《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 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 国家高新技术产业开发区等工业园区评价指标体系 进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 为分析本地化指标体系对中国工业园区的适用性， 研究团队选取天津经济技术开发区、合肥高新技术

移动互联网技术的 成熟带动电商平台 崛起，支付技术的革 新推动线上交易便 捷化，物流网络快速 发展，逐步完善 消费需求： 消费者对即时配送 的依赖性增强，疫 情加速了该渗透率 推动因素： 分布式电商的兴起 与本地零售的深化 带动商超资源整合， 年轻一代对效率与 便利的追求加速了 这一进程的发展 消费需求： 无缝切换线上线下 零售场景，如线上 下单后要求线下自 提 推动因素： AI、物联网等技术 推动供应链优化，数 境、消费习惯与经济 水平发展的多元性共同塑造了复杂的商业格局。一、二线城市以规模化连锁业态 为主导，标准化超市与便利店形成密集网络；而三、四线及下沉市场仍广泛分布着 非连锁的社区零售终端，依托本地化服务维系客群。不同区域消费者在商品偏好、 购物场景及价格敏感度上存在显著区别，例如南北饮食差异直接影响生鲜品类结 构，城乡收入差距则作用于品牌渗透策略。在此背景下，跨区域零售企业需构建弹 性 ��预测） 零售行业可分为实体零售业态和非实体零售业态，当前实体零售仍为主要的零售 场景，如超市、便利店、百货商店等。亚洲的实体零售行业依托于庞大的消费基数 以及家庭结构的小型化趋势，推动了对本地实体零售的需求。亚洲实体零售行业 市场规模从����年得��.�万亿元增长至����年得��.�万亿元，年复合增长率为 �.�%。未来几年，预计亚洲实体零售市场规模将于����年达��.�万亿元，����年

程度上提高基础工作效率，降低成 本。 引入 AI 系统后， B+C 端投资者 投资效率提升，投融资需求提升， 市场交易活跃度提高。 AI 赋能券商业务的三种形式 与现有模型合作 本地化部署开源模型与自研模型结 合 纯自研模型 投研、投顾 资管业务 自营业务 新生业务 2.1. AI 赋能券商行业逻辑链条梳 理 风控合规 战略支持 2025 年 3 月， 已有超过 20 家券 商完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署 ，覆盖头部及中型机构 ，包括华泰证券、 国泰海通、广发证券、财达证券等。 技术优势： DeepSeek-R1 凭借“性能倍增、成本递减”特性 ，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合 RAG （检索增强生成）和 AI Agent 技术，构建智能中台。 DeepSeek 办公交流软件 智能投顾 / 投资 / 投研等 核心业务落地 2025 年 4 月 东吴证券 豆包 DeepSeek 股票投资服务智能体 全尺寸版本地化部署 13 2.2. AI+ 券商， DeepSeek 本地化部署浪 潮 技术底座层 核心功能层 应用场景层 赋能效果层 大模型集群 数据中台 智能分析 量化

落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 边缘计算，处理发生在网络 边缘，更靠近数据源，而云计算，处理发生在数据中心。边缘计算是指在尽可能 靠近数据源或终端的地方捕获和处理数据。通过在数据源的物理位置附近放置服 务器或其他硬件来处理数据，在本地完成处理而不是在云端或集中式数据中心， 它能最大限度地减少延迟和数据传输成本，允许实时反馈和决策。 图14：边缘计算的应用场景 图15：云计算与边缘计算的区别 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 高通团队采用量化技术等，首次在安卓手机上部署 Stable Diffusion，实现本地 运营 15 秒出图，证明了百亿参数级大模型优化后可在终端本地运行的可能。 Stable Diffusion 是一个从文本到图像的生成式 AI 模型，参数达到 11 亿，计算 量是智能手机上运行的典型工作负载大小的 10 倍以上，主要限于在云端运行。高

