01 标准规范内容 02 关于智园 CONTENTS • 一、背景 • 二、范围 • 三、术语 • 四、总则 • 五、基础设 施 01 CONTENTS • 十一、封闭园 区 • 十二、公共服 务 • 十三、智慧决 策 • 十四、运维服 务 • 十五、建设保 障 • 六、数据资 源 • 七、园区安 全 • 八、环境生 八、环境生 态 • 九、应急响 应 • 十、能源管 理 标准编制 为规范智慧化工园区建设，开展了《智慧化工园区建 设指南》国标的编制 新环境 国家对安全、环保、应急管理的要求不断提高 智慧化工园区 借助信息技术，提升园区的综合水平 一、背景 本标准规定了智慧化工园区的 建设总则、基础设施、数据资 源、安全体系、环境生态、应 急响应、能源管理、封闭园区、 征求意见稿确定 送审稿确定 标准正式发布 2019 年 5 月 2019 年 6 月 底 2019 年 12 月底 标准的下一步工作计划 02 CONTENTS 北京思路智园科技有限公司 团队底蕴： 国家高新技术企业 团队成员已达 140+ ， 50% 以上具备化工专业背景 清华依托：中国第一家大数据重点实验室，国内最强的 软件学院、环境学院，中国首个环境物联网

构建多技术融合的湖仓一体化平台 打造银行数据智核新引擎 陕西农信湖仓一体建设实践 数字化转型取得积极成效，形成数字金 融和科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金融协同发展的良好局面。 做好数字金融大文章 目录 项目背景 01 项目方案 创新点及技术实现特点 02 03 04 运营分享 01 项目背景 主要内容：立足自身实际与发展定位，制定推动陕西农信高 质量发展的数字金融战略框架。 2025年）》 银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意 见》 国务院《”十四五“数字经济发展规划》。 夯实数据基础 • 2020年，陕西农信启动数字化转 型工作，贯彻新发展理念、立足新 发展阶段，坚持数据驱动业务发展， 持续发挥数据要素价值。 • 面对井喷式增长的数据量及数据应 用需求，当前数据仓库MPP、大 数据平台Hadoop存在数据孤岛、 处理效率低、流转时间长等问题， 难以敏捷高效地支撑业务发展，陕 平台采用全栈信创架构； • 围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数 据查询效率和稳定性； • 引入新组件，为业务人员开展BI自助 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、

未来产业新赛道研究报告 中国电子信息产业发展研究院 未来产业研究中心 1 2 2. 2 未来产业赛道竞争面临的形势 Ø 引领型国家通过全方位体制机制创新，打造先进制造、人工智能、量子科技、新 一代通信等全面领先优势 3 未来产业新领域新赛道发展意义 p 麦肯锡：2030年人工智能有望 为全球经济贡献25.6万亿美元， 约相当于当前全球GDP总量的 8%。 p GVR：2023年一2030年全球 GVR：2023年一2030年全球 人形机器人市场规模复合增长 率将超过21%。 p 美国：重点布局量子信息、人工智 能等领域，打造未来产业领先优势 p 欧盟：《欧洲新工业战略》 p 日本：《能源基本计划》《氢能源 基本战略》 p 韩国：《国家战略技术培育方案》 p 中国经济发展正处于新旧动 能接续转换、经济转型升级 的关键时期。 p 国家和地方近年来加快布局 未来产业，各省（自治区、 直辖市）发布30余份未来产 人工智能：新一代人工智能、小数据、下一 代云计算、计算机系统 先进制造：用于人工智能的特殊处理器、自 适应且节能的神经形态AI芯片、3D打印、自动驾 驶、医疗器械 人工智能：新一代人工智能技术、AI芯片、人工智 能基础领域研究、脑机能、认知科学、机械学习 量子科技：量子计算机、量子城域网、量子传感器 先进半导体：半导体与显示器、新型存储器和下 一代设备的开发、电力及汽车领域的芯片设计原创技术、 超微芯

1 香港製造業發展研究報告 報告摘要 隨著「新質生產力」成為國家推動高質量發展的內在要求和重要著力點，全球發達經濟體也在佈 局國家級的產業化戰略，香港如何能跟上科技創新、綠色製造、客製化等趨勢，轉型並升級本地 製造業？ 為探討香港製造業的未來發展方向，香港生產力促進局（生產力局）於 2024 年開展《香港製造 型的路徑、方向、挑戰及機遇。本研究亦就香港製造業的未來發展提出七大行動建議，以煥發香 港製造新動能。 香港製造業有悠久歷史，隨著經濟轉型，表面上已外流境外，但綜合調研結果顯示，部份香港製 造企業的總部職能仍然留港，轉型成「製造服務業」。適逢國家 2023 年提出「新質生產力」， 香港必須發展高質量的綠色製造業，推動產業創新及升級轉型。 在全球製造業重塑的挑戰下，香港製造業面對的四大挑戰，包括：競爭日益激烈、全球供應鏈重 塑、消費者需求趨向小批量與客製化，以及可持續發展勢成新趨勢。為此，香港製造業業界必須 把握自身在綠色製造、客製化的獨特優勢，尤其香港的國際化人才供應豐富、具與國際標準接軌 的能力，以及健全的知識產權保護和高效物流基礎。 為了解香港製造業現況，生產力局成功訪問 288 間本港從事製造業務的企業，研究結果重點如下 : • 69%企業認同款多量少是製造業新趨勢 • 81%企業表示未引入智能化方案應對客製化新趨勢 • 6

