全球能源电力清洁转型 经验与启示 —中国、德国实践 二〇二五年十月 全球能源互联网发展合作组织 德国能源署 全球能源电力清洁转型 经验与启示 二〇二五年十月 全球能源互联网发展合作组织 德国能源署 ——中国、德国实践 序言 当前，全球能源电力行业正处于加速转型的关键阶段，转型的复杂 性和不确定性日益凸显，亟需加强国际合作与互学互鉴，共同推动能源 绿色可持续发展。作为全球能源转型的先行者和推动者，中国和德国在 供了多样化借鉴意义。 本报告深入挖掘中国和德国在推动能源电力清洁转型方面的核心经 验，通过联合研究对比分析两国在电源、电网、负荷、市场等关键领域 的差异化做法，系统提炼可复制、易推广、供借鉴的共性经验，旨在为 全球能源电力转型提供有益的参考和建议。 报告全文共分四章，由合作组织、德国能源署联合撰写。第一章概 述全球能源转型的形势与面临挑战，由合作组织、德国能源署等编写。 第二章分析德国促 论，研究提出中德能源转型的经验共识，由合作组织、德国能源署共同 合作编写。在报告撰写过程中，参考并吸收了包括 2024 年 11 月于柏 林召开的中德研讨会在内的实地调研成果，广泛凝聚了中德专家团队的 宝贵的意见和建议。报告成稿还得到了能源基金会的大力支持，在此一 并致以诚挚感谢。 在全球能源电力加速转型的浪潮中，机遇与挑战交织并存。跨国协 作与经验互鉴的价值在于，这些跨越国界的智慧成果，能够成为更多国

期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创 造更多可能性。 期待保险行业：数据 + AI开启经验 规模化复制时代 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI Agents支持平台，以该公司 研发的人工智能模型作为前身，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。通过 义能力，能够收集和分析根据用户的信息、需求和行为模式，推断出用户的意图和偏好，从而生 成个性化的答案/产品。其次，AI Agent需要具备记忆功能，以便能够跟踪、读取、存储和检索数 据、知识和经验。此外，计划反馈也是一项非常需要关注的能力，其实现需要基于大量的数据和 算法，通过对环境反馈信息的分析、评估和多种推理功能，来调整和优化自身的计划和策略。这 种能力需要考虑多个因素，能够实时地获

中国的分布式能源融合发展 国际经验启示 The IEA examines the full spectrum of energy issues including oil, gas and coal supply and demand, renewable energy technologies, electricity markets, energy efficiency, Senegal Singapore South Africa Thailand Ukraine INTERNATIONAL ENERGY AGENCY 中国的分布式能源融合发展 摘要 国际经验启示 3 IEA. CC BY 4.0. 摘要 中华人民共和国（以下简称“中国”）正在经历分布式能源（DER）的快速发展，包 括屋顶太阳能光伏发电、电池储能和电动汽车（EV）充电桩。随着中国向碳达峰 增长给电力系统 规划和运行带来的新挑战，呼吁人们重新关注配电网。本报告借鉴了澳大利亚、 欧洲、日本和美国等地在分布式能源融合方面的先进经验，以国际视角审视了中 国的分布式能源发展。通过跨国比较，本报告提炼出了与中国不断演进的电力行 业和监管环境相关的经验教训和最佳实践，并深入探讨了政策、监管、市场设计、 数字基础设施和体制框架在充分释放分布式能源潜力方面发挥的作用。 本报告提供了针对

XX 岗位价值评估工具介绍—— 6 要素 12 维度 影响 解决问题 沟通 沟通 知识技能 业务领域 岗位价值 影响 影响范围 影响程度 领导力 领导范围 领导方式 知识经验 知识经验范围 知识经验级别 解决问题 问题复杂性 解决问题的要求 沟通 沟通难度 沟通目标 工作领域 业务领域 地域 全球标杆 中国智慧 职位评估价值取向 六大标准 职位与他人沟通难度越高 、沟通 根据所影响领域的工作计划，建立相关工作制度、标准和流程，组织日常工作开展 或：根据所影响领域的专业发展路线，制定相关工作方法、程序等专业细则，以独立完成自身工作为 主，可管理、协调他人工作，在专业上对缺乏经验的同事来说是一种资源 条件三 承担所影响领域内短期业绩的直接责任，同时承担对管理、协调他人工作时产生的间接责任 部分影响 + 全部满足部分影响的条件，部分地满足直接影响条件 部分 影响 条件一 条件二 使对方获知相关明确的信息，是单向的 全球标杆 中国智慧 知识经验 - 知识经验范围  “ 知识技能”：主要用于评判岗位应具有的知识、技能和经验水平。评判这一要素的主要方式是： 分析该岗位需要在哪方面，具有怎样的知识、技能和经验。此要素包括：“知识经验范围”和 “知识经验级别”两个 维度 知识经验范围： 知识经验范围 判定 评判标准 多职能综合 唯一条件 具备多个专业的知识，同时兼备经营管理知识

