重点，节能减排方案收益难以量化 缺乏低成本节能减排方案，传统节能项目成本 高、周期长、影响生产 各下属企业上报数据质量低， 统计维度混乱，难以进行统一 的分析和展示 能耗和碳排放KPI下发流程繁 琐，时效性差 园区管委会和大型集团能源、碳管理部门 01 02 03 各下属企业安装不同的管理 平台，管理效率低 ECX的解决方案 核心优势介绍 1.可视化与对标分析帮助客户进行快速而行之有效的管理提升 综合能源解决方案 边界确认 确定减排基线 历史数据导入 跟踪能源价格，对接能 源市场和碳市场 分布式能源、能源转换现场级能源调度 高效能源利用 能源交易 氢能源 微网 储能 热回收 热电联产 控制系统 覆盖园区、 楼宇和工厂 能源效率 光伏 电动汽车充电 西门子智能基础设施集团 西门子智能基础设施集团 西门子智慧能碳管理平台功能列表 分类 功能列表 功能简要说明 标准版 高级版 专业版 集团总览 峰平谷管理 能源成本分析 能耗预测 能源和介质包括：水、电、气、冷量、热量等 根据预定义的能耗模型和碳排放模型展示能耗、碳 排放结构 快速统计层级筛选 日、月、年统计数据汇总运算；支持按园区层级、组 织层级、系统层级进行分级统计计算；支持计算能 耗强度 环比、同比、交叉对比等不同维度对建筑、区域、设 备进行用能对比分析 利用标准的桑基图展现能源流转态势 用户设定分项分级能源KPI和碳排放KPI，KPI指标

额。据国际能源署、EVtank等机构预测，我国电动汽车、锂电池在全球 市场份额将从2024年的70%、78%降至2030年的55%、70%左右。 （二）能源和产业融合发展提速，绿色生产方式加快形成 绿电直连、清洁低碳氢应用、园区级能源系统整合等创新模式逐 步落地实施，将成为推动能源消费革命和产业绿色升级的重要抓手。绿 电直连将迈入制度化发展阶段。《关于有序推动绿电直连发展有关事项 的通知》（发改能源〔2025〕650号）打破“源—网—荷”三级传统电 索，正由试点示范转向规模化发展，逐步成长为新的经济增长点。园区 级能源系统将成为融合发展的重要载体。工业园区正从单一能源消费者 转向综合能源服务主体，通过建设多能耦合、负荷可调节的工业绿色微 070 中国工业和信息化 发展形势展望系列 电网，将能源供给和工业用能需求结合起来，提升能源使用效率和绿色 能源保障，并支撑构建零碳园区。 （三）碳排放双控制度全面落地，加速提升绿色低碳产业竞争力 基础制造工艺，加快轻量节材、源头减污、节能降碳、资源利用、性能 提升等共性技术攻关。 （三）推动产业和能源政策协同 一是加强“十五五”能源、电力、产业规划统筹研究。一体化布局 绿色能源与零碳园区、绿色交通枢纽、算力设施，实施产业集群和绿色 能源基地协同工程。二是实施以绿电和绿氢替代为核心重构工艺流程。 在钢铁、石化、有色金属等重点行业实施绿氢、绿电倍增工程，开展电 炉钢、电解铝等行业

天然兼容 优势，成为智慧高速、自动匝道汇入等强实时场景首选；而DSRC因频谱资源受 限与产业生态萎缩，已逐步退出主流部署；Wi-Fi6虽带宽充足，但缺乏广域同 步与QoS保障机制，仅适用于封闭园区内短距协同[3]。典型应用场景中，智慧 高速公路要求路侧单元沿主线每500米部署，配合北斗差分基站与气象传感器 ，实现团雾预警、异常停车识别与编队通行引导；自动匝道汇入则依赖RSU与 OBU间毫秒级协同 页、第8页。 6.未来发展趋势与机会洞察 6.1细分市场增长潜力分析 6.1.1新兴应用场景机会 自动代客泊车（APA）与封闭园区物流运输等新兴场景，正成为智能驾驶技术 商业化落地的先导试验田。其技术可行性基础源于三大共性特征：低速运行（ 通常≤30km/h）、地理围栏（如园区、港口、停车场等物理或电子边界）、结 构化环境（固定路线、简易标识、低动态干扰）。例如，海马汽车已在其智能 汽车产品中 规模运营的全链条迭代。 用户对无人化操作的接受度提升，并非单纯依赖技术成熟度，而是由‘确定性体 验’与‘可见性价值’双重驱动。在自动泊车场景中，用户可直观感知系统精准识 别车位、平顺转向入库的全过程；在环卫与园区物流场景中，作业效率提升（ 如24小时不间断清扫）、人工替代率（部分项目达70%以上）及安全事故归零 等量化收益，持续强化终端用户的信任黏性。政策层面亦同步响应：上海临港 答对先见AI 全球

