《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 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 相关者进行访谈，多维度对比《指南》评价指标体 系与中国国内工业园区发展相关评价指标体系，并 咨询 咨询了中国相关领域的专家学者、政府管理人员、 园区与企业管理人员的意见和建议。 在开展对比研究之前，研究团队对中国工业园区的 发展历程、建设现状、管理模式以及绿色发展评价 指标体系进行了简要回顾，以系统了解中国工业园 区的发展情况。在对比研究部分，研究团队将《指南》 指标体系从经济效益、环境保护和社会发展三个维 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、

.......................................................................................27 2.2.2 产品对比与解释................................................................................................ ....................................................................................149 6.3.2 竞争产品对比................................................................................................... 进行数据核验，确保输出误差率控制 在±0.05%以内。 ” ” 当遇到系统无法确认的模糊表述时（如 那个定期产品 ），会 启动澄清对话流程：  第一步：展示客户最近购买的 3 款定期产品列表  第二步：提供产品对比维度（起购金额/期限/预期收益率）  第三步：自动生成通俗化说明文本 ” ” “ 通过实时监控仪表盘，运营团队可跟踪 首次响应解决率 、 转 ” 人工率 等关键指标，系统每 4 小时自动生成优化建议报告，持续

PCC 点电压频谱 0.8-1.6s 时 PCC 点电压频谱 仿真结果分析： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 3. 同步前后微电源与大电网相电压对比情况 同步前电压对比 同步后电压对比 总结： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网在实际运行中需要解决的 关键问题之一就是控制问题，通过对各 个控制策略的研究和分析，综合比较各 个控制策略的特点，有效解决微电网在

通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， 对比 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。在数学、代码、 自然 语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 Llama-3.1-405B 等其他开源 模型，并 逼近 GPT-4o 、 Claude-3.5-Sonnet 等顶尖闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本为 557.6 万美元，对比 GPT-4o 等模型的训练成本 约为 1 亿美元。 l 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模 型 图： DeepSeek-V3 等模型执行不同推理任务性能对比 图： DeepSeek-V3 具有更优的模型性能 / 价格比例 图： DeepSeek-V3 等模型多项评测成绩对比 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源：

，研发团队针对常见金融应用场景 ，对妙想大模型和通用大模型的输出结果进行了人工标注盲 测 ，从而真实直观把脉妙想金融大模型的金融能力。从妙想金融大模型和主流通用大模型在各场景的综合测评结果对比来看 ，妙想金融 大模型在股票对比、个股诊断、实际操作、投资热点解读等金融垂直场景的能力已具备较明显的优势。 数据来源：东方财富 AI ，东吴证券研究所 2. 东方财富妙想：致力于搭载“懂金融、懂用户、强数据”的金融生态基 国内大模型的第一梯队有了更多新的模型加入。如腾讯的混元、阿里云的通义千问 2.0 。 已有模型的新版本或出现的新模型 ，可能会进一 步加剧第一梯队大模型的竞争。 图表：国内大模型产品参数及基座对比 图表：国内大模型 SuperCLUE 基准得分 模型名称

................................................................................. 23 图 50： 智能前端摄像机对比................................................................................................... 频数据进行结构化处理，并做不同维度的分析，提高目标的识别准确性。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 24 / 28 图50：智能前端摄像机对比 数据来源：海康威视官网，东吴证券研究所 云边结合的趋势下，前端智能芯片迎来更大机会。云边结合的关键在于将视频分析 的能力从完全云端分析到云端终端一起分析，因此前端的 AI 能力重要性将显著增加。 数据来源：荣旗科技招股说明书，东吴证券研究所 机器视觉检测是 AI 技术在智能制造中最好的落脚点之一。举例来看： AI 图像增强技术等技术可以通过人工智能机器学习算法预处理图片，提升工业相 机拍摄照片或扫描出图像的对比度，降低图像噪点，增强图像边缘等，提升后续进一步 检测的准确度。 AI 缺陷检测算法则可针对消费电子类产品常见的压伤、凹凸、异物等各种缺陷完 成大量模型预训练。在具体项目中调用视觉检测平台时则可通过小样本训练检测技术，

