江苏省减煤控碳重点园区识别 3. 江苏省工业园区绿色低碳发展现状 10 3.1 总体发展情况 3.2 样本园区分析 3.3 绿色低碳发展成效 3.4 绿色低碳发展挑战 4. 江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究 20 4.1 江苏省工业行业减煤降碳潜力分析 4.2 样本园区研究 4.3 园区绿色低碳发展路径分析 iii 江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告 5. 5 江苏省工业园区绿色低碳发展政策建议 2-4：江苏省减煤控碳重点行业 6 图 3-1：样本园区主导产业分布频次 12 图 3-2：样本园区单位GDP碳排放水平 13 图 3-3：碳排放总量前10园区碳排放强度水平 14 图 4-1：江苏省各地级市2025年二氧化碳减排预测结果 22 图 4-2：江苏省各地级市碳排放减排潜力及路径 22 图 4-3：样本园区达峰年统计 24 图 4-4：样本园区达峰年二氧化碳排放量增加情况 25 究分析了江苏省工业行业煤炭消耗和碳排放情况；创新应用了“行业切入，聚焦重点， 案例放大”的研究方法，识别了江苏省减煤控碳重点目标园区群，基于江苏省工业园区 绿色低碳发展取得的成效和面临的挑战，围绕样本园区与案例园区开展了路径探索，最 终提出了以构建“地水能碳”统筹、减污降碳协同的工业园区绿色发展总方略为引领； 以建立清洁高效低碳的现代能源体系和智能融合绿色的现代化产业体系为核心；以强化 节

www.iresearch.com.cn 调研说明 • 本次调研采用问卷调查方法，通过艾瑞艾客帮在线调研社区收集样本，针对近两年内为孩子购买过教育智能硬件产品的家长进 行调查。调研旨在从孩子家庭教育决策者和教育用品采购者的角度出发，深入了解各类型教育智能硬件在孩子学习中的定位、 具体应用场景、家长评价、购买驱动力以及当前存在的痛点。 值的参考依据。 01 研究目的及内容 02 调研样本说明 调研概况 描述 样本来源 艾瑞艾客帮在线调研平台 调研时间 2024.06 调研对象 孩子正在读幼儿园、小学、初中、高中的家长，孩子的教育主要负责人， 最近两年来为孩子购买过至少一件教育智能硬件产品且孩子目前正在使用 覆盖地区 全国地区 样本数量 本次调研共收集1000个有效样本 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 38 ©2024 家长用户以31-45岁的母亲居多，多数生活在经济较发达的一二线城市，家庭月收入 多分布在1-5万元；职业集中在办公室白领，近七成任职管理类职务；孩子在各个学段均有覆盖，其中小学生家长比例更大。 样本：教育硬能硬件用户N=1000，于2024年6月通过艾瑞艾客帮调研社区获得。 家庭月收入均值 =28847.5元 39 ©2024.8 iResearch Inc.

格局。 本次研究选取了42家中成药作为样本，数据显示2024年增速已回落至2%左右，较往年明显放缓。其中，2024年营收出现负增长的企业占比已攀 升至45%。值得关注的是，扣非净利润规模创近四年新低，较上年同期缩减54亿元，反映出行业整体盈利能力面临较大下行压力。 样本数据显示，有37%的企业销售费用存在同比下降，下降总降幅规模超50亿元。64%的样本企业缩减了销售团队规模，销售人员减少超过8000 速放缓的背景下，中成药企业正通过优化营销资源配置、提升运营效率等方式应对市场 挑战，行业整体进入精细化运营新阶段。 先行企业已率先完成数字化运营体系的系统化构建，形成覆盖营销全链条的数字化能力。样本数据显示，这类数字化转型先导企业在2023年普 遍实现优于行业平均的业绩表现。这一现象印证了数字化营销转型对中药企业突破增长瓶颈的战略价值，也为行业转型提供可复制的实践路径。 头部企业通过数字化 体系，并全面渗透AI技术应用。数字化能力正成为中成药企业高质量发展的核心分水岭。 01. 中成药企业市场现状 ✓ 院内市场竞争格局 ✓ 样本企业营收变化 ✓ 销售费用和人员变化 目录 02. 中成药企业营销数字化转型案例分享 ✓ 中成药企业数字化声量及影响力评价模型 ✓ 样本企业中成药企业表现 ✓ 成功企业案例分享 03. 中成药企业营销数字化转型趋势 ✓ 医生互动趋势 ✓ 患者运营趋势 ✓

