个园区，由 于园区层面数据的透明度和可获得性较低，这是园 区低碳发展领域首份基于评估框架的达到如此样本 量的研究报告，也是第一个将低碳成效、管理规划 和社会绩效同时纳入较大样本观察的评估实践。 被调研园区包括 24 家国家级园区（2 份样本为国 家级园区的部分区域），7 家省级园区（其中 1 份 样本为省级园区的部分区域）和1家省级以下园区 2。 这些园区主要分布在东部和中部地区，涉及电子信 子信 息、装备制造、石化化工、新材料、生物医药、食 品饮料和汽车等产业 3。 2 尽管本次调研的样本大都是产城融合型园区，但是我们在数据调研过程中更多地关注园区工业板块的能源、经济数据，未对第一产业和 第三产业的数据展开深入讨论。 3 本次调研数据以 2020 年为主，园区政策文件、绿色金融和社会活动相关的数据可能包含 2021 年及其以后的信息 5 5 4 4 4 3 2 1 1 这一区间。主要受到产业、能源、 循环经济的影响较大，同时碳盘查与数字化监管有 望成为各园区下一步的发力重点。 1.9 2.3 2.7 0 5 0 5 4 图 2-1. 被调查园区低碳表现力 4 上方为样本的低碳表现力得分分布直方图，下方散点图中标出了低碳表现力得分的 3 个四分位点。 表现力洞察 I 绿色之星 — 中国园区低碳之路的先行者 7 工业范畴内，产业类型很大程度上决定了园区的 能源需求特征及碳排放特征，如何在现有产业基

.......................................... 05 研究方法 .......................................... 06 样本概况 .......................................... 07 新能源货运的市场驱动力 .................. 11 新能源重卡推进和应用情况 . 家），另 1 家同时服务国内外混合市场。 业务范围 货主企业 物流运输商 其他相关方 8 5 4 11 1 5 国内市场 国外市场 混合 1 样本概况 Sample Description 样本概况 样本企业业务范围分布 Centre China 本次调研共回收来自 35 家企业的 38 份有效问卷，其中包括 13 家货主企业、16 家物流运输商、 6 家其他相关方（低碳物流解决方案提供商）。 家其他相关方（低碳物流解决方案提供商）。 企业规模 货主企业 物流运输商 其他相关方 12 7 6 3 3 员工 >500 人 员工 100 ～ 500 人 员工 <100 人 1 1 2 样本企业规模分布 从企业规模来看： 参与调研的货主企业中，员工人数大于 500 人的企业占主导（共 12 家），员工人数为 100 ～ 500 人的企业有 1 家，暂无员工人数小于 100 人的企业。

口电力人工智能 AI EPS 涉及大规模并行训练，场景任务，学习训练 推理 场景任务 任务微调 预训练 参数 ? ? ? 大规模参数 计算量 减小 ? 精度 不变 并行训练 上亿级 样本 源荷 预测 电力 平衡 风险 判别 久 千万级维度 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 大规模并行训练 学习训练推理 小规模参数 模 型 参 方程 V∈[1,1.07] 220k V 韩站 0 ■ 模拟数据方面，已生成百万样本，覆盖新能源渗透率 80% 的场景 ■ 运行数据方面，已生成真实电网超过百万测点样本 ■ 耦合数据方面，汇集风光场站一年信息，构建能量 - 气象多模态数据达 3.5GB 模拟数据已构建万级规模系统百万样本 运行数据： 系统测点数据组织 图例 10kV 220kV 35kV 拓扑构建及可视化 ■ 数据统计分析 ■ 遥测数据处理 电力人工智能的研究和思考 - 成 果 耦合数据：能量 - 气象多模态特征 已汇集 3.5GB 风、光场站多模态信息 已生成真实电网千级测点百万样本 模拟数据： 系统节点数据组织 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 覆 盖 新 能 源 渗 透 率 8 0 % 的 场 景 52 精确性： 10-5 级别 适应性：

用大数据分析代替破坏性实验，得到设备的 生命曲线，获取充足的正样本； • 用人工智能方法定位设备的工况和趋势预警； • 采集数据源：机组转速、轴向振动、径向振 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量/实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类/预测 离线 在线 振动信号

3 图 1-1 全国国家级和省级工业园区分布 中国工业园区的绿色低碳转型发展迫在眉睫，研究园区低碳发展途径与潜力 也尤为重要。中国工业园区数量多、种类广、发展阶段各异，基于大样本的园区 温室气体排放特征与控制尚未深入揭示。工业园区通过低碳转型实现碳达峰，既 是园区高质量发展的内在要求，又是工业领域应对全球气候变化、落实 2℃温控 目标的重要载体，应找准着力点，发挥关键作用。本项目旨在分析中国工业园区 et al 估算了韩国 41 个生态工业园区的范围 1 排放，进而对温室气体减排绩效进行了分析[36]。总的来 说，上述研究尚未充分地分析园区经济活动的间接温室气体排放，且多为典型园 区案例或小样本研究。进一步地，目前有少数研究从生命周期视角核算了园区案 例的温室气体排放。Chen et al 建立了北京某高端产业园区的温室气体排放清单， 涵盖了园区建设、运营和拆除阶段[37]。 Dong 体核算带来复杂性。实践中园区面积通常由核心区、扩展区、代管区、委托监管 8 区、辐射带动区等不同的提法，相应的面积大小也差异很大。不同园区进行温室 气体排放结果比较时，物理边界一致性是核算难题之一。 为分析大样本园区的温室气体排放特征，划定统一的核算对象和范围是开展 研究的重要环节。能源消费导致的温室气体排放约占全球总排放的 60%[39]，相关 研究显示能源利用是工业园区碳代谢的关键环节[40, 41]。能源相关温室气体排放

