将分布式能源作为一个更广泛的类别来发布官方定义。在实践中，这一术语通常 被理解为连接到配电网的装置，其电压等级从住宅用户的 220/380 伏到工商业用 户的 35 千伏不等，最大的装置最高可达 110 千伏。分布式发电通常指容量低于 50 兆瓦的系统。 近年来，包括中国在内的一些国家/地区在部署分布式能源方面取得了快速增长。 技术成本下降、支持性政策以及更广泛的能源系统趋势（如电气化和脱碳）共同 分布式资产有限的可视性和可控性仍然是主要障碍。许多系统运营商（SO）缺乏 分布式能源行为的实时数据，导致负荷预测和系统运行复杂化。此外，互操作性 和标准化通信协议尚未普及，限制了分布式能源无缝融入更广泛系统运行的能力。 中国的分布式能源融合发展 导言 国际经验启示 14 IEA. CC BY 4.0. 分布式能源融合挑战 IEA. CC BY 4.0. 共同推动了 分布式光伏的快速发展。在高用电量地区，工商业用户是分布式光伏的主要用户， 大型工业园区正在成为集分布式发电、储能和需求响应于一体的清洁能源系统的 主要采用者。同时，在农村地区，作为更广泛的乡村振兴战略的一部分，正在向 家庭、小型企业和公共机构积极推广屋顶太阳能装置。然而，分布式太阳能未来 的增长可能会面临逆风：新的国家政策措施预计会减缓安装速度，因为这些措施 将从以前的保障

最后，根据多光谱影像，生成水质富营养化、水华、水体透明度、悬浮物排污口污染 状况等信息的专题图，从而实现对水质特征污染物监视性监测的目的。 多旋翼无人机水质监测的优势：  作业效率更高，覆盖面积更广，可节省大量人工成本；  数据分辨率高，细节丰富；  数据成果丰富，可实现水质状况的实时监测。 大气污染实时监测  利用多旋翼无人机 iFly D1 搭载图传设备，进行实时监测； 7 搭载图传设备，进行实时监测；  通过高清数字图传设备，实时传递获取的影像信息；  地面监测中心对接收到的数据进行处理与分析，实时监控事故进展，为环境保护决策 提供准确信息。 无人机应用于环境应急优势：  覆盖范围更广；  可实现数据实时传递，实时监控事故进展； 2.4 生态保护 自然保护区和饮用水源保护区等需要特殊保护区域的生态环境保护一直以来是各级环保部门工作的重 点之一，而自然保护区和饮用水源保护 内植物生态环境的动态演变情况；也可利用获取的高分辨率正射影像，提取保护区 NDVI 指数，生成指数地图，实时掌握保护区不同类型植被分布情况和生长状况。 无人机应用于生态保护的优势：  覆盖范围更广；  数据分辨率高； 9 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 2.5 环境监察 当前，我国工业企

，从而实现更精细的灵活性交 易。 英国的 VTP 角色具有独特性，但与欧洲输电系统运营商联盟（ENTSO-E） 框架下的平衡服务提供商（BSP）和平衡责任方（BRP）等欧洲电力市场角色 共享更广泛的目标。尽管三者都旨在整合灵活性并确保系统平衡，但英国的 VTP 明确为聚合商提供了进入批发市场以利用客户灵活性的途径，这比欧洲更 广泛的角色通常提供的路径更为明确。英国的 VTP 资格认证过程严格，涉及中 为电网提供服务。从历史上看，这些独立聚合商，被称为虚拟牵头方（VLPs）， 其参与范围主要局限于平衡机制（BM），在此机制中，他们响应国家电网的直 接指令以实现系统平衡。 聚合商角色的演变（从 VLP 到 VTP）表明，更广泛的政策目标是释放多 样化的灵活性来源，将重心从大型集中式发电转移到包括消费者侧资产在内的 9 分布式资源。这对于实现净零排放目标以及在可再生能源日益增加的情况下确 保系统安全至关重要。 2 实施之前，VLPs 仅限于参与平衡机制（BM）。VLP 角色本身是 在 2019 年 12 月 BSC 修正案 P344“更广泛的准入”实施后创建的，该修正案首 次授予独立聚合商进入 BM 的权限。P415 代表了 VLP 能力的扩展，使其能够 注册为 VTP 并进入更广泛的批发市场，从而为灵活性提供更多样化的收入来源。 P415 的实施是市场自由化的关键一步，允许独立聚合商直接与批发市场互

