《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 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 相关者进行访谈，多维度对比《指南》评价指标体 系与中国国内工业园区发展相关评价指标体系，并 咨询 咨询了中国相关领域的专家学者、政府管理人员、 园区与企业管理人员的意见和建议。 在开展对比研究之前，研究团队对中国工业园区的 发展历程、建设现状、管理模式以及绿色发展评价 指标体系进行了简要回顾，以系统了解中国工业园 区的发展情况。在对比研究部分，研究团队将《指南》 指标体系从经济效益、环境保护和社会发展三个维 度与中国现行的绿色园区、低碳园区、循环化改造 园区、生态工业示范园、国家级经济技术开发区、

加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 DeepSeek-R1 社会及经济效益 技术对比探讨 STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o- series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论： 额外近似价值函数，而是利用同一问题下多个采样输出的平均奖励作为基线。具 体而 言，对于每个问题 ， GRPO 从旧策略 πθold 中采样一组输出，并通过最大化以下目标优化策略模型： 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型的对比性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天 然 契合；此外， GRPO 直接将策略模型与参考模型的 KL 散度作为正则项加入损失函数，而非将 其混入 DeepSeek-R1 技术剖析： GRPO 赋能 长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练 LLM 的关键，而不是更复杂的训练技巧。 长文本到短文本：通过长文本 CoT 模型来指导短文本 CoT 模型的训练，从而在有限的计算资源下 获 得更好的性能。 技术对比讨论： Kimi K1.5 Moonshot 28 Kimi K1.5

(12月Vs1月） （12月Vs1月） （12月Vs1月） 豆包 22.1% t 8.9% 41.7 t 24.9 17.7% ↓4.0% Kimi智能助手 16.1% 对比2月12.7% 26.3 对比2月12.4 25.5% 对比2月145.7% 文小言 17.2% t 4.1% 27.4 t 10.5 20.4% ↑ 5.8% 天工 15.3% t 6.0% 23.3 ↑ 12.5 27.6% 23.0 1 1.7 27.9% t 3.5% 腾讯元宝 8.9% 对比5月14.4% 12.1 对比5月↑5.1 26.7% 对比5月114.9% 海螺AI 16.0% t 7.5% 29.2 t 17.3 40.8% t 19.9% AI Mate 5.4% 对比8月10.7% 6.0 对比8月10.6 28.1% 对比8月12.6% 注：1、活跃率=月日均活跃用户数/月活跃用户数；2、 4% 猫箱 20.7%对比4月 t 13.5% 101.2对比4月 t 81.5 34.2% 对比4月113.8% 光速写作 10.0% 1 2.3% 16.3 1 5.6 22.6% 1 6.4% 即梦AI 11.0% 对比9月 t 2.8% 32.1 对比9月 t 8.9 40.2% 对比9月13.1% 秘塔AI搜索 11.0% 对比7月 t 1.0% 21.6 对比7月 t 10.9 22

.......................................................................................27 2.2.2 产品对比与解释................................................................................................ ....................................................................................149 6.3.2 竞争产品对比................................................................................................... 进行数据核验，确保输出误差率控制 在±0.05%以内。 ” ” 当遇到系统无法确认的模糊表述时（如 那个定期产品 ），会 启动澄清对话流程：  第一步：展示客户最近购买的 3 款定期产品列表  第二步：提供产品对比维度（起购金额/期限/预期收益率）  第三步：自动生成通俗化说明文本 ” ” “ 通过实时监控仪表盘，运营团队可跟踪 首次响应解决率 、 转 ” 人工率 等关键指标，系统每 4 小时自动生成优化建议报告，持续

(12月Vs1月） （12月Vs1月） （12月Vs1月） 豆包 22.1% t 8.9% 41.7 t 24.9 17.7% ↓4.0% Kimi智能助手 16.1% 对比2月12.7% 26.3 对比2月12.4 25.5% 对比2月145.7% 文小言 17.2% t 4.1% 27.4 t 10.5 20.4% ↑ 5.8% 天工 15.3% t 6.0% 23.3 ↑ 12.5 27.6% 23.0 1 1.7 27.9% t 3.5% 腾讯元宝 8.9% 对比5月14.4% 12.1 对比5月↑5.1 26.7% 对比5月114.9% 海螺AI 16.0% t 7.5% 29.2 t 17.3 40.8% t 19.9% AI Mate 5.4% 对比8月10.7% 6.0 对比8月10.6 28.1% 对比8月12.6% 注：1、活跃率=月日均活跃用户数/月活跃用户数；2、 4% 猫箱 20.7%对比4月 t 13.5% 101.2对比4月 t 81.5 34.2% 对比4月113.8% 光速写作 10.0% 1 2.3% 16.3 1 5.6 22.6% 1 6.4% 即梦AI 11.0% 对比9月 t 2.8% 32.1 对比9月 t 8.9 40.2% 对比9月13.1% 秘塔AI搜索 11.0% 对比7月 t 1.0% 21.6 对比7月 t 10.9 22

