智能数据标注产业发展观察报告 发布单位： 清华大学数字政府与治理研究院 江苏省数字化协会 支持单位： 上海数据交易所 华东江苏大数据交易中心 2025年4月

型方面表现突出，但整个光伏行业的气候行动仍有待进一步加强。 鉴于此，继上期《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建 议》 4报告发布之后，绿色江南继续追溯光伏产业链上中游环节， 对硅料、硅片和光伏电池片企业的可持续发展情况进行深入观察， 并提出相应的建议，以期为光伏产业的可持续发展提供参考。 本期观察聚焦于光伏产业链上中游的核心环节——硅料、硅 片和光伏电池片业务主要企业，通过分析企业披露的可持续相关 pecc.cc/section/85/3660 4《光照未来：光伏组件企业可持续披露观察与建议》绿色江南发布 https： //baijiahao.baidu.com/s?id=1823353842386640310&wfr=spider&for=pc 3 一、数据来源与研究方法 图 1：绿色江南航拍 本次观察所采用的数据来源包括各企业公开发布的年报、可 持续发展报告（包括 ESG 及社会责任报告）、官方网站报道，以 游企业的气候行动表现与其能耗水平、水资源消耗、温室气体排 放量、产品碳足迹认证情况、“三废”（废水、废气、固体废弃 物）管理措施以及环境投入等关键指标密切相关，因此，通过对 以上指标的披露数据及信息进行针对性观察与深入分析，不仅 本期可持续信息披露观察聚焦于光伏上中游产业链的三大核 心环节：硅料生产、硅片制造以及光伏电池片生产，涵盖了总计 54 家上中游企业。这些企业的名单基于中国光伏产业协会公示的 信息、近三年的产能与市场数据、行业专家建议及其他公开资料

代码供应链安全 • 大模型应用安全 数据服务 • 网络质量分析调优 • 商客市场精准营销 • 互联网投流优化 中资出海 • 出海公有云 • 出海云能力套装 • 轻量化开区合营 云网融合趋势观察：网络演进推动场景化升级 跨境数据传输 需求激增 宽带业务 场景化转型 5G专网驱动 边缘加速 AIoT平台 智能化演进 云网融合解决方案：云边端多级加速，使能全场景连接 大网内容加速 边缘加速与计算 • 边缘上云服务 • 边缘安全加速 • 全球应用加速 • 多网聚合加速 • 异网内容分发 端云协同AIoT • 端云协同视频处理 • 端云协同AI对话 自主创新趋势观察：从技术突破走向全域生态 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 大数据平台 • 零信任安全 • 数据风控 办公协同基座 • 企业微信 • 企业邮箱 • 腾讯文档 • 腾讯会议 数据风控 边界防护 可信通道 数据底座 可信数据 技术工具箱 人工智能趋势观察：技术泛化实现多维度赋能 AI原子能力 大模型化 智能体成为 变革引擎 B端模型应用 日趋成熟 多模态AI 丰富C端体 验 人工智能解决方案：共享模型与工具，共创百业智能化 全渠道数智化

可控性评估“假设驾驶员在 正常的条件下驾驶 (例如:他/ 她不疲劳),经过相应的驾驶员 培训(他/她有驾驶执照)并遵 守所有适用的法律法规,包括 应有的谨慎以避免为其他交 通参与者带来风险”。驾驶员 应按照交通法规，时刻观察 前方路况，避免伤害发生  FCW 没有报警，并没有影响 到车辆的驾驶功能以及车辆 上其他的 ADAS 功能。根据 GB/T 34590.3 6.4.3.9 “如果相 关项失效的危害不影响车辆 的安全运行(例如一些驾驶员 V2X 消息内 容错误，例 如位置错 误，导致误 报警。 Exposure: E4  RxV 在高速公 路行驶,跟车运 行  后方有其他车 Severity: S1  RxV 驾驶员可以 观察前车情况， 发现无碰撞风险 即取消制动或转 Controllability: C1  根据 GB/T 34590.3 6.4.3.8 注 2, 可控性评估“假设驾驶员在 正常的条件下驾驶 (例如:他/ 向造成的 RxV 动态变化较小， 因此即使被追 尾，碰撞相对速 度较小 培训(他/她有驾驶执照)并遵 守所有适用的法律法规,包括 应有的谨慎以避免为其他交 通参与者带来风险”。驾驶员 应按照交通法规，时刻观察 前方路况，避免伤害发生  从 RxV 的角度，由于 RxV 有 前车遮挡，因此可以通过前 车是否减速/转向来判断是否 需要刹车或变道，因此一般 来说处于可控状态  从 RxV 后方车辆的角度，

