2.1.4 预期传播 ........................................................................... 15 2.1.5 预期稳定 ........................................................................... 15 2.1.6 预期释放 ...... .........................37 4.1 预期传播主动性强，市场反馈偏弱 ..................................... 37 4.2 预期稳定保持了相对优势........................................................ 39 4.3 预期释放回报性增强，价值分层凸显 ......... 图1 2024 年专精特新上市公司行业分布 数据来源：Chocie，和恒整理 说明：以上行业信息剔除了银行、非银金融以及综合三大行业，下同 面对逆全球化的挑战，它们更成为产业链安全的“稳定器”。近 年来，全球分工体系重构与外部遏制压力加剧，中国制造业对产业链 供应链的“自主可控”需求日益迫切。专精特新企业凭借对细分领域 的深度渗透，承担起“填空白、补短板”的使命——无论是关键设备

首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。 大模型底座能够为企业提 供强大的 AI 能力支持，助力其在智能化竞争中脱颖而出。 3.1 整体架构概述 企业数字化转型 AI 大模型底座项目的整体架构采用模块化设 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、非结构化和半结构化数据的多源异构整合，采用分布式数据库

金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 前言 在数字经济时代，数据作为新型生产要素、算力作为核心生产力，正深刻重塑金融业发展格局。数 据中心作为金融数字基础设施的核心载体，不仅是业务稳定运行的基石，更是驱动创新、赋能转型的重 要引擎。随着金融业务线上化、智能化、场景化程度的不断提升，数据中心的架构设计、运营模式与技 术能力也面临着前所未有的挑战与机遇。 近年来，金融数据中心呈 经过公司上下的仔细研讨，2022 年新数据中心建设项目被提上日程，项目旨在通过引入私有云方案建设新数据 中心，并基于新数据中心及老数据中心构建公司生产业务的灾备系统，实现 IT 基础架构的全面升级，提高系统运行 的安全性和稳定性，满足监管对业务连续性保障的合规要求，为公司数字化转型提供良好的技术平台，促进业务创新、 灵活性、效率和竞争力的提高。 云数据中心通过引入先进的云计算架构构建了强大的基础设施 IaaS 服务能力，兼容传统稳态环境下软硬件资源 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 02 提高 IT 资源利用效率、管理水平、服务保障能力。 信息系统结合业务场景可灵活选择适合的技术架构和资源部署方式，以便更高效、稳定地实现业务目标，实现 IT 统一标准、服务、管理的要求。 基于云数据中心 IaaS 平台上，项目也同时构建了云 PaaS 平台服务能力，包括 Devops、微服务开发框架、应 用运维监控中心、

这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访问需进行身份验证，确保系统的安全性和用户数据的隐 私保护。通过这些核心设计理念，AI 大模型流水分类系统能够高 效、稳定地运行，满足实际业务需求。 3.1 种机器学习算法。  模型推理层：执行分类模型的实时推理，返回结果供后续处 理。  用户交互层：提供友好的用户界面，让用户方便地进行操作和 获取信息。  监控与管理层：保证系统的安全与稳定运行，对异常进行实时 响应。 通过这种精细化的模块划分和清晰的层次结构，AI 大模型流水 分类系统能够高效响应用户需求，同时便于后续的系统升级与优 化。 3.2 各模块功能描述 在 AI 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一

链协同创新。然而，随着企业数字化系统复杂度激增，多源异 构数据、跨平台服务交互等问题导致运维风险攀升，传统监 控手段难以精准定位故障与性能瓶颈。在此背景下，构建端 到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 10 豪鹏科技通过引入博睿数据Bonree ONE智能运维平台，构建了覆盖基础设施、网络性能、业务系统的全景式监控体系，实现从被动运 维到主动预防、从人工干预到智能决策的数字化转型，有效提升系统稳定性与运维效率。 ｜ 让IT运营更智能 Bonree ONE 赋能豪鹏科技 打造智能化 IT 运维体系 11 监控范围不足 此前，豪鹏科技使用开源zabbix、promet 趋势分析，实现基础资源、网络、业务系统的统一监控。 豪鹏科技在信息化建设中持续投入大量核心基础设施，涵盖服务器集群、网络设备、数据库系统、中间件平台 及 K8S 容器云等关键信息 系统，当前保障核心业务持续稳定运行工作仍以传统人工方式为主，缺乏统一的智能化监控体系与自动化处理机制，运维效率与资源利 用率难以进一步提升。 应用场景 1 智能告警与事件管理 通过Bonree ONE AI