财务数据与非财务数据（计划统计、生产统计数据之间）比 对 。 （ 1 ）销售收入与产量及生产设备的产能对比（制造业） （ 2 ）销售收入、产量与人员配比 （ 3 ）销售收入、主营业务成本、产量与原材料、能耗之间关系对比 （ 4 ）销量与运费、运输量等对比 （ 5 ）存货（产成品）与产销率统计指标对比 （ 6 ） 产品售价与生产优质品率之间比对 • 二、 数字化审计转型的方法论 业务规则是指符合业务的某一数值范围、一个有效值的集合，或者是一种数 据格式。基于业务规则的分析，需要根据具体的规则，在规则库中设置阈值， 然后进行数据运算对比，发现问题。如对住房公积金计提的审计，设置好计提 比例后对所有员工的工资基数按比例计算出应计提金额，然后与系统中的计提 数据对比，发现部分人员计提金额大于应提金额，深入检查后发现是部分工资 基数由有权限的人员手工维护，出现了有权限的人员调高自己工资基数的舞弊

BIM & FM 出库单列表 条码出库 6.4. 盘库管理 系统可根据仓库或物资分类等信息或对全部物资进行盘点，生 成盘点计划。通过扫描枪实现带条码物料的自动盘库，进行库存数 量与实际数量对比。 账实不符的物资可进一步核实后调整，或进行盘盈盘亏处理。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM 库存台账查询 6.8. 物料消耗查询  可按领料人员查询物料的领用和消耗对比情况。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM  可基于 BIM 三维模型，按设备查询其历史领料情况。 物料消耗对比查询 7. 移动端应用管理 7.1. 移动工作，响应力执行力的有效保障 移 时间尺度的建筑 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 能耗实时数据统计与历史数据对比，全面、深入能耗数据统计结果， 理解建筑用能分配，跟踪重点设备的用能趋势。 8.6. 能效分析 通过各子系统提供的相关采集数据，我们可以对整个建筑的各 个用电系统进行节能诊断。分析各子系统占总能耗的比例，分析各

2025 年 8 月 5 日，专精特新 指数相较于 2021 年初上涨了 10.71%，大幅跑赢大盘 32.81 个百分点、 跑赢中盘 13.49 个百分点。 图4 近五年专精特新指数涨跌幅对比沪深 300、中证 500 数据来源：Chocie，和恒整理 从市值规模上看，专精特新上市公司市值一直集中于 10-50 亿区 间，这一区间上市公司数量在 2024 年提高至 1180 每股收益增长率）、盈利质量（营业现金比率）、人效（人均创收）不 及 A 股平均水平。但资产质量（资产负债率）以及科技创新（研发投 入强度）表现好于 A 股平均水平。 图11 2024 年专精特新上市公司价值创造得分对比 A 股 数据来源：Chocie，和恒整理 拉长时间周期看，专精特新上市公司价值创造能力整体处于下滑 趋势。具体看，利润总额得分持续提升，群体上市公司盈利规模不断 扩大，资产质量以 造指标得分）的不足。因此，在讲好“回报”故事的同时，专精特新 上市公司更需夯实产业价值投资逻辑，将资本市场的注意力引向可持 续的价值创造。 图14 2024 年专精特新上市公司价值塑造得分对比 A 股 数据来源：Chocie，和恒整理 拉长时间周期看，专精特新上市公司面向资本市场的价值塑造得 分持续下滑。具体看，现金分红比率以及市净率指标得分提升，但股 价综合涨跌幅指标

PCC 点电压频谱 0.8-1.6s 时 PCC 点电压频谱 仿真结果分析： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 3. 同步前后微电源与大电网相电压对比情况 同步前电压对比 同步后电压对比 总结： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网在实际运行中需要解决的 关键问题之一就是控制问题，通过对各 个控制策略的研究和分析，综合比较各 个控制策略的特点，有效解决微电网在

对于客户提供的影像资料，通过计算机视觉技术实现： 1. 营业执照真实性核验：比对工商局标准模板的防伪标识 2. 房产证关键信息提取：识别产权编号、抵押登记章等要素 3. 签字笔迹一致性分析：通过 Siamese 网络对比历史签署样本 典型非结构化数据的处理性能指标如下： 数据类型 处理技术 准确率 处理耗时 扫描版 PDF 合同 表格识别+实体抽取 92.3% <15s/页 数据类型 处理技术 准确率 处理耗时 阈值预警：对突破红线的指标实时触发预警，推送至审批工 作台 违约概率模型采用 XGBoost 算法，输入包含 78 个特征变量， 每月通过历史审批数据重新训练。模型输出结果与传统评分卡对比 验证，确保 AUC 始终保持在 0.82 以上。对于小微企业客户，额外 加载以下特色指标：  企业主个人资产抵质押覆盖率  供应链核心企业交易占比  水电煤缴纳异常波动系数 度条和热力图呈现偏离阈值的程度。例如，当集团客户授信集 中度超过预设阈值时，系统自动触发红色预警标识。 2. 指标趋势分析区：采用时间序列折线图展示指标动态变化， 支持自定义时间范围对比。典型场景包括： o 不同分支机构的风险评分趋势对比 o 特定行业违约率的季度波动分析 o 新产品上线后的风险指标追踪 3. 客群分布矩阵：通过散点图矩阵展示客户风险分层，横纵轴 可配置为任意两个风险指标（ 如偿债能力评分