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 （ BI ） 、数字业 务 流程管理 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 成长阶段（ 21 世纪初 -2010 年 代） 移动互联网开始普及 ， 出现移动支付、 社交媒体、 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、 标志数字化服务模式初步形成、

........................................................................................154 7.1 试点阶段................................................................................................... .......................................................................................163 7.2.1 分阶段部署计划............................................................................................... 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 地后将分三阶段替代客户经理 60% ” 的工作内容，最终形成 智能体 处理标准化需求+ ” 人工专注复杂咨询 的协同服务范式。 1.1 银行业客户经理的现状与挑战 当前银行业客户经理面临多重挑战，主要体现在服务效率、客

民生证券报告中复盘到全球纺织制造业发展至今 经历五大阶段。第一阶段：从18世纪末至19世纪末， 起源于第一次工业革命，英国为世界纺织制造中心； 第二阶段：从19世纪末至20世纪中叶，美国纺织业 迅速发展，成为新的纺织制造中心；第三阶段：从 1950年至1980年，亚洲转移期，日本纺织制造业崛 起；第四阶段：从1980年至2010年，中国纺织业迅速 发展，取代日本成为全球最大的纺织品制造基地； 第五阶段：从2010年至今，中国产业链升级，全球产 第五阶段：从2010年至今，中国产业链升级，全球产 业链逐渐向东南亚转移。随着全球纺织制造业行业 产业链转移，成衣制造业随之持续发展。 全球成衣制造业的发展历程可以分为三个阶段： 第一阶段：早期阶段（20世纪初期及以前） 全球成衣制造业的规模较小且增长速度迟缓。尽管工业革命带来了机械生产，但并未广泛普及，手工制作依旧是成衣制造的主 要方式，生产效率不高。全球成衣市场规模较小，多数国家服装生产以满足国内需求为主，国际贸易量不多。从区域分布来看，成 造方面具备技术优势和产业基础；法国以高级定制服装闻名，主要面向中高端市场。与此同时，美国的成衣制造业也逐渐发展起 来，主要集中于东北部地区，利用当地的劳动力和资源优势进行生产。 第二阶段：快速发展阶段（20世纪中叶-20世纪末） 成衣制造在全球范围内呈现出规模快速增长的态势。二战结束后，全球经济复苏，人们对服装的需求呈持续增长。纺织技术和成 衣制造技术不断进步，机械化生产模式广泛运用，

目建设的导向；设计公司懂技术处理，如建筑形态、室内室外布局、成本测算等。 再举个实例来强化下这个认知。某物流园区勾地后可允许有 50%的建筑物可销售，因前期不 愿请前策公司进行策划，所以在施工图阶段与规划设计公司纠缠不清，老是要求设计公司出 方案，但方案出来后左担心右担忧，就每套的面积、户型上犹疑难决，这是因为没有前策数 据做支撑，设计院都给整疯了。 当然，现在物流园勾地存在一些地方政府 设想才可能上规委会过会，造成在时间、费用上不允许等策划再来规划设计。因而要处理好 策划与规划的合理安排；及处理好与政府的关系，在真正拿地后可允许适当的规划调整。 在拿地后，到了规划设计和项目建设阶段，基本上都是由外包的专业企业去搞，作为园区在 此阶段要关注什么呢？ 一是选好设计院和建筑公司；二是要协调好前策公司与设计院就设计方案取得共识并加以实 施；三是根据物流园区这个特性对园区产品进行打磨。 2 二、设计单位与建筑单位的选取和管理 4、投标单位的评分确认方式:将评标委员会中所有的评委的评分,去掉一个最高分和一个最低 分,剩余评分的算术平均值即为投标单位的得分； 5、以得分高的前二名为评标委员会向股东推荐的中标候选单位。 2、服务企业考察 由于进入设计和建设阶段都是请专业公司去做，具体如何操作是交由这些专业公司去做，作 为园区方定好规则按规则去做就行。当然作为重资产投入，不可能就这么盲目相信这些专业 4 公司会不打折扣地按园区规则去做，最好还是设个工程部来保障规则的运行。

