基于数据运营的新型智慧城市 实践与思考 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 二、智慧城市数据运营 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 1. 智慧城市的技术基础 2. 智慧城市的基本概念与发展概况 3. 智慧城市的创新理念与发展模式 4. 新型智慧城市的重点建设方向 5. 智慧城市的建设运营保障体系 技术进步对城市发展模式的影响 电能普及 汽车普及 数据普及 田园城市的产生 田园城市的产生 汽车主导城市 智慧城市时代的到来 历史上，颠覆人类生活方式的技术进步往往伴随着新的城市发展理论的诞生 如今，大数据的普及应用为新的城市分析和运行模式带来了可能，正在改变着规划师、政府和普通市民对城市的理解  技术与工具沿革——技术进步伴随着城市理论的演进 智慧城市技术基础 智慧城市技术基础 智慧城市技术基础：云计算  云计算技术  云计算是一种可以随时随地方便的、按需的通过网络访问来配置 实现了全市教育资源共享，通过广州教育城域网，把中心城区的 百年名校与偏远的乡村中学接入到同一个教育资源平台中，首先 在信息流上做到了从化、远郊的孩子们也能共享华师附中、执信 中学的优质教学资源，具备了教育均衡发展的条件。 数据中心高低压配电系统 智慧城市技术基础：物联网  物联网技术  物联网是通过射频识别（ RFID ）、红外感应器、全球定位系统、 激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联

智能数据标注产业发展观察报告 发布单位： 清华大学数字政府与治理研究院 江苏省数字化协会 支持单位： 上海数据交易所 华东江苏大数据交易中心 2025年4月

美国研究报告 2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险 目录表 2025数据中心市场报告 引言. ............................................................................................................................................. ........................................................................................19 雷诺，下一个大数据中心市场？.............................................................................................. .................17 引言 美国研究报告 3 –高盛 数据中心电力需求预计到2030年将增长至少160% ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能

..............57 7.5.1 旅游综合管理平台建设（一期）................................................57 7.5.1.1 云数据中心系统................................................................57 7.5.1.2 GIS 引擎系统........... ...........226 7.7.2.4 营销决策支持系统..........................................................228 7.8 数据对接方案.......................................................................................229 7.8 日，国务院 8 以国发〔2015〕50 号印发《促进大数据发展行动纲要》，提出要加 强顶层设计和统筹协调，大力推动政府信息系统和公共数据互联开 放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向 社会开放，增强政府公信力，引导社会发展，服务公众企业。纲要 为推动旅游产业创新发展，推动大数据发展与旅游创新有机结合， 形成大数据产品体系提供有力支撑。 XX 省“智慧旅游”建设已全面铺开，《XX

三、信息资源规划和数据库建设...........................................38 四、应用支撑平台和应用系统建设.......................................43 五、网络系统建设方案......................................................104 六、数据处理和存储建设方案 术要求》（GB/T 25070-2019）； 《政府投资条例》（国令第 712 号）； 《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 （国办发〔2015〕51 号）； 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（〔201 5〕40 号）； 《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2 015〕50 号）； 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕4 《中国智慧园区发展趋势及十四五规划研究报告 2020-2025 年》 五、项目建设目标、规模、内容、建设期 （一）建设目标 本次准格尔经济开发区智慧园区的建设，以智慧决策大脑为核 心，打造数据使能、基础设施两大基础平台，建设经济运行监测系 统、智慧能耗监测系统、智慧安全监测系统、智慧安全应急系统、 智慧环境监测系统、智慧党建系统、智慧招商系统、智慧管网系统、 智慧城管系统、园区公共服务系统九大智慧应用系统。

