服饰时尚行业数字化转型特性与理论 Chapter.03 服饰时尚行业成功案例实践 2.1 主数据统一 2.2 供应链优化 2.3 消费者体验升级 2.4 业财一体 2.5 数据驱动决策 3.1 雅戈尔数字化平台项目背景 3.2 雅戈尔数字化平台项目成果与效益 BAISON THINK-TANK 服饰时尚行业分析 Chapter.01 BAISON THINK-TANK 服饰行业秋冬趋势白皮书分析，消费者更注重“物有所值”， 将“性价比” “品质” “颜值”作为核心购买因素。购买时倾向 于选择多功能、高性能的单品（如一衣多穿），同时关注保 暖、品质与格调的结合。价格不再是唯一决策因素，穿着体 验和优质服务逐渐成为溢价的关键。 1.2.2 消费者行为变化的影响 消费者行为变化正重塑服饰行业的竞争格局，从单一功能需求转向情感价值，从大众化转向圈层化，从传统渠道转向数字 优先选择环 保品牌，76%关注可持续购物。二手时尚市场与快时尚并 存，消费者通过购买行为支持环保理念。 5）内容与社交驱动购买决策：通过短视频种草，穿搭内容 结合音乐、场景等元素，通过抖音等平台快速传播，唤醒消 费需求。社交媒体影响突出，视频推荐成为购物决策的重 要参考，品牌需加强内容营销以触达目标人群。 6）年轻群体主导消费趋势：Z世代成为时尚消费主力，推 动“穿衣理念多元化”。他们注重生活仪式感、悦己体验和

批；在智慧 农业领域，智能体赋能精准种植管理、病虫害防控、设施环境调控、农机调度与 作业等场景，助力构建“感知—决策—执行—反馈”全链条闭环智能服务。 三、中国联通创新构建全域智能城市新体系 （一）全域智能城市概念特征 中国联通积极贯彻落实国家“推进城市高质量发展”的决策部署，加快以人 工智能为代表的新兴数字技术全面深刻赋能城市建设发展，启动智慧城市产品体 系提智计划，开展筑基、融智 互作用原理，提出“全域智能城市”概念模型如下： 图 1：中国联通全域智能城市概念模型 - 8 - 综上所述，“全域智能城市”具备以下特征： 一是城市治理体系智能化革新。人工智能技术通过数据挖掘分析、机器学习 和智能化决策等，可以有效预测交通拥堵，对自然灾害和公共卫生事件进行预警， 实现城市事件的智能化识别、分派、处置和反馈，推动城市治理体系从“被动应 对”转向“主动处置”。 二是城市服务模式智能化演进。人工智能技术可以通过分析市民行为数据， 建引擎，支持快速创建具备专业认知、工具调用与实时信息获取能力的 AI 助手， 可便捷开发适用于政务客服、产业咨询、应急指挥等复杂场景的智能体。二是知 识与决策增强，提供知识库全流程管理能力，支持多格式文档、网页等多源异构 知识的统一接入、结构化解析与向量化存储，依托精准检索与知识外挂提升决策 专业性与准确性。三是可视化流程自动化，提供零代码拖拽式工作流编排工具， 可直观设计并自动化执行跨系统的复杂业务流程，实现任务智能调度、审批自动

...................................................................................115 5.2.2 信用评分与决策................................................................................................... ......................................................................................125 6. 数据分析与决策支持................................................................................................. 每月更新 业务知识库，保持对监管政策变化的即时响应能力。 2. 智能体功能设计 智能体功能设计围绕银行客户经理的核心工作场景展开，通过 DeepSeek 大模型的多模态交互、知识库整合及实时决策能力，构 建覆盖客户服务全流程的智能化解决方案。系统采用模块化架构， 确保功能可扩展性与银行业务的高适配性。 客户交互模块实现全天候自然语言对话，支持语音、文本及视 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到

比如，怎样提高一个城市的水资源利用和交通系统管理的高效性；怎样使城市系统中的各个 不同的信息得到交流和共享。随着一个城市核心系统的数字化和通信的发展，新获得的信息 通过智能化手段得到应用，并且为管理者的决策制定提供依据。 智慧的地球从城市发生 06 智慧的地球从城市发生 3 城市发展 面临挑战 城市基于6大核心系统 城市建立在一系列不同的系统之上，像城市基础设施，网络结构和环境。系统运行和发展的 。想像一下这种方式在全球范围内的各个 城市的可行性。 智慧的地球从城市发生 14 每一个可被鉴别的核心系统通过利用潜在的数字化系统的优势可以变的更加智能，从而 使产生更多有用信息来帮助决策。 智慧的地球从城市发生 15 智慧的地球从城市发生 16 • 城市作为“系统中的系统” 非常重要的是在城市核心系统里面的相互关系，它使得这个系统中的系统更“聪明”了，没有 深入，从而可以为客户提供更具竞争力的产品和服务，提升产业链整体竞争优势，为城市经济 的长期可持续发展做好准备。 城市安全、和谐发展的支柱是智慧型、人性化城市服务 • 人口和城市快速增长考验城市决策者执政智慧 2008年底，中国城镇人口已突破6亿，城镇化率达到45.7%。100万人口以上的大型城市逼近 120个，50万以上人口的城市达388个。 在人口快速增加背景下，城市安全监管难度逐步