..................................................................... 12 《中国制造 2025》重点领域进展：同一进程的不同阶段 .................................................................19 “新质生产力”：《中国制造 2025》的重新定义？ ... 年以来是否经历了更加不公平的竞争环境？1) 1) 不包括回答“不知道”的受访企业，允许多选 《中国制造2025》重点领域进展：同一进程的不同阶段 19 《中国制造2025》重点领域进展： 同一进程的不同阶段 中国制造2025：实现技术领先的代价 《中国制造2025》重点领域进展： 同一进程的不同阶段 2015 年，国务院发布《中国制造 2025》，明确了十大重点领域作为该计划的核心：1) 新一代信息技 术产业；2) html>。其他领域的会员也报告称，一些产品质量欠佳甚至行业经验匮乏的国内竞争对手，在采购竞标中击败了外资企业，这通常是由于采购方在选择外国品牌时存在顾虑所致。 20 《中国制造2025》重点领域进展： 同一进程的不同阶段 业透露，尽管官方未明确表态，但安全方面的考量往往是导致其竞标失败的关键因素。一家受访企业表 示，尽管其产品价格已低于中国竞争对手，但在采购竞标中仍不敌国内替代产品。他们指出，在其所在的 细分

——2023-05-29 《电子行业周报-半导体周期拐点临近，国产化进程提速》 —— 2023-05-24 《电子行业周报-景气拐点将至，以时间换空间》 —— 2023-05-15 《电子行业周报-在行业周期筑底阶段无需过度悲观》 —— 2023-05-08 大模型参数量级飞涨，相应训练集需同比提升。李开复定义 AI 2.0 时代的 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 算力方面，根据 OpenAI 在 2020 年发表的论文，训练阶段算力需求是模型参数数量与 训练数据集规模乘积的 6 倍：训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模；推 理阶段算力需求是模型参数数量与训练数据集规模乘积的 2 倍：推理阶段算力需求=2 ×模型参数数量×训练及规模。 训练阶段：考虑采用精度为 32 位的单精度浮点数数据进行训练和推理。以 A100 PCle 芯片为例（H100 2592000 秒），则对应 GPT-3 训练所需算力为 121528TFLOPS；结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI 服务器为 195 台。 推理阶段：按谷歌每日搜索量 35 亿次进行估计，假设每次访问提问 4 次，每次提问+ 回答需处理字数 425 字，平均每个字转换为 token 比例为 4/3，则每日 GPT-3 需推理 token 数为 79330

了纯粹的技术范畴，跃 升为驱动数字经济发展的关键新型生产力，成为支撑现代社会高效运转的基石。 算力发展历程是人类技术革新与产业升级的集中体现，从原始计算工具的萌芽到完 整产业生态的形成，历经多阶段系统性演进，最终成为支撑全球经济社会智能化转型的 核心引擎。 在萌芽期，计算意识觉醒与基础工具革新，为算力产业奠定原始基础。从远古草 绳、石头计数，到算筹、算盘等手工计算工具的普及，标志着人类对高效计算的初步探 技术的突破推动算力从分散供给向规模化产业转型，完整产业生态逐步形成。当前，算 力产业处于发展成熟期，进入规模化、规范化、生态化发展阶段，成为国家核心竞争力 的重要体现。算力架构向异构融合、分布式智能演进，液冷、高速光模块等配套技术快 速迭代，绿色算力、普惠算力成为发展核心，量子计算、光计算等新型算力形式进入探 索阶段。 8 现代算力产业已形成完整的产业链生态，涵盖从硬件基础到软件赋能，再到行业应 用的全流程体系。 技术方向聚焦于先进制程如3nm和2nm、小芯片Chiplet技术以及存算一体架构。同时， 中国国产芯片如昇腾、寒武纪、海光等替代进程也在加速推进。服务器作为承载芯片的 基础硬件，正经历AI服务器需求激增的阶段，高密度设计、应对高功耗挑战的液冷散热 技术以及模块化架构成为重要发展趋势，ODM厂商代表如浪潮、纬创、富士康与品牌商 戴尔、HPE、联想、华为、新华三之间竞争激烈。海量数据吞吐需求依赖高速存储技

