提 供清晰蓝图。 政府与监管机构在制度供给和治理创新方面发挥 了核心作用。在过去一年里，国家和地方密集出台政 策，推动分层分类信息披露、绿色金融改革和市场监 管体系完善，逐步形成系统化制度框架。上海在政策 落地过程中积极探索与国际标准接轨，为各类主体提 供方向和指南，为ESG实践的规范化和规模化奠定了 基础。 企业是上海ESG生态中的中坚力量。国有企业在 信息披露和治理方面起到示范作用，民营与外资企业 SG治理 中的话语权与引领力。 上海ESG发展报告 ���� 目 录 CONTENTS 第一章 上海ESG发展现状与政策体系演进概述 第一节 ESG发展背景 第二节 ESG政策与治理框架演进 第三节 上海ESG发展现状概述 第二章 上海企业ESG实践的发展现状 第一节 上海企业ESG实践表现的多维进展 第二节 上海企业ESG实践案例与推广路径 第三节 上海企业ESG实践的瓶颈与优化方向 ESG内涵与关键议题 ESG本质是一种基于长期价值创造和风险管理的 综合性评估体系。环境（Environmental）、社会 （Social）和治理（Governance）三大维度构成了 ESG的核心框架，强调企业作为核心主体，系统性地 将环境保护、社会责任和公司治理要素融入其战略决 策、运营管理与绩效考核体系中。与此同时，政府政 策和监管部门、金融机构、资本市场及其参与者都承 担着重要角色，通过在投资分析、风险管理和资本配

为包容与可持续工业园区的发展提供宏观指导。目 前，工发组织正在推进与发展中国家工业园区的合 作，推动《指南》在相关国家的落地和实施，为工 业园区的可持续发展做出贡献。作为一个综合性的 参考框架，该指南涉及不同国际环境下现有和新建 工业园区，在不同国家和地区应用时仍需要考虑所 在国家和地区的具体发展情况。 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心（以下 简称工发南南中心）将协助工发组织总部，借助南 07 页 中国针对七类工业园区颁布实施了不同层面的评价指 标体系，即绿色园区、低碳园区、循环化改造园区、 生态工业示范园、国家级经济技术开发区、国家级高 新区、工业企业社会责任，这些指标体系的框架、实 施、考核等对于《指南》在中国的本地化具有重要参 考价值。本研究将《指南》与中国七类工业园区评价 指标体系从评估目的、适用对象、评估维度、指标体 系结构、评价计算方法、数据可得性、考核评价约束 本研究中也将作为《指南》本地化指标调整的科学依 据。 研究团队设立了一套契合《指南》在中国推广需求 的指标分析框架。根据框架对《指南》中各二级指 标做逐一分析，对中国工业园区相关指标的可获得 性、适用性、特殊价值进行多维度分析，并进一步 给出《指南》本地化指标适应中国国内推广应用需 求的增删改建议。依据这一分析框架，本研究将《指 南》指标体系进行本地化筛选，共分为直接应用类、 调整后使用类、建议整合（删除）类三种类型。依

.......... 9 第三章 智慧停车系统 ............................................................. 13 3.1 系统框架 .................................................................. 13 3.2 通信网络 ................. .... 25 第四章 智慧停车系统标准体系框架 ................................................. 27 4.1 智慧停车标准现状 .......................................................... 27 4.2 智慧停车系统标准体系框架 ........................ AVP 成为车企优先商用的高等级自动驾驶功能。 图 2-2 AVP 自主代客泊车功能示意图 （图来源：博世） 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 11 图 2-3 AVP 自主代客泊车系统框架（图来源：参考文档【3】） 目前，AVP 的实现有三种技术方案： （1）单车智能方案 单车智能方案由车端进行感知与决策，基本不需要对停车场进行改造。该方案适 用于固定车位停车场景，主要应用于小区、写字楼停车场，在

