产热速率超过散热能力，导致温度持续 升高并引发安全风险的状态。 机械滥用：机械滥用是指电池受到外部机械力作用导致物理变形、结构损坏或内部短路的状态，是引发电池热失 控的重要诱因之一。如在制造、运输、安装过程中因外部机械力导致结构破坏或内部缺陷。 03 结合储能产品各关键组成部分分析，安全风险源主要如下： 储能产品安全风险源 2.2 图 1 储能系统热失控触发因素 电芯风险源 电芯 热隔离难度显著增加，进一步放大了热失控的触发概率与扩散 速度。 储能舱风险源 储能舱是电池模块、功率和温控等部件的集合体，制造焊接、部件安装、箱体运输、现场安装等带来的应力问题， 04 除产品本身的技术设计风险外，物料来料、生产制造、运输存储、场站建设、运维运营等环节中，任一环节的管控疏 漏均可能引入风险并形成连锁传导。各环节核心风险点如下： 储能全链路风险源 2.3 物料来料环节风险源 生产环节的管控缺失会消耗设计阶段预留的安全冗余，产生安全风险，包括不限于来料检验缺失 / 流于形式、制造 工艺不完善、生产工艺波动、质量管控标准宽松或流程执行不到位等。 运输存储环节风险源 该环节易因外部环境冲击造成物理损伤。如运输中的碰撞冲击、挤压变形、搬运坠落，或存储环节的高温高湿、 通风不良等，均可能导致电芯隐性结构损伤、绝缘层破损、电解液泄漏等问题，易触发热失控。 建设环节风险源 场

全、绿色、经济、高效、 智能的重要手段。 对矿山从业者而言，“降本增效” 是核心诉求，卫星技术正是实现这一目标的 关键支撑。它融合空间信息化、智能化等前沿技术，可深度覆盖矿山勘探、开采、 运输、监测全流程，无需依赖大量地面基础设施建设，就能实现设备精准管控与作 业动态追踪，减少无效能耗与人力投入；同时能实时捕捉矿区安全风险与环境变化， 避免因突发事故或违规运营导致的停工损失，在提升矿山安全性与运营效率的同时， 如虚假填报出勤人数、车辆信息，套取薪酬、“吃空饷”等问题，既增加企业成本， 也影响队伍士气和管理效能。 （5）运输调度与物流管理效率低下 矿山多地处偏远，内部道路条件复杂，车辆运输调度效率直接影响生产节奏与 成本控制。不少矿山仍依赖人工调度，信息化程度低，导致车辆等待时间长、空驶 率高、燃油浪费严重。超载运输、不按规定路线行驶、车辆带病作业等现象时有发 生，不仅增加运营成本，也带来安全和环保隐患。如何利用卫星定位、物联网、人 算，即可实时获得厘米级至米级精度的三维位置坐标、速度矢量以及纳秒级精度的 时间同步信息。在矿山生产场景中，这种精准的时空服务渗透到各个环节：基于实 时精确定位，可实现矿卡车辆的自动调度与最优路径规划，显著提升运输效率；通 过将设备位置与地质模型、开采计划深度融合，能够指导挖掘机进行自动化精准采 掘，有效控制矿石贫化损失；利用时间同步技术，可实现矿区分散监测传感器的数 据精准融合与事件顺序分析，为边坡稳定性监测与预警提供可靠依据。卫星导航所