市场中的战略重要性持续提升。与前一年相比，���� 年上海ESG发展正在走向制度更系统、行动更标准、 绩效更量化、协同更紧密的新阶段。作为中国的经济、 金融与创新中心，上海通过政策引导、产业布局和金 融机制创新，不仅推动本地ESG生态不断完善，也在 全国乃至国际格局中发挥着示范作用。 在《践行可持续发展之路—����上海ESG发展报 告》首次系统呈现上海ESG生态全貌的基础上，本年 度报告进一步以实践案例为核心，聚焦不同类别主体 价值观与行动一致性奠定了基础。 国际合作与涉外企业示范在上海ESG生态中作用 日益凸显。外资企业凭借全球治理经验和跨国运营优 势，在信息披露、供应链管理和社会责任履行方面形 成示范效应，推动本地企业对标国际规则。跨国合作 项目和国际标准引入促进了制度设计与实践方法创新， 也为金融产品创新和跨境资本流动提供规则支撑。通 过本土企业与外资企业互动，上海逐渐形成兼具本土 特色与国际可比性的ESG实践模式，在全球舞台上展 实现可持续发展的关键支点。 随着全球可持续发展议程的持续推进，中国在国 家、区域和地方多个层级同步加强ESG政策与治理体 系建设。自����年以来，上海在ESG领域的发展日益 呈现出“顶层引导—区域协同—本地实践”的多层次 政策演进格局。相关政策体系不仅强调对市场行为的 规范引导，也注重构建支撑企业行动的制度基础。本 节按照政策发布层级和核心方向，系统梳理近两年国 家和上海的重要政策文件，涵盖政府方针、监管规则、

五、网络系统建设方案 （一）互联网边界区 本地机房部署双机热备两台高性能防火墙，对于网络边界开启 防火墙以及 NAT 功能，对于内部业务流开启虚拟防火墙功能，对于 整体网络开启 IPS、AV 防病毒、URL 功能，保障园区网络的安全性。 （二）核心交换区 核心交换区为园区网络的心脏，承载数据高速交换运输的功能， 因此，需首先保障其高交换容量以及高可靠性。 本地机房部署高性能交换机作为核心交换机，与互联网边界防 本地机房部署高性能交换机作为核心交换机，与互联网边界防 火墙互联，作为需要供给公有云数据的唯一出口。本地机房部署各 个分支楼宇的楼宇独立汇聚交换机，向上与核心交换机双归互联， 保障网络高可靠性，便于运维管理。 （三）有线网络 ICT 基础设施：包括园区通信网、园区物联网、云数据中心、 101 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 模块化机房。园区通信网包括园区办公网、视频专网、全 WiFi、运 营商通信网等。园区物联网物理上可以复用园区通信网，如：视频 视频 专网传输视频数据；资产、空间等传感器，通过 WiFi 接入通信网。 智慧园区网络架构，采用本地架构设计，园区内部部署基础网 络设施，满足园区内部各子系统业务接入和园区内物理终端设备接 入需要，本地部署计算/存储/网络资源，满足业务的弹性扩展和快 速迭代。 园区新业务应用部署在本地机房，按需使用计算、存储、网络、 数据库、安全防护等基础服务进行部署和运行。 园区内部网络采用典型核心-汇聚-接入三层架构设计，在核心机

中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 58% 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 4% 3% 2023 2027 推理平台及应用部署偏好 设备端 边缘服务器 本地一体机部署 私有云 公有云 来源：沙利文、头豹研究院 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 2～3 3～5 5～8 20～50 单位： KW/每机柜  边缘数据安全与跨层级协同机制 随着越来越多的AI推理任务下沉至边缘设备（如智能摄像头、车载系统、工业传感器、手机等），敏感数据 在本地处理虽提升了响应速度，但也带来了全新的安全挑战如数据暴露风险增加、模型安全威胁、合规与监 管压力等 解决路径：  采用"技术+机制"双轮驱动策略，加强隐私计算、区块链等安全技术应用，同时建立跨层级数据共享与业

