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。 在此背景下，基于 DeepSeek 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 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 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%  体验重构：基于用户画像和交互历史数据，提供动态产品推 荐，使交叉销售转化率提升 15%，客户满意度 NPS 指标提高 20 个百分点 关键业务指标量化目标如下表所示： 指标维度 基线水平 目标水平 达成周期 咨询响应速度 4 小时 ≤30 秒 Q3 业务处理准确率 82% ≥95% Q4 人力成本占比 35%营收 22%营收 FY2025 年运营数据显示，人工服务单笔成本为 38 元，是智能渠 道的 7 倍。与此同时，客户对 7×24 小时即时响应、精准产品匹配 的需求年增长率达 40%，传统服务模式已难以持续。 技术层面存在的关键瓶颈包括：自然语言理解准确率不足（现 有系统仅能达到 78%）、多轮对话记忆保持能力有限（超过 3 轮对 话后上下文丢失率 61%）、以及缺乏动态客户画像更新机制。这些 缺陷导致现有智能助手仅能处理

1 中国推理算力 市场追踪报告，2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理，算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理，带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年，推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21 未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键，国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 2 研究框架  中国推理算力市场综述 • 关键发现 • 中国推理算力定义及服务覆盖范围 12% 5% 4% 3% 2023 2027 推理平台及应用部署偏好 设备端 边缘服务器 本地一体机部署 私有云 公有云 来源：沙利文、头豹研究院 中国推理算力：定义与服务覆盖范围 关键发现 推理算力主要负责AI模型的推理任务，主要用于处理和执行已经训练好的模型进行实 际应用。这包括执行推理任务、处理实时数据和提供预测结果。推理过程通常对计算 资源需要快速响应，对实时性要求较高。

型的效果也未能充分发挥，亟需在现有的实践基础上，进一步完善数字化 转型的建设路径，推动园区数字化转型的全面升级。 2、内涵特征 明确区分数字园区与高标准数字园区是理解其发展路径和实施策略 的关键。二者在技术应用上存在共性，但在内涵、目标和实现路径上有显 著差异。 数字园区的产业转型通常集中在单点企业的数字化转型，规模较小， 转型模式相对单一。主要通过基础的数字技术应用推动企业的生产、管理 30%，数字化转型的整体水平依然处于较为初级的阶段，转型 深度和广度亟待提升。 为应对当前园区内中小企业数字化转型滞后现状，推动产业规模化 转型需通过多层次、多方主体的协同作用加以实现。园区内链主企业作为 产业链中的关键环节，其在数字化转型中的引领作用尤为重要。通过深化 5 供应链协同与能力开放，链主企业能够带动上下游企业共同推进数字化转 型，从而提升整个产业链的竞争力与协同效应。园区方通过提供数字化转 型 建立了跨学科联合攻关机制和中试平台，为园区内生物医药企业提供从技 术验证到工艺优化的全过程支持，加速了一批前沿生物技术的产业化落地， 有效提升了园区在高端医疗与生命健康产业的竞争力。 在推动园区产业规模化转型过程中，关键实施要素包括链主企业驱 动、平台牵引、“通用+定制”改造模式双轨并举，实现上下游协同、智 能赋能、满足规模化与个性化需求，推动整体规模化转型。首先，通过 链主企业与产业互联网平台（SaaS 化园区平台）的深度融合，园区内的

1 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 前言 当前，算力已从技术支撑要素跃升为驱动全球经济发展的核心引擎，成为衡 量国家综合实力的关键指标。各国围绕算力基础设施、技术标准与产业链主导权 的竞争日趋激烈，全球算力竞争态势深刻影响着全球产业分工、技术创新版图乃 至经济政治格局的重构。 在人工智能、大数据等技术快速发展的影响下，算力竞争已演变为涵盖政策 引导、技术突破、产业生 场景 的丰富性则反向驱动算力需求升级，工业互联网、智慧城市、生物医药、自动驾 驶等领域的深度应用，不断对算力的精准度、实时性、安全性提出更高要求。人 才作为创新主体，是连接技术研发与产业应用的关键纽带。能源保障作为算力发 展的基础支撑，直接关系到算力规模扩张的可行性与绿色低碳发展，成为全球算 力竞争中不可忽视的重要维度。 在此背景下，中国通信工业协会数据中心委员会集合算力产业专家资源和产 力的内涵已 从单一设备的处理速度，拓展为涵盖通用计算、图形处理、AI训练推理、高性能计算及 云边协同的多元化、智能化综合能力体系。这一演变使算力超越了纯粹的技术范畴，跃 升为驱动数字经济发展的关键新型生产力，成为支撑现代社会高效运转的基石。 算力发展历程是人类技术革新与产业升级的集中体现，从原始计算工具的萌芽到完 整产业生态的形成，历经多阶段系统性演进，最终成为支撑全球经济社会智能化转型的

