查与数字化监管尚缺位，园区难以精准 科学地推动降碳 - 07 影响力洞察：绿色制造、绿色金融、社会 行动等低碳软实力还未获得充分的重视 - 20 园区低碳发展建议 - 32 目前园区层面系统性的低碳发展政策尚待建立 创新载体建设是园区推动技术减碳的抓手，但 目前其在低碳技术创新上成效较低 电子信息类园区：优化能源管理 案例 - 松山湖高新区：智慧能源生态系统助力 打造高端低碳产业格局 园区碳盘查尚未全面铺开，主要是头部园区与“两高” 园区在探索 数字化平台渗透率不高，园区对于低碳监管力度较弱 3 “碳达峰、碳中和”是关系未来四十年中国经济社 会发展的重大战略，随之而来的是一场广泛而深刻 的社会经济系统性变革。数以万计的园区是中国工 业发展的前沿阵地，它们贡献了全国一半以上的工 业总产值，同时也贡献了全国近三成的碳排放量 1。 1 清华大学环境学院，2020 年基于 2ºC 温控目标的中国工业园区低碳发展战略研究。 – Performance，Development，Impact），以深入了 解不同产业园区绿色低碳发展现状和前景。从低碳表 园区： 作为工业降碳前沿，需要系统性评估 低碳发展进程 1 园区：作为工业降碳前沿，需要系统性评估低碳发展进程 I 绿色之星 — 中国园区低碳之路的先行者 实现园区和园区中工业产业的深度减排是中国低碳 发展进程中一个极具挑战的关键议题，近期发布的 《工业领域碳达峰实施方案》已指出要打造绿色低

济与脱碳创新，带来供应链韧性增强（库存减少 25%-50%、准时 交货率提高 15%-30%）、资源效率提升（材料浪费降 30%、能耗 与水耗减 25%）。灯塔工厂通过循环经营模式、材料科学优化及 - 7 - 环保设计，系统性降低价值链碳足迹，实现经济与生态效益双赢。 （三）技术趋势：人工智能热潮和灯塔工厂的应用 当前，人工智能在制造业的应用面临预期与现实的鸿沟。尽 管 96%的高管期望 AI 提升效率，但 77%的员工认为其增加了工 2、优化人员、物料和数据之间的信息流 - 10 - 系统可变性与浪费推高总成本。灯塔工厂重设流程前，分析 人员、物料、数据流，深入一线识别瓶颈，通过流程挖掘绘制真 实物料流，确保数字化方案精准且可扩展，系统性降本增效。以 海天集团为代表的灯塔工厂不仅会整合能提供可靠信息和建议 的工具，还围绕这些工具重新设计流程。 实例：海天集团 中国海天集团通过 AI 驱动的智能嗅觉系统（基于香气传感 器与机 化），抵御市场波动。面对业务扩张与外部冲击，灯塔工厂部署 集成机器学习与生成式 AI，由“韧性枢纽”统筹风险。该中枢提 升供应商至终端客户的透明度，支撑实时决策，确保供应链连续 性与稳定性，例如动态定价、物流协调及采购策略优化，系统性 - 22 - 对冲不确定性。 1、一体化韧性枢纽的风险管控机制 “枢纽-辐条”模式通过集中核心职能（枢纽）与分散任务执 行（辐条）优化供应链韧性。灯塔工厂借此简化风控并提升响应 力，如

要求金融机构必须建立一套全新的风险认知和管理罗盘，从“被动规避风险”转向“ 主动管理风险”。 4.1 风险矩阵：专精特新企业融资的核心风险敞口 专精特新企业面临的风险复杂且多元，既有企业内生的经营风险，也有外 部环境变化带来的系统性风险。 风险类别 具体风险点 对融资的影响 内生风险 (Endogenous) 技术迭代与研发失败风险 核心技术被颠覆或研发投入无法转化为商业成果，导致企 业价值归零，投资血本无归。 市场接受度与商业化风险 是获得外部信任的基础，更是企业进行科学决策、控制成本、优化现金流的内在 要求。企业应从“记账”思维转向“财务健康管理”思维，实施全面预算管理，对现 金流进行精细化预测与压力测试。 （2）强化无形资产管理：系统性地进行知识产权（专利、商标、软著等） 的申请、布局、更新与维护，并探索将研发投入进行资本化处理。清晰的无形 资产台账和价值评估报告，不仅能够提升企业的核心竞争力，也是叩开知识产 权质押融资等创新金融大门的关键“敲门砖”。 融资是企业发展的加速器，但也是一柄双刃剑。缺乏安全意识的融资行为， 可能导致企业丧失控制权、陷入债务泥潭，甚至动摇生存根基。本章从企业、金 融机构和宏观生态三个维度，构建一套旨在保障融资活动健康、可持续的系统性 安全策略。 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 融资安全对于专精特新企业来说，并非一个孤立的企业财务问题，它具有深 刻的双重内涵： （1）于企业而言，融资安全意味着在获取发展所需资金的同时，能够保持

