来变化不大，直到个人电脑的普及才开始 出现了极其微妙的改变。首先是带动着数 据化的领先企业包括 Google、Amazon、Facebook 及 中国的 BAT, 然后是移动应用和人工智能所引起的智 能热潮。再加上物联网的加入，让我们在不知不觉之 间每天都在生产着数据，甚至消费着数据。可以说， 几乎全民都参与在大数据的生命周期之中。大数据的 组成和几年前很不一样，因为需求的细分及终端的发 达 —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 石，管理层必须理解，从信息化到数据化再到 应用，必须有强大的技术支持、灵活的政策保 障以及开放的生态支撑，方可马到功成 10/2018 New Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层

.NET Core 2019 .Net Core + 微信赋能 企业级智能客服系统 20 19 中国 NT 开发 者峰 会 china .Netconf2019 演讲人：苏震巍 • 苏震巍 • 微软最有价值专家（ MVP ） • 微软技术俱乐部（苏州）主 席 • 苏州市人工智能学会理事 • 香港理工大学信息管理学硕 士 • 《网站模块化开发全程实 录》 《微信开发深度解析》

AI 赋能数字党建解决方案 新 一 代 智 慧 党 建 平 台 为 基 层 减 负 增 效 政策背景 现状 & 问题 解决方案 产品优势 运营服务 客户案例 夜校”将 走 进辖区内的工业园区，推动技术普惠。 浙江 · 宁波市 2025-05-27 宁波交警“鹰智”大模型构建“通识问答 + 知识 中枢 + 智能问数 + 以文搜图”四维赋能体系， 助力在法规检索、警情分析、数据研判、精 准查缉以及事故追逃等场景实现高效应用。 江苏 · 审计厅 2025-06-04 大语言模型智能分析平台初步实现了大语言 模型本地部署、法规制度智能查询、审计知 实现关键性突破，加速大模型落地应用“最后一公里 ” , 进入深度融合应用阶段。 基本功能信息化。基本功能大都已完成信息化、电子化，侧重 党 建 宣 传 和 信 息 发 布 ； 部 分 功 能 也 完 成 了 应 用 化 ， 具 有 了 在 线 处 理 业务的 功 能。 技术架构简单。依托互联网、云计算等基础技术构建平台或 APP, 实现了数据的填报、数据的简单统计和报表生成，无 法 深度挖掘海量数据以提供精准决策支持。

在生产网络中部署相 关技术；三阶段是“优化曲线”，各行业围绕技术采用的最佳实践进行调整。在此阶段，新的标准 与程序逐渐称为常规操作，且成本开始趋于稳定（见图1）。如果回看智能手机的发展历程，我 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前，全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上，要平均领先于 其他制造商3~5年。如今，用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 气回 肠的交响乐”（见图2）。 以生产现场的快速换线为例（见图3），企业不仅需要柔性机器设备来处理不同的产品，自动导 引小车（AGV）来运送物料和零部件，3D打印来定制生产线夹具，还需要可穿戴技术赋能管理与 技术人员，帮助他们了解实时数据。如何协调这些复杂元素之间的相互作用？答案是：AI。 然而，AI的部署离不开数据的加持。企业可从系统软件、设备传感器、互联基础设施，以及员工 等多个来源，生成

景下，政策持续落地推进工程数字化设计，AI 有望解决设计行业多痛点， 赋能设计提质增效，建议重视率先布局 AI 设计、抢占市场先机的设计龙 头：【华建集团】、【华设集团】、【设计总院】、【华阳国际】、【苏交科】。 ⚫ 风险提示：宏观经济下行风险、在手订单落地不及预期、省外业务开拓不 及预期、项目进度不及预期 ＃title＃ AI 赋能建筑设计，行业困局突围在望 ＃createTime1＃ ... - 4 - 1.3、行业集中度分散，龙头市占率提升缓慢 .................................................... - 6 - 2、AI 赋能建筑设计，痛点解决在望 ..................................................................... - 8 - 2.1、政策持续加码工程数字化设计 资料来源：Wind，兴业证券经济与金融研究院整理 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 8 - 行业跟踪报告 2、AI 赋能建筑设计，痛点解决在望 2.1、政策持续加码工程数字化设计 政策支持工程数字化设计。目前的政策鼓励研发自主可控的 BIM 系列软件，以减 轻对国外软件的依赖。《“十四五”建筑业发展规划》中指出，到

