社会责任与可持续发展

我们是一家软件公司，自身碳排放规模有限，真正的影响发生在客户现场：一套调度或能耗优化系统上线后，会长期改变设备怎么开机、产线怎么排产。因此这份说明的重点放在「我们的产品帮客户减少了什么」，以及我们对自己提出的硬约束。

环境

客户侧。 在制造与能源行业的已上线项目中，通过排产优化、设备启停策略与用能分析，帮助客户把单位产品能耗降低 6–12%。这个区间来自已验收项目的实测对比，不是理论值：区间下限对应只有单条产线接入的项目，上限对应全厂用能数据打通且调度权下放的项目。相关能力主要落在能源与碳管理 方案里，收益口径与验收方式在立项时即写明。

自身侧。 公司自有数据中心的年度平均 PUE 为 1.28，低于同规模通用机房的常见水平；服务器与办公用电全部通过绿电采购覆盖，采购凭证按年度归集备查。办公与研发区域执行设备夜间关停策略，会议室与实验环境的闲置资源每周清理一次。

我们不把绿电采购算作「减排量」对外披露，因为这是我们应当承担的运行成本，不是额外贡献。

社会

产教融合。 公司已与 6 所高校共建联合实验室或实践基地，方向集中在工业数据、运筹优化与边缘计算。每年接收 40 名实习生，实习期不少于 3 个月，配备一名导师并给出可交付的课题；实习生的课题成果在不涉及客户机密的前提下对内公开。

乡村产业数字化。 为 3 个县域产业集群提供免费诊断，内容包括设备数据采集现状盘点、订单与库存流程梳理，以及一份可以自行实施的改进清单。我们明确不把诊断当作销售前置动作：诊断结束后是否合作由客户决定，未成交的项目也不收回报告。

用工与安全。 所有项目现场作业遵守客户的安全规程，进场前完成安全培训；驻场同事的加班时长按季度统计并纳入交付排期复盘。

治理

治理部分我们只写能落到评审条款上的内容：

1. 数据伦理四条红线：不采集与业务目标无关的个人信息；不将客户数据用于训练对外提供的通用模型；不在客户不知情的情况下进行数据出境；不用算法结果替代法律与安全意义上的强制判定。
2. 算法可解释性要求：进入客户生产环境的模型必须能给出影响判断的主要因子与取值区间；涉及排产、定价、安全相关的建议必须保留人工确认环节。
3. 供应商行为准则：对存在采购关系的核心供应商提出信息安全、用工合规与商业道德要求，并要求签署书面准则；未签署的供应商不进入合格名录。
4. 信息安全与审计：相关体系认证与测评结论见资质与荣誉 ，年度内审发现的问题按责任人与关闭时间跟踪。

2026 年目标

上述目标按半年度回顾一次，未达成的项目会在内部复盘中说明原因，不做静默调整。