............................................................................40 2.4.1 KYC（了解你的客户）流程自动化.................................................................................................. ........................................................................................98 5. 业务流程自动化.................................................................................................. ........................................................................................103 5.1.1 自动化表单填写..............................................................................................

............ 8 2.2 驾驶员泊车辅助 ............................................................. 9 2.3 自动驾驶泊车 ............................................................... 9 第三章 智慧停车系统 ............... 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 5.1 停车管理信息化、大数据使能高效停车资源共享 ................................ 32 5.2 车场协作式智慧停车，低成本实现自动驾驶泊车演进 ............................ 33 第六章 智慧停车场产业发展建议 .......................................... 率，减少收费漏洞，服务升级，增加盈利模式 政府 城市交通：静态交通数据监管，改善交通治理效果，实现合理规划，优化 出行，减少交通拥堵，降低碳排放 停车行业 打造产业链生态圈：汽车产品升级溢价，丰富停车服务，触发自动充电、 自动洗车、自动维修保养等附加业务，带来新的商业模式和盈利机会 1.2 智慧停车国外发展现状 【2】 随着汽车的迅速普及，国外发达国家从 20 世纪 80 年代起就开始面临停车需求 不断增加和停

37741 信息技术 云计算 云服务交付要求 GB/T 37950 信息安全技术 桌面云安全技术要求 GB 50016 建筑设计防火规范 GB 50116 火灾自动报警系统设计规范 GB 50166 火灾自动报警系统施工及验收标准 DB33/T 2305—2021 2 GB 50198 民用闭路监视电视系统工程技术规范 GB 50348 安全防范工程技术标准 GB 通讯、监控设备等技术和设备对场 馆赛事活动等运营状况进行实时监控、调度运行、自动控制、应急指挥、数据分析和数据支持等操作管 理，实现远程指挥可视化、实时现场监控、自动数据采集、动态态势展示、系统应用集成化。 6.8.7 物联网设备监测平台应基于物联网技术、物联设备以及物联网安全运营平台对场馆设施设备运 行、故障监测、自动报修、恢复正常等物理状态进行持续监测、安全风险感知、风险评估分析、风险预 警 应制定符合场馆实际需求的物联网设备编码规范，参考本标准7.3.6.2的要求。 7.3.5 智能应急管理 智能应急管理应用应通过监控设备、人工智能技术对人员、行为、特征进行视频信息采集、智能分 析，实现智能巡检、警报信息自动发送、应急预案启动、内外场联动指挥、附近资源查询、现场处理、 异常恢复、事件记录追溯等。 7.3.6 智慧物业管理 7.3.6.1 智慧物业管理应用应实现对场馆保洁、绿化、安保、设施设备安装维护、器材报障、车辆管

AI 赋能互联网金融：在 C 端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在 B 端利用 AI 大模型 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 化转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】，建议关注【顶 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 流程自动化 算力支持 智能问答 投行 机构服务 效率提升 券 商 数据来源：中国互联网金融报告（ 2014 ） ，东吴证券研究

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 纺织业具备原材料优势和完整产业链。尽管劳动力成本上升，但技术升级与自动化缓解了部分压力。 5)品牌国际化与设计能力提升 中国品牌的全球影响力不断扩大，如周大福、波司登等品牌入选全球价值榜单，设计师走向国际舞台，推动“中国设计” 替代“中国制造”。政策与企业协同发 4）人工操作和效率低下 在数据孤岛的环境下，企业通常需要通过人工操作将数据从一个系统转移到另一个系统，这种手动操作容易引发数据错误，并 且效率低下，不仅增加了时间和资源的消耗，也增加了数据处理的风险。企业需要采取自动化工具和流程优化措施，减少人工 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和完整性方面面临着挑战。不准确或缺失的数据会直接影响到库存管 市场和运 营动态。 以上这些痛点直接制约了服饰时尚企业数据管理的效率和准确性，增加了运营风险和成本。解决这些问题对于提高数据管理 水平、增强企业竞争力和创新能力至关重要。企业需要通过系统集成、自动化工具、流程优化和数据治理等措施，逐步突破这些 挑战，实现数据的高效管理和利用。 2.1.1 服饰行业数据管理痛点 2.1 主数据统一 为应对数据管理中的痛点，服饰时尚企业可以从以下五个维度