智算中心的安 全稳定运行，降低对外部技术的依赖。在资源协同性方面，央国企资 金实力雄厚，行业数据丰富，智算建设过程中，不仅只关注企业自身 盈利能力，同时关注行业发展，会积极整合内外部资源，推动产业链 央国企智算创新实践报告（2025 年） 12 上下游企业的协同发展，提高行业整体算力应用和服务水平。在安全 性方面，央国企在智算中心的建设和运营中，更加注重安全稳定和合 规运营，会 规运营，会严格遵守国家相关法律法规和政策要求，加强网络安全和 数据安全管理，确保智算中心的安全稳定运行。在可持续发展方面， 央国企会更加注重环境保护和节能减排，采用绿色节能的技术和设备， 降低智算中心的能耗和排放。同时，央国企还会关注社会事业服务能 力建设，利用智算中心的技术优势为社会提供优质的公共服务和产品， 推动社会进步和发展。 （四）智算中心建设模式 央国企智算中心建设总体上遵循方式选择、选址布局、建设规划、 适用于对算力有较高定制 化需求、需要长期稳定运 行，且对数据安全有严格 要求的场景，如一些大型 金融机构、科研机构 租赁 根据业务需要，从专 业服务商处租赁智算 资源和服务 优点：控制建设成本，可根 据业务变化灵活调整租赁、 自建资源比例和使用方式， 兼顾灵活性和自主性 缺点：管理复杂性增加，面 临技术整合挑战 适用于业务多元化的大中 型企业，既有相对稳定的核 心智算业务需求，又有弹性

在全球经济格局深度重塑、新一轮科技革命方兴未艾的时代背景下，专精 特新企业的战略地位愈发凸显。它们不仅是市场经济的活力单元，更是承载国 家战略意图、确保经济安全与推动高质量发展的“战略支点”。 （1）产业链的“稳定器”与“强链者”：专精特新企业往往扼守着产业链的关 键节点，掌握着若干“独门绝技”或核心零部件的生产能力。它们的存在，极大地 提升了我国产业链的韧性与自主可控性，是解决关键核心技术“卡脖子”难题、实 术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传统信贷产品追求短期、稳定现金流的逻辑相悖。 为技术创新的先锋力量，专精特新"小巨人"企业展现出强劲的创新动能—— 工信部数据显示，截至2024年，这些企业平均授权发明专利22项，远超同规模 企业；更有347家企业荣膺 贡献了10.9%的利润。 （3）现金流特征：投入期与回报期的错配高额的研发支出导致企业在成长期 可能面临持续的经营性现金流为负或微利状态。资金的大量投入与盈利回报之间 存在显著的时间差，对资金链的稳定性和长期性提出了极高要求。 3.2 融资需求图谱与渠道偏好 基于上述特征，专精特新企业的融资需求呈现出全生命周期、多元化和战略 性的特点。 （1）融资渠道偏好分析：专精特新企业对单一的融资渠道存在天然的警惕，

