痛点问题，例如缺乏合理的规划布局、园区同质化严重、信息价值利用率不高、运营管理效率低等。 为提高我国智慧园区标准化建设水平、加速园区智慧化和数字化升级、为各园区方提供智慧园区建 设的可行性参考范例，前瞻产业研究院编制了《中国智慧园区发展白皮书（2025）》。白皮书系统性阐述 了智慧园区在新质生产力时期下的新机遇、新挑战、新使命以及新技术，帮助各主体方洞察当前智慧园 区的建设目标、建设框架以及建 是智 慧城市未来建设中的“产业大脑”和指挥中心，是顶尖科技成果与“产-学-研”完整链条相结合基地， 也是向各地政府和大型企业展示和示范的基地。 图表1：智慧园区内涵特征 资料来源：前瞻产业研究院整理 1.1.2 分类：按运营主体分四类受到业内广泛认可 1、园区分类 园区的分类方式众多，常见的有按园区主导产业分类和按园区内主要建筑的类型和功能分类，其中 按园区主导产业 智慧园区白皮书 园、医疗产业园和动漫产业园等；按园区内主要建筑的类型和功能分，主要分为生产制造型园区、物流 仓储型园区、商办型园区以及综合园区等。 图表2：园区分类 资料来源：前瞻产业研究院整理 2、主体分类 我国产业园市场已经形成了多元化主体格局，这些多元化主体包括具有丰富经验的国有园区开发运 营主体、颇具服务能力的产业地产商、具有品牌聚集效应的龙头企业以及有发展潜力的中小微企业等。

本白皮书的撰写，凝聚了研究会众多专家学者的心血，也得到了业界领军企 业的鼎力支持。它系统梳理了我国供应链金融的发展脉络、创新模式与前沿实践， 深刻剖析了其面临的机遇与挑战，并对未来发展趋势做出了前瞻性展望。我们希 望，这份报告不仅能为政策制定者提供决策参考，为企业家提供战略启迪，更能 激发社会各界对这一领域的关注与思考，共同推动中国供应链金融事业迈向新的 高峰。 时代浪潮，浩浩荡荡。以 守法律法规，保护企业商业秘密与个人隐私，防止数据泄露与滥用。如何在开放 共享与安全合规之间寻求精妙的平衡，已成为决定供应链金融能否健康、可持续 发展的关键法律与伦理议题。 面对这些严峻挑战，我们必须超越“亡羊补牢”式的被动防御，前瞻性地构 建一个稳健、智能、多层次的新一代供应链金融安全体系。这不仅是对现有风险 管理框架的修补与完善，更是一次体系化的重构与升维。其核心要义，在于实现 从“人防”到“技防”、从静态风控到动态预警、从事后处置到事前预防的根本 找到最佳 平衡点，完善相关法律法规与行业标准。 本白皮书的撰写，正是希望为这一宏大目标的实现贡献一份力量。它不仅系 统梳理了行业发展的脉络与趋势，更深入剖析了我们面临的真实挑战，并尝试给 出前瞻性的解决方案。我们深信，唯有将安全的基石打得更牢、将风控的藩篱扎 得更紧，中国企业供应链金融这艘巨轮，才能在波涛汹涌的全球市场中行稳致远， 驶向更加广阔的未来。 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任

非必要的人工干预，提升了生产效率与工艺精度，典型应用包括 工业机器人运动轨迹的优化等。三是预测与预警能力。基于历史 数据与工业机理模型，算法能够构建预测模型，对潜在的设备故 障、产品质量缺陷等进行前瞻性预判，使得企业能够提前采取预 防性维护等措施，有助于降低运营风险。四是自适应与学习进化。 以机器学习等为核心的算法，赋予了智能系统自我学习和持续优 化的能力，使其能够通过与物理环境的交互，不断迭代模型、优 中的明确约定。当协议约定不明时，应依据《民法典》及相关司 法解释，结合各方对创新成果的实质性贡献大小、行业惯例等因 素，进行公平合理的裁量。通过裁判，确立和强化“契约在前” 的规则导向，引导创新主体通过前瞻性的合同设计规避未来风险。 三、下一步工作思路方向 智能制造作为发展新质生产力的主阵地和推动高质量发展 的关键引擎，其产业生态的复杂性与技术迭代的前沿性，对人民 法院的司法服务保障工作提出了全新的、更高的要求。面对产业 纷，实现从“数据要素”审判到“产业智能”审判的跨越。二是构建 外部智力支持体系。创建专家智库，广泛吸纳智能制造、数据科 学、人工智能伦理等领域的顶尖专家，为复杂技术类案件的审理 提供常态化、体系化的咨询意见与前瞻指引，有效破解技术事实 “认定难”的瓶颈。建立健全“技术调查官+专家辅助人+司法鉴定+ 行业专家咨询”的四位一体多元化技术事实查明体系，确保作出 的裁判经得起法律和技术的双重检验，让“真创新”受到“真保护”。

潜在风险点评估 • 前瞻性预防策略调整 • 智能风险预警 提升分析效率 快速定位问题 服务场景 扩展场景 智能 BI 销售场景 智能分析场景实例：一键完成数据全流程，效率效果双提升 智能推荐与问答 图表召回与生成 数据解读、归因分析 与行动建议 01. 智能分析与洞察  从界面操作配置变为对话+推荐  从人工探索分析变为AI智能洞察  从滞后性分析复盘变为前瞻性敏捷决策

2175 云，人力资源数智化解决方案 第 9 页 共 37 页 智能场景、驱动组织变革。 组织能力升级：企业拥有了一个“数字孪生”的组织体，能够基于实时数据洞察进行精准 的人才盘点、科学的组织诊断和前瞻的战略规划。管理从“经验主义”和“后知后觉”走 向“数据驱动”和“先知先觉”。 1.1.3 顾问视角：企业如何规划从数字化到数智化的演进路径？ 实现数智化升级绝非一蹴而就。我建议企业采取“整体规划、分步实施、场景切入、持续迭 政策红利释放与人才需求转向 这些政策不仅是技术升级指南，更是人才结构变革的号令。智能制造专项催生了对数字化 车间设计师、智能装备运维工程师、工业数据科学家等新兴岗位的庞大需求。 人力资源部门必须前瞻性地解读政策，将智能制造人才图谱纳入企业人才战略，从传统的 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 12 页 共 37 页 “劳动密集型”管理转向 “知识密集型”人才生态的构建。 1.2.2 核与激励体系，设立专项奖励，激发全员参与转型的热情。 小结 制造业的数智化转型是一场深刻的系统性革命，四大驱动如同四轮，共同推动着企业前行。 在这场征程中，人力资源不仅是支持者，更是引领者和赋能者。通过前瞻布局人才战略、 深度应用智能技术、激发组织内生动力，人力资源完全有能力将转型压力转化为企业高质 量发展的新动能，最终在“中国制造”向“中国智造”的伟大跃迁中，书写下不可或缺的 专业价值。 2175

中不乏对一些广受关注的社会热点议 题——如价格战、60天账期、出海合 规——的回应和洞察。 此外，这本蓝皮书还高屋建瓴，对 汽车行业的可持续发展整体面临的主 要挑战，以及未来五年的核心趋势，进 行了前瞻性分析；并分别为主机厂、供 应商、政策制定者/行业组织提供了ESG 行动建议。 近年来，中国汽车企业的ESG管理 在不断提升，这一点可以从国内外主流 的ESG评级机构，如MSCI、商道融绿 通过对近50家产业链企业的深度调研， 揭示了中国汽车行业ESG发展的三个显 著特征：首先，行业整体已从建立基础 管理体系转向追求绩效产出，超过半数 企业开始进行“双重重要性分析”；此 外，我们也发现主机厂在战略前瞻性和 技术投入上明显领先，而供应商则更多 受制于成本压力和标准不统一等因素的 现实约束；第三，不同企业间的ESG标 准差异、数据孤岛等问题正制约全产业 链效率提升。 特别需要强调的是，ESG对于汽 效落地。当前，中国汽车行业在公司治理的 5 治理维度：战略引领与风险管控 中国汽车 可持续发展蓝皮书 2025 58 制度领域基础稳固，主机厂与供应商则在高管薪酬激励、ESG风险管理等更具前瞻性的实践 上互有千秋，董事会职能正从传统的合规监督，向深度整合ESG与驱动长期价值创造演进。 » 董事会独立性制度基础牢固 行业在董事会独立性与反腐败机制方面的表现高度成熟。绝大多数主机厂与供应商均

