节能环保集团（CECEP 咨询公司）合作实施。该项目的目标是 为 城市片区或工业园区制定高效和可持续的综合能源系统规划与实施方案，并明确现有的--和经济上有意义的--节能和减少温室气体排放的 潜力。 发行方 中德城镇节能示范项目 中德能源与能效合作伙伴 北京市朝阳区亮马河南路 14 号 塔园外交办公楼 2‒5 邮编：100600 德国国际合作机构 （GIZ） Torsten Fritsche 3.1 简而言之：什么是 "绿色金融"？............................................ 30 3.2 （绿色）金融的一个关键方面：评估风险和潜力 ................. 30 3.3 欧盟分类法 ................................................................ 42 展示案例：德国汉堡的港口城 ............................................... 43 5 步骤五：制定能源方案之二 – 分析能源潜力 ........................ 45 5.1 能源供应的特点 .......................................................

......................................................151 1. 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型在诸多领域展现 出卓越的潜力，特别是在医疗行业。这些模型通过对大量医疗数据 的学习与应用，不仅能够提高医疗服务的效率，还能够助力医生进 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 1.1 背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型框架， 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技

协会和研究机构，耦合自上而下的宏观评估模型与自下而上的技术优化模型（ TIMES+MESSAGE），系统 梳理工业碳中和转型关键技术清单，开展多轮次技术演化模拟与情景优化，综合分析不同技术的工艺特征、 技术成本、应用场景与减排潜力，提出重点行业碳中和技术图谱，基于技术成熟度和成本学习曲线形成分 技术应用的时间表与发展路线图，为工业低碳转型战略规划、重大工程部署和政策制定等提供决策依据。 “ ” 本报告提出中国工业领域碳中和技术发展 较 2025 年下降 95% 左右。2025—2060 年中国工业领域碳中和技术累计投资额将达到 42 万亿元左右。 分行业脱碳技术路径呈现显著差异化特征。钢铁行业作为当前与远期减排潜力双高领域，技术路径呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突 线的全方位研 究， 特别是缺少对面向碳中和的共性突破技术分析和发展蓝图描绘，需要对工艺变革的技术原理和发展潜力 进行 深入分析。在这一背景下，本报告针对碳中和目标下工业的发展需求，采取自下而上的方法，紧密围绕 钢铁、 水泥、有色、石化、煤化工等关键行业的独特技术特征，全面对其能耗、减排潜力、发展趋势、成本 动态等 相关参数进行总结分析和系统展望，以期最大限度地支持行业碳中和技术的发展。 图

制率低、经济负担重等特点，患者对医疗服务效率 和质量、个人健康管理有效性等的需求等都变得更为 迫切。 人工智能在提升医疗服务质量与效率、助力医 药研发突破、优化个人健康管理等方面呈现出较大 的潜力，为医疗健康行业可持续发展带来机遇。 1. 数据来源：国家统计局 2. 数据来源：国家卫生健康委员会统计信息中心 5 图 2024 年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 在医药技术支持和医疗服务体系支持方面，AI 也贯穿了医药研发、精准治疗等环节，助 力医疗保险服务及相关医疗资源分配。 中国庞大的患者基数、多样化的疾病谱以及区 域发展的不平衡性，使得人工智能技术在医疗健康领 域展现出巨大潜力，并正在被迅速采用。爱思唯尔对 来自 85 个国家和地区的 1007 名临床医护人员进行 线上调研，其中包括 48 名中国临床医护人员。结 果显示中国临床医护人员在 AI 技术的应用方面展 现出显著的领先性，超过三分之一的中国临床医护 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降