数据发布模块：主要是面向社会公众，为社会公众提供旅游基 础地理空间信息服务，主要是通过 WebGIS 方式在互联网上发布。 以上模块是按照地理信息系统的业务处理需求划分的，模块之 间是松散耦合的关系，模块之间相对比较独立，同时存在着一定的 相互联系，如多模块之间共用、必要条件关系、相互依赖的关系等。 行业应用： GIS 系统结合遥感（RS）、全球定位系统（GPS）以及移动通 信技术、物联网技术、3D 以及虚拟现实技术等，实现对旅游水域管 最大限度保障系统安全。游客关注 XX 区旅游局微信公众号即可获 得上网服务，系统内置放蹭网识别机制，最大限度保障游客的连接 速度与网络质量。 目前对于无线 WIFI 系统一般采用自建与租用两种方式进行，两 种建设方式的对比如下表： 项目 自建方式 租用方式 建设成本 中 中 维护成本 低 无 数据对接便捷性 较好 差 系统集成便捷性 较好 差 营销推广能力 较好 差 数据统计分析 较好 差 197 3、深化设计阶段 237 从大量标识草图中筛选三至五个比较完整满意的方案，然后广 泛征求意见，并做进一步的调整和完善。从图形的完整性、黑白关 系、长宽比例、线条粗细、放大进行局部检查，缩小进行视觉效果 对比，反复斟酌比较，最后确定一至两个最佳方案. 4、色彩调整阶段 根据设计实际情况，对确定设计方案的黑白样稿进行色彩应用， 一般可采用单色，也可以使用套色，但一般不能超过三色以上。因 为标识的色

2）组织与人才短板：传统企业缺乏数字化专业团队，组建 内部技术部门面临招聘难度和数据处理能力不足。员工对 新技术的接受度低，组织架构调整与人员再培训成为转型 阻力。设计师资源分布不均（如宁波对比杭州、广州），创意 端数字化生态建设滞后。 3）数据治理与安全风险：数据标准化和质量问题突出，需 通过主数据管理平台统一标准。个性化服务（如虚拟试衣） 与消费者隐私保护的平衡尚未解决。数据同步更新困难导 了技术创新能力和技术自主性；全链路监控与智能运维体系的建立，大幅提高了系统的稳定性和可靠性，降低了技术风险，保 障了业务的稳定运行。 3.2.2 项目收益 图：项目实现方案—全域库存方案升级前后对比 图：项目实现方案—财务对账方案升级前后对比 雅戈尔与百胜软件合作的中台升级项目，在技术维度的项目成果表现如下： ·云原生分布式架构 采用云原生分布式微服务架构，集成高吞吐、低延时、弹性扩 展及高可用特性；通过列存储节点优化自定义报表性能，支撑 度、获得数据洞察和市场反馈，以及提升客户忠诚度等。这些成功将有助于雅戈尔尔提升企业整体竞争力、市场地位和盈利能 力，为其未来的持续发展奠定坚实基础。 图：项目实现方案—订单履约提效方案升级前后对比 图：项目实现方案—售后管理方案升级前后对比 400-600-9585 全渠道数字零售解决方案服务商 BAISON THINK-TANK

大 模 型 金 融 大 模 型 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 产品创新 风险管理 监管科技 智能营销 图：金融大模型落地路径与能力对比 机器学习 大模型训练 数据准备 & 增强 以金融大模型引领的“ AI ＋金融 ”已经开启了全新的金融科技时代。 国内金融垂类大模型百花齐放 ，各家公司都在致力于以大模型赋能股 基 APP 或是金融终端 生成“群体情绪指数” ，开发相关交易 策略或跟单产品 ，降低散户非理性交易风险。 投研范式的智能化重构。①事件驱动型研报自动化： 财报 / 政策发布后 3 分钟内生成分析摘要， 自动对比历史数据并可视化关键指标。②产 业 链 Alpha 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 个月内，行业指数相对基准 -5% 与 5% ； 减持： 预期未来 6 个月内，行业指数相对弱于基准 5% 以上。 我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议。投资者买入或者卖出证券的决定应当充分考虑自身特定状况，如具体投资目的、财务状况以及特定需 求等，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。 东吴证券研究所 苏州工业园区星阳街

通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。 数据来源：东吴证券研究所整理 1.1. 通用 + 金融 VS 金融垂类：优劣势 对比 图表：通用与金融垂类大模型优劣对比 5 使用金融数据对通用大模型进行训练，数据欠缺，成本过高。金融领域的语料应该充分覆盖各种金融产品、市场情况和业务流程等。但金 融领域的数据分散在各个