华为数字能源 2024 年可持续发展报告 2024 SUSTAINABILITY REPORT 目录 01 03 05 04 02 可持续发展管理 数字赋能 共同成长 成就零碳 责任经营 关于华为数字能源 关于本报告 关键奖项与荣誉 可持续发展战略 可持续发展管理体系 利益相关方沟通 推进效率提升 助力智能创新 保障安全可靠 促进清洁可及 携手员工成长 “更成长”的合作伙伴体系，推动合作伙伴从通路型伙伴 向能力型伙伴的加速转变。未来，我们将进一步强健以客 户为中心，共创客户价值的“伙伴 + 华为”体系，携手能 力型伙伴共创行业解决方案、联合产业伙伴共同助力产业 高质量、可持续发展，共创产业新价值，共赢低碳新时代！ 深耕数字能源新时代，引领绿色低碳高质量发展 华为数字能源 2024 年可持续发展报告 CSD 委员会主任致辞 05 赵跃先生 长期繁荣；在商业道德方面，我们严格遵守相关法律要求， 持续投入资源建立符合业界最佳实践的合规管理体系，坚 持将诚信、守法的业务管理落实到实际业务活动及流程中。 共同成长 华为数字能源以诚信、开放、合作、共赢的运营模式携手 各方伙伴共同成长，对内鼓励员工自我价值实现，对外注 重行业协同合作，携手创建共荣共生的商业生态，助力社 会繁荣发展。在员工成长方面，我们致力于构筑多元平等 的职场氛围，完善职业健康安全管理体系建设，拓展学习

教师的AI能力框架与学生的能力建设框架共同发展。我希望这两个框架能够赋能教 师和学生，共同塑造我们所期望的包容性和可持续的数字未来。 这一至关重要的新联合国教科文组织人工智能能力框架使各国能够填补这一空白。作 为首个全球性的此类框架，它旨在指导各国制定本国的人工智能能力框架和教师专业 培训计划，确保教育成为公共产品的进程得以推进。 在一个日益复杂和不确定的世界中，确保教育成为我们共同未来转变的中心空间，这是 我们的共同责任。 教师教育提供者、教师工会、学校 领导、教师和教育专家。 The AI CFT 的结构，如第三章所示，遵 循ICT CFT 的结构。这两个框架都基于 一个愿景，旨在赋予教师适当利用技术进 行教育所需的能力。两个框架在架构上具 有共同性，涵盖了从预职前、在职和持续 支持阶段的全面教师专业发展方法，从而 确保持续的进步和信息技术与人工智能工 具的实际整合。通过在组织上镜像ICT C FT 的整体方法，AI CFT 还表明了为教师 持续专业学习提供有效支持所需的技术和 观和对人机交互的态度，从四个方面着手 ： 确保人类和社会价值观占上风 ： 盈 利驱动的算法还会通过促进个人与现 实世界及他人的隔离来削弱社会价值 观和凝聚力。共情、利他主义、公正 、跨文化同情和团结的价值观对于维 护社会稳定和我们的共同人性至关重 要。人工智能和其他数字技术必须不 应阻碍人们与他人和现实世界的联系 ，也不应妨碍尊重超越数字空间的生 活方式和认知权利。 了解 AI 设计固有的威胁 ： 当前的 人工智能算法路径和模型对人权和隐

南天河国云科技有限公司、浪潮云信息技术股份有限公司、上海零数科技有限公司等23家机构，共同倡议发 起成立“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”，并先期开展了“国家数据基础设施技术路线研 究”课题，形成了《国家数据基础设施技术路线发展研究报告 1.0版》 本研究报告由“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”倡议成员机构共同完成，旨在为各地 方各行业，特别是18个试点试验城市的数据基础设施建设提供参考。 供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学 为了构建欧盟统一数据市场，打造数字经济领域的规模竞争力，欧盟委员会于2020年2月发布《欧洲数据战略》，明确 提出建设欧洲共同数据空间，并确立了制造业、绿色节能、交通、健康、金融、能源、农业、公共管理、技能、开放科学云 等10个建设领域，后来又将建设领域扩大到18个。欧洲共同数据空间将欧盟构建成一个单一数据市场，通过快捷方便的访 问接口，使来自欧盟范围内的各类主体均能够以可信和低成本的方式实现

南天河国云科技有限公司、浪潮云信息技术股份有限公司、上海零数科技有限公司等23家机构，共同倡议发 起成立“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”，并先期开展了“国家数据基础设施技术路线研 究”课题，形成了《国家数据基础设施技术路线发展研究报告 1.0版》 本研究报告由“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”倡议成员机构共同完成，旨在为各地 方各行业，特别是18个试点试验城市的数据基础设施建设提供参考。 供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学 为了构建欧盟统一数据市场，打造数字经济领域的规模竞争力，欧盟委员会于2020年2月发布《欧洲数据战略》，明确 提出建设欧洲共同数据空间，并确立了制造业、绿色节能、交通、健康、金融、能源、农业、公共管理、技能、开放科学云 等10个建设领域，后来又将建设领域扩大到18个。欧洲共同数据空间将欧盟构建成一个单一数据市场，通过快捷方便的访 问接口，使来自欧盟范围内的各类主体均能够以可信和低成本的方式实现