无人机物流应用的兴起，颠覆了传统配送模式。在灾难响应、监测、搜索及 10 救援等场景，无人机也展现巨大潜力。在人道主义援助中，无人机可快速穿越灾 区，提供紧急物资。智能飞行器在环境监测、野生动物保护等领域也发挥着不可 或缺的作用，帮助科学家收集数据，实现无干扰观察。低空经济不仅改变物流， 更在重塑我们的生活方式。 无人机技术在医疗领域展现出潜力，紧急药品和医疗样本运送，以及在影视 拍摄、房地产评估、灾害勘查等多方面大放异彩。随着技术的持续创新，无人 6、低空经济+其他：多元应用场景探索 除了上述主要应用领域，低空经济技术还正在多个行业和领域被探索和应用。 在环境监测、边境巡逻、野生动物研究、城市规划等众多领域中，低空飞行器都 展现出了它的潜力和价值。低空飞行器因其成本相对低廉、操作简便、适应性强 的特点，使科研机构和政府部门能够利用其开展多种研究活动，获取不易从地面 获取的数据。研究者使用无人机能够及时收集植被、水文和土壤状况数据，为环 机和航空器的非承载结构部分得到了广泛运用。例如，在机体外壳、旋翼、推 进 器以及电子仪器外壳中，工程塑料的应用显著降低了整体结构的重量，提升 了飞 行器的性能。 高熔点陶瓷和陶瓷基复合材料在耐高温领域内展现了巨大潜力，尤其是在高 温环境下要求有极高稳定性的部件上。在发动机和排气系统的生产中，陶瓷基 材 提供了极好的热障效果，可以有效防止过热带来的材料损伤。精密陶瓷材料 在制 造传感和电子部件中因其独特的电绝缘特性而被广泛采用。

经济增长的新引擎。低空经济主要涉及无人机、通用航空、空中出 租车等新兴产业，不仅提升了运输效率，还促进了物流、农业、旅 游等多个领域的发展。随着技术的不断进步和政策的逐步放宽，这 一领域展现出巨大的市场潜力和发展空间。 为适应这一趋势，校企合作已经成为推动低空经济发展的重要 方式。高校依托其在技术研发、人才培养等方面的优势，企业则通 过市场需求和实际应用的反馈，实现技术的落地和产业化。通过校 米高度之 间）开展的经济活动，涵盖了航空器制造、空中交通管理、无人机 应用、低空旅游、物流运输以及相关服务等多个方面。随着科技的 不断进步和市场需求的不断扩大，低空经济在国家经济发展中展现 出巨大的潜力和活力。 首先，低空经济的发展离不开政策的支持。各国政府陆续出台 了一系列政策和法规，以促进低空空域的开放和利用。例如，中国 在 2016 年发布的《民用空域管理改革方案》就明确提出了要推动 通过技术的集成与创新，形成了一个多维度的产业链。 2. 高度依赖技术：低空经济的发展离不开先进的航空技术、无人 机操作技术以及信息通信技术。这些技术的进步使得低空空间 的利用变得更加安全和高效。 3. 市场潜力巨大：根据相关行业研究，未来几年内，低空经济的 市场规模预计将以每年超过 20%的速度增长。发展低空经 济，将为各地提供新的经济增长点。 4. 协同效应显著：低空经济的发展不仅能够促进航空及设备制造

良好的 基础。 在全球范围内，低空经济逐渐成为各国经济发展的新增长点。 根据国际民航组织（ICAO）的数据，低空航空市场的年增长率预 计将达到 8%至 10%，这一数字表明低空航空活动的巨大潜力和市 场需求。在我国，随着地方政府对低空空域的重视，利用航空资源 进行经济活动的理念逐渐得到推广，低空经济也随之崛起。 首先，航空飞行营地及研学基地具备独特的地理位置优势和资 源条件，让其成 低空经济是指在民用航空领域中，以低空空域为主要业务运营 区域，涉及的经济活动包括低空飞行、无人机应用、航空服务、旅 游观光、货物运输等。伴随着技术的进步与市场需求的增长，低空 经济被认为是一片充满潜力的新兴市场。根据行业预测，低空经济 的年均增长率可能达到 15%以上，未来十年将成为航空领域的重要 组成部分。 低空经济的驱动力包括城市化进程加速、航空运输需求多样化 及相关政策的支持。低空空域的开放为无人机、通用航空等新兴业 年便发布了《无人机 整合路线图》，强调无人机在经济发展中的重要作用。根据 《2019 年无人机经济报告》，美国无人机市场预计在未来十年内 将创造超过 1000 亿美元的经济价值。 为了更好地理解低空经济的发展潜力，可以参考以下数据： 领域 预计市场规模 低空旅游 300 亿美元 无人机物 流 200 亿美元 通用航空 150 亿美元 无人机测 绘 50 亿美元 低空经济的创新应用与技术进步息息相关。例如，智能无人机

