模供应商而言。DeepSeek在自然语言处理方面取得 了重大进展，包括增强的上下文理解、更快的模型训 练能力以及提高的多语言水平，这些都使其区别于现 有的AI模型。值得注意的是，这些改进在更高的效率 以及更低成本下实现，挑战了关于开发前沿AI模型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加，因为企业在不断 发展的AI领域中寻求保持竞争力。我们将继续关注这 — —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 有限的设施造成了压力。 然而，该行业仍面临着重大的电力挑战。根据麦肯 锡公司的研究，美国可能会经历一个 t s e t 一个t r T n e 您提供的文本“y t”无法 进行翻译，因此原样返 回：y t n e e k a L 一个S 一个t 供应限制的上升，持续推动Digital Realty实施我们的战略优先事 项，以满足客户不断增长的容量需求。 展望未来，所有部署类型的利率预计将保持稳定，在 某些情况下，由于电力短缺、能源成本上升、基础设 施费用增加、供应链挑战以及由人工智能需求驱动的 创纪录低空置率，利率可能进一步上升。 这一上升趋势在电力受限的市场 中最为明显，预计这些市场的电 价将显著上涨。到2025年底， 由于供需失衡持续存在，我们可 能会看到大多数批发/超大规模

目录 Chapter.01 服饰时尚行业分析 1.1 服饰时尚市场概述 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.3 服饰时尚市场竞争与趋势 1.4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 4 4 5 5 11 14 17 18 20 21 21 Chapter.02 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 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） 订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业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挑战。中国服饰时尚产业发展的驱动因素可以从多个维度综合分析： 1)政策支持与战略规划 政策利好行业发展。作为国民经济的基础消费产业，服装行业在我国国民经济和社会发展中具有重要地位，国家相继出 台《

为中国政府和企业提供关于城市信息化、智慧化建设的全面支持和服务，为中国城市的发展 和经济社会的和谐成长贡献自己的力量。 上篇:智慧的地球从城市发生 智慧的城市：关于城市的愿景 01 城市发展面临挑战 05 智能城市之道 13 智慧之旅：千里之行，始于足下 17 下篇:智慧的城市在中国突破 智慧助力中国城市发展 23 城市信息化：通向智慧之桥 29 智慧的根基 世界城市化、全球经济一体化和服务型经济的趋势意味着城市在其发展上、经济上和政治上 获得了更多的控制权。越来越多的高新技术用于构成城市的核心系统中，并变得被感知和互联 互通，进而实现高层次的智能；同时，城市也面临众多的可持续发展方面的挑战和威胁—— 跨越业务、组织和核心基础设施（交通、水、能源和通讯等）系统需要被整体定位。 智慧城市策略就是：在城市发展过程中，在其管辖的环境、公用事业、城市服务、公民和本地产业 发展中，充分利用 尽管如此，当重要和积极的转变需要提供潜能的时候， “系统中的系统”的每个元素都面临着重 要的挑战和威胁。例如，城市面临着极其重大的健康保险问题，像婴儿的死亡率、世界各地流行 艾滋病问题；对于政务来说，必须在城市系统调整和以满足减少行政费用支出的要求之间找到 一种平衡；低效率的交通系统导致运营智慧的地球从城市发生费用的增加。随着居民和商业通 信需求的增加使城市又面临着挑战。水资源短缺影响社会稳定和生活质量；当前的能源管理 监控

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。面对全球贸易体系面临的前所未有的挑战，后者为中国提供了一个机会，向欧盟等可靠的合作 伙伴表明，中国致力于促进长期、互利的贸易关系，并确保其商业环境提供投资者所需的稳定性和可预见 性。 彦辞 中国欧盟商会主席 1 Baldwin market-rises-to-76> 8 概要 国的太阳能电池板占全球市场份额的 80% 以上。 22 尽管《中国制造 2025》在书面上取得了令人印象深刻的进展，但其实施过程造成了许多挑战和消极外 部影响。例如，补贴和政策支持的结合导致了无数（通常颇为严重的）效率低下问题，最终导致一些工业 细分市场趋于饱和。这反过来又引发了“内卷”，其在工业化语境下指恶性竞争，导致公司投入越来越多 旦外资企业的产品具有可替代性，其他对其不利的因素就会变得难以抗衡。根据《商业信心调查 2025》数 据显示，在《中国制造 2025》所涉领域中高达 79% 的受访企业当下正面临着来自国内竞争对手推出的可 比产品的挑战。在某些情况下，欧洲企业仍可凭借声誉进行竞争，因为产品质量需历经数十年而非短短数 年方可建立，但这主要适用于高端医疗器械、某些医药细分市场以及航空航天领域等，在这些领域，最大 程度地确保公共健康和安全的能力是驱动客户选择的重要因素。

