西门子（中国）有限公司智能基础设施集团 Smart ECX 智慧能碳管理平台 西门子 Smart ECX 智慧能碳管理平台采用先进的工业 物联网架构，结合云计算、大数据、AI智能等新一代数字 化技术,平台可以采集和存储企业所有能源和碳排数 据，结合内嵌的建筑、典型能源系统用能模型和业务应 用，实现能源系统数据可视化、能源分析与对标、能源 预测与优化、碳盘查、碳减排规划等功能。帮助用户直 观的了解能源系统运行态势、提高能源系统运行效率。 进的能源系统优化算法，也支持与客户共同开发专属 优化策略，是客户身边的能源和低碳专家。 身边的专业能源和低碳管理专家 西门子智慧能碳管理平台 气候变化是人类社会面临的共同挑战，正日益威胁人类生存和发展。中国 经济在过去几十年中一直保持着高速增长，而应对气候变化也已成为中 国可持续发展的内在需求。中国政府在2020年明确提出了力争于2030年 碳达峰、2060年碳中和的战略目标；同时，也面临着能源结构不尽合理，单 位GDP能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而 艰巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的 技术积累和创新，致力于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进 的能源和数字化解决方案，助力各行各业高效减碳。 双碳目标大趋势和不同客户面对的挑战 用能侧企业 能源管理平台部署复杂，成本高；缺乏专业的能 源、碳排放对标和诊断 已安装有部分子系统，历史子系统改进难，数据

德框架为指导、以清洁能源为动力的智能体将在 农业、物流和电网中发挥积极作用，优化资源配置并大幅减少浪费和碳排放。在 AI 增强传感器和无 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 平台，根据每个学习者 的进度和兴趣定制课程，在高度互联的世界中促进终身学习。家庭将成为一个虚实融合的全息生活 空间，能够响应情绪、健康和生产力需求。在交通行业，AI 驱动的网络将使能安全、高效和零碳的 出行方案，重塑人们对距离和时间的体验。 然而，智能世界 2035 的愿景要建立在 AI 向善的基础上。需建立道德准则来指导每一个算法， 确保公平、透明和有效的问责。包容性也必须纳入考虑，确保每个地区、各类人群以及不同社会经 创造力跃迁，给人类发展 带来无限可能。 智能技术 超级智能体 ·数字智能 ·具身智能 通信与网络 感知与交互 存储与计算 新能源 IoT 移动互联网 PC互联网 键盘、鼠标 近存计算 农业经济 第一次 工业革命 (机械化) 第二次 工业革命 (电气化) 第三次 工业革命 (信息化) 智能革命 水利发电 核能发电 锂电 钠电 热储 氢储 液流电池 超级电容储能

野生近缘种的抗性基因挖掘；植物病害防治子领域强 调深度学习和金属纳米粒子的生物合成等新技术在病 害检测和防治中的应用；食品科学与工程子领域关注 食品营养与工程技术的融合，重点研发适合吞咽困难 人群的食品。 纵观该领域近 12 年的前沿研究，可以发现几个 突出的特点：一是动物健康与公共卫生子领域自新冠 疫情以来备受关注，2021 年和 2022 年均有 1 个前沿 入选 Top10 热点前沿，分别是“非洲猪瘟的流行病 生态与环境科学领域的 Top 10 热点前沿主要分布 在生态科学和环境科学两个子领域（表 7）。 环境科学子领域的热点前沿主要涉及新污染物的 健康毒理研究、污染处理及固碳技术等。新污染物生态 与健康毒理研究是当前环境科学研究的热点问题，其 中微塑料主题近十余年来热度持续不衰，相关研究在 2015-2017、2020-2024 年多次入选热点前沿和新兴前沿。 继 2024 年之后，“人体组织微塑料污染的发现与定量 污染控制技术相关的研究前沿还包括“单原子催化剂活 化过硫酸盐高选择性降解污染物的机制”和“高效分离 锂离子的纳滤膜技术研究及应用”。其中，过硫酸盐降 解污染物相关的研究前沿同样连续多年入选热点前沿。 同时，应对气候变化的固碳技术日益受到广泛关注， 2025 年与之相关的热点研究前沿是“基于生物质的活性 多孔炭吸附剂的制备及二氧化碳捕集性能”。 生态科学子领域的热点前沿主要涉及生物多样性 研究和保护。遗传多样性是生物多样性的重要方面，对

