提出可持续发展的总体战略、对 策和行动方案 党的十五大、1998 — 将实施可持续发展战略作为我国跨世 纪发展的重要任务 党的十六大以来 — 提出走新型工业化发展道路，发展低 碳经济、循环经济，建立资源节约型、 环境友好型社会、建设生态文明等新 的发展理念和战略举措 2005 — 要求实现全面建设小康社会的奋斗目 标，必须把环境保护摆在更加重要的 战略位置 党的十七大 — 明确将“建设生态文明”作为全面建 方式、生活方式。 同时，《意见》设立了两个目标：其一，到 2030 年，重点领域绿色转型取得积极进展，绿色生产方式和生活方式基本形成， 减污降碳协同能力显著增强。其二，到 2035 年，绿色低碳循环发展经济体系基本建立，主要资源利用效率达到国际先进水平， 经济社会发展全面进入绿色低碳轨道，碳排放达峰后稳中有降，美丽中国目标基本实现。 以 ESG 治理驱动上市公司绿色转型 11 工作原则 得显著成效。 到 2035 年，绿色低碳循环发展经济体系基本建立，绿 色生产方式和生活方式广泛形成，减污降碳协同增效取 得显著进展，主要资源利用效率达到国际先进水平，经 济社会发展全面进入绿色低碳轨道，碳排放达峰后稳中 有降，美丽中国目标基本实现。 实施全面节约战略，大力推进节 能降碳增效，加强资源节约集约 高效利用，大力发展循环经济 推动消费模式绿色转型，推广绿 色生活方式，加大绿色产品供给，

色化、服务化水平，从而实现经济的高质量发展。����年伊始，国务院国资委也发布了以 制造业为重点的数字化转型计划和“AI+”专项行动，以推动制造业向高端化、智能化、绿 色化发展，推动绿色转型和资源的节约循环利用。这也进一步显示了从国家经济发展层面制 造业企业进行全方位数字化转型的必要性，同时也是当前新质生产力和高质量发展背景下企 业的必然选择。 在当前复杂的经济格局下，制造业企业需进行全方位的数字化转型以提升自身竞争力，实现 对生产设备进行实时监控与维护，确保生产的连续性和稳定性。 促进制造业的绿色可持续发展:绿色制造成为制造业发展的重要方向之一。数字化转型有助于实现节 能减排目标，比如通过精确控制原料消耗、材料再利用等方式来减少浪费，推动循环经济的发展。 以 高质高效 两大目标，实现智能化、个性化、服务化的三大突破 因而，智能制造企业应聚焦高品质与高效率提升两大核心。战略布局服务化转型，打破传统 商业模式，将产品融入服 智慧文印：连接制造业企业数字化转型中物理世界与数字世界的重要桥梁 智慧文印作为连接制造业企业数字化转型中物理世界与数字世界的重要桥梁，是企业IT投入 的重点领域之一，也是制造企业对国资委有关制造业绿色转型、资源节约循环利用和高质量 发展的目标落实的具体资源保障之一。伴随着行业数字化的加速推进，IDC预计����-���� 年中国在文印设备硬件领域还将保持一定程度的投入增长，这一市场也随之迎来增长机会， 未来�年也将保持稳定的市场规模。

、宽温域运行、长 寿命使用等目标快速迭代。电池本体技术方面，多家储能企业发布 500 安时以上大容量电芯和单集装箱 6000 千瓦时以上储能系统，电 芯能量密度突破 400 瓦时 / 升，电芯循环寿命可达 15000 次。热管理 技术方面，多家企业开展浸没式液冷技术研究，可实现电池运行温升 不超过 5℃，电芯温差小于 2℃。系统并网技术方面，10 万千瓦 /20 万千瓦时构网型储能电站黑启动和人工短路试验成功，故障时可无延 千瓦时磁悬浮飞轮储能项目并网调试。 （3）一批新型储能技术加速示范应用 钠离子电池储能方面，电芯容量已达 200 安时，循环寿命超过 5000 次，可在 –40℃稳定运行，部分产品已量产应用。液流电池储 能方面，铁 - 铬液流电池已形成 500 千瓦电堆模块产品，单堆循环次 数可达 20000 次；水系有机液流电池高性能电解液材料研发取得新进 展。压缩二氧化碳储能方面，完成气 - 液互转亚临界压缩二氧化碳储

