能力，为投资者、监管机构及社会公众提供决策依据，推动经济向包容性、韧性化转型。 ESG的运作是“数据驱动—标准共建—价值转化”的闭环过程，通过持续的指标优化与实 践迭代，实现企业发展与社会福祉的协同共进。 环境维度 聚焦气候变化应对、资源效率、 污染防治等，推动低碳转型与 生态保护 社会维度 涵盖员工权益、社区发展、产 品责任、数据安全等，强化企 业社会责任担当。 治理维度 关注董事会结构、合规管理、 透明度、反贿赂等，构建可 加入ESG因素，各国的监管机构及证券交易所也陆续制定相关政策，加强上市公司的 ESG 信息披露管理。 社交关系丰富 社交 关系 S 环境 E 治理 G 废物管理效能卓越 创新改革 自然资源富集 气候稳定性高 人力资源管理体系成熟 多样性优势显著 价值链协同优势突出 风险管理突出 公司层面治理规范高效 反贿赂反腐败 透明度高 ESG 行业 ◼ 报告目的：通过最佳案例的呈现方式为积极 2022年国资委提出推动央企控股上市公司ESG专项报告 “全覆盖”，将ESG实践纳入央企管理重点。国际层面， 欧盟《企业可持续报告指令》（CSRD）要求企业从 2024年起依据欧洲可持续报告准则（ESRS）披露气候 转型计划、供应链人权等关键信息，使ESG报告与财务 报告同等重要 资本市场对于ESG披露要求的重视，包括上市公司、 500强企业、绿色基金、绿色债券的披露 资本市场对ESG披露的重视加速了ESG合规服务需求的

...................................................................................125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 随着全球气候变化的影响日益加剧，极端天气事件频发，水利 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 域的技术人员和管 理者提供了切实可行的参考依据。 2. 水利工程现状分析 水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，长期以来在防 洪、灌溉、发电、供水等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着 气候变化、人口增长和城市化进程的加快，水利工程面临诸多挑 战。首先，极端天气事件频发，导致洪涝灾害和干旱问题日益严 重，传统的水利管理手段已难以应对复杂的自然环境和多变的灾害 风险。其次，水利工程的运行维护效率亟待提升，部分地区存在设

（用于判断文本中的情感倾向）、语言生成（如聊天机器 人）等 大模型的应用领域非常广泛 ，涵盖了自然语言处理、 计算机视觉、 语音识别、 推荐系统、 医疗健康、 金融风控、 工业制造、 生物信息学、 自动驾驶、 气候研究等多个领域 3.7 大模型的应用领 域 （ 4 ）推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 ，提高 模 型可以辅助工程师进行产品质量控制 和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 在气候研究领域 ，大模型可以处理气象 数 据 ，进行天气预测和气候模拟 。 它们能 够 分析复杂的气象现象，提供准确的气 象预 报 ，帮助人们做出应对气候变化的 决策 3.7 大模型的应用领 域 工业制造 生物信息学 气候研究 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模型 厦门大学大数据教学团队作品

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

以覆盖区域的数据 进行补充，这样可以提升模型的整体准确性。 安装固定监测设备也是一种有效的数据采集手段。通过在铁路 沿线的重要位置设置监测点，定期采集环境变化数据，包括地形、 植被生长状态及气候等信息。这些数据将提供长期的动态变化分 析，帮助构建更为真实的三维模型。 综合上述方法，我们将形成以下数据采集流程： 1. 无人机遥感采集： o 航空影像采集 o LiDAR 点云数据采集 支持多级用户角色，如管理员、普通用户、审核员等， 确保数据安全性和访问控制。 2. 数据可视化模块： o 展示铁路沿线的实景三维数据，用户可以进行自定义视 角的调整。 o 提供环境监测数据（如气候、噪音、振动等）的实时可 视化图表。 3. 报告生成模块： o 自动生成铁路沿线监测和维护报告，支持导出为 PDF、Word 等格式。 o 提供统计分析功能，帮助用户识别趋势、异常和关键事 模型的结合能力，为分析和预测铁路沿线的各 种因素提供了便利。通过与 AI 模型的集成，利用 GIS 系统可以实 施空间数据挖掘与模式辨识。例如，根据历史数据和实时监测数 据，利用机器学习算法预测某一段铁路在特定气候条件下的故障风 险，实现智慧铁路的建设目标。 最后，GIS 集成方案的有效实施还需要建立数据更新机制，以 保证信息的实时性。通过定期更新采集到的遥感图像和现场勘察数 据，确保 GIS 数据库始终保持最新状态，实现动态监控与管理。

