中国典型沿海港口集疏运车辆总体特征明显：牵引车是集疏运运输的主要车辆类型，并主要 由柴油驱动，传统能源车型中国五排放标准车辆的占比最高，且每车次平均运距不超过 100 km。 研究以上海港、宁波舟山港、青岛港和广州港为对象，将集疏运车次数、运营里程数等参数 作为反映港口货运情况的核心指标，分析结果显示，上述港口集疏运车辆的总体特征趋势较为一 致，具体表现为： ✓ 牵引车是最主要的集疏运车辆类型，运营车次数占比几乎都在 研究构建了上海港集疏运零排放转型情景并分析其减排潜力，以 2045 年为目标达成时间节 点计算，可累计减排超千万吨。 上海港在集疏运车辆零排放转型方面具备一定优势。多个中国企业布局 4×2 纯电动牵引车， 上海港， 123.7万吨/年 宁波舟山港， 85.4万吨/年 青岛港， 105.2万吨/年 广州港， 25.4万吨/年 0 1000 2000 3000 4000 5000 16 18 集装箱周转量，万TEU 货运周转量，亿吨 IV 续航里程落在 300~400 km 区间，基本能够满足港口集疏运车辆的运营需求。上海本地的新能源 牵引车销量在全国遥遥领先，不断增长的新能源牵引车保有量为上海港口货运的零排放转型提供 了基础和保障。 研究以燃料类型占比为核心参数构建了上海港集疏运车辆零排放转型情景，其中，LNG 是重 要的过渡燃料，电能和氢能则是

地铁是大运量的城市轨道交通运输系统，也是耗电量的大户。地铁运营过程中消耗能源的主要形式是 电能。根据对地铁的用电负荷统计分析，能耗主要分布在列车牵引用电和各种动力照明设备用电，如通风空 调、电扶梯、照明、弱电设备等方面。地铁列车牵引用电和各种动力照明用电量比例约各占 50% 。牵 引 供电、通风空调、电扶梯、照明等的能耗占地铁总能耗的 90% 左右，是节能工作的重点。因此应对地 铁中主 要用电设备以及持续性运转的大负荷容量设备加强能源管理和监控，并对采用变频等节能技术措施 的设备 做好经济技术考核和对比分析工作。 能源管理篇 行业分析 分类 用电项目 能耗占比 牵引 牵引耗电 40%~50% 空调与照明 通风空调 25%~35% 照明 8%~12% 90% 动力 电扶梯、电梯 10%~14% 其他 给排水 2%~4% 弱电系统 1%~3% 地铁物业 1%~2% 40%-50% 25%-35% 能源管理篇 项目调研 经过调研地铁运营过程中主要消耗电能。耗电可以归结为：牵引耗电、空调与照明耗电、动力耗电、其 他耗电四大类。如图一所示： 图 1 地铁各系统耗能分布图 重 点 ： ■ 牵引供 电 ■ 通风空 调 ■ 电扶梯 等 ■照明 ■ 给排水 ■ 弱电系统 ■其他 > 更大的数据容量 建立成都地铁 1# 线、

新“小巨人”企业超400家，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用 等上下游关键环节。 展望2026年，随着人工智能、大数据、云计算等新兴数字技术的应 用潜能与产业价值进一步释放，数字产业将呈现以应用场景牵引与技术 创新赋能的“双轮驱动”产业生态化发展格局，数字产业集群将形成梯 度发展格局，引领数字产业迈向价值链中高端水平。一是新领域新赛道 场景加速新兴技术大规模产业化进程，办公、社交、消费、娱乐等领域 在掌握公共数据资源底账、规范授权运营方面的能力得以提升。 展望2026年，各地将积极推进数据流通基础设施建设和应用，进一 步加大公共数据授权运营和开发利用力度，以数据共享融通、复用创新 为牵引，推动数据领域新场景培育和应用推广，促进数据要素产品化、 价值化发展。一方面，公共数据授权运营将加速探索，各地将灵活运用 整体授权、分领域授权、依场景授权等模式加大公共数据资源开放， 通过平台 场景将加速数据要 素共享融通、复用创新、价值释放，构建政府引导、行业协同、企业参 与的数据开放创新生态共同体。同时，在国家数据基础设施总体框架 下，行业数据基础设施将先行先试，以实际应用需求为牵引，推进可信 数据空间等创新发展试点，支撑和融入全国一体化数据要素市场建设。 021 （四）实数融合扩面“提效”，产业转型向“新”向“智” 2025年，我国实数融合发展迈入高质量新阶段。数字技术深度赋

