痛点问题，例如缺乏合理的规划布局、园区同质化严重、信息价值利用率不高、运营管理效率低等。 为提高我国智慧园区标准化建设水平、加速园区智慧化和数字化升级、为各园区方提供智慧园区建 设的可行性参考范例，前瞻产业研究院编制了《中国智慧园区发展白皮书（2025）》。白皮书系统性阐述 了智慧园区在新质生产力时期下的新机遇、新挑战、新使命以及新技术，帮助各主体方洞察当前智慧园 区的建设目标、建设框架以及建 是智 慧城市未来建设中的“产业大脑”和指挥中心，是顶尖科技成果与“产-学-研”完整链条相结合基地， 也是向各地政府和大型企业展示和示范的基地。 图表1：智慧园区内涵特征 资料来源：前瞻产业研究院整理 1.1.2 分类：按运营主体分四类受到业内广泛认可 1、园区分类 园区的分类方式众多，常见的有按园区主导产业分类和按园区内主要建筑的类型和功能分类，其中 按园区主导产业 智慧园区白皮书 园、医疗产业园和动漫产业园等；按园区内主要建筑的类型和功能分，主要分为生产制造型园区、物流 仓储型园区、商办型园区以及综合园区等。 图表2：园区分类 资料来源：前瞻产业研究院整理 2、主体分类 我国产业园市场已经形成了多元化主体格局，这些多元化主体包括具有丰富经验的国有园区开发运 营主体、颇具服务能力的产业地产商、具有品牌聚集效应的龙头企业以及有发展潜力的中小微企业等。

本白皮书的撰写，凝聚了研究会众多专家学者的心血，也得到了业界领军企 业的鼎力支持。它系统梳理了我国供应链金融的发展脉络、创新模式与前沿实践， 深刻剖析了其面临的机遇与挑战，并对未来发展趋势做出了前瞻性展望。我们希 望，这份报告不仅能为政策制定者提供决策参考，为企业家提供战略启迪，更能 激发社会各界对这一领域的关注与思考，共同推动中国供应链金融事业迈向新的 高峰。 时代浪潮，浩浩荡荡。以 守法律法规，保护企业商业秘密与个人隐私，防止数据泄露与滥用。如何在开放 共享与安全合规之间寻求精妙的平衡，已成为决定供应链金融能否健康、可持续 发展的关键法律与伦理议题。 面对这些严峻挑战，我们必须超越“亡羊补牢”式的被动防御，前瞻性地构 建一个稳健、智能、多层次的新一代供应链金融安全体系。这不仅是对现有风险 管理框架的修补与完善，更是一次体系化的重构与升维。其核心要义，在于实现 从“人防”到“技防”、从静态风控到动态预警、从事后处置到事前预防的根本 找到最佳 平衡点，完善相关法律法规与行业标准。 本白皮书的撰写，正是希望为这一宏大目标的实现贡献一份力量。它不仅系 统梳理了行业发展的脉络与趋势，更深入剖析了我们面临的真实挑战，并尝试给 出前瞻性的解决方案。我们深信，唯有将安全的基石打得更牢、将风控的藩篱扎 得更紧，中国企业供应链金融这艘巨轮，才能在波涛汹涌的全球市场中行稳致远， 驶向更加广阔的未来。 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任

非必要的人工干预，提升了生产效率与工艺精度，典型应用包括 工业机器人运动轨迹的优化等。三是预测与预警能力。基于历史 数据与工业机理模型，算法能够构建预测模型，对潜在的设备故 障、产品质量缺陷等进行前瞻性预判，使得企业能够提前采取预 防性维护等措施，有助于降低运营风险。四是自适应与学习进化。 以机器学习等为核心的算法，赋予了智能系统自我学习和持续优 化的能力，使其能够通过与物理环境的交互，不断迭代模型、优 中的明确约定。当协议约定不明时，应依据《民法典》及相关司 法解释，结合各方对创新成果的实质性贡献大小、行业惯例等因 素，进行公平合理的裁量。通过裁判，确立和强化“契约在前” 的规则导向，引导创新主体通过前瞻性的合同设计规避未来风险。 三、下一步工作思路方向 智能制造作为发展新质生产力的主阵地和推动高质量发展 的关键引擎，其产业生态的复杂性与技术迭代的前沿性，对人民 法院的司法服务保障工作提出了全新的、更高的要求。面对产业 纷，实现从“数据要素”审判到“产业智能”审判的跨越。二是构建 外部智力支持体系。创建专家智库，广泛吸纳智能制造、数据科 学、人工智能伦理等领域的顶尖专家，为复杂技术类案件的审理 提供常态化、体系化的咨询意见与前瞻指引，有效破解技术事实 “认定难”的瓶颈。建立健全“技术调查官+专家辅助人+司法鉴定+ 行业专家咨询”的四位一体多元化技术事实查明体系，确保作出 的裁判经得起法律和技术的双重检验，让“真创新”受到“真保护”。

核心生产要素的战略价值，但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 传统BI系统主要专注于历史数据的收集和分析，这使得它们在实时数据和预测 性分析方面的能力较弱。随着市场环境的快速变化，企业需要更多地依赖实时 数据和预测分析来做出及时反应，传统BI系统未能满足这一需求。因此，企业 难以获得前瞻性的信息，导致在面对突发事件或市场变化时缺乏足够的应对策 略，影响了决策的准确性和效率。 局 限 于 历 史 数 据 传统BI系统的局限性在于其封闭性与滞后性：局限于内部结构化数据，难以捕捉外部非结构化洞察；静态 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 衡所致，其症结在于数据治理滞后、场景碎片化、算法黑箱 与行业适配断层四大维度，共同构筑了技术落地与价值转化

