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。

深度挖掘园区数据 ，为园区问题 寻根溯源 ，提供数据决策 技术升级 流程剖析 数据挖掘 解决方案 需求分析 02 / 规划设计 痛点 多维研判 辅助决策 综合处置 设计思路 引入大数据、物联、空间信息技术 ，基于园区业务处理流程 ，挖掘园区业务数据 ，实现园区状态感知、多维研判、辅助决策和综合治理的智慧化管理模式。 • 数据 • 时空 • 一云图：提供多维研判支撑的数据云 + 全景图 • 一脑：辅助园区决策的数字云脑 • 一平台 ：结合专项治理和统一管理的一体化运 营 管理平台 实现风险隐患主动识别、预警问题智能研判、 问 题 处置高效快速、预防治理相统一的智慧化工业园区。 一平台 园区一体化监管平台 安全生产 全面感知 综合治理 辅助决策 多维研判 • 隐患排查 • 风险评级 • 一源一档 能耗分析 • 设备操控 • 风险预判 多维数据融合 决策输出 调度智慧 园区数据孪生 园区实景图建模 一标多唯数据上图 过程模拟 电表监测 园区业务平台 水表监测 燃气表监测 企业统一上报 上报业务平台 安全监管 环保监测 安防监控 能耗监测 业务对接 应急管理 封闭园区 能源管理 应急管理 统一接收 统一决策 统一分拨 统一考核 分责处理 02 / 规划设计 危化品视频监控

器人四大类，从具身智能的本质——通过 物理实体与环境的持续互动实现智能涌现 来看，人形机器人是其最佳载体； ◆ 自动驾驶载具为具身智能的物理载体之一， 其可大致分为汽车类和低空飞行类，两者 均通过“感知-决策-控制”闭环实现场景适 配，具身智能的强弱直接取决于对各自运 行场景的动态响应与任务完成能力。 ◼ 研究背景 2025年，中国政府工作报告首次将具 身智能纳入未来产业培育计划，标志 着其成为推动新质生产力发展的核心 具身智能产业中所需的芯片种类较多，包括AI算力芯片、通用计算芯片、传感器接口芯片、存算一体芯 片、通信与互联芯片等，覆盖了从云端大模型训练到具身智能端侧执行的全链条需求。其中，AI算力芯 片是支撑具身智能“感知-决策-执行”闭环的核心硬件。根据部署位置和功能的差异，具身智能所需AI芯 片可分为云端训练芯片、云端推理芯片和端侧推理芯片，三者在设计目标、技术路径及应用场景上存在 显著差异。 云端训练用AI芯片 通过海量多模态数据（视觉、语言、动作）训练 具身大模型，优化任务规划与泛化能力 为复杂任务提供高算力支持，降低端侧负载 端侧本体推理用AI芯片 内置于具身智能本体，实现实时环境感知、运动控制与本地决策 云端训练AI芯片 云端推理AI芯片 端侧推理AI芯片 核心 目标 支持大 规模 模型 训练， 处理 海量 数据并 优化 模型 参数 高效执行训练后的 模型推理任务，兼 顾性能与能效比 实现终端的实时本地

形成一个完整的空中交通管制管理体系。 在系统架构设计上，我们将采用分层架构，主要包括数据收集 层、数据处理层、决策支持层和用户交互层。数据收集层将通过多 元化的传感器获取地面和空中的实时数据，其中包括气象数据、航 班状态信息以及空域利用情况。数据处理层将采用云计算技术，对 收集的数据进行分析与处理，以支持决策层的实时决策。 在技术选型方面，将优先考虑采用国际先进的空中交通管理技 术，包括自动依赖监视-广播（ADS-B）、基于卫星的导航系统 术，包括自动依赖监视-广播（ADS-B）、基于卫星的导航系统 （GNSS）以及自动化的流量管理系统，实现高效的信息处理与传 递。 运行流程优化将通过实施智能化决策系统，分析航空器的运行 状态和空域使用情况，进行高效的流量预测和调度。同时，建立与 航空公司的信息接口，确保航班数据的即时更新与共享，以提高整 个系统的反应速度和准确性。 为了确保新系统得以顺利实施，专业人员的培训也是不可或缺 的一环。我们将制订系统的培训计划，涵盖操作程序、应急响应措 统。这一系统将融合先进的技术手段，提升信息透明度和决策支持 能力，从而提高空域的使用效率和航空安全。 在设计方案中，我们将考虑以下关键要素：  实时数据共享平台：建立一个全面的数据共享平台，使各方能 够实时获取和处理航空器航班状态、天气状况、空域使用情况 等重要信息。  智能决策支持系统：利用大数据分析和机器学习算法，优化航 班调度和流量管理，提高决策的科学性和有效性。  多层次管制机制

