求 ： 用 户 需 求 洞 察 与 精 准 营 销 当前“车-路-云-网”一体化生态逐渐形成，数据成为企业核心资产，车辆行驶、 用户行为等数据被用于优化精准营销、用户触达、精准获客等场景，形成“数据-算法- 产品”的闭环营销模式。一方面，汽车行业营销核心已从产品向用户转变，车企需要 依托大数据技术，整合用户消费行为、社交媒体等数据，建设用户数据中台，实现精 准营销。另一方面，随着线上线下一 压、焊 接、涂装、总装等生产制造环节各工序，为整车制造商提供智能工厂规划与建设、生产 管理系统建设、工业大数据分析与优化、智能制造技术应用等数字化转型解决方案，帮 助车企实现全流程智能化管控、精益化生产、柔性化制造，推动生产环节能效优化与绿 色发展。 03 供应链数字化服务商 供应链管理是产业链上下游供需匹配、数据贯通与风险管控的重要支撑。供应链数 字化服务商主要面向供应商数字化 30 EMS 设备管理系统 管理设备台账、维护计划与故障处理，监控运行状态，提升设备 利用率与寿命。 31 ECS 设备控制系统 实时监控设备运行参数，自动调节控制指令，保障设备的稳定精 准运行。 32 CMMS 计算机化维护管理系统 数字化管理维护工单、备件与记录，优化维护流程，降低停机时间。 33 EAM 企业资产管理 覆盖资产全生命周期，从采购到报废，管控成本与性能，提升资

区旅游局及区内景区提供的如游客人数预测、 游客人群分析等经营类旅游数据，从而采取更有针对性的经营策略， 即便在不同的旅游季节，也可以确保经济效益。 XX 区内的旅游景区则需要对游客、旅游业态的各种信息进行精 准的采集和统计分析，迫切需要能对重点区域的游客流量和流向实 施动态监测为景区安全、管理提供技术上的有力保障，实现景区管 理方式由传统被动管理到实时过程管理的转变；最终实现对景区旅 游产品设计、营销推广的精准化管理。 地图选取视频头，展现该视频头视频画面；通过地图选取监控点或 监控区域，系统自动调取最佳匹配视频头展现视频画面 3）实现基于 GIS 服务的一体化视频联动跟踪功能： 实现通过地图选择监控区域，自动选择最佳匹配视频头进行精 确控制，对准监控区域；实现对移动可疑对象的接力跟踪，系统基 于视频头锁定对象，当对象移动出当前视频头视域范围是，系统自 103 动选定另一合适视频头进行锁定；实现对重要对象的多头协同跟踪， 旅游攻略向游客提供 XX 区相关景区内部或者周边的吃、住、 行、游、购、娱等全面的信息服务，为在 XX 区游玩的游客提供极 大的便利。  导游导览 主要对接自助语音导游导览系统，为游客提供区内景区语音讲 解及导游导览功能等。  旅游投诉 主要对接旅游投诉与执法管理系统，为游客提供在线旅游投诉 功能。  个人中心 193 注册，登录，维护个人信息，我的行程管理，我的游记，我的 订单管理等。

已实现：2024 年上半年，国内新能源汽车制造商占据了近 90% 的市场份额。 142 140141142 与其他取得卓越成效的《中国制造 2025》技术一样，中国的新能源汽车行业围绕着一个近乎完备、精 细构建的国内价值链蓬勃发展，该价值链涵盖了原材料、电池及其他关键零部件的获取。 中国通过巧妙的工程设计（直接补贴使之成为可能）和有利的市场条件（间接补贴使之成为可能）， 使得日本和韩国丧失在新 v-dilemma-subsidized-yet-striking> 40 “新质生产力”： 《中国制造 2025》的重新定义？ 影响，中国在一定程度上已经被排除在了这一生态系统之外。从本质上讲，政策补贴对于激发自身创新可 能成效甚微，甚至可能对其他企业甚至整个行业造成损害，并扰乱全球市场秩序。 在《中国制造 2025》相关领域中，上述问题从大多数外资企业面临的竞争者层面也可见一斑。这些竞

套元景大模型家族”的模型能力和以城市治理高质量数据集为核心 的数据能力，结合成熟的物联感知平台、城市 CIM 平台、应用中台和城市智能运 行中心（IOC），共同构建起城市运行和治理智能中枢，为数字经济、产城融合、 城市精治、普惠服务、绿色宜居、安全韧性等转型各领域全面赋智赋能。 - 9 - 图 2：中国联通全域智能城市能力架构图 - 10 - 在全方位转型基座方面，中国联通持续壮大“通算+智算+超算+量算”的算 态回收”原则，统一配置数据、云网、算力等资源，提供高效智算服务，对资源 供需申请、调度、审批等全流程动态管理，形成实时供需图谱，串联供需价值链 路，释放数据要素价值。建设效能账目，强化评估反馈，驱动精益管理。通过多 维度分析资源使用情况，形成量化评估结果。从用户使用度、应用实效度开展常 态化监测，推进集约运维改革。通过分析应用频率、资源消耗、模型成效等指标， 遏制重复建设，降低资金成本，推动资源向“集约、高效、安全”优化。北京创 等需求痛点，梳理针对产业园区、商业园区、企业园区等不同类型的零碳园区综 合解决方案，持续构建零碳园区智能化技术产品体系。一是开展园区尺度的双碳 算法研究，形成园区碳核算模型、碳排放分析预警模型等，实现园区碳排放的精 准核算、能源调度优化、碳排放超额预警和碳排放趋势的仿真推演；二是面向园 区管委会打造双碳智能管理平台，汇聚园区照明、公共建筑、工业车间等用电用 能设备数据，实现对园区碳排放的精准核算和实时监管，为园区提供精细化管碳、

