133 103 135 131 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 56 62 91 95 145 102 150 973 58 ����� 71 49 62 26 58 30 85 124 134 96 735 59 ����� 99 29 26 30 57 92 139 137 49 ����� 43 1 37 10 10 101 50 ����� 1 31 2 18 40 92 51 ����� 1 35 1 14 40 91 52 ����� 18 31 12 4 20 85 53 ����� 7 17 4 26 20 74 54 ����� 12 17 23 16 5 73 55 ����� 15 6 8 22 20 71 56 ����� 23 5 25 6 10 69 55 ����� 4 23 16 36 15 94 56 ����� 44 20 13 11 3 91 57 ���� 6 11 32 21 18 88 58 ����� 37 10 11 13 14 85 59 ����� 15 22 1 2 23 63 60 ����� 36 1 4 4 9 54 62 ����2025 CHINESE CITIES OF OPPORTUNITY 2025

＜15%，20 分） 规上工业 企业数字 化研发设 计工具普 及率 15% % 应用数字化研发设计 工具的规模以上企业 数量/规模以上企业总 数量 （≥85%，100 分 [65%，85%)，80 分 [45%，75%)，60 分 [35%，65%)，40 分 ＜25%，20 分） 农作物耕 种收综合 机械化率 15% % 机耕率×40%+机播 分，未建或已建 但未投入使用得 0 分 灾害预警 信息发布 公众覆盖 率 10% % 灾害预警信息覆盖人口 数/城市常住人口总数 （≥90%，100 分 [85%，90%)，80 分 [80%，85%)，60 分 [75%，80%)，40 分 ＜75%，20 分） 重大危险 源在线监 测监控情 况 10% % 实现实时动态监测的重 大危险源数量/重大危险 突发事件 卫生应急 信息数字 化报告率 10% % 通过数字化手段报告的 突发公共卫生事件/报告 的突发公共卫生事件总 数 （≥90%，100 分 [85%，90%)，80 分 [80%，85%)，60 分 [75%，80%)，40 分 ＜75%，20 分） 数 字 空 间 安 50% 关键信息 基础设施 备案情况 20% %

8] 2 工业用水重复利用率 ≥75% 6 [50%,75%） 4 [30%,50%） 2 工业有机固体废物综合利用 率 ≥90% 6 [85%,90%） 4 [70%,85%） 2 餐厨垃圾资源化利用 园区配备餐厨垃圾资源化利用设 施 4 由市政统一收集利用餐厨垃圾 2 低碳管理 20 运营宣传 8 低碳管理能力 存在不参评项时，低碳发展水平综合值折算方法为：综合值=参评项得分值/参评项总分值×100。 评价等级 8.2 宜将评价综合值按等级分成四级，用于评价园区的低碳水平： a) 优秀：85～100 分（含 85 分）； b) 良好：70～85 分（含 70 分）； c) 合格：60～70 分（含 60 分）； d) 不合格：低于 60 分。 全国团体标准信息平台 T/QDSF 012—2022

......... 85 8.1 ෻౟γᅹ඘ຂ ........................................................................ 85 8.2 ަӖγᅹ٢ٓ ........................................................................ 85 8.3 ඔಖγᅹ࿫ဈഃ଼ కۦc೴࡬ᄩ२c೴࡬Сଶۤঠඹԉֺੋγᅹཙᄥd¤ ަӖڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛ߙಁγᅹཙᄥdҶ଼൛ߙಁc೴࡬ ڕसc׻๠ࠄࣇc೴࡬ࢶೊܤζӒcЦ࠿ٲߙcׂࢗ٫຺ԉֺੋࢗ ႺγᅹڟֳཙᄥēਁᆠЦ࠿ٲߙۤᄦટܤඔಖ༓ௐd¤ — 85 — ¤ ¤ ෗Վ໭ޏ೬࿫ဈອڑγᅹཙᄥdͧࣳᄦટЉݛcӖ೴࡬c௕ࣖ ढ़cᄉಭ෍ୖcӖ੦໸c೴ᆓ৖ಓԉēћ༣ඔಖޏ೬ટॏۤഃ଼ē ಬຣ໭ޏ೬ۤྜ๠ԅಇէకۦd¤ ෗ࠩ೴ᆓܤ࿫ဈЦ࠿γᅹߙಁd̟ზങӖ࿫ဈЦ࠿ēඹڶѩד

