根据统计口径不同，中国产业带数量在281-1100个之间，有超600万家制造企业，制造业产值占全球的35%，产能出口刚需强。按照 海关总署重点商品统计口径，2024年我国以省域为单位测算货物出口规模超过千亿的产业集群共有35个，合计出口6.35万亿元，占我 国货物出口总量的24.96%。在强烈的出口刚需下，正在萌发多种创新模式，激活产业带工厂出海。 0 500 1000 1500 2000 2024年我国省域千亿产业集群（单位：亿元） 2000亿以上 数据来源：海关总署 统计制图：亿邦智库 注：统计口径未考虑成品油和钢铁两类资源型产品 8 4 2 2 0 1 1 0 1 0 10 6 4 3 2 1 1 1 1 1 12 6 7 3 2 1 1 1 1 1 广东 江苏 浙江 上海 山东 重庆 河南 福建 四川 山西 千亿产业集群分布（单位：个） 千亿产业集群分布（单位：个） 2020 2022 2024 省域千亿产业集群 35 个 制造企业超 600 万 制造业产值占全球比例 35% - 3 - 产业带工厂三大困境：缺品牌、缺渠道、缺感知 重关税背景下，产业带传统代工模式将面临更大的挑战，需要新的模式和路径。亿邦智库调研浙江永康电动工具产业带发现，产业带 工厂散而小，大部分工厂高度依赖大客户代工订单，通常根据客户订单需求采购零部件组织生产，产业带供应链自给率高，以快速响

大模型Ernie3.0 2021.09 全球首个百亿中英对话生 成模型Plato-XL 2021.12 全球最大中文跨模态生成 模型Ernie-viLG 2021.12 全球首个知识增强千亿大模型 鹏程·百度·文心 2023.03.16 文心一言大模型3.0 2023.10 文心一言大模型4.0 2024.06.28 文心一言大模型4.0 Turbo “文心一言” 发展历程 盘古大模型5.0包含不同参数规格的模型，以 适配不同的业务场景。十亿级参数的Pangu E 系列可支撑手机、PC等端侧的智能应用；百 亿级参数的Pangu P系列，适用于低时延、高 效率的推理场景；千亿级参数的Pangu U系列 适用于处理复杂任务；万亿级参数的Pangu S 系列超级大模型能够帮助企业处理更为复杂的 跨领域多任务。 盘古大模型5.0能够更好更精准地理解物理世界， 包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更 合作落地（工程师仅需调用华为云提供的API就可以用场景理解大模型来完成给视频 数据分类的工作）。但是大模型的训练成本高昂。GPT-3训练一次的成本可能在12 00万人民币。而华为方面，在训练千亿参数的盘古大模型时，也调用了超过2000块 的昇腾910，进行了超过2个月的训练，成本极高。一方面选择小样本训练，通过自 监督的方法，以更少的标注数据来做训练，以降低成本；另一方面盘古大模型的三层

化等功能。语义识别技术的提升和生成式AI的出现能大幅度降低大型管理软件的使用门 槛，复杂功能最终都将演化成私人AI助理角色。 • 企业加速数字化转型，核心ERP场景市场空间超500亿元，泛ERP市场空间超千亿元。 疫情影响下企业数字化转型的需求更加明确，大型企业信息化基础较为完善，集团财务、 营销、协作、供应链等通用型外部性需求开始放量。业务信息化发展迅速，移动化趋势 明显。 • 央国企进入数字化转 MAjW8VmVyQzRuNyRuMxPaQ8QaQoMmMmOsRjMmMmQlOoPwObRpPuMNZrNrNMYrNqP 当前市场各主要玩家仍具备极大的市场渗透空间，泛ERP市场空 间超千亿元 2 来源：弘则研究整理 企业级管理软件主要玩家 最近一期经营状况 市场空间测算 金蝶国际 2022： 整体收入48.7亿元人民币，同比增长17%； 云业务收入37.1亿元人民币，同比增长35%； 云订阅市场空间200亿 弘则弥道（上海）投资咨询有限公司 01 企业级管理市场国产 化大势所趋 金蝶用友龙头地位显著，中国规模以上工业企业数量近40万，奠 定ERP软件大空间的根基；泛ERP空间超千亿 4 不同规模企业投入估算 中国不同规模工业企业主营收入分布（万亿元） 中国不同规模工业企业数量分布（万家） 主要玩家市场份额 来源：工信部、公司报告、互联网公开资料、弘则研究整理 0.9

存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存放上千万数量文件时， 仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。 以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式集群存储系统拥有高效的多元数据服务器 集群技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。 分布式集群存储系统能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存 放上千万数量文件时，仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。  单目录下高达千万级的文件，单一文件系统文件数量支持超过千亿（实际案例：260

数据开发 模型训练 应用推理 数据采集 可视化 模型仓库 调度优化 湖仓一体 数据管理 资源监控 工程化 数据安全 9 灵活 提供百亿及数百亿的两个模 型版本，并通过 DMOE 技 术 实现千亿乃至万亿模型 的支 持，提供灵活的模型 选择 高效 单卡完成模型推理部署，既 能够满足数十人并发需求， 支撑数百人日常使用，极大 降低模型部署和使用成本 专业 数十年行业客户理解，十数