争， 并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。 投资者渴望参与到该行业的发展，但成功需要不只 是可用的资本。在基础设施需求、确保电力资源和 及时果断的承诺方面具有关键作用。在风险极高的 环境中，上市时间的长短已成为关键竞争优势。 未来几年将考验行业的适应能力，因为技术进步、 能源限制和不断变化的需求模式继续塑造着这一领 域的格局。 当我们在编译这份报告时，中国宣布推出的颠覆性人 工智 fi r C De A Vi 无法进行翻译，因为您提供的英文文本为“n”，这不是一个有效的句子或单词。 C s L Da N N 委托（兆瓦） 计划（兆瓦） 总体而言，在关键市场，电力和数据中心的容量需求 持续超过供应，推动空置率降至历史低点，并将价格 推升至新高峰，例如北部弗吉尼亚州、北部加利福尼 亚州、达拉斯和芝加哥等主要市场。新开发项目正迅 速被预租赁，据data 资金的两倍。 这笔资本被分配到私有高净值资产，如未交易的BR EITs和公开交易的SREITs，以及面临定价差和资本 成本问题的机构基金。随着投资者将租金增长置于 优先位置，数据中心成为2025年的一项关键关注点 。MSCI报告称，2024年的总销售量达到4204亿美 元，较2023年增长9%，预计这一趋势将继续，因 为资金将从其他资产类别流向数据中心。 11 贷款机构的活动也有所增加，受到该行业强劲基本

一步依赖出口，《中国制造2025》所涉及的产品可能会越来越难以在主要国际市场上获得认可。此外， 《中国制造2025》也对中国经济产生了负面影响，在不少目标完成度良好的行业出现了“内卷”和产能过 剩现象。 如今，中国面临关键抉择：是继续实施令国内经济付出代价并可能遭到全球更广泛反击的《中国制造 2025》式的政策，还是采取更具针对性且可持续的方式以实现技术自力更生，从而最大程度降低负面的 外部影响。面对全球贸易体 Higher-than-China-Despite-Long-Term-Decline-2769> 3 Shan, LY，《亚洲开发银行表示，有关中国“脱钩”的言论言过其实，中国对于全球经济仍具关键作用》，消费者新闻与商业频道，2024 年 2 月 25 日，查阅日期 2025 年 3 月 21 日，关键创新发生在中国外这一问题， 目标明确为 “将 [中国] 对外技术依存度至少降 低30%”。 7&8 国务院积极推动新产品开发与产品质量升 级工作，尤其是在日用品领域。旨在通过一系 列举措，实现产品对进口品的有效替代，进一

要提供特定的上下文。数据越多，AI给出的 结果可能越好。 4. 持续迭代：持续采用更好的AI工具、模版、 更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 5. 总体原则 1. 启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 ⽣成式AI企业智能增效五步法® 生成式AI企业智能增效五步法® 第⼀步：启动AI思维 ⽬标： 培养领导层和关键员工对生成式AI的认知，了解其在提升生产 力方面的潜力 实施步骤： 组织AI思维培训：重点介绍生成式AI的基础知识、应用场景和 优势。 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工 投资组合构建 客⼾反馈投资策略 客⼾ 银⾏发送投资组合构建确认 投资经理 客⼾审批 客⼾审批投资组合 客⼾ 投资实施 银⾏发送投资实施确认 投资团队 定期报告和评估 银⾏发送定期报告 理财顾问 识别关键信息流和对应⻆⾊ 第三步：试点AI⼯具 ⽬标： 选择并实施适合优先领域的生成式AI工具 通过小规模试点，验证AI工具的效果并积累经验。 实施步骤： 评估并选择AI工具：根据试点任务的特点和需求，选择合适的生成式AI工