图书在版编目（CIP）数据 模式5：低碳经济带来的新商业机会/林伟贤，杨屯山著.—北京： 中国人民大学出版社,2013.1 ISBN 978-7-301-21192-2 Ⅰ.①模…Ⅱ.①林…②杨…Ⅲ.①商业模式－研究Ⅳ.①F270②F71 中国版本图书馆CIP数据核字（2012）第210820号 出版发行：中国人民大学出版社 定 价：39.90元 目录 封面 版权页 序 第一章 低碳时代的大幕徐徐开启 中国钢铁工业占 全国二氧化碳排放总量的12%左右，因此钢铁企业承担节能减排任务 责无旁贷，并肩负巨大的减排压力； 欧盟提出“碳足迹税”，将对纺织服装产品碳足迹和排放量进行标 识追踪，与之相对应新贸易壁垒就是，对超过排放量的纺织服装产品 将课以重税。 中小企业同样面临着节能方面的瓶颈。 70%以上的中国中小企业认为：目前实现“低能耗、低污染、低排 放”的主要瓶颈，一是资金缺乏，包括市场融资困难和政府的支持力度 果还能在出力的同 时获取一定的益处，那就是个富有智慧的人。无数案例证明，只有顺 应潮流，才能成为时代的宠儿。 可见，无论是哪个层次，都需要一种新的理念：低碳理念；无论 什么地位的人，都需要一种新的态度：低碳态度；无论是国家、企 业、个人，都需要一个新的模式：低碳商业模式。 依靠低碳商业模式成功的企业案例有很多： 蒙牛通过全新的模式把牛粪这一污染源变成一个黄金产业链； 沃尔玛通过打造绿色产业链的众多举措，不仅每年节约数亿美元

解码 DeepSeek, 构建医药⾏业新质⽣产⼒ 07 • 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 索 ⽬录 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋 势 AI 离我们越来越近，越来越密集的“加速”信 号 Alpha, ⼤战李世⽯ “AI” 概念⾯世 DS,“Aha” 时刻 CNN, ⼈脸识 别 Chatgpt, C 端破 圈 1950s 小模型年代主要技术路线 “ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI 技术演变 路线 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 年； 5 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “ 创新落后”的机会成本被不断放⼤ 产品：典型的 2B 能⼒集合 快速推出全家桶和云服务矩阵 下滑 • 居民医保：收⽀失衡加剧 ⽀出增速 收⼊增速 2023 14.1% 7.9% 2024 5.5% 4.4% 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 研发回报下滑 6 • 研发成本激增 亿美元 21.7% 11.9% 2010 2018 单个创新药上市成本

数智园区行业参考指南 "IN" 数智时代 赋能园区转型 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 过把握数智化 技术带来的商机，融入蓬勃的数智生态，园区将能够持续挖掘 数据价值，推动业务转型，从而释放创新价值，驱动社会经济 快速发展。 但同时，在数智技术快速发展的背景下，园区数据快速增长， 大模型等创新应用不断落地，这意味着园区需要对云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 准化技术委员会 (SAC/TC426)（简称：全国智标委）与英特尔 联合众多合作伙伴，发布了《数智园区行业参考指南》。本指 南旨在总结中国数智园区的发展特征，并通过对于数智园区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视

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 ， 倍 能量训练。18 最后 ， 用于为数据中心供电的能源组合 开发人员训练 AI 模型会影响其碳排放。对于 例如 ， BLOOM 的开发人员使用法国的数据中心 核能 ， 减少了碳足迹。19 尽管有了新的研究 ， 但批评人工智能的团体一再引用 最初的不正确研究他们要求决策者减少 对大规模计算资源的投资。例如 ， 美国 公民自由联盟 （ ACLU ） 致信科学和 2021 年 10 月的技术政策 (OSTP) 最后 ， Meta 研究人员的一项研究指出 ， 确切的分解 训练与推理之间的差异在不同的用例中有所不同。对于 LLM ， 他们 估计推断与 65% 的碳有关 足迹 ， 但对于参数必须为的推荐模型 根据新数据经常更新 ， 他们估计平均分裂 在训练和推理之间。35 多个因素影响推理过程中使用的能量 ， 包括任务类型和 AI 模型。如表 2,能源 推理的要求可能因任务而异。例如 ， 使用 AI 模型对文本进行分类通常计算强度较低