智算中心赋能产业发展 康亚萍 | 南京中科逆熵科技有限公司 - 运营总监 智算中心 产业发展 运营实践 01 02 03 AiCD 智算中心 PART 01 软件栈 统一完善 云端 A 加速卡 终端智能处理器 P 乘院道连助说的，广五应用备美好指描 边缘 A 加速卡 云边端车 全面覆盖 生态运营 密切协同 车路协同 智能实验室 新基建相关 数据市场 公安、消防 其他项目服务 南京智算中心平台规划 电力、交通 云边一体化 能 安 防 数据平台 算法平台 智慧交通 智能计算平台 适配各种场景的统一的智能计算云平台与智能前端相互协作的有机结合体。 云 云 安 全 平 台 云 架 构 标 准 体 系 Ai C 1 AiCD 产业发 展 PART 02 智能交通 HHH 凹上企 业 赋 能 科学计算 智慧社区 城 市 管 理 平安城市 医疗应用 AiCD 产业发展——产业机遇与行业机遇 ·

“AI+” 如何为 ToB 供应链物流赋能 虞 楠（交通运输行业首席分析师） SAC 号码： S0850512070003 联系人：谭伊珊 2025 年 3 月 18 日 证券研究报告 （优于大市，维持） 16322 ToB 物流成本压力倒逼变革， AI 助力成本管控智能化。我们认为， ToB 物流服务链条长、定制化程度 高，且客户对成本诉求敏感，驱动物流企业加强成本控制、精细化运营的核心能力。 AI 等科技 或具备技术基因的 ToB 物流商，有望在成本竞争中进一步扩大竞争优势。 “AI+ 物流”相较于“互联网 + 物流”：全链路深度融合，智能决策。我们认为， AI+ 物流以人工智 能 算法、机器人及自动驾驶技术为底层支撑，从被动响应转向主动预测与动态优化，通过自主决策与 自 动化执行提升物流全链路效率。 “AI+ 物流”应用场景：贯穿供应链采购、运输、仓配、售后全链路。我们认为，例如运输智能调度、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 7 亚马逊对人工智能的布局覆盖供应链全链条，从需求预测、仓储管理到末端配送， AI 深度渗透各 环 节。我们认为，这种技术、场景与规模深度协同，使亚马逊具备领先行业的运营效率及成本控制 能 力，技术驱动亚马逊保持行业领先的核心优势之一。根据华尔街见闻和第一财经，亚马逊各环节 AI 应用如下： 购买前：预测需求、优化库存、协调发货。 亚马逊的供应链优化技术 SCOT 利用深度学习模型和海

AI 赋能资产配置 DeepSeek 对国信多元资配框架的优化 证券研究报告 | 2025 年 2 月 19 日 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券分析师：邵兴宇 010-88005483 shaoxingyu@guosen.com .cn S0980523070001 证券分析师：王开 021-60933132 wangkai8@guosen.co m.cn S0980521030001 势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率 38.52% ； AI 赋能权重优化（ DeepSeek-V3 ） ，胜 率提升至 60.61% ，实现显著优化 风险提示：模型过拟合风险；数据口径调整风险； AI 推理的不稳健性 ，表现优异，得益于其深度历史 学习能力，但稳健性仍有提升空间 图 36 、 37 展示了框架引导法的预测结果： DeepSeek 在框架指引下，预测结果 与真人预测基本一致，体现 AI 的确能 够像人一样进行思考，分解步骤并进 行预测工作 Deep seek 预测宏观数据： 以社融为 例 宏观指标预测的两种方式： 自主学习法：依赖 DeepSeek 历史学习， 通过投喂历史数据，让

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