全球成衣制造业的发展历程可以分为三个阶段： 第一阶段：早期阶段（20世纪初期及以前） 全球成衣制造业的规模较小且增长速度迟缓。尽管工业革命带来了机械生产，但并未广泛普及，手工制作依旧是成衣制造的主 要方式，生产效率不高。全球成衣市场规模较小，多数国家服装生产以满足国内需求为主，国际贸易量不多。从区域分布来看，成 衣制造主要集中在欧美地区。欧洲是当时成衣制造的核心区域，英国和法国等尤为突出。英国凭借悠久的纺织业历史，在成衣制 第二阶段：快速发展阶段（20世纪中叶-20世纪末） 成衣制造在全球范围内呈现出规模快速增长的态势。二战结束后，全球经济复苏，人们对服装的需求呈持续增长。纺织技术和成 衣制造技术不断进步，机械化生产模式广泛运用，大幅提升了生产效率，推动全球成衣制造行业的规模扩张。欧美依然占据重要 地位，但亚洲开始崛起。美国的成衣制造业在这一时期高速发展，成为全球最大的成衣生产国之一，其产品不仅满足国内需求， 1.1 服饰时尚市场概述 1 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） ·OEM阶段：新中国成立后

限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 80 年代，互联网及数字技术 出现，传统金融机构受到提高 工作效率等需求推动，开始通 过传统 IT 软硬件实现办公自 动 化、电子化，实现业务升级。 IT 部门、银行卡、 ATM 、证 券交易所等线下部门快速普及。 2004 年之前 2 个方面利好金融行业。存量：①后台部门效率提升；②与大数据结合后，金融产品个性化与精 准营销将增强客户粘性，带来业务增长。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商： AI 终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。 AI 智能客服嵌入 APP 助力客户交互率提升， 解析数据生成投研报告，助力分析师提炼关键结论。此外，打开 AI 驱动的金融产品创新、企业级 AI 解决方案服务等新生业务新局面，推动服务 效率和业务增长双重跃升。 AI 赋能保险行业：推动保险价值链实现自动化与个性化，在产品设计、承保理赔及中后台管理等环节全面提升效率与决策能力，并逐步拓展至 精算等核心领域。此外，开拓 AI 驱动的保险业务创新、跨境保险服务与多语言支持服务等新生业务新局面，助力保险机构实现高质量数字化转

数字园区的产业转型通常集中在单点企业的数字化转型，规模较小， 转型模式相对单一。主要通过基础的数字技术应用推动企业的生产、管理 等环节的数字化。转型主要体现在局部流程的优化，能够提升个别企业的 运营效率，但难以实现跨行业、跨企业的系统性变革。数字园区的服务内 容主要集中在物业管理、办公服务等通用智慧生活服务领域。其核心目的 是提升园区内企业的基础服务质量，服务通常面向园区内所有企业，缺乏 针 针对性和定制化的服务，满足的是园区内企业的普遍需求。数字园区的管 理模式更多依赖传统的管理方式，重点关注土地管理、交通管理等基础设 3 施管理领域。在数字化方面，主要是通过智能化手段提升传统管理效率， 确保园区的基础设施和交通运作高效、规范。但其管理体系的创新性较低， 未能充分挖掘数字技术在园区管理方面的潜力。 高标准数字园区的产业转型目标是推动企业的规模化转型。不仅仅关 注单一企业的 级，在研发设计、生产执行和质量追溯等环节的数字化转型中，分别引入 了协同研发设计工具、生产制造执行系统以及质量数据集成分析系统，提 升自身的生产效率，同时带动供应商的转型升级，成功推动超过 2000 家 中小供应商在研发与生产环节的改造，链条整体生产效率提升了 22%。仲 恺高新技术产业开发区 TCL 通过开放其内部资源，帮助中小企业实现低成 6 本转型，向核心供应商开放研发设计资源、推广通用应用程序（APP）以

新推动线上交易便 捷化，物流网络快速 发展，逐步完善 消费需求： 消费者对即时配送 的依赖性增强，疫 情加速了该渗透率 推动因素： 分布式电商的兴起 与本地零售的深化 带动商超资源整合， 年轻一代对效率与 便利的追求加速了 这一进程的发展 消费需求： 无缝切换线上线下 零售场景，如线上 下单后要求线下自 提 推动因素： AI、物联网等技术 推动供应链优化，数 字化模块使零售平 台能够把控零售流 费者体验为核心，通过大数据、AI、物联网等数字化技术实现线上线下一体化、全 渠道融合的零售模式。其通过技术驱动与数据赋能，打破传统零售的物理边界与 运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 商资质评估、产品采购批次、退货和换货等都需要企业投入大量的人力进行资质 审核、订单协商及退换货等处理。因此，供应商的筛选和管理需要耗费大量成本。 此外，大型零售企业门店众多且分布广泛，传统模式下的跨区域库存调配效率低 下，产品质量问题追溯也常因信息滞后引发消费端的不满，难以迅速处理诸如门 店库存和产品质量等问题。零售企业，尤其是大型零售企业，需要通过数字化系统 提升供应链整合能力，对供应商进行统一优化管理，并利用销售预测等技术打破

