07 诚信专业 发现价值 请务必阅读报告末页的重要声明 丨公司名称 诚信专业 发现价值 ..... 24 丨公司名称 诚信专业 发现价值 3 请务必阅读报告末页的重要声明 行业专题研究|化工 图表目录 ............. 17 丨公司名称 诚信专业 发现价值 4 请务必阅读报告末页的重要声明 行业专题研究|化工 图表

个城市实现 5G-A 网络覆盖，为无人机物流、城 市空中交通、低空遥感等场景提供实时通讯支持。机载传感器、地面雷达、卫星遥感等多源感知手段也 AI 的深度学习技术能够从海量“弱相关数据”中挖掘隐含关联，发现传统模型无法捕捉的规律，如 构建统一的企业或个人数字画像。2025 年初，Deep Seek 的诞生为行业从业者带来了全新的思路，推动 大模型技术从单纯的“生成”迈向了更高级的“理解”与“推理”阶段。蚂蚁集团就基于 能够高效支撑业务运行，提升运营水平；在用户服务方面，基于 AI 构 建的数字员工、数字专家等虚拟角色，可实现实时响应，持续优化服务供给能力和客户体验；在风险控 制环节，AI 通过动态监测交易与行为数据，可以及时发现潜在隐患，显著提升风险预警与处置的效能。 此外，在当前关注度较低但亟待加强的投资者教育领域，人工智能大模型具备生成专业内容的能力，且 能通过自然语言交互提供个性化的学习引导，提供良好的人机互动体验，未来有望在该领域发挥重要作用。 人工智能领域的规制数据。从整体上看，各国数字规制呈现出部分领域规制建设稳定、部分领域规制建 设快速分化的演化格局。 （一）全球数字规制核心趋稳，新兴领域快速演化 通过数字规制领域各类指标的变化可发现各国在数字规制领域建设的不均衡性。一方面，整体的稳 定性仍然是各国制度构建的底色，大多数领域的法律框架和规制制度延续了既有路径，变化有限。另一 方面，在某些关键环节上，又可以清晰看到制度突破与局

五、存在的问题和未来展望 一、大数据、农业大数据的概念  大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具 进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 信息资产。目前，大数据企业达到了 8900 多家，大数据产业规模总 量超过 1100 亿元。 资料来源：中国电子信息产业研究院、中商产业研究院  农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场变 动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。 农信采监测数据可视化 四、大数据技术在农业中的应用 大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助 决策的过程中发现大价值。 大数据技术与农业领域的深入耦合，将对我国的 农业市场监测预警、智慧农业生产管理、和农业国家 宏观管理决策带来前所未有的变化！ 农业监测预警是现代农业稳定发展的最重要基础之一 农业监测预警是现代农业稳定发展的最重要基础之一 产量 形成 产销 流通 产品 消费 信息流揭示 过程模拟 预警与调控 物 联 网 现代 农业 大 数 据 1. 农产品市场监测预警 --- 发现市场风险 《中国农业云大数据》、《中国网络菜市场》两大项目的云数据电 商平台已落户贵州，旨在依托贵州良好的生态、区位、资源、气候等 方面的优势，将贵州打造成为全国第一个“数据农业、智慧农业、电商 农业、旅游农业”

然而，在过去十年中，经 济矿床发现率减半，而平均发现成本却攀升至约2.2亿美元，相当于20年前的四倍。4 如果将关于地块和矿床的公益性地学数据纳入矿产资源勘探系统方法之中，地质学家 便能利用这些数据优化其勘探计划。此举能节省成本和时间，其节省的幅度取决于数 据的量级和价值，以及勘探团队在其项目中所处的阶段。此外，这些数据还有助于加 速潜在钻探目标的识别，帮助矿业公司更深入了解矿化系统，促成后续的勘探发现。 通过激 通过激励团队尝试利用新兴工具和数据集，并营造在成败中学习和成长的文化，领导 者可以助力所在企业成长为勘探领域的领军企业。这将有助于扩充项目管线，以满足 社会对矿产和金属的需求。 过去，大部分具有经济价值的矿床都是在近地表环境中发现的。而现在，勘探团队正致力 于在更偏远地区和更具挑战性的司法管辖区内，探索成矿后覆盖层下的矿床，这可能会使 勘探过程更加复杂，成本更加高昂。5 26 趋势 4:利用人工智能提升矿产勘探 引言 ，越来越多的矿业公司开始利用 公益性地学数据来扩充自身的数据资源库并提升勘探作业效率。目前，上市公司成为公 益性地学数据的主要使用者，原因在于其能利用这些数据降低与勘探相关的风险和成本 ，并提高成功发现矿藏的概率。图1展示了在价值链各环节中，这些数据所能带来的诸 多益处。7 图1:公益性地学数据及其分析的价值链 公益性地学数据生成与分析所产生的经济价值，大多是通过所开采资源的销售利润实 现，其