（2）森林蓄积量：凡活立木蓄积量在 5 亿 m3 以上的省，精度要求在 95%以上，其 余各省在 90%以上。 （3）林木总生长量：活立木蓄积量在 5 亿 m3 以上的省要求 90%以上，其余各省为 85%以上。 （4）林木总消耗量：活立木蓄积量在 5 亿 m3 以上的省要求 80%以上，其余各省不 作具体规定。 （5）草原综合植被盖度：主要草原省份（西藏、内蒙古、新疆、青海、甘肃、四川、 镇、村屯和图斑，从而 实现储量数据的点面耦合。计算方法见《全国森林草原湿地荒漠化普查技术规程》。 （2）省级以下分区（层）的个数，可根据各省具体情况确定，原则上要求每个分区的 抽样精度应达到 85%（可靠性 95%）以上。 11.2.3.2 草原植被盖度、产草量数据耦合 草原植被盖度、产草量数据耦合方法如下： （1）建立草原植被盖度、单位面积鲜草产量遥感反演模型，遥感建模精度要求相关系 ，再按分级 控制和平差原则，将总体数据逐级落实到图斑，从而实现草原植被盖度、产草量数据的点面 耦合。 （4）省级以下分层的个数，可根据各省具体情况确定，原则上要求每个分层的抽样精 度应达到 85%（可靠性 95%）以上。 11.2.4 林木蓄积消长统计 统计调查总体各类林木蓄积的生长量、生长率、消耗量、消耗率情况。林木蓄积消长包 括保留生长、进界生长、采伐消耗、枯损消耗，统计表要求见《全国森林草原湿地荒漠化普

TEU（2024），占沿海港口集装箱吞吐总量的 78%。 沿海港口的绿色智慧转型也驶入快车道。11 个国际枢纽海港港内集卡清洁能源使用率占比 超过 60%，沿海主要港口煤炭、矿石等大宗散货绿色疏运比例超过 85%，上海港、大连港、宁波 舟山港都积极提升绿色甲醇、生物燃油等船用绿色燃料的加注能力。  中国主要沿海港口都制定了港内移动设备清洁化转型发展目标，并取得了显著的成效。 能源类型方面，尽管 辆对降低碳排放的贡献均不足 1%。 研究根据运输车次、对应车类及其能耗估算了四个典型港口的集疏运车辆碳排放情况。以 2024 年为例，上海港和青岛港的排放量均超过 100 万吨/年，宁波舟山港则为 85 万吨/年左右， 广州港最低，仅约为 25 万吨/年。现阶段，电动、氢能等新能源车辆对碳排放的贡献较小，电动 和氢能车辆的使用仅分别使四个港口集疏运车辆碳排放降低 0.1%、0.3%、0.7%和 05 年开始执行国际标准绿色港口政策，从船舶、运输卡车、作业机械、水资源等方面着手，全方 位推动港口绿色转型。2015 年，即“绿色港口政策”施行的第一个十年后，长滩港柴油颗粒 物排放降低了 85%，硫化物排放降低了 97%，氮氧化物和温室气体排放则分别减少了 50%和 21%（Port of Long Beach website）。 图：绿色港口政策的五项指导原则 01 保护社区免受港

单小时单人收费（元） 1200 1200 1200 1200 1200 单机搭载人数（人） 2 2 2 2 2 全年平均乘坐率（%） 60% 50% 48% 45% 40% 毛利率（%） 85% 85% 85% 85% 85% 销售费用（万元） 190 260 260 260 260 销售费用率（%） 7% 2% 1% 1% 1% 管理费用率（万元） 200 250 400 550 600 管理费用率（%）

76����� 3. 4.8����� 4. 1.4����� �� 1. �2030��� �����22.5 ��� 2. �������� 3. ������� ��2940���� ��85%���� 15%���� 1. 40%����� ������� 2. 29%����� ����� 3. 18%����� 4. 12%������ 1. ���2025�� 2030�� �研��������EqualOcean�� 3.3.1������������������� ��������� ���� 1���������������� 2������������������ ��������85�90%�� 3������������������ ������������������� ������������������� ������������������� �������To 3��������������������� 美国工业 园区 适用市场 欧洲数据中心 日本大型 工厂 ���� �� �����100MWh PPA������90$/MWh ����85% ����100MWh�×�365�� ×�85%���� ×� 90$/MWh�=�279���� ���� ��� =�279�� -�43�� =� 236���� �� �� CAPEX�100MWh×140$/kWh=1400���

中智能算力占比超过90%。根据Semi Analysis，2023年全球数据中心IT负载规模约为49GW，预计 2028年达到140GW，23-28年CAGR高达24%；其中，AI负载有望达到80-85GW，五年时间增长约20倍。AI革命背景下，全球主要云服务商资本开支快速放量，美国四大云厂2025年资本开支预计超过3100亿美元，同比增长43%；国 内以字节跳动、阿里、腾讯为代表的头部互联网企业纷纷加大数据中心基建力度。 i Analysis分析，GPT-3推理阶段单日耗电量可达564MWh，运行3天 即可超过整个训练阶段耗电量。根据施耐德电气预测，推理阶段占AI电力消耗占比将从2023年的80%提升至2028年的85%。 Ø Deepseek的出现大幅降低了高性能大模型的部署难度和门槛，部分数据中心需求将从集中式转变为分布式，小/微型数据中心的占比有望提升。从电力设备视角看，考虑到物料摊薄原理，在数据中心总装机需 中心累计负载将超过140GW，2023-2028年CAGR高达23%-25%；其中，AI负载有望达到80-85GW，23-28年增长约20倍。美国在AI算力建设方面处于前 列，预计2024年新增算力负载5.7GW，同比增长87%，其中AI算力占比约90%；预计2026年新增算力负载13.9GW，同比增长47%，其中AI算力占比约85%。 Ø 根据维谛预测，2023-2029年全球数据中心新增装机容量有望达到100GW，年均新增装机达到13-20GW。