延加工业，化学原 料及化学制品制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，造纸及纸制品业，化学纤 维制造业，纺织业，非金属矿物制品业等工业行业中。 0 10000 20000 30000 电力 、热 力生 产和 供应 业 黑色 金属 冶炼 及压 延加 工业 化学 原料 及化 学制 品制 造业 计算 机、 通信 和其 他电 子设 备制 造业 造纸 及纸 制品 业 化学 纤维 制造 黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，造纸及纸制品业，化学 纤维制造业 南京市 黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，石油加工、炼焦及核燃 料加工业，非金属矿物制品业 无锡市 化学原料及化学制品制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，黑色金属冶炼 和压延加工业，非金属矿物制品业 南通市 化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，造纸及纸制品业，纺织业 镇江市 化学原料及化学制品制 有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业，纺织服装、服饰业，黑色金属冶炼及压 延加工业 扬州市 化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，造纸 及纸制品业 连云港市 化学原料及化学制品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，农副食品加工业，非金 属矿物制品业， 宿迁市 化学纤维制造业，有色金属冶炼和压延加工业，化学原料和化学制品制造业，纺 织业 2.3 江苏省减煤控碳重点园区 识别 在筛选出江

技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 ➢ 其他讨论：Over-Thinking 过度思考等 ➢ 未来方向分析探讨 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ ➢ 得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调SFT，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1-Zero 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 推理为中心的大规模强化学习 Large-Scale Reasoning-Oriented RL 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL驱动下自然涌现长文本推理能力

再循环空气系统和机房空调应用气相和颗粒过滤。 对气态污染物的最佳控制将允许机械系统中为颗粒物和气态分 子级污染物控制设置单独的部分。然而，机械系统受到的物理限制， 如尺寸和压降的限制，以及持续的预算约束，都要求开发新型化学过 滤产品。 本白皮书旨在全面剖析数据中心空气治理的需求、现状、检测 手段、现存问题及治理方法，结合国内外标准、实际案例和最新研究 成果，为数据中心行业提供科学、有效的空气治理解决方案，助力数 据中心实现绿色、高效、可靠运行。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 5.2 物理化学检测方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (Cl2)：不仅腐蚀设备，还会通过呼吸道侵入 人体，导致中毒。例如，H2S 浓度 >10ppb 时，可能引发嗅觉疲 劳；>100ppb 时，短时间内可致人昏迷（T/NIISA 004-2022 表 A.3）。控制要求：数据中心需通过化学过滤装置将 H2S 控制在 <3ppb，Cl2 ＜ 1ppb（ANSI/ISA-71.04-2013 G1 等级要求）。 • 氮氧化物（NOx）：柴油发电机运行时排放的 NOx（如 NO2）可 形

DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 模型压缩：学生模型参数少，计算成本低，更适合在资源受限的环境中部署。 性能提升：学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，能够更好地理解数据的模式和特征。 球大模型赛道的重要领跑者。 多Token预测 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： D

等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 10 倍以上。 3.小样本强化学习：在有限的实验次数、原材料等条件下，AI 通过机器强化学习以及推理， 使得能够在少量实验数据的基础上，快速学习到如何调整配方和条件以提高反应效率。比如 Wen 等在 Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 系统中搜索高硬度的 HEAs Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产设备的运 行参数，环境温度、湿度等，进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验，相比“人工试 错法”，找到生产过程中的最优解，精确地控制生产过程中的各个参数的能力或呈指数级提 升，生产过程的损耗也有望大幅降低的同时产品合格率也有望得到大幅提升。AI 还可以实 ..................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ............................................. 11 1.4 高通量机器人验证：大幅提升新产品的研发速度 .................. 14

具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 第六章 地球与环境科学 1. 大气科学 2 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 科学智能白皮书 2025 4 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold GraphCast 模型 2、华为“盘古”大模型 3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验