在客户咨询与应答场景中，多语言支持功能是提升银行全球化 服务能力的关键模块。基于 DeepSeek 大模型的跨语言理解与生成 能力，智能体可无缝覆盖英语、西班牙语、阿拉伯语等 12 种高频 金融交互语言，并支持实时翻译与本地化表达。具体实现分为以下 三个层级： 语言识别与路由  通过语音识别（ASR）与文本分析双通道检测输入语种，准确 率达 98.7%（基于 NIST 测试集）  动态匹配预设语言服务策略，优先调用对应语种的金融知识库 核心环节，通过多维度融合 DeepSeek 大语言模型能力与银行业务 系统，实现自然语言交互、业务决策支持与流程自动化。以下是关 键实现路径： 1. 模型能力分层调用架构 采用混合部署模式，结合云端 API 与 本地化微调模型，确保响应速度与数据安全：  基础层：调用 DeepSeek 通用模型 API（如 DeepSeek-R1- 67B）处理开放式客户咨询，通过动态温度系数 （Temperature=0 最小权限原则：智能体仅能访问当前会话必要数据字段  行为基线监测：异常数据访问触发实时熔断机制 隐私增强技术应用 在模型训练与推理环节部署三重防护： 1. 联邦学习框架 采用横向联邦架构，各分行数据保留在本地加密存储，仅交换 加密梯度参数。每月更新全局模型时，通过安全聚合协议 （Secure Aggregation）确保无法反推原始数据。 2. 推理过程保护 o ” 对话日志中敏感字段实时掩码（如：将

用的技术有： 1.云计算 云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心 里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。云计算的基本原 理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机 或远程服务器中，使数据中心的运行更与互联网相似。云计算包括 三个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS） 和软件即服务（SaaS）。 通过“云计算”技术和虚拟化技术，从 实现基于服务的、可重用的应用平台, 以配置或定制基于网格的空间 107 应用系统。主要功能包括： 支持高性能计算 许多旅游空间图像处理及 GIS 服务等都需要高性能的计算能力。 在 SDPG 中, 每个高性能计算节点都是本地管理的,包含一组相互连 接的处理器和存储器。然而, 随着硬件性价比的提升及集群系统的使 用,处理站点通常基于 Linux 或者是 Windows 平台的集群系统,内部 通过高性能的交换机互连,并运行标准的集群管理软件。 使用网格监控服务, 收集静态和动态信息, 并存储在某个数据库 或目录中, 以监控 SDPG 系统, 并确保所有的节点状态更新及时、运 行安全健康。 支持高效资源管理： SDPG 需要配置基于本地管理的网格中间件, 以管理各种资源。 数据分析与处理集成平台： 110 通过定制工具的开发,支持团体认证和质量服务, 以保证昂贵的 软件能够被浮动许可, 即一个部门或实体可以与另外的部门或实体有

市场份额主要美国厂商占据，不过基于红外热成像技术迭代和红外热成像模组价格下 探，国内厂商比较成熟的 4G 打猎摄像机迎来很大的发展机遇，能支持实时监控，更 适合大型猎场或是偏远地区。 从技术发展趋势来看 核心功能升级 ：从传统的本地观看到 4G 远程联网观看；从普通夜视升级到黑光 夜视。 从市场趋势来看 从小众玩家小众赛道变为大众赛道 · 随时随地，掌握轨迹 · 高清镜头，精彩纷呈 · 0.4 秒极速捕捉 · 连续使用 ◆支持精彩瞬间抓拍 ◆本地存储，保护隐私 ◆ 500 万像素 ◆支持 2.4G 和 5G 双频 WiFi 连接 ◆语音双向对讲 ◆支持云台控制 ◆ 5m 不可见光红外夜视 ◆人形跟踪、移动侦测、温湿度检测 ◆ 2 种报警方式：手机 APP 和提醒器通知 ◆隐私遮挡 ◆自带 7 色小夜灯 ◆自带 5 首摇篮曲和 10 首可定制摇篮曲 ◆标配 128GB 内存卡，所有数据本地存储， 保护隐私 先者一定是在积极探索更多的创新产品。 噜咔博士产品负责人 杨坤： 视觉大模型为视觉 IoT 注入更强智能，使设备具备 更精准的感知和理解能力。未来，在AI技术引领下， 视觉 IoT 将实现高效、本地化智能处理，广泛应用 于安防、陪伴、健康监测等场景，让智能视觉真 正融入千家万户。 深华创网络眼 许群华： 视觉 Iot 平台可以迅速的见识到，最新的以及最有 前沿的技术和产品。是一个非常有价值的平台。