境实时感知、事件全程可视、生产自动适应、设备全 时利用、社群价值关联的内涵特征。 智慧产业园区类似一个“城市”，是一个包括产业发展、技术开发和学术研究在内的综合体。各组 成部分协调运转、良性循环、相互促进，最终激发企业创新活力和产业市场潜力。同时智慧园区也是智 慧城市未来建设中的“产业大脑”和指挥中心，是顶尖科技成果与“产-学-研”完整链条相结合基地， 也是向各地政府和大型企业展示和示范的基地。 全铁液流储能系统，整合光伏与电网互动，削峰填谷 的同时替代传统化石能源。 产业协同与循环经济是重要路径。园区通过绿色供应链管理，引导企业实施清洁生产，推广碳足迹 认证与产品生命周期管理。苏州工业园建立碳普惠交易体系，将分布式光伏减排量纳入市场化交易，激 发企业绿色投资积极性。同时，构建“资源-生产-再生资源”循环链条，如餐厨垃圾厌氧制沼气、园林 绿化垃圾燃料化，实现废弃物资源化利用率超 90%。 建合作园区。上海市 计划到 2025 年打造 5 个具有全球影响力的园区品牌，重点提升智慧园区的数字基础设施水平。浙江省 计划到 2025 年建成 50 个省级绿色低碳工业园区，推动园区绿色低碳循环改造。此外其他地区因地制宜 也进行了相关政策，例如河北支持开发区投资项目落地投产，促进实体经济发展；贵州、山西等地支持 智慧园区数字化转型；湖南支持建设智慧园区招商平台，广东鼓励各市因地制宜布局产业集群。

油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 “能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强 调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能 等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构 建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施 框架。 数实融合、数字化转型提速 数字化向智能化纵深发展 绿色技术赋能可持续发展 应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳 转型。这一模式推动行业从“被动合规减排”转向“主动价值创造”，最终形成数智化、智 能化与绿色增长相互促进的良性循环。 智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科 技研发等领域的创新。当前 模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客 户服务响应的全要素智能能力，以科技研发加速产业协同和价值提升，支撑现代产业体系构 建，促进全国统一大市场形成，服务国内国际双循环新发展格局。 1：智能运营：在石油石化领域是以“技术驱动效率提升”为核心，聚焦单一环节或流程的自动化、数据化优化。 �� 表1 引领石油石化运营发展相关政策措施 加快科学大模型建设应用；推动产业全要素智能化发展，助力传统

控制优化挑战：难以应对煤 质变化、机组负荷波动等复 杂工况，无法实现最佳经济 运行点 (Econ-Optimal)，导 致石灰石浆液、氨水等物料 过量投加，能耗居高不下。 • 预测维护挑战：关键设备（如 浆液循环泵、氧化风机）的故 障预警依赖定期检修，缺乏基 于实时状态的预测能力，意外 停机风险高，维护成本大。 • 系统融合挑战：OT 层（PLC 控制）与 IT 层（AI 算法服务 器）物理分离。AI 高性能和可扩展的特性，助力客户从容应对未来的挑战。 图：基于 vPLCnext 和 MLnext 的预测性维护 AI 应用框架 • 预测性维护：利用 MLnext 构建时序预测模型（如 LSTM），分析浆液循环泵的振动、温度、电流等多维时序数据，提 前预测轴承磨损、叶轮腐蚀等故障，在 Windows 界面生成预警。 1 数据援引自菲尼克斯电气的内部测试结果。英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内 控制器将运动控制程序和机器视觉等软件整合在同一硬件中 图：不同运动控制器方案交互延时数据测试（越低越好） 7 图：NoTime/Windows 速度曲线对比 在测试中，ProU 运动控制器通过循环调用读写轴位置信息的指令 20000 次，记录每次周期时间。测试数据表示，PCI 通讯的 控制卡平均读写时间为 71.74 微秒，而 ProU 使用共享内存交互方式平均仅需 0.06 微秒，速度可达

