北京大学能源研究院:鄂尔多斯低碳转型及案例研究报告鄂尔多斯低碳转型及案例研究 2024 年 12 月 关于作者 张兰英 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目分析师 陈 炯 北京大学能源研究院气候变化与能源转型项目副主任 致 谢 本研究由北京大学能源研究院统筹撰写,由能源基金会提供资金支持,特此感谢。 在本项目研究过程中,研究团队得到了国家发改委能源所、生态环境部环境规划院、国家气候中心、北京大学 鄂尔多斯研究院、鄂尔多斯能源局 鄂尔多斯研究院、鄂尔多斯能源局、鄂尔多斯工信局等单位的大力支持,在此向他们表示诚挚感谢。 研究团队同时感谢以下专家在项目研究过程中作出的贡献: 白荣春 国家能源专家咨询委员会 原副主任 吴 吟 中国能源研究会 学术顾问 戴彦德 国家发改委能源研究所 原所长 张绍强 中国煤炭加工利用协会 会长 马开华 北京大学鄂尔多斯能源研究院 常务副院长 郝洪亮 北京大学鄂尔多斯能源研究院 副院长、新型储能研究方向负责人 杨富强 杨富强 北京大学能源研究院 特聘研究员 敖 明 中共鄂尔多斯市委员会党校 市情研究中心主任 冯 波 鄂尔多斯市工信局 办公室主任 李 彬 鄂尔多斯市能源局 高级工程师 关于项目单位 北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领 域全局及国际前沿,推动能源科技进展,促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平的能 源智库和能源10 积分 | 86 页 | 3.54 MB | 1 月前3
鄂尔多斯新能源研究院胡文宇:零碳能源微网系统构建能源发展新范式10 积分 | 42 页 | 2.91 MB | 1 月前3
电力人工智能多模态大模型创新技术及应用方案(35页 PPT)电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学;其在历史上经过多个发展时期,形成了不同的技术流派; 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 人工智能领域迭代迅速、多种技术流派蓬勃发展,在多个领域已有广泛应用。 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 依赖统计学和人工 设计特征构造算法; 代表算法: 支持向量机 (SVM) 决策树 朴素贝叶斯算法 神经网络在多个领 域取得初步应用; 代表算法: 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 聚焦知识工程 与专家系统构建, 通过人工整理知 识库驱动决策, 受限于知识获取 通用模型 无需人类专家标注 高效互联通讯: NVLINK 、 HCCL ( 华为 ) 多模态通用模型: Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力10 积分 | 35 页 | 7.61 MB | 2 月前3
生态环境保护基于多模态AI大模型智慧诊断应用设计方案(141页 WORD)项目编号: 生态环境保护基于多模态 AI 大模型智慧 诊断应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................... ............................................................................................9 1.3 多模态 AI 大模型的简介........................................................................................ ......22 3. 多模态 AI 大模型概述........................................................................................................................................................23 3.1 多模态学习的定义.......40 积分 | 149 页 | 294.25 KB | 2 月前3
【专家PPT】沈阳工业大学 邢作霞:高温固体蓄热电热存储及多场合的应用10 积分 | 48 页 | 3.98 MB | 1 月前3
【案例】面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究_上海航天第 42 卷 2025 年第 2 期 上海航天(中英文) AEROSPACE SHANGHAI (CHINESE & ENGLISH) 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂 关键技术研究 刘骁佳 1,夏永江 2,戴 铮 1,王 堃 1,刘 晓 1,洪海波 1 (1. 上海航天精密机械研究所,上海 201600;2. 上海航天技术研究院,上海 201109) 摘 要: 我国航天领域的快速发展使得航天飞行器的品种和批量大幅增加,对其研制生产周期、成本和质量的 管控能力提出了更高的要求。基于当前航天飞行器加工、装配车间发展现状,提出面向未来多品种、大批量生产的 航天飞行器智能工厂发展思路和总体架构,并从资源动态组织、人机协同制造、质量智能检验和产业链高效协同等 维度分析智能工厂的关键技术,通过将制造技术与数字化、智能化技术深度结合,为我国航天飞行器制造智能工厂 智能工厂 中图分类号: V 468 文献标志码: A DOI: 10.19328/j.cnki.2096‑8655.2025.02.007 引用格式: 刘骁佳,夏永江,戴铮,等 . 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究[J]. 上海航 天(中英文),2025,42(2):58-66. Research on Key Technologies of Intelligent10 积分 | 9 页 | 4.87 MB | 2 月前3