自动化生产，是目前数智化水平最高的 生产车间之一。全自动化的冲压生产线能够在 4 秒内完成一个冲压件的生产。在压铸车间内， 全自动压铸机利用 AI 实现精准控制铝水的消 耗量和动态调节模具温度，确保压铸件的质量 稳定可靠。在焊接车间，穿梭的 AGV 小车在 智能物流体系的调度下，像忙碌而有序的勤劳 小蜜蜂将零部件运输到指定位置，提升运输效 率，确保生产顺畅进行。而在总装车间，运转 着整个数智工厂的“智慧大脑”，这个 价值链的天花板发起冲锋，从而实现 从汽车大国迈向汽车强国的跨越。 深耕行业 让智能生根 10 11 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 订单拉动生产，OTD 预估 2 可视化质量追溯，设备稳定性 20% 绿色节能，年等效碳排放 70000 吨 周 数字化的技术让我看到了光， 让我看到了希望， 知道了我们要奔跑的方向， 迎着光我们携手共进 深耕行业 让智能生根 12 13 华为制造与大企业 数字化转型顶层设计，全面梳理定义广汽研发领域相关流程、角色、规则， 展开全面的流程变革； 其次，在研发平台建设上，基于华为全栈自主创新的 ICT 基础设施，为 广汽研发业务提供按需获取、安全稳定的坚实数字底座。基于华为工业 数字模型驱动引擎构建起广汽研发业务中台，在动力总成、发动机设计 等领域替换原有仿真数据管理平台，统一研发数据，实现跨领域高效协同； 提供多种开箱即用的业务数据管理功能，通过低代码或零代码就能构建

为背后的深度信息，能够实现更有效、更强针对性的信息推送，增强集客能力，购买行为将大大 地增加，这不啻是获取更大回报的契机。 可视化应用的商业价值 随着视频的高清化和泛在化、人脸识别技术和行为识别技术的成熟稳定，以及酒店场所基于 可视化信息来分析消费行为和统计消费轨迹的迫切需求，视频监控被赋予了更多的商业价值，比 如深度参与客流统计分析、动线管理等。配合相关软件，酒店的决策者可以掌握包括 KPI 指标、 线局域网将分散于酒店各区域内的具有独立功能 的多台计算机及其外部设备，通过网线和光纤线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及 网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递，并高速高效、稳定可靠、安全、易管 理维护的信息基础平台。 整个酒店网络的有线局域网建设将覆盖餐饮娱乐、办公会议和公寓酒店，有线局域网全网采 用以太网协议，根据数据流量和线路资源，采用以太网线或光纤线路进行组网，以太网线的连接 成接入层、汇聚层和核心层；不同层级选用不同性能的交换设备，层数越高性能越强，即核心交 换机强于汇聚交换机，汇聚交换机强于接入交换机，接入层、汇聚层多采用单线路连接；核心层 按照设计规划可进行冗余化部署，实施双线路和双设备以提升系统的稳定性和可靠性。外联网络 一般分为内部网络和互联网，通过核心路由器进行路由和地址转化。 为了加强酒店网络有线局域网的安全性，防止广播风暴，有效的利用网络带宽，减少网络负 载，提高网络传输速率，一般在局域网内开启

15 33 34 引言 执行摘要 2025 年全球商业和宏观经济趋势 通货膨胀：回归近期历史常态 GDP：增长稳定但不温不火 利率：从缓解通胀到实现增长 就业：整体稳定 能源：紧张局势加剧，石油价格上涨 中国经济格局：中国将会走向何种增长模式？ 2025 年六大领导力主题 1. 人工智能与采购运营模式的演变 2. 人工智能驱动的采购协同：众望所归 年 10 月，国际货币基金组织 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% 2025 年重点趋势观察 1. 2. 3. 4. 5. 冲突与贸易战 需警惕地缘政治不稳定带 来的供应和价格压力，包 括中东冲突、俄罗斯入侵 乌克兰以及持续的贸易紧 张局势 食品价格上涨 农业生产成本上升、需求 增加及极端天气事件可能 导致食品价格上涨，推高 通货膨胀 政府和政策变化 能通过刺激经济活动和 需求带来成本压力 石油价格波动 如果减产、冲突或市场 变化导致石油和能源价 格上涨，成本可能增加 2025 年趋势洞见 8 采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 GDP 增长稳定但不温不火 根据国际货币基金组织 2024 年 10 月版《世界经济展望报告》的预测，2024 年和 2025 年全球增长率预计将 保持在 3.2%。4 美国经济增长率预计将从 2023 年的