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 《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10 积分 | 195 页 | 9.44 MB | 1 月前3
金融与AI融合持续深化【AI金融新纪元】系列报告(四)-东吴证券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10 积分 | 38 页 | 1.08 MB | 1 月前3
2025产业带数智化跨境发展报告——聚焦五金工具一带一路创新实践书了中国品牌在区域市场的信任度。 • 一带一路市场在品牌化转型初期,中国品 牌具有先发布局优势。 • “一带一路”沿线国家市场散、小,渠道碎 片化,供应链各环节成本高,存在集约化 整合机会。 • 脉链赋能一带一路市场本地化大代理商优 质供应链、品牌,可帮助本地服务商实现 连锁化规模化发展。 - 8 - 产业带出海五种创新模式 中国产业带出海过去主要有ODM/OEM代工、阿里巴巴国际站和中国制造网B2B平台等经典形式。近年来,亿邦智库观察到产业带出 脉链五金工具产业互联网平台 脉链云商 数智平台提效产业带工厂高频出海 生产端集群品牌赋能 销售端本地服务赋能 数智化 - 13 - 脉链的一个平台(五金工具产业互联网平台),九大服务(品牌化、国际化、本地化、资本化、生态化、市场推广、数字化、买家端 销售服务、卖家端品牌服务),形成了线上线下一体化的产业数智跨境服务平台,让产业带里的所有工厂都有了走向国际化的机会。 2024年脉链平台实现GMV30 产业带工厂实践:以“集群品牌”出海找增量 产业带工厂体量小,缺钱缺人才,既没有资金投入创新研发,更没有长期投入建设自有品牌、在海外营销开拓市场的能力。脉链为工 厂提供品牌、订单、研发服务、产品检测服务、海外多区域销售渠道、在海外本地化的产品展示推介及履约等服务。2024年,以集群 品牌方式,脉链带领产业带超500家工厂成功出海,实现GMV约30亿元,同比增长超15%。2025年,预计赋能1000家工厂走出去。 脉链模式:服务产业集群品牌国际化10 积分 | 21 页 | 8.78 MB | 7 月前3
中国制造业出海人才白皮书(2025)随着中国制造业企业出海进程的深入,中国企业开始在全球建立包括研发、 生产制造以及销售一体化的团队,岗位需求从过去更多集中在销售、职能类岗位 向生产运营、技术研发等方向拓展,对于岗位的要求也从注重人才0-1经验到更 强调本地化运营。 核心观点三 制造业企业的全球化之路会经历开荒、发展和深化的阶段转变,在海外设立 公司时,因各地区的经济发展水平、法律环境复杂程度以及市场准入门槛等的不 同,会产生不同的设立资金、时间 进发,行业内企业 纷纷以产品出口为出海基础,结合自身产品优势,在更广阔的国际市场寻找新机遇,同时更 加注重在全球范围内优化产业链配置,通过在海外建立研发、生产、销售基地,实现从组装 到销售的本地化,提升供应链的稳定性和效率。 3 新兴市场积极布局,产业链全球优化配置 机械设备行业以工程机械设备出海为代表,已经从早期 依赖基建项目带动出海的模式,演变为如今企业主动在全球 寻找市场空白的主动模式。业内龙头企业在海外市场取得了 市场、 俄罗斯、东南亚等市场销售表现良好。越来越多的新能源车企趟入出海深水区,从在海外建 立营销销售中心为起点,逐步在海外建成完整的生产线,实现从组装到销售的本地化,如在 泰国设立生产基地的长城汽车、与当地企业合资在瑞典进行本地化生产的吉利汽车等龙头企 业,提升我国新能源汽车产业的技术水平和国际化人才队伍。 (4)汽车行业:新能源汽车深度出海 图2 中国、美国、欧盟新能源车渗透率对比10 积分 | 62 页 | 17.14 MB | 7 月前3