Server到如今广泛应用的Linux开源生态，为算力提供了稳定的运 行环境；Docker、Kubernetes等虚拟化与容器技术的普及使应用部署与管理变得更加高 效、灵活。开发框架与工具链的成熟大幅降低了算力使用门槛，主流AI框架如 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle已成为算法开发的标准化工具；CUDA计算平台构建 了GPU计算的软件生态；开源社区如Hugging Face则提供了丰富的模型库与工具集，加速 据中心网络领域实现快速增长，其400G/800G高速交换机构建了算力集群的高速互联基 础。 软件系统环节，软件生态已形成分层协同的体系架构。基础软件层面，谷歌 TensorFlow和Meta PyTorch构成了深度学习框架的双寡头格局，两者在开源社区的活跃 度持续攀升。在中间件层面，Hugging Face等平台通过模型库和工具链建设，大幅降低 了AI应用开发门槛。Salesforce、Oracle等企业级应用软件提供商正加速将AI能力集成到 建设“赋能型数字生态系统”，将中高性能计算、云 计算和边缘计算列为重点方向。 2020年3月 《欧洲新工业战略》 • 加快在人工智能、5G、数据和元数据分析等领域的研 究和资金投入。 • 制定公共数据管理框架，允许企业创建、汇集和使用 相关数据。 • 尽快开展6G网络的研究与资金投入，以成为下一代通 信技术的领跑者。 2021年3月 《2030数字罗盘》 • 到2030年，75%的欧盟企业使用云计算服务、大数据

tokens 优质预训练数据以及数十万条优质微调数据， 确保数据的实时性和准确性。 2 ）模型训练创新优化。构建了包括数据配比实验方案、 scaling law 实验体系、模型架构优化、分布式训练框架优化、硬件加速技术等 科学高效的大模型训练体系， 能以更低的训练成本高效地完成 HithinkGPT 大模型家族（ 7B 、 13B 、 30B 、 70B 和 130B ）的训练。 3 ） ，使用 Decoder-only 的 Transformer 网络结构 ，支持 32K 的上下文长度， 致力于满足各类金融场景下的需求。通过自建的数据治理和数据实验流程 ，结合效果预估算法、高效预训练框架、 SFT 、 RLHF 训练等技 术，妙想金融大模型建立起自主研发的技术壁垒。 目前 ，妙想金融大模型已经覆盖了 7B 、 13B 、 34B 、 66B 及 104B ，分别适配不同 的应用场景，提高模型应用的效费比。 高性能推理支撑场景需求。妙想金融大模型通过量化、模型算子优化等 措施极大提高了速度 ，结合 Paged Attention 、 Continuous Batching 、张 量并行推理等技术优化推理框架的性能 ，在金融场景下算力的利用率提高了 数倍。 3 ） 高品质金融数据供给。得益于东方财富二十载深耕 ，平台聚集了海量用 户资源和用户黏性优势 ，积淀了多元的金融业务场景 ，东方财富构建了完备

流动性特征 T+0 赎回 到期自动转存 封闭期 90 天 实时推荐优化机制包含：  动态反馈学习：每次推荐后记录客户停留时长、最终选择等数 据，通过在线学习更新推荐模型  A/B 测试框架：对新上线产品自动分配 5%流量进行双盲测 试，收集转化率数据  市场敏感性调整：当央行基准利率变动超过 25BP 时，自动触 发全量产品收益重算 风险控制模块特别设计： 1. 双因子确认：对 客户满意度 NPS（目标≥75 分） 2.2.2 产品对比与解释 在金融产品推荐环节，智能体需通过多维度对比分析帮助客户 理解产品差异，并给出客观解释。以下是核心功能设计： 1. 结构化对比框架 智能体自动提取产品关键参数生成对比矩阵， 例如： 2. 动态对比维度库 根据产品类型自动匹配对比指标：  贷款类：年化利率/还款方式/提前还款违约金  理财类：预期收益率/风险等级/开放周期 国银保监会《商业银行应用程序接口安全管理规范》三级认证。 3.1.1 前端交互界面 前端交互界面作为客户经理智能体的核心触达层，采用多模态 融合设计理念，确保银行员工与 AI 智能体的高效协同。系统基于 React 框架构建响应式操作台，适配 PC 端、移动 PAD 及行内终端 设备，通过统一身份认证实现单点登录，与银行现有 OA 系统无缝 集成。 界面布局采用三栏式动态结构：  左侧为智能体导航区，以树状菜单展示客户管理、产品推荐、

.................. 23 图 8 人工智能教育科研解决方案功能框架 ............................ 40 表 目 录 表 1 算力赋能教育典型应用场景梳理 ................................ 33 表 2 考场智能巡查系统核心功能框架 ................................. 43 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 认知层面仍存在偏差。当前，算力赋能高等教育转型已经拥有较为系 统化的规划与设计，但整体应用仍处于探索阶段。在人才培养层面， 算力技术对高等教育教学改革的赋能，更多停留在对现有教学模式的 效率强化或框架内的优化升级，面向未来社会发展需求、个性化学习 与终身教育理念，仍需构建颠覆性的高等教育新生态。在知识生产领 域，伦理隐患不容忽视。随着新一代人工智能的迭代演进，不仅需要 对高等教育理念与模式 数据，针对学 生的认知特点和知识盲区，为教师提供分层教学思路，设计出兼顾基 础巩固与能力提升的教学环节。此外，算力支撑的资源聚合平台可推 送跨学科关联内容，助力教师打破学科壁垒，构建融合式教学框架， 让备课思路更具创新性与实用性。 算力应用提高教师资源制作效率。算力应用从多维度突破教师备 课阶段资源制作的效率瓶颈。在课件制作中，算力驱动的智能工具可 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025