地区酒店行业协会、中国旅游饭店业协会人力资 源分会、中国旅游饭店业协会数字化分会 中国酒店业 数字化转型趋势报告 *排名不分先后 目 录 TABLE OF CONTENTS 序言 前言 一、样本分析、工具及方法说明 552份调研问卷样本分析 二、酒店业数字化目标、技术投入与挑战 行业整体数字化目标：核心目标延续，局部策略优化 三、2025年中国酒店业数字化转型九大洞察 战略愿景支撑技术、业务、组织实现变革 中国旅游集团酒店控股有限公司 科技信息部总经理 袁海颖 锦江丽笙酒店 信息技术部负责人 报告专家组委会（按姓氏字母排序） 钓鱼台美高梅酒店集团 数字化转型与信息技术总监 01 样本分析、工具及 方法说明 样本分析、工具及方法说明 本次调研共回收552份有效问卷，其中酒店管理集团占比52.4%，品牌连锁单体酒店占比28.0%，非品牌连锁单体 酒店占比19.6%。 丨问卷情况及说明 酒店管理集团 图在技术 浪潮中，求共识，鉴差异，探真知，看实践，为行业提供更具前瞻性与实操性的指引与决策依据。 我们将基于《中国酒店业数字化转型成熟度指数模型2.0》与《中国酒店业敏捷组织发展指数模型》，对调研样本 进行深度分析，总结数字化转型当下成果，深度剖析行业发展现状，洞察行业发展趋势，并为酒店行业管理者与从 业者带来可落地的数字化经验。 同时，为了更加全面穿透行业数字化渗透程度，如去年一样，我们也通过八个维度，重点分析了数字化成熟度较高

个园区，由 于园区层面数据的透明度和可获得性较低，这是园 区低碳发展领域首份基于评估框架的达到如此样本 量的研究报告，也是第一个将低碳成效、管理规划 和社会绩效同时纳入较大样本观察的评估实践。 被调研园区包括 24 家国家级园区（2 份样本为国 家级园区的部分区域），7 家省级园区（其中 1 份 样本为省级园区的部分区域）和1家省级以下园区 2。 这些园区主要分布在东部和中部地区，涉及电子信 子信 息、装备制造、石化化工、新材料、生物医药、食 品饮料和汽车等产业 3。 2 尽管本次调研的样本大都是产城融合型园区，但是我们在数据调研过程中更多地关注园区工业板块的能源、经济数据，未对第一产业和 第三产业的数据展开深入讨论。 3 本次调研数据以 2020 年为主，园区政策文件、绿色金融和社会活动相关的数据可能包含 2021 年及其以后的信息 5 5 4 4 4 3 2 1 1 这一区间。主要受到产业、能源、 循环经济的影响较大，同时碳盘查与数字化监管有 望成为各园区下一步的发力重点。 1.9 2.3 2.7 0 5 0 5 4 图 2-1. 被调查园区低碳表现力 4 上方为样本的低碳表现力得分分布直方图，下方散点图中标出了低碳表现力得分的 3 个四分位点。 表现力洞察 I 绿色之星 — 中国园区低碳之路的先行者 7 工业范畴内，产业类型很大程度上决定了园区的 能源需求特征及碳排放特征，如何在现有产业基

可以通过定期审查数据质量，生成数据处理日志，记录每一步操作 和结果，方便日后追溯和分析。监控报告可以包括：  数据处理的基本统计信息，如数据条数，缺失值比例，异常值 比例等。  处理后的数据样本展示，帮助快速确认处理结果的合理性。 通过这些功能的实现，数据处理模块能够为 AI 大模型流水分 类系统提供强有力的数据基础，确保高质量、高效率地完成后续的 模型训练与预测任务。 3.2.3 模型在训练 时的超参数需要进行调优。 3. 训练策略：制定有效的训练策略，包括划分训练集、验证集和 测试集，为了达到良好的泛化能力，通常采取交叉验证的方 法。此外，使用数据增强技术以扩大训练样本数量，以提高模 型的鲁棒性。 4.模型训练：使用选定的算法和训练策略进行模型训练。通过 设置合适的损失函数和优化算法（如 Adam 或 SGD），迭代优化 模型参数，直至满足预定义的收敛标准。 进行模型的再训练与微调。通过持续学习，提高系统适应新的 数据模式。 在进行模型训练的过程中，以下是一些详细的性能指标评估策 略： 性能指标 描述 准确率 所有预测中分类正确的比例 精确率 正确分类为正类的比例 召回率 正类样本中被正确分类的比例 F1 分数 精确率与召回率的调和平均，针对不平衡数据集尤为重要 这一模块的设计和实现的成功与否直接影响到 AI 大模型流水 分类系统的整体性能与满足业务需求的能力，因此需在各个功能方