的泛化能力。例如，在心血管疾病预测中，可以通过特征重要性分 析确定血压、血脂、血糖等关键指标，作为模型的输入变量。 在模型构建阶段，DeepSeek 技术采用深度学习算法，如卷积 神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络 （LSTM），来构建高精度的预测模型。这些算法能够捕捉数据中 的非线性关系和时序特征，从而提高预测的准确性。例如，对于癌 症早期预测，可以利用 CNN 对医学影像进行特征提取，并结合 EHR 时，需注意隐私保 护和数据脱敏，符合相关法律法规。 模型架构设计是 DeepSeek 开发的核心环节。根据医疗场景的 特点，我们采用混合模型架构，结合深度学习（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）和传统机器学习算法（如决策树、支 持向量机 SVM）。这一架构能够充分利用深度学习在特征提取和 模式识别中的优势，同时通过传统算法增强模型的可解释性和稳定 性。具体来说，对于医学影像分析，CNN 为了提升团队的整体技术水平，需制定系统化的培训计划。培 训内容应包括： 1. 深度学习基础与前沿技术：通过线上课程、线下工作坊等形 式，使团队成员掌握深度学习的基本原理、常用算法（如卷积 神经网络、循环神经网络等）以及最新的技术进展（如 Transformer、GAN 等）。 2. 医疗数据处理与分析：培训团队成员如何处理医疗数据，包括 数据清洗、特征提取、数据标注等，确保数据质量和合规性。

将其存放在一个二维数组 中，描述每一行的数据和行内每格的数据（GFData[TArray>]），解析出维 向格点数（width）和经向格点数（Height），构建嵌套循环，遍历获取到的数组里的元素。 示例代码 我们利用正方形判算法来计算连线，首先判断格点数值和我们预设的最小值的关系， 由此判断我们应当对这一批数据进行怎么样的绘制处理，如果点在首尾位置就不进行绘 video 标签加载视频文件或视频流，并设置为自动播 放、循环播放等状态。 创建纹理对象。调用 gl.createTexture() 方法创建纹理对象，并绑定至当前的渲染上下 文。 设置纹理参数。使用 gl.texParameteri() 方法设置纹理的缩放、环绕等参数，以保证在 不同分辨率下显示效果的一致性。 上传视频帧数据。在每次渲染循环中，检查视频是否准备好数据，如果视频处于播放 状态，则通过 Q-learning、 深度强化学习（DRL）。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 51 ②深度学习进阶 卷积神经网络（CNN）：擅长空间特征提取（如卫星影像中的水域识别）。 循环神经网络（RNN）：处理时序数据（如逐小时降雨量预测），LSTM 与 GRU 有效缓解长期依赖问题。 Transformer 架构：基于自注意力机制，适用于长序列建模（如跨年度水文数据关 联分析）。

电气系统包括高低压供配电系统、不间断电源（含蓄电池组）和后备电源系统、 照明系统、配电线路布线系统、防雷与接地系统。 （2）. 通风空调系统 通风空调系统包括冷源和水系统、机房空调和风系统、液冷循环系统。 暖通系统包括空调主机系统及配电（机组、板换、水泵、冷却塔等）、末端空调 系统及配电（机组、阀门、管道等），同时考虑液冷系统（如冷板式液冷的一次侧、 二次侧）。 算力运维体系技术白皮书 40%。 2.7.4.3 碳感知与绿色调度 （1）. 碳排放实时度量：构建企业级碳感知平台，按业务负载分摊碳排，支持跨 域低碳调度。 （2）. 绿电交易与储能：通过绿电直供、微电网与液流电池（循环寿命>15,000 次）实现 100%绿电运行。 （3）. 资源利用率优化 （4）. 虚拟化与动态迁移：服务器利用率从 30%提升至 70%，减少冗余设备能耗。 （5）. AI 训练加速：通过算存协同与动态负载均衡，训练效率提升 ，系统自动降低空调制冷量， 同步优化风机转速，在保障设备安全运行的同时，有效降低制冷能耗。 （2）. 能效优化技术 集成间接蒸发冷却、新风自然冷却等节能技术，结合余热回收系统实现冷量资源 的循环利用。通过能效管理平台对制冷系统全生命周期数据进行深度分析，识别 PUE （电源使用效率）值优化空间，动态调整设备运行策略。例如，在室外温湿度适宜时， 优先启用自然冷却模式，最大限度降低机械制冷能耗。

Graph RAG “ 连关系” ， 360 Agentic RAG “ 动态推理出结果” 动态推理 + 实时证据 • 核心 ：引入智能体思想进行知识增强 • 闭环（网状）：动态多向循环迭代 • 优势：异构数据 / 长链路 / 多跳 / 强逻辑 关 系类推理效果好 • 知识内容：动态 / 完整性 • 检索质量：高（多专家协同研判 / 验证） •