toB生成式A1应用均需外挂知识库以提升大模型精度，将驱动向量数据库的爆发。向量数据库是非结构化数据的特殊形式，它的核心是将各种数据(如文档、音频和视频) 转化为空间向量进行相似性搜索以提高不同数据类型的搜索效率和准确性，这使其在A1和深度学习领域中有着广泛的应用。生成式A1出现后，尤其是在toB场景中需要应用到向量数据库在大模型上外挂“企业知识库”，企业内部数据将被存储在向量数据库中，以提升大模型精度。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题，拟配置储能系统用于实 现削峰填谷，提高风电场的发电量创造经济效益，也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时，将多余能量存入储能电池； 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时，将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂， 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区，可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术，它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据，并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革，也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看，能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划，推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联 网企业拓展国际市场。”
电网数据价值在双碳目标下需深入挖掘 ■ 省间电力交换。通过分析电力大数据，得出区域间的碳构成，为电网碳减排提供数据支撑； ■ 区域清洁能源碳减排监测与分析。通过区域内清洁能源电厂并网情况、分析区域内清洁能源碳减排价值； ■ 数据中台价值挖掘。通过电网数据中台，对电网运行的碳排放总量汇总分析，提供合理的减排方案。对输电线路线损、 主变碳排放进行整合计算，规划低碳运行模式，减少碳排放。
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