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。 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 和效率，支持企业低碳转型与可持续发展。 上海的ESG交易体系逐渐完善。上海证券交易所 强化上市公司信息披露，而碳排放权与绿色电力交易平 台为企业低碳转型提供路径选择，其它交易平台也在探 索合适的标准与服务工具。但制度滞后、标准分散、数 据碎片化及中小企业参与度不足仍是普遍问题。未来， 上海可通过完善披露标准和统一数据平台，推动金融工 具创新，强化跨区域协同与国际对接，提升市场活力， 更好地服务“双碳”目标的实现与经济的可持续发展。 更好地服务“双碳”目标的实现与经济的可持续发展。 概要 SUMMARY 上海ESG发展报告 ���� 第三方服务机构逐步成为上海ESG生态中的“粘 合剂”。第三方服务机构在碳评估、绿色认证、信息 披露咨询及智能化工具开发方面支撑企业实践与金融 协作。然而，数据规范化不足、标准多元、方法分歧 以及人才供给缺口，使服务深度和可比性受限。未来， 上海第三方机构可提升差异化服务能力，加大数字化 技术投入，协同企业改善数据管理，推动标准统一与

Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、功 能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之一。24 年 5 月，微软推出 Copilot+PC，通过在终端侧部署轻 量级的大模型，在保护隐私的前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT 智能创作、文生图等企业的基本办公需求，是大模型时代生产力工具的主要 支点。我们认为 2025 年 AI 大模型交互能力，看好智能眼镜等轻量级 AR 发展机遇 .................................................................. 11 大模型应用#2：生产力工具的 AI 化有望推动新一轮 PC 换机周期 ............................................................................ 13 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生 成能力拓宽人类探讨世界的范围，特别是在新药开发上的应用前景。 图表1： AI 大模型如何赋能各行业 资料来源：华泰研究 硬件是大模型的重要载体，什么是 AI

示词模版开始，让员工理解AI可以使用的场 景。 3. 提供上下文：为了让AI实现更好的结果，需 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 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 具。 1. 小规模试点：从简单任务开始，逐步扩大应用范围。 2. 快速迭代优化：根据试点反馈，不断调整和优化AI工具的使用方式。 3. 创建⾼价值任务模板库： 分析过往成功案例，提炼高效沟通模式。 建立AI学习小组：定期组织会议，分享经验、解决问题、共同学习。 鼓励创新：营造开放的氛围，鼓励员工提出创新的生成式AI应用想法。 第五步：评估与优化 ⽬标： 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。 将生成式AI的应用效果与企业整体战略目标相结合，扩大其在关键领域的应用。 实施步骤： 定期评估生成式AI应用效果，包括定量和定性指标。 收集员⼯反馈：通过调查、访谈等方式，了解员工对生成式AI的看法和建议。

，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合 RAG （检索增强生成）和 AI Agent 技术，构建智能中台。 场景渗透：应用已从内部效率工具（如智能问答、流程指引）延伸至核心业务。 行业展望： DeepSeek 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 位对基础工作投入人力成本较大 ，例如文件审核、流程处理、 会议纪要、资料润色等。券商引入 AI 金融系统后将在一定程度上提高基础工作的效率 ，成为金融从业人员的智能助手。部分券商已经引入 AI 工具（如 DeepSeek ）， 自动提取会议录音中的关键信息并生成结构化纪要 ，减少人工整理时间；并通过 AI 整合内部制度文件和案例库 ， 生成标准化培训材料 ，辅助新员工快速掌握合规流程。 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 景定制。 风控合规的实时化升级。模态反欺诈哨兵：结合知识图谱与 AI ，实时识别复杂交易欺诈 ，准确率较传统系统提升。