09 前言 01 前言 人工智能正成为重塑全球生产关系的新型通用目的技术（GPT）与认知基础设施，然而红利分配的严重失 衡，正催生出比传统数字鸿沟更具系统性与隐蔽性的“智能鸿沟”，引发全球“下一次大分流”的严峻风险。这一 系统性不平等广泛体现在各国AI准备度分层、大企业垄断收益、算力资源分配不均、数据与模型的代表性失衡、 劳动力技能分化以及全球治理规则错位等多个维度，其根源在于技术高门槛、资本垄断与地缘政治壁垒共同构 （数字 鸿沟3.0）已经超越了“是否能连上网”的接入鸿沟 （数字鸿沟1.0）和“是否会使用网络”的素养鸿沟（数 字鸿沟2.0），演变为围绕算力、算法、数据、人才、组 织能力与治理规则展开的系统性不平等，相较传统 数字鸿沟，更具显著的外生性与隐蔽性特征。它的形 成往往受全球资本流动、地缘政治竞争、技术标准体 系和平台生态控制等外部力量驱动；其影响贯穿国 家发展能力、产业价值链位置、劳动力市场结构乃至 指出，在公共卫生、金融信贷、社会保障等高敏感应 用场景中，算法偏差可能使缺乏数字足迹的群体，如 偏远地区居民、原住民、发展中国家弱势女性等，进 一步沦为“算法隐形人”，甚至在“看似客观”的自动 决策中被系统性排斥。 10因此，未经本地化适配的技 术转移，并不一定能够解决发展问题；在某些情况 下，它反而会以技术效率的名义复制并放大既有的 城乡、性别、阶层不平等⸺并非通过直接政治控制， 而是通过模型架构、训练数据与平台接口规则来塑

向生态智能化，更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不 再局限于效率工具的更新与革命，更是企业战略内核的重构与演进，在战略组织、产 品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力，将帮助企业在激烈的市场竞争 中掌握话语权。 中国企业在数智化征程中经历了从探索到攻坚的关键转折，政策的引导支持与市 场的需求牵引，共同推动了数智化转型的加速落地，同时深层次的矛盾也逐渐凸显： 战略解码断层、业技协同壁垒、价值量化困境，让众多企业陷入“深化转型转不动” 的共性困局。而如何科学评估转型成效、精准定位发展阶段，成为企业突破瓶颈、实 现可持续增长的关键命题，因此亟需一套兼具系统性诊断和路径导航的成熟度标尺， 来帮助企业在技术浪潮中锚定方向、精准施策。 本报告通过对我国现行国标、行标的系统研究，结合对代表性企业转型实践的深 度梳理，创新构建了适用于我国各行业企业的数智化转型成熟度评估体系。该体系从 的深层需求，系统破解转型面临的核心挑战，成为企业突破瓶颈、释放数智潜能的关 键前提。 战略执行穿透不足，资源配置未实现精准匹配。中国联通结合企业自身业务特点， 制定企业的数智化转型战略规划，系统性的开展战略解码、明确落地路径，但在战略 执行层面，有序推进不足、缺乏可量化的阶段成果衡量标准，战略意图传达至基层执 行单元精准度衰减，资源配置与战略优先级匹配失衡，出现局部资源冗余与紧缺并存 现象，进一步加剧战略执行脱节。

32 3、数据要素：从技术副产品到制度性生产资料.....................................................34 4、新基建与新生态：从单点突破到系统性协同.....................................................36 六、当前我国智能经济核心产业规模、占 GDP 比重以及主要构成板块均有明确数据 1。 8 第 8 页 共 102 页 （数据日期：2026-03-31） 3、“人工智能+”：从技术嵌入到系统赋能的跃迁路 径 “人工智能+”不是一项孤立技术的应用，而是智能经济落地的系统性实现路径，是 连接数字经济基础与智能经济目标之间的关键桥梁。它强调将 AI 能力深度嵌入制造、服 务、公共治理等实体经济领域，推动智能技术从单点示范向产业体系级扩散，促进运行方 式与商业模式的持续升级。 构 数字经济、“人工智能+”与智能经济呈现清晰的三层递进关系：数字经济提供数 据、算力与应用场景等基础设施支持，构成智能经济的“地基”；“人工智能+”作为承 上启下的“立柱”，将 AI 能力系统性注入千行百业，完成从数字化到智能化的范式转 换；智能经济则是最终建成的“穹顶”，代表经济运行逻辑由信息驱动转向智能驱动，形 成以数据、算法、算力为核心要素，以人机协同、跨界融合、共创分享为特征的新经济形

