项目编号： 某银行数据中心项目可行性 研 究 报 告 目 录 一、总论 1 1 项目名称 1 2 项目建设单位 1 3 本报告的依据和范围 1 3.1 可行性研究的依据文件 1 3.2 可行性研究报告的范围 1 4 项目基本情况 二、项目提出的背景、必要性 3 1 ☑观环境与政策导向 3 1.1 数字经济步入新阶段 3 1.2 数据中心建设前景可观 5 2 金融行业发展趋势 10 2.1 数字化需求迫切 10 2.2 数字化能力提升 11 2.3 银行数据中心特点 12 3 地方规划与产业优势 13 3.1 贵州地区政策环境 13 3.2 5.1 夯实XX数字化转型的坚实底座 19 5.2 提升金融服务生态系统的竞争力 19 5.3 保障银行的业务安全与运营稳定 20 6 建设必要性小结 20 三、需求分析与建设规模 21 1 数据中心需求分析 21 1.1 数据中心市场概况 21 1.2 数据中心市场分布 22 1.3 数据中心市场竞争

美国研究报告 2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险 目录表 2025数据中心市场报告 引言. ............................................................................................................................................. ......................................................................................19 雷诺，下一个大数据中心市场？................................................................................................ ...............17 引言 美国研究报告 3 –高盛 数据中心电力需求预计到2030年将增长至少160% ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能

服饰时尚行业 数字化转型白皮书 Fashion and Apparel Industry Digital Transformation White Paper 百胜智库 & Thoughtworks联合发布 BAISON THINK-TANK 目录 Chapter.01 服饰时尚行业分析 1.1 服饰时尚市场概述 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.3 服饰时尚市场竞争与趋势 4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 4 4 5 5 11 14 17 18 20 21 21 Chapter.02 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 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，是人体装饰物品的总称，涵盖了服装及其配 饰，如帽子、鞋子、围巾、手提包、首饰等。它是人类 文明与生活方式的重要组成部分。在不同的历史时 期、文化区域和社会场景中，服饰展现出多样的表 现形式和象征意义。服饰由服装、配饰、功能配件三

零售数字化行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 �.� 零售行业的复杂性 � 主要零售数字化企业全球化拓展概况 �.� 多点数智有限公司Dmall Inc �.� 其他零售数字化企业出海 � 亚洲零售数字化行业概览 � 亚洲零售数字化行业市场 亚洲零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 中国零售数字化行业市场规模，按收入计（����-����预测） � 零售数字化产业链生态图谱 � 亚洲零售行业市场规模，按照地区进行细分（����-����预测） �.� 亚洲实体零售行业市场规模（����-����预测） �.� 亚洲零售行业的痛点分析 �.� 亚洲零售行业的驱动因素 亚洲零售行业的发展趋势 �.� 数字化转型在零售行业的演变历程 � 全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） � 全球零售行业市场规模，按照大洲进行细分（����年） � 中国零售数字化企业出海趋势分析 � 中国零售数字化企业出海的机遇和挑战 � AI技术赋能中国零售数字化企业出海 � 中国零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测）

创新 宜居 美丽 韧性 文明 智慧 中国 标 难 化 研 究 院 我们深知报告仍有进步空间，恳请各界朋友对内容提出批评指正与改进建议， 并欢迎围绕报告主题开展学术交流。 报告编制组联系方式： 联系人：杨锋、阎毛毛 电话：010-58811692 010-58811358 邮箱：yangfeng@ cnis

《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心 免责声明 本报告是联合国工业发展组织中国南南工业合作中心为使《国际工业园区指南》适应中国的普遍情况、条 件和做法及中国工业园区的具体情况组织国内专家所编制。 报告中所提的观点、意见和建议仅反映作者本 人的观点，而非工发组织的官方立场。本报告在编 的名称和 材料的编排方式，并不意味着联合国工业发展组织秘书处对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律 地位，或者对其边界或界限的划分，或者对其经济制度或发展程度等表示任何意见。“发达”、“工业化” 或“发展中”等说法是为了统计之便，不一定表示对某个国家或地区的发展进程所达到阶段做出的判断。 本报告提到公司名称或商业产品并不表示联合国工业发展组织的认可，特此说明。 执行摘要 第 05 页 业园区的可持续发展做出贡献。作为一个综合性的 参考框架，该指南涉及不同国际环境下现有和新建 工业园区，在不同国家和地区应用时仍需要考虑所 在国家和地区的具体发展情况。 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心（以下 简称工发南南中心）将协助工发组织总部，借助南 南合作平台推动《指南》在中国及“一带一路”沿 线工业园区，特别是在工发组织合作伙伴方案国 （PCP）的应用。在《指南》针对中国工业园区推 广应用过程中，经初步调研发现：指标体系相较于

ICS 35.240.99 CCS L 67 DB33 浙 江 省 地 方 标 准 DB33/T 2305—2021 大中型体育场馆智慧化建设和管理规范 Specification for intelligent construction and management of large and medium-sized stadiums 言 本标准按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》给出的规 则起草。 请注意本标准的某些内容可能涉及专利。本标准的发布机构不承担识别专利的责任。 本标准由浙江省体育局提出并归口。 本标准起草单位：浙江省黄龙体育中心、浙江黄龙呼啦网络科技有限公司、浙江省标准化研究院、 杭州海康威视数字技术股份有限公司、中国移动通信集团浙江有限公司。 陆俊杰、罗立彦、韩剑、章明。 本标准为首次发布。 DB33/T 2305—2021 1 大中型体育场馆智慧化建设和管理规范 1 范围 本标准规定了大中型体育场馆智慧化建设和管理相关的总体要求、系统架构、业务应用及平台要求、 安全管理、保障管理等方面的要求。 本标准适用于大中型体育场馆的智慧化建设、改造以及日常管理，小型及其他类体育场馆可参照使 用。 注：在不引起混淆的情况下，本标准中的“大中型体育场馆”简称为“场馆”。

浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 纲 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 Research Project on Artificial Intelligence , August 31, 1955， Dartmouth 定义：人工智能（Artificial Intelligence，缩写 为AI），又称机器智能，指由人制造出来的机器 所表现出来的智能。 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 ——维基百科 一、新一代人工智能 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 统计语言模型 （SLM） 神经语言模型 （NLM） 预训练语言模

至今年6月底，日 均Token消耗量突破30万亿，1年半时间增长了300多倍，这反映了中国 人工智能应用规模快速增长。天翼云息壤一体化智算服务平台率先完 成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化，成为国内 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键，国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 备如GPU、NPU或FPGA，这些硬件 能够高效执行模型推理任务，以 确保快速响应时间和稳定的服务。 但不一定需要与训练时相同的硬 件配置 。  推理型智算中心的硬件更注重处 理速度和可靠性。 推理算力定义范围  随着AI从训练为重走向推理为主，私有化环境及边 缘的部署需求都在迎来爆发。 ？？？？？？？ ‘自行车’ 模型推理 Inference 模型权重 Model weights Forward 关键发现 2025年年初，Deepseek-V3的低成本训练为推理芯片和推理算力市场注入了一剂强心 针，市场不再追求简单的算力规模的扩展，而是开始关注AI在特定业务场景下的实际 应用表现，各地算力中心的资源利用率呈现出显著提升的良好态势。 模型训练与推理 中国人工智能算力负载预测，2024-2028E 35% 33% 31% 28% 27% 65% 67% 70% 72% 73% 0%