.......................................................................................17 2.1.1 实时响应客户问题............................................................................................... 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。 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 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%

型。在城市 治理方面，智能体通过自动化处理高频政务事务，实现跨部门数据共享与业务协 同，利用物联网感知设备实时采集城市运行数据，结合大模型分析历史规律，预 测潜在问题。推动城市治理模式从“被动响应”向“主动预判”的转变。杭州市 着力打造城管 AI 智能体，支撑城市治理、管理在线、综合执法等重点场景的智 能应用。在公共服务方面，智能体助力提供个性化服务、支撑打造精简化流程， 依托 5G、 压缩至 1 分钟内，成功应 用于南京防汛防台场景中，推动积水检测算法准确率突破 90%，实现水位视觉特 征协同分析。二是小样本迭代优化引擎，建立动态调优机制，通过少量样本多轮 迭代解决长尾场景响应难题。典型案例中，雨花台区共享单车违停识别算法经几 十个标注样本、3 轮训练后准确率从 75%提升至 95%。同步搭建开放共享的“AI 超市”，沉淀 50 类智能标签库（含 2 万种目标标签、300 中，可以将百余路视频流分析任务动态分配至算力节点，事件响应速度提升 50%， 资源利用率达 85%。中国联通以“数据要素×算法创新×算力支撑”三位一体融 合架构强化模型能力建设，重塑城市智能治理新范式，为全域数字化转型提供核 - 11 - 心驱动力。在大模型技术指标方面，算法平均准确率 96.21%、召回率 95.93%， 跨部门数据调用响应时效从 72 小时压缩至 1 小时级。通过“市级统筹-区级共享”

自身需求的服务与产品资源，推动了超过 900 家企业的转型与升级，发布 了 1866 项产品与服务，显著提升了园区内企业的生产效率和市场响应能 7 力。 典型模式 3：引入产业互联网平台，实现供需高效匹配，推动中小企 业规模化转型。为解决中小企业集聚园区在数字化程度低、响应速度慢以 及基础配套不足等问题，推动园区内链主企业打造产业互联网平台为有效 的解决方案。园区内中小企业通过相关产业互联网平台打通从产品原料采 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”高效“小单快返”订单执行中心，形成了一个以快速响应和 灵活交付为核心的供应链枢纽，通过数字化平台实现供应链上下游的高度 联动，优化生产效率，大幅提升了供应链的响应速度。在肇庆新区打造了 希音湾区西部智慧产业园，集成智能分拣中心、订单分拨中心和智能制造 小企业的转型升级。工厂的 订单量和收入显著增长，多数工厂的年订单金额已超过 300 万元人民币， 保障了供应商的稳定运营。借助柔性供应链的优势，希音在番禺的加工厂 8 响应时间要求仅为 7 天，展现了极强的柔性响应能力，确保了高效的订单 交付。 典型模式 4：依托国家实验室与创新实验室，促进新技术孵化与应用 转化，助力产业前沿性转型。在园区产业规模化转型过程中，国家实验室 与创新实

I+政务服务”不 仅优化了企业群众办事体验，也推动了政府服务从“人找服务”到“服务找人”、从“被 动响应”到“主动赋能”的深刻转型，为构建整体协同、智慧便捷的政务服务生态奠定 了坚实基础。 二是实现社会治理精准预防，全面增强城市韧性。通过“AI+社会治理”创新，城市 治理实现从被动响应到主动干预的模式转变。例如，在城市运行监测方面，通过视频感 知、物联网设备与 AI 算法融合，实时分析 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 市治理体系向精细化、智能化演进，构建起全天候、全覆盖的智能感知与快速响应网络， 显著提升了城市安全韧性与运行效能。 三是重塑 项目申报、政策兑现、空间资源匹配等服务全面数字化、智能化，显著提升了行政服务 效能与企业满意度。这些实践生动展现了政策要求向“产业链”与“服务链”深度融合 的转化，标志着开发区服务模式从传统的被动响应，向基于数据智能的主动赋能与前瞻 服务演进。 此外，5G 等新基建设施的完善进一步拓展了服务边界。肇庆高新区行政服务中心以 AI 赋能政务服务，深度融合 AI、大数据、5G 等新一代信息技术，构建了线上线下一体化

