两个方面测算碳排放，通过优选低碳运输方式、优化网络 布局与运输路径、提升运载工具装载率与逆向再利用率、 使用循环载具与绿色包装、减少填埋等举措，减少碳排放。 华为全球物流体系覆盖了 170 多个国家和地区，依托海、 空、铁、汽、多式联运等多种运输方式组成的全球物流网络， 通过信息化、极简作业等手段，持续提升物流效率与再利 用水平，助力碳减排。2024 年 8 月，华为数字能源由中 国发往欧洲的首个“碳中和”绿色物流海运订单顺利到达 7 亿棵树。 球包括中国、欧洲、亚太等地设立了 13 个研发中心，支撑着遍及约 170 多个国家 和地区的业务，助力全球可持续发展转型。 截至 2024 年底，华为数字能源拥有 2,000 多件专利。 华为数字能源的业务自带绿色基因。我们聚焦清洁发电、交通电动化、绿色 ICT 能源基础设施等领域，提供绿色、智能的 创新产品与解决方案。在清洁发电方面，我们推动构建以新能源为主体的新型电力系统；在交通电动化方面，我们重新定 年底，华为数字能源助力客户累计生产绿电 14,113 亿度，节约用电 818 亿度，减少二氧化碳排放超过 7.1 亿吨， 相当于种植约 9.7 亿棵树。 2,000 多件 截至 2024 年底，华为数 字 能 源 拥 有 2,000 多 件 专利 华为数字能源 2024 年可持续发展报告 成就零碳 27 2024 年 11 月 13 日，全球最大的开放式海上光伏项目——国家能源集团国华投资山东分

零碳园区标准体系建设与项目实践正在加速 ............................................................. 12 2.3.零碳园区建设策略：多系统结合、分类别施策.............................................................15 三、中国零碳园区建设：示范先行带动四大革新 ... 要求。同时，引导指标对清洁能源消费占比、园区企业产出产品单位能耗、工业固体废弃物综合利用率、余 热/余冷/余压综合利用率均提出了要求。 2. 系统性建设零碳园区的策略：零碳园区特别强调在建设中采取多系统解决方案的重要性。传统绿色园区、低碳 园区的侧重点集中在绿电、污染治理等单一方面，而零碳园区的建设具有全面性、系统性、复杂性的特点，单 一方案难以完成，必须采取系统性解决方案。实施零碳园区需要 2030 年非化石能 源消费占比达到25%左右。 碳达峰试点城市已发布目 标，长治高新技术产业开发 区 2030 年园区清洁能源使 用率 50％；大连到 2030 年 清洁能源使用率 60%；鄂尔 多斯到 2030 年大中型矿山 清洁能源发电占比 50%。 有领先园区案例已实现 90% 清洁能源消费占比。 园区企业产 出产品单位 能耗 达到或优于二级能 耗限额标准 约为行业前 20% 水平

度与规模。它们不仅源源不断地输送着绿色电力，支撑 起东部发展的脉搏，更在荒漠治理、生态修复和促进当 地经济发展方面展现潜力。 从全球来看，集中式光伏电站的规模化建设，也可 能引发土地利用、生态扰动及社区问题。应对这些挑战， 多地在近年来的光伏建设中，探索农光互补、渔光互补、 牧光互补，建设光伏扶贫项目，以及将光伏发电和采煤 / 采矿沉陷区和石漠化山区修复相结合，实现能源转型 与土地可持续利用的共赢。 在部分偏远地区，一批分布式光伏成了阳光银行， 倍，较 2023 年底增长超过 130%。 联合国最新报告显示，全球可再生能源装机容量已接近化石 燃料，几乎所有新增发电能力都来自可再生能源，其发电量已占 全球总发电量的三分之一。联合国秘书长古特雷斯指出，清洁能 源时代已然到来，2023 年全球清洁能源投资达 2 万亿美元，已超 过化石燃料。太阳能和海上风能成本大幅下降，清洁能源行业已 创造近 3500 万个就业岗位。清洁能源不仅促进绿色增长，保障 源电力系统方 面积累的实践经验与解决方案，能够为世界各国应对气候变化、 实现能源自给提供宝贵的借鉴与坚实的产业支持，强有力地推动 全球可持续发展进程，共创清洁美丽的未来。 报告提请关注古特雷斯秘书长提出的六点建议，包括通过新 的国家气候计划，全力推进能源转型，兑现到 2030 年可再生能 源产能增加两倍的全球承诺，建设 21 世纪能源系统，用可再生能 源满足 AI 等所有新增电力需求，帮助低收入国家实现能源公正转

