创新 宜居 美丽 韧性 文明 智慧 中国 标 难 化 研 究 院 我们深知报告仍有进步空间，恳请各界朋友对内容提出批评指正与改进建议， 并欢迎围绕报告主题开展学术交流。 报告编制组联系方式： 联系人：杨锋、阎毛毛 电话：010-58811692 010-58811358 邮箱：yangfeng@ cnis

资源的配置与度；最大程度上降低事故造成的损失，具有非常好的 经济效益。 2、有助于提高企业管理者和员工的环境意识，改善企业形象， 减少法律纠纷和环境投诉，便于企业申请银行贷款，降低保险费， 改进工艺，提高技术水平，节能降耗，减少排污收费，避免环境事 故和环保处罚，遵守环境法律法规要求，通过环境方面的竞争优势 来赢得客户，提高国际竞争力，扩大市场份额等。最终转化为企业 巨大的经济效益。 17）重大危险源监管 重大危险源监管主要实现重大危险源登记、重大危险源的风险 评估、重大危险源统计分析、重大危险源的实时监控和联动预警、 报警、报警处置。为安全监管提供有力的监测手段，有效帮助企业 改进安全生产条件和提高安监部门对企业危险源监控主体的监管能 力。 ●重大危险源登记：建立重大危险源的台账，基于重大危险源 的评价评估方法体系，加强对存在重大事故隐患的危险化学品、特 种设备、石油 应急预案回放管理 根据应急预案使用过程中的实际情况，对预案在执行过程中的 预案使用情况，使用方式等进行回放，这样，能够了解处置时预案 的执行情况，通过不断的“预案回放”就能够不断对预案库进行完善 和改进。 应急预案查询管理 应急预案查询实现了各应急单位预案和政府部门预案的查询检 索、分类汇总统计、预览、打印等功能，用户可以根据预案名称、 预案编制单位、适用领域等条件查询预览相关预案，具备灵活的预

统、CRM 平台、外部征信数据源的 300+字段信息，通过特征工程 构建客户价值评估矩阵，其中关键指标包括客户资产规模、交易频 率、风险偏好评分、产品持有交叉率等 12 项核心维度。 客户分群采用改进的 RFM 模型（Recency-Frequency- Monetary）与机器学习聚类结合，动态划分 VIP 等级： 客户等级 资产区间（万元） 产品渗透率阈值 服务响应时效 钻石 ≥500  产品交互热力图：记录客户在不同渠道（网点、APP、小程 序）的产品查询频次与停留时长  风险敏感度矩阵：根据历史投诉工单与理财产品赎回时机构建 风险偏好变化曲线 典型客户分群模型采用改进的 RFM-X 体系（Recency- Frequency-Monetary-eXpansion），通过 K-means 聚类生成动 态客群标签： 客群类型 行为特征 资产阈值 干预策略 高净值流动 周流失率达 5%时，触发客户流失 预警工单，附带最近 3 次服务记录分析 3. 贷款审批通过但未提款客户超过 48 小时，自动发送定制化提 醒话术 绩效改进采用 PDCA 循环机制，智能体每周生成改进方案效果 对比报告： 改进措施 实施网点 实施前均值 当前值 提升幅度 存量客户产品推 荐 朝阳支行 1.2 件/户 1.8 件/户 50% 贷款客户保险渗 透 海淀支行 15%

球从城市发生费用的增加。随着居民和商业通 信需求的增加使城市又面临着挑战。水资源短缺影响社会稳定和生活质量；当前的能源管理 监控系统常常不能提供稳定的检测并且管控效能低下，在安全和效率方面都需要改进。 当城市面临这些实质性的挑战时，可以见得当前的模式不再是可行的方式。城市必须使用新 的措施和能力使城市管理变得更加智能。城市必须使用新的科技去改善他们的核心系统， 从而最大限度地优化和利用有限的能源。 看病贵”等问题。 维护社会安定、动态安全监管和高效应急事件处置方面，通过犯罪实时监控、预警和分析侦破 系统，从海量数据中甄选有价值的信息，为公安机关等部门提供智能分析支持，使案件侦破手段 显著改进，有利打击和预防犯罪，保证城市的安全稳定。 “智慧服务“是“智慧的城市“的普惠基石。通过公共市政服务、交通管理、医疗保障、安全监管等 智慧化的城市服务手段，可以大为提升公共服务部门的行政效率和决策水平，有效提高城市 成为长期影响地域经济发展的制约因素。 智慧的城市在中国突破 27 • 智慧城市的价值——为城市生态发展给予智力支撑 智慧城市解决方案，可以充分挖掘利用各种潜在的信息资源，加强对高能耗、高物耗、高污染 行业的监督管理，并改进监测、预警手段和控制方法，从而降低经济发展对环境的负面影响， 最大限度实现经济和环境双赢发展；合理调配和使用水、电力、石油等资源，达到资源供给 均衡，减少浪费，实现资源节约型、环境友好型社会和可持续发展的目标。