分散型 安全库存 库存降低 较高 服务水平 较高 较低 管理费用 小 大 订货提前期 较大 较小 运输成本 不定 不定 （ 1 ）供应链网络结构的类型 • 集中型系统：集中决策 • 分散型系统：分散决策 6 1 、供应链网络的构造 （ 2 ）网络构造与供应链成本的关系 • 增加仓库数量对成本的影响 • 好处：服务水平容易提高：运输时间缩短 • 坏处： • 库存成本增加 如何选择配送决策机构？ • 集中控制战略与分散控制战略 • 如何做出配送决策的方式？ • 直接运输的战略 • 仓库的战略 • 直接转运的战略 • 如何选择生产和储仓？ • 中心机构与地方机构的战略 • 如何选择驱动供应链的方式？ • 推动型系统与拉动型系统 3 、供应链的配送战略 （ 1 ）配送决策机构战略 • 集中型配送决策 • 一个中心机构为整个供应链作出配送决策 • 将整个供应链整体最优进行到底 将整个供应链整体最优进行到底 • 京东（主体配送模式） • 分散型配送决策 • 多个机构作出配送决策 • 每个机构寻找其最有效的战略 • 局部最优 • 阿里巴巴（主体配送模式） 3 、供应链的配送战略 （ 2 ）做出配送决策的方式 • 直接运输的配送战略 • 产品从供应商直接运往最终顾客，不经配送中心 • 通过仓储的配送战略 • 仓库保持库存 • 根据顾客所需从仓库向顾客配送 • 直接转运的配送战略

基于历史数据与市 场趋势的需求计划 体系，对供给与生 产起长期指导意义， 明确销售、计划分 工并对需求管理源 头信息充分交流沟 通 主数据管理： 目前尚有大量核 心业务执行层、 职能运作层、以 及管理决策，仍 然采用手工操作 的方式开展数据 传递、统计和决 策，相关数据给 予执行、运营管 理上，提供的准 确率和效率、时 效等，仍有待提 升；其中： PDM 在建中， 外协和运营管理 仍然保留手工， EAM 统的手拿肩抗，比如集成计划数据，还得人工记录 \ 传递，准确度、实时性差 销售、计划、供应链（采购、物流）、生产和研发等的数据、数据和颗粒度么有拉通，在业绩统计和预测、计划和管理报表，均为手工执行，决策支持的准确性和时效性 差。 CRM 客户数据 梳理和 ERP 数 据由集成，当 前新客户源头， 未能实现完全 来源于 CMR ； CRM 和 ERP 的业务数据尚 未能双向互动， MES ， WMS • 事业部层面根据市场预判和去年目标达成情况制定年度 销售量目标，根据客户意向订单情况形成短、中期预测， 尚未全方位应用预测技术及工具 • 已建立月度销售预测评审机制，需要通过临时性会议的 召集来决策重大事项，目前仅集中于营销端内部评审 领先实践 • 根据目标客户价值、产品类型、生产供应能力、业务价 值等因素分组，对不同的细分群体提供差异化供应链运 营方式，如预测方式、计划方式、生产方式等

通过互联设备进行实时 预测洞察，实现实物流、 信息流、资金流的交互 搭建供应链节点的数字 孪生模型，基于机器学 习和人工智能等新技术 驱动自适应和响应式供 应链，实现可视化、可 感知、智能决策 1 2 3 **** 供应链现状 1 2 2025 年，建成集 成供应链 3 2028 年，建成智 慧供应链 智 慧 供 应 链 内 涵 演 变 **** 供应链 发展 用户驱动 顺应 **** 战略要求，由业务驱动向数据驱动转变，推动 公司供应链管理向智慧模式转变 。 • 智能应用 依托云大物移智等新兴技术， 推动业务模式创新，实现多 维视角的智能化支撑、预见 性决策 **** 战略 智能电网运营商、能源产业价值链整合商、 能源生态系统服务商转型 “ 三商转型”战略要 求 “4321” 建设方案：四大业务平台、三大基 础平台、两个对接、一个中心 《 **** 一、背景分析与领先实践 1.4 领先实践 – 某电力公司供应链智慧决策中心 预警监控 应急指挥 业务协调 资源调配 两大数据能力 7 外部数据 物资全业务数据中心 其他专业业务系统 其他专业业务系统 其他专业业务系统 ERP 计划辅助工具 数据贯通 数据治理 控制塔 四类指挥业务 2 、智能分析 3 、决策管控 标签管理 会议管理 策略管理 1 、实时可见