向集约型发展转变，实现从“项目堆叠”向“能力复用”、从“分散 建设”向“系统运营”、从“增量扩张”向“存量优化”的结构性调 整。因此，集约化建设不仅是落实厉行节约、反对浪费的重要举措， 更是支撑数字政府提升资源利用效率、持续迭代升级、确保安全可持 续的长效机制。 综上，我国数字政府正处于从“规模建设”迈向“能力跃升”的 关键时期，集约化建设已成为数字政府实现整体智治、智能协同的前 提条件与战略支撑，是引领“十五五”时期数字政府更高质量、更高 美观与功能罗列，缺乏数据贯通和业务集成，导致群众和企业使用体 验差；部分地区重留痕轻结果，将形式主义异化为“指尖负担”，基 层工作人员被迫频繁填表打卡、报数、交材料，导致工作负担加重， 行政效率下降。 综上，我国数字政府建设中的形式主义问题仍然存在，制约整体 效能提升。集约化建设正是破除此类弊病的有力手段，亟需坚持集约 高效原则，落实减负政策，确保“十五五”时期数字政府建设务实、 （二）数字政府集约化建设的价值意蕴 1. 集约化建设是集约理论向数字治理领域的延伸 集约化理念起源于经济学领域，最初用于解释有限资源条件下提 高产出效率的发展模式。[6]随着信息化、数字化的深入推进，集约化 逐步从传统的经济生产领域延伸至社会治理、公共管理等新兴领域， 成为提升治理能力和运行效率的重要理念。在数字治理语境下，集约 化不仅是一种资源配置方式，更是一种治理逻辑的转型，体现了数字 政府在高质量发展阶段对“高效、协同、可持续”目标的系统追求。

报告是基于高德地图及行业浮动车数 据，通过大数据挖掘技术结合交通算法及 交通理论编制，保证报告合理性与科学性。 报告中地面道路交通通行时间计算方法， 是考虑融合道路交叉口延误时间（即信号 灯等待时间），从时间、空间、效率三个 维度客观、综合地反映了城市道路交通健 康状况并提出诊断方案的研究。报告力争 做到精准、精细、精确，为公众出行、机 构研究及政府决策提供有价值的参考依据。 报告中所涉及的文字、数据、图片 城市公共交通：利用“公共交通出行幸福指数”, 对城市公共交通运行进行综合评价 交通报告50主要城市选取标准： 地面道路交通：利用 “交通健康指数” 对城市地面道路交通健康水平进行综合评价诊断 路网高延 时运行时 间占比 时间 效率 交通 健康指数 地面 道路 交通 路网高延时运行 时间占比 路网高峰行程延 时指数 路网高峰拥堵路 段里程比 常发拥堵路段里 程比 高峰平均速度 道路运行速度偏 差率 路网高延 “在途车流密度”统计方法为：城市核心区范围内平均每公里每分钟在道路上行驶的去重车辆数，统计时段为6点-22点； 2. 城市影响力考量标准为：是否省会、直辖市、区域中心城市及是否举办大型国际会议等。 效率 便捷 公共交通 出行幸福 指数 城市 公共 交通 社会车辆与公 交车速比 线路运营速度 波动率 平均候车时长 公共交通与小汽车 高峰出行时间比 平均步行距离 平均换乘系数 空间

........................ 27 （三）算力赋能优化教育管理 ........................................ 29 （四）算力赋能提高科研效率 ........................................ 31 （五）“算力+教育”应用场景梳理 .................................... 加便捷、高效、科学、规范。学前教育算力资源和应用场景日益丰富， 算力赋能学前教育从视、听、触等多种角度呈现知识，可以拓展幼儿 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 9 课程“直接经验性”的边界，提高学习兴趣和认知效率。例如，教学 机器人以其拟人、形象的特点，拉近了与幼儿的情感距离，能够帮助 幼儿缓解入园焦虑、形成定时喝水、端正坐姿等良好的生活习惯；利 用搭载语音技术的智能机器人开展语音交互活动、个性化推送语言资 念 认知层面仍存在偏差。当前，算力赋能高等教育转型已经拥有较为系 统化的规划与设计，但整体应用仍处于探索阶段。在人才培养层面， 算力技术对高等教育教学改革的赋能，更多停留在对现有教学模式的 效率强化或框架内的优化升级，面向未来社会发展需求、个性化学习 与终身教育理念，仍需构建颠覆性的高等教育新生态。在知识生产领 域，伦理隐患不容忽视。随着新一代人工智能的迭代演进，不仅需要 对高等教育

