极致性能 融合高效 灵快轻易 6 www.leadleo.com 400-072-5588 6 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 来源：沙利文、头豹研究院 中国推理算力产业洞察——市场规模 市场研读 2025/08 中国：云服务系列 中国推理算力市场规模，2024年-2028E 2027年通用与智能算力将分别达到330与240EFLPOS，整体增速达到39%。 7 www.leadleo.com 400-072-5588 7 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 中国推理算力产业洞察——市场份额 中国推理算力市场份额，2025H1 来源：沙利文、头豹研究院 2025H1，在中国推理算力市场中，天翼云以市场份额21.4%位列第一  天翼云息壤一体化智算服务平台率先完成国 中国推理算力核心技术分析 市场研读 2025/08 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。

成新质生产力。汽车行业作为国民 经济的战略性支柱产业，当前面临技术迭代更新快、个性化需求日益增多、增量市场转 存量市场等多重压力，数字化转型能够帮助车企重构研发生产体系、优化供应链协同、 精准洞察市场需求，已成为车企突破发展瓶颈、强化核心竞争力、实现高质量可持续发 展的关键路径。 当前，汽车行业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。一方面，传统车企亟需通 过数字化手段优化研发、生产、供应 牵头单位，顺利入选工信部首批制造业数字化转型促进中心建设主体，这也赋予了我们 加快深耕行业、提升服务能力、推动转型深化的更高使命。我们期待本报告能够为政府 领导、专家学者、汽车行业从业者提供有价值的洞察，能够为深化行业共识、优化供需 对接搭建交流对接的桥梁。 我们相信，在政府、智库机构、车企、服务商等各方的共同努力下，汽车行业数字 化转型必将迎来更加广阔的发展机遇。我们愿与各方一道，乘风破浪、并肩前行，共同 。 这场转型不仅是技术层面的升级，更是对产业价值链的系统性重塑，正从三个维度重塑 产业肌理： ※ 于用户端，数字化和数智化促成了“以用户为中心”的基于数字孪生的全生命周 期体验重构，通过数据洞察精准匹配需求，推动汽车产品从“交通工具”向“智能移动 空间”进化； ※ 于企业端，数据打破壁垒、流程协同提效，研发周期缩短、柔性制造落地，让决 策从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，运营效率提升的背后，是组织能力的系统性升级；

（资料来源：国泰君安《“东南亚淘金”新兴市场投资研究系列六：印度尼西亚：人口红利大国，再工业化加速》） 3）服饰时尚行业市场竞争发展趋势 服饰行业正经历从“规模扩张”向“质量创新”的转型，竞争焦点转向品牌文化、技术应用和消费者洞察。未来，兼具快速反 应能力、可持续理念和数字化基因的企业将更具优势。市场竞争发展趋势呈现以下方向： ·快时尚持续迭代与竞争加剧： 《中国快时尚服装行业市场深度调研及竞争形势与投资研究报告(2024-2029版)》显示，国际 合（如直播电商、私域流量）将成为品牌增长引擎。 图：2014-2023年我国中高端女装占比及线上销售占比稳步上升 （资料来源：华泰证券《消费洞察系列：掘金“她经济”》） 图：2018-2023年Lululemon营收及增速 （资料来源：华泰证券《消费洞察系列：掘金“她经济”》） 图：户外运动人群分布（2023年） ·个性化和功能化需求驱动细分市场：消费者追求独特设计，设计师品牌和小众潮玩（如盲盒、潮服）快速崛起。同时，运动 持续扩大，2023年预计达1035亿美元，国内外品牌在细分赛道（如户外、潮牌）展开角逐。 图：2016-2023年女装CR5提升较缓低于男装和童装图：2023年我国女装CR5较海外尚有较大提升空间 （资料来源：华泰证券《消费洞察系列：掘金“她经济”》） 4）市场竞争对服饰时尚企业的主要挑战 ·新品竞争白热化与人群细分难度：消费者需求日益多样 化，但传统人群细分方式（如地理位置/人口特征）难以精 准捕捉消费动机。企业需要更深入的情感需求分析来指导

