持有资产，而中国尚未加入 CRS（共同申报准则）下的自动信 息交换网络，难以获取境外金融账户数据。 2.财产估值难题：房产、艺术品、股权等非流动性资产的估 值缺乏统一标准，易引发税企争议。例如，某企业家持有的未上 市科技公司股权，其公允价值可能随融资轮次大幅波动，如何确 定计税基础成为难题。 3.核定征收滥用风险：部分高净值人群通过在税收洼地设立 个人独资企业，利用核定征收政策将劳务报酬转化为经营所得，

型将完全开源，包括公开技术报告并提供API 月之暗面 k0-math 主打数学推理能力，数学能力对标OpenAI o1系列；采用了全 新的强化学习和思维链推理技术，通过模拟人脑的思考和反 思过程，大幅提升了解决数学难题的能力，可以帮助用户完 成更具挑战性的数学任务 ；同时，该模型可能会过度思考的 问题，并需要进一步进行泛化 阿里巴巴 QwQ QwQ-32B-Preview，其推理能力在评测结果上超过o1-mini， 海量数据及复杂计算来优化模型参数，以 实现精准决策 。然而，当前硬件技术发展还无法完全满足需求，硬件性能提升速度跟 不上模型规模和复杂度增长，限制了研究进度，导致研究周期延长。  数据获取与质量难题 高质量数据是基础技术发展的关键，模型架构创新需大量不同类型数据来训练和优化， 以学习各种模式和规律；自主决策能力训练更需丰富的标注数据及反馈信息，以引导模 型做出正确决策。但实际中，数据存在获取困难、标注成本高、数据质量参差不齐等问 可定制性：能够根据企业内部的特定需求进行定制和调整，以适应不同的工 作流程和数据格式 • 高效性：快速处理内部任务，提高工作效率，减少人工干预的时间成本20 激发科技与创新活力  可能面临的挑战 • 技术选型难题：需要从众多的 AI 和 LLM 工具中选择适合企业内部需求的， 可能面临功能不匹配、兼容性问题等 • 员工适应问题：员工需要学习新的工具和工作方式，可能存在抵触情绪或学 习成本高的情况 • 数

头企业为牵引，政府支持引导上下游协同拓展，推进梯度布局。一线城市吸引中企海外职能中心总部 落户，整合金融、供应链及专业服务资源，强化产业全球影响力和供应链枢纽功能。海外项目更进一 步呼唤园区开发运营出海拓展，解决所在国产业园区运营难题。47 罗兰贝格中国行业趋势报告 趋势 09 趋势 10 趋势 07 趋势 08 绿色基建集约需求呼唤零碳园区 伴随着企业碳足迹认证需求扩大，亟需以园区绿色基建集约化解决企业减碳的共性问题。探索园区 要战场。以往资本投资驱动的增长模式在产能过剩与收益下滑的背景下难以为继。如何引导 产能优化与技术革新，如何平衡低碳转型与经济收益，如何破解全球扩张与地方保护这三 大矛盾，将是能源与公用事业企业不得不直面的难题。“雄关漫道真如铁，而今迈步从头 越”。我们总结了行业的五大关键趋势，帮助企业明方向、识机遇、辨策略、从头越。 Energy & Utilities 行业趋势 能源与公用事业 56 罗兰贝格中国行业趋势报告 大电源，在2024年实现了“24”里程碑 - 即发 电量占比超过20%，装机占比超过40%。但在这个历史性时刻，电力央国企却开始纷纷复盘和调整新 能源开发节奏，凸显出本轮产业周期的系统性和结构性难题。一方面上游制造商陷入全面产能过剩， 光伏组件以及储能产品大打价格战，甚至跌破成本价参与竞标；另一方面下游电价下行，并网受限， 隐性成本上升等问题持续拉低项目收益率，甚至抵消了制造端不惜牺牲利润所带来的成本优势。正