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 有所调整等问题。在工发南南中心的组织和协调下， 来自国家级经济技术开发区绿色发展联盟、中国环 境科学研究院、东南大学的多名专家与研究人员组 成了跨学科、多领域的研究团队，共同参与《指南》 本地化指标体系对比研究课题工作并共同撰写了本 研究报告。在研究和撰写过程中，研究团队查阅了 大量文献，对中国工业园区发展相关政策文件进行 分析解读，对中国国内典型工业园区进行实地考察， 与工业园区管理运营部门、企业、工人等各类利益

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”。

2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21.4%】的市场份 额领先 中国日均Tokens消耗量从2024年初的1000亿增长到截至今年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。 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 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 3 沙利文市场研读 | 2025/08 2 研究框架  中国推理算力市场综述 2025/02 58% 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 4% 3% 2023 2027 推理平台及应用部署偏好 设备端 边缘服务器 本地一体机部署 私有云 公有云 来源：沙利文、头豹研究院 中国推理算力：定义与服务覆盖范围 关键发现 推理算力主要负责AI模型的推理任务，主要用于处理和执行已经训练好的模型进行实 际应用。这包括执行推理任务、处理实时数据和提供预测结果。推理过程通常对计算

2022 智慧停车发展及智慧停车系统 白皮书 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会智能网联基础设施 标准工作组（SAC/TC426/WG8） 2022 年 7 月 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 致 谢 在住房和城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化 技术委员会智能网联基础设施标准工作组（SAC/TC426/WG8）开展了《智慧停车发展 关行业内领导和专家的悉心指导，并给予了建设性的意见和建议，在此致以衷心的感 谢。 指导专家 张永伟 马 虹 陈山枝 曾 澜 马春野 葛雨明 指导单位 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC426） 主编单位 中国电动汽车百人会、华为技术有限公司 参编单位（排名不分先后） 国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司；北京百度智行科技有限公司；中国信 年末常住人口城 镇化率已达到 64.72%，城市数量达 687 个。一些城市迅猛增长的汽车保有量引发城 市交通拥堵、商业区及居民区停车难等问题，影响正常的交通道路通行和城市建设。 其中，停车资源不足便是主要问题之一。在停车设施建设的增长速度无法匹配停车需 求的情况下，如何改善现有停车设施的使用效率，提供良好的停车体验，缓解停车难 导致的交通拥堵问题，成为城市交通发展和提升新型城镇化建设质量的重要环节。

平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ，并于推出自研的大模型 LaMDA 的聊 天机器人 Bard ； AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ，以及 AI 编程助手 Amazon ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决 日常业务问 题；恒生电子进一步升级金融大模型 LightGPT ，并发布多款光子系列大模型应用产品 ；蚂蚁集团公布蚂蚁金融大模型 ，在多项金融 1. 通用+金融VS金融垂类哪方更强 通用 + 金融 VS 金融垂类哪方更强 通用语言大模型 金融垂类大模型 优势 泛用性强 由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 大量数据训练提高了模型的准确率，并可以应 用于多种任务中