架构管理 目标管理 变革管理 一把手工程，统筹推进 数字化评价和考核体系 形 成 反 馈 闭 环 从 战 略 到 执 行 全局 规划 周期 3~5年 战略引领 架构为纲 数据驱动 场景牵引 业技融合 半年/年 建设 运营 周期 反馈 评估 结果 和改 进建 议 www.top100summit.com 转型五大环节 战略层面，企业一把手要高度 重视，并制定数字化战略。 进行评估-工作总结和复盘， 对实施路线图进行校准。 • 年度/半年计划周期是一个 BOE循环。 www.top100summit.com 转型五大原则 战略引领原则 架构为纲原则 数据驱动原则 场景牵引原则 业技融合原则 数字化转型工作要明确数字化战略，以战略引领数字化转型工作，保证 相关投入满足战略要求，保证工作不偏离方向。 围绕数字化战略，采用企业架构方法设计架构蓝图。以架构蓝图作为纲 的逻辑，DEAF重视规则建 模，实现业务智能化改造 将用户故事、MVP等思 想纳入DEAF，实现产 品服务的快速迭代 DEAF高度重视生态化发 展，构建企业生态模式， 以场景牵引业务建模 DEAF将用户旅程等引入， 以用户旅程牵引数字化转 型，为用户提供价值 www.top100summit.com 三、案例：汽车金融数字化应用 www.top100summit.com 金融数字化的逻辑：从数字化能力到业务价值

强化技术系统支撑 ................................................................................35 6.3 强化场景创新牵引 ................................................................................35 参考文献 ......... 报告提出江苏零碳园区建设的重点任务，包括能效水平标杆化、生产过程清洁化、 能源供给零碳化、基础设施绿色化、资源利用循环化和运营管理数智化等方面，并从强化 政策协同发力、强化技术系统支撑、强化场景创新牵引三个维度提出江苏零碳园区建设 的建议。 新型电力系统助力零碳园区建设 | 2 | 1 研究背景和意义 1.1 研究背景 当前，我国已进入实现碳达峰目标、加紧经济社会发展全面绿色转型的关键期，虽 传统能源方面，江宁开发区目前主要能源消费种类为天然气、液化天然气、汽油、柴 油以及电力、热力等。新能源方面，从顶层设计制定《开发区充储设施建设规划》等系列文件， 推动科学发展。园区遵循坚持点线面结合的思路，面上以打造能碳虚拟电厂为牵引，对以 电为核心的能源和碳排放逐步实现可观可调可控，形成涵盖“虚拟电厂 + 电力交易 + 综合 能源 + 智慧用能 + 能碳管理”五大功能。线上以构建组团式微电网示范区域为核心，在全 域低碳园

……………………………………………………… 32 五、结束语 ………………………………………………………………………………… 35 目 录 引 言 1 低空经济是以有人驾驶和无人驾驶航空器的低空飞行活动为牵引，辐射带动 相关领域融合发展的综合性经济形态，涵盖航空器研发制造、低空飞行基础设施 建设运营、飞行服务保障等产业。作为新质生产力的典型代表，低空经济崭露头 角，有望成为继新能源汽车之后，我国经济发展的又一强劲新动能。伴随应用市 低空航行系统的构建是一个复杂且动态变化的过程。在这一过程中，系统的 目标与愿景必定会伴随内外部环境的动态变化而持续演进，不断适应政策法规、 经济形势以及社会文化等外部因素的变动。低空航行系统的动态演进以六大能力 方向为牵引，以三步走战略来推进，具体策略如图5所示： 能力构想 低 空 航 行 系 统 灵活精细的低空 空域管理 开放融合的通导 监保障 高效智能的飞行 服务 空地/空空协同的 自主飞行 终实现在相关法规约束条件下的自主、灵活的飞行。 数字化为牵引的低空空域管理技术演进路线规划如图15所示： 27  空域资源数字化  支持临时空域申请  隔离空域分层、分区运行  拓展自主飞行空域  空域内部结构精细化  形成多种形态的空域体系 近期 中期 远期  面向不同飞行活动的多 种空域类型  逐步形成公共航路体系 数字化为牵引的低空空域管理 单一用户独占固定空域 多用户共享动态空域

