绿色发展、循环发展和低碳发展。NRDC 在北京市公安局注册并设立北京代表处， 业务主管部门为国家林业和草原局。 执行摘要 全球气候变化的大背景下，减污降碳已成为必然趋势，工业园区是污染物和 碳排放的重要来源，也是绿色低碳转型的关键载体。研究选取山西转型综合改革 示范区晋中开发区，在刻画园区减污降碳基本画像基础上，识别政策机制制定和 执行当中存在的关键问题，通过总结成功案例经验，提出完善园区减污降碳协同 政策机制的建议。

第5部分：数据治理规范 GB/T 36344-2018 信息技术 数据质量评价指标 GB/T 37964-2019 信息安全技术 个人信息去标识化指南 GB/T 42572-2023 信息安全技术 可信执行环境服务规范 GB/T 43697-2024 数据安全技术 数据分类分级规则 GB/T 45577-2025 数据安全技术 数据安全风险评估方法 GB/T 5271.1-2000 信息技术 词汇 场的重要载体。可信数据空间须 具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。 3.2 可信数据空间运营者 trusted data space operator 在可信数据空间中制定并执行空间运营规则与管理规范的主体。 3.3 数据提供方 data provider 可信数据空间中提供数据资源的主体。 3.4 数据使用方 data consumer 可信数据空间中使用数据资源的主体。 数据资产 data asset 特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据 资源。 3.14 数据处理 data processing 数据操作的系统执行，以实现特定目的的数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、 销毁等活动。 注：数据操作如数据的数学运算或逻辑运算，数据的归并或分类，文本的操作，存储、检索、显示或打印， 数据的挖掘分析、数据可视化等。

环境的动态变 化、数据噪声以及模型过拟合等问题，可能导致实盘表现与回测结 果出现显著偏差。据统计，超过 60%的策略在实盘阶段因缺乏可信 的鲁棒性验证机制而失效。因此，构建一套覆盖数据、算法、执行 全链条的可信方案，成为解决以下关键痛点的必然选择： 首先，市场数据的可信度直接影响策略有效性。高频交易中， 原始数据可能包含延迟、异常值或交易所特有的撮合规则噪声。例 如，某沪深 300 指数期货的 值分析特征重要性，避免深度学习 ” ” 模型成为 黑箱 最后，执行环节的可信保障需要硬件级支持。在程序化交易 中，订单执行延迟每增加 1 毫秒，高频策略的胜率可能下降 0.3%。通过 FPGA 硬件加速和交易所直连通道，可将订单响应时间 稳定在 50 微秒以内，同时采用冗余校验机制确保指令 100%准确 传输。某海外对冲基金的实测表明，这套可信执行体系使滑点损失 减少 76%，年交易成本降低 290 290 万美元。这充分证明，只有将可 信性贯穿从数据输入到订单执行的全流程，才能真正实现 AI 量化 交易系统在真实金融市场中的可靠运行。 2. AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动

运营采购 采购分析 生产到成本 生产主数据 生产计划 需求管理 生产执行 产品成本 生产分析 销售到收款 客户管理 合同管理 库存管理 发票与应收 发运与售后 采购分析 产品价格审批 电商平台 数据仓库 门户网站 车联网 文件服务器 设计变更 总 装 BOM 计划中心 ( 订单排 程 ) 执行协同 集成接口 定时调度及权限管理 成本管理与盈利分析 会计和结账 采购管理 成本管理 SRM 电商平台 数据仓库 门户网站 车联网 文件服务器 OA 计划中心 ( 订单排 程 ) MES 系统 报表与看板 主数据管理 实体建模 集成接口 执行协同 基础建模 • 销售部门提供销售预测，经生产进行生 产任务分配到各条生产线，确定生产计 划后， MES 进行排产， 同时 SAP 跟 据排 产的订单经 MRP 自动分解零部件 包装上线 扫描下线 扫描下线 执行包装 过程质量 软件调试 完工入库 完工入库 设备调试 下线统计 工单下发 工单下发 扫描 VIN 终检 检验 线尾检 加工 加工 终检 路试 缺陷 更 新 P 重要的管理特点 • 采购合同（不是采购订单）招标定价后线上审批，保证价格真实性和及时性 • 提前送货通知并应用条码系统收货，提高执行效率和操作准确率 • 通过共享生产计划和送货计划，