优势 我们将推动的成果： • 凭借我们在能源及其他全球行业数字化采购领域的丰富经验，我们将通过以下方式支持甲方集团采购部门的转型： – 在前三周内，根据我们对数字化对采购意义的清晰观点，塑造数字化蓝图愿景，拓宽视野，想象“可能的艺术”。 – 采用务实的 12 周方法，进一步细化蓝图，利用我们的数字资产和经验丰富的团队“将愿景变为现实” – 通过涵盖战略采购和交易采购领域的两个原型展示“数 我们在实施数字化转型 方面拥有强大的参考和 丰富的经验 这将有助于加速 XX 国家石油公司 GP 的数字化转型 § 我们的数字工作得到了客户和独立来源的认可 § 我们为自己而活，为世界各地的客户实施数字技术 咨询公司在数字化转型的道路上，与 XX 国家石油公司集团采购部建立合作伙伴关系具有得天独厚的优势。 C. 我们引进了一个经验丰 富的团队，拥有正确的 数字 / 行业 / 职能组合 7 我们将利用我们在推动跨行业采购和供应链（ P&SC ）数字化战略和转型项目方面的丰富经验 数字 P&SC 平台 虚拟类别室 虚拟供应商室 供应链分析 后勤控制塔 供应商网络 公司商场 材料控制塔 仓库自动化 选定的客户端 资源客户端 其他客户 我们在提供数字方面的经验 8 Key Questions – Our Point of View Executive

市场前景：复合年增长率将超过 39% ， 2024 年全球市场达到 235 亿美 元 维护模式迭代 预测性维护 评估预测设备状态，按需维护 （依靠传感器） 最经济的维护 预防性维护 遵从操作手册（凭经验） 有计划无目标 事后维护 故障发生后 最昂贵的维护 事后维修比事前预防的成本高约 50% 以 上 状态监测 健康评估 异常监测 故障预测 压力 转速 前端智能传感器 + 云端智能运维算法 + 平台（手机 / 网页）展示界面 AI+ 在工业的应用——产品 知识经验库 AI+ 工艺优化 AI+ 质量 AI+ 设备 智能体  构建包含传感器数据、机理模型 和专家知识的三维知识库；  避免经验流失；  加速新员工培养与标准化落地；  动态检索，保证信息时效性。  跨系统的数据整合；  实时监测；  精准识别隐性异常 (ISO/SOP) 专家经验库 ( 工艺秘笈 / 决策逻辑 ) 案例库 ( 历史问题 + 解决方案 ) 智能应用 内容解读 LLM 智能问答 报告生产 .... 从业务一线提取经验，构建知识库；又通过智能问答系统，支撑业务一线实现组织知识的复用。 数据采集及预处理 知识库的构建 模型部署 应用 模型再优化 • 产品研发设计知 识经验库：将知 识和经验结构化 数字化；

...........................................................................................92 9.3 经验总结................................................................................................. 分析与语义理解能力，能够自动化地处理海量简历数据，并从中提 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 技术的企业在招聘周期的缩短和招聘成本 的降低方面取得了显著成效。 在人力资源管理中，简历筛选是招聘流程中最为关键的一环， 它直接影响到后续面试的质量和最终录用的结果。传统的筛选方法 通常依赖于人力资源专员的主观判断和经验，这种方法在处理大量 简历时效率低下，且难以确保筛选的公正性和一致性。引入 DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek

人工判读：依赖经验，标准难以统一；新 员工经验不足、重复性疲劳等易导致漏检 误判； • 精度受限：产线上难以根除的微小缺陷。  人力：大量质检人员的需求，培训和运营成本高。  物料：废品损失成本大，提高生产成本；  客户满意度：质量问题容易引起客户投诉，影响品 牌声誉，降低产品竞争力。  高节拍的生产线上，人工检测速度难以 跟上，造成产线瓶颈；  依赖员工个人经验，难以发现早期故障 （统计过程分析）功能，辅助识别复杂工艺的 实时波动与隐性异常。  将质检“事后把关”转变为“过程控制”；  从“抽样检验”迈向“全量检测”；  从“看数据”转化为“看趋势、识风险、自动 预警”；  从“经验驱动”转化为“数据驱动 + 智能决 策”。 AI+ 质量应用 AI 应用的价值 将 SPC+FMEA （失效模式与影响分析） +AI+LLM （大语言模型）的智能认知能力深度融合，打造 闭环优化”的全生命周期管理平台。 AI+ 质量管理——简介 模块 传统质量管理 AI+ 质量管理 检测方式 抽样检测 全检 + 在线检测 反应速度 事后发现 实时预警 数据处理 人工分析 智能分析 改进方式 经验驱动 数据驱动 覆盖范围 局部环节 全生命周期 AI+ 质量管理是运用人工智能、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术，对产品质量进 行全生命周期、全过程、全要素的智能化管理，实现质量问题的预防、预测、预警和持续改进。