艾默生 ESG 新答卷：碳排近半，工伤率降至 0.25
艾默生电气(130.65, -1.57, -1.19%) 于周二揭晓 2025 年度可持续性发展报告，详尽阐述了企业在降低碳排放、提升能源效率以及保障职场安全等维度的最新进展。在全球工业企业正面临投资者对环境与社会表现审查日趋严苛的局势下，该报告成为了展现企业 ESG 卓越成果的关键窗口。 减排成果斐然 数据显示，以 2021 年为基准年，艾默生的范围 1 及范围 2 温室气体排放量已大幅下降 49%，同期能源强度亦减少了 27%。在废弃物管控层面，对比 2022 年数据，公司制造环节中 70% 的非危险
AI电力创业指南：如何选择适合自己的能源新赛道
AI技术的迅猛发展推动了算力中心、大模型训练等高耗电场景的兴起，电力短缺已从短期问题演变为AI产业发展的长期挑战，这为创业者带来了巨大的市场机会。然而，并非所有电力相关领域都适合每位创业者，选对方向的关键在于“匹配自身资源、顺应行业趋势、规避关键风险”——既要解决AI企业“缺稳定电、缺高效电、缺低成本电”的核心需求，也要结合自身的资金、技术与资源条件，避开重资产和高门槛的陷阱，实现精准切入、稳健盈利。随着当前AI基础设施正从“训练时代”向“推理时代”转型，以及绿电、储能、节能等领域的实际落地情况，以下将从
案例|东莞虎门万达AI改造：再增效14%，冷站开启全智能新纪元
在商业地产存量竞争日益激烈、“双碳”理念深入人心的当下，大型城市综合体的能耗优化，已不再是“锦上添花”的可选动作，而是关乎运营成本与绿色发展的“必答题”。东莞虎门万达广场——这座占地11万㎡、总建面45万㎡的综合性城市地标，涵盖购物中心、步行街、住宅、写字楼及SOHO等多种业态，早已成为区域核心商圈。在完成多轮高效硬件升级后，项目联合北京链能数科，借助AI智能运行与决策平台，推动冷站能效再创新高，平均节能率提升14%，彻底告别高频人工调控，正式步入全智能化运行新时代！项目概况：成熟综合体的节能“瓶颈”作为
AI赋能食品冷链节能 罗克韦尔与Actemium联手实现17%能耗降低
工业自动化领域领先企业罗克韦尔自动化于本周一宣布，已与合作伙伴Actemium共同完成一套人工智能制冷优化系统的部署，该方案专门针对食品加工环节中高能耗的制冷工艺，旨在大幅削减电力开支。 这套被称为"实时性能系数"的解决方案基于罗克韦尔自动化的PlantPAx分布式控制系统运行。它扮演着全天候在线的智能调度角色，能够持续监测压缩机、冷凝器、蒸发器等核心设备的运行参数及外部环境状况，自动匹配并执行最优化的运行参数组合。 在一家大型冷冻薯条制造企业的实际生产环境中，该系统已经过验证，成功将制冷装置的能源利用率
算电协同：AI发展的能源新赛道
[ ⚡ ENERGY_SYNC_ACTIVE ]AI NEXT TIPPING POINT大家好！今天我们要探讨一个正在兴起且许多人尚未察觉的巨大变革——算电协同。提到人工智能，人们首先想到的往往是 ChatGPT 的机智问答、Sora 创作的逼真影像，或是人形机器人的灵动身姿。在这些令人惊叹的 AI 技术背后，隐藏着一个我们常被忽视却日益紧迫的问题：电力。训练一个大型语言模型所消耗的电力，堪比上百个家庭一整年的总耗电量。据预测，到 2028 年，全球 AI 数据中心的年度耗电量将突破 1000 太瓦时，
AI算力关键不只芯片，超级集群靠基建落地
AI芯片完成封装之后会走向GPU，GPU再与CPU搭配成服务器形态，多块GPU与CPU协同起来就形成超节点，超节点进一步规模化后便对应超级算力集群。xAI打造的Colossus1，是一套配备22万张H100的超算集群。当这么多卡汇聚在同一系统中时，并不是把硬件堆到位就能立刻投入使用。它本质上是一项高度复杂的系统工程，目标在于把海量、离散的计算资源整合成一个像巨型计算机一样高效、可靠、可协同运转的整体。GPU可以说是集群的“筋骨”，但最终能跑出怎样的效果，关键却在于把这些“肌肉”连起来的“神经”，以及让系统
AI能耗革命：绿色技术的全球突围
随着全球聚焦于AI模型的性能突破，一场隐秘的能源变革正在重塑产业的底层架构。斯坦福发布的《2026年人工智能指数报告》发出预警：单次大模型的训练碳排放量相当于300辆汽车一生的排放总和，且推理阶段的能耗占据了数据中心总负载的65%。绿色AI已从一种“可选项”转变为生存发展的必要条件。技术路线正经历全面的重塑与升级。液冷技术的应用率在2026年第一季度已超过40%，相比上一年度实现翻番；微软联手丹麦打造了全球首个完全依赖风电运行的AI数据中心，每年减少碳排放达1.2万吨；中国的“东数西算”工程则将内蒙古的智
五一车市扫描：家用大车走俏，快充与智驾引领新风尚
