2023年6月6日,北京 – 日立集团 (TSE: 6501) 旗下提供现代基础架构、数据管理与数字解决方案的子公司 Hitachi Vantara 最新发布的《数据基础架构可持续发展状况报告》显示,中国企业已将可持续发展列为优先事项,60% 的受访企业表示已制定碳中和规划,76% 已制定净零碳排放规划。然而,尽管 76% 的受访企业称将“按计划”或“提前”实现碳减排目标,调查显示,实际进展可能并不像许多企业认为的那样顺利。
下载《数据基础架构可持续发展状况报告》全文:
https://www.hitachivantara.com/en-us/lp/data-infrastructure-sustainability-report.html
这项全球性调查共有 1,000 名 IT 领导者和最高管理层参与其中,包含 100 名中国的受访者。该报告旨在彰显可持续发展对企业的重要性,并综观应对当前数据可持续性挑战的种种举措。在中国市场的主要发现包括:
Hitachi Vantara 中国区技术销售总监谢勇表示:“国家号召各界大力发展数字经济并提高绿色化水平,该指示已得到企业的积极响应。正如调查所呈现,超过一半的中国企业表示已制定碳中和规划和净零碳排放规划。究其根本,许多企业认为可持续发展规划由满足客户的环保期待和履行道德义务所驱动。事实上,他们可能忽略了实施可持续发展战略对企业自身的长远发展带来的好处。为响应政策并实现长期高质量发展,企业需要制定具体的战略和实施规划,获得领导层一致支持,并采取数据驱动的方式管理所有 IT 资产的排放,包括边缘环境、内部环境和外部环境。”
数据中心在减排方面的关键作用
尽管数据中心碳足迹削减缺乏进展,但仍有 24% 的受访企业表示,创建生态友好型数据中心是企业的高优先事项或极高优先事项。当被问及已采取哪些措施减少碳足迹时,31% 的受访企业表示已采取数据中心低碳化举措。然而,数据中心低碳化被普遍认为是企业需要外部援助的领域,42% 的受访企业表示需要第三方帮助。企业通常采取的其他措施包括采用替代能源和最新技术解决方案来减少碳足迹。
另一个问题是,最高管理层未能充分认识到数据中心现代化对实现企业整体可持续发展目标的重要意义。在本调查中,首席执行官 (CEO) 和首席信息官 (CIO) 展现出的认识水平普遍更高,有 75% 的 CEO 和 100% 的 CIO 表示,生态友好型数据中心是减少公司碳足迹的最有效方法之一;然而,仅有 20% 的首席财务官 (CFO) 持有该观点,更有甚者,没有一位受访的首席可持续发展官 (CSO) 持有该观点。
有关 Hitachi Vantara 助力企业可持续发展的更多信息,请访问:https://www.hitachivantara.com/en-us/solutions/sustainability.html
深度透析可持续发展取得成功的关键
根据企业在实施八个关键的可持续发展举措来创建生态友好型数据中心方面的进展水平,本调查将受访企业分别评为领导者 (leader)、先进者 (advanced)、早期实施者 (early implementer) 或起步者 (beginner)。总体而言,中国的“领导者”更有可能表示创建生态友好型数据中心是高或极高优先事项,在实际调查中,这一比例达到了 50%;相比之下,只有 22% 的“起步者”持相同看法。然而,二者的碳中和目标相差不大,“领导者”的目标是 2041 年实现碳中和,而“起步者”则是 2042 年。
关于 Hitachi Vantara 如何帮助客户实现数据驱动的可持续发展的更多信息,请点击此处。
调查对象概况
受 Hitachi Vantara 委托,ThoughtLab Research 在全球范围内采访了从事金融服务、制造、运输、医疗保健、公共部门等广泛行业和领域的 1,000 名受访者。
受访者分布在北美的加拿大、美国,欧洲的英国、德国、西班牙、意大利和北欧地区,以及亚太地区的印度、中国和澳大利亚。几乎所有受访者 (96%) 都来自拥有 1,000 名或以上员工的公司。
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能,通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统,通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为,据称可减少95%的不当行为。此外,AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴,帮助教育者快速设计课程。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。