公司动态 - 小米集团创始人、董事长兼CEO雷军于2026年1月3日晚间举行了年度首场直播活动 [1][4] - 直播的核心内容是现场拆解车辆，并重点阐述了小米YU7车型的续航能力 [1][3] 产品技术 - YU7车型续航能力出色的核心原因不仅在于电池容量大，更在于全方位的技术优化 [1][4] - 公司采用了新一代V6s plus电机，其运作效率相比上一代产品有所提升 [1][4] - 应用了碳化硅等材料进行能量转换，进一步提高了能量的转换效率 [1][4] - 公司从各个角度进行了能源优化，使得车辆的电耗和能耗得以空前的降低 [1][4] - 综合技术改进使YU7的整体续航表现特别出色，包括在低温环境下的续航表现也变得非常出色 [1][4]

公司运营与成本控制 - 抚顺石化公司乙烯部对气体分馏装置脱丙烷塔重沸器热源进行优化改造，以热水替代原用蒸汽 [1] - 改造后装置运行平稳，各项工艺指标符合要求，每小时可有效减少蒸汽消耗7吨 [1] - 按装置全年运行时间测算，预计每年可节约生产成本1000万元左右，直接经济效益显著 [1] 技术改进与能效提升 - 公司为压降成本、提升能效，立足精益管理，积极寻找能源优化突破口 [1] - 经过充分调研与论证，最终确定利用邻近石油二厂热水作为替代热源的技术方案 [1] - 此前，气体分馏装置的脱丙烷塔一直采用蒸汽加热，能耗成本相对较高 [1]

AI与能源关系概述 - AI已成为21世纪最具影响力的技术之一，从学术追求转变为市值和风险投资达数万亿美元的产业，标普500指数中AI相关公司市值自2022年以来增长约12万亿美元[4] - AI与能源存在双向关系：AI依赖能源供应，同时可优化能源行业，典型AI数据中心耗电量相当于10万户家庭，最大数据中心耗电量达20倍[4] - 基准情景下数据中心排放从当前1.8亿吨增至2035年3亿吨，AI在能源优化方面潜力显著，如蛋白质结构测绘加速45000倍[4] 数据中心能源需求趋势 - 2024年数据中心占全球电力消耗1.5%（415 TWh），美国占比45%，中国25%，欧洲15%，自2017年以来年增长率12%[6] - 2030年数据中心电力需求将翻倍至945 TWh（略超日本总用电量），美国占增长最大份额，其数据中心用电将超过铝、钢铁等工业总和[7] - 基准情景预计2035年全球数据中心电力需求达1200 TWh，可再生能源满足增长量的50%，天然气贡献175 TWh，核能在中国、日本和美国扩展[8][9] AI优化能源部门应用 - AI已应用于石油和天然气行业优化勘探、生产及维护，可减少钻前不确定性并预测设备维护需求[12] - 在电力领域，AI可提升可再生能源预测精度，减少30-50%停电时间，释放175 GW输电容量无需新建线路[12] - 工业领域广泛采用AI可节约能源相当于墨西哥总消费量，欧洲公司占据工业自动化解决方案50%以上市场份额[12] AI推动能源创新 - AI加速科学发现周期，如生物医学领域蛋白质结构测绘效率提升45000倍，但能源初创企业仅2%股权流向AI相关公司[13][14] - AI可探索0.01%已实验的太阳能光伏材料，加速测试电池化学成分和碳捕获分子，需政策支持商业化阶段[14] 行业挑战与机遇 - 能源部门面临数据基础设施不足、技能缺口等障碍，AI相关技能普及度远低于其他行业[15] - 数据中心供应链依赖关键金属如镓（中国占全球供应99%），2030年需求或达当前供应量10%以上[16] - 新兴经济体可直接采用AI解决方案优化流程，但需克服电力可靠性问题，数据中心容量占比不足10%[17] 排放与气候影响 - 数据中心排放从1.8亿吨增至2035年3亿吨（基准情景），占能源部门总排放不足1.5%，但增速最快[18] - 现有AI应用广泛采用可减排相当于2035年能源相关排放量5%，但需警惕自动驾驶等反弹效应削弱收益[18]