冲击和影响扩大，我国制造业发展形势面临“三重”大调整。 （一）格局调整：保护主义、单边主义上升加剧“逆全球 化”进程，国际经贸规则重构推动区域化布局。近年来，以美 国为首的部分发达国家秉持零和博弈和保护主义思维，在高 新技术领域对我筑起“拦水坝”，强行切割基于市场规则建立 起来的全球供应链，谋划小圈子、组建小阵营、成立小同盟， 推动全球制造业格局区域化发展。一方面，力推制造业回流， 新型生产关系，推动制造业质量变革、效率变革、动力变革。 二、“十五五”时期制造业发展的思路和目标 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻落实党的二十大和二十届二中全会精神,深入学习领会习 近平总书记关于推进新型工业化、建设制造强国的系列重要 论述，完整、准确、全面贯彻新发展理念，遵循新时代新征 程推进新型工业化的基本规律，坚持以高质量发展为主题， 以科技创新推动产业创新，以人工智能推进数实融合，加快 二是协同推进经济发展与生态保护。积极稳妥推进工业 领域碳减排，实现 2030 年前碳达峰目标。牢固树立绿水青 山就是金山银山的理念，把生态优势变成经济优势，将低消 耗、低排放、低污染与高效率、高收益、高循环深度结合， CCID D CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 4 协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动发展方式根本性变

，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 ....... 1 1.1 技术业务发展，驱动算力电力协同变革 .......................................... 1 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 .......................................... 3 1.3 行业实践进展，加速算力电力协同创新 ............................ ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据 中心架构加速普及 ................................................................................... 51

量数据集524 个，赋能163个大模型研发。高质量数据集建设流通应用加快，截至6 月，全国已建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB；数据交易机构 挂牌高质量数据集3364个，累计交易额近40亿元；北京、南京等18个城 市数据基础设施节点实现互联互通，汇聚各类主体超过3900家，对外提 供数据产品超过1.3万个。公共数据授权运营全面推进，公共数据资源开 020 中国工业和信息化 8%。目前，累计建成3.5万多家基础级、230多家卓 越级智能工厂；重点工业互联网平台设备连接数超过了1亿台（套），大 飞机、新能源汽车、高速动车组等重点领域的智能制造示范工厂研制周 期平均缩短近30。涌现多个达到国际先进水平的通用大模型，行业大模 022 中国工业和信息化 发展形势展望系列 型呈现专业化、轻量化、本地化显著趋势，适配各行业场景需求并降低 应用门槛。如，黑龙江率先建成省内国资系统首个私域大模型，并通过 控+价值增值”多维突破。数字孪生、AI决策、绿色低碳技术广泛应用于 全流程精益化管理，在能耗控制、污染治理、循环经济等领域成效尤为 显著，实现经济效益与生态效益双赢。 023 （五）数字消费服务“至上”，城市智能体惠及民生 2025年，我国数字消费服务持续扩容提质，在提振消费惠民生、 促进现代产业体系建设等方面发挥积极作用，成为激发内需潜力、推动 经济循环的重要引擎。1-10月，全国网上零售额同比增长9.6%。数字消