10% 左右，其他办公用电 占比 30% 以上。 大数据感知体系 策略执行体系 • 园区制冷采暖用能结构复杂，采用冷水 机组 + 地源热泵 + 锅炉（风盘 + 散热 器） + 多联机空调 + 单体空调。管理难 度大，用电消耗大，缺少统一的多源数 据监测管理 • 缺少以需定供的空调运行控制，节 能运行算法策略执行，满足正常办 公使用下提升用能效率、节约用电 以及降低碳排放 • 需要专业人员协助进行管理落地 需要专业人员协助进行管理落地 AI 智能诊断预测体系 • 缺少园区用能分项计量、分析诊断手 段，用电计量需要大量手抄记录并进 行统计并计算电费（非峰谷平电价） 数据 数据 算法 算法 执行 执行 低碳园区管理体系 低碳园区管理体系 基于现有智能化基础，搭建园区低碳运营管理体系 基础配套硬件设施较为完备，双碳背景下园区运营服务管理需依靠智能化平台、技术及服务助力整体提档升级。 02 难见效。 低碳园区总体方案架构 低碳智管 能耗监测分析 定额管控 碳排管理 AI 诊断优化 设备安全运维（变配电 + 冷热源 + 给排水） 低碳运维 冷站能效 数字专家 节能运行策略 + 执行控制 低碳智控 · 冷水机组 + 地源热泵 + 锅炉 + 多联机空调 照明 计量 冷热源 末端 风机盘管 公区照明、车库照明 分项计量、智能计费 IoT 智能硬件 AIoT 智能建筑操作系统

供进行数据流通和使用的基础服务；接入连接器是可信数据空间各参与方加入可信数据空间生态的入口 系统，支持数据提供方、数据使用方、数据服务方通过接入连接器提供数据、使用数据以及提供增值服 务，是依据数字合约执行使用控制的系统载体。 从生态关系的逻辑角度，可信数据空间是在接入连接器及服务平台上形成的数据流通要素和关系的 集合，包括：提供方、使用方、服务方等参与主体，数据、算法、服务等空间资源，策略、合约、法规 信的数 据流通使用，可信数据空间相关参与方在共识规则基础上，通过数字合约达成对流通使用行为预期的共 识，并可在使用控制技术中融合区块链、数据沙箱、隐私保护计算等技术，保证数据的流通和使用过程 如约执行；跨域跨空间的数据互联互通，可信数据空间符合国家数据基础设施参考架构并与区域/行业 业务节点对接，能够通过数据基础设施统一底座便捷、有效地发现、定位和使用其他可信数据空间及业 务节点中的数据产品。多 等流程。合约签订后可信数据空间服务平台按照 NDI—TR—2025—02 确定的数据交易控制指 令流程和要求向数据提供方和使用方连接器下发数据交易控制指令，可信数据空间服务平台 应基于业务需求对相关信息进行拓展，以支持数字合约执行所必需的使用控制策略下发； c) 合约备案：对可信数据空间中已签署的数字合约进行备案，支持已备案合约的查询； d) 合约解除：允许合约签署双方解除通过可信数据空间服务平台签署的数字合约，终止相关连

遵循合规要求；四是技术支撑可信，依托加密算法、隐私计算、区 块链等技术保障数据安全，防止泄露、篡改或非法访问；五是治理 规则可信，通过政策法规、行业标准、自律机制与争议解决框架， 明确数据使用边界与责任，形成可执行的信任约束。这些维度有机 融合，共同构建“数据可靠、主体可信、过程可查、技术可控、规则 可依”的生态，保障数据空间内的交互安全与价值释放。 可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 4. 2 可 议，如跨域互操作框架（GAIA-X、ISO/IEC 20547）与智能合约，标 准化交换接口并自动执行权责规则；第四是数据治理与合规引擎， 集成数据分类分级、自动化合规检查（适配GDPR、数据安全法 等）、审计日志与隐私影响评估（PIA），确保数据使用符合法规要 求；第五是可信计算环境，以TEE（可信执行环境）、联邦学习等技 术实现数据“不出域、可计算”，保证计算过程的完整性与结果可 信；最后 —区块链融合零知识证明、同态加密等技术，实现“数据可用不可见 ”（如验证数据有效性却不暴露原始内容），同时通过智能合约设定 共享权限，平衡数据共享与隐私保护；其四，可信交易——智能合 约作为“代码化契约”，自动执行数据交易条件（如“数据交付后立即 转账”），消除违约风险，提升交易透明度与效率；其五，系统可信 底座——区块链的分布式共识机制（如PoS、PBFT）替代中心化信 任，避免单节点故障或篡改，为数据空间构建“去中心化信任基础”