模型来响应特定的查询 - 这个过程称为 “推理 ” 。 训练 AI 模型 马萨诸塞州阿默斯特大学的研究人员估计 2019 年几个 AI 模型的碳排放 ， 第一个主要模型之一 同类研究。10 研究发现 BERT - 当时是 Google 最先进的大型语言模型 （ LLM ） - 发出 数据创新中心 2 约 1, 438 磅二氧化碳 (CO2) 在 79 小时的 使用 64 个高级图形处理单元 模型的研究人员 提供了能源使用和碳排放的详细摘要 他们的工作 ， 指出为什么外部研究人员的估计是错误的。 实际排放量比先前研究的估计值小 88 倍。17 不幸的是 ， 大众媒体很少注意纠正 记录或注意新的发现 ， 所以最初的印象 住在。 研究人员在随后的几年中发表了多项研究 估算训练许多知名 AI 模型所需的能量 作为他们的碳排放量。如表 1,虽然更大的模型 通常需要比较小的能源使用更多的能源 ， 确切地说 即使作者 预测 Google 的 AI 每年可能消耗 29.3 TWh 承认 ， 达到这个水平需要 1000 亿美元的投资 芯片以及数据中心数十亿美元的运营成本和 电力。45 即使是大型科技公司也会发现支付不可持续 对于如此大量的计算。企业是逐利的 企业和计算成本 ， 因此 ， 他们不会 提供服务的时间长 ， 运营成本高于他们在 收入。要么使用人工智能的能源成本会下降 ， 要么如何 公司部署人工智能将受到成本因素的限制。

具有相对确定性的电量和价格预期，实现对冲短时电力价格波动的作用。 b.电力现货交易 电力现货市场指发用电双方在日前和日内尺度的电能量交易，通常以每15分钟一个单元，每日96个单元组织交 易。建立电力现货市场是发现实时电力电能量价值的基础，理论上电力现货市场价格及波动是电力中长期交易价 格的参考。国家于2017年推出了第一批8个省级电力现货市场试点，2021年推出第二批6个试点，目前省级电力现 货市场建设工作已在各省普遍展开（图表4）。 电能量市场方面，《关于进一步深化燃煤发电上网电价市场化改革的通知》推动燃煤发电原则上全面进入市场， 推动工商业用户都进入市场，并扩大了交易电价浮动上下限。相关举措加快了发用电双方的市场化速度和市场参 与深度，强化了市场在电力价格发现中的作用，为价格传导注入了新动能。《关于加快推进电力现货市场建设工 作的通知》推动省级现货市场建设扩围、提速：第一批8个试点省区基本实现长周期连续试运行，第二批6个现货 试点省区展开试运行，多个 现货市场定价机制对中长期价格产生重大影响。现货市场真实反映了电力的实时价格，也发现了电力供需的 基本规律，现货市场的平均价格将逐步成为中长期交易价格的参考。随着中国电源结构的变化，其它电源特 别是新能源在某些时段对电价的影响显著加强。以山东为例，随着光伏比例的增加，山东省“鸭形曲线”效应 已比较明显，中午时段电价显著低于其他时段。当中长期交易中分时段曲线推广后，现货市场发现的这一现象 将会影响中长期定价，中长期合同按时段划分时中午时段电价将显著降低。

向包括直接键合、金属间 键合、共晶键合、聚合物键合等。该技术正朝着更高精度（亚微米）、更低成本、更大规模（多颗粒、系 统级）生产的方向发展。此外，随着新材料（如二维材料、超宽禁带半导体等）的不断发现和应用，异质 集成技术的应用范围将进一步扩大，有望在未来的信息技术领域发挥更加重要的作用。 57 第三章 信息与电子工程前沿 全球工程前沿 Engineering Fronts （3）领域大模型智能计算技术 攻击面和风险点，通过测试、检测、模拟和 优化等手段，提升其整体安全性。人工智能安全测试评估技术在国防、金融、医疗、自动驾驶、工业制造 等领域具有广泛的应用前景。 主要技术方向包括：① 安全漏洞发现与修复——利用静态分析、动态分析和符号执行等方法，检测算 60 全球工程前沿 Engineering Fronts 全球工程前沿 2024 法层与代码层可能存在的安全缺陷，并提供自动化修复建议；② 成功率。该领域的研究内容主要集中在以下方面：① 智能材料的响应机制研究，深入探究外部刺激对材料 的作用机理，为材料设计提供理论基础；② 丰富准确的材料数据库构建，通过多尺度模拟配合高通量实验 技术加速新材料发现过程，并形成涵盖各种材料结构、性能、合成条件等信息的数据库；③ 算法开发优化 与材料筛选，探索适合智能材料设计的机器学习算法，以更好地挖掘材料的构效关系，筛选满足物性需求 的新型智能材料，实现材

