本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 ..................................................................................... 马逊云科技将生成式人工智能引入客户数据所在的云端，使制造企业能够 释放其变革潜力。 借助生成式人工智能，制造企业可以 ： 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰富的员工在机械复杂操作方面的知识，并创建新员工入职 培训内容。 改进产品工程 制造企业可以利用生成式人工智能来创建、测试和完善产品设计、实 现个性化、创建原型，并加快概念验证来缩短产品上市时间。 ：产品工程 更快开发出更出色的新设计 当今的制造公司面临着诸多挑战，既要应对本地设备限制、远程系统访问， 又要不断创新以保持竞争力。生成式人工智能让制造企业能够快速有效地探 索卓越的设计方案，来大幅度减少成本、材料以及杂乱无章的情况，并尽可 能缩短设计时间，优化生产方法，而其输入内容和制约因素的数量之多，超 出了人类的想象。 设计潜力 通过将人工智能与高性能计算（HPC）相结合，生成式人工智能重塑了不同

57 5.1 运营阶段的排放管理和减少：ISO 14001 .................................................. 57 5.2 运营阶段的能源相关排放管理和减少：ISO 50001 .................................... 60 5.3 供应链排放的管理和减少：ISO 20400 .......... ........................................... 63 5.4 从源头管理和减少碳排放：产品碳足迹与产品生态设计 ............................ 66 第六章：中小企路线图与案例研究 ................................................................. 70 案例研究一：基准评估与碳管理体系的建立 启其碳管理旅程提供一份实用且可操作的路线图，实现以下目标： • 支持香港制造业企业进行碳管理：本指南提供可行的洞见和实用的步骤， 帮助香港制造业企业建立或加强其碳管理体系，协助测量、监测和减少 其碳排放，从而符合全球可持续发展目标，并通过环保运营获得竞争优 势。 • 加强对现有及未来碳法规的合规能力：本指南在侧重于通用碳管理方略 的同时，也为香港制造业企业应对现有及未来潜在法规（如欧盟碳边境

产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 车所带来的环境污染和能源消耗问题逐渐成为全球关注的焦点。根 据国际能源署（IEA）的数据，交通运输行业占全球二氧化碳排放 量的约 24%，其中绝大部分来自于燃油汽车。因此，世界各国纷纷 出台政策，推动新能源汽车的发展，以减少温室气体排放并降低对 化石燃料的依赖。 中国作为全球最大的汽车市场，早在 2009 年就将新能源汽车 列为战略性新兴产业之一，并陆续出台了一系列扶持政策。2015 年，国务院发布的《中国制造 50%以上。这一迅猛发展的背后，不仅有政策的支持，还有 技术进步和消费者环保意识的提升。 同时，欧洲、美国等发达国家和地区也在积极推动新能源汽车 的普及。欧盟推出的《欧洲绿色协议》提出，到 2030 年将温室气 体排放量减少 55%，并计划在 2050 年实现碳中和。为此，欧盟各 国纷纷出台补贴政策和税收优惠，鼓励消费者购买新能源汽车。美 国政府在 2021 年发布的《基础设施投资和就业法案》中，也明确 提出将投资

应对气候变化，将全球平均气温升幅较工业化前水平 控制在显著低于�.�°C的水平。因此，政府和政策制 定者十分关注建筑设施的建设、管理和运营过程，希 望资产运营方能够找到实现净零排放的方法。 大量投资和革新旨在减少新建建筑的碳排放量。然 而，现有存量建筑中有��%会运营并使用到���� 年。这意味着必须更加重视通过全部由可再生能源和 低碳材料建造的超低能耗建筑来实现净零排放战略。 必维集团可以帮助您的组织评估其碳足迹，确定排放 建筑物将面临更大的转型风险。 � 实现 净零排放 ‒ 什么是净零排放？ 净零排放对资产管理者构成了重大挑战，同时也 影响EPC公司以及整个下游供应链。对于这些企 业，实现净零排放意味着控制和减少建筑设施运 营过程中的排放，并通过碳捕获、利用与封存技 术进行碳抵消。重要的是，要实现净零排放，公 司 必 须 按 照 温 室 气 体 核 算 体 系 或 遵 循 I S O �����-��标准定义的三个范围都能做到这一点。 ‒ ‒ 电网电气化 ‒ 电动汽车充电站 建筑系统 ���% 使用电力 ‒ 是可持续发展相关贷款的增加，控制气候变化项目的 重大投资承诺，以及对化石燃料项目投资的减少。 全球范围内建筑物向清洁能源过渡的压力越来越大。 为了应对这些挑战，商业地产公司应在不断变化的环 境中迅速做好准备，向投资者展示其商业模式的长期 盈利能力。通过加入净零排放资产管理者倡议，并通