源、园区资源的空间分布；三是产业图谱，结合全国和本地产业链发展布局、产 - 14 - 业结构以及相关数据，规划产业链全景图谱、本地现状图谱、强链补链图谱；四 是产业链洞察，实现链上企业洞察、科创成果洞察、融资事件洞察、重大项目洞 察、产业政策洞察、招投标洞察以及新闻舆情洞察；五是产业对比，依托全国产 业链数据，实现对各城市的综合竞争力、产业凝聚力、产业成长力、产业创新力、 资本吸引力、对外投资活跃度等的能力评分和数据指标分析；六是产业招商，构 划、商圈/步行街改造升级方案、 消费促进政策等的编制和实施提供辅助支撑，打造“以商圈智慧实现城市整体智 慧”的新模式。在商圈总览方面，平台创新构建城市商圈监测指标体系，对城市 主要商圈进行多维洞察，直观反映城市各大商圈的发展现状；在商圈客流监测方 面，利用手机信令数据监测商圈的客流量及趋势，从而发现商圈客流受环境影响 的活跃度变化，监测夜间访客量，观察商圈夜经济发展情况；在商圈消费监测方 自动化报告方面，结合定制模板，围绕消费人群、消费趋势自动生成分析报告， 为监管部门部门/运营单位提供商圈、步行街等详细的客流消费分析。截至目前， 中国联通依托智慧商圈大数据平台融合多源大数据，赋能商务部开展商圈洞察服 务，助力文旅部开展夜间消费集聚区监测服务，支撑国家体育总局开展户外运动、 冰雪运动监测分析，为杭州亚运会、哈尔滨亚冬会等重大赛事的成功举办提供数 智化服务。 3、实现城市精准精细治理

，实现合规问答自动化 ，例如实时解答业 务人员关于反洗钱、信息披露等合规问题 ，并结合隐私计算技术 ，确保客户数据在风险分析中的安全使用。 同花顺通过企洞察、证券预警系 统等产品 ，多场景智能风控系统帮助券商降低业务进行的风险成本。 产品 核心功能 企洞察 智能搜索、组合查询、概念图谱、产业链图谱、 舆情监控、隐匿关系查询 证券预警系统 舆情监控、风险追踪、企业云、诚信库、法律 法规、社交媒体 ，全流程提升客户体验。在开户引流上 ，通过渠道追踪和数据分析 ，对线上线下渠道引流效果进行评估 ， 帮助券商选择较优引流组合， 降低获客成本。在提升转化上 ，可分析用户面信息 ，为券商提供更深入的客户洞察 ，帮助券商更好地了解客户 需求 ，根据客户需求精准推送金融产品及服务 ，推动存量业务增长。 2.4. AI 赋能券商业务，各业务线收入提升 ，如跨国旅游或留学的客户在境外时的当地理赔咨 询需求 ，或为跨国企业定制在国际场景中保险服务 ，如跨国公司员工健康险、财产险等。苏黎世商业保险公司正在使用生成式 AI 帮助业务人 员生成数据洞察和整合国际法规等信息来提升效率。 数据资产化与 API 经济。将 AI 处理后的结构化数据（如客户健康情况、理赔风险评分等）封装为标准化 API ，供第三方开发者调用。例如， 中

过智慧的解决方案，可以帮助企业实现商业流程 的整合，构建一个动态业务机制，并达到全产业链协同运作，以帮助企业降低成本和风险， 简化并整合企业信息和系统，使企业运营更加高效和快速的响应市场，使客户洞察力更为 深入，从而可以为客户提供更具竞争力的产品和服务，提升产业链整体竞争优势，为城市经济 的长期可持续发展做好准备。 城市安全、和谐发展的支柱是智慧型、人性化城市服务 • 人口和城市快速增长考验城市决策者执政智慧 深入智能化等“3I”特征的智慧型基础设施， 并通过这些基础设施提供应用和服务，从而运用信息技术手段更透彻的感知和掌握整个 城市、更畅通的进行交流和协作、更敏锐的对事关城市发展和市民生活的问题实现洞察。 智慧的城市在中国突破 33 智慧城市是城市信息化在当前的一个完整的、具有突破性的落实方案。它为如何加强网络 和信息资源库建设，为如何面向城市发展更好的开发应用和提供服务，为如何使基础设施 数据方面， 海信提供了大量的交通硬件设施，并有着丰富路网及城市道路交通数据；在系统集成、数学 建模、数据处理及分析方面IBM在业界有着强大的实力；清华大学的专家学者对于行业 和地区经济有着深刻洞察；地区政府有能力可以实现跨部门调配资源；携手企、政、学界将 帮助IBM为中国众多城市量身定制交通解决方案，逐步解决城市道路问题。目前实践城市包括 昆明、兰州、北京，项目涉及快速收费系统和交通流量预测工具，以帮助城市制定合理的规则

