7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 户需求，且高端客户经理资源集中度不足导致长尾客户服务缺失。 在此背景下，基于 DeepSeek 大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%  体验重构：基于用户画像和交互历史数据，提供动态产品推 荐，使交叉销售转化率提升 15%，客户满意度 NPS 指标提高 20 个百分点 关键业务指标量化目标如下表所示： 指标维度 基线水平 目标水平 达成周期 咨询响应速度 4 小时 ≤30 秒 Q3 业务处理准确率 82% ≥95% Q4 人力成本占比 35%营收 22%营收 FY2025 年运营数据显示，人工服务单笔成本为 38 元，是智能渠 道的 7 倍。与此同时，客户对 7×24 小时即时响应、精准产品匹配 的需求年增长率达 40%，传统服务模式已难以持续。 技术层面存在的关键瓶颈包括：自然语言理解准确率不足（现 有系统仅能达到 78%）、多轮对话记忆保持能力有限（超过 3 轮对 话后上下文丢失率 61%）、以及缺乏动态客户画像更新机制。这些 缺陷导致现有智能助手仅能处理

1 中国推理算力 市场追踪报告，2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理，算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理，带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年，推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21 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 • 关键发现 • 中国推理算力定义及服务覆盖范围 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 资源需要快速响应，对实时性要求较高。

争， 并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。 投资者渴望参与到该行业的发展，但成功需要不只 是可用的资本。在基础设施需求、确保电力资源和 及时果断的承诺方面具有关键作用。在风险极高的 环境中，上市时间的长短已成为关键竞争优势。 未来几年将考验行业的适应能力，因为技术进步、 能源限制和不断变化的需求模式继续塑造着这一领 域的格局。 当我们在编译这份报告时，中国宣布推出的颠覆性人 工智 fi r C De A Vi 无法进行翻译，因为您提供的英文文本为“n”，这不是一个有效的句子或单词。 C s L Da N N 委托（兆瓦） 计划（兆瓦） 总体而言，在关键市场，电力和数据中心的容量需求 持续超过供应，推动空置率降至历史低点，并将价格 推升至新高峰，例如北部弗吉尼亚州、北部加利福尼 亚州、达拉斯和芝加哥等主要市场。新开发项目正迅 速被预租赁，据data 资金的两倍。 这笔资本被分配到私有高净值资产，如未交易的BR EITs和公开交易的SREITs，以及面临定价差和资本 成本问题的机构基金。随着投资者将租金增长置于 优先位置，数据中心成为2025年的一项关键关注点 。MSCI报告称，2024年的总销售量达到4204亿美 元，较2023年增长9%，预计这一趋势将继续，因 为资金将从其他资产类别流向数据中心。 11 贷款机构的活动也有所增加，受到该行业强劲基本

一步依赖出口，《中国制造2025》所涉及的产品可能会越来越难以在主要国际市场上获得认可。此外， 《中国制造2025》也对中国经济产生了负面影响，在不少目标完成度良好的行业出现了“内卷”和产能过 剩现象。 如今，中国面临关键抉择：是继续实施令国内经济付出代价并可能遭到全球更广泛反击的《中国制造 2025》式的政策，还是采取更具针对性且可持续的方式以实现技术自力更生，从而最大程度降低负面的 外部影响。面对全球贸易体 Higher-than-China-Despite-Long-Term-Decline-2769> 3 Shan, LY，《亚洲开发银行表示，有关中国“脱钩”的言论言过其实，中国对于全球经济仍具关键作用》，消费者新闻与商业频道，2024 年 2 月 25 日，查阅日期 2025 年 3 月 21 日，关键创新发生在中国外这一问题， 目标明确为 “将 [中国] 对外技术依存度至少降 低30%”。 7&8 国务院积极推动新产品开发与产品质量升 级工作，尤其是在日用品领域。旨在通过一系 列举措，实现产品对进口品的有效替代，进一

要提供特定的上下文。数据越多，AI给出的 结果可能越好。 4. 持续迭代：持续采用更好的AI工具、模版、 更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 5. 总体原则 1. 启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 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 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 ⽣成式AI企业智能增效五步法® 生成式AI企业智能增效五步法® 第⼀步：启动AI思维 ⽬标： 培养领导层和关键员工对生成式AI的认知，了解其在提升生产 力方面的潜力 实施步骤： 组织AI思维培训：重点介绍生成式AI的基础知识、应用场景和 优势。 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工 投资组合构建 客⼾反馈投资策略 客⼾ 银⾏发送投资组合构建确认 投资经理 客⼾审批 客⼾审批投资组合 客⼾ 投资实施 银⾏发送投资实施确认 投资团队 定期报告和评估 银⾏发送定期报告 理财顾问 识别关键信息流和对应⻆⾊ 第三步：试点AI⼯具 ⽬标： 选择并实施适合优先领域的生成式AI工具 通过小规模试点，验证AI工具的效果并积累经验。 实施步骤： 评估并选择AI工具：根据试点任务的特点和需求，选择合适的生成式AI工