厦门大学大数据教学团队作品 3.1 大模型的行业应用领域 大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、 生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域 （1）自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用，可以用于文本生成 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量的 跨语言翻译）、问答系统（能够回答用户提出的问题）、情感分析 大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务。通过学习大量的工业制造数据，大模 型可以辅助工程师进行产品质量控制和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 气候研究 在气候研究领域，大模型可以处理气象数 据，进行天气预测和气候模拟。它们能够 分析复杂的气象现象，提供准确的气象预 报，帮助人们做出应对气候变化的决策 生物信息学 在生物信息学领域，大模型可以用于基因 序列分析（识别基因中的功能元件和变异 位点）、蛋白质结构预测（推测蛋白质的

能源消纳比例，跨区跨省绿电交易机制，局部输配电设施建设，以及增强电网 敏捷调度能力。 与此同时，随着中国搭建出算力一体化平台，可以实现计算任务的跨枢纽调度， 将地理位置分散的算力有效地聚合在一起，有效利用不同地区间的气候、环境 差异，提高可再生能源消纳率和数据处理服务的质量。为此，中国还需要就数 据中心跨区域“运力”的速度、质量、资费做统筹规划，以及就部分数据中心 集群城市间直连网络做个性化部署。 中国净零碳电力算力地图 远景科技集团是一家新型能源系统技术提供商，它所设 计的能源管理系统，已经应用于中国的绿色智算中心示 范项目。 远景为乌兰察布国家级绿色数据中心示范项目提供了关 键解决方案。通过 AI 算法与气候大模型，实现天气、发 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多目 决了智能体之间的依赖关系； 设定间隔为 15 分钟的实时操作，实现了对系统的精确控制，并快速响应数 据中心环境的变化。 三个不同地点的天气和碳强度数据：亚利桑那、纽约和华盛顿，对应了不同 的气候特点，从炎热干燥到寒冷潮湿；也包括了能源成本随小时变化的因素。 研究人员用这个模型评估了一年，DC-CFR显著优于行业标准的 ASHRAE 控 制器，减少了 14.5% 的碳排放、14.4% 的能耗和

能源消纳比例，跨区跨省绿电交易机制，局部输配电设施建设，以及增强电网 敏捷调度能力。 与此同时，随着中国搭建出算力一体化平台，可以实现计算任务的跨枢纽调度， 将地理位置分散的算力有效地聚合在一起，有效利用不同地区间的气候、环境 差异，提高可再生能源消纳率和数据处理服务的质量。为此，中国还需要就数 据中心跨区域“运力”的速度、质量、资费做统筹规划，以及就部分数据中心 集群城市间直连网络做个性化部署。 中国净零碳电力算力地图 远景科技集团是一家新型能源系统技术提供商，它所设 计的能源管理系统，已经应用于中国的绿色智算中心示 范项目。 远景为乌兰察布国家级绿色数据中心示范项目提供了关 键解决方案。通过 AI 算法与气候大模型，实现天气、发 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多 决了智能体之间的依赖关系； 设定间隔为 15 分钟的实时操作，实现了对系统的精确控制，并快速响应数 据中心环境的变化。 三个不同地点的天气和碳强度数据：亚利桑那、纽约和华盛顿，对应了不同 的气候特点，从炎热干燥到寒冷潮湿；也包括了能源成本随小时变化的因素。 研究人员用这个模型评估了一年，DC-CFR 显著优于行业标准的 ASHRAE 控制器，减少了 14.5% 的碳排放、14.4% 的能耗和

津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、 北京、上海则依托自身经济、技术、产业、市场等强大优势，在算、 存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入 我国综合算力指数 Top10。山西加速算力产业布局，已构建“1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多 市协同发展。另外，山东综合算力指数表现优秀，2024 表现良好，算力业务收入位于全国前列， 算力质效全国领先。浙江算力需求旺盛且多样化，上架率高，注重 综合算力指数 19 算力设施高效运营与技术创新，算力业务收入较高，算力质效表现 位于全国第一梯队。青海依托气候和能源，建设零碳绿色算力中心， PUE 和 CUE 表现优异，算力质效表现优秀，为西北地区提供了强大 的绿色算力支持。 来源：中国信息通信研究院 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 Top10 河北省、江苏省、浙江省、新疆维吾尔自治区、甘肃省、山西省、 山东省、宁夏回族自治区，具体情况详见图 20。环境分指数 Top10 东、西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面各具特色和优 势。西部地区在政策支持、气候条件、绿色能源供应等方面具有独 特优势；东部沿海地区则在基础设施建设、人才资源和行业生态建 设方面表现突出。同时，各地区面临着基础设施建设、能源供应、 技术人才等方面的挑战，需要进一步加强合作和协同发展。

4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工