新基建背景下，智慧园区如何实现招商运营辅助决策？ 导读 在疫后复工复产、提振经济的背景下，新型基建与产业升级将成为未来一 段时间的重点投资建设方向，而智慧园区作为产业升级转型的重要载体，也将 迎来新的发展机遇。作为各地产业发展的重要推进器，智慧园区需要重点考虑 如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实现产业优化转型升级。本文以 发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商运营辅助决策，促进地方产业 优化与发展。 进器，智慧园区需要重点考虑如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实 现产业优化转型升级。本文以发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商 运营辅助决策，促进地方产业优化与发展。 01 智慧园区招商运营辅助决策系统整体解决方案 招商运营辅助决策系统可以从用户识别、需求挖掘、功能细化和框架设计 四个方面入手，提供智慧园区整体解决方案。智慧园区的招商运营管理，涉及 市级统筹、管委会协同、园区 “市政府—开发区管委会—产业园区—企业—员工”五 级统筹设计，基于人口迁移分析、产业集群分析、空间绩效与生产检测等多个 功能板块进行测算 ，辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级， 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控，辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略，进行发展资金测算，辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。

2025 智能驱动的 医疗健康生态系统 从数据到决策的全面优化 卫宁健康 创新研究院专题报告 Foreword 前言综述 在数字化与智能化浪潮的推动下，医疗健康领域正经历着深刻的变革。《智能驱动的医疗健康生态系统：从数据到决策的全面优化》 聚焦于人工智能、大数据等前沿技术与医疗健康领域的深度融合，构建了一个以数据为核心、以智能为驱动力的医疗健康服务新体系。 报告阐述了智能驱动的医疗健 层、 价值创造层，以及数据驱动域、智能决策域、应用服务域。该生态系统与传统医疗智能的本质区别在于强调多技术融合、多领域协同， 具有系统性、动态性和协同性特点。 在数据整合与智能分析方面，详细介绍了医疗健康生态数据的采集、预处理与特征提取、多模态数据融合以及智能分析的流程和方法。 通过全流程数据处理链条，实现了从原始数据到决策知识的价值跃迁，为智能决策支持、医院管理和患者全过程参与式医疗服务等场景 提供了坚实的数据支撑。 智能决策支持系统展现了传统 CDSS 与 AI-CDSS 的差异，AI-CDSS 在实时性、自主性、知识发现等方面具有显著优势，尤其在精准 医疗中，从癌症预防与诊断到精准治疗、创新治疗方案等应用场景，都体现了 AI 强大的数据处理与模式识别能力。 智能驱动的医院管理涵盖了基于智能孪生体的人财物管理和医疗质量的智能化管理。智能孪生体实现了资源动态优化与决策预演， 在急诊科潮汐

发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与

通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。  默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 （见图 1）。相反，趋势是相互关联的，其重要性不仅因组织成熟度而异，还因行业、业务 产 品质量的提高、安全意识的提高和政府法规的激增，可追溯性变得越来 越重要。 智能标签和传感器将有助于更实时地了解端到端供应链，从而更快地响 应可能的偏差并能够避免中断，从而实现更高的质量和更及时的决策。 部署将为产品认证、库存和资产可见性或货物跟踪提供值得信赖的嵌入 式来源和身份 — 所有这些都以低廉的价格提供。此外，环境不可见智 能将为分析和 AI 提供关键的新数据源，以改进产品和供应链流程。

前 言 当前，制造业正处于加速转型升级、迈向高质量发展的关键阶段， 这既是战略发展要求，也是未来发展的必然趋势。新一轮人工智能技 术创新演进，驱动制造业从“判别分析智能”向“自主决策智能”跃升， 为制造业转型升级带来深刻的变革动力与重大历史机遇。 人工智能的深度融合发展勾勒出未来制造图景，呈现三个核心方 向：一是主动高效与持续增值的创新，快速识别市场需求、创造新的 产 、深度 智能决策和自主协同执行的新要求，驱动其面临一场体系“进化”：未 来 3-5 年，有望构建形成“智能模型+数字孪生+智能体”的工业智能化 系统。其中，智能模型具备强大的知识管理与综合推理能力，用于复 杂决策支持与方案生成；数字孪生将提供可解释、高准确的分析能力， 解决工业场景中低容错、高可靠问题；智能体是具备感知、决策、执 行一体化能力的软硬融合系统，实现复杂决策的自主化执行。三者深 划执行演进。模式演进方面，人工智能逐步与研发设计全流程、生产 制造全过程以及供应链全环节融合，驱动形成全生命周期一体化优化、 零缺陷精益制造、可重构柔性生产等未来制造模式。 我们希望本报告能够为政府决策部门和行业企业提供有益参考， 助力各方精准把握工业智能发展方向和机遇，共同应对未来图景实现 过程中可能面临的多重挑战，系统推进制造业智能化变革，共同为制 造强国建设作出更大贡献。

面向未来规模化不同等级智能网联汽车需求，我国提出了车路云 一体化技术路线，具备分层解耦、跨域共用的特征。车路云一体化系 统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等部分组成 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 三方平台的数据资源。区域云融合感知标准件、协同决策标准件及交 通 通管控标准件依次接力，完成了对海量数据的深度挖掘、策略制定和 交通指令生成。区域云网关随后将这些关键信息回传至边缘云，选定 的融合感知、协同决策结果与管控指令通过标准化接口分享给第三方 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 11 应用。 在《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 1.0》的 基础上，本白皮书对需求条目进行大量补充，定义云控基础平台的概 念并清晰其范围边

单点突破，而需要全链条、全要素的协同优化，数据驱动的指标体系成为实现这一目标的核心抓手。在数据治理端，企 业需要注重实时技术与规范管理的深度融合，让流动的数据焕发出更大价值。在瞬息万变的市场环境中，数据的时效性 往往决定着决策的有效性。从数据产生到洞察生成，每一秒的缩短都可能转化为真实的商业价值。 在应用开发端，AI 技术正将零代码平台推向全新高度。从简单的轻量化工具演进为强大的创新引擎，AI 让零代码真正 做到 " 让零代码更“零”& 先进制造落地 AI 决策应用 解析如何通过实时技术和规范管理让流动的数据更有价值 分享“FAST”新型数智化组织能力以及新兴数智人才建设路径 01 02 03 04 05 目录 CATALOGUE 16 企业数智应用关键落地路径 02 17 23 26 30 42 44 47 52 57 59 69 74 BI 平台：释放决策与执行效率，增加可信度 BI 助力提升决策效率，减少错误决策 还原数据分析过程，让结果更加可信 应用场景复用让分析成果“即取即用” 智能 BI 将数据消费范式转向“数助人” 数智时代指标体系驱动业管协同 企业自身指标体系建设常见误区 指标平台建设，促进数据消费 典型案例实践：某专精特新企业 零代码从轻量工具到创新引擎 AI 时代，以用促建，以用促准 数据实时将“事后分析”升级为“实时决策” 资源治理提升数据

潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 运营支持等环节；从业务场景角度，各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 （一）落地应用现状 ：当前大模型在金融 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 于业务场景简单的非决策类环节（见图 1）。大模型 在支付、信贷、保险、财富管理等场景均有应用落地， 但主要赋能对客服务、数据挖掘、业务助手等环节。 而在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强金 融投资建议、需要承担核心分析决策任务的业务场 景和业务环节中，大模型的落地应用仍然面临较大 约束和挑战，难以直接替代专业人员完成分析决策 任务，更多作为辅助核心决策人员展业的助手。具 体