51 PART 5 5.1 安全隐私可信工程 5.2 VCSL网络安全实验室 5.3 漏洞管理 5.3.1 漏洞管理是保障网络空间安全的重要工作 5.3.2 漏洞管理是产业链的共同责任，需要协同合作来共同解决 5.3.3 引望遵循行业标准和最佳实践建立漏洞管理体系和工程能力 5.3.3.1 漏洞管理目标 5.3.3.2 漏洞管理原则 5.3.3.3 漏洞处置关键阶段 5.3.3 深圳引望智能技术有限公司（简称“引望”，下同）坚信“质量为企业的生命”，坚持“以质取 胜”。我们致力于为客户提供高质量的产品和服务；我们将多年的质量管理经验延伸到所有的合 作伙伴，构建全流程、端到端的质量管理体系，共同推动相关产业链的高质量发展。网络安全和 隐私保护是数字化、智能化世界发展的基石。作为安全可信有能力、开放合作负责任的智能汽车 解决方案提供商，引望坚持将对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上。为此 质量要求。在这些管 理要求、工程与技术规范中，引望产品安全基线是强制性的基础要求。基于过去十多年在产品 安全质量上的长期实践,我们持续不断的优化、刷新这一产品安全基线，也和合作伙伴、供应商 等共同分享这个安全基线对保障端到端供应链安全所带来的价值。安全实践也证明了，产品安 全基线是一个有效管理产品安全质量的方法，也保障了产品在客户网络上一直以来良好的安全 运行记录。 2.4.1 网络安全基线制定的原则

9 拓展 趋势三：技术正成为重构能源格局的关键力量，智能技术与新兴能源技术共同构建 13 更加灵活、稳定、低碳的能源体系 趋势四：全球能源转型中长期趋势不可逆转，碳监管在贸易和产能调控中作用日益 18 关键，成为转型重要抓手 趋势八：新兴市场驱动新能源需求增长，系统解决能力与本地交付能力共同构成新 35 能源企业核心竞争力 趋势九：中国新能源产业进入源网荷储一体化发展新周期，呈现市场化、智能化、 中美战略博弈、地区间冲突加 剧能源安全焦虑，推动各国加 快“自主可控”的能源体系建 设。能源合作模式由全球化 转向“区域联盟+ 战略资源控 制”主导，中东推进“油气+氢 能+绿色电力”出口，欧盟加快 构建“欧洲能源共同体”，亚 非国家推动区域协同。 新兴经济体电气化、城市化和 数字化进程加快，带来全天 候、可调节的用能需求。能源 消费模式由传统工业主导向智 能制造、电气化交通、数据中 心等新兴载体转移，负荷曲线 十五五，德勤中国能源资源与工业行业团队仍将以严谨审慎的态度及对行业的高度 责任感，潜心钻研，深耕实践，探索能源产业链关键节点的技术突破与模式创新，解 读主要市场的政策演进与产业深意，与所有能源产业参与者共同寻求破局之道。 德勤(中国)能源资源与工业行业主管合伙人 2025.07.09 3 “十五五”时期中国能源行业关键议题 | “十五五”时期能源行业关键议题 “十五五”时期能源行业关键议题

月，欧盟委 员会发布《欧洲数据战略》，其核心目标是构建一个统一、安全 且跨行业的数据共享框架，创建一系列的欧洲共同数据空间以 推动单一数据市场的形成，并强化欧洲在全球数字经济中的竞 争力与数字主权。这一战略的提出，旨在解决数据碎片化和大 型科技公司垄断问题，通过建立“欧洲共同数据空间”促进企业、 公共部门及个人数据的安全流通与合规使用，同时强调数据所 有者对数据的控制权（即数据主权）。 原则。在可信数据空间中，不同主体的数据无需离开本地存储 域，就能在加密脱敏状态下参与联合计算与分析。 多主体共创则是发挥集体智慧、促进创新的重要模式。在 可信数据空间内，不同主体基于自身的数据资源和专业优势， 共同参与数据的开发利用，共同推动数据价值的最大化。此外， 为实现各类数据空间互联互通，跨网互联、跨云互管、跨链互 5 通、跨域共用正逐步成为可信数据空间建设的共识。 （三）功能定位 一是作为数 企业、公共数据资源，吸引各类数据服务商开展第三方数据服 6 务和产品打造，推动数据利用场景挖掘和价值释放，是践行数 据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置运行 的有效载体，打造数据资源“共同使用、共享收益”数据收益新 模式。基于区块链技术，如需使用用户数据必须先获得授权， 用户在数据流通和利用中可实实在在享受到数字资产的收益。 基于透明可信、自动执行、强制履约的智能合约，用户对可能