跨学科复合型 ESG 人才培养体系作为重要使命，把推动中 国企业 ESG 表现和国际评级的提升作为长远愿景。 上海交通大学 ESG研究院介绍 目录 CONTENTS 前 言 01 核心发现与洞察 03 第一章： 破解碳中和四大挑战，亟待用能企业能源转型 05 第二章： 技术为基，构建全生命周期“能源新质生产力” 10 第三章： 经济为翼，能源转型打造全新商业竞争力 侧”拓展到 更广泛的“用能侧”。本报告旨在唤醒用能侧资源，探索通过创新的技术手段与商业策略深度融 合，启发和指引用能企业如何更有效地融入和实现能源转型，加速推动“双碳”目标的实现。 报告的核心发现聚焦于用能企业在能源转型中的关键角色与路径。首先，碳中和目标的实现 高度依赖于用能企业能源系统的根本性转型，这是企业不可回避的责任与机遇；其次，用能企业 将从传统的能源消费模式，逐步向能源产消一 峰碳中和。上海交通大学ESG 研究院成立的宗旨，就是通过构建开源的数据平台，开放的研究组织，集合安泰经济与管理学 院、智慧能源创新学院、环境学院和数学学院的力量，识别中国实现低碳转型的核心问题、发现 解决这些核心问题的有效途径，并和关心低碳转型的社会各界力量，推动中国企业的低碳转型， 并在此基础上推动中国企业在环境、社会和治理三个层面的全面升级，帮助中国企业实现一种更 整体、更持续的成功。

保全 业务的大数据平台体系，同时打造了空气质量预警预报、水环境管理、许可证及排污权交易、环境应急、 辐射管理、综合信息平台等众多产品线。 代表性案例：深圳市水环境综合平台 产品功能 1. 发现水质问题、发现污染问题 2. 说清水质现状、说清污染来源 3. 污染防治、应急预警、目标考核、容量核算 产品优势 1. 《水污染防治行动计划》、《关于全面推行河长制的 意见》的政策产物 2. 动态、全面、灵敏、有序、高效管理水环境的强大工 大数据分 析的企业，永远无法掌握中高端客户，只能在低端客户群体中厮杀，而且当海康推出大众廉价版设备， 又是一轮血腥的收割。 • 随着大数据概念的起飞，智慧商超、智慧加油站智慧城市的普及，人们惊讶的发现，所谓智慧的核心， 竟然是 ........................ 摄像头。 • 其实将来的智能汽车的核心传感器，也是高端摄像头。 • 而这个领域的老大，竟然是本来和大数据没什么瓜葛的安防老大

会成本得到量化并体现在市场价格中，从而推动资源优化配置和低碳技术的创新。 随着全球减排压力的不断加大，碳市场的金融属性越来越受到重视，其在资金流 动、风险管理和价格发现等方面的功能被视为推动低碳转型的关键动力。然而， 碳市场的运行仍面临诸多挑战，特别是在一些起步阶段的市场中，流动性低、价 格发现不足等问题突出。 2. 碳金融产品是碳市场的重要补充 碳金融产品是碳市场的重要补充，为其增强减排属性与金融属性提供了有力 的支 和第三阶段维 持不变，57%左 右 分配方法 历史法 历史法 基准线法 基准线法 在欧盟，碳市场经过多年的发展，已逐渐形成一个完善的市场体系。欧盟碳 市场具有高流动性、高市场深度，形成了良好的价格发现机制，其碳价能够反映 市场真实的供需关系，并为政策制定提供了有力支持。特别是在风险管理和资金 融通方面，欧盟碳市场提供了多样的金融衍生品，满足了企业多层次的需求，为 企业低碳转型提供了有效支撑。以欧盟碳市场启动的 （一）进一步强化碳金融的市场功能定位 展望未来，应进一步加大对碳金融领域的政策扶持与资源投入力度，强化碳 金融的市场定位。以更为系统、全面的视角，深度融合碳金融市场的多元功能， 如资源配置、风险管理与价格发现等，与碳市场建设的各个环节实现全方位、深 层次的协同发展，构建有机统一、高效联动的碳金融与碳市场生态体系 。随着 2025 年水泥、钢铁、电解铝等行业纳入全国碳市场，可充分利用市场扩容契机，