行业能源利用效率大幅提升。单位国内生产总值能耗比 2020 年下降 13.5%；单位国内生产总 值二氧化碳排放比 2020 年下降 18%；非化石能源消费比重达到 20%左右；森林覆盖率达到 24.1%，森林蓄积量达到 180 亿立方米，为实现碳达峰、碳中和奠定坚实基础。 到 2030 年，经济社会发展全面绿色转型取得显著成效，重点耗能行业能源利用效率达到国际 先进水平。单位国内生产 先进水平。单位国内生产总值能耗大幅下降；单位国内生产总值二氧化碳排放比 2005 年下降 65%以上；非化石能源消费比重达到 25%左右，风电、太阳能发电总装机容量达到 12 亿千瓦 以上；森林覆盖率达到 25%左右，森林蓄积量达到 190 亿立方米，二氧化碳排放量达到峰值并 实现稳中有降。 到 2060 年，绿色低碳循环发展的经济体系和清洁低碳安全高效的能源体系全面建立，能源利 用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重达到

省级电力交易中心 暂无统计渠道，企业自主上报 国内绿电交易量 国际绿证交易量 国内绿电消费凭证 省级电力交易中心 国内绿电交易量 林业碳汇 可再生能源利用 省市林业部门按上级要求落实森林资 源清查 森林资源清查数据 风电、光伏、光热、生物质发电等并网运行情况表 电网公司按要求统计填报 1 2 3 CARBON ACCOUNTING 11 2.2 核算体系 碳核算是掌握排放特征、制定减排政策、评价降碳效果的重要基础。

要特征的过程，会直接影响模型的效果。创建一个合理的特征集合 对于模型的成功至关重要。 模型选择是开发过程中的另一关键环节。根据具体问题性质， 可以选用不同的算法。常用的算法包括但不限于：  回归分析  决策树  随机森林  支持向量机(SVM)  神经网络 在选择模型时，必须考虑模型的可解释性、准确性和计算复杂 度。通常，经典的机器学习算法适用于线性关系的任务，而深度学 习模型则适合处理复杂的非线性关系。 相径庭。 监督学习算法常用于预测和分类任务。在制造过程中，借助于 历史数据，机器学习模型可以学习到产品的质量特征，从而实现对 未来产品质量的预测。例如，支持向量机（SVM）、决策树和随机 森林都是常见的监督学习算法。它们可以利用传感器数据对设备进 行故障预测，进而指导维护决策。 无监督学习算法则是在没有标注数据的情况下，通过寻找数据 中的模式进行分析。聚类算法如 K-means 和层次聚类可用于生产 理。同时，采用机器学习和 深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）进行后续模型的训 练。为了提高分析和建模的准确性，我们可采用以下算法和技术：  分类算法（如决策树、随机森林）  回归算法（如线性回归、支持向量机）  聚类算法（如 K-means、DBSCAN） 此外，在整个数据处理过程中，我们需要实现数据可视化，以 便于决策者理解数据和洞察规律。在此过程中，我们可以使用

园区所在 国家、园区所在国家发展水平、境内实施企业名称、企业性 质、建设起始年份。 园区类型 海外园区的类型包括以轻工、纺织、建材、金属等加工制 造和综合利用为主的加工制造型园区，以矿产、森林、油气等 资源开发加工和综合利用为主的资源利用型园区，以谷物、 经济作物、畜产品等的种植、养殖、开发、加工、收购、仓储等 主导的农业开发型园区，以商品展示、运输、物流、仓储、商 品集散、配送 决方案。 我们的挑战 自然资源构成了经济机遇和人类福祉的基础。但如今， 人类正以不可持续的速度消耗着地球的资源，对经济和人类 生活构成了威胁。人类的生存离不开清洁的水、丰饶的土 地、健康的森林和安全的气候。宜居的城市和清洁的能源对 于建设一个可持续的地球至关重要。我们必须在未来十年中 应对这些紧迫的全球挑战。 我们的愿景 我们的愿景是通过对自然资源的良好管理以建设公平 和繁荣的

生的碳排放，工业生产过程的碳 排放。 试点园区项目范围内的各类 建筑、工业设施、交通运输 等能源活动产生的碳排放， 以及工业生产过程的碳排放 耗能设施、企业、交通、 废弃物处理 碳吸收 碳吸收 森林固碳系数 3.8096tC/hm2、草 原固碳系数 0.9482tC/hm2。 计算的为碳储量，而非年度碳储 计算的为碳储量，而非年度碳储 量变化量。 量变化量。 单 位 林 地（ 含 绿 地）

能安全要求、网联技术对自动驾驶设计运行域的扩展；构建并应用高 质量的网联+单车多模态数据集。 3. 卫星通信网络 卫星通信网络具有不受时间、地域、距离限制，实时双向传输等 特点，可在山区、荒漠、森林等地面网络覆盖盲区，实现实时导航、 车辆位置监测、远程车辆故障诊断、紧急救援等各类网联应用场景， 可有效弥补地面通信网络的覆盖盲区，确保车辆网联系统在极端环境 下的稳定运行，为智能网联汽车的全场景应用提供坚实保障。

推广低碳建造方式，推进绿色施工，深入实施建筑垃圾减量化。 90 稳步发展装配式建筑，大力发展装配化装修。 91 推广绿色建材，推动建筑材料循环利用。 92 探索“城市森林”建设，使城市建筑的角色从碳的排放者转变为碳的 捕获者 93 在施工阶段，推广 AI 智能监管与安全方案 94 在运营阶段，利用 BIM 技术进行建筑能耗模拟数据分析提高建筑运营

新加坡总统设计奖-年度设计，2020 • 英国特许屋宇设备工程师学会（CIBSE）- 建筑模拟奖，2020 • 芝加哥优秀设计奖，2016 • MIPIM亚洲最佳未来项目奖，2016 界最高的室内瀑布“雨漩涡”，周边环绕梯田森林构成的巨 大室内花园。该项目作为提升樟宜机场零售和休闲体验的 拳头举措，2019年投入运营即获得巨大成功，不仅进一步 提升了中转乘客的停留体验，更使樟宜机场成为新加坡新 兴的热门景点和消费目的地。

代理模型成功应用于车轮轮辋的设计流程，实现在几秒内 给出新设计方案的强度与刚度预测，准确率超过 99%。 结构仿真领域典型方法包括传统机器学习方法和深度学习方法。 一是传统机器学习方法，如高斯过程、随机森林、克里金法和响应面 法等。如使用本征正交分解与高斯过程为基础构建降阶仿真模型，针 对多场景海洋流固耦合问题实现了多场景下的高效、高精度仿真26。 二是深度学习方法，如 GNN、降阶深度学习方法等。如使用

训练与优化。以下是这一过程的主要步骤： 模型架构设计：根据实际应用需求，选择合适的模型架构。在工业大模型 中，深度学习模型（如神经网络、Transformer 等）和传统机器学习模型（如随 机森林、支持向量机等）常常被结合使用。选择何种模型架构取决于问题的复 杂性、数据的类型以及模型的实时性要求。例如，若需要处理大量时序数据并 捕捉长程依赖关系，Transformer 模型是一个理想的选择。