新基建背景下，智慧园区如何实现招商运营辅助决策？ 导读 在疫后复工复产、提振经济的背景下，新型基建与产业升级将成为未来一 段时间的重点投资建设方向，而智慧园区作为产业升级转型的重要载体，也将 迎来新的发展机遇。作为各地产业发展的重要推进器，智慧园区需要重点考虑 如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实现产业优化转型升级。本文以 发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商运营辅助决策，促进地方产业 优化与发展。 进器，智慧园区需要重点考虑如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实 现产业优化转型升级。本文以发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商 运营辅助决策，促进地方产业优化与发展。 01 智慧园区招商运营辅助决策系统整体解决方案 招商运营辅助决策系统可以从用户识别、需求挖掘、功能细化和框架设计 四个方面入手，提供智慧园区整体解决方案。智慧园区的招商运营管理，涉及 市级统筹、管委会协同、园区 “市政府—开发区管委会—产业园区—企业—员工”五 级统筹设计，基于人口迁移分析、产业集群分析、空间绩效与生产检测等多个 功能板块进行测算 ，辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级， 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控，辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略，进行发展资金测算，辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。

地上地下一体化、开发决策数字化、生产管控智能化 --- 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台介绍 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台 三、平台应用成果展示 2007 年原油产量突破 1000 万 吨 2010 年销售收入突破 1000 亿 元 2013 年进入世界 500 强 2015 年世界 500 强居 380 位 塑魂 亿立 方米的油气田。 , 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作 平台 三、平台应用成果展示 历史悠久 地貌复杂 油水井多 数据量大 资源实时共享 全盘考虑决策 分工不同 实现方式不同 时效不同 成果标准不同 云技术 多维可视化技 术 大数据技术 物联网技 术 数字化决策与智能化管理 一体化检索及推送 大数据集成管理 数据动态更新 研究成果逐日递增 … 快速化 油田信息特点 110 年历史数据 13 万余口井 … 大量化 1 大数据集 成管理 多源采集

对相当一部分城市而言，基础设施规划建设突出的问题是难以获得及时、准确、完整的数据，大量影 响决策的数据没有进行整合。在规划和建设城市数据基础设施过程中，需要利用大数据技术整合分析跨地域、 跨部门的海量城建数据，以大数据技术综合自然资源和空间地理基础信息库、公共设施信息库等信息资源， 为智能决策分析提供支撑，使城市基础设施建设从“经验治理”转向“科学治理”、“精准管理”。 概述 01 城建大数据平台内涵 设施规划、建设、管理、运营全生命周期管 理需求，依据“互联网 + 城建”的建设思路， 基于全国统一的市政设施数据资源采集、分 析、决策及共享标准，构建市政设施基础数 据库、空间数据库、规划建设数据库、智能 决策数据库，形成省级“城建云”平台，实现对 全省城市市政设施信息的宏观掌控、动态监 管与决策分析，提高全省城建业务监管效率 及安全运行管理水平。 城市级城建大数据平台内涵 将大数据技术与城市基础设施（综合管 等）规划、建设、管理、运营全生命周期管 理业务融合，为城市城建管理部门业务信息 系统整合、城建数据资源的汇集和挖掘、城 建公共数据互联开放共享提供技术支撑，实 现城市基础设施数据的全面掌控、动态监管 与决策分析，促进城建业务综合管理水平提 升，推进市政设施智慧建设。 详细解决方案 3 4 提 纲 运营模式 5 效益分析 6 附：城建各业务智慧解决方案 2 总体方案 1 概 述 总体方案

单点突破，而需要全链条、全要素的协同优化，数据驱动的指标体系成为实现这一目标的核心抓手。在数据治理端，企 业需要注重实时技术与规范管理的深度融合，让流动的数据焕发出更大价值。在瞬息万变的市场环境中，数据的时效性 往往决定着决策的有效性。从数据产生到洞察生成，每一秒的缩短都可能转化为真实的商业价值。 在应用开发端，AI 技术正将零代码平台推向全新高度。从简单的轻量化工具演进为强大的创新引擎，AI 让零代码真正 做到 " 让零代码更“零”& 先进制造落地 AI 决策应用 解析如何通过实时技术和规范管理让流动的数据更有价值 分享“FAST”新型数智化组织能力以及新兴数智人才建设路径 01 02 03 04 05 目录 CATALOGUE 16 企业数智应用关键落地路径 02 17 23 26 30 42 44 47 52 57 59 69 74 BI 平台：释放决策与执行效率，增加可信度 BI 助力提升决策效率，减少错误决策 还原数据分析过程，让结果更加可信 应用场景复用让分析成果“即取即用” 智能 BI 将数据消费范式转向“数助人” 数智时代指标体系驱动业管协同 企业自身指标体系建设常见误区 指标平台建设，促进数据消费 典型案例实践：某专精特新企业 零代码从轻量工具到创新引擎 AI 时代，以用促建，以用促准 数据实时将“事后分析”升级为“实时决策” 资源治理提升数据

潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 运营支持等环节；从业务场景角度，各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 （一）落地应用现状 ：当前大模型在金融 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 于业务场景简单的非决策类环节（见图 1）。大模型 在支付、信贷、保险、财富管理等场景均有应用落地， 但主要赋能对客服务、数据挖掘、业务助手等环节。 而在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强金 融投资建议、需要承担核心分析决策任务的业务场 景和业务环节中，大模型的落地应用仍然面临较大 约束和挑战，难以直接替代专业人员完成分析决策 任务，更多作为辅助核心决策人员展业的助手。具 体

