更为复杂和精细，注重资源的高效配置和精准化服务，围绕园区内的差异 化需求，提供定制化的数字化服务。通过大数据、人工智能等技术，精准 识别不同需求，提供个性化服务。高标准数字园区的管理模式强调精准化 治理，政府通过数字技术实现对园区内各项事务的智能化、精细化管理。 园区管理不仅仅局限于基础设施管理，还包括对园区企业的数字化监控、 风险管理、政策执行等方面的精准治理。高标准数字园区通过数据分析、 的解决方案。园区内中小企业通过相关产业互联网平台打通从产品原料采 购、设计研发、生产制造到销售流通的全流程，实现信息的实时共享与精 准流动，优化供应链管理，提高供需匹配的效率，提升生产与销售的协同 效率，为中小企业提供更为灵活和精准的服务支持。借助该数字化手段， 平台能够实现数据驱动的决策支持，帮助中小企业在生产过程中降低成本、 提升质量，同时提高市场响应速度。如希音通过打造数字化供应链系统， 推动跨区域协同与中小企业的规模化转型。在广州市番禺区，希音构建 企业共同进行数 字化改造。产业互联网平台的引入，打通了园区企业的研发、生产、销售 等全流程，实现了供需信息的高效匹配和协同作业，进一步强化了产业链 的协同能力，提升了研发、生产和销售环节之间的精准对接与快速响应能 力，从而大幅提升了整个产业链的协同效率。其次，通过建立“通用+定 制”双轨改造体系，园区能够同时推进普惠式改造和定制化改造，以低成 本的普适性方案服务大多数企业，同时根据重点行业和特定场景提供定制

........................... - 13 - 2、推动产业城市深度融合 ................................... - 15 - 3、实现城市精准精细治理 ................................... - 17 - 4、强化普惠公共服务供给 ................................... - 育数字经济新动能。在智慧制 造领域，智能体助力缩短产品研制周期、支撑产品质量检测，提升制造业生产效 率；在智慧金融领域，智能体通过知识库调用实现智能投顾、信贷审批；在智慧 农业领域，智能体赋能精准种植管理、病虫害防控、设施环境调控、农机调度与 作业等场景，助力构建“感知—决策—执行—反馈”全链条闭环智能服务。 三、中国联通创新构建全域智能城市新体系 （一）全域智能城市概念特征 中国联 能远程医疗、健康监测与个性化养老等生活服务，推动城市服务模式从“千人一 面”转向“千人千面”。 三是城市经济发展智能化跃升。人工智能不仅可以实现 AI 图像识别病虫害、 柔性智能制造、智能投资顾问与精准信贷等传统行业生产模式创新，促进物流资 源、电力资源、算力资源等的智能化配置，重塑科研范式，催生孵化具身智能、 AI 内容生成等原生新业态，推动城市经济发展从“要素驱动”转向“智能驱动”。 （二）全域智能城市能力架构

理解自然语言提问，实时检索政策知识库，提供精准解答与办事引导；智能搜索则能关 联用户身份、需求场景与政策内容，实现“搜索即服务”。整体上，“AI+政务服务”不 仅优化了企业群众办事体验，也推动了政府服务从“人找服务”到“服务找人”、从“被 动响应”到“主动赋能”的深刻转型，为构建整体协同、智慧便捷的政务服务生态奠定 了坚实基础。 二是实现社会治理精准预防，全面增强城市韧性。通过“AI+社会治理”创新，城市 理中，AI 应用可对重点区域人流态势、异常行为进行智能监测与风险预测，为应急指挥 提供决策支持，提升突发事件响应效率与处置精准度；在生态环境治理领域，通过卫星 遥感影像智能解译与传感器数据融合分析，实现污染源实时追踪、生态变化动态监测与 环境质量趋势预测，为科学治污、精准保护提供支撑。整体上，“AI+社会治理”推动城 市治理体系向精细化、智能化演进，构建起全天候、全覆盖的智能感知与快速响应网络， 焦于政策研究、战略规划等创造性工作， 有效释放了组织内部的管理效能与创新潜力。 四是支撑辅助决策科学前瞻，显著优化施政质量。通过“AI+决策支持”升级，政府 决策模式持续优化升级，决策更加科学精准。例如，在经济运行分析中，AI 通过多源数 第一部分 数字政府与政府网站发展趋势 中国软件评测中心 报告编号：DGPE20251218A 第 17页 据融合与机器学习模型，实现宏观经济指标预测、产业态势研判与风险早期预警，为政