是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠 性。 首先，DeepSeek 将整合来自多源异构数据，包括车载传感 器、GPS 定位、乘客流量统计、天气信息以及历史运营数据。通过 其次，通过对乘客出行行为的分析，DeepSeek 能够识别热门 线路和换乘节点，优化线路规划，减少换乘次数和行程时间。此 外，系统还可以为乘客提供个性化的出行建议，例如推荐最快捷的 路线或避开拥堵区域的替代方案。 在能源管理方面，DeepSeek 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 影响。 本项目计划在试点城市进行为期六个月的测试，测试阶段将覆 盖地铁、公交和轻轨等多种公共交通工具。通过实际运营数据的反 馈，我们将不断优化算法和系统功能，确保 DeepSeek

助力联合国可持续发展目标 02 可持续发展寄语 43 绿色环保 46 降低产品生命周期环境影响 46 环保材料应用 47 可持续的产品包装 49 产品绿色认证 50 减少碳排放 53 更持久耐用的产品 53 产品耐用性 57 产品可升级性 57 产品可维修性 58 绿色低碳的仓储物流 61 绿色环保的门店 62 回收与再利用 62 03 绿色环保是我们产品设计的起点，更是技术创新的底 色。我们加大在绿色材料、节能技术、循环经济等领域 的投入，以更环保的产品和服务，助力迈向与自然和谐 共生的数字世界。 保护资源最好的方式是减少对资源的索取。华为终端在 产品中引入包括纸张、金、铜、玻璃、塑料等14种可再 生物料，例如HUAWEI WATCH GT 5托帕蓝表带编织 部分采用100%再生尼龙；HUAWEI WATCH D2按键 域，我们的平板电脑、教育应用，配合教育中心等资源，为全球用户提供便捷的内 容获取渠道。 华为终端持续推进信息无障碍工作，实现数字包容。我们的产品设计（如无障碍、 适老化功能）致力于让障碍用户、老年用户等都能便捷地工作、生活、娱乐，减少 数字不平等。 华为终端在通信技术、操作系统、影像技术、材料科学等领域持续投入研发创新。 HarmonyOS创造的跨设备无缝协同体验，不仅提升了用户效率，也为构建万物互 联的智能基础设施提供了终端层面的关键支持。

2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek 在简历筛选中展现出显著优势，其实施过程中 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩 短招聘周期。 - 准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 基于相同的标准进行评估。 - 数据分析：提供详细的候选人分析报 告，帮助 HR 更好地理解候选人群体。 综上所述，将 DeepSeek 引入人力资源的简历筛选环节，不仅 具体而言，本研究的目的包括以下几个方面：首先，深入分析 DeepSeek 技术的核心原理及其在文本处理和数据挖掘方面的应用 能力，明确其在简历筛选中的适用性；其次，通过实际案例分析， 验证 DeepSeek 技术在提高筛选准确性、减少人工干预以及缩短招 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的

