理解图表中数据的含义并做进一步计算 ....................................................................... 6 图 5： AIGC 相关技术场景及成熟度分类 ............................................................................................ 7 图 ，为各个行业和领域的创新 和发展提供更多可能性。 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 7 / 28 图5：AIGC 相关技术场景及成熟度分类 表2：“AI+行业”赋能梳理 行业 AI 赋能方式 AI+电子 AI 催生硬件支持需求，加速电子全产业 链高端化迭代 AI+计算 机 通过 AI+办公软件/企业服务软件/信息服

或法律服务提供商合作，提供专门的现场研发、 专利和产品商业化服务 （是 = 1；否 = 0） 提供专门的现场对接、结对以及本地供应商和买方前向和后向 联系计划 （是 = 1；否 = 0）（取决 于计划的数量和成熟度） 提供质量、产品、工艺标准及 / 或贸易认证服务 （是 = 1；否 = 0） 经济配套软件及服务评分： （分值范围：0-16 分） 4. 经济影响性：就业、投资和营业额 [ 工业园区人均收入 1；否 = 0） 职业健康与安全评分 （分值范围：0-15 分） 4. 良好的劳资关系和福利 汇总和公开劳工投诉或 事件 以及提供投诉衡量机制数据 （是 = 1；否 = 0）（取决 于制度的成熟度和透明度） 设有现场监管人员、运营人员或第三方授权的 劳动 监察员或 顾问 （是 = 1；否 = 0） 不存在使用童工和劳役的情况 （是 = 1；否 = 0） 集会、加入工会、参与集体谈判和罢工的权利 或法律服务提供商合作，提供专门的现场研发、 专利和产品商业化服务 （是 = 1；否 = 0） 1 提供专门的现场对接、结对以及本地供应商和买方前向和后向 联系计划 （是 = 1；否 = 0）（取决 于计划的数量和成熟度） 1 提供质量、产品、工艺标准及 / 或贸易认证服务 （是 = 1；否 = 0） 1 经济配套软件及服务评分：16 （分值范围：0-16 分） 第 124 页 《工业园区国际指南》本地化指标体系对比研究报告

所，本科层次职业学校 51 所， 高职（专科）学校 1562 所，成人高等学校 249 所。各种形式的高等 教育在学总规模 4846.00 万人。高等教育阶段与科研存在较强相关性， 并且学生密度最大，算力应用成熟度相对较高且算力需求相对较大。 来源：2024 年全国教育事业发展统计公报、中国信息通信研究院 图 5 高等教育学段院校及学生数量占比饼状图 高等教育学段相较于其他学段来说算力应用较为成熟。一是高校 （五）“算力+教育”应用场景梳理 “算力+教育”的应用场景通过归纳主要分为四大部分，分别为 教学场景、学习场景、管理场景以及科研场景，由于不同应用场景之 间存在差别以及技术层面的不同，因此不同场景的部署难度以及技术 成熟度存在差异性。 部署难度方面，不同应用场景下，“算力+”的赋能模式需要结合 技术复杂度、硬件依赖度、数据敏感度、场景适配成本以及政策合规 情况进行部署难度的判断，对以上四大类场景中的 12 个具体场景进

消费监测方 面，融合消费数据监测商圈消费额及品类，掌握商圈实际的消费强度、消费能力 变化和消费者偏好，为商圈业态优化提供重要数据支撑；在商圈评价方面，设计 形成城市商圈竞争力评价指数，从商业成熟度、商圈人气度、客群活跃度、消费 繁荣度、商圈贡献度五个方面综合评价城市商圈竞争力；在商圈对比方面，依托 全国商圈大数据平台的数据优势，提供对标城市、对标商圈的多维度对比分析； 在商圈预测预警方 - 28 - 体标准，参与江苏省数据标准化技术委员会等地方标准化工作。在行业领域标准 规范方面，牵头主笔中国基本建设优化研究会团体标准《城市数字孪生 总体要 求》，牵头编制并发布《城市大脑 成熟度评估通则》、《城市大脑 基本建设流 程》、《城市大脑 数字神经元编码规则》等城市大脑方面五项团体标准，与全 国智标委合作，参编《智慧城市 建筑及居住区 第 1 部分：智慧社区信息系统技 术要求》等智慧社区相关标准。2024