与可靠性，维护公众信任，同时确保在突发事件或安全威胁下，数字 政府系统能够持续稳定运行。 （2）按照差异化路径统筹推进数字政府集约化建设的基本方法 在明确我国数字政府建设的共性框架结构的基础上，需坚持“分 类施策、精准发力”原则，在总体层面探究构建推进数字政府集约化 建设的基本方法和共性思路，以避免“一刀切”式推进，构建兼具统 一性和灵活性的数字政府集约化建设格局。如图 4 所示，总体来看， 可从以下几个方面加以把握和推进： 措施执行情 况、效果指标和风险点进行跟踪评估，及时修正不足，推动集约化建 设在实践中不断优化、逐步完善。 （五）面向重点领域的针对性数字政府集约化建设路 径 新时期数字政府集约化建设需精准发力。尽管数字政府建设的主 体多元、层级繁多、内容广泛，但集约化建设并非简单的“全面铺开” 或“统一推进”，而应坚持重点突破、分类施策。当前阶段，应立足 各方实际、统筹轻重缓急，聚焦问题最突出、集约化需求最迫切、推 的技术与服务支撑，形成数字底座，推动各类平台系统和应用的高效 运转；政务数据是集约化建设的核心要素，通过整合跨部门、跨层级、 跨系统的数据资源，实现数据高效流通与价值释放，为决策科学化、 业务协同和精准服务提供支撑；平台系统作为线上应用的关键载体， 承载业务应用集中供给和系统协同功能，是推动部门间业务集约化和 信息资源整合的重要支撑；政务服务大厅作为面向企业和群众的线下 服务载体，是实现服务

，形成新质生产力。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、 商能力评价框架和转型服务典型实践案例，勾勒服务商能力发展图谱，为车企高效推进 数字化转型实践、科学评价服务商能力、快速选择合适的服务商提供参考。 然而，服务商能力评价涵盖维度广泛、需要考虑的因素众多，构建科学精准的服务 商能力评价体系是一项极具挑战性的课题。当前，我们所开展的相关工作尚处于初步探 索阶段。过去一年多来，我们联合汽车行业百余位专家，通过线上线下数百场研讨交流， 反复论证、凝聚共识，最终形 高端化、高质量发展的问题日益显现。通过对服务商群体的能力、产品供给体系等发展 现状开展全面研究，能够精准识别技术供给短板，优化资源配置，能够为突破行业“卡 脖子”瓶颈、推动数字化转型走实向深提供靶向指引。 其二，这是弥合技术供给与产业需求鸿沟的有效路径。当前，汽车行业数字化转型 “供需错配”矛盾突出，车企数字化转型需求迫切，但难以快速精准找到有效满足自身 马冬妍 国家工业信息安全发展研究中心 信息化所所长、正高级工程师

放性与低门槛赋予了用户内容创作与传播的能力，在促进观点多元化 的同时，亦衍生出信息真实性难以保障的问题。此外，网络安全与个 人隐私保护等新兴社会问题也在凸显。如何在充分利用算力技术优势 的同时，精准甄别并过滤虚假信息，确保教育内容的真实可靠，同时 强化学生的网络安全意识，已成为 K12 教育领域亟待解决的关键课 题。 教师算力应用能力的挑战，多数教师长期扎根传统教育体系，当 前算力应用 前算力应用推动教育技术与教学方法不断更新，算力应用与教师技能 储备形成断层。为了紧跟快速迭代的教育环境，教师们需要持续学习 新知识、更新教学技能，熟练驾驭智能化工具与创新教学法，着力提 升自身算力应用水平，以便精准甄别数据信息，完成从知识传授者到 学习引导者的角色蜕变。 （三）高等教育算力使用现状 据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有高等学校 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 数据 可以实现精准学情分析。例如百度基于百度大脑 7.0 平台推出小度智 能学习平板，将 AI 技术与教育场景深度融合，配备的 AI 精准学系统， 通过“测、学、练”三步，能精准定位知识薄弱项，避免题海战术， 帮助用户高效学习。 在智慧环境建设方面，则致力于打造能实时感知、分析、决策的 综合性教学空间，实现了物理环境与数字服务的无缝衔接。这些应用 服务通过对算力的精准调用，不仅重塑了传统的“教、学、育、管、

