《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心 免责声明 本报告是联合国工业发展组织中国南南工业合作中心为使《国际工业园区指南》适应中国的普遍情况、条 件和做法及中国工业园区的具体情况组织国内专家所编制。 报告中所提的观点、意见和建议仅反映作者本 人的观点，而非工发组织的官方立场。本报告在编 有所调整等问题。在工发南南中心的组织和协调下， 来自国家级经济技术开发区绿色发展联盟、中国环 境科学研究院、东南大学的多名专家与研究人员组 成了跨学科、多领域的研究团队，共同参与《指南》 本地化指标体系对比研究课题工作并共同撰写了本 研究报告。在研究和撰写过程中，研究团队查阅了 大量文献，对中国工业园区发展相关政策文件进行 分析解读，对中国国内典型工业园区进行实地考察， 与工业园区管理运营部门、企业、工人等各类利益 国家高新技术产业开发区等工业园区评价指标体系 进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 为分析本地化指标体系对中国工业园区的适用性， 研究团队选取天津经济技术开发区、合肥高新技术

程度上提高基础工作效率，降低成 本。 引入 AI 系统后， B+C 端投资者 投资效率提升，投融资需求提升， 市场交易活跃度提高。 AI 赋能券商业务的三种形式 与现有模型合作 本地化部署开源模型与自研模型结 合 纯自研模型 投研、投顾 资管业务 自营业务 新生业务 2.1. AI 赋能券商行业逻辑链条梳 理 风控合规 战略支持 2025 年 3 月， 已有超过 20 家券 商完成 DeepSeek-R1 模型的本地化部署 ，覆盖头部及中型机构 ，包括华泰证券、 国泰海通、广发证券、财达证券等。 技术优势： DeepSeek-R1 凭借“性能倍增、成本递减”特性 ，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合 RAG （检索增强生成）和 AI Agent 技术，构建智能中台。 DeepSeek 办公交流软件 智能投顾 / 投资 / 投研等 核心业务落地 2025 年 4 月 东吴证券 豆包 DeepSeek 股票投资服务智能体 全尺寸版本地化部署 13 2.2. AI+ 券商， DeepSeek 本地化部署浪 潮 技术底座层 核心功能层 应用场景层 赋能效果层 大模型集群 数据中台 智能分析 量化

、消费习惯与经济 水平发展的多元性共同塑造了复杂的商业格局。一、二线城市以规模化连锁业态 为主导，标准化超市与便利店形成密集网络；而三、四线及下沉市场仍广泛分布着 非连锁的社区零售终端，依托本地化服务维系客群。不同区域消费者在商品偏好、 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 店仓一体化模式转型。线下零售商店的功能正在发生显著变化，逐渐从传统的销 售终端向多功能节点转变，承担起类似仓库的存储和配送功能。这种转型的背后， 是消费者需求的深刻变化—个性化消费的兴起使得即时配送成为关键，而门店和 前置仓作为本地化的供应节点，正在成为满足这一需求的核心。当前，商品的存储 周期逐渐缩短，库存管理逐渐向消费端靠拢，这不仅加速了供应链的效率优化，也 使得商品的库存水平更贴近消费者的实际需求。通过线上线下商品和配送服务的 区的文化差异和法律法规，深入了解当地零售市场的商业模式、消费习惯等，确定 目标客户群体，对产品功能进行定制化开发，例如在语言多样性的国家，软件产品 需支持多种当地语言。组建本地化的团队是实现深度运营的重要保障。本地化团 队成员更熟悉当地市场环境、文化背景和客户需求，能够与客户进行有效的沟通 和交流。深度的市场调研和周全的售后服务也是维持良好企业形象和品牌声誉的 有效手段。 构建本土化

落地有望推动新一轮换机潮。 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 以在旗舰 手机上每秒处理 20 个 token，大约是每秒 16 个单词。谷歌没有明确说明使用了 什么硬件来测试，但提到是在“最新的手机上”运行，这证明了与大模型具备类 似能力的轻量化版本可以实现本地化部署。 图31：PaLM2 的从小到大的四种版本 图32：PaLM2 在部分测试中体现出了优异性 资料来源：Google，国信证券经济研究所整理 资料来源：Google，国信证券经济研究所整理