仓储管理复杂化：随着消费者对“时效”要求的逐步提升，仓库布局越来越贴近终端，因此涌现了大量前置仓、门店仓等，但此类仓储点有限的容量增加了运 营难度和成本，渠道融合和订单碎片化也对传统仓储管理提出了挑战。 • 运输规划复杂化：生产端碎片化及仓储前置点的迅速扩张，增加了干线及城配物流中的复杂性。 零售企业通过优化内部协同水平， 加强需求管理提升需求和供应之间 的平 衡能力，形成敏捷、高效、低成本的智慧供应链体系 物流运营 • 运转中心选址 • 运输网络布局 • 智能仓储（自动化） • 资源配置 • 物流规划 • 生产管理（智能工厂） • 采购计划 • 库存计划 • S&OP • 仓库类型选定 • 仓库选址与优化 • 运输路径设置与优 化 • 运力资源配置与优 化 运输网络规划 市场需求分析与预测 动态价格策略制定 采销运营 仓储规划 未来的智能化仓库具有自主控制、自我学习， 更高的柔性程度和稳定性 AS/RS+Shuttle 货到人拣选 货到机器人拣选 智能导航 / 移动、人拣选 机器人跟随、机器人拣选 u 运输、分拣和派送环节的辅助驾驶、编队运输、自动化及机器人分拣、智能终端已经实现应用。随着购物场景的碎片化以及交付地点的动态化，未来在实现无人化作业的 同时，会基于实时定位的应用，在消费者日常的某个动态节点实现交付，与消费者的工作和生活完美融合。

库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 全球端到端交付管理 供应链协同管理 n 统一管理多方承运商，全程可视化跟踪运输节点 n 自动识别运输偏差，及时介入，辅助控制异常损失 n 重点提示需关注的运输事件，变被动为主动 n 持续更新货物位置与状态，提升在途透明度 n 全局库存状态实时可视化 n 库存补货提前预警 n 减少滞销库存发生 n 优化库存结构，资源高效应用 运输订单管理 库存可视化 动态库存 工厂仓/VMI仓 生产线 自采 控制塔 供应链计划 智能制造供应链 智能制造 数据平台 AlOT平台 智能制造 资源体系 供应链控制塔 数字大屏 指标分析 问题预警 采购预测 生产预测 数字大屏 WMS仓库管理 TMS运输管理 OMS订单管理 BMS计费管理 SRM供应商管理 MES制造管理 供应链 运营平台 供应链数据平台 自营工厂 OEM工厂 供应商 自营仓 VMI仓 外协仓 线边仓 经销商 批发商 网络规划

性维护，及时发现安全隐患， 保障电网运行安全。随着智能电网建设的推进，该领域应用前景广阔。 港口行业：中国港口吞吐量巨大，传统作业模式效率低、人工成本高。无源 物联网可以实现港口设备、集装箱及运输车辆的实时追踪和智能调度，提高作业 效率并降低错误率。随着港口自动化水平的提升，该领域市场空间预计将超过百 亿元。 烟草行业：烟草行业对产品溯源、防伪、流通监管有严格要求。无源物联网 能够为 随着全球贸易的快速增长，港口行业面临着越来越大的运力需求，利用数字 化、智能化手段提升港口运转效率成为行业转型的关键。通过引入物联网、大数 据等技术，港口行业能够实现设备管理、货物调度和运输路线的自动化，从而大 幅提升运营效率和作业安全性。智能港口不仅需要实时监控集装箱和运输工具的 状态，还需要通过数据分析优化作业流程。 2.4.2. 问题挑战 在堆存数以万计集装箱的港口中，传统的管理方式面临着极其严峻的挑战： 无源物联网应用案例白皮书（2025） 切。智能化生产线、自动化管理系统以及数字化监管平台正在帮助烟草行业提高 生产效率、提升产品质量。通过数据分析和物联网技术，烟草工厂可以实现对生 产和储存环境的的全时段监测，以及生产运输全流程的动态管理，从而提高产品 的安全性和生产运输的效率。 2.5.2. 问题挑战 随着烟草行业数字化、智能化转型推进，卷烟厂面临以下问题挑战： （1）醇化仓库烟叶监测适配性不足：醇化仓库是烟叶核心仓储区域，承担