了汽车 生产制造模式的深刻变革——传统的流水线生产将逐步被可重构的柔性单元制造系统 所取代。 “数智驱动”的本质，是通过工业大数据、人工智能与物联网技术的深度融合， 实现生产制造全流程的精准决策与自主优化；而“柔性协同”则要求企业构建敏捷响 应的供应链网络、可重构的生产系统以及生态化的协同平台。二者的有机结合，将推 动汽车制造从传统规模化生产向个性化、高效化、绿色化新阶段持续跃迁。在这场深 余家汽车生产基地实现智能化升级，推动产业链上下游超10000家供应商迈向数字化协 同阶段。 展望未来，我们认为，汽车行业数字化转型将呈现三大趋势： 一是工业AI从辅助决策走向自主优化。基于工业大模型的智能体将深度嵌入制造流 程，实现从“人机协作”到“自主决策”的跨越。广域铭岛在焊装工艺优化、能耗动态 调控等领域的实践表明，AI驱动的新一代智能工厂可提升生产效率30%以上。 王晓虎 广域铭岛数字科技有限公司 强化核心技术自主可控：自主研发工业操作系统、工业AI应用平台、深入制造场景 的工业大模型和智能体应用矩阵，为企业提供融合AI的一站式工业数智化解决方案。 • 构建开放共赢生态：通过零、低代码开发引擎系统、云辅助决策平台、制造运营管 理系统等轻量化工具，带动中小企业“链式”转型，真正实现大中小企业融通发展。 这份报告凝聚了行业智慧与创新实践。期待它能成为汽车产业数字化转型服务高质量 发展的“指南针”，帮助

区开展了数字化转型的实践探索，但整体效果仍参差不齐，部分园区面临 着园区数字化建设与产业高质量发展的需求不匹配的问题。部分园区在数 字化建设过程中，主要集中于信息化管理和基础设施建设，缺乏深度的产 业链协同、数据流通和数字化决策支撑。园区数字化转型的路径往往过于 单一，缺乏系统性的规划与实施，导致园区内的数字化程度不一，整体转 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。 购、设计研发、生产制造到销售流通的全流程，实现信息的实时共享与精 准流动，优化供应链管理，提高供需匹配的效率，提升生产与销售的协同 效率，为中小企业提供更为灵活和精准的服务支持。借助该数字化手段， 平台能够实现数据驱动的决策支持，帮助中小企业在生产过程中降低成本、 提升质量，同时提高市场响应速度。如希音通过打造数字化供应链系统， 推动跨区域协同与中小企业的规模化转型。在广州市番禺区，希音构建 “Shein 村”高 心要素之一。数据作为现代园区的重要生产要素，能够促进创新链、产业 链、金融链、人才链、服务链、价值链的深度协同，从而推动园区资源的 最优配置和高效利用。通过数字技术的广泛应用，园区内的各类数据得以 共享、流动，并通过智能决策平台和数据分析工具，将创新资源、产业资 源、金融资源以及人才资源进行有效整合，为园区的高质量发展提供强大 的动力。园区数字化服务的实施不仅是技术层面的升级，还涉及到产业结 构、服务模式、管理方

经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 《中国智慧园区发展趋势及十四五规划研究报告 2020-2025 年》 五、项目建设目标、规模、内容、建设期 （一）建设目标 本次准格尔经济开发区智慧园区的建设，以智慧决策大脑为核 心，打造数据使能、基础设施两大基础平台，建设经济运行监测系 统、智慧能耗监测系统、智慧安全监测系统、智慧安全应急系统、 智慧环境监测系统、智慧党建系统、智慧招商系统、智慧管网系统、 4、通过加强园区创新、服务和管理能力，为科技园区练就一套 超强的软实力。此外还能将给科技园区和入驻企业带来良好的经济 收益和品牌效应。园区由此重新梳理了各项服务流程，并加强了招 商、创新支持和决策管理各方面能力，园区在为企业服务的同时， 进一步提升了自身知名度，更多技术创新型企业的入驻将提升园区 的整体价值。入驻企业也可以在园区的创新流程中获得更快的发展 加速度，实现与园区共同快速成长的“双赢”局面。 时降低了园区管委会开支。打造责任管委会。 同时，本次智慧园区建设将提高管委会决策的科学性和精准性， 提高园区应急预测预警能力以及应急响应能力，越来越多的城市、 园区摒弃经验和直觉，依赖智慧大脑的数据和分析进行决策。现在 智慧大脑又超越了传统的数据分析方法，不但是对大数据分析挖掘， 对言论、图表等都可以进行深度挖掘。人工智能、大数据的深入及 广泛应用会给园区管理带来科学和精准的决策支持。提升园区内管 委会的管理形象，也能进一步体现园区领导的指挥能力和决策管理