..................183 7.6.1.4 涉旅企业诚信与人员管理系统........................................184 7.6.1.5 办公自动化（OA）系统.................................................187 7.6.2 旅游公共服务平台建设（二期）.................. 内 容如下： 一、XX 市 XX 区旅游局旅游综合管理平台建设（二期） 名称 备注 旅游投诉与执法管理系统 客源地统计分析系统 旅游安全应急处置系统 涉旅企业诚信与人员管理系统 办公自动化（OA）系统 二、XX 市 XX 区旅游局公共服务平台建设（二期） 名称 备注 66 马祖旅游赴台签证制证管理系统 旅游补贴发放核算系统 三、区内示范景区智慧景区建设（二期） 名称 备注 旅游营销的智慧 通过旅游舆情监控和数据分析，挖掘旅游热点和游客兴趣点， 引导旅游企业策划对应的旅游产品，制定对应的营销主题，促进旅 游产品创新和营销方式创新。 根据游客的旅游习惯，将符合游客需求的旅游信息自动推送到 微信等旅游终端，实现旅游营销的智能化。 利用新媒体传播特性，吸引游客主动参与旅游的传播和营销， 积累游客数据和旅游产品消费数据，逐步形成自媒体营销平台。 79 7.5 项目一期建设方案

国银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》指出，加大数据中心基础设 施弹性供给。优化数据中心布局，构建多中心、多活架构，提高基础设施资源弹性和持 续供给能力。加快构建面向大规模设备和网络的自动化运维体系，建立“前端敏态、后端 稳态”的运行模式，推进基础设施虚拟化、云化管理。建立对信息科技资源全方位覆盖的 统一监控平台。提高运维侧研发能力，积极运用大数据加强态势感知、故障预警和故 障自愈 余技术构 建高可靠、多层级容灾体系，满足日常生产、同城灾备、异地容灾、极端条件能力保 全等需求，提升金融数据中心纵深防御能力，逐步形成高可用数据中心格局。建立健 全金融数据中心智能化运维机制，深化自动传感器、巡检机器人等新一代人机交互技 术在数据中心运维应用，加强多场景协同联动、多节点一体管控，提升节点感知、异 常发现和故障预测能力，降低人工操作风险，推动运维管理模式转型升级。积极应用 绿色 后期建筑使用的灵活和可调整性。 （5） 协调性原则：在整个设计过程中应充分考虑与相邻建筑及周围环境的协调。 （6） 节能环保原则：注重节能环保，积极推行节能新设备、新技术、新工艺；推行机电系 统自动控制与智能管控，做到数据中心机房设计 PUE 控制在 1.20以下。 1.2 总平面规划 1.2.1 规划设计目标 总体目标：打造融合传统文化、绿色低碳、科技智慧的国际一流金融数据中心园 区。

大模型 x 硬件的两条思路 从 22 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT 至今，我们看到 Chatbot 应用的能力 不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好 1）Apple Similarweb，24 年 5 月 ChatGPT 的 PC+移动端独立访客数达到 3 亿，在全球所有网站中排名第 22。 我们认为大模型的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，最终形态是 AI Agent，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。 观点#1：Apple Intelligence 推动苹果用户换机，利好产业链业绩增长 6/11, 苹果 WWDC 2024 大会推出由苹果自研的端侧大模型、云端大模型、 ..................................................................... 23 广告：AI 算法优化推送机制，生成式 AI 实现自动化广告制作 ........................................................................... 23 搜索：引入大模型后，Bing

精准的战略规划和 决策制定。 最初的阶段主要集 中在内部信息的基 本传递上 ，通过办 公自动化（ OA 系 统） 解决企业内 部 沟通的问题 数字移动办公 （ BI ） 、数字业 务 流程管理 （ BPM ） 系统引 入 ，实现业 务流 程的自动传递 和 处理。 随着企业资源规划 （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 成长阶段（ 21 世纪初 -2010 年 代） 移动互联网开始普及 ， 出现移动支付、 信息以预定义的格式存储（如 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

上适度超前，所采用的设计方法不仅成熟，而且能代表当今世界数 据库技术的发展方向，体系数据库建设的新技术。信息资源数据库 设计的先进原则主要体现在如下几个方面： 第一、在数据获取上采用自动化和批量机制，各部门提供数据 时自动批量提供； 第二、大部门数据的入库在数据库层面才用了自动验证和转换 技术，以保证数据质量； 第三、充分发挥历史数据的价值，应用系统可以进行多维度的 数据分析与挖掘； 第四、在数据组织上不仅对数据进行了分类，还进行了分层， 度，但为了保证数据质量，避免二义性，主要采用如下手段来保证 37 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 数据的一致性： 第一、采用一物一码的编码形式； 第二、遵循相关的标准； 第三、智能验证，自动纠错方式（如同一事件判定等）； 第四、对于地理信息中，基础地理数据与专题地理数据的重叠， 采用同一实体扩充属性描述的方式。 （3）完整性原则 数据库设计中的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合 部 音 视 频 设 备 ， 直 接 播 放 来 自 CATV、DV、DVD、VCD、VCR 等设备输出的视频信号。 本系统的播放控制软件可在预先编制好的播放计划表的引导下， 在 LED 显示屏上自动按计划有序播出相关的内容，无论这些内容信 号来自播放计算机或来自外部音视频设备。如有必要，本系统还可 以做到远程控制、播放计算机无人值守并留有播放记录可查。 本系统支持常规 LED 显示屏所具备的所有基本功能，包括多渠