年移动总收入将超过 2200 亿美元。中国移动行业竞争异常激烈，正迫使运营商拓展 服务范围，并在相关领域开辟新的收入来源。 云服务就是一个典型的例子。中国三大运营商都是成熟的 云服务提供商，除了 AI 和更广泛的 ICT 服务外，还提供云 的基础设施和软件应用。这使他们能够从政府财政和企业 市场迅速获取新的收入。 GSMA 智库的研究显示，2020 年至 2023 年间，中国三 大运营商的云收入增长了六倍，2023 10 中国：2024 年移动生态系统对财政的贡献 单位：十亿美元 资料来源：GSMA 智库 中国的移动生态系统 在 2024 年创造了约 800 万个就业岗位 2024 年，移动运营商和更广泛的移动生态系统为中国超过 370 万人提供了直接的就业机会。此外，生态系统中的经 济活动还在其他行业创造了约 400 万个就业岗位，这意味 着直接或间接创造了约 800 万个就业岗位。 工厂通过优化资源利用和降低整体能耗，在提升能源效率 方面发挥了关键作用。运营商在助力行业加速向低碳经济 转型方面具有巨大潜力。通过支持智能电网管理、工业自 动化和高效节能的通信网络，5G 基础设施能够为实现更广 泛的可持续目标和脱碳努力做出贡献。 能源效率在中国持续受到重视的原因主要有三点：首先， 财务因素至关重要。根据 GSMA 智库的最新能源基准测 试，能源成本通常占运营商总运营成本的约 20%。此外，

不同企业仍存在明显差距。少数企业对生成 式 AI 有着全面了解，而更少的企业在积极培 训团队使用这项技术。 这反映出了一种由不确定性和较低风险偏好 驱动的谨慎态度。许多企业在于技能提升方 面投资显得犹豫不决，而这延缓了这项技术 更广泛的采用。这种犹豫表明，企业在全面 致力于由 AI 驱动的转型之前，正在等待更 多明确、经过验证的用例和风险防护措施。 生成式 AI 被认为具有变革性，但很少有人真正 理解其内涵 �� | 变革现有流程的、坚持不懈的努力。 前方之路 尽管采用速度有些缓慢，但许多企业正逐步 加深对生成式 AI 潜力的理解。随着更多概 念验证的成功，以及企业对 AI 价值的日益 明确，预计 AI 将迎来更广泛的部署。然而， 在这些基础问题得到解决之前，规模化仍 将是一大挑战。 炒作与现实的差距：大多数企业仍在试探性接 触生成式 AI，而少数企业在扩展其项目应用 �� | 探索迈向数字卓越之路 AI 领域的竞争趋势作出反应 接触了生成式 AI 供应商 寻求获取 AI 专家/顾问的专业知识 定义了将通过生成式 AI 来处理的用例 为生成式 AI 项目预留专门预算 将生成式 AI 融入更广泛的数字战略 ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% �% �� | 探索迈向数字卓越之路