和金 融科技平台主导的模式也崭露头角。例如，联合包裹（UPS）成立的 UPS Capital， 利用其遍布全球的物流网络和对货物的实时掌控能力，将物流、信息流和资金流 紧密结合，提供基于货物的运输融资和保险服务，有效解决了动产融资中货权不 清、监管困难的痛点。 （二）欧洲：渠道多元化，注重标准与可持续性 供应链金融的早期实践可以追溯到农业经济时代。早在 19 世纪中期以前， 俄国农民 断，难以捕捉供应链中瞬 息万变的动态风险。而通过大数据分析和机器学习算法，金融机构可以构建动态 风险评估模型，实时整合并分析供应链运行中的海量异构数据，包括但不限于上 下游企业的交易流水、物流运输的实时轨迹、原材料价格波动、市场需求数据、 以及公开的舆情信息，监控供应链中的风险变化。 通过机器学习算法对这些数据进行深度挖掘和模式识别，人工智能系统可以 持续学习并适应供应链环境的变化，从而动态预测潜在风险点。例如，当模型分 监控。任何未经授权的移动或异常状态都会触发系统预警，极大地降低了货权不 清、重复质押、货物失管等风险，使得过去银行“不敢做”的动产融资业务变得 18 可行。 二是在途货物融资。通过在运输车辆上安装 GPS 定位设备和传感器，金融机 构可以实时追踪货物的运输轨迹和状态，为基于在途货物的贸易融资提供风险保 障。 三是智慧农业融资。在农业领域，通过无人机、土壤传感器、动物生命体征 监测设备等，可以对农作物生长情况、牲畜健康状况进行数据化监控，为基于未

Control Tower），它是一个集成了端到端可视化、预测 性分析和协同决策能力的中央信息枢纽。数栈 DataZen 数据中台通过集成 WMS、TMS（运输管理系统）、供应商的 SRM 系统以及第三方物流服务商的数 据，赋能企业建立从零部件出库、在途运输、入厂检验到产线配送的全链路透明 化追踪能力。 图 35：OTD 全链路端到端打通  行业成功实践。Penske Logistics 为一家拥有 数智化转型白皮书 — 53 — 170 万美元的物流成本，并显著降低了生产和运输部门的人力需求。袋鼠云 AIMetrics 智能指标平台，可基于历史物流数据、实时交通信息、天气预报乃至港 口拥堵情况等多维数据，进行风险预测。当系统预测到某一批次的关键零部件可 能延迟送达时，它不仅会发出预警，还会自动模拟多种应对方案（如更换运输方 式、从安全库存调拨、调整生产计划），并评估每种方案对成本和生产效率的影 订单全过程可视化追踪。提升交付体验的本质在于信息透明度和预期管理。 在打 通 OTD（Order-to-Delivery）数据流的基础上，数据中台可将散落在不同系统中的 订单状态（如已接单、已排产、已上线、质检中、已出库、在途运输、已到店） 进行整合和标准化。通过 DataAPI 数据服务平台，这些实时、准确的订单状态可 以被安全地赋能给车企的官方 APP 或小程序。 用户可以像查询快递一样，随时 随地查看自己车辆的交

《意见》对加快我国经济社会发展全面绿色转型作出总体部署和安排，明确了总体要求、主要目标和实施路径。 《意见》 围绕构建绿色低碳高质量发展空间格局、加快产业结构绿色低碳转型、稳妥推进能源绿色低碳转型、推进交通运输绿色转型、 推进城乡建设发展绿色转型五大领域，以及实施全面节约战略、推动消费模式绿色转型、发挥科技创新支撑作用三大环节， 部署加快形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式。 快数字化绿色化协 同转型发展。 稳妥推进能源绿色 低碳转型，加强化 石能源清洁高效利 用，大力发展非化 石能源，加快构建 新型电力系统。 推进交通运输绿色 转型，优化交通运 输结构，建设绿色 交通基础设施，推 广低碳交通运输工 具。 推进城乡建设发展 绿色转型，推行绿 色规划建设方式， 大力发展绿色低碳 建筑，推动农业农 村绿色发展。 资料来源：政策文件，嘉实基金，国新证券 提升生态系统碳汇增量 绿色生活方式 扩大绿色消费 加大绿色产品供给 化石能源清洁高效利用 发展可再生能源 构建新型电力系统 产业结构升级 遏制两高项目盲目发展 发展绿色低碳产业 优化交通运输结构 优化交通运输结构 引导低碳出行 城乡绿色规划建设 发展绿色低碳建筑 优化建筑用能结构 能耗双控向碳排放双控转型 制定双碳综合评价考评制度 绿色转型路径措施 引领全球绿色转型进程 加强政策交流与合作