- 6 - 1.3.1 集装箱储能系统和 EPC 价格 寻熵研究院自 2023 年至 2025 年 10 月累计收集到近 3000 个 2 小时集装 箱锂电储能系统报价样本1。从 2023 年 1 月的 1.487 元/Wh 到 2025 年 8 月最 低的 0.461 元/Wh，2 小时集装箱锂电储能系统的月平均中标价降幅达到 69%。 自 8 月起，受供应链供需结构变化的影响，2 2025年 报价区间 平均中标价 平均报价 元/Wh - 7 - 最低的 0.610 元/Wh，降幅达到 70%。由于采用工商业电柜的储能项目较少通 过公开招投标方式采购设备，因此价格样本相对较少，并且波动性远大于同倍率 的集装箱储能系统报价。 比较各月 2 小时工商业储能电柜和 2 小时集装箱储能系统报价，工商业储 能电柜月度均价比集装箱储能系统月度均价平均高出 26%。

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 鲁棒性评估——基于对抗样本生成、环境 扰动模拟和多模态数据扩展等技术，测试人工智能系统对输入异常或环境变化的敏感性；③ 信任度验证—— 采用解释性算法分析人工智能模型的决策过程及行为逻辑，验证其对关键任务的可靠性和一致性；④ 所示。未来 5~10 年，该技 术将迎来关键发展阶段。依托不断涌现的新型多模遥感探测体制，构造全域覆盖的泛在化数据立方体，实 现高精度、多维度数据获取和监测环境全面数字化、解析化表示。同时，基于样本自适应挖掘的深度学习 架构，构建生成式遥感大模型，解决异构数据的特征关联和高效整合难题，并构建动态数字孪生体将环境 变化映射到虚拟空间，实现信息的实时共享与联动应用。在此基础上，通过领域特化的知识图谱推演，提 多模数据获取 一体化决策应用 智能融合处理 新型遥感探测 体制涌现 全域任务节点 网络部署 领域特化的 知识图谱推演 去数据化 自主认知 生成式遥感 大模型构建 泛在化数据 立方体生成 样本挖掘 深度学习架构 一张“活的” 探测图 一个“泛在” 物理场 一组“推理” 演化数 监测环境 数字化全息 一体化智能 决策系统 升高精度、自主化、无监督决策能力，部署面向任务的全域节点网络，为全局资源调度的智能决策提供技

实行业大模 型在复杂现场的认知能力。 3.攻克行业大模型可信认知决策难题。研究矿山行业大模型多模 融合架构，建立行业大小模型可信推理机制，突破多智能体协同技术、 低算力高效推理技术、零样本/小样本可信推理技术，实现多模融合 推理资源的高效管理，整体形成大模型推理应用平台，满足行业人工 智能可持续应用的需求。 4.加速建设大模型基准能力测试体系。研究矿山大模型测试数据 体系，建立

质量参与一体化发展的水平。 中国数字生态指数的具体计算方法详见课题组已发表论文 1。具体而言，本报告将合作机构的分指数 测量指标线性归一化到 10-100 之间以便于对比，对于部分缺失值数据，结合经济统计样本数据通过线性 回归进行填补。为体现子指标权重的客观性与科学性，报告采用熵值法确定二级和测量指标的权重。数 字生态指数一级指标则采用专家打分法确定权重，数字基础、数字能力、数字应用三个一级指标权重分 术 + 制度 + 治理”的综合保障模式。 数字能力的构建高度依赖于规制执行力的有效性，但影响机制出现了新的复杂化趋势。执法机制继 续保持其作为数字能力提升最核心驱动力的地位，具备健全执法体系的样本展现出极强的正向促进效应， 而执法缺失或不完善的情况则显著制约能力积累。同时，跨境数据管理政策的负向效应十分明显，无论 是国际还是国内跨境数据管理，过度严格或复杂的跨境限制措施都对数字能力形成了明显抑制，反映出 为主，这部分数据较为完善。在完成各分指标的计算后，采 用两轮德尔菲法确定各维度的权重，并进行指标的加总和标准化运算。 1 最后的分析日期为 2025 年 7 月 5 日，去除省份及自治区后剩余 340 个城市及地区，其中有效样本包括 282 个；更新了部分行政区划代码。 • 4. 协同度：鉴于 AI 研究日益强调跨学科、跨机构的协同攻关，本指标旨在衡量各地区的科研合作广 度与深度。我们将其细化为国内科研协同度（通过统计

基础数 字能力，依托工业互联网平台架构，制定数字化转型的“施工 图”，分层次、分梯度开展转型方案规划和建设项目设计，并 32 定期开展转型绩效评价，梳理总结转型成绩和不足，形成数字 化转型样本，持续迭代升级优化。 能源化工企业应重视数字化转型标准规范建设。企业应建 立纵横一体的数字化转型标准体系，形成共性的数据、技术及 模型等的标准规范，并借助统一工业互联网平台实现专业应用 建设