弗若斯特沙利文（北京）咨询有限公司谨此发 布《2023全球电化学储能行业现状与未来发展 白皮书》。本报告旨在分析“碳中和”背景下， 全球电化学储能行业的发展现状、发展特点、 驱动因素及未来发展趋势等。 本报告从储能出发，具体对比了当前不同储能 技术的特点，凸显了电化学储能的性能优势与 旷阔的发展前景，分析了全球不同地区电化学 储能行业的发展现状与趋势，以及电化学储能 的新兴技术、新型应用场景，肯定了以电化学 储能为代表的新型储能技术在实现全球“碳中 和”目标道路中的重要性。 来源：沙利文

作为以前瞻、深度为己任的研究机构，我们一直在试图追踪新能源汽车崛起带来的产业变化。而有别于通用的市场规模、公司情况、估值模型的报告架构。落脚于智能驾驶，提炼出我们看到的未来变化，总结出可能的产业变化。 多方共振，汽车智能化进入高速增长期 政策+技术+商业三方共振，汽车智能化进入高速增长期：1）政策端：国外部分国家L3级政策已出台，国内政策有望取得实质性落地；2）技术端：BEV+Transformer+占用网络 实现算法突破，4D毫米波雷达利于硬件将本，有望促进智驾普及；3）商业端：主机厂NOA场景不断泛化，消费者已将智驾功能作为选购重要决策项。 智驾时代：新技术，新认知，新机会 1）新技术：智能驾驶作为新技术处于高速成长期，重点由场景拓展转为里程迭代；2）新认知：新能源车行业上半场由油电同价逻辑开启，下半场智能化时代有望回归用户价值。我们关注品牌对客户需求的深挖和对消费者价值的塑造，例如华为将安全作为智驾关键点；3）新机会：软件端价值持续上升，从多模块到端到端算法是主要趋势；硬件端控制器走向中央域，传感器需求随自动驾驶等级增加，但最终走向低成本、小体积，执行器关注线控制动和空气悬架。 来源：天风证券

一种电机 带有底部支架

随着ChatGPT浪潮席卷全球，人们看到了无限接近或通往通用人工智能的发展路径，也展现出一种具备普适性的基础大模型构造和应用的方法，并能够延伸至行业中去，可高效支撑更多应用领域模型的构建和研发。大模型带来的应用效果惊人，且能激发形成新的业态，包括大模型与AIGC（生成式人工智能）对应用生态格局的重塑、传统产业智能化变革以及科学基础研究新范式等，由此也正式点燃了人工智能技术发展新引擎。这是一次能够比肩互联网和智能手机的技术革命，人工智能发展的奇点即将到来。 智能化带来的不仅仅是一次新的科技革命，更是对现有生产生活方式的颠覆性改变，从智能化的企业、产业到智能社会。不远的将来，我们终将生活在智能化的基础之上，AI技术的全面融入渗透已经开启。大模型更是加速了AI价值定位演进，从辅助性工作形态迈入AI生产力新阶段，全面融入推进智能型企业变革，并深度支撑区域产业实现智能化转型升级。以落地赋能为导向，AI供给侧亟需“大模型+大数据+大算力”的支撑与推动，AI供给“基建化”势在必行，而企业级和产业级智算中心正成为AI“基建化”的关键供给形态。 “百度AI大底座”源自百度多年产业深度实践积累，是国内首个全栈自研的AI基础设施，面向AI开发和应用提供端到端自主可控、自我进化的解决方案，让使用者可以快捷、低成本地实现“AI能力的随用随取”，降低AI产业应用的门槛，充分挖掘智能化带来的价值，实现产业与技术融合创新。 来源：百度智能云

人工智能正在重塑整个人类社会。我们预计人工智能的行业渗透率将从2021年的7%增长到26年的30%。随着大模型加速行业智能化的转型，到2030年渗透率将超过50%，提升10倍。人工智能的快速发展，将进一步推动行业数字化转型，为网络创新提供了新机遇。 企业加速上云，广域网络敏捷性和安全性亟需提升： 一方面，全球企业上云比例已高达70%，混合分布式多云成为主流，上云和云间流量快速增长，企业希望通过一张弹性、敏捷的网络灵活、按需的连接多云以释放云端效率。另一方面，能源、交通、金融等传统行业进入快速云化转型期，对网络提出差异化的承载诉求，网络需要提供基于业务诉求的定制化质量保障能力。为做好企业业务云化的有效支撑，网络需要向弹性敏捷，安全可靠演进。 AI算力激增，带来数据中心网络变革： ChatGPT等激发了AI的快速普及和增长，到2026年，AI行业渗透率将达到30%。从2023到2030年，AI算力将增长500倍。AI训练所用的计算量呈指数增长，带宽需求平均每3.5个月便会翻倍，远超摩尔定律定义的18个月。AI算力激增将带来全球数据中心网络建设需求增长以及网络技术变革。0.1%的网络丢包会带来50%的计算性能下降，如果要100%释放算力，需要构建高吞吐、零阻塞的数据中心网络。 来源：华为