50个，而且 在可预见的未来这个数字还将持续上升。 随着城市的数量和城市人口的不断增多，城市被赋予了前所未有的经济、政治、和技术的 权力，从而使城市发展在世界中心舞台起到主导作用。从经济意义上讲，城市正在形成一个 全球经济一体化的以服务为基础的社会中心；在政治上，城市的职能也在变化，有着更大的 影响，同时也有着更大的责任；从科技的角度说，先进的生产力正为城市提供更好的指导 能力和对城市运营和发展的管控能力。

为本体现在健康安全、舒适便捷和社交成长等。绿色高效可根据产 城综合体的主要业态，分别从高效办公、精准服务、智慧能效空间 运营等场景展开设计；业务增值可从产业规划、生态发展、资源优 化配置以及精益运营等领域规划，实现与产城综合体相匹配的智慧 化服务体系和平台支撑体系。综合体将融合空间与全面感知、泛在 联接、主动服务和智能进化等基本特征，作为支撑产城综合体的基 础，可结合产城综合体承载的人机物事的具体需求进行详细规划。 操作失误未造成即成结果或数据未丢失情况下， 保障数据安全，反之，协调相关部门，进行补 救。对操作人员强调注意事项 配置丢失 培训时强调使用前配置方法 和步骤，并特别提示需在使 用前按要求操作 进行现场维护、培训人员重新配置，并耐心讲 解。 129 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 紧急情况 预防措施 应急策略 应 用 系 统 故 障 提供的全部软件产品均经过 严格的测试，在安装时也会 安装好相应的补丁程序，很 大程度上减少了软件故障发

及基础配套不足等问题，推动园区内链主企业打造产业互联网平台为有效 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、 批、融资、税务处理、市场推广、会议组织等一系列服务环节的全流程数 12 字化。这一过程使园区内各类服务资源得以高效流通与共享，显著提升园 区服务响应速度和服务质量。园区内的企业可以通过数字平台获得快速精 准的服务，减少人工干预，提高行政效率。如北京中关村通过建立综合数 字服务平台，整合了企业注册、审批、资金申请等服务功能，极大缩短了 企业办事周期；智慧会议室基于鸿蒙系统与 AI 技术，提供高清音视频、 7/8、连续组网、智能漫游等技术；万兆有线，以 太技术包括光和电，其中以太全光涵盖有源以太光和无源以太光等技术。 （3）泛在连接。Wi-Fi 远距离通感一体感知（大于 15 米），通过 FTM 精 准定位、CSI 和毫米波精准感知，可实现感知安全和感知节能等方案，突 破单一通信功能，实现物理空间的无缝感知与服务覆盖。基于 IPv6 支持 海量物联网设备接入网络并进行智能化管理。 （4）

目前，主流的室内定位技术包括视觉定位、红外线定位、超声波定位、WiFi 定 位、RFID 定位、蓝牙、UWB 定位等。其中，Wi-Fi、RFID、红外、蓝牙等定位技术精 度无法满足车位引导和 AVP 自动驾驶需求；超声波和 UWB 技术具备亚米级的定位精 度，但由于系统成本相对较高，而不适合在停车场场景规模应用，而且由于信息内容 有限，无法支持 AR 反向寻车（需车位号和车牌关联信息等）和车找位导航。视觉定 停车大数据实现灵活运用：停车服务平台与多个上海市、奉贤区智慧应用平台进 行数据对接与共享。一方面，在行业内能够准确获取到各个停车区域的泊位周转率、 占有率及利用率、车位及车流情况，分析停车矛盾点及区域静态交通形势，为城市精 细化管理输出精准的停车数据。另一方面，在行业外能分析判断商业区发展情况及市 民活动习惯等，为文明城市建设提供数据支撑，助力城市文明化的提升。 5.2 车场协作式智慧停车，低成本实现自动驾驶泊车演进 2021 年 9 月底，湖南湘江智能科技创新中心有限公司（下文简称“湘江智能”） 联合华为共同完成了对岳麓山国家大学科技城以及桃花岭景区停车场协作式智慧停 车场的改造。改造项目采用了 AR 导航、高精地图、车侧 AVP 融合算法、C-V2X 车场 通信、智能停车场管理系统等技术。 改造之后的停车场，对于汽车驾驶员，可提供停车场厘米级 3D 找车位导航服务， 以及 AR 反向寻车服务；对于具备

）合规性、安全性高。充分学习中国的金融法律法规，在输出时符合中国金融市场的监管要求。 3 ）轻量化。支持私有化 / 云部署以及灵活 API 调用，推理端仅需一机 2 卡部署。金融机构可以基于 LightGPT 通过私域任务数据定制化精调大模 型， 打造机构专属大模型，满足个性化需求。 图表：恒生电子 WarrenQ & LightGPT 功能模块 数据来源： WarrenQ ，恒生电子 LightGPT ，东吴证券研究所 3

金融行业科技投入逐年提升。随着数字经济发展，金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长。 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。 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。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商：