器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 的简 历筛选工具能够客观、快速地处理大量申请，识别出与职位要求高 度 标准化格式。  特征提取模块：通过自然语言处理（NLP）技术，从简历中提 取出关键特征，如职位名称、工作年限、专业技能等。该模块 还能通过语义分析，识别简历中的隐含信息，如候选人的职业 倾向和发展潜力。  模型训练与优化模块：利用历史招聘数据，训练深度学习模 型，使其能够自动识别与岗位要求最匹配的简历特征。通过不 断更新和优化模型，Deepseek 能够适应不同岗位的需求变 化，提高筛选的准确性和适应性。 限于人力资源部门的处理能力和主观性，往往无法高效处理大量的 简历，且在评估标准上存在不一致性。最后，标准化测试虽然能够 客观评估候选人的某些能力，但往往忽略了个体的综合素质和实际 工作环境的适配性，无法全面反映候选人的真实潜力。 此外，现有筛选方法在数据处理和分析方面也存在不足。例 如：  数据处理效率低，无法快速应对大规模简历的筛选需求；  缺乏对候选人多维度信息的整合分析，难以全面评估候选人的 综合能力；

升生产 效率、降低运营成本，并在市场竞争中占据优势地位。 3.2 AI 在传统制造业中的应用案例 在传统制造业中，人工智能（AI）技术的应用已经取得了显著 的成果，并在多个领域展现了其巨大的潜力和价值。以汽车制造为 例，AI 技术通过智能机器人和自动化生产线实现了生产效率和产品 质量的显著提升。例如，德国宝马公司的生产线中，AI 驱动的机器 人能够自主完成焊接、喷涂和装配等复杂任务，不仅减少了人工操 机器学习技术为新能源汽车的智能化制造提供了坚实的技术基础， 并为其在未来的广泛应用奠定了可行性基础。 3.3.2 深度学习 深度学习作为人工智能技术的核心之一，在制造业中展现出强 大的应用潜力。其核心思想是通过模拟人脑神经网络的结构，构建 多层神经网络模型，从海量数据中自动提取特征并进行学习。在新 能源汽车制造领域，深度学习技术能够显著提升生产效率和产品质 量。 首先，深度学习在缺陷检测方面具有显著优势。通过训练卷积 够精确识别电极片的划痕、毛刺等问题，准确率可达 99%以上。此 外，深度学习还可以应用于焊接质量检测，通过分析焊接接头的热 成像数据，及时发现焊接缺陷，确保焊接强度符合标准。 其次，深度学习在工艺优化方面也展现出巨大潜力。通过对生 产过程中的历史数据进行深度分析，可以建立生产工艺参数与产品 质量之间的非线性关系模型。例如，在锂电池的正极涂布过程中， 深度学习模型可以优化涂布速度、浆料粘度等参数，从而提高涂布

这种技术的应用，不仅能够帮助企业快速响应市场变化，优化 人才配置，还能够增强员工的工作满意度和忠诚度，从而构建更加 稳固和高效的人力资源体系。此外，随着技术的进一步发展和应 用，深度探索岗位推荐的潜力将更大，其在提升人力资源管理效率 方面的作用也将更加明显。因此，结合深度探索技术的人力资源管 理方案，是企业提升核心竞争力的一个重要策略。 1.1 背景介绍 在当前快速发展的科技时代，人力资源管理的效率和精准度对 的发展为 人力资源管理带来了新的可能性，同时也提出了新的挑战。企业需 要在采用新技术的同时，关注其带来的问题，确保技术应用的合规 性和有效性，以充分发挥其在提升人力资源管理效率和质量方面的 潜力。 3.1 人力资源管理的主要挑战 在当今快速变化的商业环境中，人力资源管理面临着多方面的 挑战。首先，人才的招聘与保留成为首要难题。随着市场竞争的加 剧，企业对于高素质人才的需求日益增长，然而优秀人才的供给却 采用基于历史数据的推荐算法，这种推荐方式往往局限于过去的招 聘经验，难以应对新兴岗位或跨行业招聘需求。例如，当企业需要 “ ” 招聘一个跨领域岗位（如 大数据分析师 ）时，现有系统可能无法 准确识别具备相关潜力的候选人，导致错失优秀人才。 另一个值得关注的问题是，现有招聘系统在多样性招聘方面表 现欠佳。虽然许多企业注重多元化团队建设，但现有系统往往缺乏 有效的工具来评估和推荐来自不同背景的候选人。这可能导致招聘