活、工作和交互方式，推动全球产业、经济和社会 转型。人工智能的影响力有望超越前面几次技术革 命，促进生产力提升，重新定义竞争力，开启全新 的经济与社会价值增长路径。IDC 预测到 2030 年， 人工智能将累积为全球带来近 22.3 万亿美元的经 济收入，占全球 GDP 的 3.7%。 为帮助政策制定者、商业领袖和社会各界有效应 对这场重大变革，IDC 与华为开展长期合作，共 同开发了《全球数智化指数（GDII）2025》报告。 从“被动获取”到“主动创造”、从“高碳依赖” 到“清洁多元”持续升级，其形态的每一次迭代均 深刻推动生产关系变革。当前，全球正加速从化 石能源向清洁能源转型，这一进程不仅是应对气 候变化的关键举措，更成为重塑国际竞争格局的 核心变量。无论是工业生产的流水线，还是日常生 活的照明与交通，能源的高效利用与技术创新，都 直接决定着经济增长的质量与可持续性。在“碳达 峰、碳中和”目标引领下，构建安全、绿色、智慧 年推出了 NAIS 2.0 战略，旨在通过“人 工智能向善”（AI for the Public Good）倡议，打 造全球人工智能中心。新加坡政府正在制定绿色 数据中心发展路线图，以实现其宏大的净零目标。 预计未来十年内，该国政府将对新型数据中心投 资 75 亿至 90 亿美元。其 2023 年数字联接蓝图 （2023 Digital Connectivity Blueprint）进一步强化

五、运营与渠道审计 .........................................................................................32 六、零售与普惠金融审计 .................................................................................37 七、投资银行与金融市场审计 （统计强制休假执行率，抽查交接记录完整性） （二）大数据审计场景应用问题 1 、通过图计算技术分析客户资金交易网络，能否识别出多层嵌套账户、 高 频跨行资金归集等符合地下钱庄特征的异常交易模式？（提取近 3 年交易数 据构 建资金网络图谱，重点检查交易节点度数超过 200 、资金闭环路径短于 3 天的账 户） 2 、利用企业股权穿透数据和授信台账交叉验证，是否发现单一实际控制人 关联 点操作”等预警规则，追溯操作设备 MAC 地址） 4 、应用 NLP 技术解析“双录”音频文本，是否检测出“保本保息”“代客操 作” 等违规话术？老年客户录音中风险提示完整率是否低于 80%？（构建违规关 键词 库（如“零风险”“刚性兑付”），统计高风险话术出现频次） 5 、通过增值税发票代码、金额与供应链融资申请数据的匹配分析，是否 存 在同一发票重复融资或发票开具日晚于放款日的异常情形？（建立发票唯一 性校

物联网网关）、终端设备甚至个人闲置设备等，通过网络连接形成协 同体系，实现算力资源的分布式协同与高效利用。分布式算力并非单 一形态，边缘算力是前者重要组成部分，是分布式思想的一种具体体 现。边缘算力强调“地理近端性”，即计算能力的部署靠近数据源， 以满足低延迟和高实时性的需求；而分布式算力更关注“全局最优性”， 侧重任务的分解与协同，以处理大规模和复杂的计算任务可能调度至 边缘、核心云或两者协同，例如“云-边-端”分层推理。 态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的 API 标 准、通用的资源描述语言、安全的跨域通信机制以及可能的 跨域调度协调器或联邦学习机制。  能耗与可持续性感知：随着“双碳”目标的推进，算力调度 的绿色属性愈发重要。感知需纳入能耗与碳足迹的实时监测； 调度决策则需将能耗和碳排放作为重要优化目标或约束条件， 例如优先将任务调度到使用可再生能源的数据中心或能效比 更高的节点，或利用电价谷值进行计算，实现“绿色调度”。 高效、安全可信、绿色低碳于一体的下一代算力基础设施新范式，三 者互为表里，不可分割。以智能为核心，利用人工智能算法赋能调度 决策，通过全面、精准、实时感知全网状态，做出全局最优资源匹配 决策，最大化资源利用率。以安全为基石，系统能实时感知网络攻击、 节点故障等异常，智能进行任务迁移等操作保障业务连续性，同时确 保敏感数据在可信域内流转，构筑数据安全屏障。以绿色为目标，将 “绿色低碳”作为核心优化目标，与智能、安全深度融合。智能调度