本项目总投资估算为 5303.39 万元，资金来源为自筹资金及补 贴资金。 七、经济与社会效益 （一）经济效益 1、可为实现园区整体效益最大化提供有力的信息技术支持，快 速对突发事件进行应急响应，减少应急响应时间，提升事故处置效 率。此外，通过采用信息化技术提高应急管理、应急指挥能力和水 5 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 平，保障了职工和广大人民群众生命财产的安全，避免或减少国家 系统、跨越平台、跨越数据结构的新型智慧园区将在技术上使园区 内部纵向、横向部门得以流畅协同。其二，由于利用大数据技术， 数据获取、处理及分析响应时 间大幅减少，工作效率明显提高，同 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 能力。 另一方面，根据《内蒙古自治区国民经济和社会发展第十四个 五年规划和 2035 年远景目标纲要》中提出加快推进工业园区智慧 化建设，实现企业运行数据采集、安全环保在线监控、突发事件应 急响应、交通物流协调调度、入园企业综合服务等数据应用功能， 将工业互联网、人工智能、5G 应用场景等汇集园区，到 2025 年， 智慧工业园区建设覆盖率达到 100%。本次建设也是国家政策的必 经路线。

限，普惠覆盖不足。省市级平台建设完善但向县乡延伸不足，部分基 层仍需自建系统，导致服务覆盖不均、普惠性不足，政务协同和减负 效果受限。四是运维保障薄弱，能力持续性差。缺乏常态化运行监测、 问题响应及能力迭代机制，同时财政和技术支持不足，影响共性能力 的持续优化和高效运行。 面向新阶段的数字政府建设，应以平台为核心驱动，统筹推进共 性能力集约化建设的整体布局，从平台化整合、标准化模块化、分级 置，基层操作失效且存在数据泄露风险，增加额外成本与安全隐患。 三是省级平台技术能力存在“小马拉大车”困境。政务 APP 平台架 构和运维团队无法完全支撑全省多模块、多业务、高并发使用，出现 响应延迟、故障处理滞后等问题，影响服务质量和集约化效能。四是 分散建设的“隐形壁垒”依然存在。垂管系统与省级统一平台对接难， 部分功能未纳入统一管理，建设惯性与路径依赖加剧资源碎片化，阻 碍真正实现“一端通办”。 一是通过通用性指标评估，筑牢应用基础运行底线。通用性指标 聚焦应用普适性运行要求，评估内容包括：功能完整性，主要核查核 心服务流程是否闭环、高频事项是否全覆盖，无功能缺失或流程断裂 问题；性能稳定性，主要监测高峰期响应速度、并发处理能力，无卡 顿、崩溃或数据加载失败等情况；交互便捷性，主要考察界面设计逻 辑、操作步骤简化度，是否降低不同群体（含基层干部、老年群众） 的使用门槛。通过通用性指标评估保障应用“能用、好用”，避免因

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。 市场研读 2025/08 中国：云服务系列  推理是指利用训练好的大模型， 计重点是在保持高效计算的同时， 尽可能减少功耗。  因此，推理芯片比较关注低延时、 低功耗。可配置使用优化的推理 硬件，高效能的服务器和网络设 备如GPU、NPU或FPGA，这些硬件 能够高效执行模型推理任务，以 确保快速响应时间和稳定的服务。 但不一定需要与训练时相同的硬 件配置 。  推理型智算中心的硬件更注重处 理速度和可靠性。 推理算力定义范围  随着AI从训练为重走向推理为主，私有化环境及边 缘的部署需求都在迎来爆发。 中国：云服务系列 中国推理算力产业洞察——核心技术分析 1）推理场景的特点与需求  实时性要求高：智能客服、实时金融分析、智能 驾驶、智慧医疗等场景需快速响应。  时延敏感：首Token时延需<1秒，后续Token时延 需<50毫秒。  物理距离影响：推理终端与算力中心距离越远， 时延越长。  爆发性增长：AI应用推理需求持续增长，对算力 基础设施提出更高要求。

