ID CCID CCID CCID CCID • 启示：建立产业国际化布局监 测 机制，保障关键环节留在国 内； 鼓励企业协同国际化，建 立信息 共享等企业海外投资保 障体系； 完善企业海外投资融 资制度，助 力企业更好走出去 • 教训：新旧动能转换不畅，制 造 业外迁加重日本对海外市场 的依 赖 德国 • 启示：以产业政策精准引导，积 极壮大产业人才队伍，鼓励企业 极壮大产业人才队伍，鼓励企业 加强国际化合作 • 教训：业务转型缓慢，传统制造 业优势渐失；对外部能源过度依 赖，产业发展面临掣肘；创新相 对不足，新兴产业竞争力偏弱 • 启示：建立和完善促进制造业国际 化发展的法律法规；大力扶持龙头 企业发展；不断建立和完善制造 业 国际化的支援制度 • 教训：忽视对国际收支的风险管控， 降低了企业投资收益；企业盲目投 资扩大规模，导致生产经营发生困 难 韩国 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC 日本、德国、韩国促进制造业国际化的启示与教训 ID CCID CCID CCID CCID 日 本 光伏 机遇：绿色转型加速、技术与产业链优势、“一 带一路”倡议带动基建设施建设支撑光伏产业国

斯德哥尔摩人将自己历史、环境 等元素融入地铁空间中让每个踏 入地铁癿人仿佛踏入了魔幻现实 主义大片当中。 启示：地铁这类大型公共设斲能够承载城市精神不文化，成为一种艺术、人文不功能性融合复合空间。 案例启示 斯德哥尔摩地铁——世界上最长癿艺术博物馆 地铁让艺术触手可及，艺术让地铁别开生面 启示：深圳地铁把当代城市公共空间癿地铁站转化为艺术空间，铭记了历史、提升了地铁空间癿文化氛围， 观众可 加了人们对深圳癿城市印象和城市感情。 深圳地铁癿 7 、 9 、 11 号线， 邀 请五十多位全球知名艺术家 以该 站点及其附近重要癿历史、 特色 为元素设计一幅艺术展示 墙。 案例启示 深圳地铁艺术墙——城市品格癿塑造师 地铁让艺术触手可及，艺术让地铁别开生面 目 录 轻轨———重庆城市新名片 第三章 项目策划 第四章 项目效益 第二章 项目定位 第一章 背景分析

2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 资料目录 第一部分 大数据的特征与气象大数据 第二部分 国内外气象大数据发展现状 第三部分 经典案例分析 第四部分 气象大数据的启示 第五部分 存在的问题 郎丰利于 2022 年 8 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 18 气象大数据的启示（ 1/2 ）  能源：观测电力负荷历史，加气象条件，可进行用电量估算；  航空：航班准点率历史，加机场天气历史，可预测航班延误；  林业：据气象历史，可对新一年的火灾虫害进行预防；  路线选 择和提示；  产品创新：保险行业提供更加丰富的保险种类，月亮险、太阳险、雾霾险、雨雪险等 等；旅游行业根据天气特征，智能推荐旅游线路和服务项目；  ∙∙∙∙∙∙∙ 气象大数据的启示（ 2/2 ） 郎丰利于 2022 年 8 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年

设定的模式 所束缚。 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 11 跳过 SFT 阶段，直接运用纯强化学习拓展推理能力边界实际上也带来了几个很重要的启示： 需要足够强的基座模型： 基座模型 (DeepSeek-V3 进行自动化标记和验证 （ Self-Automated Verification and Annotation) ，这是与一般聊天和写作请求任务不同的； DeepSeek-R1 Zero 的关键启示 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 12 示例输入 : 编写 甚至可以更进一步， 测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 13

三维模 块化设 计 标准化与结构化 三维验证及可视化 结构化 工艺设 计 与此同时，我们从细分产业层面着重对变压器研发数字化能力建设进行了对标分析，总结与 先进企业差距，提炼对特变数字化建设的启示，作为特变数字化规划的补充参考 西门子 ABB 特变 数据与基础设施 组织架构 仿真 验证集 成 用例与工具 领军 先进 起步 分散式 集中式 实现全三维设计与标注 （ 100% 覆盖） 较少使用三维验证及可视 化（ 10% ） 变压器研发数字化能力对标 三维模块化设计 - 三维建模与标 注 来源：专家访谈及资料整理 维 品 转 项 , 制 作 核心设计能力 洞察与启示 三维建模 建模标准：具有统一的 三维建模和三维装配设 计标准，采用自底向上 的方式 建模方式：全三维建模 应用覆盖： 100% 覆盖 （线圈以简化模型示 意） 建模标准：具有统一的三维 建模和三维装配设计标准 Windchill 价值收益： • 据 统 计 ， ABB 实 施 FLAME* 目后，通过使用模 块库，可以将订单设计时间 节 省 50% 从 1500hr 到 700 hr 给特变的启示： • 在推广过程中应注重标准 定与技能培养 • 将熟练掌握三维设计工具 为招聘人员的要求 尺寸标注 标注标准：具有明确的三 维标注标准 正逐步推广基于三维模型 的标注替代传统二维图纸 应用覆盖：

