中国服饰时尚市场规模及发展潜力 图：中国服装市场规模 （资料来源：中商产业研究院，天风证券研究所） 6)经济与文化软实力驱动 中国服装市场规模超2万亿元，预计未来5年增速近10%，为产业创新提供了资金和市场基础。传统服饰美学与现代设计 融合，丝绸、植物染色等技术通过国际交流提升文化吸引力。 综上所述，中国服饰时尚产业的崛起是多方面因素共同作用的结果，未来需继续强化设计创新、品牌溢价和可持续能力， 以应对国际竞争与产业升级的挑战。 ，个性化、中高端 化、运动潮流和国际化将成为核心增长方向。中国服饰时尚市场发展潜力呈现如下态势： 5)新兴领域：继马面裙走红后，新中式服饰在本季时装周日程中动态不断。新中式服装可以理解为“将中国传统元素与当 下审美潮流相结合的服装”，特征包括将盘扣、立领、云肩、斜襟等元素设计在衣服上，以及宋锦、香云纱等面料纹样。中国 纺织工业联合会数据显示，2023年“新中式”服饰市场规模达10亿元级别，近三年来相关产品商品交易总额增速超过 全球时尚话语权。 4)运动与潮流融合：运动时尚服饰市场增速快， 2023年全球规模达1035.52亿美元，中国本土品牌， 如安踏、李宁等市占率稳步提升。 5）文化赋能与细分创新： “新中式”服饰结合传统元素与现代审美，搜索量暴增，订单需求旺盛。童装市场2015-2023年 CAGR领先，未来有望持续受益于家庭消费升级。 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.2.1 消费者及其行为变化情况

随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，银行业正 面临客户需求多元化、服务效率提升以及人力成本优化的多重挑 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过 65%的客户期望 获得 7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 户需求，且高端客户经理资源集中度不足导致长尾客户服务缺失。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%  智能体 处理标准化需求+ ” 人工专注复杂咨询 的协同服务范式。 1.1 银行业客户经理的现状与挑战 当前银行业客户经理面临多重挑战，主要体现在服务效率、客 户需求复杂度以及人力成本三个方面。传统客户经理平均需要同时 维护 200-300 名客户，导致服务响应时间长达 24 小时以上，且高 端客户与普通客户的服务资源分配失衡。根据 2023 年银行业协会 数据显示，客户经理日均处理事务中，60%为标准化业务咨询（如

限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、 ATM 、证 券交易所等线下部门快速普及。 2004 年之前 保险业（亿元） 证券业（亿元） 金融科技资金投入年均复合增速快。随着数字经济的全面发展，为数字金融创造更 多 技术创新的资源和应用的需求场景，银行、保险、证券等传统金融机构作为信息科技 服务的主要需求方近年来不断加大技术资金投入，据艾瑞咨询， 2023 年中国金融机 构技术资金总投入达 3,598 亿元，银行占比 74% ；除银行外，各行业技术资金投入占 力，有助于金融机构 实现高效直达的营销触达，进一步赋能传统业务的拓展与转化。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促 进存量业务边际增长率提高。金融行业的发展与市场交易情绪、投资者数量等方面息息相关，以证券业务、资管业务为例，二者以交易量、 换手率、产品规模等交易面指标为驱动源，我们将以市场交易面为增长力的传统金融业务定义为存量。金融科技赋予投资者更为简便、快 速、