.....225 7.7.2.3 营销效果评价系统..........................................................226 7.7.2.4 营销决策支持系统..........................................................228 7.8 数据对接方案...................... 《XX 区创建“XX 省智慧旅游试点区”工作方案》，XX 市 XX 区 旅游局，2016。 5 其他相关法律、法规、文件和技术规范。 1.3 可行性研究范围 可行性研究的根本目的是实现项目决策的科学化，避免投资决 策失误，提高项目开发建设的社会和经济效益。 可行性研究的主要内容： （1） 项目提出的背景及建设的必要性 （2） 建设现状及问题诊断 （3） 项目建设可行性分析 （4） 化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建 一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息 壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好地用信息化手段感知社会 态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策。 2015 年 9 月，经李克强总 理签批，国务院印发《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的 通知》（国发〔2015〕50 号），提出旅游服务大数据建设的主要内 容是“要求建立旅游投诉及评价全媒体交互中心，实现对旅游城市、

核心抓手，我国数字政府建设正处于从 “数字化” 向 “数智化” 跨越的关键转型期。 人工智能技术的突破性发展，尤其是生成式 AI、大模型的规模化应用，不仅为数字政府 注入了革命性动能，更推动其在政务服务、社会治理、机关运行、决策支持等核心领域 实现范式革新。 加强数字政府建设是创新政府治理理念和方式的重要举措，而将人工智能技术深度 运用于数字政府建设，进一步提升政府治理水平和治理能力，已成为新时代的必然要求。 当前，在国家 改革委印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称“指引”），提出要 充分发挥人工智能大模型的优势，为工作人员提供高效辅助，为公众和企业提供便捷服 务，推动政务创新发展，提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策。今年 11 月，国 务院办公厅发布《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，其中 既提到了要加强人工智能领域的高价值应用场景培育和开放，更好满足各领域发展需要， 同时也提到了 算法融合，实时分析交通流量、人员集聚、设施运行等状态，智能 识别异常情况并自动预警，实现从“人工巡查”到“智能感知”的转变；在公共安全管 理中，AI 应用可对重点区域人流态势、异常行为进行智能监测与风险预测，为应急指挥 提供决策支持，提升突发事件响应效率与处置精准度；在生态环境治理领域，通过卫星 遥感影像智能解译与传感器数据融合分析，实现污染源实时追踪、生态变化动态监测与 环境质量趋势预测，为科学治污、精准保护提供支撑。整体上，“AI+社会治理”推动城

阅读。 15 电子 GitHub Copilot 是 AI 编程领域最具代表性的 AI 工具，由 OpenAI 与 Microsoft 合作开发。 Copilot 具备强大的网络搜索和推理决策能力，能回答开发过程中的问题。比如通过自然语 言描述需求，Copilot 可以自动生成代码，并提供部署建议。据微软 FY3Q24（对应日历季 度 1Q24）业绩会，GitHub Copilot 付费用户数已达到 性，即通过五官（感知）、大脑（规划决策）、小脑（运动控制）完成一系列的行为，具身 智能的行动一般也基于：（1）感知并理解与物理世界交互获得的信息、（2）实现自主推理 决策、（3）采取相应行动进行交互。目前典型的具有较大落地场景的具身智能应用包括自 动驾驶和机器人，最具代表性产品如特斯拉的 FSD 自动驾驶系统和 Optimus 人形机器人等。 过去一年，AI 大模型助力具身智能的感知、决策等技术进展。如上所述，具身智能算法一 智能算法一 般可以按环节拆解为感知模型（感知识别环境信息并预测环境变化）、规划/决策模型（根据 感知结果做出任务决策）、控制/执行模型（将决策转换指令转换为行动方式）。我们以行业 领军企业特斯拉的发展为例子，观测过去一年 AI 大模型的运用对具身智能技术带来的促进： 自动驾驶：受益于 AI 大模型发展，感知和决策层快速迭代。（1）感知层：过去传统的自动 驾驶感知技术主要系“2D 直视图+CN