监管合规审查 在模型持续学习方面，DeepSeek 的增量训练机制解决了传统 风控模型迭代周期长（ 通常需 3-6 个月）的痛点。当监管政策调整 或 出现新型诈骗手法时，系统可通过小样本微调在 48 小时内完成模 型更新。某城商行案例显示，在 2023 年商业票据诈骗高发期，基 于DeepSeek 的预警系统比同业平均早 14 天识别出风险模式变化， 避免潜在损失 算，实现小额贷款（<100 万元）的秒级自动批复，中额贷款 （100-500 万元） 的机器初审通过率达 85%。 性能指标 基线水平 目标值 测量方式 欺诈案件识别率 68% ≥90% 回溯测试样本集验证 人工复核耗时 45 分钟/件 ≤25 分钟/件 流程计时器统计 性能指标 基线水平 目标值 测量方式 模型迭代周期 季度更新 月度更新 版本发布记录追踪 业务层面预期达成三个突破：一是建立行业差异化授信策略， 时序特征构建：基于 12 个月滚动窗口计算资产负债率波动标 准差、现金流季节指数等动态指标  交叉特征生成：通过 GBDT 特征组合算法自动发现字段间非 线性关系  风险标签映射：根据逾期天数将样本划分为正常、关注、次 级、可疑、损失五级分类 模型架构采用混合专家系统（MoE）设计，主要组件包括： 训练参数配置采用自适应优化策略，关键超参数设置如下： 参数类别 初始值范围 动态调整机制

领域所用数据增强方法，通常为对数据进行加噪、翻转等操作，但这些方法往 往无法抓住信道数据传播特征，无法对信道数据特征进行有效扩充。有学者应用元学习的方 法对 AI 模型进行预训练，以降低再训练时对实测训练样本的依赖程度，但该方法仍需要多 组实采数据样本作为支撑，同时空口开销也较高。 对于基于机器学习的信道状态信息压缩反馈而言，其模型一般分为编码网络（encoder） 和解码网络（decoder）两部分，如下图所示。 高维信道矩阵 2-3-1 基于机器学习的信道压缩反馈 由于神经网络节点和层数较多，需要大量的实测数据进行训练（通常是几万个样本）。 此外由于物理散射环境和用户的移动速度等因素的差异导致了信道状态信息存在较大的差 异，实际数据采集时如果想要覆盖如此丰富的散射环境，需要进行更大数量的数据采集。因 此样本实测所需的巨大开销给 AI 在通信系统中应用带来较大挑战。 基于以上分析，我们提出基于信道模型的信道数据生成方法，具体流程如下。 6、仿真生成的数据即为原实测数据的增强数据集。 流程图如下： 图 2-3-2 数据增强方法 路径上共采集11200个样本。使用800个信道样本点用于信道特征提取（图中最后一列）， 与用所有 11200 个样本点所得信道特征（图中倒数第二列）非常接近。由此可以验证，仅用 不到 10%样本点即可完成信道特征的提取，样本采集开销降低 90%。 48 / 87 实测数据为路径上面选择的 800 个有代表性的信道数据，其用于生成大量的仿真数据。

.......................................... 05 研究方法 .......................................... 06 样本概况 .......................................... 07 新能源货运的市场驱动力 .................. 11 新能源重卡推进和应用情况 . 家），另 1 家同时服务国内外混合市场。 业务范围 货主企业 物流运输商 其他相关方 8 5 4 11 1 5 国内市场 国外市场 混合 1 样本概况 Sample Description 样本概况 样本企业业务范围分布 Centre China 本次调研共回收来自 35 家企业的 38 份有效问卷，其中包括 13 家货主企业、16 家物流运输商、 6 家其他相关方（低碳物流解决方案提供商）。 家其他相关方（低碳物流解决方案提供商）。 企业规模 货主企业 物流运输商 其他相关方 12 7 6 3 3 员工 >500 人 员工 100 ～ 500 人 员工 <100 人 1 1 2 样本企业规模分布 从企业规模来看： 参与调研的货主企业中，员工人数大于 500 人的企业占主导（共 12 家），员工人数为 100 ～ 500 人的企业有 1 家，暂无员工人数小于 100 人的企业。

 当前各行业对CRM的应用及投入情况  玄武云智慧CRM解决方案及标杆案例  为企业部署CRM遇到的各类问题提供解决思路 调研背景 目录 CONTENTS CRM市场基本判断 市场调研样本概况 玄武云解决方案及实践案例 国内CRM厂商破局路径 CRM市场基本判断 ·CRM定义及内涵 ·CRM产业链及产业图谱 ·CRM行业市场规模 ·寻找厂商与企业的耦合 CRM CRM定义及内涵 打标分析、智能 推荐等 寻找厂商与企业的耦合 市场调研样本概况 ·调研样本画像及渠道说明 ·受访者CRM使用情况 （前期）受访者采购决策 （中期）受访者选型倾向 （后期）产品上线及使用 CRM 25.9% 23.7% 20.0% 6.7% 5.2% 18.5% 耐消 快消 互联网 商务服务 医药 其他 • 样本说明：本报告的调研对象分为定量、定性两部分。定量调研主要通 过线下渠道回收135份问卷，询问受访者使用CRM的情况及感受；定性 调研的主体是CRM行业客户，调研其产品使用体验、满意度及使用痛点。 • 样本特征：定量调研中，受访者集中在耐消、快消、互联网，三者占比达69.6%，且受访者集中在华南、华中地区；定性调研中，受访者主要 分布在耐消、金融及快消，其中金融行业客户主要调研其对云通信产品的使用感受。 定 量 调 研 耐消 * 3 快消 * 5 金融