息及法人资料，医疗领域涉及的电子病历、流行病监测数据以及基因 序列分析等敏感信息，这些数据均具有较高的安全标准。在算力租赁 场景中，这些企事业单位对样本数据有严格的安全标准，明确要求核 心数据存储在其所在园区或单位内。这些企事业单位在坚持数据本地 化存储原则的同时，还需要确保数据在模型训练过程中不被泄露。因 算力城域网白皮书（2025 版） 9 此，算力资源节点与样本数据存储节点需要跨广域部署，并且在模型 满足企业算力资源灵活扩展需求，成为更高效、便捷且兼具性价比的 方案。云边协同训推方案基于 Split Learning 部署模式，将模型切分 到本地和云端算力资源池中并行处理，并结合输入、输出层的本地化 部署，保证样本数据不出园区，满足了金融、医疗等数据敏感客户的 算力城域网白皮书（2025 版） 11 数据安全要求。此外，该方案与 Prefill-Decode 分离式推理架构天然 适配，通过将可弹性扩展的 Prefill 高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，实现网络 0 事故、 业务 0 中断，确保数据高速传输的连续性和稳定性。 7.2 存算分离拉远训练场景 存算分离拉远训练主要满足企业数据敏感时，样本数据不在园区 外“落盘”的拉远训练需求。存算拉远训练要求实现城市内、省内或 区域范围内的数据高效传输和训练，保障训练效率和数据安全。算力 城域网需具备高效、安全、智能等能力，保障训练效率和数据安全。 该场景组网方案如图

试验区、未来产业先导区等，布局 VR/AR/MR 研发创新、智能 穿戴设备、关键配套、内容制作、分发平台、行业应用和相关 服务等全产业链，培育打造一批行业、区域级元宇宙产业基地。 推动元宇宙产业基地赋能关联产业园区、平台基地、制造业企 业，形成有机链接，提升平台和产业的整体智能化水平。（责 任单位：省发展改革委、省经信厅、省科技厅） （三）元宇宙虚拟人示范工程 聚焦数字建模、动态捕获和自动渲染等技术，支持企业开 （四）制造业赋能提升工程 强化虚拟现实技术与大数据、数字孪生和人工智能等技术 融合应用，推动各类物联感知数据实时接入，强化与数字孪生 模型及数据的兼容，促进工业生产全流程一体化、智能化。支 持工业企业、园区利用虚拟现实技术优化生产管理与节能减排， 探索建设“工业元宇宙+垂直行业”的工业元宇宙开放平台、 特色产业园，推动工业元宇宙技术、产品的集成创新和试点示 范。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省商

4-1 能源供给示意图 此外，应重点支持在清洁能源资源富集区建设“零碳园区”或“可 再生能源直供型”算力集群。例如在青海、内蒙古、新疆等地，依托 光伏、风电优势，打造清洁能源供电的智算中心或超算基地，实现算 力资源“就近绿色供给”，减少长距离输电损耗，提高能源利用效率 [7]。在这类示范园区中，可探索能源互联网、园区级微电网、源荷储 一体化系统的深度融合，为全国算力与能源协同发展提供先行先试样 行，从而缓解本地电网压力并降低碳排放；在用能负荷响应场景中， 平台结合电价波动或供需变化，动态调整算力任务执行顺序与节点分 布，实现算电双赢；而在能源与计算资源联合规划场景下，平台还可 依据区域算力布局与电力结构，形成城市级或园区级的绿色算力部署 策略，提高资源利用率的同时支持区域能源系统平衡。具体场景与预 期收益如下表所示： 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 42 表 4-2 场景与预期收益说明表 下的碳减排目标，具备良好的可推广性。 未来算电协同平台的持续发展应聚焦于三方面：首先，在标准制 定方面，需构建统一的数据模型与资源接入接口，打通不同参与主体 之间的技术壁垒；其次，在示范试点方面，应推动园区级、城市级的 协同平台部署，验证关键技术与机制的可行性；第三，在激励机制设 计方面，建议深化碳成本内部化手段，探索算电交易市场与碳交易机 制的融合路径，以市场力量推动绿色算力交易行为的常态化与制度化。

