（不论这些机遇是否可预见）并培育韧性的关键所在 举例而言，欲在当前这复杂多变的市场格局中占据主导地位，企业可能需要采取低成本、 高效率且智能化的运营策略。同时，为确保自然价值在企业中得到充分重视并将这一理念 融入企业运营管理中，企业可能需要借助下一代企业资源规划系统简化其核心业务流程， 并构建一个能够适时调整、灵活应对市场变化的的资产组合。此外，还需培育一支活力满 满、精通未来技能的员工队伍。 趋势5:数字化转型的核心变革 趋势 6:矿业及金属行业的智慧运营 趋势 7:生成式AI对矿业及金属行业劳动力的 影响 趋势 8:推进净零排放进程 趋势 9:使ESG策略更加以价值为导向 趋势 10:创造自然竞争优势 全球及中国联系人 作者与致谢 趋势 1 引领矿业及金属行业步入新时代:依托前瞻性 领导力， 打造韧性组织 作者 Ian Sanders，德勤全球矿业及金属行业主管合伙人 Andrew

博鳌亚洲论坛咨委、联合国前副秘书长 沙姆沙德·阿赫塔尔 这份报告涵盖了亚洲气候脆弱性、自然作为基础设施、碳信用市场等多个议题，内容丰富、信 息翔实。报告强调了绿色增长的重要性，提供了非常实质性和可持续的解决方案。报告不仅描绘了 亚洲的整体气候变化格局，还提供了关于温室气体减排、技术扩展和投资自然的深入分析，对政策 制定者和研究人员有重要参考价值。亚洲推动增长的方式对全球其他地区具有宝贵的借鉴意义，这 转型中的关键作用。对于政策制定者、投资者和可持续发展领域的领导者而言，报告提供了宝贵的 见解，指导如何将自然作为气候韧性的核心支柱加以利用。报告特别强调了将自然作为基础设施进 行投资的重要性，展示了其在碳封存、气候适应和生物多样性方面的成本效益和长期收益。报告提 出了切实可行的策略，以推动自然向好投资主流化，将气候行动与经济韧性相结合，并充分释放自 然生态系统在亚洲绿色转型中的潜力。 量占全球的一半以上，在缓解气候变化方面的作用至关重要，随着 极端天气事件对经济社会的影响日益加剧，亚洲气候行动的重要性 不只局限于亚洲自身，对全球而言都举足轻重。为应对这些挑战， 亚洲地区正在推进绿色转型，整合气候行动和基于自然的解决方 案，以开创一条有韧性、可持续的绿色发展道路。 亚洲绿色转型：进展与挑战 亚洲地区从政策框架、行业引导和市场力量三方面多管齐下推 动绿色转型，技术进步和气候融资是推动转型的两大关键驱动力。

架构，凭借注意力机 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 等奠定了技术基础。 ChatGPT、Bert 等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的 通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等 领域的各种任务，能够为各种应用和开发人员提供共享的基础架构，并进一步通过微 统的数据处理方法不同，大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在 庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。这些特征变量不仅数量庞大，而且涵盖 了多个维度和层面，从而更全面地反映现实世界的复杂关系。以自然语言处理为例， 大模型通过学习大量的文本数据，能够掌握语言的规律和模式。当给定一个句子或段 落时，大模型能够基于联合概率分布生成与之相关的新句子或段落。这些生成的内容 不仅符合语法规则，而且能 Cognite Data Fusion 结合起来，为工业客户提供基于数据的洞察和解决方案。通过将不 同来源和类型的工业数据进行向量化，并存储在一个专门的向量数据库中，可以作为 RAG 的检索源，与用户的自然语言提示一起输入到大模型中，使模型能够提供更加精 准的建议或解决方案。 C3.AI7推出的 Generative AI 利用检索增强技术，将制造企业知识库与大语言模型 分开，从而生成准确、一

第一章 低碳时代的大幕徐徐开启 第一节 “伤害”即商机 第二节 低碳时代悄然而至 第三节 低碳经济的超级商机 第一节 “伤害”即商机 自然资源面临巨大挑战 由于人类的过度贪欲，以及工业化和全球化进程中的浪费冒进， 使得人类的活动占用和消耗了大量的自然资源，使自身陷入严重的危 机当中。 当前，原始森林几乎被砍伐殆尽，这绝不是危言耸听。森林的消 失不但使居住在森林里的珍贵动植物无法生存，而且加剧了气候危 接被生物吸收，只有通过一定的固氮作用才能加以利用。正是这种无 所不在的固氮作用，干扰了氮循环。土壤被酸化，水域也变得富营养 化。富营养化的一个严重后果就是水里的氧气变得极少，水域失去生 命活力。 一项调查显示，由于自然界的干燥气候、数百年来的过度开垦， 以及这个人口最多、增速最快的经济体数十年来对水和土地的过分需 求等因素的共同作用，中国有超过1/4的土地要么退化，要么被沙子或 沙砾覆盖。 尽管中国开展了世界上最大规模的植树造林运动，重新安置了数 谐的发展。如果未来没有找到新的能源来取代化石能源在经济发展中 的核心地位，人类社会确实无法做到永续发展。 化石能源是极有限的资源，有的甚至可以看到枯竭的具体时间， 又因为现在还不能找到能够完全取代化石能源的替代物，所以，化石 能源自然会引起政治、经济、军事、外交层面的全世界领域的大冲 突，许多地区冲突和战争与争夺能源都有直接或间接的关系。 人们以为能源枯竭离我们的生活很远，或者以为那是政治家们的 事，那就大错特错了，能源枯竭正在发生，而且就在我们身边。