内容触发 拉 进 来 找名单 反馈 在三个接触场景中的消费者，无论新老、 消费还是未消费， 只要与企业有过接触， 企业都应该留下客户数据并对其进行标 签化。简而言之就是观察客户、区分客 户（两个维度：分级和分群）。 客户接触指企业在哪些场景可以遇到客 户。随着商业模式的不断创新，接触场 景由过去的线上、线下转变为在店、在 途、在家。 客户辨识就是企业需要对正在接触的客 Monetary ）代表这名客户每次交易的平均购买金额， 是客户每次的贡献 度大小的指标。 客户数 据标签 生活 风格 客户数据标签及其设计方法 客户数据标签就是观察客户的维度，其目的是分辨不同的客户属性并进行客户分群。 消费 行为 身份 象征 社交 媒体 行为 商品 偏好 RFM 找出有升级机会的客户 从客户金字塔开始，先找出升级概率最高而且对业绩 ， 也可能由多种因素共同影响。 可以观察一年内有哪些场景会出现（比如 四季变换、节日等），也可以观察一周内 消费者所处的场景与心情，还可以细分到 一天内消费者处于哪些不同的场景。 一年：春夏秋冬、春节、情人节、中秋节 一周：周一、周五、周末 • 深入洞察产品与用户的生活关系，了解客户场景信息 与 需求，主要方法是设身处地、现场观察，或头脑风暴、 沙盘推演。 星巴克

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

视频监控系统与平台通过网络的方式互联，集成后功能如下： 1) 基础功能  可对系统中设定的监控摄像头进行登记管理  可进行视频查看，回放，存储等功能  可将摄像头拖到地图中对应位置，在监控时点击进行实 时视频观察  可将多摄像头的视频信息集中到一个界面上同时显示， 也可投射到多个屏幕上，让每个摄像头的视频信息显示 在一个物理屏幕上。  报警时能触发报警点旁边的摄像头联动弹出实时视频， 以方便值班人员了解现场情况 智慧安防通过建立综合管理平台，使得数据获取时间大幅 缩减，数据获取更加简单，对于日常的巡检工作更加的智能化。 可以提供多种数据分析报表，从前端采集到的数据信息可以自 动绘制成折线图，扇形图，方便用户对于能耗数据使用情况的 观察和把握，以制定更加有效的节能策略。 图 7.4 数据分析图表 7.5 节约成本 集成系统可以使管理人员在一台或多台电脑上，以相同的 界面操作、管理各个智能化子系统，方便管理，也可以减少管 理人员的人数，提高管理效率。 电子地图功能。能够显示设备的工作状态、报警状态、布防 状态、门的开关状态，刷卡信息；  搜索寻找每一个设备或者每一个信息点；  支持电子地图矢量功能，能任意放大缩小地图，有缩略鸟瞰 图功，可以通过缩略图快速定位需要观察位置；  可以在地图圈选、线选地图上一批摄像机，可以快速进行显 示实时图像；  软件支持一对多，多对一任意联动设置；  系统联动：前端探测器报警后，系统联动响应时间小于 2s； 可实

其次是需求快速增长带来的供需错配涨价机会，接着是行业市场化运行带来的景气上行投资机会，比如：有机硅。除 了涨价之外，我们近期观察到大化工产业逐步到了新阶段，具体体现为创新力、协同力、知识产权保护的提升，先讲 下创新力，除了突破卡脖子新材料之外，我们也观察到部分化工企业在新品方面的拐点，比如：农药创制药；再谈下 协同力，近两年我们观察到越来越多的子行业开始提倡行业自律，开始提倡反内卷，比如：涤纶长丝、三氯蔗糖、有 机硅；最后是

自动驾驶车队可形成 正反馈的数据闭环， 加速模型能⼒提升 • 数据⽣成：XR设备可以支持空间智能相关的数据⽣产，例如英伟达GR00T项目，通过XR设备为机器⼈进⾏操 作演示 数据体系成熟度是观察空间智能进展的关键，包括数据积累、数据构成、 数据分布、数据闭环四部分，成熟度上自动驾驶>3D⽣成>具身智能 数据积累规模 8 信息来源：量⼦位智库 自动 驾驶 3D⽣ 成 • ⾼ • 已有数量庞⼤的车队和成 基于规则推理：应用已知规律推测未来状态 • 概率模型：考虑多种可能性及其概率分布 • 仿真模拟：在虚拟环境中模拟多种情景的演变 • 反事实思考：分析"如果...会怎样"的假设情境 • 需要通过经验、观察、学习、交流、试错等 ⽅式逐步建立和完善 本质 功能 “世界模型”这⼀概念主要因2018年Jurgen Schmidhuber的论⽂引起⼴泛讨论 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR）