《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

中国企业出海启示 – 外企进入中国市场经验 出海/本地化进程“五步走”，销售、生产、供应链、研发、公司治理，优势企业本地化进程由浅及深 5 销售与市场 本地化 生产组装 本地化 供应链 本地化 产品研发 本地化 公司治理 本地化 Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 究其根因，在于企业的本地化深入程度 大型外企深入全流程，中小企业多止步于Step2生产组装 p2生产组装 企 业 市 场 表 现 本地化进程 … 人形机器人 整机 过去10年，外企在中国市场的表现“两极分化” 大型外企信心与市场表现持续增强 大型外企 企 业 对 中 国 市 场 的 商 业 信 心 当外企对中国市场投资信心产生分野时，市场环境现象： ▪ 政策密集出台：本土产业扶持政策（如中国制造2025）中小企业扶持政策 （如专精特新小巨人）等 ▪ 市场逐渐饱和：大型外企市场表现稳定、结构性领先 大型外企：全流程本地化 中小外企：止步于生产组装 电气设备/3C For Roundtable M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 反观中国企业出海，如何构建本地化能力——REGAL Model 深度出海/本地化的本质：基于资源、生态、公司治理的全面本地化，构建敏捷的组织，从而构建稳固的本地化根基 6 Governance

所有服务依赖外网与云端服务 采用混合云或本地化分布式部署，保障课堂业务连续性 卓越服务 智慧校园 混合云部署模式：适用于小量智慧部署的机构，通过核心一体机本身的弹性计算机制，形成智能微型弹性计算集群，为业 务打造可靠性较高的基础架构。 教室一体机：直接通过外网与卓智教育云平台进行服务对接，由云平台提供基础服务框架，核心一体机提供业务数据缓 存、自动教室录播、教室设备接入、物联智能控制等本地化服务。 教室一 混合云部署架构 采用混合云或本地化分布式部署，保障课堂业务连续性 卓越服务 智慧校园 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 校内智能微型弹性计算集群 核心一体机 卓智教育云平台 本地化分布式部署架构 本地化分布式部署模式：适用于超过 5 台云魔方部署 的机构，在智能弹性计算集群的基础上，通过配备智 慧核心提供稳定的本地化性能与服务，形成主要业务 务 服务本地化，不依赖于云平台的高性能、高可靠的分 布式架构。 核心一体机：通过将云端主要服务本地部署，从而在 大规模部署后，极大程度减少外部资源开销，并提供 高度协作管理，可在无外网的情况下实现业务连续性 保障，智慧核心与卓智教育云平台仅同步机构运营数 据，保障云平台与本地平台状态同步。智慧核心未来 还将提供宽泛的拓展能力，可在后续持续有偿提供大 数据分析模块、智慧管理模块、智慧全景模块与分布

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

外，围绕“第二增长曲线”的战略布局逐步展开，国际 化扩张加速，呈现出“以投资换未来”的典型特征。在 轮胎轮毂板块中，行业经历了新一轮产能出清，头部 集中趋势加强，2024年营收同比增长14.5%，在新能 源车放量与国际本地化带来的结构性机会下，通过成 本优化与技术突破持续推进国产替代进程。底盘板 块则凭借持续的产品创新与技术变现，板块净利润 快速增长。头部企业积极向线控底盘、机器人等前沿 方向延伸，并关注其商业化路径的打通，当前已开启 中国车企海外业务发展趋势 受经贸多元、新质生产力与本地化2.0驱动，2030年 中国车企海外销量预计可达700~1,000万辆。“十五 五”阶段，中国车企出海同时面临结构性机遇与多方 风险挑战。美国霸权失信加速经贸多元，为中国品牌 创造了更多进入机会；新质生产力的持续释放成为 车企向上突破的关键支撑，助力中国车企弯道超车； 同时，全链本地化2.0正引领利益共赢。然而，风险与 挑战也并存，多变的国际关系导致不确定性大幅上 致竞争格局固化，短期内难以打破。机遇与风险的叠 加导致中国乘用车在乐观情境下销量将于2030年达 1,000万辆，保守情境下达700万辆。 中国零部件企业海外营业收入快速增长，龙头企业持 续通过本地化落地强化全球布局。其中，中国新能源 部件、汽车电子及其他零部件企业加速出海，普遍实 现海外营收增长。 14 XX 海外业务占⽐ 2022 vs 2024海外业务收⼊CAGR 新能源 部件

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。

将复杂的知识化作童言童语 , 回应学 生的每 , Deepseek 本地化后 , 可以通过个性化知识库进行训练 , 成为很好的管理助手。如 : 今年 2 月 , 深圳市 福田区推出基于 Deepseek 开发的 70 名 "AI 公务员 , 这些 Al 公务员可以在 互联网应用 优势 ：打开即用 ，方便快捷 劣势 ：缺乏本单位内部知识 ， 无法 回答本地化专业问题； 存在数据安 全风险。 借助 DeepSeek 开源和硬件成本低的特点 ，可本地部署 ，实现本地知识库的搭建和学习 将 DeepSeek 本地化部署 ， 并部署本地知识库 ， 可将本单位各类政策文件、 报告总结、 规划方案等 管理 资料 ， 以及教案、 本地知识库 优势 ：更 “ 内行” ，更专业 ，数据安全 劣势： 需要专门硬件环境（ GPU ） , 技 术安装部署难度较大； 需要搭建 本地 知识库并加以训练。 深化本地化部署 + 本地知识库 应用 本地化部署： 在家中做饭 用户对 “食材”（数据） 和 “烹饪 过程”（模型运行） 拥有完 全控制 权 ，数据无需外传。 虽然初期需要购置 “厨具”（硬件） 并学习

先行投入建设 ，政府通过购买服务并设立绩效考核机制 ，降低政 府 财政投资的风险。 智慧社区——合作 模式 智慧社区——合作模式 - 税收就业本地化 社 区 税收落在本地 ， 增加本地人员就业 2 本地化运营 3 本地化推广 1 本地化运维 n 集团支撑团队 n 本地项目团队 1 理解分 析 2 建设内 容 3 实施路 径

负载状态，规划最优数据传输路径，并通过协议转换、链路冗余等机 制保障跨域传输的可靠性与 QoS；二者协同完成从算力分配到传输保 障的闭环调度，确保跨域任务高效执行。 2.1.3 计算任务处理流程 边缘算力系统的数据流向遵循“本地化处理为核心、全局调度为 补充”的原则，具体流程如下： （1）计算任务生成时，首先将算力需求等关键信息上报至本地 边缘算力网关，若算力网关判断本地算力资源能够满足任务处理需求， 则优先在本地处理该计算任务； 资源隔离及服务质量保障，确保多区域、多网络条件下算力资源协同 的高效可靠。 2.4 云边协同模式 在边缘算力系统中，云边协同模式以“边缘本地化处理为基础、 云端全局管控为支撑”实现分层协同，核心通过中心云与边缘层的功 能分工及标准化接口联动形成闭环。 边缘侧层聚焦本地化处理与实时响应，边缘算网资源底座整合异 构算力与网络资源。边缘算力网关通过“算力发现与通告”构建区域 资源视图，完成本地任务处理并将关键数据及跨域需求上传至云端， 及传输路径规划，并将调度指令下发至边缘网关。同时通过“算网协 同调度”优化全局资源分配，依托“全域资源监控”实现异常预警与 动态调整。 边缘算力和云算力通过标准化南向或北向接口实现指令与数据 交互，边缘层发挥低时延、本地化优势，云端提供全局资源支撑与协 同策略，既保障边缘业务实时性，又通过云端联动突破边缘单点算力 与覆盖局限，形成“边缘执行、云端优化、边缘适配”的协同闭环。 3、边缘算力系统应用场景 14

专网设计方案 p 5G 无线专网 +MEC 云网一体化体系，实现数据本地化处理，数据不出园区。 公网 Internet 能力开放 / 业务切片： 公网用户面数据 本地分流用户面数据 终端 基站 降低时延 ： 核心网 / 路由器 本地化 / 安全： MEC 平台 节省带宽： 第三方公有云 本地网络 平台 通用功能 本地化应用仓储  运营商 ： 提供 MEC 整体运营系统、面向应 从业务需求为着手，实现一张智能化网络提供差异化业务 p 允许在每个网络切片中配置和重用网络元件和功能以满足特定的应用要求 p 网络切片的每个片是隔离的。从而提高可靠性和安全性 网 络 切 片 p p p 针对本地化、低时延和高带宽业务提供优化的服务运行环境 降低时延并节省传输资源 可提供相应的计费服务、感知用户的移动 边 缘 计 算 p p 基站侧利用大规模天线阵列形成多发多收的系统 峰值及小区