汰，在环保等 方面进行了明显的优化改造，从目前的情况看，行业内部分新建装置已经具有较为先进的 自动化产线，人员数量有大幅缩小，机械化程度了有了大幅提升。部分企业实现了较好的 流程自动化管控系统，现有园区对接 AI 升级已经有了明显的进步。 从化工行业的所处赛道来看，不同的产品的生产和经营模式有明显区别，AI 形成的行业 影响也有快慢、维度之分。化工从大的赛道上看，具有大宗和精细的明显差别： 生产场景、工 艺流程、关键核心设备的数字孪生模型”。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 16 扫码获取更多服务  25 年 1 月，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布《北京市加快 推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划（2025-2027 年）》，明确提出若干目标： 到 2027 年，北京“人工智能+新材料”创新能力显著增强，新材料研发服务业态培育 纤维、功能性膜材料、生物基材料、新型催化材料等。 2025.1 《北京市加快 推动“人工智 能+新材料”创 新发展行动计 划（2025-2027 年）》 北京市科学技术委员会、 中关村科技园区管理委员 会 1.支持材料科学与人工智能融合创新基础研究。研究适用于材料科学机理和多 尺度问题的基础理论和算法，发展适用于小样本和高维材料数据的机器学习方 法。利用人工智能技术加速探索材料的新组元新结构，挖掘材料复杂高维的“成

戴智能设备等电子信息产业快速发展，新能源和新能源汽车产业增长强 劲，低空产业、商业航天等加快发展，智能机器人、人形机器人等建设 加快，经济新动能不断培育壮大。三是传统产业转型提速。随着数字化 转型在原材料、机械、食品、纺织、轻工、园区等深入推进，传统产业 的研发设计、生产制造、经营管理等各个环节的智能化水平显著提升； 钢铁、有色金属、石化化工、建材等重点行业的绿色化转型从原料、 用能、工艺、产品等全面发力，将促进传统产业生产力跃迁。综合看，

在算力资源利用层面，当前边缘算力基础设施呈现“规模庞大但 分散异构”的特点。以中国铁塔为例，其 210 万站址资源和超 100 万 机房资源广泛分布于全国，但由于资源零散、管理分散、网络接入方 式多样（如 4G/5G、企业宽带、园区 NAT 网络等），导致算力资源利 用率不足、调度效率低下。产业界迫切需要通过统一的感知与调度系 统，实现异构资源的抽象建模与池化管理，例如通过标准化算力度量 体系（涵盖 CPU、GPU、内存、网络等指标），将分散的边缘节点转 以及新兴的 ASIC 芯片等，在性能、功耗以及适用场景等方面呈现出显著差异，共同构 建起复杂的异构计算环境。与此同时，计算节点的分布范围不断拓展， 从传统的数据中心延伸至各类边缘计算节点，如基站、工厂、园区等。 这一发展态势要求分布式算力感知与调度系统必须能够精准识别各 类硬件资源的详细信息，包括处理器的型号、核心数、频率、缓存大 小，内存的容量、类型、速度，存储设备的容量、读写速度、接口类 型，以及 理 性。 在技术攻坚层面，分布式算力感知与调度的发展目标聚焦于突破 异构网络与复杂环境下的重重瓶颈。边缘节点的网络接入状况极为复 杂，涵盖了互联网专线、企业宽带、4G/5G 移动通信网络以及园区 NAT 网络等多种类型。不同网络在带宽、时延、稳定性等方面差异巨大， 21 这给算力信息的及时准确传递与调度指令的有效下达带来了极大挑 战。因此，研发自适应的感知与通信机制迫在眉睫。通过对各类网络

者买入或者卖出证券的决定应当充分考虑自身 特定状况，如具体投资目的、财务状况以及特定需求等，并完整理解和使用本报告内容，不 应视本报告为做出投资决策的唯一因素。 东吴证券研究所 苏州工业园区星阳街 5 号 邮政编码：215021 传真：（0512）62938527 公司网址： http://www.dwzq.com.cn