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

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

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、

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

化协同闭环 处理。 企业构建智能化平 台 ，集成不同业务 领域的数据 ，实现 全方位的智能决策 支持。 模型和算法引入使 得企业能够进行更 高级的数据分析和 趋势预测 ， 支持更 精准的战略规划和 决策制定。 最初的阶段主要集 中在内部信息的基 本传递上 ，通过办 公自动化（ OA 系 统） （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 成长阶段（ 21 世纪初 -2010 年 代） ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 如字节跳动利用数字技术精准定位短视频 和直播目标客群。 腾讯在社交媒体、 游戏、 金融科技领域开始布局。 快速发展阶段 移动互联网发展 ，企业对数字化运营 需求增长、 数字化运营市场规模扩大、

利，不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。投资者务必注意，其据此作出的任何 投资决策与本公司及本公司员工或者关联机构无关。 市场有风险，投资需谨慎。投资者不应将本报告作为投资决策的唯一参考因素，亦不应认为本报告可以取代自己 的判断。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。 本报告版权仅为本公司所有，未经书面许可，任何机构和个人（包括本公司客户及员工）不得以任何形式复制、

双重 挑战，尤其对缺乏专业技术储备的实体企业而言，系统研发过程中需要克服技术 架构搭建、数据资源整合与智能化应用开发等多重行业性难题。 数据驱动的商业决策需求增加。许多零售商在日常经营活动中过度依赖资深店长 的主观经验判断，这类个人决策模式存在较强随机性且缺乏科学验证依据。此外， 一些零售商会采用来自多个供应商的本地单点系统解决方案来满足不同的功能 性运营需求，导致数据存储分散、维护流程割裂及处理标准不一。这种系统性缺陷 性运营需求，导致数据存储分散、维护流程割裂及处理标准不一。这种系统性缺陷 长期积累下，往往引发数据格式混乱、信息孤岛固化、存储管理安全隐患等问题， 最终造成关键业务数据失真。由此产生的决策偏差不仅影响商业判断准确性，更 会从根本上动摇门店运营管理的稳定性。 全渠道服务能力薄弱。在消费市场加速向线上迁移的背景下，实体零售商面临构 建全渠道服务体系的迫切需求。然而多数企业受制于数字化基础薄弱，既未能搭 建完整的线上销售场景， 经营思维，通过构建全流程数字化能力实现对前端消费场景的智能感知、中台数 据的深度挖掘应用以及后端供应链的敏捷响应协同。对于实体零售商而言，其需 更有效地进行数字化转型，将数字技术深度融入会员服务、商品管理、营销决策等 核心环节才能提升客户黏性与运营效率。 技术驱动行业发展。当前零售行业的变革升级主要源于新一代信息技术的融合渗 透与创新应用。以�G网络、AI、物联网为代表的前沿技术体系逐步形成产业支撑

智慧社 区 智慧民 生 IPV6 虚拟化技术 微电子技术 云计算 3S 技术 物联网 三网融合 无线网络 手机通讯 智慧城市 智慧城市建设涉及城市运行状态的感知、传输、计算、分析、共享、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 Data Square • SODS 集成了城市管理、社会福利、文化、旅游、环境、安全、教 育、医疗、产业、经济、交通等 33 个公共信息系统和 880 个数据 库，实现各个不同部门的数据整合，辅助决策并提供在线服务。 国际案例：阿姆斯特丹智慧城市数据系统 • 通过数据和系统整合推动城市建设， 11 个不同的控制中心来管理 城市主要基础设施：电力、水、供气、公共交通、气候调节等 智慧城市：问题导向，以数据为核心 同衡原创：“自上而下”与“自下而上”相结合的智慧城市发展模式 自上而下： •政府对智慧城市做出合理的 顶层设计与总规划 •政府建设必要的网络、数字 及其他基础设施 •根据具体城市问题实际分 析，根据科学系统的决策结 果建设智慧城市应用项目 自下而上： •政府通过如开放数据等方式 引导民间和企业协助解决城 市问题 •发现来自民间、企业的改善 城市的创新，扶持鼓励其发 展 可持续、基于城市 问题出发的智慧城

体育场馆智慧化 stadium intelligence 以体育场馆空间为主体，应用BIM、云计算、物联网、5G通信、大数据、人工智能、数字孪生等现 代信息技术，形成体育场馆即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管等功能为一体的新型 建设和运行管理模式。 4 缩略语 下列缩略语适用于本标准。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用编程接口（Application 全认证、安全运营管理、平台安全架构设计等安全保障。 DB33/T 2305—2021 4 6.3 核心技术层 6.3.1 核心技术层向各场馆、各部门提供计算、存储、传输、学习、推理、决策等保障和服务。 6.3.2 核心技术层可应用 BIM、云计算、物联网、5G 通信、人工智能、VR、边缘计算、数字孪生等现 代数字技术。 6.3.3 核心技术应用应符合 GB/T 31168、GB/T 功能模块 为公众提供相应服务。 6.8.5 数据可视化大屏展示实现对场馆人流、车流、经营数据、能耗、空气质量、水质、水温、设备 运行等各类数据的采集、清洗、汇总、利用、实时呈现，为场馆运营管理人员决策和用户消费选择提供 依据和支撑。数据可视化大屏展示应满足本标准 7.3.8 的要求。 6.8.6 场馆运营指挥平台通过物联网、大数据、可视化大屏、广播通讯、监控设备等技术和设备对场 馆赛事活动等运