度与中国现行的绿色园区、低碳园区、循环化改造 园区、生态工业示范园、国家级经济技术开发区、 国家高新技术产业开发区等工业园区评价指标体系 进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 3 工业园区评价指标体系指标频度分析 85 3.4 《指南》本地化关键点识别和筛选 92 3.4.1 《指南》本地化关键点分析框架 92 3.4.2 《指南》关键经济绩效指标本地化筛选 93 3.4.3 《指南》关键社会绩效指标本地化筛选 96 3.4.4 《指南》关键环境绩效指标本地化筛选 104 3.5 本地化框架及内容 110 方政府间产生恶性招商竞争等现象也导致中央和地 方财政税收的极大损失和资源浪费，2003 年国家针 对工业园区的整顿、调整行动也随之启动。 转型升级阶段（2016- 至今）——此阶段基本与 “十三五”重合。在此阶段，中国的发展关键词是 供给侧改革、生态文明建设、环境保护、战略性新 兴产业等。过去强调 GDP 增速的发展理念被“高质 量发展”、“绿色和可持续发展”理念所替代。工 业园区在此背景下也开始致力于生态环境保护、发

站、外卖、 共享单车出现。 现代阶段（ 2010 年 - 至今） 大数据、 大模型、 人工智能开始出现、 推动了数字化服务向智能化、 精准化、 经营化方向发展 ，数据成为关键生产 要 素、企业的核心竞争力聚焦数据 ， 聚焦 数字化行为生命周期的客户经营。 初始阶段（ 20 世纪 90 年 代） 互联网技术、 电子商务、 在线支付、 标志数字化服务模式初步形成、 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案 产品定位 现分 必说项 黄色字体： 代表重点语句 紫色 + 【】 : 代表营销技巧 蓝色字体： 提供情绪价值 专家话术研讨 梦工厂 ( 背景 ) + ( 线索 )+ ( 亮点 ) + ( 关键 )+ ( 注意 / 底线 ) +( 目的 ) 话术的组成部分： 场景 + 思路逻辑 + 语句 + 技巧 + 质检 / 风险 + 下一 步流程 痛点 分析 萃取 使用 延伸 总结

........................7 二、 项目建设意义和必要性................................................10 三、项目建设的关键因素.....................................................13 第四章 需求分析................................ 策支撑，智慧园区的重点在于 "智慧" ，其一, 它在现实的园区环境 之外, 还通过网络上虚拟园区等技术手段, 加强园区内部的互动沟通 和管理能力, 在更加广阔的范围内提高园区的知名度, 尤其强调和突 出园区的综合性等关键的主题方向; 其二, 它更强调增强园区管委会 政府, 园区企业等各个方面的资源整合能力,把园区内各方的专长资 源加以 整合推广为该园区打造一个整体的强势品牌,智慧园区的核心 在于盘活园区内各方角色的资源 （一）稳定性指标 稳定高效实用、数据更新及时方便、数据调用快捷准确、操作 维护简便、数据组织合理、可扩展性和兼容性好。主要性能指标如 下： 1.应用系统具有 7*24 小时稳定运行的能力；关键业务系统或数 据库系统支持集群系统，避免意外的系统宕机； 2.平均故障间隔时间（MTBF）≥8000 小时； 3.平均修复时间 MTTR 2 ≤ 小时； 4.可用率≥99%。 （二）安全性指标

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 化体验。品牌需通过创新设计、精准分层运营和科技 （资料来源：德邦证券《纺织服装行业深度报告：再论服装渠道模式差异-直营向左，经销向右》） 2）服饰时尚行业市场竞争格局现状 服饰时尚市场竞争呈现“头部集中+细分深耕”的双轨态势，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 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：本土品牌通过挖掘传统文化元素、强化设计创新和数字化运营，逐步缩小与国际品牌的差距。 例如，设计师品牌借助电商爆发增长，满足个性化需求。中高端女装市场呈现分散化竞争，但本土品牌通过多品牌战略巩

本报告仍以各类主体为核心，聚焦三大维度：一是 动态追踪，系统呈现各类主体在过去一年中的最新实 践与进展；二是案例分析，强调从单个企业到同类企 业群体的实践观察，提炼可借鉴可推广的经验和解决 关键问题的路径；三是行动导向，围绕各类主体面临 的核心瓶颈问题提出可行的解决思路，并在总结章节 整合各方路径，形成跨主体协同方案，提出系统性落 地建议。 我们希望，本报告不仅能清晰呈现上海ESG发展 第四节 ESG价值实现具体化 附录 术语参照表 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 具体而言，ESG三大维度各自涵盖多层面的关键 议题（见表�.�）：环境（E）维度关注企业及组织对 自然生态系统的影响与责任，其核心议题包括温室气 体排放、气候变化风险评估与应对、水资源管理与污 染治理、生物多样性保护及资源高效利用等，这些均 持续发展，已成为国际社会广泛关注的核心议题。作 为中国经济领军城市和国际金融体系的重要枢纽，上 海在ESG领域的创新实践不仅引领国内发展趋势，也 在全球ESG格局中占据重要地位。 ESG内涵与关键议题 ESG本质是一种基于长期价值创造和风险管理的 综合性评估体系。环境（Environmental）、社会 （Social）和治理（Governance）三大维度构成了 ESG的核心框架，强调企业作为核心主体，系统性地