开发策略 （1）编译策略:代码编译时，各个微服务独立编译、打包，杜绝 直接的依赖。 （2）工程构建:代码开发时，各微服务创建独立的工程，工程之 间不能产生直接依赖。 （3）持续集成:每个微服务独立执行持续集成。 5.3.1.4 数据库设计原则 每个微服务都有自己独立的数据库，后台管理的联合查询会非常 困难。目前通用有三种处理方案。 （1）严格按照微服务的划分来做，微服务相互独立，各微服务 体而言，备份策略包括：定制策略和循环策略。 定制策略是根据数据的具体情况可以灵活定制的一种策略编制方 式，它包括一次性执行方式和周期性方式。一次性执行方式是指一 133 次性的备份作业，可以立即执行，也可以定时执行。周期性方式主 要是针对周期性备份作业，比如： 每小时、每天、每周、每月执行。 常见数据备份策略有多种：完全备份、增量备份、差异备份等。 完全备份：备份系统中所有的数据；增量备份：只备份上次备份以 本选项卡查看不同版本的信息，版本信息包括模型 ID、模型版本 号、版本更新时间、版本更新用户、版本描述信息以及版本的模型 视图。 （2）执行历史 可查看模型所关联任务的最近一次的执行历史，展示信息包括任 务名称、关联模型、模型版本、调度周期、任务状态、任务最新运 行时间以及最新结束时间，也可查看任务执行的结果数据，以弹框 的形式展示结果集。 6.1.3.3.3模型管理 可维护模型信息及模型版本信息，在版本创建前先创建模型，再

运输工具 监控调度 、 运输单据处理 GSM\3G\4G 运输管理系统 物流监控 订单管理 运输计划 TMS 功能描述 TMS 亮点描述  订单管理  运输计划  运输执行  物流监控  计费管理  运输优化  合理运输管理功能，实现运输资源利用率的体大提 升，降低整体运输成本  优化路 线规划 系统 : 帮助降低运输成本和运输时间  内置的规划和计费引擎，提高运输管理效率和准确 ，微信）、物流调度管理、运营支撑平台 ，体现了统一接单、综合调度、具体作业、考核反馈的物流管理。包括订单管理、计费管理、供应商管理、计划任务管理、运输管理、客户自助 服务、手机接单抢单执行、监控管理以及供应链金融服务等。日常物流作业数据通过运单执行，运单结算单元核算后提供给财务部门，通过绩效 管理业务单元反馈给平台。该层次信息系统兼顾灵活性、可追溯性。 ► 系统数据层：该层 包 括授权管理、加密 / 解密、认 订单列表 49 物流平台 - 订单竞价 订单竞价 50 物流平台 - 订单执行 订单执行 51 物流平台 - 钱包提现 钱包提现 52 银行卡管理 物流平台 -

一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 韧性DC的关键特征 及成熟度模型 第 2 章 韧性不是事后修补，而是前瞻性设计的结果。未来的数据中心，将是AI驱动的数字生命体，具备感知、洞 察、决策、执行与自进化的能力。 韧性是“设计+演进”出来的，AI驱动韧性跃升 复杂系统的高度韧性，是通过系统性设计实现的动 态平衡，是应对极端不确定性环境的“生存基 因”。正如行业的共识，韧性从来不是“修补”的 破口。AI使韧性从“后置恢复”转向“前瞻洞察与 自适应优化”。数据中心从传统“静态可靠性工 程”跃迁为“动态自适应系统”。AI不仅将数据中 心从业者从繁琐重复的运维工作中解放出来，更通 过洞察、预测、决策与执行的智能化闭环，使“恢 复即本能”成为韧性数据中心的内生特征。 展望未来，AI Native的韧性数据中心将是一种全 新的“数字生命体”——具备感知、分析、判 断、行动与进化的能力，能够在复杂的数字环境中 性服务中断，波及依赖云服务的多个关键领 域：部分机场值机与调度系统中断，导致航班 大面积延误；数家医院的AI辅助诊断工具临时 宕机，非紧急手术被迫延期；某证券交易平台 的实时行情服务停滞，影响高频交易执行。 事故 海量需求与洪峰流量冲击 2025年1月27日，DeepSeek公司发布大模型 R1版本后，用户单日访问量激增至 4900万 次，远超服务器并发承载极限，导致大量用户 无法使用服务。