或地区或其当局的法律 地位，或者对其边界或界限的划分，或者对其经济制度或发展程度等表示任何意见。“发达”、“工业化” 或“发展中”等说法是为了统计之便，不一定表示对某个国家或地区的发展进程所达到阶段做出的判断。 本报告提到公司名称或商业产品并不表示联合国工业发展组织的认可，特此说明。 执行摘要 第 05 页 报告摘要 2019 年 11 月，联合国工业发展组织（以下简称工 发组织）发布了《工业园区国际指南》（以下简称 编制，结合了工发组织在开发和执行工 业园区项目方面的技术经验和国际最佳实践，并与 可持续发展目标保持一致。《指南》重点关注发展 中国家和中等收入经济体建设发展工业园区所面临 的需求和挑战，旨在为处于不同发展阶段国家现有 和新建工业园区的利益相关方提供园区规划、开发 和运营管理相关的分步骤指导和综合性参考建议， 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 年版），中国 目前有 2543 家开发区，占全球经济特区（园区）总 量的一半左右。中国工业园区发展历程可划分为起 步与探索阶段（1979-1991）、成长与快速建设阶段 （1992-2002）、调整发展阶段（2003-2015）、转型 升级阶段（2016- 至今），在不同阶段，中国工业园 区的发展模式与理念也呈现出不同的特征。中国工 业园区的管理模式主要分为三类，即政府主导模式、 企业主导模式以及混合模式。

驾驶员泊 车辅助和自动驾驶泊车三个阶段，随着智能化水平的逐步提升，实现停车效率和体验 的明显改善。 图 2-1 智慧停车发展趋势示意图 2.1 基础信息化 在智慧停车发展的早期阶段，面向停车位供需不平衡的突出问题，通过停车资源 信息化和停车运营管理信息化建设，整合城市停车资源，集中运营管理，实现有效供 给，提升停车便利性。 基础信息化阶段的典型应用场景包括： 实时车位信 系统完成自动缴费，或者通过车牌识别技术， 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 9 在车辆进场和出场时自动采集车辆身份信息，并进行自动计费和缴费，实现不停车进 出场。 目前，国内智慧停车应用还处于基础信息化阶段，以停车场出入口闸机管理和基 于空余车位数量查询的停车诱导为主，单车位状态信息采集和发布还没有普及。对于 大规模停车场，基础信息化已经无法满足业主管理效率和车主停车效率显著提升的 需求。 2 将广泛应用于停车设施的数字化和智能化改造。通过网络连接，停车设施运营管理方 可以为车主提供车位信息查询、预约、车位导航等智能化停车辅助服务，进一步提升 车主停车效率和体验。 驾驶员停车辅助阶段的典型应用场景包括： 车位查询与预约：车主通过智慧停车服务平台，对周边的停车场位置、车位设置 和占用情况、停车服务设施分布等情况进行信息查询，并可通过平台进行车位预约和 费用自动结算，免去现找车位和排队支付的时间消耗。

DeepSeekR1/V3 推理服务。 l DeepSeek 通过 MLA 和 DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练，构建 DualPipe 算法和混合精度训练优化计算与通信负载；通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习架构创新实现突破性性能，核心技术创新体现在训 练效能优化策略、双维度评价体系、 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 万美元，对比 GPT-4o 等模型的训练成本 约为 1 亿美元。 l 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下， 极大提 升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 正式版。同时 DeepSeek 开源 R1 推理模型，允许所有人在遵循