大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 ..................... 5 大模型的参数上限：参数的增加需要同等量级的训练集增加 .................................. 6 大模型训练对硬件的挑战：算力、内存和通信 .............................................. 8 终端部署具有必要性，轻量化技术优化模型 ................... 6 1750 亿 45TB 1750 亿 ChatGPT 2020.6 1750 亿 >45TB 7740 亿 资料来源：ChatGPT，Google，国信证券经济研究所整理 大模型训练对硬件的挑战：算力、内存和通信 内存方面，大模型训练的内存可以大致理解为参数、优化器状态、激活、梯度四 部分的和。它们大致分为两类：静态内存和动态内存。参数、优化器状态较为固 定，属于静态内存，激活和梯度等中间变量属于动态内存，是最主要的内存占用

全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） � 全球零售行业市场规模，按照大洲进行细分（����年） � 中国零售数字化企业出海趋势分析 � 中国零售数字化企业出海的机遇和挑战 � AI技术赋能中国零售数字化企业出海 � 中国零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） ······································· the Digital Age �� �.� 亚洲零售行业的痛点分析 行业竞争激烈，经营挑战加剧。在当前市场环境加速演变、消费需求持续升级以及 新兴竞争对手不断涌入的背景下，传统实体零售商正通过主动推进数字化变革以 维持市场地位。然而，企业自建数字化平台面临资金投入大、技术复杂度高的双重 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。 操作系统、网络配置和存储配置等，满足零售企业对基础设施的高度定制化需求。 除此之外，微软的企业级安全解决方案使零售数字化企业能够更好地提供数据隐 私保护服务，特别是在处理会员信息、交易数据等领域，灵活应对跨境合规挑战； 其平台上的开发工具，如Visual Studio、Power Platform可有效降低中游企业 的研发门槛，加速系统迭代，并赋能功能模块的快速定制。微软的服务网络和数据 中心在全球市场深

的聊天机器人模型 ChatGPT ，具有出色的文字 聊天和 复杂语言处理能力。 ChatGPT 的发布引爆 AI 领域，海内外科技公司纷纷宣布发布大 语言模型， 而用户爆发式增长对大语言模型的算力需求同样带来挑战， AI 芯片成为算力提 升关键。 版本 GPT 1 GPT 2 GPT 3 时间 2018 年 6 月 2019 年 2 月 2020 年 5 月 参数量 1.17 亿 15.4 亿 1750 资料来源：公司公告，国信证券经济研究所整理 资料来源：公司公告，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 四、风险提示 1 、宏观 AI 应用推广不及预期。 AI 技术在应用推广的过程可能面临各种挑战，比如：（ 1 ） AI 技术需要更多的时间来研发和调试，而且在应用过程中可能会受 到数 据质量、资源限制和技术能力等因素的制约；（ 2 ） AI 技术的实施需要更多的资源和资金支持；（ 3 ）市场竞争可能也会影响企业在

， 2019 年至 2024 年全球数字化运营服务市场 规模 12.4% 规模提升 40% 复购率 【数字营销占比】 【 2 0 2 4 年 】 【 2 0 19 年 】 市场现状 --- 挑战 数字 个性化程度不足：运营与服务垂类模型待丰富 技术红利消退： AI 同质化导致边际效益降 低 安全问题有待解决：

随着技术和应用的发展，AI 的赋能将深刻改变很多 B 端的生产力及生产效率，其 可以帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。在未来，AI 技术的不 断发展和应用将为企业带来更多的机会和挑战。 3.1. 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展 伴随着数字经济持续与实体经济相结合，安防产业率先受益于 AI 产业的成熟发展。 AI 使安防产业无论在产品上还是技术上都将迎来新一轮的发展与革新。

车体验。随着 5G、大数据、云计算等新一代信息技术赋能智慧停车快速发展，将推 动停车产业信息化、智能化升级，有效缓解“停车难”“找车难”问题，促进城市高 质量发展。 本文针对当前停车服务面临的问题和挑战，分析总结了智慧停车的未来发展趋 势，并面向更高智能化的智慧停车应用场景，梳理了智慧停车基础设施需要具备的关 键技术能力和运营管理能力、以及相应的标准体系建议，希望联合产业链上下游对停 车场智