全球灯塔网络:思维转变对数字化转型影响和规模的推动的准则, 即致力于可持续且可大规模推广的数字化转型。在技术方面。当 前,数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂 通过本地化投入(优化流程、培养能力、按需部署场景),并整 合可复用的资产组合,打破知识共享壁垒,以通用化模式推广经 验,实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 灯塔工厂摒弃盲目技术堆砌,以 2:3:5 的比例分配技术、流 程优化与规模化投入(普通企业仅 1-2 倍)。其核心策略为:预 防流程债务、夯实人/流程/技术能力、资产化推广(如模块化工 具)、本地化适配方案,确保技术实效落地(见图 4)。 - 9 - 图 4:灯塔工厂实施和保持大规模影响的方法 预防“流程债务” 在整个工厂范围内要进行哪些流程 变革并采用哪些解决方案? - 了解“流程债务” 构建技术-人才协同体系,重塑业务流程。每千名员工新增 25 个 转型岗(近半为业务运营类),初期由卓越中心统筹全局,聚焦 MES、数字孪生等工具开发及流程优化,联合第三方补足能力短 板;后期通过赋能一线骨干掌握本地化落地能力,推动卓越中心 逐步退出,实现自我迭代的可持续转型生态(见图 5)。 实例:西门子公司 西门子以卓越中心主导数字化转型,专家团队通过试点项 目积累核心技术能力;成熟后,经验共享至全网络,技术推广10 积分 | 28 页 | 1.96 MB | 6 月前3
2025年电子元件供应链的未来之路报告-从过剩到平衡的AI(人工 智能)功能——并未给消费者带来其所期待 的颠覆性体验革新。市场增长动能将取决于 科技巨头能否兑现承诺,使消费者认同其 本地化AI(人工智能)能力(相较云端模型 而言)的投入产出价值。当AI(人工智能) 模型训练成本下降至本地化方案或边缘计算 方案可匹敌云端服务时,或将迎来新一轮的 大规模换机周期。 值得关注的另一变量是对台式机和笔记本电 脑系统尤为重要的Windows系统升级窗口: 步预期,但在第一季度颓势的延续下,设备 业务的下滑将完全抵销这一正向表现。” 10 行业前瞻 2024年,受到自动化与设备投资收缩的冲击 (尤以欧洲为甚),工业领域面临重大挑战, 但边缘计算与本地化AI(人工智能)应用等 新兴技术的发展为2025年的渐进复苏注入了 动能。 此类创新技术预计将重点驱动工厂自动化与 智能制造解决方案需求增长,随着针对个体 运营需求的定制化AI(人工智能)解决方案 智能)应用范式,通过降低延迟以及为智能 本地化赋能获取全新的行业竞争优势。” Marcus Chen Fusion Worldwide(孚昇电子)执行副总裁 “ 简而言之,AI(人工智能)仍然是跨产业发 展的核心叙事,但其成功取决于能否实现真 正具有变革性的应用落地。高性能计算持续 引领增长,个人计算和消费电子领域静待技 术突破。 汽车与工业领域复苏有望,本地化AI(人工 智能)解决方案的进展将托举其复苏进程。20 积分 | 18 页 | 5.59 MB | 1 月前3
智驾地图市场研究报告(2025)-32页• 特斯拉FSD 2025年2月以L2级入华, 与百度地图合作为了获取更适合FSD 的‘AP友好型’路线规划和对中国复 杂路况的理解 • 即使是纯视觉方案,在复杂路况和数 据合规压力下仍需本地化地图数据支 持,验证了“轻地图+重感知”混合路 线的现实需求 FSD入华的鲶鱼效应 • 英伟达、蔚来(NWM)、理想 (MindVLA)等布局‘世界模型’ • 进一步弱化静态地图依赖,但对地图作为 地图策略(支撑系统 & 策略) 弱化高精地图依赖: • 全球坚持‘轻地图+重感知’,减少高精地图依赖。 区域性地图合作 (中国): • 引入百度高精地图数据,形成‘轻地图+重感知 +本地化数据’模式,平衡法规与技术。 特斯拉FSD:端到端AI驱动的自动驾驶革新 (核心:单一神经网络,像素输入 -> 控制输出) 资料来源:特斯拉公开资料,访谈,泰伯智库 创新者研究 特斯拉:端到端驱动进化与本土化合作 需与本土持牌图商百度合作,解决地图牌照与 数据合规问题。合作模式:百度地图提供车道级导航数据,协助FSD优化路径规划,适应中国复杂路况 (如非机动车混行、特殊交通标志)。 这种‘全球模型+本地化数据包’的模式,成为更多追求全球化车企在地图策略上的一个参考方向。 核心依赖:中国本土图商 背景: 受中国数据安全法规(如 《汽车数据安全管理若干规定(试 行)》)的严格限制,特斯拉无法 将在中国收集的道路数据传输至国10 积分 | 32 页 | 5.32 MB | 6 月前3
