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。

发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与

通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。  默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 （见图 1）。相反，趋势是相互关联的，其重要性不仅因组织成熟度而异，还因行业、业务 产 品质量的提高、安全意识的提高和政府法规的激增，可追溯性变得越来 越重要。 智能标签和传感器将有助于更实时地了解端到端供应链，从而更快地响 应可能的偏差并能够避免中断，从而实现更高的质量和更及时的决策。 部署将为产品认证、库存和资产可见性或货物跟踪提供值得信赖的嵌入 式来源和身份 — 所有这些都以低廉的价格提供。此外，环境不可见智 能将为分析和 AI 提供关键的新数据源，以改进产品和供应链流程。

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

治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革， 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。

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

服饰时尚行业数字化转型特性与理论 Chapter.03 服饰时尚行业成功案例实践 2.1 主数据统一 2.2 供应链优化 2.3 消费者体验升级 2.4 业财一体 2.5 数据驱动决策 3.1 雅戈尔数字化平台项目背景 3.2 雅戈尔数字化平台项目成果与效益 BAISON THINK-TANK 服饰时尚行业分析 Chapter.01 BAISON THINK-TANK 服饰行业秋冬趋势白皮书分析，消费者更注重“物有所值”， 将“性价比” “品质” “颜值”作为核心购买因素。购买时倾向 于选择多功能、高性能的单品（如一衣多穿），同时关注保 暖、品质与格调的结合。价格不再是唯一决策因素，穿着体 验和优质服务逐渐成为溢价的关键。 1.2.2 消费者行为变化的影响 消费者行为变化正重塑服饰行业的竞争格局，从单一功能需求转向情感价值，从大众化转向圈层化，从传统渠道转向数字 优先选择环 保品牌，76%关注可持续购物。二手时尚市场与快时尚并 存，消费者通过购买行为支持环保理念。 5）内容与社交驱动购买决策：通过短视频种草，穿搭内容 结合音乐、场景等元素，通过抖音等平台快速传播，唤醒消 费需求。社交媒体影响突出，视频推荐成为购物决策的重 要参考，品牌需加强内容营销以触达目标人群。 6）年轻群体主导消费趋势：Z世代成为时尚消费主力，推 动“穿衣理念多元化”。他们注重生活仪式感、悦己体验和

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