%占有率。其回收计 划更将旧衣改造为救灾物资，构建起“商业-公益”的闭环叙事。 综合需求及竞争变化的因素，服饰时尚企业为应对消费者需求的快速变化以及线上线下并重的消费习惯，需要进行行业 全流程改进和优化， “左手供应链，右手抓营销”。要做到对于用户画像及需求的精准刻画、用户的精准触达、对消费需求的 快速响应以及敏捷履约，实现“全渠道一盘货”，最大化程度提升商品变现效率、降低库存，基于全渠道数据甚至基于全产 者的反馈和评价，包括在线评论、社交媒体互动、客户调 研等，以了解产品的优缺点和改进方向。 产品生命周期预测模型：基于收集到的数据，利用数据分析和机 器学习技术建立产品生命周期预测模型，通过分析销售数据、市 场趋势和消费者反馈，预测产品的生命周期，包括成熟期、衰退期 等阶段；基于产品生命周期模型的结果，提供创新决策支持，包括 产品改进、升级和创新方向的建议，通过数据驱动的决策，及时调 整产品策略和推

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。 优化AI⼯具和流程：根据评估结果和反馈，不断改进生成式AI的应用方式。 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

短视频后，得益于人工智能驱动的发现引擎，推送内容与用户偏好更加贴 合，Instagram 用户的平均使用时间增加了 24%，超过 40%的广告主选择投递 Reels 形式 的广告。Google 应用 AI技术改进 Lens 视觉搜索以及图片文本跨模态多重搜索，Lens 21-23 年用户增长四倍，月使用数达到 120 亿次。 机器学习算法匹配广告和最相关受众，提高广告转化率。Meta Ads 引入类似受众和细分定 Creative 细分功能包含文本衍 生、背景生成、智能扩图、风格化制作等，广告主只需提供广告创意和业务受众，AI 即可 创建多个版本的广告，并挑选出最有可能得到目标受众响应的版本。它也可对广告进行细 微改进——比如调整亮度、宽高比和文本布局。Advantage+ Creative 有效地降低广告主投 入的时间与成本，并提升广告表现。根据 Meta 官网调查数据，采用 Advantage+ Creative 的结果。AI Overviews 继承了 SGE 的内容摘要生成能力，支持视频搜索，具有一次搜索解决系列问题 的多步骤推理功能和集成谷歌文档邮箱的规划功能。该产品推出两周后受到广泛质疑，谷 歌实行改进，但据企业 SEO 平台 BrightEdge 于同年 6 月的调查数据，谷歌淡化了这一功 能，AI overviews 在搜索中的出现频率已于初始的 84%降至约 15%。 搜索推送引擎优化

ESG价值实现具体化。四化之间形成互为支撑的闭环： 内部化为企业行动提供基础数据与治理逻辑，标准化 披露将其转化为透明、可比的信息，系统化评价以量 上海ESG发展报告 ���� 化指标形成反馈和改进方向，而价值实现具体化则通 过经济、社会和生态效益验证前端实践的有效性，并 反过来强化内部化的动力。 在各类主体的行动路径上，企业需要在治理架构、 战略规划与日常经营中深度嵌入ESG理念，实现从外部 业经营的合法合规和长期稳健。 图�.� ESG多方协同机制图：共建可持续市场与社会 资料来源：根据《Who Cares Wins》翻译整理 分析师/券商 将ESG因素 引入主流研究 公司 率先实施ESG原则， 改进信息披露与 报告质量 咨询师 将ESG与行业 研究结合； 支持市场需求 与意识建设 NGOs 为公众和金融界 提供客观的有关 企业的ESG信息 监管机构/ 证券交易所 /政府 实施信息披露标准； 条。对企业而言，Wind的服务不仅帮助其更好地识别 自身在环境、社会和治理方面的优势与短板，还为其与 投资者、监管机构和公众的沟通提供了权威参考。企业 借助这些指数和评级结果，可以更加精准地改进治理结 构、提升合规水平，并在资本市场中获得认可和估值溢 价。 两家机构共同拓展了ESG投资生态：中证指数公司 将ESG因素纳入其系列宽基指数，使ESG投资策略成功 融入主流市场；而Wind则通过构建覆盖多市场、多资

腾讯云混元大模型 100B+ Ti 平台 / 自研机器学习框架 Angel 蚂蚁金融大模型 100B+ 金融 Token 蚂蚁自研基础大模型 恒生电子 LightGPT 400B+ 金融 Token 位置编码改进的 Transformer 同花顺 HithinkGPT 7B 、 13B 、 30B 、 70B 、 13 0B Transformer-decoder-only 架构 数据来源：公司官方网站，公司官方公众号，东吴证券研究所

据中心行业产生深远影响的新变量，特别是对超大规 模供应商而言。DeepSeek在自然语言处理方面取得 了重大进展，包括增强的上下文理解、更快的模型训 练能力以及提高的多语言水平，这些都使其区别于现 有的AI模型。值得注意的是，这些改进在更高的效率 以及更低成本下实现，挑战了关于开发前沿AI模型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加，因为企业在不断 回应，行业已经加大了使用可再生能源来减少碳排 放并达到目标的努力。 长期目标。然而，在平衡这些环境目标与行业快速 增长之间仍然是一个重大挑战，尤其是在电力基础 设施难以跟上步伐的情况下。 19 预测2025年 租金增加 这些改进使同样面积的计算能力提高40%–60%。趋 势是继续向更高密度发展，一些下一代设计通过先 进的冷却解决方案和高密度计算架构，目标每机架 超过100kW。垂直扩展通过优化高密度运行提高资 本效率和功率利用率。