是，公共和政府采购客户比之前更青睐中国品牌 47 是，非正式的市场准入壁垒有所扩大，使我们相对于中国竞争对手而言处于不利地位 38 是，私人客户比之前更青睐中国品牌 23 是，因为引入了新的本地化要求 21 1) 不包括回答“不知道”的受访企业，允许多选 图 5：自 2015 年起，在《中国制造 2025》涵盖领域里，60% 的会员企业面临竞争环境愈 发不公的状况 在贵公司所选择的领域中，自 《中国制造2025》重点领域进展： 同一进程的不同阶段 中国制造2025：实现技术领先的代价 到 2025 年，实现节能与新能源汽车供 应链的国内控制和运营。 部分实现：虽然中国汽车供应链的很大一部分已实现本地化，但 芯片仍然是关键依赖项，截至目前，中国的汽车生产商使用的芯片超 过 90% 来自国外。 141 到 2025 年，实现国内汽车品牌占有 80% 的国内新能源汽车市场份额。 已实现：2024 来自不同领域的会员企业一致报告称，相较于采购机制，个人消费者在做出购买决策时不太可能考虑 政治因素。此外，欧洲汽车公司携手中国本土合作伙伴，在中国生产的汽车中实现了车载技术（如导航系 统）的本地化以满足中国消费者的偏好，此举还有另一个好处，即减少了潜在的安全顾虑。 虽然中国的汽车行业历来便有所限制，比如要在中国生产汽车就必须成立强制性合资企业， 149 但当下 市场准入壁垒相对较少，如此一来，相比其他大多数《中国制造

在客户咨询与应答场景中，多语言支持功能是提升银行全球化 服务能力的关键模块。基于 DeepSeek 大模型的跨语言理解与生成 能力，智能体可无缝覆盖英语、西班牙语、阿拉伯语等 12 种高频 金融交互语言，并支持实时翻译与本地化表达。具体实现分为以下 三个层级： 语言识别与路由  通过语音识别（ASR）与文本分析双通道检测输入语种，准确 率达 98.7%（基于 NIST 测试集）  动态匹配预设语言服务策略，优先调用对应语种的金融知识库 核心环节，通过多维度融合 DeepSeek 大语言模型能力与银行业务 系统，实现自然语言交互、业务决策支持与流程自动化。以下是关 键实现路径： 1. 模型能力分层调用架构 采用混合部署模式，结合云端 API 与 本地化微调模型，确保响应速度与数据安全：  基础层：调用 DeepSeek 通用模型 API（如 DeepSeek-R1- 67B）处理开放式客户咨询，通过动态温度系数 （Temperature=0 万元，具体取决于功能复杂度。例如： o 基础对话模块开发：50 万元 o 业务逻辑（如理财推荐、贷款审核）定制：80 万元 o 数据安全与合规性改造：30 万元 2. 硬件基础设施：若采用本地化部署，需采购 GPU 服务器（约 40 万元/台）及备份集群，总成本约 200 万元；云端部署则可 降低至年租金 50 万元（按公有云标准配置）。 3. 数据准备与清洗：历史客户数据标注和知识库构建约需