GEP:2025年采购与供应链趋势洞见报告人工智能与采购运营模式的演变 2. 人工智能驱动的采购协同:众望所归 3. 人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 结论 注释 引言 疲惫的人们没有时间休息。刚刚适应疫情后的现实情况,企业现在又面临着技术、地缘政治和监管 方面的复杂变化,这些变化正在极大程度上重塑着采购和供应链。渐行渐近的 和供应链。渐行渐近的 2025 年是一个关键 时刻:人工智能 (AI) 将彻底改变运营模式,推动企业提高效率,重构采购与更广泛业务战略的整合 方式。在此背景下,贸易紧张局势持续存在,本地化和可持续发展正与传统的全球化竞争。 采购和供应链行业领导者面临着一系列大哉问:人工智能是否会将采购转变为自我驱动的强大体 系?在地缘政治不确定的情况下,企业能否在弹性与成本效益之间取得平衡? 本报告结合 供应链弹性与监管要求:随着监管审查的加强,企 业方针必须从以合规为导向转向主动风险管理和问 责制。透明度和供应商审计变得至关重要,这就要 求企业实施能够确保合规并增进与监管机构、消费者 和投资者之间信任的系统。 全球化与本地化:贸易壁垒和日益高涨的保护主义正在 挑战传统的全球供应链。随着企业寻求供应链安全而非 单纯的成本优势,友岸和近岸外包战略日益受到重视。向 本地供应网络的转变促进了灵活性和弹性,为企业有效应 对政治和经济不确定性铺平了道路。10 积分 | 36 页 | 11.73 MB | 7 月前3
火山引擎&IDC:2024年中国企业多云战略白皮书布局和新业务的增长。 场景四:满足数据合规要求。企业在拓展出海业务时,受数据合规和网络地 域等要求,会在不同地域选择具有影响力的本地云服务商。这些服务商可以 根据数据的敏感度和所在地法规要求,设计本地化的定制方案,确保数据合 规存储和处理。 场景五:多级组织建设需要。一些大型集团用户的不同子公司信息平台会出 于商务、成本、合作对象的考虑,独立选择云服务商,这导致企业集团范围 内会形成不同平 总体上看,合理规划的多云战略能够帮助企业解决发展过程中一系列业务问题和 IT问题,并带来更多的创新选择。《����年IDC中国企业多云战略调研》显示, 企业最认可的多云效益依次为:促进业务跨区域拓展并提升本地化服务能力,增 强企业韧性,优化成本效益,提高资源利用率和效率,完善技术能力建设以及弹 性支持业务发展。 �� 企业在采用多云策略时发现,多云环境赋能企业跨越地理界限,强化企业面对变 局的适 强了对业务动态变化的 支持,确保企业能够在瞬息万变的市场中敏捷前行。这一系列价值凸显了多云策 略作为驱动企业数字化转型与持续增长核心引擎的关键作用: 多云战略成为企业推进全球化部署的催化剂与本地化服务的赋能引擎:在竞 争激烈的商业环境中,多云策略为企业提供了至关重要的全球化竞争优势。 尤其对于那些致力于提供全球化服务的企业来说,多云环境不仅是一种必要 的选择,更是提升其全球部署效能的关键途径。它帮助企业跨越地理边界,0 积分 | 56 页 | 1.97 MB | 7 月前3
智能技术赋能人力资源管理 2024部署)。同时还需通过支持与限制措施,为大语言模型的运行提供保障。 ★ 部署情况 图表 4-3 您公司对于大语言模型的接入情况如何? N=92 9.78% 8.70% 16.30% 57.61% 企业已将大语言模型进行了本地化 企业通过端口将大语言模型接入企业数字化系统或 进行 SaaS 部署 企业并未将大语言模型做部署或接入,仅为员工提 供使用大语言模型的途径 员工个人可自行寻找使用大语言模型的途径,企业 没有做部署或接入,也没有提供使用途径 可以看出,当前已经将大语言模型进行引入的企业仅占 25% 左右,在近 60% 的企业 中,员工对大模型的使用多为个人行为。 本地化或云端部署大语言模型的成本较高,对于企业的技术与资源要求较高,同时外部大模型的 服务商目前处于逐渐成熟的阶段。上述几方面原因导致了将大语言模型进行本地化或云端部署的企业 较少。接下来,我们将进一步讨论通过企业引入大模型的基础条件。 ★ 基础条件:管理、技术与资源 如果追求大模型的准确性,则需为其提供更为完善是数据库,同时需要技术专家对其进 行调整 ★ 如果追求大模型的安全性,那么将其进行私有化部署会是较好的选择 █ 资源基础 ★ 企业可根据投入预算决定部署方式,一般来说,本地化部署需要企业前期进行较大的费 用投入、算力支持;而 SaaS 部署会随着使用者的增加而提高成本 案例精粹 34 35 The Application of Artificial Intelligence10 积分 | 90 页 | 10.60 MB | 7 月前3
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