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

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

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

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）

AI 赋能， 智能机顶盒、智能音响、智能耳机等智能终端产品有望形成软硬件一体 的智能语音交互助理载体。 ◼ AI+提升生产效率， B 端应用场景发展潜力逐渐释放。随着技术和应用 的发展，AI 的赋能将深刻改变很多 B 端的生产力及生产效率，其可以 帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为 AI 技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 AI 技术在智能制 造中最好的落脚点之一，AI 图像增强技术、AI 缺陷检测算法等技术的 发展有望提升机器检测效率，从而逐步代替人工目检。 ◼ 投资建议： AI 产业链条长，各环节机遇频现，AI 应用的发展将是推动 产业链上下游共同繁荣的动力，相关标的梳理如下：1、终端品牌：传音 控股、漫步者、创维数字、 2. 智能耳机：AI 服务向移动化、个人化方向发展 ...................................................... 20 3. B 端：AI+提升生产效率，应用场景发展潜力逐渐释放 ............................................................... 22 3.1. 安防：AI+安防智能化变革，推进创新业务发展

FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案 产品定位 现分 理财零售 催收等 … 四维 匹配 效能型 策略型 标杆型 … 录音辅导 员工面谈 P5 角色转换 三会经营 目标管理 面试技巧 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 工作效率 学习经历 兴趣爱好 软件使用 员工数字化档案 常态化人员关怀 定期查阅员工的工作记录 定期了解员工职位变动 关注员工晋升情况 , 新岗位适应情 况 离职三星以上优秀员工 询 问 学 习 回 巢 考勤系统 + 班组管理小程序 + WFM 系统 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 软件使用 法规遵守 职业素养 基本信息 工作效率 就业经历 工作能力 学习经历 兴趣爱好 团队协作 工作态度 特长优势 人员招募中心 面试记录 成长轨迹 搭建一线坐席数字化档案 业务 平台 数据 平台 旅程 员工

...................................................................................138 6.2.1 智能体服务效率评估................................................................................................. ........................................................................................214 9.2.2 效率提升收益............................................................................................... .........................................235 1. 项目背景与目标 随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，银行业正 面临客户需求多元化、服务效率提升以及人力成本优化的多重挑 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过

保证微电网平稳运行，保证能源利用效率和电能质量 具有恒功率控制的微电源作为从站模式能最大效率的保证能源利用率， 通过控制微电源出力，使微电源按照最大功率出力，保证了能源的利用效率， 从而使微电网具有经济性和环保性。 2. 保证控制可靠性 现在智能微电网控制策略发展的趋势是无需数据通信环节的各类型分布 式电源间的主从控制的微电网控制策略，大幅度提高了不确定性能源的利用 效率。 3. 保证并 / 离网切换的平稳运行

DeepSeek-V3 （基础模型） 监督微调 强化学习 图源自《ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning》 综合性能 更强 在探索自 由度、学 习效率、 行为可控 性 找到动 态平衡 混合数据 监督微调 面向全场景的强化学习 （规则奖励+奖励模型） DeepSeek-R1 （强推理模型） 671B 第一阶段训练：增强推理能力，生成高质量推理数据 浙江大学人工智能教 浙 研究实践2: 隐私保护大模型 挑战 现有隐私保护大模型面临通信效率低、潜在的隐 私安全问题、多方协作的模型产权纠纷等挑战。 解决思路 联邦大模型（FedLLM）旨在保障隐私的同 时整合多源数据，突破数据壁垒。 通信效率问题：通过低秩适配器LoRA压缩通信 参数，提高效率。 隐私安全问题：通过自动化敏感数据检测机 制，识别隐私片段。 模型产权问题：通过动态水印技术，将水印嵌 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 场景分析：在信贷领域，以评分卡模型为主的量化模型已逐渐取代人工审批，提升审批效率。然而， 量化模型依然高度依赖专家先验知识进行特征建模和标签发现，无法提升认知效率。该项目拟通过决 策大模型，实现认知挖掘的自动化。 项目支持：浙江大学-**银行小微金融智能 80% 人工审批 20% 认知发现 研究实践5：**银行新决策模型赋能信贷决策