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，也缺乏整合多渠道数据的底层架构，导致消费者画像碎 片化、服务响应迟滞等问题。这种线上线下运营体系断层，不仅造成对用户的关键 触点无法有效衔接，还因数据协同能力缺失导致精准营销与个性化服务难以落 地，引发消费体验降级与潜在销售机会流失的困境。 缺乏健全的数据 心从粗放式 规模扩张的增量市场转向精细化的存量运营。这种结构性变革需要企业突破传统 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 能力，推动零售业态从传统模式向数字化、智能化方向演进。技术赋能型企业通过 构建数据驱动的运营系统，不仅优化了供应链响应速度与资源配置效率，使得商 品数智化发展，更在生态上全方位支撑零售企业为营销资源赋能，使消费服务逐 步实现全渠道融合与个性化适配。技术的集成创新正持续激发零售行业的价值创 造潜能，为客户带来更好的消费体验。

可视化、智能排产 推动产供销一体化 销售管理 数字化营销、销售驱动业务优化 用户洞察与精准营销，营 销决策优化 客户服务 数据驱动服务、远程智能诊断、预测性维 护保养、智能客服、智能出行 提升服务响应速度，提升 服务能力与客户满意度 表1-1 汽车行业各业务领域数字化转型需求 研 发 环 节 需 求 ： A I 驱 动 的 协 同 研 发 随着汽车市场由卖方市场向买方市场转变，消费者对车辆配置的定制化需求日 数量日益上升，提升国际供应链韧性安全也成为车企的重要需求。一方面，在新型供 应链管理模式推动下，企业需要打造供应链一体化平台，实现供应链全链路的可视化、 智能化管理，确保供应链的流畅运作与高效响应。另一方面，随着汽车行业产品出海、 产能出海、产业链出海需求增加，需要利用智能算法实现动态决策，避免出现供应链 “断链”风险，确保供应链安全可靠。 生 产 环 节 需 求 ： 智 能 柔 性 工 车载操作系统、自动驾驶算法、智能座舱交互系统等软件模块，对车辆溢价的贡献度 显著提升。另一方面，在汽车售后服务环节，需要通过远程智能诊断、预测性保养、 远程升级服务等主动开展用户服务，提升维修响应速度、故障诊断效率、客户满意度。 第二章 汽车行业数字化转型 服务商发展现状 09 2.1 服务市场情况 2024年，我国汽车制造业数字化转型市场规模已突破1300亿元，并预计未来五

第四阶段：全球化与可持续发展（未来趋势） ·品牌国际化：政策支持本土品牌出海，如《纺织工业提质升级实施方案》明确培育全球知名品牌的目标，安踏等企业通过并购 扩大国际影响力。 ·可持续时尚：环保材料、循环经济成为行业新方向，响应消费者对绿色消费的需求。 中国服饰行业整体市场规模呈扩大态势，预计到2025年将增长至2.9万亿元。这一增长主要得益于人均可支配收入增长和 消费升级。数据显示，2023年服装电商零售额达到2.3万亿元，同比增长11 块化 解码能力。 “东方美学基因库”，已拆解出72种传统纹样与132种色彩组合算法，使设计师效率提升4倍。 2)效率革命：C2M神经网络的构建 申洲国际的“72小时快反链”本质是需求感知-生产响应的神经网络。通过分析小红书“冻哭”话题下的3亿条UGC，其AI系统 在寒流到来前72小时向工厂推送发热围巾生产指令，最终以98.6%的售罄率验证预测模型有效性。 3)体验升维：神经愉悦的经济学 综合需求及竞争变化的因素，服饰时尚企业为应对消费者需求的快速变化以及线上线下并重的消费习惯，需要进行行业 全流程改进和优化， “左手供应链，右手抓营销”。要做到对于用户画像及需求的精准刻画、用户的精准触达、对消费需求的 快速响应以及敏捷履约，实现“全渠道一盘货”，最大化程度提升商品变现效率、降低库存，基于全渠道数据甚至基于全产 业链数据的数字化运营。头部品牌更是要通过认知重构、效率革命、体验升维和ESG价值链重塑，引领行业进入新的发