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 服饰时尚行业分析 Chapter.01 BAISON THINK-TANK 服饰行业秋冬趋势白皮书分析，消费者更注重“物有所值”， 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 优先选择环 保品牌，76%关注可持续购物。二手时尚市场与快时尚并 存，消费者通过购买行为支持环保理念。 5）内容与社交驱动购买决策：通过短视频种草，穿搭内容 结合音乐、场景等元素，通过抖音等平台快速传播，唤醒消 费需求。社交媒体影响突出，视频推荐成为购物决策的重 要参考，品牌需加强内容营销以触达目标人群。 6）年轻群体主导消费趋势：Z世代成为时尚消费主力，推 动“穿衣理念多元化”。他们注重生活仪式感、悦己体验和

...................................................................................115 5.2.2 信用评分与决策................................................................................................... ......................................................................................125 6. 数据分析与决策支持................................................................................................. 每月更新 业务知识库，保持对监管政策变化的即时响应能力。 2. 智能体功能设计 智能体功能设计围绕银行客户经理的核心工作场景展开，通过 DeepSeek 大模型的多模态交互、知识库整合及实时决策能力，构 建覆盖客户服务全流程的智能化解决方案。系统采用模块化架构， 确保功能可扩展性与银行业务的高适配性。 客户交互模块实现全天候自然语言对话，支持语音、文本及视 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到

比如，怎样提高一个城市的水资源利用和交通系统管理的高效性；怎样使城市系统中的各个 不同的信息得到交流和共享。随着一个城市核心系统的数字化和通信的发展，新获得的信息 通过智能化手段得到应用，并且为管理者的决策制定提供依据。 智慧的地球从城市发生 06 智慧的地球从城市发生 3 城市发展 面临挑战 城市基于6大核心系统 城市建立在一系列不同的系统之上，像城市基础设施，网络结构和环境。系统运行和发展的 。想像一下这种方式在全球范围内的各个 城市的可行性。 智慧的地球从城市发生 14 每一个可被鉴别的核心系统通过利用潜在的数字化系统的优势可以变的更加智能，从而 使产生更多有用信息来帮助决策。 智慧的地球从城市发生 15 智慧的地球从城市发生 16 • 城市作为“系统中的系统” 非常重要的是在城市核心系统里面的相互关系，它使得这个系统中的系统更“聪明”了，没有 深入，从而可以为客户提供更具竞争力的产品和服务，提升产业链整体竞争优势，为城市经济 的长期可持续发展做好准备。 城市安全、和谐发展的支柱是智慧型、人性化城市服务 • 人口和城市快速增长考验城市决策者执政智慧 2008年底，中国城镇人口已突破6亿，城镇化率达到45.7%。100万人口以上的大型城市逼近 120个，50万以上人口的城市达388个。 在人口快速增加背景下，城市安全监管难度逐步

经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 《中国智慧园区发展趋势及十四五规划研究报告 2020-2025 年》 五、项目建设目标、规模、内容、建设期 （一）建设目标 本次准格尔经济开发区智慧园区的建设，以智慧决策大脑为核 心，打造数据使能、基础设施两大基础平台，建设经济运行监测系 统、智慧能耗监测系统、智慧安全监测系统、智慧安全应急系统、 智慧环境监测系统、智慧党建系统、智慧招商系统、智慧管网系统、 4、通过加强园区创新、服务和管理能力，为科技园区练就一套 超强的软实力。此外还能将给科技园区和入驻企业带来良好的经济 收益和品牌效应。园区由此重新梳理了各项服务流程，并加强了招 商、创新支持和决策管理各方面能力，园区在为企业服务的同时， 进一步提升了自身知名度，更多技术创新型企业的入驻将提升园区 的整体价值。入驻企业也可以在园区的创新流程中获得更快的发展 加速度，实现与园区共同快速成长的“双赢”局面。 时降低了园区管委会开支。打造责任管委会。 同时，本次智慧园区建设将提高管委会决策的科学性和精准性， 提高园区应急预测预警能力以及应急响应能力，越来越多的城市、 园区摒弃经验和直觉，依赖智慧大脑的数据和分析进行决策。现在 智慧大脑又超越了传统的数据分析方法，不但是对大数据分析挖掘， 对言论、图表等都可以进行深度挖掘。人工智能、大数据的深入及 广泛应用会给园区管理带来科学和精准的决策支持。提升园区内管 委会的管理形象，也能进一步体现园区领导的指挥能力和决策管理

.....225 7.7.2.3 营销效果评价系统..........................................................226 7.7.2.4 营销决策支持系统..........................................................228 7.8 数据对接方案...................... 《XX 区创建“XX 省智慧旅游试点区”工作方案》，XX 市 XX 区 旅游局，2016。 5 其他相关法律、法规、文件和技术规范。 1.3 可行性研究范围 可行性研究的根本目的是实现项目决策的科学化，避免投资决 策失误，提高项目开发建设的社会和经济效益。 可行性研究的主要内容： （1） 项目提出的背景及建设的必要性 （2） 建设现状及问题诊断 （3） 项目建设可行性分析 （4） 化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建 一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息 壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好地用信息化手段感知社会 态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策。 2015 年 9 月，经李克强总 理签批，国务院印发《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的 通知》（国发〔2015〕50 号），提出旅游服务大数据建设的主要内 容是“要求建立旅游投诉及评价全媒体交互中心，实现对旅游城市、