建设指引》、《算力互联互通行动计划》，持续推进算力底座建设。在政策和需 求的双重推动下，算力规模大幅提升，截至 2025 年 6 月底，我国智能算力规模 已达 788EFLOPS，全国算力中心平均电能利用效率（PUE）降至 1.42，算力基础 设施规模和水平不断提升。算力布局加速构建，截至 2024 年，“东数西算”工 程八大国家算力枢纽节点直接投资超 435 亿元，拉动总投资超 2000 亿元，东西 撑重庆市“民呼我为”平台构建“接诉即办”与“未诉先办”双闭环，日均智能 解答诉求 2.5 万次，推动民生治理向事前预防转型。 2、数据能力 一体化数智资源管理平台。聚焦城市全域数字化转型过程中数字资源分散、 - 12 - 配置效率低、价值释放不足等痛点，中国联通创新构建一体化数智资源管理平台， 以“集约共享、协同高效”为目标，整合云网、算力、组件、数据（含高质量数 据集）、模型、工具集、知识、应用（含智能体）、标准规范及数模网安全等十 通过中央网信办深度合成服务算法备案，能够高效获取精准、系统的经济知识， 快速捕捉经济变化信号，提前预测经济增长趋势，提升应对经济波动的科学性和 前瞻性，助力地方经济平稳健康发展。 低空经济。中国联通针对当前城市监管效率低、空域资源利用率不高、无人 机飞行活动监管能力薄弱、低空数据流通共享困难等核心问题，根据城市管理部 门的低空资源管理需求以及垂直行业客户低空资源应用需求，打造“1+1+3+N” 低空能力体系

应的供应链网络、可重构的生产系统以及生态化的协同平台。二者的有机结合，将推 动汽车制造从传统规模化生产向个性化、高效化、绿色化新阶段持续跃迁。在这场深 刻的产业变革中，数字化转型可被理解为在制造硬件创新的基础上，真正构建高效率、 高韧性、可重构的单元制造系统的核心。 阮 兵 中国汽车工业工程有限公司 首席专家 中国机械工业集团有限公司 首席专家 Ⅴ Ⅵ 中汽工程作为汽车行业制造领域数字化转型集成商的典型代表，正在积极推进数字 一是工业AI从辅助决策走向自主优化。基于工业大模型的智能体将深度嵌入制造流 程，实现从“人机协作”到“自主决策”的跨越。广域铭岛在焊装工艺优化、能耗动态 调控等领域的实践表明，AI驱动的新一代智能工厂可提升生产效率30%以上。 王晓虎 广域铭岛数字科技有限公司 董事、CEO Ⅶ Ⅷ 二是数据要素成为新型生产资料。我们认为，构建统一的工业数据要素运营平台，是 释放数据价值的关键。我们正帮助车企将 期体验重构，通过数据洞察精准匹配需求，推动汽车产品从“交通工具”向“智能移动 空间”进化； ※ 于企业端，数据打破壁垒、流程协同提效，研发周期缩短、柔性制造落地，让决 策从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，运营效率提升的背后，是组织能力的系统性升级； ※ 于产业端，数字化和数智化加速了跨领域融合，推动汽车与能源、交通、科技行 业的生态互联，催生新的商业模式。 在此背景下，本报告的发布，不仅是对汽车行业数字化转型实践的深度梳理，更是

个。一些城市迅猛增长的汽车保有量引发城 市交通拥堵、商业区及居民区停车难等问题，影响正常的交通道路通行和城市建设。 其中，停车资源不足便是主要问题之一。在停车设施建设的增长速度无法匹配停车需 求的情况下，如何改善现有停车设施的使用效率，提供良好的停车体验，缓解停车难 导致的交通拥堵问题，成为城市交通发展和提升新型城镇化建设质量的重要环节。 近几年，国家政府相继出台了多项政策，鼓励加快基础设施建设。2021 年中央 经济工 和停车诱导，在不增设停车位的情况下，减少车位空置率；二是实现车位导航，通过 定位、感知计算和无线通信等技术形成车辆到车位的路径轨迹，引导车辆到达目的车 位，或者进行反向寻车的路径引导，减少车找位、人找车的时间，实现停车效率和体 验的显著提升。 智慧停车可以应用于不同的停车场地。按照车位占用位置的不同，城市停车场地 可分为路内停车位和路外停车场。路内停车位指在道路红线以内划设的供机动车或 （和）非机动车停放的 理，车位使用率低，尚存在大量车位闲置浪费。根据公开数据统计，全国超过九成的 城市停车位使用率小于 50%，北上广深四大一线城市的车位使用率分别为 49%、40%、 48%和 55%。因此，如何盘活闲置车位、提升现有停车资源的使用效率，仍具备较大 的挖掘空间。 图 1-5 我国城市停车使用率分布情况（数据来源：公开资料整理） 图 1-6 我国部分重点停车位使用率（数据来源：ETCP 智慧停车 c 产业研究 院）