计 总 院 ◎编著 编制单位 国家能源局能源节约和科技装备司 电力规划设计总院 支持单位 中国电力科学研究院有限公司 中国电力企业联合会电动汽车与储能分会 中关村储能产业技术联盟 中国化学与物理电源行业协会储能应用分会 中国新型储能发展报告（2025） 前 言 2024 年，是新中国成立 75 周年，是实现“十四五”规划目标的 关键一年。党中央、国务院高度重视新型储能发展，作出重大决策部 3.7 亿千瓦时，同比增长约 65% A。全球储能系统出货量为 2.4 亿千瓦时，同比增长超 60% B。 （三）新型储能技术不断拓展应用 2024 年，各国持续开展新型储能技术创新探索。电化学储能领 域，澳大利亚推动新型锂离子电池硅负极材料应用；美国和日本布局 以铁 - 空气和锌 - 空气为代表的金属空气电池技术研究，正在推动技 术示范。长时储能领域，美国、德国、日本等多国正在推进绝热压缩 工程应用各环节标准日趋完善 2024 年，超过 20 项电化学储能标准发布实施，覆盖规划设计、 接入电网、运行控制、检修试验、后评价等多个环节。其中，《电力 系统新型储能电站规划设计技术导则》（NB/T 11681-2024）根据不 同时长需求对新型储能设备选型提出建议，在不同应用场景下提出了 容量配置技术要求，对于新型储能电站系统接入、布局选址给出科学 指导。《电化学储能电站接入电网技术规定》（GB/T 36547-2024）明

言 本标准按照 GB/T1. 1—2009给出的规则起草。 本标准由全国危险化学品管理标准化技术委员会(SAC/TC251)提出并归口。 本标准起草单位:中国石油和化学工业联合会化工园区工作委员会、清华大学、惠州大亚湾经济技 术开发区、上海化学工业区发展有限公司、中国化工经济技术发展中心、中国化学工程集团有限公司、中 馨科创(北京)咨询顾问有限公司。 本标准主要起草人:杨挺、石磊 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB/T29178 消防应急救援 装备配备指南 GB/T29639 生产经营单位生产安全事故应急预案编制导则 GB30077 危险化学品单位应急救援物资配备要求 GB/T36762 化工园区公共管廊管理规程 GB/T45001 职业健康安全管理体系 要求及使用指南 GB50052 供配电系统设计规范 GB50160 石油化工企业设计防火标准 化工园区为实现高质量发展尽可能提升的指标。 3. 6 责任关怀 responsiblecare 化学工业自愿发起的关于健康安全及环境等方面不断改善绩效的行为。 注:是化工行业专有的自愿性行动。该行动旨在改善各化工企业生产经营活动中的健康安全及环境表现,提高当 地社区对化工行业的认识和参与水平。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 COD:化学需氧量(chemicaloxygendemand) VOCs:挥发性

工业园区污水处理管理现状和存在问题 14 表 1 《城镇污水处理厂污水排放标准》和行业标准对比 污染物（mg/L） 工业园区 污水处理厂 化学原料和 化学制品制造业 造纸及纸制品行业 纺织业 煤炭开采和洗选业 农副食品加工业 城镇污水处理厂 排放标准一级(A) 《无机化学工业污染 物排放标准》 （GB 31573-2015） 《制浆造纸工业水污 染物排放标准 》 （GB 35440-2008） 分行业《淀粉工业水 污染物排放标准》 （GB 25461-2010） 色度（稀释倍数） 30 50 50 悬浮物 10 50 30 50 50 30 五日生化需氧量（BOD5） 10 20 20 20 化学需氧量（CODcr） 50 50 80 80 50 100 氨氮 5（8） 10 8 10 15 总氮 15 20 12 15 30 总磷 0.5 0.5 0.8 0.5 1 总氰化物 0.5 12°时的控制指标 3. 如果没有直接对应的行业标准，则选择属于该行业的某个标准进行对比 具体来讲，城镇一级 A 标准中多项污染物排放限值明显低于 中国废水排放量最大的几个行业排放标准 23，比如化学需氧 量（CODcr）在城镇一级 A 标准中排放限值为 50mg/L，而 造纸、纺织和农副食品加工行业的排放限值为 80mg/L 或者 100mg/L；悬浮物、色度、氨氮、总氮、总磷、石油类、可