3 当前，随着气候变化挑战加剧，环境、社会及管治（ESG） 议题正获得前所未 有的关注。全球各国政府对 ESG 的监管压力亦大增，尤其是欧盟近年实施「碳 边境调节机制」（CBAM）并征收碳关税。作为高度开放的外向型经济体，港 资制造商将不可避免地面临碳监管挑战。对中小企而言，碳管理必须成为企业 决策与日常营运中不可或缺的一环。 香港工业总会早于 2021 港与内地碳中和及可持续发展目标》(《通用碳管理指南》) 聚焦企业内部管理， 介绍国际标准和体系，细述如何建立及优化碳管理体系、精准掌握碳数据并落 实减排行动；《碳管理实务指南：应对欧盟碳边境调整机制（CBAM）》（欧 盟 CBAM 指南》）则专注解析钢铁与铝两大 CBAM 涵盖行业的合规要求及应对 做法，涵盖排放计算、数据收集、报告与核查等核心环节，并辅以案例分析。 两本指南相辅相成， 歐盟 CBAM 指南 – 第一章：引言 5 第一章：引言 1.1. 本指南的目的：提供一份实用且可操作的路线图 随着世界加速向低碳经济转型，诸如欧盟碳边境调节机制 (CBAM) 等法规正在 重塑全球贸易格局。CBAM 作为一种旨在防止碳泄漏的工具，通过对进口商品 征收碳价格，使其与欧盟生产商在欧盟排放交易系统 (ETS) 下所承担的成本相 当。这项政策

数据资产驱动苏州制造业数字化转型的 机制研究 中国电子技术标准化研究院华东分院 2025 年 I 摘 要 在当今数字化转型的时代浪潮中，数据资产已成为企业 运营的核心驱动力，深度融入生产、管理与决策全链条，受 到高度关注，并在宏观层面成为数字经济体系的重要组成部 分，在微观层面成为企业创新与价值重塑的关键要素。苏州 凭借雄厚的制造业基础以及完善的产业体系，为数字化转型 筑牢了 且明确数 据资产化的实施路径。同时，本文列举了多个数据资产在制 造业中的经典应用场景，为制造业企业提供了可借鉴的路径 与参考。此外，报告还深入探讨了数据资产从多个维度驱动 制造业数字化转型的机制，揭示其在制造业数字化转型中的 关键作用。 最后针对苏州制造业的具体情况，深入分析其在数据资 产管理的难点和痛点，全面总结亟须解决的问题和挑战，为 有效应对这些挑战，提出了切实可行的建议对策。最后提出 数据资产的总体价值。而成本法则基于重新获取或构建等同 数据资产所需的成本来进行估价，并对这一成本进行适当的 调整以反映其真实价值。最后，市场法是在具有公开并活跃 的交易市场的前提下（如各地数据交易所），通过参考近期 4 类似数据资产的成交价格，并考虑到特定差异因素后作出相 应调整，从而得出待评估数据资产的具体价值。 5 二、数据资产关键技术支撑体系 数据资产技术迅猛发展，区块链、人工智能以及虚拟现

促进中国钢铁行业转型融 资的激励机制 有效路径、 关键挑战与行动建议 气候债券倡议组织发布 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative 2 关于气候债券倡议组织 气候债券倡议组织（Climate Bonds Initiative，简称 CBI）是一家全球性的非营利机构，致力于动员全球资本 应对气候变化，推动低碳转型和增强气候韧性，促进公 平经 体减排目 标。此外，CBI还进行市场分析、政策研究与市场开发，向 政府和监管机构提供专业建议，并在全球范围内推广绿 色债券标准与认证机制，推动可持续投资的增长。 缩略与缩写 BF-BOF：高炉-氧气顶吹转炉 CBI：气候债券倡议组织 CBAM：碳边境调节机制 CCER：国家核证自愿减排量 CCUS：碳捕获、利用与封存 CNY：ISO（国际标准化组织）中国货币单位代码 DRI：直接还原铁 减排重担与融资挑战 4 1.2 中国转型金融市场： 发展迅速但仍需释放潜力 7 2 促进钢铁行业转型金融发展的有效激励 机制 9 2.1 健全识别框架 9 2.2 实施财务激励 14 2.3 加强多方协同 17 3 现有激励机制面临的关键挑战 20 钢铁企业转型动力尚未被充分激发 20 缺乏对金融机构的有效激励 20 对下游低碳钢铁采购方的关注不足

......................................................................................68 8.3 策略优化与调整................................................................................................... ....................................................................................114 14.3 进度监控与调整................................................................................................... .....................................................................................127 16.2 项目沟通机制...................................................................................................

.......................................................................................41 4.3.2 动态调整策略................................................................................................. .......................................................................................46 4.4.2 反馈机制建立................................................................................................. 习模型对这些数据进行全面分析，揭示潜在的投资机会和风 险。 2. 实时监控与预警：DeepSeek 具备实时监控市场变化的能力， 一旦发现异常波动或潜在风险，会立即向投资者发出预警，帮 助其及时调整投资策略。 3. 个性化推荐：基于投资者的风险偏好、投资目标和历史行 为，DeepSeek 能够生成个性化的资产配置方案，确保投资决 策与个人需求高度匹配。 4. 自动化执行：DeepSeek

事故自动检测.............................................................................21 2.2.2 事件响应联动机制......................................................................23 2.3 交通预测分析............... 碰撞避免策略.............................................................................43 3.2.2 实时动态路径调整......................................................................45 3.3 驾驶行为分析............... 64 4.2.1 无需排队的智能支付..................................................................65 4.2.2 动态票价调整机制......................................................................67 4.3 公共交通路径优化............

作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 滤，Agent 预设的多层级防御机制（包括波动率自适应调整、冗余策略池等） 显著提升黑天鹅事件应对能力。这种架构创新使系统具备"感知-决策-验证- 优化"的完整能力链，推动策略迭代周期从月度级压缩至实时级。 通过"AI 推理+人工兜底"混合模式，使 技术强化了风险控制，极大程度避免了虚构关联，并能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效 风险；策略同质化共振风险。

风险指标计算引擎...................................................................................80 4.2.1 动态权重调整................................................................................83 4.2.2 指标可视化看板.. 规则引擎配置................................................................................91 4.3.2 人工复核机制................................................................................93 4.4 预警与监控中心.... 2 全员培训计划..............................................................................138 7. 运营与迭代机制.............................................................................................141 7

....................................................................................66 3.3.3 模型优化与调整................................................................................................... ....................................................................................112 5.1.3 应急响应机制................................................................................................... 品， 提升顾客体验。  库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。  顾客反馈分析：通过自然语言处理技术，分析顾客评价，帮助 企业改进服务。  动态定价：根据市场供需情况，动态调整菜品价格，优化营 收。 综上所述，DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用，不仅能够 提升企业的运营效率和服务质量，还能够帮助企业更好地应对市场 变化，满足消费者的个性化需求。通过引入这一先进技术，餐饮企

......................................................................................53 6.4 指标动态调整机制.................................................................................................. .......................................................................................105 13.1 反馈机制建立................................................................................................. .....................................................................................147 19. 评价与反馈机制...................................................................................................