能效政策工具包2024 从凡尔赛到内罗毕 INTERNATIONAL ENERGY AGENCY IEA Member countries: Australia Austria Belgium Canada Czech Republic Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Ireland Statement）中，都得到了确立。 本工具包 的内容以IEA在丹麦森讷堡第七届全 球年度能效大会上发布的 “一揽子政策方案”为基础。这些政策方案通过引导各国政府进行有效的 政策措施设计，来切实加速能效提升。这些方案强调多种关键政策的组合 实施，并提倡通过监管法规类、信息类和激励类政策这三大支柱来实现强 有力的政策效果。IEA在2023年凡尔赛大会上对这些方案进行了更新。 2024年发布的这套政策工具包聚焦于如何利用上述政策方案中的具体工具 本材料旨在为上述政策工具提供一个便捷的概览，并包含了关于更多详细 信息的实用链接。在第九届全球年度能效大会上，IEA针对建筑、家电、 工业和车辆等部门和领域的能效，发布了由其开发的首批共12项“倍增政 策工具”。接下来一年，本工具包预计还将纳入更多工具，届时本文件也 将随之更新。 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 4 十项战略原则 基于IEA对相关最佳实践的分析，以及全球能效紧急行动委员会（Global

..........................................................................29 2.2.1 英特尔® oneAPI 工具包 — 跨架构性能加速 .................................................................................29 2.2 整个英特尔® 至强® Max 系列产品通过英特尔® oneAPI 统一，为一个共通的、开放的、基于标准的编程模型，释放生产力和 性能。开发者可以使用英特尔® oneAPI 基础工具包和英特尔® oneAPI 高性能计算工具包，更容易地构建、分析、优化和扩 展通用计算、高性能计算和 AI 应用程序，跨越多种类型的架构，并使用包括在向量化、多线程、多节点并行化和内存优化 方面的最先进技术。使用英特尔® 引擎完成 AI 推理操作的计算 能力是其 16 倍，可为大幅提升边缘 AI 应用的生产力。 开放和基于标准的 GPU 编程工具 OpenVINO™ 英特尔® 提供了开源的 OpenVINO™ 工具包，为 AI 工作负载提供了在英特尔锐炫™ GPU 上最大的加速和优化。同时， OpenVINO™ 可简化和优化跨不同平台运行的 AI 推理代码开发。一次编码，即可在 GPU、CPU 和其他硬件加速器上运行

三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 特点和偏好，定制个性化的 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化 建立反馈机制，不断优化和 更新智能体的能力。 普通员工 + AI工具包 + 智能体组合 —> 超级员工 —> 组织跃迁 ü 能力提升 ü 效率和质量提升 ü 打破职能边界 ü 决策机制升级 ü 组织治理优化 ü 职能分工变革 6

负责领导产品经理和UI/UX工程师团队，从0到1构建数 字化平台和医疗健康数字产品。 科技行业（微软）- 从0到1构建全球Azure Spring Cloud平台服务，从1到 N拓展VS Code Java工具包以及开源软件和微软云计算平台Azure的集成 (如Spring、Kubernetes、Ansible、FreeBSD)等。 研发经理： 职业生涯始于英特尔，担任开发者后晋升为研发经理，负责Linux驱动和开

实施保障：将低空应急体系建设纳入"十四五"国家应急体系规划中期 评估，建立"中央—省—市"三级督导机制，对进度滞后地区实施约谈问 责；在深圳、成都等改革先行区开展法规创新试点，形成可复制的制度经 验向全国推广。 六、附录（实施工具包） 1. 低空应急能力评估矩阵 构建包含 3 个维度、12 项核心指标、36 个子项的量化评估体系，用 于衡量区域低空应急能力成熟度： 基础设施维度（40%权重）： 起降点密度（个/百平方公里）、5G-A