全方位的规划，为数字经济的高质量发展明确了方向和路径。数字行业产业集 群作为提升新质生产力的重要途径，其核心优势在于空间集中、资源共享、平 台协同及高效管理。与此同时形成数字行业产业集群需要建立共融数字可信生 态，在共同的生态当中引入不局限于国内的创新竞争力，反向促进关键领域的 技术瓶颈突破，打破生态间互不可信壁垒，开创可信产业赛道，形成可持续发 展市场。 1.1 政策背景 国务院在 2021 年发布的《“ 8%； 共投入研发经费 702.8 亿元，同比增长 0.3%。上述数据反映了互联网行业在数 字经济背景下的持续繁荣和发展潜力，基础设施的完善、平台经济的繁荣、内 容产业的创新以及用户规模的扩大，共同推动了互联网行业的快速增长，为数 字经济的全面发展注入了强劲动力。 大数据行业 根据中国信通院发布的《2024 年中国大数据发展白皮书》的数据显示， 2024 年中国大数据市场规模预计将达到 数字可信是一个综合性概念，涵盖了基础设施、身份、数据、资产、治理 监管等多个维度的可信性，基础设施可信、身份可信、数据可信、资产可信和 治理监管可信等方面相互关联、相互影响，旨在构建一个安全、可靠、透明且 具有公信力的数字环境，共同构建在数字经济下的数字可信。 2.1.2数字可信内涵分析 1. 数字可信的特点  数据安全与隐私保护：数字可信要求在数据采集、存储、交换到计算 赋能的全过程中嵌入可信技术，以实现数据要素的价值闭环。

具体来说，深圳市、北京市和成都市分别以 89.0 分、88.1 分和 86.5 分位居 前列，与其后城市拉开较大差距。这得益于其强大的市场规模、配套建设、产业 基金支持以及对人才的强大吸引力。这些因素相互作用，共同构建了一个良性循 环的市场生态系统，有力推动了这些城市在无人机等高技术领域的快速发展。得 益于开放的政策环境，深圳市政府在基础设施建设、产业政策、创新支持等方面 给予了大量低空经济产业的支持， 全国性低 空领域行业产教融合共同体与市域产教联合体如雨后春笋般涌现。以全国低空经 济行业产教融合共同体为例，该组织由空中丝绸之路国际合作联盟指导，北京首 16 航直升机股份有限公司、郑州航空工业管理学院、湖北工程职业学院等 70 余家 单位共同牵头成立，通过共建实践中心、技术创新中心等平台，为人才培养提供 真实产业场景。自 2024 年在北京成立以来，共同体全方位整合产教资源，目前 已汇聚行业领军企业 个省、自治区、直辖市，涵盖 低空经济全产业链，实现"政行企校"四方联动。共同体计划在 2025 年在全国范 围内指导成立 10 家市域级低空经济产教融合联合体、地区和行业级专委会。 表 3-6 部分全国性低空领域行业产教融合共同体、市域产教联合体 序号 名称 主要单位 1 全国航空装备制造与维修 行业产教融合共同体 5720 工厂、南京航空航天大学、长沙航空职业技术 学院 2 全国低空智联网与无人驾

系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 体现，是连接人、车、环境的动态信息界面。我们期待通过本报告，推动 产业从无序竞争走向基于价值创新的有序升级，共同照亮智 能出行新时代。 前 言 第一章 车灯发展历史及智能车灯产生的驱动力 一、车灯发展的前世今生 二、智能车灯产生的驱动力 01 02 01 第二章 什么是智能车灯 03 终端升级，见下图1。 二、智能车灯产生的驱动力 图1 车灯发展进程图 车灯智能化的快速发展并非单一因素所致，而是多重产业浪潮汇聚的结果。在市场与消费端、技术 与产业端、政策与标准端三方驱动力的共同作用下，车灯逐渐超越其传统照明角色，开始向感知、计 算、交互一体化的智能车灯方向演进[2]。 市场与消费端，新能源汽车的快速渗透为车灯智能化提供了核心硬件支撑。中汽协数据显示2024 年中国新能源汽车渗透率已达47 和国内强制性法规为核心的政策标准，形成了智能车灯发展的约束与引导。2024版C-NCAP规程新增 ADB功能专项评分，具备ADB功能的车辆可较易获得更高的得分，测试结果将影响车辆星级评定。 三方驱动力环环相扣、协同发力，共同推动车灯由单一的传统照明功能，稳步向更智能、更安全、 更具交互价值的高阶形态演进，成为汽车智能化转型进程中不可或缺的核心力量。 图2 不同像素ADB照明效果图（从上至下依次是简单分区ADB、低分辨率ADB、高精度ADB）