扰，保障AI大模型推 理结果的稳定性和可靠性，这对于维系用户信任、保障业务连续性至 关重要。 本白皮书深入剖析了“AI Ready”的数据中心在计算、网络、存储及 相关治理组件等关键要素，并前瞻性地提出了AI变革就绪度评估体系。 我们希望，这不仅能为企业决策者提供清晰的指引，更能为技术管理 者提供具体可落地的行动方案。我们相信，通过构建面向未来的AI基 础设施，企业定能在这场波澜壮阔的智能化转型中，乘风破浪，行稳 并获得针对性的改进建议，从而更精准地投入资源，加速实现AI价值。 我们非常荣幸能与思科中国联袂发布此白皮书。我们相信，通过将思 科中国在基础设施领域的深厚积累与我们在管理咨询、行业洞察方面 的专业能力相结合，定能为广大企业提供兼具前瞻性与实操性的指导 建议。愿本白皮书能成为您在AI变革道路上的得力助手，共同迎接智 能时代的无限可能。 张令琪 毕马威中国科技咨询业务 主管合伙人 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) 41 人工智能就绪度白皮书 基础设施侧的按需配置 企业的AI基础设施建设通常涉及到较高资金、人力和 时间等投入，需权衡自身当前业务需求与未来发展战 略后谨慎开展。就投入模式而言，通常可分为前瞻布 局、渐进升级和以核心业务投入为主的混合模式等三 种。调查数据显示，39%的受访企业为实现资源的灵 活配置和高效利用，更倾向于选择“核心业务先导投 基础设施建设： 企业AI基础设施建设首

亿千瓦时，装机规模占全球总装机比例 超过 40%。新型储能技术路线“百花齐放”，涵盖全球工程应用的主 要技术路线，调度运用水平稳步提高，有力支撑新型电力系统建设。 展望 2025 年，国家能源局将加强规划前瞻引领，科学谋划新型 储能发展，大力推动创新技术研发和试点应用，努力以科技创新带动 产业创新，会同相关部门持续完善市场及价格机制，强化国际新型储 能发展交流合作，为实现“十五五”良好开局打牢基础。 空气储能方 面，形成大型压缩机、膨胀机、冷箱、低温泵、固相蓄冷器等关键装 备制造技术。重力储能方面，实现发电 / 电动一体机、重物输送及装 卸系统等关键装备自主研发。 （4）前沿新型储能技术前瞻性储备 固态电池、热泵储电、氢储能等一批颠覆性前沿新型储能技术加 速发展，以应对未来新型电力系统对于多时间尺度、高安全性能存储 的需求。半固态电池作为全固态电池技术研发的过渡技术，已具备小

该使用 AI 相关技术或应用，同时还需确保这些 AI 应用成熟且得到验证。 需注意的是，随着 HR 在企业中职能角色的演变，逐步由行政管理、职能管理到战略参与，再到由外而内、业务 驱动下的人力资源前瞻性引领。AI 的选择和使用不能仅单纯从 HR 业务本身的效率和效能出发，更需要对齐 或配称业务战略和执行落地对人力资源的要求，也要考虑数字时代的员工体验。 以下为人力资源角色演变不同阶段的业务重点： 数字化人力资源服务，易路与您共同探索 400-825-1616 70 HR 数智研究是由易路人力资源科技发起 , 由 HR 专家及从业者自主运营的中立性机构。旨在打造引领人力资 源数智化转型和升级的权威性、前瞻性的共创研究平台。 成为立足中国、放眼全球，源于中国领先实践，指导全球未来管理模式的理论缔造者和实践引领者 通过数智化手段切实提升组织能力、构建新型企业与人的关系。 研究院下设数智研究分院、数 究院会通过调研报告、年度白皮书、 年度评选、年度盛会、企业游学、线上直播、案例分享、私董会、文章等形式和大家分享共创研究成果。 研究愿景 研究使命 引领人力资源数智化转型和升级的权威性、 前瞻性共创研究平台 71 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 免责声明：本白皮书属易路人力资源科技 & HR 数智研究院所有。未经双方书面许可，任何其他个 人或组织均

字基础设施建设”，即加快全球清洁电力、新一代网络、智能算力、 数据中心等基础设施建设，完善具备互操作性的人工智能和数字基础 设施布局，推动统一算力标准体系建设。 这些政策举措充分体现了我国在人工智能基础设施建设方面的 前瞻性布局，通过政策引导、标准制定和国际合作等方式，为人工智 能技术创新和产业发展构建坚实的算力支撑体系，同时为智算中心的 快速发展注入了强大的助推剂。 1.2 智算中心发展 据中国互联网络信息中心的报告[3]，2024 均匀。传统的静态资源分配策略无法适应这种剧烈的负载波动，导致 在高峰期出现严重的网络拥塞，而在低谷期大量带宽资源被浪费。 3.1.1 预测通信模式，为重配置提供需求启示 针对光电协同网络的动态重配置特性，应用层需要具备前瞻性的 通信模式预测能力，为物理层的链路重配置提供精准的需求指导。机 器学习负载中的许多通信模式具有高度的可预测性特征。例如，在专 家混合(MoE)模型的专家路由阶段，系统会产生大规模的 All-to-All

式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 ◆ 研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖 掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的 发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 ◆ 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁

[16]，而其规划容量达到 800 万千瓦，造成资源 的浪费。 3.1.4 廊道资源较为紧张 一方面是土地与生态约束，包括油气、电力管网布局均沿着传统“丝绸之路”布局； 同时，由于早些年建设缺乏前瞻性，使得旧有的网架结构难以升级或者是升级成本高昂。 另一方面，由于跨区协调难度大，西北地区与受端省份存在利益博弈，导致通道规划滞后。 3.2 区域互济市场机制体制面临的挑战 3.2.1 跨省跨区中长期送电价格协商困难