不合格数据更新 通过真实应用 场景牵引生产 通过真实应用 场景发现问题 校级数据资产 的完整性 （不完整） 数据标准的执行 （未执行） 数据的合规性 （不合规） 数据的真实有效性 （非最新） 数据的业务逻辑性 （不合理） 实施服务 实施服务 实施服务 业务设计 业务及管理设计 内环：数据治理 外环：质量牵引 数据治理逻辑 Data governance the lack of data compliance 提前预置 40+ 个常见对象；预置字段检测规则 600+ 项 检测任务设置 2 配合数据消费场景 ，明 确所需数据源 ，根据数 据源反向牵引对应业务 系统的建设 数据完整性缺失的处理手段 Methods of dealing with the lack of data integrity 对最终前两者都无法满足的情况， 则可通过数据中心提供的人工数

协同向赢”的“四擎两翼”智慧运营新生态，于更高维度推动网络高质量发展，持续巩固差异 化竞争优势。 2025年，中国联通深化自智网络实施，积极释放智能体生产力，全力加速迈向L4高阶智 能阶段。公司以价值流与成效指标为核心牵引，聚焦高价值场景布局智能体建设，通过夯实数 智基础激活智慧动能、强化网络内生智能使能跨层协同等举措，全方位提升网络智能化水平。 同时，依托技术合作、部省共创、生态共赢等创新机制，推动L4自智网络体系化、规模化落地 孪生网络“三层架构、闭环机制”的目标架构，通过对全网用户、业务、产品、网元、资源等 全要素的数字化，构建与物理网络实体精准映射、动态交互的数字孪生体，实现全网全客户全 场景智慧运营，赋能新技术和新业务可持续创新，牵引自智网络演进。 2.4 面临挑战: 多要素难题阻碍 L4 全面落地 自智网络迈向L4是一个长期复杂的系统工程，结合TMF调研报告及中国联通L4规划及实 践经验，实现L4主要面临以下问题： 地实施。 成效指标：“KBI-KEI-KCI”3层指标体系。 推进方法：“L4目标态设计-场景级解决方案-试点推广”3步推进方法。 L4实施重点： 聚焦价值流，嵌入智能体：8大价值流牵引，构建15个智能体。 夯实数智基础，激活智慧动能：做精网络数字孪生底座、推进网络资源精准可视，持续增 强网络大模型。 强化内生智能，使能跨层协同：重点提升高精融合感知、灵活可信控制、隐患预测、单域

数据质量反馈整改责任机制和激励机制，提升政务数据的准确性、完 整性和一致性。四是推进共享渠道整合，助力跨部门跨地域跨层级数 据流通共享。按需建设政务数据实时交换系统并接入交换体系，形成 安全稳定、运行高效的数据供应链，以应用为牵引，提升数据资源使 用效益。五是加强基础能力建设和应用创新力度，深化数据开发利用 与应用服务。推进政务数据服务总门户、大数据综合分析应用等业务 持续完善，积极探索数据开放技术创新，引入市场化主体推进数据资 ，多由地方数据 统筹管理部门承担政策研究、需求对接和共享服务评估工作，强化服 务需求对接及闭环管理；数据运营单位承担政策落实、数据发现和数 据协调等工作任务，强化数据统筹管理力度，以外部需求为牵引推进 新资源发现和集中归集；数据治理服务团队负责落实数据安全处理责 任，履行技术保障人员的归集治理义务，从技术层面推进数据的创新 应用。 （七）算力设施一体化，数智融合前瞻性打造存算基础底座 的单位而言，建议重点强化数据目录体系建设，通过完善系统目录、 职责清单的梳理，强化目录的牵引归集作用；对处于一体化规范阶段 的单位而言，建议重点关注数据开发治理的规范性和创新性，通过跨 层级、跨区域辐射输出数据服务影响力，强化内外部数据需求与应用 场景的深度挖掘；对处于创新应用阶段的单位而言，场景创新条件已 基本具备，建议注重发挥新技术方向的数智化牵引作用，夯实智算底 座建设，充分发挥大模型、智能体在推进自动化数据治理开发、决策