智能停车引导、智慧立体停车等智慧治堵措施广泛应用。 全国主要城市积极推进智慧停车应用，首先聚焦在停车设施管理的智能化升级。 车牌识别方式取代了 IC 卡取卡方式；停车场收费由传统的现金支付逐步转向便捷的 电子支付方式；路内停车位管理由传统的人工收费逐步向 PDA 收费、PDA+地磁、PDA+ 地磁+手机 App 等方式发展。此外，利用物联网和云计算技术手段，单个停车场管理 系统的信息孤岛被打破，在城 车位使用状况进行采集，通过物联网将采集的信息以统一的数据格式上传至静态交 通大数据平台，经过大数据动态分析后，生成实时车位信息，并通过停车场的电子屏 幕或用户终端 App 进行发布，对车主进行停车诱导。 停车场集中运营管理：针对传统停车的粗放式运营管理问题，建设集团式停车管 理服务平台，对所辖区域的停车场进行统一联网接入，实施远程运营管理，提高停车 场运营管理水平，实现降本增效。 自动缴费：利用 ETC 系统或 C-V2X 行驶路线等信息，结合停车 场高精度车辆定位和线路状态感知，为车主进行停车路径规划和目标停车位导航，并 可实时监控车辆在停车场内的行驶和停车入位过程，提供必要的安全保障。车位导航 应用改变车主在传统停车场耗时耗力寻找车位的状况，优化车主停车流程，同时，也 有助于提高停车场车位使用率，实现停车资源的调度优化。 反向寻车：在大型的公共停车场内，由于停车场的空间比较大，车主往返所需要 的时间

技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 AI 技术在智能制 造中最好的落脚点之一，AI 图像增强技术、AI 缺陷检测算法等技术的 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展 ................................................................ 22 3.1.1. AI 助力传统安防，智能化转型成必然趋势................................................................ 22 3.1.2. 安防解决方案正在向云+边缘的方案演进 安防解决方案正在向云+边缘的方案演进 .................................................................. 23 3.2. 机器视觉检测：AI+提升检测精度，替代传统人眼检测 .................................................... 24 4. 标的梳理 ............................

决策，对城市基础设施、管理、运行、民生等方 面进行信息化、智能化和智慧化，与之配套的智慧城市产业链包括了智能硬件设备制造、网络通信、软件和信息服 务、系统集成、运营服务等方面，涵盖的范围较广，是传统产业链的转型升级与新一代信息技术有机结合的产物。 技术进步推动的智慧城市模式演变 智慧城市：过去 利用数字技术、信息技术和网络技 术，将城市的人口、资源、环境、经济、 社会等要素，以数字化、网络化、智能化 城市、生态城市  智慧城市代表了“新常态”下城市转型发展的趋势 智慧城市建设必要性：新型城镇化发展要求  新型城镇化要求城市建设在产业、低碳、智慧、绿色和管理水平方面 得到全面提升，必然需要在传统的空间统筹中融入多学科的科学技术 方法。  从城市现实和具体问题出发，以“以人为本”和“市场主导”为指导原则， 建设出真正更好的让市民安居乐业的智慧城市  智慧城市建设是新型城镇化的发展要求 通、气候调节等 智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  城市数据集成与动态分析平台 同衡案例：乌镇城乡 CIM 平台 实现各学科专业技术在不同空间层次上的集成、分析和协同， 推动传统建造业转化为先进制造业，并整合智慧传感网络为城 市提供系统全覆盖的智慧管理和服务。 同衡案例：贵安新区数据平台 DMS 数字模型系统 将地理信息数据、规划业务数据、法规规划内容，通过数字 化、三

����年代 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 电商的发展使得零售行业由传统的实体零售模式，逐渐发展为突破地域限制的电 商零售，到如今的新零售业态。零售行业的发展历程不仅极大提高了消费者购物 的便利性，更加速深化了消费市场与零售商的需求匹配度。随着数字化应用和现 代技 代技术的发展，线上线下一体化的发展模式被全面激活。当前的新零售业态以消 费者体验为核心，通过大数据、AI、物联网等数字化技术实现线上线下一体化、全 渠道融合的零售模式。其通过技术驱动与数据赋能，打破传统零售的物理边界与 运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运 ，供应 商资质评估、产品采购批次、退货和换货等都需要企业投入大量的人力进行资质 审核、订单协商及退换货等处理。因此，供应商的筛选和管理需要耗费大量成本。 此外，大型零售企业门店众多且分布广泛，传统模式下的跨区域库存调配效率低 下，产品质量问题追溯也常因信息滞后引发消费端的不满，难以迅速处理诸如门 店库存和产品质量等问题。零售企业，尤其是大型零售企业，需要通过数字化系统 提升供应链整合能