全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 53 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 53 图表 13：2021-2025年上半年中国在用数据中心机架规模及算力规模 数据来源：国家数据局 2、基础设施成熟度 中国算力基础设施布局逐步从早期的自发性、分散性模式，过渡到国家顶层设计主 导的枢纽集群模式，通过战略规划实现了资源的宏观优化配置。2021年12月至2022年2 月，国家发展改革委、中央网信 资料来源：公开信息 AI基础软件生态是技术竞争的另一制高点，美国凭借在该领域的先发优势进一步巩 固其领先地位，中国企业持续追赶。操作系统和数据库方面，面对Oracle、IBM等头部企 业，国内厂商在技术成熟度、生态完善度及国际市场份额上仍处于追赶者地位。AI算法 框架上的差距更为明显，美国凭借TensorFlow和PyTorch已构建起全球性的开发者生态， 在一定程度上塑造了全球AI技术的发展范式，中国的本土框架面临着从技术突破到社区

升自身运营能力 的过程中，企业面临多重挑战，具体如下： 1.4 服饰时尚企业数字化转型面临的挑战 1）技术与应用瓶颈：三维虚拟试衣、参数化版型数据库等 前沿技术存在研发与应用差距，国内技术成熟度与国际水 平仍有明显差距。服装非标品特性导致技术标准化困难， 数字化研发企业缺乏对服装工艺和人体工程的专业理解。 线上渠道拓展后，海量商品选择加剧品牌心智竞争，数字 化创新需与业务场景深度融合。

每月更新知识库版本（监管政策即时热更新）  配置动态负载均衡，支持百万级并发咨询 每个阶段实施前需完成三项准备： 1. 基础设施压力测试报告（TPS ≥2000 ） 2. 分支机构数字化成熟度评估 3. 至少 8 小时的情景化演练（涵盖投诉处理等 20 类极端案例） 7.2.2 培训与支持 为确保 DeepSeek 银行客户经理智能体的高效落地与持续运 营，需建立分层次、多场景的培训体系与闭环支持机制。以下是具 100%的高风险业务（如大额转账）  第 3-4 月：人工仅复核智能体处理的交易（抽样比例从 50% 降至 20%）  第 5-6 月：人工仅处理系统标注的异常案例（占比<5%） ” ” 同时建立 智能体服务成熟度评估模型 ，当同时满足以下条件 时可缩减人工支持规模：  单一业务场景的意图识别准确率≥95%  客户 NPS（净推荐值）≥80 分  监管投诉率≤0.5‰ 该方案通过建立可量化的退出机制，既能保障服务连续性，又

报告编号：DGPE20251218A 第 34页 第二节 数字政府服务能力调查指标 一、数字政府服务能力调查指标框架 2025 年数字政府服务能力调查研究指标由“管理保障度、平台支撑度、数据赋能度、 服务成熟度、治理精准度、公开透明度、社会满意度以及优秀创新案例”等指标构成， 全方位考察各地数字政府建设发展方面的基础保障能力、平台支撑能力、数据资源赋能 能力、数字化履职服务能力以及社会满意度情况。 图 足，安全保障体系有待进一步健全。 图 数据赋能度各指标平均得分指数 第三部分 调查结果与数据分析 中国软件评测中心 报告编号：DGPE20251218A 第 127页 （四）服务成熟度指标情况 2025 年，各地在政务服务、涉企服务、民生服务等关键领域的服务成熟度持续提升， 智能普惠服务体系加快构建，公共服务高效化取得重要进展。调查结果显示，政务服务 体系方面，省级和城市平均得分指数分别为 0.88、0.91，绝大多数地区实现政务服务事 各地全量上线就业服务平台，多数平 台资源丰富、信息实时更新，且提供多样化技能培训。但调查数据也显示，部分地区在 教育、社保及就业相关的沉浸式、场景式服务提供情况方面还需进一步加强。 图 服务成熟度各指标平均得分指数 第三部分 调查结果与数据分析 中国软件评测中心 报告编号：DGPE20251218A 第 128页 （五）治理精准度指标情况 2025 年各地治理精准度指标平均得分指数较

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 20 电子 自动驾驶和人形机器人是具身智能最具代表性、也最具热度和应用前景的应用。展望未来， 高阶自动驾驶有望逐渐开始规模落地，但人形机器人受制于成本和算法成熟度落地尚需等 待。自动驾驶：特斯拉于 2024年 3月已推出 FSD V12.3 版本，正式更名为 FSD Supervised， 采用业内首个端到端大模型，并在北美大范围推送免费试用服务。国内随着大模型技术进

三级研发数字化规划能力的服务商占比分别为 22.2%、33.4%、44.4%，呈现明显倒金字塔形， 见图5-2。这说明，大多数研发领域服务商已经能 够准确洞察汽车或零部件企业研发数字化痛点， 可根据客户企业特点及技术成熟度，帮助客户规 划有效的基础技术支撑体系。通过提供有效的数 字化解决方案，帮助客户重构研发流程、实现从 需求到验证的闭环管理。此外，一些优质服务商 还能帮助客户建立可有效度量研发效能的指标体