图克绿色低碳产业示范园区规划方案—高质量打造鄂尔多斯世界级现代煤化工产业示范区关键核心区(239页 WORD)我国化工产业园区转型发展概况 ......................... 19 第四节 内蒙古现代煤化工产业发展概况 ......................... 23 第五节 鄂尔多斯现代煤化工发展现状 ............................. 24 第三章 规划基础 .............................................. ........................................................... 45 第 III 页 中煤图克绿色低碳产业示范园区规划 第五章 构建“多网融合”的一体化网络 ................................... 49 第 III 页 中煤图克绿色低碳产业示范园区规划 第一节 煤网 ............... 供 了根本遵循。 鄂尔多斯市地处呼包鄂经济发展中心区,是《现代煤化工产 业创新发展布局方案》确定的四个现代煤化工示范基地之一。煤 炭资源丰富、产业基础扎实、交通运输便利、地理区位优越。近 年来,全市聚焦“三个四“目标任务,深入落实自治区“五大任 务”,以打造世界级煤化工产业为目标,扛起“三大责任”,加 快“三个提升”,建设“六大基地”,走出一条独具鄂尔多斯特色 的煤基化工发展新路子。为加快国家现代煤化工产业示范区建设40 积分 | 363 页 | 40.64 MB | 1 月前3
中国中煤能源集团有限公司图克绿色低碳产业示范园区规划——高质量打造鄂尔多斯世界级现代煤化工产业示范区关键核心区我国化工产业园区转型发展概况 ........................... 19 第四节 内蒙古现代煤化工产业发展概况 ........................... 23 第五节 鄂尔多斯现代煤化工发展现状 ............................... 24 第三章 规划基础 ........................................... .. 44 第五节 规划目标 ................................................................... 45 第五章 构建“多网融合”的一体化网络 ...................................... 49 中煤图克绿色低碳产业示范园区规划 第 IV 页 第一节 煤网 ...... 了根本遵循。 鄂尔多斯市地处呼包鄂经济发展中心区,是《现代煤化工产 业创新发展布局方案》确定的四个现代煤化工示范基地之一。煤 炭资源丰富、产业基础扎实、交通运输便利、地理区位优越。近 年来,全市聚焦“三个四“目标任务,深入落实自治区“五大任务”, 以打造世界级煤化工产业为目标,扛起“三大责任”,加快“三个 提升”,建设“六大基地”,走出一条独具鄂尔多斯特色的煤基化 工发展新路子20 积分 | 239 页 | 22.80 MB | 1 月前3
《特斯拉人形机器人技术突破解读》报告远征系列在智能方面独树一帜,专注于将人工智能技术深度整合到机 器人的行为决策中[1]。 然而,人形机器人的发展仍面临诸多技术挑战。在传统控制方法下,人形机器 人的全身运动控制是一个复杂的挑战[1]。由于人形机器人具有多自由度关节, 其运动学和动力学模型极为复杂,传统控制算法往往难以精确协调各关节的运 动,导致稳定性不足[1]。此外,环境感知方面也存在局限性,有限的传感器数 据处理能力使其难以深入理解和分析复杂的环境信息[1]。 Atlas 和中国 Unitree 的 H1 则以其卓越的 移动性能著称,其动力系统和平衡控制能力表现突出[1]。 人形机器人面临的主要技术挑战包括全身运动控制的复杂性。由于人形机器人 具有多自由度关节,其运动学和动力学模型极为复杂,传统控制算法往往难以 精确协调各关节运动,导致稳定性不足[1]。环境感知能力有限也是一大挑战, 有限的传感器数据处理能力使其难以深入理解和分析复杂环境信息[1]。此外, 此外, 人形机器人的核心技术难点还包括步态控制、环境感知等环节[7],这些问题制 约了人形机器人在复杂环境中的应用。 从技术分布来看,美国和中国是人形机器人研发的主要国家。美国公司如特斯 拉、波士顿动力在人形机器人领域处于领先地位[1][4]。中国企业如优必选、 Unitree 等也在积极推进人形机器人技术发展[1][7]。特斯拉 Optimus 专注于 服务机器人领域,该领域在过去四年增长约10 积分 | 16 页 | 857.05 KB | 1 月前3
2026 自动驾驶元年八大展望-30页展望六:Robotaxi 万亿市场的出行革命将持续加速 Robotaxi 为全球万亿网约车市场带来颠覆性创新,出行革命将持续加速,国内 已有十余个城市开展运营,企业车队达到千台规模,美国市场 Waymo 与特斯 拉双强竞争。 展望七:Robovan 物流无人车将迈向城市配送星辰大海 Robovan 物流无人车单车模型跑通跨过规模化交付门槛,行业进入快速扩张阶 段,拓展广阔城市配送市场,预计 正式落地。2025 年 12 月 15 日,工业 和信息化部在第 401 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》中,附条件许可全 国首批 L3 级有条件自动驾驶车型产品准入。L3 级自动驾驶的落地进程已历经多 阶段铺垫,本次工信部发放准入许可意味着从测试阶段正式迈向商业化应用阶段。 2023 年 11 月,工业和信息化部、公安部等四部门联合发布《关于开展智能网联 汽车准入和上路通行试点工作的通知》,明确试点面向具备量产条件的 EHB Two-box iBooster 2013 特斯拉、蔚来、小鹏 EMB 已开发原型系统 弗迪 动力 EHB One-box BSC 2021 比亚迪、赛力斯 EHB One-box WCBS 2021 奇瑞、吉利、长安 2024A 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 中国乘用车销量(万辆)10 积分 | 30 页 | 3.90 MB | 1 月前3
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