即服务成为新趋势；应用层面，AI 渗透至智能驾驶、智慧城市、生物医药等领域，推动智 算产业化落地。 未来趋势方面，绿色化，智能化和算网融合是算力未来发展趋势。降低 PUE，采用液 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 ，引入 5G、AI、云平 台、大数据和边缘计算等技术实现能力升级：安全管理智能化方面，安装施工摄像头近 50 个、智能 AI 预警，实现项目安全“0”事故；质量管理精细化方面，过程精细质量管控，减 少质量验收问题 80%+；依据 1000+质量标准，质量巡检物料+施工任务 472 条；整体验收整 改周期较计划提升 8 天；实现质量问题“0”返工；进度管理可控化方面，通过工厂预制、 AI 智能寻优，缩短工期 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 面对机楼改造难度大、复杂性高、工期紧、勘测周期长、现网割接风险高、PUE 压降难 度大等难题，广东移动紧扣绿色双碳和算力发展战略，聚焦“节能改造，国 A 改造，智算改 造”三大场景，探索老旧机楼复杂改造升级转型之路。其中较为典型的是深圳宝观智算中心 改造项目（PUE 1.69、中国移动唯一的“一省双池”千卡训推一体智算中心，要求

升高导致极端天气频发，包括干旱、洪水和风暴等，这些极端气候 事件对生态系统的稳定性造成了严重威胁。各类植物和动物面临生 存环境的急剧变化，生态平衡受到破坏。国际气候变化委员会 （IPCC）指出，如果不采取有效的减排措施，到 2050 年，全世界 将有数百万生物面临灭绝风险。 最后，公众意识和政策支持不足也是导致生态破坏的重要原 因。尽管环保理念逐渐被接受，但在实际操作中，许多企业和个人 仍存在环境保护 在选择传感器 时需要综合考虑具体的环境监测需求及其工作条件。 首先，针对所需监测的生态环境要素，主要可以分为以下几类 传感器： 1. 气体传感器：用于监测空气中有害气体的浓度，例如二氧化 碳、氮氧化物、硫氧化物等。这类传感器应具备快速响应和高 灵敏性。 2. 水质传感器：用于测量水体中的溶解氧、浑浊度、pH 值、重 金属离子等指标，能够提供水体健康状况的重要数据。 3. 土壤传感器：检测土壤的温度、湿度、pH 模型的复杂度，提高训练速度和预测精度。 一旦完成数据预处理，接下来的阶段是模型的选择与构建。我 们可以基于需求选择合适的模型类型，例如深度学习模型、决策树 模型或支持向量机等。利用预训练模型及迁移学习的方法，能够减 少训练时间和提高模型性能。建议结合多种模型建立集成学习框 架，以提升整体的预测准确度和稳健性。 在训练过程中，超参数的调优也是模型优化的重要组成部分。 通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方式，可以有效地找到最

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

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 ;

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