将变暖限制在 2℃ 以内： ·2030 年的年碳排放量需要减少 14 亿吨 COze, 低 于 当前无条件 NDCs ( 国家自主贡献 ) 声明 ·2035 年的年碳排放量需要减少 14 亿吨 COze 将变暖限制在 1.5℃ 以内： ·2030 年的年碳排放量需要减少 18 亿吨 COze ·2035 年的年碳排放量需要减少 29 亿吨 COze 为实现巴黎协定的 2℃ 和 和 1.5℃ 温控目 标， 2035 年 全 球温室气体排放需较 2019 年水平分别减少 37% 和 57% 。 2030 年和 2035 年碳排放与巴黎协定目 标差距仍然 存在，全球减碳面临严峻 压力 资料来源：联合国环境规划署《 2024 年排放差距报告》 GResearch 1 LOG2025 中 国 低 碳 供 应 链 & 物 流 创 新 发 展 3140 万辆 动力电池装车量多年全球领先 有报告预计到 2030 年 动力电池回收市场规模将突破千亿元 加强新能源汽车动力电池回收利用，对支撑新能源汽车产业高 质量发展、保障国家资源安全、减少环境污染和安全隐患具有 重要意义。 ........ ■ 构建全生命周期溯源系统，制定完善相关行政法规 研 会议指出 强化全链条管理，着力打通堵点卡点 构建规范、安全、高效的回收利用体系

时数据预测未来可能出现的拥堵情况。此外，AI 大模型还具备自适 应性，能够根据环境变化自动调整决策策略。例如，在突发事件 （如交通事故或恶劣天气）发生时，模型可以快速生成新的交通疏 导方案，以减少对整体交通系统的影响。 以下是 AI 大模型在交通治理中的主要特点：  数据整合能力：AI 大模型能够整合多源异构数据，包括交通 监控视频、传感器数据、天气预报等，形成全面的交通态势感 知。 过清 洗、整合后，形成交通数据池，为大模型的训练和运行提供基础。 其次，基于深度学习的预测算法，模型能够准确预测不同时间 段和不同天气条件下的交通流量变化，据此调整交通信号灯的配时 方案，以减少交通拥堵和提高道路通行能力。 此外，AI 大模型还具备自动检测交通异常事件的能力，如交通 事故、道路施工等，并快速生成应对策略，如重新分配交通流量、 调整信号灯计划等，以最小化事件对交通系统的影响。 期，AI 大 模型可以通过动态调整信号灯配时、优化交通流线、引导车辆分流 等方式，显著缓解拥堵问题。此外，AI 大模型还能够预测交通事件 的发生概率，如交通事故、道路施工等，提前采取预防措施，减少 交通中断和安全隐患。在应急场景中，AI 大模型能够快速响应，为 救援车辆规划最优路径，确保紧急情况下交通系统的高效运转。  实时数据分析：AI 大模型能够整合多源数据，包括摄像头、 传感器、GPS

方案，通过其强大的数据分析能力和智能决策支持系统，为银行核 算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据，并通过 机器学习算法自动识别异常、预测趋势和生成报告，从而显著减少 人工干预和错误率。此外，其灵活的模块化设计使得它可以无缝集 成到现有的银行系统中，无需大规模的架构改造。以下是 DeepSeek 在金融银行核算流程中的主要应用场景：  自动化数据采集与清洗：通过接口与银行内部系统对接，实时 作为一种基于深度学习的智能解决方 案，能够通过高效的数据分析、模式识别和自动化处理，显著提升 核算流程的效率和准确性。其核心优势在于能够处理海量数据，识 别复杂交易中的异常情况，并自动生成符合合规要求的核算报告。 这不仅减少了人工干预的需求，还大幅降低了操作风险和成本。 根据行业数据，采用智能核算系统的银行在核算效率上平均提 升了 30%以上，错误率降低了 50%。同时，合规审查的时间缩短 了 40%，显著提升了银行的整体运营效率。这些数据表明，引入 技术提升核算效率、降低人工错误率，并增强数据分析 能力。具体目标包括以下几个方面： 首先，提升核算流程的自动化水平。通过 DeepSeek 的智能数 据处理能力，实现从数据采集、清洗到核算报表生成的自动化处 理，减少人工干预，确保数据的准确性和一致性。预期在项目完成 后，核算流程的处理时间缩短 30%，人工错误率降低至 0.1%以 下。 其次，增强数据分析与决策支持能力。利用 DeepSeek 的机器