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 雅戈尔数字化平台项目成果与效益 BAISON THINK-TANK 轨态势，线上渠道、本土品牌创新和可持续消费是未来关键战场。企业 需在供应链效率、文化认同感和差异化定位中寻找突破口。市场竞争格局现状呈现： 行业集中度提升，头部企业优势凸显：服装行业整体处于存量优化阶段，2023年头部企业经营压力虽大，但市场份额进一 步向龙头企业集中。快时尚领域国际品牌加速调整（如ZARA、H&M关店），但优衣库凭借年均百家新店的速度逆势扩张，成 为线下渠道的标杆。 细 力，但市场新增门店数量下降，部分品牌退出中国。本 土品牌加速向快时尚转型，推动行业规模增长，预计2028年市场规模达5356亿元。未来竞争将聚焦多品牌集合、跨界布局（ 如运动、家居）及供应链效率优化。 ·可持续时尚成为核心方向：消费者环保意识增强，推动品牌采用再生材料、减少资源浪费，并提升供应链透明度。可持续 性不仅是产品卖点，更成为企业长期竞争力的关键。 ·本土品牌崛起与文化赋能：本土

....................................................................................59 3.2.1 模型微调与优化................................................................................................... 4. 客户交互体验优化..............................................................................................................................................................75 4.1 自然语言处理（NLP）优化.......... ........................................................................................167 7.3 持续优化...................................................................................................

⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最 耗时、最重复、最低效的 环节, 节，特别是与信息流 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI 第⼆步：聚焦⾼价值任务 ⽬标： 识别各部门工作流程中最耗时、最重复、最低效的环节，特别 是与沟通相关的任务。 确定首批应用AI的领域，并设定明确的自动化目标。 实施步骤： 梳理⼯作流程：找出最需要优化的环节，尤其是那些涉及大量 文本生成、编辑或沟通的任务。 优先排序任务：根据任务的价值和自动化潜力进行排序，设定 具体目标。 客⼾类型 服务类别 具体服务 个⼈客⼾ 储蓄与投资 储蓄账⼾、定期存款、投资基⾦、股票交易账⼾ 全球资⾦管理、贸易融资、供应链⾦融 投资银⾏服务 并购咨询、IPO承销、债券发⾏ ⻛险管理 对冲和衍⽣品、外汇管理、信⽤⻛险评估 ⾼净值客⼾ 财富管理 专属理财顾问、定制投资组合管理、家族办公室服务 税务和遗产规划 税务优化、遗产继承规划、慈善捐赠 私⼈银⾏服务 ⾼端信贷产品、私⼈银⾏账⼾、全球资产配置 特别投资 私募股权、对冲基⾦、房地产投资 案例：⼀家银⾏都有 哪些典型的服务？ 选择⾼价值服务，⽣成可视化价值流图

制，需要 4 至 8 张 A100，因此完整的模型无法在终端上离线运行。 优化后大模型可在旗舰机型芯片上运行，AI 落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 ................... 8 终端部署具有必要性，轻量化技术优化模型 ....................................... 11 超低时延的智慧场景，终端部署具有必要性 ...............................................11 缩减优化模型，部署终端设备 ............................ ........... 16 大语言模型有望成为复杂 AI 系统的控制中心和交互入口 .................................... 16 当前旗舰机款手机芯片仅可运行优化版十亿参数级大模型 ...................................19 风险提示 .............................................

与本地零售的深化 带动商超资源整合， 年轻一代对效率与 便利的追求加速了 这一进程的发展 消费需求： 无缝切换线上线下 零售场景，如线上 下单后要求线下自 提 推动因素： AI、物联网等技术 推动供应链优化，数 字化模块使零售平 台能够把控零售流 程的各个环节，为店 内销售提供管理 第一章 全球零售行业概览 � 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 的物理边界与 运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 配效率低 下，产品质量问题追溯也常因信息滞后引发消费端的不满，难以迅速处理诸如门 店库存和产品质量等问题。零售企业，尤其是大型零售企业，需要通过数字化系统 提升供应链整合能力，对供应商进行统一优化管理，并利用销售预测等技术打破 门店需求与供应商供应之间的壁垒，从而降低零售企业的运营成本，提高业务效 率。 �.� 零售行业的复杂性 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers

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 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 推理芯片的目标是在已经训练好 的模型上执行任务，推理芯片不 需要进行复杂的学习过程，其设 计重点是在保持高效计算的同时， 尽可能减少功耗。  因此，推理芯片比较关注低延时、 低功耗。可配置使用优化的推理 硬件，高效能的服务器和网络设 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 来源：沙利文、头豹研究院 2025H1，在中国推理算力市场中，天翼云以市场份额21.4%位列第一  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。此次突破标志着国产AI生态建设迈入新阶段，为行业提供了性能卓越、安全可 控的智能算力基座。  作为首家完成De