公路口岸、铁路口岸和航空口岸。 资料来源：中商产业研究院整理 分类 介绍 水运口岸 国家在江河湖海沿岸开设的供货物和人员进出国境及船舶往来挂靠的通道。 公路口岸 国家在公路上开设的供货物和人员进出国境及陆上交通工具停站的通道。 铁路口岸 国家在铁路上开设的供货物和人员进出国境及火车停站的通道。 航空口岸 国家在开辟有国际航线的机场上开设的供货物和人员进出国境及航空器起降的通道。 智慧口岸的定义 7 智慧口岸指充分借助物联网、传感网、智 建设统一的交通电子口岸信息平台，对具备条件的地方，以港口（港航） EDI 中 心为基础，与海事、海关、质检、边检等口岸查验部门和单位的信息系统连接和 互联互通，实现出入境旅客信息、货物信息、交通运输工具信息和出入境监管信 息的共享。 2014 年 12 月 国务院 《落实“三互”推进大通关建设改革 方案》 提出推进“单一窗口”建设、推进“一站式作业”、建立健全信息共享机制，在此基础 上整合监 岸物流和对外贸易大数据分析处理中心。 天津 天津市智慧城市专项行动计划 （ 2018-2020 年） 加快智慧口岸建设，依托天津电子口岸，建设国际贸易“单一窗口”，完善 “互联网 +” 模式的进出口货物、出入境运输工具、出入境人员等口岸通关 服务和港口服务功能，为口岸管理相关部门提供信息互换、监管互认、执 法互助的支撑保障。 上海 上海市推进智慧城市建设“十三五”规 划 全面优化上海国际贸易单一窗口建设，推动单一窗口平台与现有各类信息

Intelligence，缩写 为AI），又称机器智能，指由人制造出来的机器 所表现出来的智能。 ——维基百科 AI的核心问题：建构能够跟人类似甚至超卓的推 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 ——维基百科 一、新一代人工智能 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 认知智能不断超越 AIME 数学竞赛 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 Codeforces 编程竞赛 数学能力 科学能力 软件工程能力 编程能力 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 浙江大学人工智能教 浙 新质生产力 = （科学技术革命性突破+ 生产要素创新性配置 + 产业深度转型升级） × （劳动力+劳动工具+劳动对象）优化组合 二、金融智能：研究实践 数据 算力 模型 应 用 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

千万的成本 在特定任务上，精确性与适用性欠缺，需要更多优化与定制。金融垂类大模型通常会投入大量的时间和资源来收集和整理金融领域的专业 知识。这些专业知识包括金融术语、金融工具和金融法规等。通用语言模型虽然可以通过金融语料的训练来提高在这方面的理解能力，但 是否能达到金融垂类大模型的专业性仍有待验证。 金融领域要求实时性和高效的推理速度。金融领 ，被认为是最接近 ChatGPT 的商业产品 。相 比 V1.3 ， Claude2 编码能力 提升巨大 ，具备更强大的逻 辑能力， 同时对训练数据 进行更新。此外 ， Claude2 聊天工具完全免费。 数据来源：公司官方网站，东吴证券研究所 ChatGPT 通用大模型案例， OpenAI& 微软引领业 界 OpenAI& 微软 AWS Anthropic xAI 谷歌 2.2 腾讯云混元大模型，为客户提供一站式 MaaS 服 务 16 “WarrenQ+ 光子”持续加强金融垂域“搜读算写” 继 6 月底恒生电子推出 WarrenQ-Chat 和 ChatMiner 两款大模型工具后， WarrenQ 上新 了 AI 写作、语音速记、小程序、招股书 / 公告深度问答四款新功能，并持续深入 私有知识库问答、智能投顾 / 投研 chat 助手等金融业务场景。目前， WanrrenQ