生能源使用，可最大程度降低建筑的全生命周期碳排放。交通领域通过推行清洁能源交通工具， 建设绿色交通基础设施，搭建数字化交通管理平台，实现高效便捷、绿色低碳的交通出行体系。 产业园区应充分发掘自然资源潜力，加强分布式光电、风电、储能设施等零碳能源基础设施建 设；通过废弃物处理和资源化利用、能源梯级利用等措施，实现多层次多能源的互补互济；打造 生态基础设施应对气候变化并实现碳汇，构建韧性的负碳生态体系。 公共资源资产化 产业园区的低碳建设往往需要基础设施和生态空间的投入，然而，通过科学的管理，这些 投资也可以转化为具有经济价值的资产。例如，运营可再生能源系统和低碳能源设施可 产生持续性的现金流；系统地管理自然水体、林地、绿地等生态资源，也可以以生态碳汇 的方式获取经济收益。 实现绿色资本价值 “传统”而言，产业园区物业绿色溢价主要源于通过绿建认证获得的租金和资本价值提 升。随着全球资 “产业飞地”一般分为“正向飞地”、 “反向飞地”和“双向飞 地”三种模式。其中， “正向飞地”是指发达地区在经济欠发 达地区设立一块经济飞地，飞出地提供资本、技术和管理 能力，飞入地提供土地、人力和自然资源优势的合作模式， 更直接的理解即通常是发达地区通过飞地将成本敏感的 生产制造环节转移至欠发达地区。如浙江龙泉—萧山山海 协作产业园、江苏江阴—靖江工业园区、安徽宿州马鞍山 现代产业园区、上海漕河泾新兴技术开发区海宁分区等。

今年计划试点一个小机组 - 央国企信息化调研 弘则弥道（上海）投资咨询有限公司 02 云计算+AI推动管理 软件进入商业化推广 前端组件化、后端云原生提升代码复用率和开发效率的同时，带 来学习成本的增加，自然语言交互直接提升人机体验 11 来源：互联网公开资料、弘则研究整理 计算机前端技术和后端技术演变 组件化的好处： • 提高代码的复用性和可维护性，减少重复的工作和错误。 • 提高开发效率和协作 加或减少组件，也可以利用分布式技术实现组件的负载均衡和容错。 因为要了解不同组件的功能、接口、依赖和兼容性等，开发人员的学习成本在增加。自然语言交互将直接提升体验。 微软Azure和Power Platform持续提升组件化能力，最终通过AI能 力实现自然语言交互，进一步提升组件易用度 12 来源：互联网公开资料、弘则研究整理 微软产品演进 培养C端用户习惯 ADD YOUR TEXT 2008年推出Azure云平台，不断 提升DevOps、API等开发能力 2014年推出Power Platform，低代 码构建API、微服务等 今年推出Power Platform Copilot， 通过自然语言交互实现对于组件 的调用和自动化流程的创建 构建Azure PaaS平台和Power Platform平台，后台组件化，提升低 代码/零代码开发能力，有利于未来AI能力的嵌入和调用 13 来源：互联网公开资料、弘则研究整理

提问：今天北京多少度啊？ 回答： 35 度 提问：有雾霾吗？ （北京有雾霾吗？） 回答：空气质量优。 提问：那上海呢？（上海有雾霾吗？） 回答：空气质量也是优。 结合上下文 聊天机器人解决方案 自然语言处理、文本挖掘、知识图谱 知识库中存储的是一对对的“问题 - 答案”对（ QA Pair ）。这些 Pair 可以是 人工构建的，源于客户系统或者旧有知识库的，也可以是从互联网上爬取下 来 的结果填注到答案 模板中，生成回答问题的自然语言 API 根据意图和实体，确定要调用的 API 类型和 参数，构造 Http Request 将 API 返回的结果填注到答案模板 中，生成回答问题的自然语言 文本文件 (json/xml 等 ) 根据意图和实体，确定对应的文件路径和对 其中存储数据结构的查询 将获取的内容填注到模板中，生成 回答问题的自然语言 例如，我们选择 MySQL 作 会话管理 数据监控 客服大脑 产品架构 用 户 问 题 AIML 格式 常见问题 模板匹配 构建查询 意图识别 实体抽取 语义理解 查询知识库 填注模板 答案处理 关键词提取 自然语言处理 ES 文档查询 构造 Jena 查 询 构建知识图谱 语料获取 网络爬取 开源语料库 用户日志语料 人工编写 语料预处理 人工标记 模板配置 业务咨询 阅读用户日志 模型训练

的发展在多模方向拓展应用边界，可支持从早期的宽表模型 到现在的时序、时空、向量、 JSON 等多种数据，不仅可以处理结构化和非结构化数 据，同时也集成了 AI 训练和推理能力。 提到 AI，我们很自然地会想到向量数据库。目前阿里云瑶池数据库的全系产品均已支 持向量能力，但各自技术路线不同。对于开源类产品，如 RDS 系列基本走的是开源 路线，最典型的产品是 RDS PostgreSQL，集成了 DMS 是阿里云在 2013 年发布的数据管理服务，能够满足企业一站式数据管理诉求。 DMS Data Copilot 是 DMS 基于阿里云大模型构建的数据智能助手，支持用户通过 自然语言的方式生成并优化 SQL，降低 SQL 编写门槛，提升开发效率。 第二部分：Data+AI 行业应用 31 企业内的数据团队需要为商家 工作之外还需要频频应对各方的取数需求，这些临时的需求并不足以建设报表来满足， 诸如此类的问题每天都在发生，为数据研发工作带来不小的挑战。 DMS Copilot 解决方案可以满足各方灵活取数需求，以自然语言交互方式获取数据， 只需提出问题即可获得所需结果，还支持一键生成图表，查看数据变化趋势。 第二部分：Data+AI 行业应用 32

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