外部市场环境：快速变化、竞争 激烈 零售商：采用数字化转型的解决 方案，重塑业务流程并调整运营结 构，整合线上线下销售渠道并以集 成的方式无缝管理所有零售业务 的关键运营节点；从全业务流程中 收集数据并深入分析洞察，以指导 店铺运营，并可更高效地触达目标 消费者 消 费 者 ：追 求 快 捷 便 利 与 成 本 效益 流程驱动服务 传统的ERP系统可帮助 零售商更有效地管理某些 业 务 ，包 括 采 购 、生 供基础设施建设和本地 化的合规支持，助力零售数字化企业的全球化拓展。 产业链中游聚焦于零售数字化企业，依托上游技术基座开发智能管理系统、数据 分析工具及商业应用平台，形成覆盖全渠道运营、消费者洞察、供应链优化等技术 服务体系。如多点等零售数字化企业，借助上游的技术生态，提升企业竞争力。 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital 多点数智零售核心服务云解决方案提供丰富的服务模块并不断升级产品，涵盖各 类零售运营业务模块，包括商品、用户、门店、供应链、财务、管理等多个场景，帮助 零售商实现全流程数智化，并为零售商提供全面的数据洞察，助力零售商在数智 化浪潮中实现高效转型。 商品数智化 品类规划 数字化陈列 智能补货 用户数智化 会员运营 会员大数据 客群精细化运营 门店数智化 轻餐饮 团批 线上整体能力

工作态度 特长优势 人员招募中心 面试记录 成长轨迹 搭建一线坐席数字化档案 业务 平台 数据 平台 旅程 员工 承接 数据智能应用 数据管理中心 员工服务中心 数据分析洞察 私域运营中心 数据 类别 关 注 交互信息归档 忠诚度管理 行为跟踪 人资关系 简历数据 发展预测 咨询关怀 活动玩法 标签管理 员工助理 人才画像 回巢营销 人岗匹配 行业拓展多元服务 38 数字运营未来展望 数字化客户行为埋点及需求定 位 ，市场趋势精准洞察 ，从 而 从发现客户需求到满足客 户需 求到最终创造客户需求。 数字运营从传统服务行业向制 造业、 医疗行业、工业等不 同 行业提供定制化数字运营 解决 方案 及一键解决 ，一通解决

的金融意图识别准确率高达 95% 。 智能业务助手“支小助”的 1.0 版本，则包含了“服务专家版”、“投研专家版”等 六个版本，全方位服务不同金融场景的从业人员，可在投研分析、信息提取、 商机洞察、金融工具使用等环节提供深度智能服务。 数据来源：蚂蚁金融大模型，东吴证券研究所 3.3.3. 国内金融垂类模型案例：蚂蚁金融大模 型 18 东方财富深入 AIGC 、交互式 AI 等

多样化的智能应用。它能通过自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合 成等多种模态接口与用户、数据和外部系统进行交互，并能集成和赋能广 泛的智能化场景，包括智能客服、文档理解与生成、代码辅助、数据分析 与洞察、个性化推荐、图像/视频内容创作、科学模拟等，并具备持续学 习与自我优化的潜力。 AI/大模型能力可用于高效实现信息获取与知识沉淀、流程自动化与 效率提升、创意内容生成、复杂决策辅助、个性化体验增强、跨领域知识