到2050年我国光伏发电量的占比将达到39%,而2020年我国光伏发电量 仅为2605亿千瓦时，占总发电量的3 .5%;2050年我国风电发电量占比将达到33%, 而 2 0 2 0 年我国风电发电量仅为4665亿千瓦时，占总发电量的6置。所以单从发电量的维度看，未 来 3 0 年光伏将增长15倍以上，风电将增长7倍以上。
2023 年风电并网量持续高增，淡季不淡，行业盛况可见一斑。2023 年1-4月，国内新增风电装机14.2GW, 同比+48%, 单 4 月新增装 机达到3.8GW, 同比+126%,前4月单月装机均大幅增长，风电高 景气发展! 2023 年以来风电新增装机量增速较大，4月改善更加显 著,随着 Q2-Q3 风电开工加速、建设加速，我们预计全年风电装机 可实现快速增长。
本项目主要建设内容为拟建设光伏电站交流侧装机容量40MW(直流侧装机 容量50MWp)及配套储能设施，同时，本项目对已建安北四风光电场升压站进 行必要的改造，已利用已建风电升压站及上网线路，充分发挥风光互补的作用， 提高现有上网线路安北四风电场莫高变330KV输电通道的利用效率。
本项目为风力发电项目，建成后可向外供电，本项目土地占 用已征得当地自然资源和规划局的同意；项目完成后，供电区域 可以减少其他能源的使用，提高资源的利用效率，用水主要为生 活用水、站内绿化及路面冲洗，由升压站内水井提供。本项目升 压站、风机及箱变占地均为永久占地，施工临时占地及时进行生 态恢复，不会影响区域生态系统的稳定性和完整性。本项目建成 后既能提供电能，节约社会能源，又不改变项目区域环境类型， 不会突破区域资源利用上线。
工商业储能方兴未艾，为虚拟电厂的关键一环。 新能源发电占比提升， 储能刚需凸显，正值黄金发展时期，而工商业储能是储能市场的重要组成 部分。工商业储能具有工业属性，经济性敏感， 目前处于发展初期。应用 场景看，工商业储能下游场景广阔但分散； 收益模式看，工商业储能收益 模式主要为价差套利、增加光伏自用比例； 商业模式看，工商业储能可以 分为业主直接投资、合同能源管理、融资租赁+合同能源管理、纯租赁四 种； 未来发展看，我们认为工商业储能是虚拟电厂的重要一环，收益模式 有望逐步拓展， 包括需量管理、电力现货市场交易、电力辅助服务，其核 心在于电力现货市场、虚拟电厂的建设。 令多因素助力工商业储能经济性提升， 2
数字技术在工业节能降碳领域发挥重要作用，主要体现在三个方面： 一是促进工业生产绿色化。数字技术可为工业领域生产流通环节中的节能改造、节约用料、供需精准对接、 物流线路优化、材料回收等提供有力支撑，全方位助力工业节能减排。 二是赋能工业领域碳管理。例如基于云计算、大数据等数字技术，可实现在线实时监测，更加精确地进行碳 排放核算。工业互联网标识解析码解决了碳管理领域中数据可靠性和数据溯源的关键问题。卫星遥感可以监 测不同地区乃至具体工业园区的碳源和碳汇，动态呈现碳源和碳汇分布。 三是助力工业碳交易、碳金融发展。通过区块链技术可以对各环节碳资产数据、碳配额交易数据等进行实时 上链存证，实现多层级穿透式核查监管、在线跟踪溯源等。人工智能可运用在碳价预测方面，云计算基础设 施可为碳管理分析提供算力和存储等基础支撑等。
光储充一体化”系统(光伏车棚)是针对“光-储-充”所面临的困难和挑战， 专门设计的一套智能微电网系统方案。由光伏发电、储能变流、充电桩、能量管 理系统及一体化监控系统组成，采用交流母线方式，可实现多种工作模式的智能 微电网系统，是一套典型的集成“源-荷-储”的系统。
碳排放活动具有时间尺度和空间尺度的负外部性，需要构建广泛、有效、有公信力 的治理体系，将外部性内部化，以推动碳排放企业、个人实施减碳、零碳乃至负碳等技 术改进和行为升级。 碳排放治理过程需要具备普遍公信力、可扩展、普遍服务的信息技术基础设施，支 撑政府、行业组织、排放企业乃至个人，支撑与国内外组织、机构互操作。在该需求框 架下，区块链是可以发挥核心、基础、关键作用的信息技术，可以服务于碳减排、碳交 易、碳监管等多种场景，促进参与主体之间的可信协作，为我国碳达峰碳中和目标的顺 利实现提供有力支撑。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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