技未来发展有重大影响和引领作用的关键方向，是培育新质生产力的重要指引。根据前沿所处的创新阶段， 工程前沿可分为侧重理论探索的工程研究前沿和侧重实践应用的工程开发前沿。 2024 年度全球工程前沿研究采用专家与数据多轮交互、迭代遴选研判的方法，通过专家研判与数据分 析深度融合，在 9 个领域共遴选出 92 个工程研究前沿和 92 个工程开发前沿，并重点解读 29 个工程研究 前沿和 29 个工程开发前沿。各领域前沿数量分布如表 所示，其中绿色部分以数据分析为主，紫色部分以专家研判为主，红色方框为专家与数据多轮深度交互的 过程。 1.1 工程研究前沿遴选 工程研究前沿遴选包括两种途径：一是基于 Web of Science 数据库 SCI 期刊论文和会议论文数据，经 数据挖掘聚类形成工程研究前沿主题；二是通过专家提名，提出工程研究前沿问题。以上结果经过专家研 判论证、提炼得到备选工程研究前沿，再经过问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出 9 个领域 92 个工程研 查漏补缺，对于未出现 在数据挖掘结果中而专家认为重要的前沿进行第二轮提名，图书情报专家提供数据支撑。最终，领域专家 对数据挖掘和专家提名的工程研究前沿素材进行归并、修订和提炼，而后经过问卷调查和多轮会议研讨， 每个领域遴选出 10 余个工程研究前沿。 工程研究前沿确定后，各领域依据发展前景、受关注度选取 3（或 4）个重点研究前沿，邀请前沿方 向的权威专家从国家和机构布局、合作网络、发展趋势、研发重点等角度详细解读前沿。

输 则 呈 现 明 显 的 区 域 化 集 中 特 征 ， 整 体 规 模 有 限 。 港 口 加 注 方 面 ， 甲 烷 、 甲 醇 有 较 多 实 践 ； 生 物 燃 油 在 多 个 港 口 实 现 了 低 掺 混 比 的 加 注 ； 氢 有 较 多 港 口 实 践 但 均 为 少 量 加 注 ； 氨 已 实 现 港 口 试 点 加 注 ， 但 仍 处 于 发 展 初 期 。 应 用 方 面 对 有 限 。 加 注 方 面 ， 甲 醇 燃 料 已 有 大 吨 位 船 舶 加 注 的 实 践 经 验 ， 多 个 港 口 正 在 积 极 推 进 ； 低 掺 混 比 的 生 物 燃 油 已 在 多 个 港 口 实 现 了 常 态 化 加 注 ； 氢 燃 料 已 实 现 了 多 艘 试 点 船 的 高 压 氢 加 注 ； 氨 燃 料 也 有 少 量 槽 车 试 点 加 注 实 践 。 整 料 的 主 流 选 择 。 我 国 具 备 绿 色 甲 醇 和 绿 氨 的 产 业 发 展 条 件 和 大 规 模 供 应 潜 力 ， 近 几 年 也 取 得 了 众 多 阶 段 性 成 果 ， 但 当 前 仍 面 临 着 诸 多 发 展 难 题 ， 需 以 资 源 协 同 为 根 基 、 技 术 创 新 为 核 心 、 政 策 机 制 为 杠 杆 ， 通 过 跨 区 域 产 业 链 整 合 、

况，不够成投资建议，请谨慎参考。 2 研究方法 01 多源数据收集与验证：本研究采用横跨多维度、多渠道的精细化数 据采集策略，涵盖量子科技领域的多元数据源，包括全球量子产业 链中的核心企业公开数据、领先科研机构的技术研发成果、政策法 规解读、行业市场洞察及学术文献等。为确保数据的广泛代表性与 严谨性，我们对采集数据进行了多轮验证与交叉比对，构建高质量 的实证数据集，以支持后续分析工作的科学性与精确性。 2024产业发展概览 18 除了经典超算，云计算、边缘计算等其他类型的算力也在不断被融合进云平台。 例如，中国电信发布四算融合试验场，以天翼云（安徽）智算中心为基地，集成了 “天衍”量子计算云平台和天翼云“一云多算”底座，将通信、人工智能、经典超 算和量子计算四种算力有机结合，为未来的科技创新提供强大支持。 目前，各公司主要通过不断推出新功能、新工具、新业务来逐步降低用户的使 用门槛，为更多行业领域提供 有一定的积极作用。 第一章 2024产业发展概览 21 产业成长预期积极 06 现阶段，我们仍处于NISQ时代，量子计算产业仍处于前期技术研发和应用探索 阶段。目前量子计算硬件技术仍有相当多的挑战需要克服，比如测控系统优化、量 子比特数量与质量、量子比特间的相互干扰等。2024年，Google、IBM、Quantuin um、中国科大、中电信量子、国盾量子、华翊量子等代表性机构在众多领域取得了

