第四章：风险识别与评估体系 ....................................................................... 13 4.1 ESG数据资产化的风险全景图谱................................................................13 4.2 ESG数据资产化的风险类别详解........... 期中，受到数据属性、监管标准、市场认知差异等因素影响，衍生出多维度、复 合型的风险。本章将构建 ESG 数据资产化的风险全景图谱，系统梳理四大类风 险的核心表现与影响程度，为后续风险管控与治理体系构建提供精准的风险画像 与科学的评估工具。 4.1 ESG数据资产化的风险全景图谱 基于 ESG 数据资产化的全生命周期特征，我们将风险归纳为四大类，并根 据其发生频率和潜在影响进行了初步分级，构成一个直观的风险图谱，为后续风 （5）风险监控与预警：对关键风险指标进行持续监控，并设定预警阈值， 一旦触发，立即启动应对预案。 该模型通过 “多维度输入、定量与定性指标评估、动态监控及时响应”，实 现对 ESG 数据资产化风险的全流程闭环管理，既是对前文风险全景图谱的落地 承接，也是后续风险管控体系的核心，支撑 ESG 数据资产化在安全合规的前提 下释放价值。​ 16 第五章：治理体系构建 为适配 ESG 数据资产化市场的复杂风险环境，必须构建一个系统、协同、

的价值链被重塑，IaaS、PaaS、SaaS各 层的业务逻辑、商业模式与竞争要素 均发生了深刻变化。本报告旨在深度 剖析AI时代下中国智算云服务行业的产 业新机遇。 ◼ 研究目标 • 绘制智算产业全景图谱 • 解析云厂商在IaaS、PaaS、SaaS各层的 价值实现路径 ◼ 本报告的关键问题 • 智算时代的云服务价值链如何重构？ • MaaS为何是云厂商的“战略必争之地”？ • 云厂商应如何获取并锁定高价值客户？

MES BMS … WMS TMS 入库管理 库内管理 出库管理 策略管理（上架、分配、周转、审单、拣货、货主） … 基础数据管理 账号权限管理 平台配置管理 全局接口管理 供应链系统架构全景图 执行层 原材料采购 原材料仓 原材料配送 生产加工 成品入仓 销售订单 库存分配 调度派车 拣货 集货发运 经销仓库 城市配送 门店 战略层 运营层 PART 3 | 生产物流协同场景-一体化协同体系的构建

型转炉、 电炉、连铸机等核心装备技术将迈向国际前沿，加速进口替代进程，有力推动行 业由规模扩张向质量效益型转变。 2.2 冶金（钢铁）行业市场规模情况 图 4.2 钢铁行业产业链全景图 钢铁行业作为重要的中游产业，其上游连接着有色金属、电力、煤炭等行业， 下游则衔接机械、房地产、家电及轻工、汽车、船舶等应用领域。在原材料端， 钢铁生产主要依赖铁矿石；而在需求侧，机械制造和房地产是钢铁消费的主力行

................... 165 图 50：5G 和量子通信领域专利示意图 ..................................... 166 图 51：数据技术全景图 .................................................. 167 图 52：2024 年数智企业省域分布图 ..................... 创新、DualPipe 和 EPLB 等训练优化、FP8 和 MTP 低成本推 理，并建设了开源生态，改写了全球数据产业和人工智能的 技术路线，提升了中国在全球 AI 竞争中的地位。 图 51：数据技术全景图 1.采集汇聚技术 数据采集汇聚技术包括数据采集技术和数据汇聚技术。 数据采集技术是指利用各种技术手段和工具收集、提取和处 理数据的过程。这些技术可以从传感器、网页、数据库等不 同数

、“民营巨头”的研发智能 化加速、“行业龙头”的智慧工厂运维升级，“专业整车厂”的全生命周期价值管理 它们共、“商用车龙头”从车辆管理迈向生态运营同实践，它们构成了一幅汽车产业 数智化转型的全景图，展示了从不同切入点解决共性问题的多样化路径，为行业同仁 提供具备实践指导意义的参考蓝图。 （一）某高端新能源品牌：构建全域数据基座，驱动用户直连与 体验创新 1. 公司战略：传统车企跻身“新势力”的雄心

连续切片电子显微镜及自动图像分割技术， 对 1 立方毫米大脑皮层样本进行了三维重 构，记录了约 1.5 亿个突触数据 2,3。此外， 东南大学与美国脑计划合作，通过多模态全 脑光学显微影像绘制了从亚微米到全脑尺度 的神经元全景图谱 6。 在临床应用领域，AI 已广泛用于 MRI、 PET、EEG 等多模态影像的自动分割与异常 检测，显著提升了阿尔茨海默症等神经退行 性疾病的早期诊断准确率 1,7。在神经信号解 码和脑机接口技术方面，利用深度学习算法

化推进 的核心瓶颈。同时，人才培养、治理规则、生产关系等配套体系的适配滞后，进 一步加剧了挑战的复杂性，共同构成了如图 4-1 所示的工程智能规模化挑战全景。 图 4-1 工程智能规模化挑战全景图 4.1 专业性挑战 工程智能的规模化落地面临各工程领域高度专业化带来的深层挑战。工程学 科具有极强的领域壁垒，不同分支（如土木工程、机械制造、航空航天、电力系 工程智能白皮书 AI for

DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 151 某地智慧乡村数字孪生驾驶舱结合当地的区域特色场景，聚焦于数字乡村治理、文旅 产业升级、基层党建创新三大领域，同时借助倾斜摄影技术，以当地的全景图作为主视觉， 立体化地突出展示了空间场景。集成乡村治理、产业发展、民生服务、基层党建、生态保 护等多个核心领域的数据信息，赋能该地区的差异化治理，实现跨体系的多维度数据实时 展示与协同分析。通

短距物联——中国 Wi-Fi& 蓝牙 & 星闪产业研究白皮书》的调研与 撰稿工作，本次更新调研报告主要有三大目标。 其一，系统梳理技术迭代路径与场景拓展轨迹，清晰呈现短距物联网从基础功能向高阶应用进化的全景图，为行业提 供详实的现状洞察。 其二，深度剖析技术与场景适配逻辑，精准识别低时延、高精度技术在各场景的核心应用潜力，为企业技术攻坚、产 品布局锚定方向。 其三，科学预判多技术融合、场景纵深发