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印度锂采购路线图
锂是锂离子 (Li-ion) 电池技术中使用的一种关键矿物，预计在未来十年将在推动电动汽车和固定式储能应用的普及方面发挥关键作用 (国际能源署 [IEA]，2021)。锂的重要性体现在其被列入全球八大经济体 (美国、欧盟、日本、加拿大、澳大利亚、中国、韩国和印度) 的关键矿物清单中，是仅有的三种被所有八个国家纳入评估的矿物之一 (另外两种是钨和钴) (Chadha 等人，2023)。2023 年，印度重申了锂的重要性，将锂与其他 29 种矿物一起指定为“关键”矿物 (矿业部，2023a)。国际能源署还预测，清洁能源用锂需求将成为全球各类关键矿产中增长最快的，在国际能源署净零情景下，2022 年至 2045 年间将增长 17 倍，凸显其在推动能源转型方面的独特重要性（IEA，2023a）。
AI全球服务：Infosys Topaz
Water data visualization : Real-time monitoring with 3D simulation and HMI SCADA with alert engines • Real-time flow monitoring • Water label monitoring • Abnormality detection Water data analytics: Artificial intelligence algorithm for • Environmental & Social Impact Score (ESIS) • Water discharge and withdrawal related impact • Culvert design and analysis Water reporting : Asset wise intelligence for quality and quantity of different sources •GRI 303取水•GRI 304水排出•GRI 305：水消耗水数据合规性：用于与其他利益相关者连接和共享信息的数字平台•水费•罚款•公共披露
Neoen_2021-2025 路线图更新
注：数值与既定政策情景相对应 (1) 包括太阳能、风能、水力发电、生物能、地热能和海洋能 (2) 化石燃料和核能 资料来源：IEA 2022 年世界能源展望
电池 2030+ 路线图 1
利用人工智能 (AI) 的可能性，BATTERY 2030+ 倡导开发电池界面基因组 (BIG) - 材料加速平台 (MAP) 计划，以大幅加速新型电池材料的开发。一个核心方面将是开发一个共享的欧洲数据基础设施，该基础设施能够自动获取、处理和使用来自电池开发周期所有领域的数据。基于人工智能的新型工具和物理模型将利用大量获取的数据，重点关注电池材料、界面和“中间相”。将使用多种互补方法生成跨越多个时间和长度尺度的电池过程数据，包括计算机模拟、自主高通量材料合成和表征、操作实验和设备级测试。基于人工智能的新型工具和物理感知模型将利用数据“学习”电池材料和界面之间的相互作用，为改进未来的电池材料、界面和电池奠定基础。
战略计划-2022-2026 路线图...
序言................................................................................................................................ 4