面都需要改进。 当城市面临这些实质性的挑战时，可以见得当前的模式不再是可行的方式。城市必须使用新 的措施和能力使城市管理变得更加智能。城市必须使用新的科技去改善他们的核心系统， 从而最大限度地优化和利用有限的能源。 Source: IBM Institute for Business Value analysis of United Nations data. 图1 1990~2050年（预期），居住在城市人口的百分比 或者把数据结果转化成有用的 信息，进行信息传送。 • 更智能的城市转变他们的系统和他们“系统中的系统” 一个更智能的城市能够利用科学技术去转换它的核心系统并且能从它有限的资源里获得 最大的优化。以一种更智能地利用资源的方式将大大的推动创新，因此智能系统在巩固竞争力 和经济增长中是一个非常重要的因素。投资于一个智能的系统，并通过这种可持续地利用资源 的投资方式可以创造更多的就业机会。据 这些系统 是互相连接的。人和物可以用一种全新的方式互相作用。这些系统是可调节的。系统的 不同部分的准备条件可以被计量。这些系统也是非常智能的。城市可以很快并且准确的 对变化做出反映，通过预测和优化为将来的事件取得更好的结果。 • 以系统的整体为目标，而不是单一地运行某一系统。在不同系统中内部的相互关联，意味 着城市对这些系统的解决方案应该考虑到先后次序。这是一个长期的过程，要逐步解决。

杂的经济与地缘政治格局中持续演进。地缘政治冲突 带来的不确定性、技术变革引发的产业重塑，以及气 候变化和资源约束加剧的结构性压力，共同冲击着传 统的商业逻辑。在此背景下，ESG逐渐从理念倡导走 向行动落地，成为推动产业升级、优化治理结构、提 升组织价值与韧性的重要路径。尤其是在对透明、可 比与可验证信息的需求日益增强的情况下，ESG已不 再仅是企业的自愿选择，而正在转化为关乎其未来发 展韧性与长期竞争力的必然要求。 则在绿色产品开发、供应链协同和社会责任实践中开 展多样化探索。然而，中小企业面临理念和能力受限， 技术与资金门槛高，治理体系落实难度大等困难， ESG价值体现与资本化进程缓慢，遭遇推广瓶颈。未 来，企业可通过内部治理优化、分阶段投入、利益激 励机制建设，以及依托金融、政策和行业平台进行资 源协同和技术共享，推动ESG实践从零散尝试向体系 化融入，形成可复制经验。 金融机构为上海ESG发展提供资金和工具支持。 也为金融产品创新和跨境资本流动提供规则支撑。通 过本土企业与外资企业互动，上海逐渐形成兼具本土 特色与国际可比性的ESG实践模式，在全球舞台上展 示“上海经验”。 在对上海各类主体行动现状与优化方向进行阐述 的基础上，本报告提出了进一步发展的系统化行动建 议，其核心是推动“ESG四化”，即ESG经营活动内 部化、ESG信息披露标准化、ESG评价体系系统化、 ESG价值实现具体化。四化之间形成互为支撑的闭环：

将进一步推动智能投顾、个性化财富管理等场景落地 ，助力机构拓宽科技护城河 ，重塑金融服务体验。 时间 券商名称 合作大模型 赋能方向 后续进程 2024 年 12 月 华泰证券 豆包 DeepSeek 股票投资服务智能体 优化财富管理 2024 年 12 月 国泰海通 DeepSeek 智能问答 / 行业研究 / 合规风控等 探索投研、客户服务等 2025 年 2 月 广发证券 DeepSeek 机构客户服务 制定全面人工智能布局 商 数据来源：中国互联网金融报告（ 2014 ） ，东吴证券研究 图表：券商与通用 AI 大模型合作梳 理 智能投顾 客户服务 图表： AI 大模型与券商结 合 决策优化 风控增强 AI 大 模 型 ToB 端 ToC 端 AI 终端辅助人力 ，后台部门更加高效。合规风控、人力资源、战略支持等岗位对基础工作投入人力成本较大 挖掘引擎：融合另类数据（卫星图像、供应链物流） ，实时识别产业趋势与标的关联。 机构服务的深度赋能。①投行智能保荐平台： AI 自动生成招股书初稿 ，合规性自检（如关联交易披露完整性） ，动态优化发行定价。例如 ， 中信证券 Bond Copilot 赋能债券承销全流程。②机构定制化 AI 工具链：开放大模型 API 供机构客户按需调用 ，支持策略回测、风险建模等 场

年《关于进一步深化电力体制改革的若干意见文》( 中发〔 2015〕9 号 ) 正式掀开了新一轮电力体制改革大幕，为微电网发展提供了适合生存的土 壤。随后，《关于推进新能源微电网示范项目建设的指导意见》《关于推进多能互补集 成优化示范工程建设的实施意见》（发改能源 [2016]1430 号）、《推进并网型微电网 建设试行办法》（发改能源〔2017〕1339 号）等支持微电网发展的中央政策陆续出台， 国家试点示范逐步加大力度。此外，在《2030 共 建筑、居住社区、新能源汽车充电桩、铁路高速公路沿线 等建筑、交通、农业领域，发展新能源多领域融合的新型 开发利用模式。 2023 《进一步优化工 商业分时电价政 策的通知》鲁发 改 价 格〔2023〕 914 号 扩大分时电价政策执行范围，优化分时电价动态调整机制， 完善终端用户零售套餐约束机制，推动代理购电用户电价 机制并轨。 2023 《电力现货市场 基本规则（试行）》 发 改 能 生态园内，由国网山东综合能源 服务有限公司、国网山东省电力 公司青岛供电公司、国网山东省 电力公司电力科学研究院联合建 设。项目总投资 1.2 亿元，由多 能互补联合供能系统、综合能源 系统能效试验研究平台、区域综 合能源智能优化与控制系统等 构成。 2024 青岛国际机 场集团有限 公司胶东机 场光伏发电 项目 青岛国际 机场集团 有限公司 工业和信息 化部第四批 智能光伏试 点示范项目 并网 项目利用胶东机场货站货库及综