大语言模型（ LLM ）是指使用大量文本数据训 练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或 理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多 种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等。 • LLM 是指包含数千亿 ( 或更多 ) 参数的语言 模型 • ChatGPT 是由 1750 亿数据 （ 45TB ）进行训 练的，包含了全球几乎所有的图书的电子档案 • 大模型是一种涌现，“突然”就出现了智能， 强调数据安全性 • 案例：连锁零售小模型 + 本企业加盟政策训练的 LoRA  服务潜在 加盟用户的客服替代 大模型、行业模型、企业模型（块）的区别 比较内容 大模型 行业模型 企业模块 规模 千亿参数及以上 60~300 亿参数 60~300 亿参数 特征 更像人 更像行业专家 更像企业高管 数据来源 所有能收集到的知识 正常知识 + 行业数据 企业数据 提供服务 像人一样做任何事 专业服务

| 数字化转型咨询服务 | 深耕行业 让智能生根 54 55 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 插座巨头公牛 公牛集团于 2023 年 8 月启动数字化转型蓝图规划， 为未来迈向千亿规模绘制一张可落地、可沿用的方案 梳理和规划 个领域流程 构筑统一完整的企业级 流程管理体系 构筑面向未来的一站式 数据治理体系 数据治理非一朝一夕之功，企业数字化转型也不 受到华为组织变革实践的启发，公牛集团 决定与华为合作，从顶层咨询开始，共同 规划数字化转型蓝图，学习华为数字化治 理方法与实践，来实现自身的流程再造和 管理变革，支撑数字化转型全面发展，实 现十年千亿的战略目标。 双方共同确定了以“1-3-6-X”为指引的 数字化战略愿景。“1”即一张蓝图绘到底， “3”即实现“重构决策模式、优化用户体验、 提高运营效率”3 个目标，“6”即产品研 发标准化、供应采购敏捷化、仓储物流一 让智能生根 102 103 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 日均千万票快递的背后 顺丰为干线物流 千亿件意味着什么？ 每一天有4.4 亿件快递 每一秒钟有5144 件快递在流动 最高日业务量超5.8 亿件 月均业务量逾130 亿件 月均业务收入超1000 亿元 千亿“小包裹”， 背后是“大经济”。 顺丰把数字化和智 能化触角充分地延 伸到快递收转运派 的各个环节 顺丰科技有限公司

起步期 20世纪90年代 单极快速发展期 2001-2012年 均衡扩张期 2013年至今 转型升级期 新格局 l 总量突破：工业制品出口额突破3万亿美元，我国制造业对外投资 存量进入千亿美元级别 l 产品升级：高技术产业出口占比继续增长，新能源汽车、电池等部 分领域凭借领先优势实现反向技术出海、标准出海 l 区域多元：出口从传统的欧美转向东盟、“一带一路”共建（国家） 等，投资从周边国家为主拓展至

例如四川成都天府智算西南智算中心已在投运，聚焦多模态大模型训 练，构建“云-边-端”协同的西南智算枢纽，支撑成渝地区数字经济核 心产业发展；中国移动在北京建成大规模训推一体智算中心，支撑高 复杂度、高计算需求的百亿、千亿级大模型训练推理；河南郑州智算 中心开工建设，总投资超 16 亿元。当前，以智算中心为代表的数字 新基建正加速推进、快速落地。 （三）技术革新，激发智算行业创新活力 随着大模型参数量持续增大，数据处理难度和模型训推复杂度不 在金融领域，金融机构可借助大模型创新业务模式、制定金融产品开 央国企智算创新实践报告（2025 年） 6 发策略，评估信贷、市场等风险，在风险事件发生前预警并提供应对 策略，减少潜在的损失。如中国工商银行开发千亿级 AI 大模型，构 建智慧化风险管理大数据应用生态链，推动风险管理从“事后分析”向 “事前甄别”和“事中干预”转变。在教育、娱乐等领域，大模型可提供 智能问答、个性化推荐等服务，满足用户需求。

，为企业提升服务质效、实现高质量发展提供了强大助力。 人工智能在展现出巨大潜力的同时，其高昂的算力成本也让很多企业望而却步。以近期火爆出圈的 Chat GPT 为例，其实际参数 规模可能已经达到千亿级别，预计要使用约 3000 个或者更多的 A100 GPU 芯片，若在云端训练，拥有 1750 亿个参数的 GPT-3 单次训练成本或将近 500 万美元。 鉴于上述实际，有效降低算力成本已成为企业打造更高阶 研发 GLM 预训练架构，2021 年训练完成百亿参数模型 GLM-10B，同年利用 MoE 架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型， 2022 年研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B 并开源。2023 年，智谱推出千亿基座对话模型 ChatGLM 并 两次升级，开源版本的 ChatGLM-6B 让大模型开发者的本地微调和部署成为可能，在开源社区受到广泛欢迎。目前，智谱开源 模型系列全球累计下载量超过 “璇玑玉衡”大模型是一个通用大模型，主要服务于康养、法律、教育、文旅、育种等行业领域，提供辅助决策、咨询分析和模 拟仿真等服务。该模型具有行业能力增强、安全可信、支持全栈国产化等技术特点，已形成 90 亿、139 亿、570 亿、千亿等多 种参数量版本，可部署于云、边、端不同场景。在模型量化压缩、多模态技术产品以及 MOE 架构搭建方面进一步搭建了核心技 术壁垒。以璇玑玉衡自然语言交互大模型为基础，卓世科技还打造了面向行业开