20 21 21 Chapter.02 服饰时尚行业数字化转型特性与理论 Chapter.03 服饰时尚行业成功案例实践 2.1 主数据统一 2.2 供应链优化 2.3 消费者体验升级 2.4 业财一体 2.5 数据驱动决策 3.1 雅戈尔数字化平台项目背景 3.2 雅戈尔数字化平台项目成果与效益 BAISON THINK-TANK 服饰时尚行业分析 Chapter （资料来源：民生证券《针织制造全球领航者，卓越品质铸就行业标杆》） 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： 中国服装行业市场规模达到21643.8亿元，预计2023-28年（CAGR）为3.5%。当前服装行业正处于高质量发展阶段，强品 牌力的国产品牌市占率不断提升。 3)科技创新与数字化转型 大数据、AR/VR等技术应用于设计、生产和零售环节，提升产业链效率；智能制造和智能工厂逐步普及。线上渠道（如直播 电商）快速发展，为国货品牌提供弯道超车的机会。 4)成熟供应链与产业基础 纺织业具备

拥有3000座以上室内健身场地或10000座以上露天健身场地的体育场馆。 3.2 体育场馆智慧化 stadium intelligence 以体育场馆空间为主体，应用BIM、云计算、物联网、5G通信、大数据、人工智能、数字孪生等现 代信息技术，形成体育场馆即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管等功能为一体的新型 建设和运行管理模式。 4 缩略语 下列缩略语适用于本标准。 AI：人工智能（Artificial Development Kit） VR：虚拟现实技术（Virtual Reality） 5 总体要求 5.1 符合数据分级安全、网络安全、数据共享等相关法律法规以及 GB/T 22185、GB/T 34311 等要求。 5.2 遵循“最多跑一次”改革、数字化转型的总体要求，注重安全高效、业务协同、数据共享。 5.3 根据所在地区、使用性质、场馆等级、管理方式等合理选择体育场馆智慧化建设等级。 DB33/T 施智慧化建设及改造。 5.5 根据场馆建筑功能分区、服务对象等因素合理配置智慧化设施设备，进行统筹规划、综合利用。 6 系统架构 6.1 总体框架 智慧体育场馆系统架构应运用互联网、大数据、云计算、人工智能等现代数字技术进行设计，包括 硬件感知层、核心技术层、基础平台层、业务应用层、应用展示层以及网络安全等级保护体系、技术规 范体系，智慧体育场馆总体架构图见图1。 移动应用 数字可视化

等，赋能各类智能终端。举例来看，1、AI 的赋能有望提升 XR 交 互体验和内容生态繁荣，XR 产业有望迎来新发展阶段。2、手机需求放 缓，AIGC 赋能智能手机或将成为刺激换机的重要动力。3、AIoT 融合 在未来数年内不断突破数据处理和智能学习的界限，通过边缘 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 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 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 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 ............................................................................... 6 图 4： GPT-4 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

面激活。当前的新零售业态以消 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 购物场景及价格敏感度上存在显著区别，例如南北饮食差异直接影响生鲜品类结 构，城乡收入差距则作用于品牌渗透策略。在此背景下，跨区域零售企业需构建弹 性化运营体系，通过动态采集并分析消费者行为数据，实时感知区域需求波动，进 而灵活调整门店选品组合、优化促销资源配置。这种数据驱动的精准运营模式，既 能降低跨市场扩张的试错成本，又能通过个性化服务增强用户忠诚度，最终实现 供应链效率与区域适应性的双重提升。 错综的渠道布局。随着 线上 渠道的重要性。然而，目前许多企业的线上会员机制和互动效果不佳，数字化机制 仅停留在企业 APP 或线上电商平台等单向交易场景，未能实现用户数据的深度 挖掘与跨渠道联动，多停留于订单承接功能。面对库存积压或商品短缺的情况，缺 乏足够的数据支持快速调整品类供应，库存管理滞后于市场变化。近年来，消费者 越来越关注线下购物体验的舒适度，线下门店也需要迅速捕捉消费者行为的变 化，调整门店运

特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 性。根据 IDC 数据，1Q23 全球手机销量中主处理器频率超过 94 1.35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 .............................. 5 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 ...........................