出，仅供读者参考，不构成任何投资、决策或经 营建议。由于样本范围、研究方法、信息获取时间及信息完整性等因素的限制，报告内容可能存在不准确、不全面或滞 后的情况。中国对外贸易中心集团有限公司及亿邦智库不对任何人依据本报告全部或部分内容所作出的任何行为及由此 引发的任何直接或间接损失承担任何责任。 ◼ 读者在参考本报告时，应结合自身情况进行独立判断和审慎决策。如有疑问，建议咨询相关专业人士。 统性重塑的先进组织形态。 数智供应链的技术内核与运行基础，意味着数据取代经验成为核心生产要素，通过物联网、5G、人工 智能算法等技术进行实时采集、分析与建模，实现从需求预测、库存优化到路径规划等环节的自动化、 智能化决策。 数智供应链的价值导向与市场能力，利用前端消费数据与市场信号快速感知变化，并依托柔 性生产系统、动态路由规划等能力，实现生产、库存、配送等环节的快速调整与精准匹配， 能够以最小成本和最快速度响应个性化、碎片化的市场需求。 作伙伴的数据共享、流程互通与业务协同。追求全局资源最优配置与价值共创，形成“以大带小、协 同进化”的产业共同体。 特征1：数据智能的决策中枢 特征2：需求驱动的敏捷响应 特征3：生态协同的价值网络 特征4：韧性与安全的内生要求 数智供应链全球化定义与特征 3 传统供应链 (工业时代范式) 战略导向 组织形态 决策模式 核心产出 数智供应链 (数字时代范式) ◼ 效率与成本优先 追求规模经济下的稳定与低成本运营，核心是优化既

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、 本分析难 缺少一站式平台，对客户问题 进行管理、处理 和后续分析 资料来源：数商云科技百家号，顺丰科技官网， 海通证券研究所 全链路管理 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 决策链长、缺少决策自动化、预测难、复杂场景求解难 5 AI 科技正穿透 ToB 物流全链条，推动降本逻辑从“节流”转向“智能增效”。例如，运输智能调度方 面， 满帮正探索用 AI 提升车货匹配和运力调度的效率， 集成作用， 实现信息透明与各资源 协同。 但许多环节依赖人工决策，流程优化多局限于事后响应。 AI+ 物流：我们认为，相较于“互联网 +” 的广泛连接， “人工智能 +” 更强调技术与实体经济的深度融 合。 AI+ 物流以人工智能算法、算力、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。 表： “ AI+ 物流” 与 “互联网

管理高效 • 入驻客户体验 • 员工体验 • 降低生产成本 • 降低管理成本 物流园区的智慧化建设手段 05 智能化决策通过对大数据进行不断的训练与学习，从而做出更加智能的决策，形成良性的学习反馈闭环，最终 帮助企业实现全链路的高效决策 决策智能化 管理可视化 运营数据化 业务在线化 感知泛在化 04 可视化管理能让企业的流程更加直观，使企业内部的信息实现可视化，并能得到更有效的传达，从而实现管理 智慧通行 车行场景 移动 POS 机 人脸消费机 人脸考勤机 充电设备 停车设备 通道设备 车位设备 门禁设备 访客机 智慧物流园区建设业务大图 企业系统 大屏端 桌面端 智能设备端 辅助决策 会 话 层 移动端 园区控制中心（ IOC ） 仓储管 理系统 （ WMS ） 状态可视 分析诊断 指挥中心 业务管控 物业管理 智慧后勤 人员管理 智慧仓储 场内物流 设备管理 配送管 全面提升能源资产使用效率 全面提高用能单位能源利用效率 太阳能→ 电力 污水、雨水→ 中水回用 水、电、燃气→ 智能硬件数 字化管理 提高企业能源利用效率 实现对企业能源消耗的监测预警和提供决策支 持，通过对能源的历史使用情况分析，使园区能源达 到供需平衡。借助能耗管理系统，整合资源，打造节 能产业链。 电 安防管理 消防管理 健康管理 环能管理 碳资产盘查服务 碳减排量统计