算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 ............ 37 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进.......................................38 综合算力指数 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升级...................................... 38 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展...................... 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件 的协同适配性也有待提升。三是节能降碳水平亟待进一步提高。算 力中心的高速发展，带动我国能耗和碳排放水平进一步攀升。在“双 碳”战略背景驱动下，亟待加强算力中心“绿色化低碳化”转型，提升 节能降碳水平。四是产业生态亟待进一步完善。我国算力产业生态 建设虽有进展，但仍存在基础设施建设不均衡、算力应用深度广度

结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 依托大模型和数字孪生，实时监控、 动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学

铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：  便捷的空间连接促进区域经济发达与平衡  大宗货物的高效运输能力支撑工业发展  人员流动的高效性推动社会联系与城市化进程  低碳环保的运输模式支持可持续发展战略 在这种背景下，开发铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案 显得尤为重要。该方案不仅将提高铁路运输的安全性与效率，还将 通过智能化服务为旅客提供更加便捷的出行体验，为货运企业提供 行安全性和效率 的预测。例如，利用机器学习模型可以识别出在某些特定天气条件 下，某些沿线区域可能出现的危险情况，如山体滑坡、积水等。这 些预测模型在有效预警时，可以帮助运营方提前采取预防措施，减 少事故发生的概率。 此外，通过历史数据的深度学习分析，可以形成精确的运营调 度模型。在此模型中，运输时间、货物种类、乘客流量等因素都被 纳入考虑范围。AI 可以根据实时交通和历史运行数据进行模拟和优

由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短

55%。下表展示了典型新兴业务 领域的传统审计盲区： 业务类型 传统程序覆盖率 主要盲点 加密货币交易 38% 链上交易追溯缺失 跨境云服务收入 45% 服务器地理位置验证困难 ESG 衍生品 29% 碳足迹数据链校验空白 审计资源分配存在结构性低效。约 70%的审计时间消耗在基础 数据核对等低价值工作（Deloitte 2023 年审计效率报告），导致 关键风险领域的分析深度不足。某会计师事务所试点数据显示，将 预警事件自动关联处理模板，包括： o 高风险事项：强制发起专项核查流程 o 中风险事项：下期申报前补充说明 o 低风险事项：监控后续申报波动 典型应用案例显示，某制造业企业通过系统提前识别出存货减 值准备计提异常，比对发现其计提比例（8.7%）显著高于行业平均 水平（4.2%）。智能体自动追溯近三年数据变化趋势，定位到某产 品线停产未及时调整减值政策的风险点，帮助企业避免潜在税务调 整金额达 收入截止性测试 6 1.5 75% 3. 文档编制环节 o 审计调整分录生成时间缩短 80%（从平均 4 小时/项目降 至 0.8 小时） o 工作底稿自动填充覆盖率提升至 70%，人工校对时间减 少 60% o 报告初稿生成效率提高 5 倍，关键段落（如管理层声 明、审计意见）可实现一键生成 4. 持续审计场景 对于季度滚动审计项目，人工干预频次可从每月 40 小时降至 8 小时，减少比例达

消防设施 智能电表 智能水表 环境传感器 机房监控 报警管理 设备状态 门禁管理 设备管理 报表查询 设备监测 会议预约 坐席管理 私有 协议 监控存储 碳排放 报表查询 BMS 感知层 智能照明 消防网关 能耗网关 信息发布屏 会议终端 / 中控 Modbus 协 议 多联机机组 / 从脸门 禁 IOT

业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链

居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ;

架构，减少技术债务。例如，通过 智能分析现有系统，大模型可以识 别出冗余和低效的模块，提出优化 建议，降低技术维护成本。 长期技术债务削减价值评估 系统集成简化 大模型能够简化系统集成过程，减 少因系统不兼容导致的技术债务。 例如，通过智能集成平台，银行可 以更高效地整合不同系统，降低集 成难度和成本。 未来扩展性增强 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债

值得注意的是，国际城市轨道交通的发展也强调可持续性。伦 敦在这方面的模式极具参考价值，通过动态票价政策和低碳排放激 励措施，引导市民选择公共交通。同时，鼓励更多电动列车和可再 生能源的使用，对于降低运营成本和环境影响提供了新思路。我们 同样可以从中吸取经验，制定适合本土的绿色出行政策，推动节能 减排。 综上所述，国际经验对于我国城市轨道交通行业的可持续发展 和技术创新提供了宝贵的参考。通过借鉴这些成功案例，我们不仅