破传统零售的物理边界与 运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 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 性化运营体系，通过动态采集并分析消费者行为数据，实时感知区域需求波动，进 而灵活调整门店选品组合、优化促销资源配置。这种数据驱动的精准运营模式，既 能降低跨市场扩张的试错成本，又能通过个性化服务增强用户忠诚度，最终实现 供应链效率与区域适应性的双重提升。 错综的渠道布局。随着越来越多的消费者选择线上购物，零售企业也意识到线上 协同应用场景，通过实时分析消费偏好与库存流动，动态优化商品组合与服务触 点，实现线上线下融合。这种融合模式既能在零售运营中更主动的触达消费者，增 强用户全生命周期管理能力，又可依托智能算法实现供需精准匹配，从而在提升 消费体验的同时降低渠道冗余成本，形成更具韧性的运营体系区域差异性。 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital

赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商： AI 终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。 AI 智能客服嵌入 APP 助力客户交互率提升， AI 支撑画像分析助力精准营销，帮助券商实现各业务条线收入提升，推动行业稳健发展。 AI 赋能互联网金融：在 C 端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在 B 端利用 AI 图：蚂蚁金融大模型全栈技术布局 图：东方财富金融行业大模型 我们认为 AI+ 金融时代的到来将从存量、增量 2 个方面利好金融行业： 存量：①后台部门效率提升；②与大数据结合后，金融产品个性化与精准营销将增强客户粘性，带来业务增长。 以保险业和银行业为例， 随着普惠金融的深入推进，客户群体已逐步拓展至下沉市场、小微企业及跨境业务等领域。在利率持续下行和产品同质化竞争加剧的背景 下，金融服务向个性化转型的趋势愈发显著。 下，金融服务向个性化转型的趋势愈发显著。 AI 技术与金融业务的深度融合，使机构能够基于客户的差异化需求和特征，快速定制个性 化解决方案，在不显著增加人力及运营成本的前提下，提升服务覆盖与客户满意度。同时，依托大模型的精准分析能力，有助于金融机构 实现高效直达的营销触达，进一步赋能传统业务的拓展与转化。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促 进存量业务边际增长率提高。金融行业的发展与市场

台 ，集成不同业务 领域的数据 ，实现 全方位的智能决策 支持。 模型和算法引入使 得企业能够进行更 高级的数据分析和 趋势预测 ， 支持更 精准的战略规划和 决策制定。 最初的阶段主要集 中在内部信息的基 本传递上 ，通过办 公自动化（ OA 系 统） 解决企业内 部 沟通的问题 数字移动办公 OTOTO 服务兴起 ，如各类视频网 站、外卖、 共享单车出现。 现代阶段（ 2010 年 - 至今） 大数据、 大模型、 人工智能开始出现、 推动了数字化服务向智能化、 精准化、 经营化方向发展 ，数据成为关键生产 要 素、企业的核心竞争力聚焦数据 ， 聚焦 数字化行为生命周期的客户经营。 初始阶段（ 20 世纪 90 年 代） 互联网技术、 电子商务、 在线支付、 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 如字节跳动利用数字技术精准定位短视频 和直播目标客群。 腾讯在社交媒体、 游戏、 金融科技领域开始布局。 快速发展阶段 移动互联网发展 ，企业对数字化运营 需求增长、 数字化运营市场规模扩大、 如京东、

新型智慧城市 到 2018 年，分级分类建设 100 个新型示范性智慧城市； 到 2020 年，新型智慧城市建设取得显著成效，形成无处不在的惠民服务、透明高效的在线政府、融合创新的 信息经济、精准精细的城市治理、安全可靠的运行体系。  “ 十三五” 新型智慧城市建设行动 分级分类推进新型智慧城市建设 • 围绕新型城镇化、京津冀协同发展、长江经济带发展等战略部署，根 据城市功能和地理 同衡案例：大数据人口分布与人流研究 • 把时间维度放进城市空间分析，重新理解城市中人的活动 同衡案例：智慧阜平总体规划 • 在国家级贫困县阜平，以人为核心，运用互联网平台和大 数据分析等现代信息技术，实现精准扶贫 • 聚焦民生，发展智慧医疗、智慧教育等服务 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题  全面感知 利用多模块的集成传感器，以精细化网格部署实时收集基于地理坐 标的城市数据，如 措施的落实、信息数据的分析、扶贫成效的跟踪等，  形成扶贫管理的精准化、动态化 扶贫六个精准 扶贫对象精准 项目安排精准 资金使用精准 措施到户精准 因村派人精准 脱贫成效精准 智慧扶贫四个模块 扶贫对象（精准信息收集） 扶贫措施（精准数据分析匹配） 绩效考核（帮扶信息追溯） 扶贫成效（动态数据挖掘） 智慧扶贫 精准识别 精准管理 精准帮扶 智慧扶贫 建立干部与贫苦户之间有效沟通桥梁。