协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 2 研究框架  中国推理算力市场综述 • 关键发现 • 中国推理算力定义及服务覆盖范围 • 算力需求重心从训练转向推理 • 中国推理算力市场规模分析 。通过 节点内NPU高速互联与节点间RoCE网络协同，实现计算资源的高效调度与通信优化，显著提升推理吞吐并降 低延迟。  软硬件协同与生态成熟推动推理普及 国产AI芯片（如昇腾、寒武纪等）与推理框架（如MindSpore、PaddlePaddle）不断优化，结合模型压缩、 量化、动态推理等技术，进一步提升能效比和部署灵活性。同时，开放算力生态建设和标准推进也加速了 推理算力的普惠化应用。 11

2025》中关于发展并引领战略 性新兴产业的主要理念，但拓展的范围超出了《中国制造 2025》指定的 10 个领域。 36 因此，中国在关键 产业追求自力更生甚至自主保障的目标仍将继续，但所遵循的框架不仅更为宽泛，而且缺乏明确性。这种 模糊性不仅让“新质生产力”受到的外部审查比《中国制造2025》要少，而且也使中国能够更好地调整 各行业的产业政策。其目标似乎旨在鼓励所有中国制造商（无论属于哪个行业）追求高水平的创新、质 美国给全球经济相互依存的未来带来前所未有的不确定性，中国若能向欧盟表明其愿意建立一个长 期、互利的中欧经济关系，这将符合中国的利益。这至少在一定程度上可以实现，通过摆脱《中国制造 2025》所引入的高度协调的产业政策框架（这一框架似乎将以“新质生产力”继续存在），回归以市场为 导向的大胆改革，使中国和外国企业能够公平竞争。这还将带来额外的益处，即减少近年来许多《中国制 造 2025》产业和中国整体经济中普遍存在的“内卷”和产能过剩现象。 2025》相似的政策。《欧洲芯片法案》于 2023 年正式生 效，旨在“加强欧盟的半导体生态系统，确保供应链韧性并减少对外依赖。”该法案设定的目标是通过 “建设和加强欧洲在先进芯片设计、制造和封装方面的创新能力，并建立一个适当的框架，到 2030 年提 高产能”，以实现半导体全球市场份额达到 20% 的目标。 78《欧洲芯片法案》与美国的《芯片法案》有一 些相似之处， 79 这为欧盟、美国和中国在半导体领域的长期竞争奠定了基础。

就信原则侧重于考虑消费者的信用情况。通过订单管理系统，可以获取消费者的历史购买记录、支付能力等信息，从而判断 其信用水平。在分配发货时，可以优先考虑信用较高的消费者，以确保订单的履约和支付安全。 图：一盘货总体业务框架 2.3.5 数字化的全渠道模式 数字化的全渠道模式是当今企业面临的重要转型之一，尤其是在实现全面数字化和直接消费模式（DTC）方面。这种模式融 合了线上和线下渠道，并以数字技术为驱动力，为消费者提供无缝、个性化的购物体验。 数据的实时共享和准确记录，提高数据的可靠性和一 致性。在业务中台框架下，制定标准化的业务流程，明确 各个环节的职责和操作规范，以降低业务处理中的错 误率和延误，提升业务运行效率。 图：布局业财一体化总体策略 1）结算解决方案 建立在线结算平台，实现与客户的实时结算和账务 对接，通过平台实现结算单据的电子化和自动化处 理，提高结算准确性和效率。在业务中台框架下，建 立标准化的结算流程，明确各个环节的职责和操作 化和智能化，系统可以自动匹配账目，及时发现对账差异，并提供解决方案，从而加快对账周期并减少人为错误。在业务中 台框架下，建立有效的沟通和协调机制，与合作伙伴保持良好的沟通关系，及时解决对账差异和问题，加强合作伙伴间的信 任和合作，减少争议和纠纷的发生。 3）应收应付解决方案 在业务中台框架下，鼓励客户采用电子支付方式，减少客户支付延迟的风险。与客户建立在线账务对接，实现应收款项的及 时跟踪和管