边界。品牌需开发多功能、场景适配的产品，例如兼具时尚与功能性的“软配饰”。 数字化与体验优先：消费者从“交易导向”转向“体验驱动”，注重线上线下一体化购物体验。例如淘宝天猫通过直播技术创 新（XR虚拟秀）、搭配工具等提升交互感。同时，数字化生产加速定制化服务，满足个性化需求。 健康与自我表达的双重诉求：消费者将时尚与健康、自我护理结合。品牌需强调成分、工艺和独特性，例如推出有机材质 或低热量选项。 可持 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 致决策延迟，传统工具（如Excel）难以满足实时分析需求。 4）成本与政策支持不足：超过50%企业认为转型成本高 昂，硬件、软件及人才投入压力大。39%的企业反馈政策支 持不足，期待更多产业链协同的公共服务体系。 在数据孤岛的环境下，企业通常需要通过人工操作将数据从一个系统转移到另一个系统，这种手动操作容易引发数据错误，并 且效率低下，不仅增加了时间和资源的消耗，也增加了数据处理的风险。企业需要采取自动化工具和流程优化措施，减少人工 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和完整性方面面临着挑战。不准确或缺失的数据会直接影响到库存管

念的转变直接加速快递与外卖等末端服务不断升级。同时技术层面也紧跟需求， 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 智能路线规划和数字化供应链管理工具的广泛使用，让订单处理更快、配送更精 准，形成了快速响应的服务链条。此外，疫情加速了“无接触配送”等新型服务模式 的普及，促进了消费者对送货上门服务的偏好。通过提升供应链的响应速度和服 务细节 同中枢，不仅实现商品库存、订单追踪、会员信息等核心数据的实时同步，更通过 智能分析优化供应链集采、选品策略等，同时整合第三方生态资源形成开放平台， 支持电子签章、税务云等衍生场景。这一进程从单点工具到系统集成，再向生态化 服务演进，本质是零售业从信息化工具应用向数据驱动的商业智能跃迁，最终推 动零售行业从效率竞争升级为以消费者体验为核心的生态竞争。 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive 决方案，如其中的 Azure Machine Learning可帮助零售数字化企业在供应链管理模块中提升算 法的精准度和响应速度。Azure Virtual Machines作为其云基础设施管理工具 之一，可提供灵活的虚拟机服务，以帮助零售数字化企业根据业务需求选择不同 配置的虚拟机来部署自己的应用程序、数据库和中间件等，包含了可自由定制的 操作系统、网络配置和存储配置等，满足零售企业对基础设施的高度定制化需求。

上确定一个城市的核心竞争力和在必要时引进专业人才（见图9）。 管理者需要对城市活动的职能进行必要的调整。这意味着城市必须考虑哪些活动需要去掉， 那些需要保留，潜在的重组和哪些新的活动需要深入扩展。结构建模工具，如部分企业建模， 可以帮助城市行政部门制订他们各个系统里的活动并识别哪里他们需要保留，扩展，删除 以及合作。 • 城市需要做什么才能使其变得更加智能 用一个适当的计划去帮助城市转变的更加智能，而不仅仅是要制定战略政策： 统、导航 系统等实时了解交通状况，并进行模型预测分析，加上同其它相关部门系统的协同集成，有效 缓解交通拥堵等事件的发生，并快速响应突发状况，为城市大动脉的良性运转提供科学的决策 依据和管理服务工具。 就业方面，智慧城市和智慧化基础设施的建设，除了带动钢铁、水泥、电力、能源等传统行业的 就业，将还消耗芯片、光纤、传感器、嵌入式系统等大量的计算机软硬件产品，从而拉动高科技 产业增长，创造大 地感知和监测起来。更全面的互联互通是指 通过网络及城市内各种先进的感知工具的连接，整合成一个大系统，使所收集的数据能够 充分整合起来成为更加有意义的信息，进而形成关于城市运行的全面影像，使城市管理者和 市民可以更好的进行管理和生活。更深入的智能化则在数据和信息获取的基础上，通过使用 传感器、先进的移动终端、高速分析工具等，实时收集并分析城市中的所有信息，以便政府及 相关机构及时做出决策并采取适当措施。