2026年五一小长假，新能源车购买热潮涌现。记者在京城多家实体店探访注意到，主打家用场景和科技进阶的新能源车成为销售主角，或将成为撬动假期汽车销量的关键引擎。这繁荣的线下市场表象之下，是用户需求细分、技术快速演进等多重变量交汇催生的产业新格局。 小长假第一天，记者在朝阳区的多家车企展示厅探访看到，主打"全家出游"概念的中大型SUV被置于醒目区域，众多顾客正在咨询洽谈与实车体验。正在选购的李女士向笔者表示："家中育有两孩，还有长辈同住，原先的小轿车已无法满足需求，趁着假期来考察大型车款，方便全家共同出游。"
小米玄戒O3芯片参数解密：主频跃升4GHz，能效核增幅达68%
IT之家4月29日讯，科技媒体ximitime于昨日（4月28日）发布博文，通过深度挖掘Mi Code数据库，披露了小米新一代自研处理器"玄戒O3"（XRING O3）的详细情报。 该款芯片内部代号为"lhasa"，预计将在小米MIX Fold 5折叠屏旗舰机（内部代号Q18）上首次亮相，且目前规划为中国市场专供。 在架构设计上，相较于小米15S Pro所搭载的玄戒O1芯片，玄戒O3采取了更为激进的革新策略，摒弃了传统的大核心集群布局，转而采用"超大核（Prime Core）+钛核（Titanium Co
中共中央 国务院印发深入推进节能降碳工作指导意见
中共中央办公厅国务院办公厅关于更高水平更高质量做好节能降碳工作的意见 节能降碳是推进碳达峰碳中和、加快发展方式绿色转型的重要抓手，是维护国家能源安全、促进产业提质升级的重要支撑。为更高水平、更高质量做好节能降碳工作，经党中央、国务院同意，现提出如下意见。 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持稳中求进工作总基调，坚持有效市场和有为政府相结合，统筹发展和安全，一以贯之坚持节约优先方针，把节能降碳贯穿经济社会
2026年3月国内电视市场销量承压 一级能效产品占比显著提升
PChome 4月19号消息，根据洛图科技发布的《中国电视市场品牌出货月度快报》数据显示，2026年3月，中国电视市场的品牌整机出货量为226.0万台，较去年同期3月下降12.1%，下跌幅度与1月相当。 从零售端来看，2026年3月，线上市场的零售量较去年同期大幅下降26.2%，零售额同比下降16.8%，较前两个月的累计跌幅均有所扩大；线下市场的表现好于线上，零售量同比增长12.2%，零售额同比下降9.7%。从整体监测数据来看，Mini LED电视的零售量占比达到29.8%，一级能效产品占比达到79.6%
AI驱动综合能源管理平台的智慧变革
能源，作为城市运行的命脉与产业发展的根基，贯穿于工业园区冷热电联产、高端写字楼暖通系统乃至工厂生产线各环节，虽无形无迹，却长期面临管控难题。往昔依赖手工记录与经验调节的传统模式，导致监管乏力、调控失准、漏关常现等问题频发，既造成巨大能源损耗，也使企业背负沉重用能开支。当下，伴随人工智能技术的全面嵌入，综合能源管理平台正引发一场智慧化变革，推动能源管理由事后响应转向事前预警，由粗放开销迈向精细高效。第一部分综合能源管理平台，是融合"采集、研判、决策、管控"功能的智慧能源大脑，其关键在于运用物联网、人工智能、
超越Token数量：AI产业价值评估新框架解析
如何理解Token的核心内涵？近期，AI算力与Token经济引发业界热议。从Token工厂到智算中心建设，再到每瓦Token产出效率的关注度攀升，我国AI产业步入快速增长阶段。据国家数据局数据显示，我国日均Token调用量突破140万亿大关，稳居全球主要AI应用市场前列。随着产业规模迅速扩大，一个关键问题日益凸显：究竟该如何定义Token的本质？产业发展重心应从单纯追逐数量，转向兼顾质量与效益的平衡。业界常将Token类比为AI的燃料或能源，这类比喻虽便于理解，却未能全面揭示其本质属性。Token（词元）
AI算力全链价格攀升 产业进入"能效比拼"新阶段
算力，正成为人工智能时代最为紧缺的“硬通货”，当前全产业链价格持续上扬。 海外英伟达H100一年期租赁价格涨幅接近40%；国内云服务商集体调整定价——腾讯云Tencent HY 2.0 Instruct模型输入价上涨463%后再次整体提价5%，阿里云平头哥真武810E等算力卡产品上调5%～34%，百度智能云相关服务上调5%～30%，科大讯飞智算平台AI推理服务涨价8%，商汤科技SenseCore大模型训练费用平均上浮12%，智谱2月以来3次提价……近期算力产品全链涨价，持续两年多的人工智能“价格战”骤然逆
AI发展中的自然法则
在人工智能领域，“人算不如天算”不是迷信，不是天命。是祖先传承的“道”——自然法则、客观规律、底层逻辑。一、人算：人类对AI的全部谋划谋技术：增算力、研算法、造芯片。谋资本：投重金、争份额、求收益。谋替代：用AI替换人、压缩成本。人类认为：算力足够强、资金足够多，就能主宰全局。二、天算：自然法则设定的四重界限① 能效瓶颈人脑仅需20瓦能耗，便可完成复杂思维。AI若要达成相近能力，需要机房、电力、庞大硬件。能效差异是指数级别的。这是自然给出的最优解，人类无法超越。② 投入产出比智能每提升一分，成本呈指数级攀