ESG数据资产化： 风险与治理白皮书（2025） 财联社 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 课题组简介 参与单位： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 财联社 课题组组长: 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 课题组成员： 赵毅波 财联社编委 周 京 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心总监 黄旌沛 清 中央财经大学金融学专业 1 序言一：构建面向未来的可信数据生态 金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 从学术研究的角度看，ESG数据资产化是一个典型的交叉学科命题，它横跨 金融 金融学、计算机科学、法学与环境科学等多个领域。其核心在于解决两大难题： 一是“价值量化”，即如何科学、公允地评估ESG数据所蕴含的经济与社会价值， 避免“洗绿”风险与估值泡沫；二是“可信流通”，即如何构建一个兼顾数据主权 、商业机密、个人隐私与公共利益的安全数据流通环境。 本白皮书的研究，正是围绕这两大核心难题展开。我们深入探讨了全球范围 内ESG信息披露的政策演进，从欧盟的《企业可持续发展报告指令》（CSRD）到

AI 供电的未来 重新定义 AI 数据中心供电 Gerald Deboy 博士，英飞凌科技股份公司 PSS 创新实验室院士 Fanny Björk 博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 19 结论 21 参考文献 23 3 Adam White 寄语 技术不断增长的庞大 的功率需求。这种指数级增长的电能消耗，迫使我们 不断突破创新，去开发能够应对复杂功率转换过程的 先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 面临的挑战 07 数据中心低碳解决方案 08 结语 概述 在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下，数据中心作为算力基础设施的核心载体，已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。 中国作为全球最具活力的数字经济市场之一，数据中心产业 正迎来规模扩张与结构升级的双重机遇，同时也面临着绿色 低碳转型、区域协同发展等关键挑战。 为应对上述挑战，数据中心必须重塑电力供应与基础设施策 西门子能源致力于成为数据中心全生命周期合作伙伴——从 概念规划到运营维护，我们提供一站式电网解决方案、高可 靠性燃气轮机、数字化优化系统及深度咨询服务，助力数据 中心运营商实现快速投入运营、保障运维，并具备未来扩展 能力。 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同

版权声明 本报告版权由北京物资学院信息学院、北京化工大学 经济管理学院、清华大学计算社会科学与国家治理实验 室、北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心、北 京邮电大学经济管理学院、南京邮电大学数据要素创新实 验室、北京化工大学信息化绩效评估中心、北京京数智科 技开发有限公司和上海合合信息科技股份有限公司共同拥 有，并受法律保护，转载、摘编或利用其它方式使用本报 告文字、图表或观点的，应注明“来源：《全国数智产业 .......................................................................................... 157 （三）数据资源快速增长 ........................................................................................... 160 （一）数据采集汇聚将更加广泛高效 ....................................................................... 194 （二）数据加工处理将更加强大便捷 ....................................................................... 196 （三）数据流通交易将更加安全普惠

企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588

.........................................................................................19 2.2.1 数据分析与模型构建............................................................................................ .........................................................................................25 2.3.1 数据整合与共享.............................................................................................. .....................................................................................39 2.5.2 临床试验数据管理.................................................................................................

高性能、分布式的物联网、工业大数据平台 本白皮书内容受版权法保护，未经公司或其许可人的书面许可，任何人不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、 翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。 版权申明 电力行业数字化转型 TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案 写在前面 � � 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社 会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 民众的生活水平至关重要。TDengine，作为一款 以时序数据库为核心的大数据平台，凭借其突破性 的底层技术创新、卓越的性能和稳定性，持续助力 电力行业提高运营效率与可靠性，为电力行业的数 字化转型提供了独到的视角和深刻的洞察力。 在电力行业的深耕中，我们凭借深厚的项目经验， 不断深化对行业特性的理解，并精准把握业务的核 心痛点与需求。本文首先深入剖析了传统数据管理 方案的局限性，进而明确了 TDengine 当前，电力行业正处于关键转型期，面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全 等多方面挑战。这些挑战要求行业不仅要在技术层面进行革新以融入新能源和智能电网，还 要优化电力调度以应对日益复杂的供需关系，最终在经济层面寻求成本效益的平衡。 在这一转型过程中，电力行业需要面对的不仅是宏观层面的技术、经济、供需管理以及数据 安全等挑战，还包括一系列战略性和技术性的挑战。这些挑战直接影响电力系统的运行效率

袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商，始终致力于通过先进的数 据技术与深刻的行业理解，帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写，旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能 为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序 统性挑战，提供一套可落 地、可执行的系统性解法 。我们希望通过此白皮书，与行业伙伴共同探索汽车产业数 智化转型之路，在动荡与重塑中，共同迈向一个更高效、更智能的未来。 指导单位：杭州师范大学大数据科学研究院 主编单位：袋鼠云 编写指导（排名不分先后）：陈吉平、宁海元、闵佳、刘听颉、胡金鑫 编写小组（排名不分先后）：王心意、费翔、赵倩、相里佳豪、徐艳、宋明高、 任松岩、徐超、刘新源、林丹丹、陈明洋、章天宇、谭兴旺、蔺敬一等 厂商的竞争，也从供应 链地位转向数据驱动的协同价值。而整个产业链条从研发、生产、供应，到销售与服 务，正以前所未有的速度产生指数级数据量，却又深陷数据分散、系统孤立、决策滞 后的矛盾。研不通产、产不连供、供不联销、销不反哺服的现象普遍存在，“研产供 销服”一体化依旧是行业的长期痛点。 更深层的问题在于，汽车产业的复杂性不仅体现在物理制造上，更体现在数据链 条的碎片化。研发端的 PLM、生产端的

构建万物互联的智能世界 韧性DC白皮书 中国工商银行数据中心、华为技术有限公司 联合发布单位 一份给CIO规划建设数据中心的参考 AI驱动的新一轮智能化转型浪潮中，数据中心已从传统IT基础设施，演变为企业核心竞争力的战略资产，越 来越多企业的核心业务正由数据中心承载。与此同时，快速发展的AI应用驱动数据中心规模不断扩大，AI技 术也让威胁攻击频率更高、成本更低、手段更多样。近期我与客户伙伴的交流中，大家都提到一个关切点： 提到一个关切点： 如何建设高韧性的数据中心基础设施。从主备到双活、从双活到多活，从被动防御到主动免疫，从被动修复 到主动自愈，从而让业务永续，让数据中心实现确定性安全，这就是韧性的关键。复盘行业实践，汇聚专家 智慧，希望这本白皮书为AI时代全球数据中心的建设发挥积极价值。 —— 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 随着AI技术的快速发展，数据中心已从传统的信息存储载体演进为支撑企业业务连续性与数字化转型的关键 业业务连续性与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网的可靠性、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然