1 一、研究背景及高标准数字园区内涵 1、研究背景 园区发展步入创新发展驱动阶段，数字化成为推进新型工业化的关 键驱动力。随着全球产业结构调整和新一轮技术革命的推动，传统的园区 发展模式逐渐暴露出其局限性。传统的园区以土地开发、基础设施建设为 主，缺乏产业协同、创新引领、资源优化配置等方面的战略性规划，使得 园区面临着资源浪费、产业附加值低、创新能力不足等多方面的挑战。而 数字化 是提升园区内企业的基础服务质量，服务通常面向园区内所有企业，缺乏 针对性和定制化的服务，满足的是园区内企业的普遍需求。数字园区的管 理模式更多依赖传统的管理方式，重点关注土地管理、交通管理等基础设 3 施管理领域。在数字化方面，主要是通过智能化手段提升传统管理效率， 确保园区的基础设施和交通运作高效、规范。但其管理体系的创新性较低， 未能充分挖掘数字技术在园区管理方面的潜力。 高标准数字园区 型的公共服务，为企业提供技术支持、资金资助和人才培训等多方面的服 务，促进其在转型过程中实现资源的合理配置和效益最大化。园区方引入 数字平台，提供更加系统化的数字化解决方案，帮助中小企业突破传统的 数字化转型障碍，推动其在规模化、深度化转型过程中获得更高的技术赋 能，最终实现产业整体转型。 典型模式 1：引导大型企业推动产业链上下游企业规模化转型。当前 园区通过链式转型产业链条数在两条以上的占比

17 引言 美国研究报告 3 –高盛 数据中心电力需求预计到2030年将增长至少160% ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能 （AI）的快速发展所推动的。各大市场的空置率下 随着电力可用性成为传统市场中的主要限制因素， 新兴市场正在涌现，通常位于拥抱发展的成熟生态 系统附近。希尔斯伯勒和里诺作为北加利福尼亚市 场的延伸而发展壮大，而哥伦布和明尼阿波利斯则 由于靠近芝加哥而获得了势头。 数据中心到2030年将出现超过15GW的供应短缺— —接近今日第三方市场的规模。人工智能工作负载 的快速增长极大地加剧了电力问题，因为人工智能 每台机架消耗的电力远高于传统工作负载，对已经 pital最近宣布了一项新的ASX上市数字基础设施REI T，企业价值为43亿美元，包括澳大利亚和美国在内 的资产。这种资金模式和参与者动态变化的发展预 示着数据中心行业的韧性和其在人工智能驱动未来 中的战略重要性。以下是一个关于更传统合作伙伴 关系的详细图表。 随着新玩家寻求利用激增的AI需求，预计将出现更 多样化的融资模式。成功将取决于运营商如何有效 地利用合作来平衡对巨大规模的需求与创新融资。 根据Synergy Research

用算力技术优势 的同时，精准甄别并过滤虚假信息，确保教育内容的真实可靠，同时 强化学生的网络安全意识，已成为 K12 教育领域亟待解决的关键课 题。 教师算力应用能力的挑战，多数教师长期扎根传统教育体系，当 前算力应用推动教育技术与教学方法不断更新，算力应用与教师技能 储备形成断层。为了紧跟快速迭代的教育环境，教师们需要持续学习 新知识、更新教学技能，熟练驾驭智能化工具与创新教学法，着力提 相对较大。 来源：2024 年全国教育事业发展统计公报、中国信息通信研究院 图 5 高等教育学段院校及学生数量占比饼状图 高等教育学段相较于其他学段来说算力应用较为成熟。一是高校 算力建设从传统高性能计算向超智融合转型。随着 DeepSeek 的发布， 各高校纷纷接入“满血版”DeepSeek，这一发展趋势对高校算力建设 产生了较大的推动作用，当前有很多科研项目既需要超算算力，又需 慧校园，不断扩展校内知识 库，逐步优化和拓展功能。 基础设施层面呈现如下发展态势：一是算力基础设施向着“资源 集中化”“场景智能化”“服务生态化”演进。当前教育行业算力基础 设施的建设正在从传统的零散分布向着整合集中演进，算力服务厂商 以及各大高校都在推出平台类解决方案整合分散资源、优化调度效率。 面向教育行业，大量算力厂商积极打造教育领域专用算力基础设施， 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025