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随着信息技术的迅猛发展，人们生活在一个虚拟和现实日渐融合的进程中，“元宇宙”概念的流行，是对这一趋势的回应。元宇宙是以人为中心的、沉浸式、实时永续、具备互操作性的互联网新业态，将催生 3D 虚实融合的数字体验，是新一代信息技术集成创新和应用的未来产业，是数字经济与实体经济融合的高级形态，将创造由数字“比特”与人类“原子”深度融合的新型社会景观。 元宇宙的核心功能原理是数字网络空间与物理世界的开放互联与深度融合，其发展路径可分为虚拟型元宇宙、增强型元宇宙两类，其体系架构涉及技术、体验、经济与社会多维视图，有望形成新信息形态、新数字器官、新经济模式、新社会景观等发展趋势。 元宇宙发展初步形成了“四层两线”的技术产业体系。从整体结构看，自下而上可分为基础设施层、平台赋能层、前端体验层、创新应用层四部分，前端体验层、平台赋能层将成为体系核心。从技术驱动力看，形成以 XR 为代表的沉浸式技术和基于区块链的分布式技术两条主线。从产业范畴看，元宇宙暂不涉及某些从无到有的全新产业，却加速了消费电子、音视频、先进计算、无线通信、云服务等既有产业围绕元宇宙特征内涵的自主演进过程。 来源：中国信息通信研究院、虚拟现实与元宇宙产业联盟

1.背景与意义 2.柔性配电系统的特征 3.配电系统灵活性提升技术 4.总结与展望

汽车仪表盘

当前数字浪潮奔涌而来，数实融合成为每个行业的“必答题”，促进数字化转型驱动生产和生活 方式的变革，在此背景下把握好数字空间和物理空间融合、交互与协同成为重要的行业命题。 数字化转型让数字空间与物理空间的交互越加普遍和频繁，通过数字空间的计算、分析、推演来优化物理空间，已经成为数字化转型的重要方法论，数字孪生是数字化转型的深化阶段和未来愿景，其发展恰逢其时。数字孪生是对物理实体的数字化表达，其全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力，能够适配各个行业数字化转型的降本增效需求，为建立以数据为核心驱动要素的产业升级提供了有力支撑。无论是城市的规划、设计、建造、运营等，交通的建、管、养、运等环节，工业的研、产、供、销、服，还是建筑、能源等领域，数字孪生均能发挥其作用。例如利用数字孪生技术，车企模拟真实测试场景，可以缩短研发周期，交管部门可以推演复杂交通流，减少道路拥堵；能源企业可以映射设备运行工况，实现设备智能管控。 此外，云边端协同的分布式云技术的不断完善，为数字孪生的发展和应用提供了很好的基础。数字孪生的有效实施，需要保证计算处理的实时性、仿真建模的精准性、交互展示的逼真性等要求，这就需要完善的数字工具链和便捷的数据与计算服务支撑。而云平台提供的大数据处理、高性能计算、实时云渲染、AI 高效建模、低代码开发等能力，能够完美的适配数字孪生的实施诉求，支撑数字孪生对物理对象进行精细刻画和仿真模拟，进而优化和改造物理空间。 数字化转型是一场长跑，物理空间与数字空间协作将伴随始终，数字孪生发展才刚刚拉开序幕，其决策可视、优化闭环、在场协同以及服务触达等潜力仍有待释放，相信不久的将来，数字孪生将成为千百行业数字化工具，万物孪生有望照进现实。 来源：腾讯研究院

随着新能源技术的发展和应用的扩大，电池储能 技术被广泛应用于电力系统、交通、农业等领域，成为清洁能源的重要组成部分。尤其在工商业场景下，储能系统的应用已经成为提高能源自给率、减少企业电费支出、保障电力供应稳定性等方面的重要手段。 然而，电池储能技术的发展和应用，也面临着安 全问题的挑战。储能系统一旦发生安全事故，会对周边环境和人身造成严重威胁。工商业储能直面工厂、医院、商场、园区等应用场景，较传统电站储能而言，场景更复杂、消防难度更大、人员资产更密集，其对于安全的需求尤为凸显。针对安全问题，目前业界的工商业储能安全方案正在逐步强化，但仍然难以在事故前期准确识别风险、保护设备运行，也欠缺在极端情况下对周围人身及资产安全的兜底保护能力，不能完全保障工商业场景下的设备、资产和人身安全，存在缺陷和局限性。 为了让业界可以更全面地了解工商业储能系统中的安全设计，华为和 TÜV 莱茵联合发布“工商业储能安全白皮书”。本白皮书旨在探讨工商业储能安全，从设备、资产和人身三个维度出发，介绍储能在工商业场景下的安全挑战和发展现状，以及面向未来的创新技术理念和方向，供行业参考。 来源：华为

随着新一代信息通信技术的快速发展，数字化驱动产业变革、推动产业转型升级加速。作为数字化技术在金融业的核心呈现形式，金融科技持续发挥着金融业供给侧结构性改革和数字化转型的重要引擎作用，推动数字化技术进一步在金融业各环节、各场景深入应用，持续充实产业“积厚成势”新阶段的内涵。 从全球市场看，受全球经济和金融市场不稳定的影响，金融科技投融资规模持续下行，但非洲、南美等新兴市场表现出较大增长潜力。金融科技市场主体不断加快对前沿技术的探索，寻求新的场景突破，同时也高度重视新技术给金融市场带来的风险。金融业数字化发展以及数据要素价值释放，对于多个国家和地区建设信用体系与弥补数字鸿沟发挥着重要作用。为应对数字金融发展带来的新挑战，各国政府、国际组织、大型企业加快探索并积极推进金融科技跨境协作规则和互操作性平台建设。 来源：中国信息通信研究院