服饰时尚行业 数字化转型白皮书 Fashion and Apparel Industry Digital Transformation White Paper 百胜智库 & Thoughtworks联合发布 BAISON THINK-TANK 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 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 2.1 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 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，是人体装饰物品的总称，涵盖了服装及其配 饰，如帽子、鞋子、围巾、手提包、首饰等。它是人类 文明与生活方式的重要组成部分。在不同的历史时 期、文化区域和社会场景中，服饰展现出多样的表 现形式和象征意义。服饰由服装、配饰、功能配件三

零售数字化行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 �.� 零售行业的复杂性 � 主要零售数字化企业全球化拓展概况 �.� 多点数智有限公司Dmall Inc �.� 其他零售数字化企业出海 � 亚洲零售数字化行业概览 � 亚洲零售数字化行业市场 亚洲零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 中国零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 零售数字化产业链生态图谱 � 亚洲零售行业市场规模，按照地区进行细分（����-����预测） �.� 亚洲实体零售行业市场规模（����-����预测） �.� 亚洲零售行业的痛点分析 �.� 亚洲零售行业的驱动因素 亚洲零售行业的发展趋势 �.� 数字化转型在零售行业的演变历程 � 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）

创新 宜居 美丽 韧性 文明 智慧 中国 标 难 化 研 究 院 我们深知报告仍有进步空间，恳请各界朋友对内容提出批评指正与改进建议， 并欢迎围绕报告主题开展学术交流。 报告编制组联系方式： 联系人：杨锋、阎毛毛 电话：010-58811692 010-58811358 邮箱：yangfeng@ cnis

《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心 免责声明 本报告是联合国工业发展组织中国南南工业合作中心为使《国际工业园区指南》适应中国的普遍情况、条 件和做法及中国工业园区的具体情况组织国内专家所编制。 报告中所提的观点、意见和建议仅反映作者本 人的观点，而非工发组织的官方立场。本报告在编 的名称和 材料的编排方式，并不意味着联合国工业发展组织秘书处对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律 地位，或者对其边界或界限的划分，或者对其经济制度或发展程度等表示任何意见。“发达”、“工业化” 或“发展中”等说法是为了统计之便，不一定表示对某个国家或地区的发展进程所达到阶段做出的判断。 本报告提到公司名称或商业产品并不表示联合国工业发展组织的认可，特此说明。 执行摘要 第 05 页 有所调整等问题。在工发南南中心的组织和协调下， 来自国家级经济技术开发区绿色发展联盟、中国环 境科学研究院、东南大学的多名专家与研究人员组 成了跨学科、多领域的研究团队，共同参与《指南》 本地化指标体系对比研究课题工作并共同撰写了本 研究报告。在研究和撰写过程中，研究团队查阅了 大量文献，对中国工业园区发展相关政策文件进行 分析解读，对中国国内典型工业园区进行实地考察， 与工业园区管理运营部门、企业、工人等各类利益

ICS 35.240.99 CCS L 67 DB33 浙 江 省 地 方 标 准 DB33/T 2305—2021 大中型体育场馆智慧化建设和管理规范 Specification for intelligent construction and management of large and medium-sized stadiums 言 本标准按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》给出的规 则起草。 请注意本标准的某些内容可能涉及专利。本标准的发布机构不承担识别专利的责任。 本标准由浙江省体育局提出并归口。 本标准起草单位：浙江省黄龙体育中心、浙江黄龙呼啦网络科技有限公司、浙江省标准化研究院、 杭州海康威视数字技术股份有限公司、中国移动通信集团浙江有限公司。 陆俊杰、罗立彦、韩剑、章明。 本标准为首次发布。 DB33/T 2305—2021 1 大中型体育场馆智慧化建设和管理规范 1 范围 本标准规定了大中型体育场馆智慧化建设和管理相关的总体要求、系统架构、业务应用及平台要求、 安全管理、保障管理等方面的要求。 本标准适用于大中型体育场馆的智慧化建设、改造以及日常管理，小型及其他类体育场馆可参照使 用。 注：在不引起混淆的情况下，本标准中的“大中型体育场馆”简称为“场馆”。

证券研究报告 二零二五年六月十一日 l 2009 年移动应用市场兴起， 财经类移动 APP 开始出现； 2010 年代后半段 -2020 年初， 财经类移动 APP 开始致力于满 足用户多元化的财富管理需 求。 AI 技术的兴起使得智能 营销、智能投顾等获得助推， 东方财富、同花顺和华泰证 券在该阶段大放异彩。 随着人工智能、大数据、区块链 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、 ATM 、证 券交易所等线下部门快速普及。 2004 年之前 2004 年 -2010 年 2010 年 -2022 年 2023 年 - 至今 引言： IT 电子化→互联网金融→ AI 金融，金融与科技融合持续深 化 互联网金融 — — PC 专业财经频道、财经网址兴起，成为金融业 “ 门面” 数据来源：艾瑞咨询 ，东吴证券研究所

CONTENT 一 发 展 历 程 数字化整体发展历程 打通堵点 ， 串联孤 岛 ，万物互联使企 业能够实时监控运 营状态 ，实现智 能 供应链和全球 数字 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 公自动化（ OA 系 统） 解决企业内 部 沟通的问题 数字移动办公 （ BI ） 、数字业 务 流程管理 （ BPM ） 系统引 入 ，实现业 务流 程的自动传递 和 处理。 随着企业资源规划 （ 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 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） 移动互联网开始普及 ， 出现移动支付、 社交媒体、 在线教育、 在线娱乐等领 域的数字化服务模式 ，线上和线下融

至今年6月底，日 均Token消耗量突破30万亿，1年半时间增长了300多倍，这反映了中国 人工智能应用规模快速增长。天翼云息壤一体化智算服务平台率先完 成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化，成为国内 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  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 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。 ？？？？？？？ ‘自行车’ 模型推理 Inference 模型权重 Model weights Forward 4%位列第一  天翼云息壤一体化智算服务平台率先完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深 度适配优化，成为国内首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云 平台。此次突破标志着国产AI生态建设迈入新阶段，为行业提供了性能卓越、安全可 控的智能算力基座。  作为首家完成DeepSeek大模型国产化适配的运营商，天翼云息壤一体化智算服务平台 展现了三大核心优势。

行业走势 相关研究 《 海 外 观 察 系 列 十 二 ： 从 Rambus 看内存接口芯片投资机 会》 2023-07-04 《存储行业拐点渐显，产业国产 化势在必行》 2023-06-12 增持（维持） [Table_Tag] [Table_Summary] 投资要点 ◼ ChatGPT 爆火，其能力已接近人类水平。GPT 智能耳机：AI 服务向移动化、个人化方向发展 ...................................................... 20 3. B 端：AI+提升生产效率，应用场景发展潜力逐渐释放 ............................................................... 22 3.1. 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展 ................................................................ 22 3.1.1. AI 助力传统安防，智能化转型成必然趋势................................................................ 22 3.1.2. 安防解决方案正在向云+边缘的方案演进 ....