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（碳排放因子智能检索 MCP 服务器 · 零碳逻辑）

一、发布渠道截图（佐证"已通过多渠道发布并投入商业化运营"）

1. 发布_官网zerocarbonlogic.png —— 产品官方网站首页（产品定位、四库 8,400+ 因子、混合检索、Pro 买断定价）
2. 发布_Smithery收录页.png —— Smithery 平台收录页（2026 年 6 月 14 日发布，含 MCP 工具说明与安装入口）
3. 发布_PyPI页面.png —— PyPI 项目页（carbon-factor-matcher 2.3.4，pip install 安装入口）
4. 发布_npm页面.png —— npm 包页面（@nikeandocean/carbon-factor-matcher 2.3.3，含版本历史与安装命令）

以上均为公开页面截图，评审可通过对应网址自行访问验证。

二、科普漫画（碳核算因子选择中的痛点与 AI 解决思路）

1. 漫画1_碳核算的基本公式.png —— 碳核算基本原理：排放量 = 活动数据 × 排放因子
2. 漫画2_不同数据库因子不一致.png —— 痛点一：同一活动的排放因子在不同数据库中取值不同
3. 漫画3_单位不匹配与数据缺失.png —— 痛点二：单位不匹配、因子缺失，靠经验随意选
4. 漫画4_AI语义理解自动匹配.png —— 思路：用 AI 语义理解自动匹配对应因子，选择逻辑可追溯
5. 漫画5_因子选择透明可追溯.png —— 总结：AI 让因子选择透明、可追溯，替代经验式随意选择