个性化需求日益增多、增量市场转 存量市场等多重压力，数字化转型能够帮助车企重构研发生产体系、优化供应链协同、 精准洞察市场需求，已成为车企突破发展瓶颈、强化核心竞争力、实现高质量可持续发 展的关键路径。 当前，汽车行业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。一方面，传统车企亟需通 过数字化手段优化研发、生产、供应、销售、服务等全价值链各环节，激发数据要素价 值，实现生产运营模式优化、业务流 来！ Ⅲ 【寄 语】 和合共生 美美与共 ——构建汽车行业数字化转型命运共同体 当今世界，数字技术正成为重塑全球产业竞争格局的关键力量。汽车行业作为国民 经济的支柱产业，其数字化转型的深入推进不仅关乎产业自身的创新升级，更是有望成 为引领制造业其他行业数字化转型的标杆和样板。在数字技术与实体经济深度融合的历 史性变革进程 史性变革进程中，服务商扮演的角色至关重要——他们是技术创新的实践者、产业生态 的构建者，也是产业链安全发展的守护者。 针对汽车行业数字化转型服务体系开展研究，具有深远的战略价值与现实意义： 其一，这是破解产业转型瓶颈的关键之举。当前，我国汽车行业数字化转型已迈入 深水区，核心工业软件依赖国外、数据要素流通不畅、新技术创新应用不足等影响行业 高端化、高质量发展的问题日益显现。通过对服务商群体的能力、产品供给体系等发展

度与中国现行的绿色园区、低碳园区、循环化改造 园区、生态工业示范园、国家级经济技术开发区、 国家高新技术产业开发区等工业园区评价指标体系 进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 3 工业园区评价指标体系指标频度分析 85 3.4 《指南》本地化关键点识别和筛选 92 3.4.1 《指南》本地化关键点分析框架 92 3.4.2 《指南》关键经济绩效指标本地化筛选 93 3.4.3 《指南》关键社会绩效指标本地化筛选 96 3.4.4 《指南》关键环境绩效指标本地化筛选 104 3.5 本地化框架及内容 110 方政府间产生恶性招商竞争等现象也导致中央和地 方财政税收的极大损失和资源浪费，2003 年国家针 对工业园区的整顿、调整行动也随之启动。 转型升级阶段（2016- 至今）——此阶段基本与 “十三五”重合。在此阶段，中国的发展关键词是 供给侧改革、生态文明建设、环境保护、战略性新 兴产业等。过去强调 GDP 增速的发展理念被“高质 量发展”、“绿色和可持续发展”理念所替代。工 业园区在此背景下也开始致力于生态环境保护、发

多，对底层数据、平 台、应用的统一性、兼容性、协同性提出更高要求。因此，如不及时 [4] 中国信通院. 数字政府建设发展研究报告 (2024 年) --新时代、新要求、新机遇下的发展形势与关键议 [R]. 2024. 数字政府建设发展研究报告（2025 年） 5 调整和优化数字政府建设方式，进一步加强统筹规划与集约部署，不 仅难以支撑业务协同深化，也无法满足人工智能、大模型、智能体等 整。因此，集约化建设不仅是落实厉行节约、反对浪费的重要举措， 更是支撑数字政府提升资源利用效率、持续迭代升级、确保安全可持 续的长效机制。 综上，我国数字政府正处于从“规模建设”迈向“能力跃升”的 关键时期，集约化建设已成为数字政府实现整体智治、智能协同的前 提条件与战略支撑，是引领“十五五”时期数字政府更高质量、更高 效能、更高水平发展的重要路径。 （三）集约化建设是破除形式主义与减轻基层负担的 的整合与统筹。表现为通过集中管理、统一调配和集成应用等方式， 对分散的政务系统、数据资源和技术平台进行系统整合，从而实现数 字政府建设的整体推进。这一过程旨在解决结构性问题，回答“资源 在哪里、如何整合”的关键命题，目的是打破信息壁垒和重复建设， 形成共享共用、协同高效的资源体系。 “约”具有精简、高效、规范的含义，突出数字政府建设过程中 的精简与高效。表现为通过削减冗余、控制规模、推动制度化与标准