.............1 二、 编制原则 .....................................................................2 1 系统性原则 ..............................................................................2 2 先进性原则 ....... 重点 任务。标准体系中各标准子体系是动态变化的，根据产业重点需求和应用发 展方向编制，指导本领域标准制修订等工作。 二、 编制原则 本标准体系在研究和编制过程中遵循如下原则： 1 系统性原则 系统性是标准体系研究和编制过程中需要遵循的首要原则，它是标准体 系中各个标准之间内部联系和区别的体现。在深圳市低空经济标准体系的研 究和编制过程中，全面了解深圳市低空经济产业需要协调和统一的各种事物 圳市低空经济产业发展实际需要密切相关的技术标准，而将那些与低空经济 有一定关系但对深圳市低空经济产业发展指导意义不大的标准排除在标准体 系之外，确保标准体系的针对性、指导性；其次，在确保标准体系系统性、 科学性的前提下，应当尽量反映深圳市低空经济产业的需求和特点。深圳发 挥敢为人先的精神，在国家先行先试的政策鼓励下，率先建设低空智能融合 4 基础设施，打造低空基础设施的四张网：设施网、空联网、航路网和服务网，

重塑研发管理范式的底层逻辑 01 中国研发项目管理十大数字化趋势 02 结语 03 Contents 目录 _ 04 05 重塑研发管理范式的底层逻辑 重塑研发管理范式 的底层逻辑 这种系统性的范式跃迁，并非孤立的技术升级，而是管理逻辑在智能时代的深度重构。 调研数据表明，领先的研发组织正经历从“局部效能优化”向“系统价值创造”的战略跨越。 这一核心演进，主要由以下四大关键维度驱动： 变革不仅大幅提升了管理精度，更将研发精力和 PMO 的职责核心从繁琐的流程维护中释放出 来，转而投入到全球化适配与前沿技术突破等高价值领域，实现了真正的“创新赋能”。 这也意味着，项目经理的能力模型正在经历系统性升级。在混合项目管理方法、智能体工 作流与 AI 辅助知识管理逐渐普及的背景下，“AI 素养 + 业务洞察 + 软技能”的三位一体复合 型能力结构正成为新的标准。单一的计划制定与流程管控已远远不够，能够理解 应变化、加速迭代。 混合方法的本质是“框架下的敏捷”。典型实践如：在顶层用瀑布式进行阶段规划与里程 碑管控，在具体特性团队中嵌入敏捷冲刺。这种模式使企业得以兼顾交付的确定性与响应的敏 捷性，系统性地提升研发效能。 面对研发复杂度的激增，全流程可见性已超越辅助工具的范畴，成为支撑科学决策、保障 项目成功的核心能力与关键支撑，其意义在于从“事后汇报”转向“事中洞察”。通过数据自 动聚合与智

身存在偏见和歧视，可能会导致大模型内容输出、 决策生成方面存在偏见，进而导致金融服务存在歧 视性定价、设定歧视性服务门槛等风险。 第二，从金融行业自身风险来看，大模型落地 应用可能加剧金融行业本身的顺周期性特征，引发 系统性风险；未来大模型的广泛应用可能对金融行 图7 大模型有望降低面向长尾客户的服务成本，抓取更丰富的数据提升定价效率 ︵百万美元︶ 资料来源：中金公司研究部 交互方式 客群触达 定价效率 Service，CRS）在 2024 年 4 月发布的金融服务中的 AI 及机器学习报告也讨论了 AI 在金融领域的潜在 风险和相关政策议题，包括模型算法歧视、模型可 解释性、模型集中度及相关系统性风险、市场操纵、 利益冲突等。 欧盟也已形成了针对人工智能的监管法案，其 中对人工智能在金融领域的应用也提出了监管要 求。具体来看，欧盟议会于 2024 年 3 月投票通 过《欧盟人工智能法案》（EU 协同发展，构建多样化的模型协同生态。 在满足监管部门要求之外，金融机构还需加强 内部风控和合规建设，主动将大模型应用纳入内部 图12 大模型可能会系统性放大金融稳定性方面的潜在挑战 ︵百万美元︶ 资料来源：欧洲央行，中金公司研究部 技 术 渗 透 率 若系统性相关 程度过高 供应商集中度 系统性 相关度 低 低 低 高 高 高 中 金融稳定性面临的挑战 运营侧 市场侧 信息侧 加大金融市场危机

CCID CCID CCID 政策篇 CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 增强前瞻性、扩大融合性、提高抗 压性、优化系统性 思路 架构 整体篇 • 制造业国际化起 步期 • 工业制成品快速 增长 ， 但一般贸 易仍然占据主要 位置 • 对外投资方面 服务体系，提高制造业国际化的综合效率 • 发挥电商平台作用，提高制造业企业国际化竞争力 • 推动生产性服务业共同国际化，加强提高海外园区共 系统性 际化的 扩大制造业国际化的融合性 • 加快推进政府间合作，在全球范围内实 现合作共赢 • 构筑畅通高效、开放包容的全球产业链 供应链新体系 • 积极对接和融入全球标准，以“标准” 依托数字化、智能化的技术，深度挖掘我 制 造业产业链供应链优势 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC 增强前瞻性、扩大融合性、提高抗压性、优化系统性 ID CCID CCID CCID CCID 建服务水平 u 2024 年 9 月创刊 ，突出理论性、 权威性、 指导性、 实践性。 u