强大的商业物流资源 高效应急物流 ？ MAX F (X, b, ξ) S. T. gj(X, ξ) ≤ 0, j = 1, 2, …, J ξ 为不确定性参数 X 为决策向量 • 日常商业物流：需求可预测可控、供给固定、强大物流运输系 统 • 灾害应急物流：需求不完备、供给太多样、运输变化多 应急物资储备库 / 出 救点选址问题 大规模应急 疏散问题 全国口罩日产量 7619 万只 武汉成立防疫指挥部 武汉红会接收第一批物资 武汉封城 武汉发布接收捐赠通告 湖北发布接收捐赠通告 武汉红会首次物资发放公示 湖北首次物资发放公示 信息 决策 决策智能 数据 数据智能 突发公共卫生事件后各级政府响应措施 o 中央政府部门响应 湖 北 / 武汉政府响应 网络求助信息大幅减少 1 月 26 日 1 月 P8 基于网络灾情数据建筑物倒塌与 人员死亡动态评估 基于共享数据平台应急响应 信息流快速整合 实时动态应急物资调度决策 方案优化与更新 解决思路 灾情评估 需求 供给 交通 供需配置 动态决策 数据 数据 智能 信息 决策 智能 决策 表达模糊 语义冲突 动态更新 P9 震后 3 小时 时效性：震后三小时内可 以达到灾情数量峰值 全区域：覆盖灾区全区域

数智化时代,数据赋能企业价值创新 数智领导力 千行百业突破力 供应链协同力 AI智能洞见力 数字人才驱动力 精益运营管控力 数字管理领导力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 帆软 让数据成为生产力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 声明： 本刊物所载企业案例的数据均已脱敏处理，或使用的虚拟数据。 本刊物由 © 帆软软件 三棵树：数据治理与应用并行，开创三棵树经营提效“新密码” 潮宏基：作为彩金珠宝的领潮者，潮宏基如何用数据谱写品牌零售新“饰”界？ 广州酒家：当老字号遇上数字浪潮，广州酒家用科技续写百年“不老”传奇 帆软软件：数据驱动构建全场景智能决策体系 02 精益运营管控力 053 060 066 多彩贵州航空：BI 点燃数字化引擎，多彩航开启多彩绿色发展新征程 宁德新能源：2h 降至 5min，帆软产品组合助力生产提效，实现数字化全员参与 109 联宝科技：供应链控制塔（SCCT）- 从可视走向价值 华熙生物：供应链数据可视化平台 06 千行百业突破力 117 126 134 142 150 155 京东方：业务智领决策链：全景洞察，多层协同，数据驱动业务提效 浙高运：零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式 中国矿业大学：智慧引领 数据赋能 -- 助力后勤服务高质量发展 维维食品：智能促销指挥官——数据驱动的精准营销与客户忠诚度提升

汽车设计AIGC系统 汽车设计AIGC应用案例 2.1 2.2 2.3 15 19 23 AIGC在汽车设计领域的应用探索 14 第二章 汽车制造智能工艺设计系统AIGC应用探索 汽车制造智能生产决策系统AIGC应用探索 3.1 3.2 29 31 AIGC在汽车制造领域的应用探索 28 第三章 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 6 PAGE 第五章 AIGC改变汽车营销与经营模式 为主，转向以概率论为基础的人工智能技术路线为主，其对复杂环境和任务的适应能力更强，并产生了 涌现智能，推动行业跃迁到一个新的阶段。 1 AIGC技术是这场技术变革的核心技术，将重塑企业的整体研发、运营和决策方式，对汽车行业的影响 是全面并且颠覆性的，是一种新质生产力。在汽车行业淘汰赛中，率先应用AIGC的车企将占据显著竞 争优势。 2 在汽车设计领域实施AIGC开发的前提是车企具备全要素的数字孪生与流程数智化。数字孪生技术为汽 力成 本，提高生产效率。具体应用包括智能工艺评审、工艺智能设计、问题诊断、智能制造生产决策系统等 方面。AIGC将进一步促进汽车制造业向智能制造与服务型制造转型，为构建高度灵活、可持续且个性 化的智能工厂奠定坚实基础。 7 AIGC技术正全面应用于汽车营销和销售领域，在用户端，助力看车、选车、买车决策智能化；在经销 商端，能够快速生成吸引消费者的营销内容，提高品牌识别度和消费者参与度；在车企端，通过分析消

灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱，尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 图2 应急管理系统架构图 Fig. 2 The architecture diagram

是指面向产品的全生命周期， 基于云计算、 大数据 、 物联网、移动互联网等新一代信息技术， 贯穿设 计、 生产、 管理、 服务等制造活动各个环节， 具有 信 息深度 自 感知、 智慧优化自决策、精准控制自执 行 等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 提供基础 • 14 智能制造的起源与演变 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 等新兴技术为重要支撑 。 新 一代信息技术的应用是推动 数字化制造演变为智能制造 的使能器。 过程 关键制造环节或过程具 有一定自主感知 、 学习 、 分析 、 决策 、 通讯与 协调控制能力， 能动态 地适应制造环境变化 。 这也是智能制造与自动 化制造和数字化制造的 本质性区别。 智能优化 实现产品制造结果的优化 为目标， 任何企业或个人都可以参与产品设计、制造 与服务过程， 企业、个人和物料流、信息流、价值流等各方面都将发 生联系， 大量数据将被采集并导入云网络。 全流程闭环特征 运用新一代信息技术手段， 将能够构建“感知、分析、决策、执行 、 反馈”的完整工作回路。 具有系统进化和自学习能力 智能制造系统的结构应该是不断进化的， 从车间与工厂的重构， 到企 业的重组整合， 再到创新研发设计、分工生产制造以及市场营销和售