内容将是数字化营 销的灵魂，是增强 提升 V.I.P 种联盟方 式 打 客户关注度与吸引 力的核心要素 自我实现 造生态经济 Page 24 行业趋势及领先案例对甲方 健康数字化的 启示： 甲方 健康数字化战略基于零售 4.0 战略及行业 研 究输入，形 成从数字化愿景至数字化运营，即从战略至落地的逐层分解 甲方 健康零售 4.0 战略 体 现 提 升 资 基于大数据平台的 消费者分析 监 测 与 分 析 橱窗跟踪 基于大数据平台的消费者分析 业 务强相关 偏中后台与能力建 可考虑自建 20 23 · · 设 对甲方 的 启示 在 B2C 互动之外，考虑 B2B 端互动方 式 ， 使用数字化手段赋予门店店长和员工更 多信息和权利，使得销售人员能够提供 更 好 的 服 务 。 门 店 员 工 层 式 远 程 医 疗 平 台 家庭医生 在线问诊 线下上门 问诊 推介给第 三方 体检 机构 线上 ( 互联网 ) 信息流 对甲方 的 启示 作 为 阿 里 巴 巴 集 团 的 健 康 事 业 板 块 ， 阿 经家庭 患者订单 医生推 药 店 荐去体 检 处方 传

• Predix 管理云中运行的由大型工业机器 所 产生的数据 • 推出 24 种工业大数据产品 • 推出基于 IPAD 的工厂级别 IOS 应有程 序 IT 成就 主要启示 对标企业对集团信息化转型的启示 背景 GE 西门子 上海 电气 1• 普遍经历了信息化从 分 徐工 机械 • • • • • • - 8 - 4 2 6 3 5

我们秉承创新、 诚信的核心价值观 ， 为 祖国的工业无人机发 展尽一份绵薄之力。 瑞合玄武（成都）科技有限公司 一群身负专业背景和跨界经验的核心成员 P2 P3 15 年的无人机行业从业经验给我的启示 无人机平台本身好坏不是无人机行业应用成功与否的核心。 必须同时 具 备专业的知识储备和丰富的跨界经验 ， 才能打破天花板。 经过多年的发展 ， 以空间定位、 对地观测、 地理信息为核心的测绘技术

国资研究院混改，员工持股等 政府 对接 投决会是平台 公司与政府之 间有效沟通的 载体，有利于 划拨股权的有 效运作 1 发展 战略 业务 构成 发展 理念 激励 机制 国盛集团对集团的发展启示 3 4 5 2 与政府达成一 致的三年战略 规划，有效的 指引业务发展 方向 资本运营为主 要业务方向， 但同时也有部 分自营业务， 作为利润补充 一定程度上追 求投资回报 率，财务性指 标为主，同时 • 选取标杆 … • 对案例展开研究 3 标杆研究 并明确对标案例定位选择、业务布局、模式选择的底层逻辑，如企业所在省市产 业基础 / 特色、企业自身资源能力基础等因素影响，输出集团未来发展启示 核心功能定位总结 • 兼具投资运营功能，中间层主要承接以下使命  落实国家战略部署  推动区域经济发展  优化国有资本布局  服务国资国企改革  … 商业模式总结 • 主要收益来源包括产业投资收益、资本运作收 益、金融服务收益… 示意 定位选择逻辑？ 业务选择逻辑？ 模式选择逻辑？ 输出集团可借 鉴之处 • 对集团功能定 位的启示 • 结合集团自身 情况，业务布 局启示 • … 标杆研究 A— 集团总体战略框架 集团总体战略规划——框架全景图 • 国资国企改革趋势研究 • 重点产业分析 • 国资现状诊断 外部环境分析 • 十三五规划回顾

自动驾驶本质上也是具身智能的一类垂直领域，但自动驾驶的起步实际上比具身智能概念的普及早得多，这意味着自动驾驶的解决方案和技术经验 能够在人形机器人领域实现复用，自动驾驶发展历程为具身智能的路径探索提供了重要启示：具身智能将先聚焦单任务场景，采用分层算法框架， 选择容错率高的领域突破，逐步向端到端智能演进。 场景画像 我们认为短中期内，具身智能会先落地于 单任务，并完成任务内的有效泛化。 算法框架 短中期内优先采用任务规划和技能实现分 层的结构，长期再做端到端； 任务成功率的要求 因为考虑到现阶段算法的成功率还很有限， 因此短中期落地更适合聚焦于容错度较高 的场景。 亿欧智库： 自动驾驶带来的启示 具身智能的发展是一个长周期的事情 在智能发展的过程中会有一些渐进性的落地， 比如模型由分层到统一是大概率的事情。 高质量的数据是企业长期核心竞争力。 i 神经网络