标准落地与场景转化 上海市近年来系统推进ESG政策体系建设，围绕 标准制定、能力提升、法制统领与场景转化，推动 ESG理念向企业治理实践全面落地（见表�.�）。上海 作为ESG本地化治理的先行示范城市，其多层次、模 块化的政策实践正在为全国其他城市提供可借鉴的经 验路径。 二 PAGE 04 上海ESG发展报告 ���� 在标准建设方面，����年�月，上海证券交易所发 建设，探索披露机制、碳账户制度与绿色标准体系的本 地化样本；另一方面，上海还可联动长三角城市群，建 立跨区域ESG数据信息共享平台和评级互认机制，提升 整体绿色治理的协同性与系统性。随着国际标准体系的 逐步实施及其本地化接轨的推进，叠加其在建设全球 ESG数据中心和引导绿色资本聚集方面的举措，上海作 为中国ESG实践高地的战略地位将更加稳固，并为全球 城市ESG治理提供“中国样本”。 在接下来的章节中，报告将在更新各类主体ESG整 ESG 战略咨询、数据监测与分析、服务特色等方面，上海 第三方ESG咨询服务机构凭借专业的团队和丰富经验、 创新的服务模式以及定制化的解决方案获得客户的认 可，在良好的口碑和客户满意度以及本地化服务能力 方面也是非常重要的内容。（见图�.�） 数据与AI驱动：ESG服务的平台化 升级 技术进步正成为推动上海ESG服务效率与质量跃 迁的核心变量。随着大数据、人工智能等技术的发展，

公共数据、产业数据“不会管、用不好”，难以赋能企业数字 化运营。三是数据治理制度框架存在适配性缺位，数据要素 运转所需配套环境支撑不足。国家或自治区层面出台的数据 要素相关政策制度文件在县域层面缺乏本地化实施落地指 导，政企数据共享边界等关键问题尚不明晰，导致基层部门 常面临“不敢开放、不愿监管”的困境，数据流转缺乏制度 依据，同时，数据要素与本地农业、制造业等主导产业协同 薄弱，“制度指引不系统、落地支撑不扎实”的局面影响县域

18 高效训练。同时，集群协同与边缘计算形成互补，中心集群承载大规模训练任务，边缘 集群响应低时延推理需求。基于集群协同和调度，提供从中心云到边缘节点、终端设备 的算力资源，满足低延迟和本地化处理需求。另一方面，算力使用方式正经历根本性转 变，从传统的购买硬件或租用虚拟机，向更细粒度的计费模式演进，包括按API调用计 费、按模型训练或推理消耗的Token计费、以及按特定任务完成量计费，例如OpenAI 3690亿美元能源安全与气候资金，将太阳能、风能等可再生能源发电设施的投资税收抵 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 24 免延长10年，抵免比例提升至30%，并通过“本土生产”附加条件引导产业链本地化。 同时，《两党基础设施法案》配套投入730亿美元用于电网现代化，重点支持跨区域输 电通道建设、智能电网技术应用及储能系统整合，解决可再生能源并网消纳瓶颈。为应 对能源转型、提升能源安全，20 络，已部署多代超级计算系统并持续升级节点能力。“印度人工智能计划”明确要求建 设高端算力基础设施，支持关键领域研究与应用创新。为激励本土制造，生产关联激励 计划为服务器、数据中心设备等产业链环节提供财政补贴，降低对外依赖。数据本地化 政策客观上刺激了国内数据中心投资与算力部署。各邦政府亦推出差异化电费补贴、土 地优惠等措施，形成中央与地方的协同推进格局。 印度算力产业链关键环节不断完善。基础设施层，数据中心建设迎来高潮，本地企

LPDDR 导入比重再提升。 硬件级的安全芯片确保隐私安全。根据联想和 IDC 联合发布的《AI PC 产业(中国)白皮书》， AI PC 需要设备级的个人数据和隐私安全保护，除了个性化本地知识库提供本地化的个人数 据安全域以及本地闭环完成隐私问题的推理之外，还可能引入硬件级的安全芯片在硬件层 面确保只有经过授权的程序和操作才能读取、处理隐私数据。此外联想等厂商也同样在自 研 AI 芯片（如联想拯救者 商汤推出“云、边、端”全栈大模型产品矩阵。1）云端模型即商汤最领先的基础模型系列。 2）在边缘侧，商汤面向金融、医疗、政务、代码四个行业推出商汤企业级大模型一体机。 一体机同时支持千亿模型加速和知识检索硬件加速，实现本地化部署，相比行业同类产品， 千亿大模型推理成本可节约 80%；检索大大加速，CPU 工作负载减少 50%，端到端延迟减 少 1.5 秒。3）端侧模型方面，SenseChat-Lite 1.8B 全面领先所有开源