AI 所需的能量 系统在其生命周期中分为两个阶段 ： 1) 训练 AI 模型 ； 以及 2) 使用 AI 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 几乎所有流行媒体的头条新闻都集中在 尽管它的用例狭窄 ， 但在后一种估计上。13 即使受到尊重 科学新闻媒体 ， 如麻省理工学院技术评论这样的头条新闻 作为 “训练一个单一的人工智能模型可以排放与五辆汽车一样多的碳 lifetimes. "14 这些文章表明 ， 需要大量的能源 训练这个特定的 AI 模型是正常的 ， 尽管这个估计很清楚 指的是一个非典型的例子。这就像一个汽车新闻媒体 发表一篇文章 ， 建议 政策制定者对人工智能的能源消耗提出了质疑。 然而 ， 2019 年研究中的头条新闻估计是疯狂的 数据创新中心 3 不正确 - 就像许多先前关于能源足迹过大的说法一样 数字技术。马萨诸塞州阿默斯特大学 研究人员做出了几个错误的假设 ， 严重夸大了他们的 估计使用的总能源和碳排放量。在 对 2019 年研究的回应 ， 参与 NAS 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 ，

2025年新能源矿产的机遇与挑战 五矿证券研究所 有色金属行业 电气设备行业 投资评级 看好 证券研究报告|行业点评2025/3/21 分析师：张斯恺 登记编码：S0950523110002 邮箱：zhangsikai@wkzq.com.cn 电话：15972042918 机遇：远期新能源金属仍有超 十倍需求空间 01 Contents 目录 03 02 挑战：国内资源匮乏，出海仍 Cauchari-Olaroz Sonora 一里坪盐湖 Goulamina Mariana 松树岗 PPG （Pozuelos+Pastos Grandes） 松树岗 Goulamina 加不斯锂矿 Goulamina Goulamina PastosGrandescai采 矿权+Cauchari East 探矿权 Goulamina 0 500 1000 1500 2000 励约束机制和丰富多样投资策略；集中力量收购一批海外优质锂矿资源。 明确并购区域地，通过多区域多国别并购降低风险。钴、镍金属资源产地过于集中，若刚果金、印尼出现政治、政策端风险，将显 著影响金属供应。企业应多区域、多国别布局新能源资源，如五矿资源近期收购英美资源旗下巴西镍业。 央企牵头组建上游资源与下游制造企业的锂电产业联合体。以集体形式进行海外市场开拓，加大对友好国家或地区出口的政策扶持 ，与相关

来了清洁能源开发与消纳的更优方案， 驱动电力系统低碳转型，还将孕育出如 虚拟电厂和共享储能等创新业态，深刻 影响工业进程和我们的生活方式。 在此背景下，德勤中国和远景智能携手 撰写了本报告。凭借我们在电力领域多 年的研究与实践，本报告深入探讨了未 来新型电力系统“源、网、荷、储、碳、 数”六大核心要素，并详细解析相关的 业务需求、关键数字技术与场景案例。 此外我们还针对新能源运营、储能、 电网、园区和碳管理这五类重点场景， 生能源消纳比例，推进能源系统形态、产业体系、供应链与治 理体系的全面革新，统筹推进能源安全保障与绿色转型。 新型能源体系将呈现多能耦合、多网协同、多元互动的高度复 杂形态。在新型能源体系下，能源供给由煤炭为主的能源系统 转向煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的能源供 应体系，电、氢、热、气等多种能源网络的高效灵活转换、互 济互通将实现多种能源的灵活配置，极大优化能源综合利用效 率 节平衡尤为重要。这要求在精准预测发电设施出力情况的基础 上，统筹风、光、核、水等多种供能设施以及储能等调节性资 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消纳。数字化技术将聚合多时间、多空间、多类型 数据信息，利用机器学习等人工智能技术，实现精准气象预测 和功率预测，并结合储能策略，平抑波动性。 资源整合与调度： 高比例新能源接入电网和负荷端用能设施的多样化，对电网供 需平衡能