摘要 《工程智能白皮书》全面阐述了同济大学工程智能研究院与上海（同济）工 程智能研究院（筹）对发展工程智能这一前沿交叉领域的战略理念与核心愿景， 深度剖析了工程智能的发展现状、时代机遇与核心挑战，前瞻性地提出了以“工 程智能操作系统”为核心的实现框架与核心共性技术体系，并展望工程智能的核 心趋势与未来发展。 随着人工智能技术与传统工程领域加速融合，工程智能应运而生。它是推动 工程领域智能 要求，解决人工智能技术落地时 面临的效率与成本问题、系统融合与协同问题等瓶颈。此外，人才培养、治理机 制与生产关系等配套体系尚不完善，也为规模化发展带来复杂挑战。 为抓住机遇、应对挑战，白皮书前瞻性地提出构建“工程智能操作系统”这 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 vii 一核心实现路 年 内重塑整个工程学科体系与产业格局，使工程活动在智能技术的驱动下实现从传 统模式向更加高效、精准和安全的全新范式转变。提前布局并规划工程智能的整 体框架与基础平台，为即将到来的生产力变革提供前瞻性的技术引领、顶层设计 以及平台支撑具有极为重要的战略意义。在国际竞争格局中，率先开展工程智能 研究并取得突破，能占据未来工程技术制高点，保障国家在关键工程领域的自主 可控与技术领先地位，增强

协作与贡献：共建开放、稳健的 PQC 生态系统 .................... 87 7.3.2 负责任地创新：简化安全，抵御“双重威胁” ...................... 87 7.4 聚焦前瞻性应用：拓展 PQC 的价值新疆域 ................................... 88 7.5 您的最初 90 天：PQC 迁移快速入门指南 .............. 攻击的兴起感到担忧。这一系列证据表明，HNDL 已经成功地从一个前瞻 性的技术问题，演变为一个主流的、可量化的商业风险，并正在深刻影响企业的战略规 划和预算分配。 这意味着，对于任何需要长期保密（例如，超过 5-10 年）的数据而言，其安全漏 洞已经存在。 后量子密码（PQC）的迁移，因此不再是一项为保护未来数据而进行的前瞻性投资， 而是一项为弥补当前和过去数据泄露风险而必须立即采取的补救措施。这种风险模型从 PQC 政策演进体现了从成员国各自为政到形 成统一战略的协同过程，其最终的执行力将更多地依赖于其强大的监管框架。 先行者：德国与法国 在欧盟层面形成统一政策之前，德国和法国作为技术领头羊，早已开始了前瞻性布 局。 德国联邦信息安全办公室（BSI）： 自 2020 年起，BSI 就发布了其 PQC 迁移建 议，并持续更新其技术指南（TR-02102-1）。BSI 不仅紧跟 NIST 的步伐，还推荐了如

核心生产要素的战略价值，但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 传统BI系统主要专注于历史数据的收集和分析，这使得它们在实时数据和预测 性分析方面的能力较弱。随着市场环境的快速变化，企业需要更多地依赖实时 数据和预测分析来做出及时反应，传统BI系统未能满足这一需求。因此，企业 难以获得前瞻性的信息，导致在面对突发事件或市场变化时缺乏足够的应对策 略，影响了决策的准确性和效率。 局 限 于 历 史 数 据 传统BI系统的局限性在于其封闭性与滞后性：局限于内部结构化数据，难以捕捉外部非结构化洞察；静态 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 衡所致，其症结在于数据治理滞后、场景碎片化、算法黑箱 与行业适配断层四大维度，共同构筑了技术落地与价值转化

扰，保障AI大模型推 理结果的稳定性和可靠性，这对于维系用户信任、保障业务连续性至 关重要。 本白皮书深入剖析了“AI Ready”的数据中心在计算、网络、存储及 相关治理组件等关键要素，并前瞻性地提出了AI变革就绪度评估体系。 我们希望，这不仅能为企业决策者提供清晰的指引，更能为技术管理 者提供具体可落地的行动方案。我们相信，通过构建面向未来的AI基 础设施，企业定能在这场波澜壮阔的智能化转型中，乘风破浪，行稳 并获得针对性的改进建议，从而更精准地投入资源，加速实现AI价值。 我们非常荣幸能与思科中国联袂发布此白皮书。我们相信，通过将思 科中国在基础设施领域的深厚积累与我们在管理咨询、行业洞察方面 的专业能力相结合，定能为广大企业提供兼具前瞻性与实操性的指导 建议。愿本白皮书能成为您在AI变革道路上的得力助手，共同迎接智 能时代的无限可能。 张令琪 毕马威中国科技咨询业务 主管合伙人 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) 41 人工智能就绪度白皮书 基础设施侧的按需配置 企业的AI基础设施建设通常涉及到较高资金、人力和 时间等投入，需权衡自身当前业务需求与未来发展战 略后谨慎开展。就投入模式而言，通常可分为前瞻布 局、渐进升级和以核心业务投入为主的混合模式等三 种。调查数据显示，39%的受访企业为实现资源的灵 活配置和高效利用，更倾向于选择“核心业务先导投 基础设施建设： 企业AI基础设施建设首