言描述的关于世界的知识，从而让机器具有理解和生 成自然语言的能力，让人与机器在知识层面的有效交 互成为可能。基于大语言模型技术的人机协同创新 模式，将人的认知优势与计算机的计算与存储优势整 合起来，让人可以在更高层次、更广泛视角研究外部 环境，加深对客观世界规律的认识，并在人机交互中 将知识转移到机器上，提高机器智能 [18]。 2 智慧应急面临的挑战 应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 knowledge management by large language models 3 基于大语言模型的智慧应急大脑概念框架 3.1 基于大语言模型的应急知识管理模式 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的，涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域，覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24]，既包括能 明码表示的显性知识，还包括隐性知识，也称默会知 个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这 种模式下，网络上相互联结点的数量因新生产场所 的增加而持续增加，知识生产逐渐在更广泛的范围 内弥散开来，知识随着人员从一个问题转移到另一 个问题、从一个组织转移到另一个组织，每一轮问 题解决产出的新知识只能依赖个体在生产场所之间 和不同的应用场景之中传播。应急管理知识创新依 赖于

出现之前，人工智能通常需 要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对 “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 理解并 处理海量的数据，还能从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。此外，区别于传统 的人工智能模型只能根据已有数据进行预测和推断，大模型则能够生成新的知识和见 解。最后，大模型的泛化能力能够在更广泛的工业场景发挥作用。 大模型为工业智能化拓展新空间。人工智能在工业领域的应用，尽管已经取得了 一些显著的成果，但整体来看，其应用的普及率仍然处于相对较低的水平。据凯捷 4 定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用；而大模型则以其强大的泛化能力和处 理复杂任务的优势，在更广泛的领域展现着巨大潜力，两者将长期共存。 大模型与小模型有望融合推动工业智能化发展。对于小模型而言，利用大模型的 生成能力可以助力小模型的训练。小模型训练需要大量的标注数据，但现实工业生产

查中汲取，本报告揭示了高效的管理实践、合作和创新如何提高乍得 企业的竞争力和韧性。数字技术对于加强这些商业基础至关重要。 国际贸易中心鼓励其出版物的再版和翻译，以实现更广泛的传播。本文的短摘可以自由复制，但需注明出处。如需进行更广泛的复制或翻译 ，应事先申请许可。复印或翻译材料的副本应送至国际贸易中心。 中小企业（SMEs）是乍得的国民经济支柱，它们的核心竞争力对于建立多元化且具有竞争力的经济至关重要。 经济实惠、高速互联网接入对于在网上推广产品或服务 的公司尤为重要。调查数据显示，乍得公司——尤其是 由妇女和青年领导的公司——主要使用数字技术在线平 台推广其产品。这些平台不仅有助于公司更便捷、低成 本地进入更广阔的市场，而且还能使他们收集到有关客 户的信息，从而更好地根据客户需求调整其商品和服务 。 调查结果揭示了乍得企业面临的外部障碍，以及某些企 业竞争优势的关键实践。它们展示了高效的管理实践， 包括 可能的情况下，每个省份的样本由出口企业和非出口企 业组成。 此外，尽管乍得经济以高度非正式性为特征，但样本主 要包含正式企业（93%的调查公司），这可能无法完全 代表在国家的经济活动中扮演核心角色的更广泛的非正 式部门。因此，报告的发现主要集中在正式部门。 从由CCIAMA编制的公司名单中随机选取了一家企业的 样本。数据收集涵盖了国家23个省份：巴尔·埃尔加塞尔 、巴塔、博库等。 CCIAMA

Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 3. 生成式AI驱动的变革 大模型发展的途径 更高效的训练方法，如减少训练时间和成本 更广泛的应用场景，覆盖更多行业和领域 更严格的伦理和监管，确保模型的公正性和透明度 更开放的合作与共享，促进知识交流和技术进步 更好的数据隐私保护，增强模型的安全性和可靠性 其他 来源：与非研究院 ，为智算产业带来了新的发展机遇。 3. 未来挑战与前景 < 技术突破：智算产业将面临技术突破的挑战，需要不断推动技术创新。 < 应用落地：AI应用开发的落地将推动智算产业与实体经济的结合，实现更广泛的应用。 < 成本优化：优化成本结构，提高算力资源的利用效率，是智算产业持续发展的关键。 41 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do