人工智能相融合的“智能设计育种”。育种者能够借助AI驱动的工具对海量数据进行 分析，从而精准预测基因型-表型关联，识别新的基因组合，大幅提升精度和效率并 优化育种策略。AI在作物改良中的核心应用工具包括大数据技术、机器学习、深度学 习、计算机视觉、遗传算法等等，对作物的表型组学、基因组学产生深远影响： （1） AI为表型组学带来范式转变：通过成像技术和传感器技术，能够对植物 表型进行高通 辅助智能决策及自动化耕作，实现精 准种植 （一） 智能决策及自动化耕作助力作物产量提升 AI在种植端的运用场景广泛，大体可归纳为对作物的生长监测和智能决策支持、 以及自动化智能耕作两方面，主要运用到的技术工具包括机器学习、深度学习、传 感器技术与物联网、云计算等： （1） AI协助作物生长监测和智能决策支持：基于物联网，运用各类传感器如 土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、气体传感器等对苗情、虫

正是AIGC的用武之地。AIGC并不能替代研究员，而 是作为一种辅助工具，在文献及引文整理、数据分析、图表生成、语法及错别字校对等方面解放部分人力，给予科研工作者一些喘 息机会。同时，大模型与科研工具包结合，可加速科研计算，进行数据预测等 ，助力科研基础研究及探索。但需注意，AI生成的文 章、数据分析结果等需要研究员进行校对及交叉验证，不可直接使用，尤其是研究结论及观点部分。同时，在应用AIGC技术时也需 实训环境的建设等， 总体天花板较高，随着AIGC技术逐步成熟，相关工程师需求量较大；在学术科研阶段，除基本的文献阅读等工作减负外，更侧重 AIGC支持下的基础研究及探索。通常以大模型为基础，与科研工具包结合，以加速科研计算和数据预测等。制约因素主要在于更加 精细垂直的模型，以及懂专业又懂大模型的复合人才，但科研攻关一旦成功落地，商业潜力和价值极大。 来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 普通本科、211院校：对技术有一定 了解诉求，有一定动手能力，关注调 用API实现工程化能力，需要开放部 分源代码，需要模拟实训环境 • 985院校及科研机构：主要场景是 科研基础研究和探索，以大模型 为基础，与科研工具包结合，加 速科研计算，进行数据预测等。 对底层技术、大模型算法、论文 发表等有诉求 落地难度降低 市场天花板提升 天花板极高，成功应用后，商业 潜力和价值极大 天花板较高，随着AIGC技术逐步成

人工智能的系统数据基础 认识人工智能系统、 人工智能系统基础、人工智能数据基础 2 3 人工智能的应用开发基础 人工智能应用概述——以手写数字识别为例； Python基础入门、 AI算法库和开发工具包、 深度学习框架 2 二、机器学习篇 4 从问题求解到深度学习 问题求解理论基础、 通用问题求解与算法方法学； 人工智能问题求解、 机器学习求解、 机器学习算法库scikit-learn及使用 2

理与分析，运行数据存储、数据转发、大数据分析、AI 推理 等多种类型的负载，为低碳数智园区的各类应用提供支撑。 在边缘运行的特斯联低碳数智园区相关 AI 算法还通过英特尔® oneAPI 工具包进行了优化。这一工具包能够对由 C/C++ 语 言编写的二进制文件进行加密和压缩，以提升其运行性能。 特斯联低碳数智园区方案不仅满足了园区在节能减排等方面 的需求，有助于构建经济、社会与环境和谐发展的现代化园

虽然冠以“移动互联网应用程序”，但不限于APP、小程序、公众号。“运行在移动智能终端上”、“向内、外部用户提供服务”的应用软件都涵 盖在内。 3. 强化了对第三方、开源的安全要求 要求“加强第三方软件开发工具包安全需求分析”，“对源代码或组件（含第三方组件）开展风险管理”，影响的范围包括AI代码开发工具、IDE插 件（如一些安全开发、扫描插件）、第三方提供的软件包等。 4. 老旧版本下线、风险评估、隐私保护、仿冒应用