阅读。 15 电子 GitHub Copilot 是 AI 编程领域最具代表性的 AI 工具，由 OpenAI 与 Microsoft 合作开发。 Copilot 具备强大的网络搜索和推理决策能力，能回答开发过程中的问题。比如通过自然语 言描述需求，Copilot 可以自动生成代码，并提供部署建议。据微软 FY3Q24（对应日历季 度 1Q24）业绩会，GitHub Copilot 付费用户数已达到 性，即通过五官（感知）、大脑（规划决策）、小脑（运动控制）完成一系列的行为，具身 智能的行动一般也基于：（1）感知并理解与物理世界交互获得的信息、（2）实现自主推理 决策、（3）采取相应行动进行交互。目前典型的具有较大落地场景的具身智能应用包括自 动驾驶和机器人，最具代表性产品如特斯拉的 FSD 自动驾驶系统和 Optimus 人形机器人等。 过去一年，AI 大模型助力具身智能的感知、决策等技术进展。如上所述，具身智能算法一 智能算法一 般可以按环节拆解为感知模型（感知识别环境信息并预测环境变化）、规划/决策模型（根据 感知结果做出任务决策）、控制/执行模型（将决策转换指令转换为行动方式）。我们以行业 领军企业特斯拉的发展为例子，观测过去一年 AI 大模型的运用对具身智能技术带来的促进： 自动驾驶：受益于 AI 大模型发展，感知和决策层快速迭代。（1）感知层：过去传统的自动 驾驶感知技术主要系“2D 直视图+CN

教师模型训练：训练一个高性能的教师模型。 ➢ 知识迁移：利用教师模型的输出（如概率分布、中间层 特征等）作为软标签，来指导学生模型的学习。 ➢ 学生模型优化：利用软标签监督训练小模型，使其学习 到教师模型的决策逻辑和特征表示，从而提升性能。 数据蒸馏与模型蒸馏的深度结合 模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的模型压缩技术，其 核心目标是在保持模型性能的同时，显 挑战2：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 1 • 模型结构相似：依赖相似的基础模型（如 LSTM、Transformer、强化学习） • 数据来源相似：采用公开数据集进行训练 • 反应时机一致：信号到决策速度快，决策容 易同步 根因1：模型同质化 2 • 噪声数据敏感：深度学习模型对噪声数据的 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释：决策逻辑缺乏透明，隐蔽未 知风险容易叠加。 根因2: 黑箱脆弱性 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

我们希望，本报告不仅能清晰呈现上海ESG发展 的阶段特征与演进趋势，还能借助多维度案例，揭示 制度创新与市场实践之间的互动机制。通过梳理各类 主体的行动逻辑与协作需求，我们希望为政策制定者、 企业决策层与投资机构等各类主体提供具有实践价值 的参考方案，也为公众理解ESG的意义提供更加具体 的视角。 展望未来，随着全球和中国在绿色转型、高质量 增长和可持续发展的道路上不断探索，上海将在我国 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。 绿色金融产品体系持续扩容，银行、券商和保险机构在 投资决策和风险管理中逐步嵌入ESG要素考量，为企业 低碳与可持续发展项目提供资金保障。然而，数据获取 难、信息质量参差、产品同质化程度高、标准差异大及 长期资金激励不足等问题仍制约业务发展。未来，金融 ESG理念的现代起点可追溯至����年由联合国全 球契约组织牵头、瑞士银行集团发起并联合��多家全 球主要金融机构共同撰写的重要报告《Who Cares Wins》。该报告首次系统性地提出，金融市场在投资 分析与决策中整合环境、社会与治理议题，能够有效 提升资产的风险控制和长期回报水平，同时提高社会 整体福祉。这一理念以“谁在乎，谁赢得未来”为核 心价值指引，激励市场参与者关注非财务因素对企业 和社会发展的深远影响（见图�

化协同闭环 处理。 企业构建智能化平 台 ，集成不同业务 领域的数据 ，实现 全方位的智能决策 支持。 模型和算法引入使 得企业能够进行更 高级的数据分析和 趋势预测 ， 支持更 精准的战略规划和 决策制定。 最初的阶段主要集 中在内部信息的基 本传递上 ，通过办 公自动化（ OA 系 统） （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 成长阶段（ 21 世纪初 -2010 年 代） ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 如字节跳动利用数字技术精准定位短视频 和直播目标客群。 腾讯在社交媒体、 游戏、 金融科技领域开始布局。 快速发展阶段 移动互联网发展 ，企业对数字化运营 需求增长、 数字化运营市场规模扩大、

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