风险建模与实时分析，实现安全隐患的主动识别与闭环处置，结合数字孪生等技术支撑应急 响应场景，提升企业安全管理的预见性和精准性，形成主动防御型安全管理体系。 绿色低碳：企业利用数智技术对能源生产、运输、消费全流程进行智能化重构，通过碳数据 中台实现全价值链碳足迹透明化追踪，结合AI算法动态优化能源结构与能源使用过程，推动 企业从被动减排向主动低碳转型。 全球卓越：企业依托数字化平台整合全球 践行财务一体，应对体系挑战 �� 3.2.3 物资管理领域 通过将条形码、射频技术、物联网等数智化、自动化和信息化技术应用于物资供应仓储管理，企 业整合流转各环节业务流程，衔接供需两侧、融合商流与物流，提供仓储布局、运输优化及全流 程安全风险监控，实现内外协同，提升仓储管理效率、服务质量与管理水平，保障物资高效流通 及供应，确保服务质量，促进供应高效协同。物资管理领域的典型场景包括： 物资供应智能管理：依托数 预警、报警 与精准管控。 固废全过程实时管控：基于人工智能、大数据与云计算等技术，构建覆盖固废产生、贮存、 转移、处置及数据上报的管理平台，实现从申请、审批、二维码标签管理到视频智能识别、 运输跟踪与政企数据共享的业务自动化，依托工业互联网平台提供智能决策、实时预警与综 合评价功能，全面提升固废管理的规范化、透明化与智能化水平，助力企业实现合规、高 效、可溯源的“无废化”运营。 机器

场的音视频信息，实现对重点区域的实时监控。 监控影像监测：对各类监控设备拍摄的影像进行分析，提取有用信息。 车辆工况监测：对车辆的运行状态进行监测，包括车速、油耗、发动机状态等，为交通管理和物流运输提 供支持。 宽带单兵监测：为一线工作人员配备宽带单兵设备，实时传输现场信息，实现指挥中心与一线的实时通信 和指挥。 （二）网络层 网络层是指挥中心实现信息传输和共享的基础，主要包括以下网络： 生活物资、医疗药品等各类应急物资。根据不同地区、不同类型突发事件特点，合理确定物资储备种类、数量 及储备布局，确保应急物资储备充足、调配便捷。在突发事件发生时，根据应急处置需求，迅速启动物资调配 机制，通过公路、铁路、航空等多种运输方式，将应急物资及时、准确送达受灾地区或救援现场。例如，在疫 情防控期间，应急指挥中心统筹协调医疗物资储备与调配，确保口罩、防护服、检测试剂等防疫物资优先供应 重点地区与一线医护人员，为疫情防控工作提供坚实物资保障。 机场指挥中心的雏形可追溯到航空运输发展的早期阶段。随着民航业的兴起，机场规模逐渐扩大，航班数 量增多，对机场运行管理的需求日益迫切。最初，机场的运行管理较为分散，各部门独立运作，缺乏有效的统 一指挥。20 世纪中叶，随着航空技术的进步和机场客流量的增长，一些大型机场开始尝试建立简单的指挥协 调机制，设立专门的调度室，主要负责航班起降顺序的安排以及简单的信息传递，以应对日益繁忙的航空运输 活动。这一时期