招商引资正在经历一次安静但深刻的变化。过去地方招商常用的语言是土地、厂房、补贴、税收和落户；现在更关键的词变成场景、数据、算法、基金、人才、合规和生态。5月20日，北京市政府2026年立法工作计划公布，人工智能产业发展条例草案、民营经济促进条例草案、测绘地理信息条例草案等进入视野。这不是一条普通政务新闻，而是北京数智产业招商方式变化的信号。

对于大模型、大数据和人工智能企业来说，选择一座城市，不只看成本，更看能不能获得真实场景、可信数据、稳定规则和产业协同。北京作为科技创新中心，过去拥有高校院所、总部经济、资本市场和人才优势；现在通过立法和制度供给把这些优势转化为可预期的营商环境，招商逻辑自然会从“给条件”转向“给确定性”。

一、从优惠到规则

传统招商引资有一个隐含前提：只要地方给出足够优惠，企业就愿意来。但数智产业不是简单产能搬迁。大模型企业需要算力、语料、应用场景和合规边界；数据企业需要数据确权、流通机制和安全规则；产业互联网企业需要龙头客户、供应链资源和跨部门协同。单纯优惠无法解决这些问题。

北京此次立法计划中，人工智能产业发展条例草案与民营经济促进条例草案并列出现，很有指向性。前者关乎新技术产业生态，后者关乎市场主体信心。公开信息显示，民营经济促进条例草案围绕公平竞争、规范经营、服务保障、权益保护等方面建立制度安排，并强调市场准入、公平竞争审查、融资支持、人才服务、数据要素赋能、知识产权保护等内容。对于数智企业而言，这些都不是抽象条款，而是决定能否长期投入的基础设施。

招商真正进入高质量阶段后，城市之间比拼的不再是谁承诺更多，而是谁兑现更稳定。企业最担心的不是没有优惠，而是政策不连续、审批不透明、场景不开放、数据不可用、回款不确定、知识产权保护不足。北京用立法方式回应这些问题，等于把招商从项目洽谈提升为制度竞争。

二、场景是入口

数智产业招商最稀缺的资源不是写字楼，而是真实复杂场景。大模型只有进入政务服务、城市治理、医疗健康、工业制造、金融风控、文旅消费、交通调度等场景，才能从演示能力走向生产能力。北京在超大城市治理、科技创新和公共服务方面拥有大量场景，关键在于能否有序开放、可复制推广、形成商业闭环。

此次立法计划还涉及测绘地理信息条例草案。公开信息提到，北京围绕智慧城市和全球数字经济标杆城市建设，推动基础地理信息、遥感影像、实景三维等数据资源与跨领域数据深度融合，并建设时空公共数据专区。这样的信息对招商引资非常重要，因为它说明数据要素不再只是概念，而是在城市治理中形成可调用、可交易、可监管的资源。

对大模型企业来说，城市级场景意味着更高价值的训练、推理和应用验证机会。比如，交通导航、共享单车定点停放、城市空间治理、文旅导览、公共安全应急、地下空间管理，都需要地理信息与AI能力结合。企业如果能在北京这样的复杂场景中跑通产品，就更容易向其他城市输出解决方案。这种“北京验证、全国复制”的能力，比一次性补贴更有吸引力。

三、基金要懂链

政府投资基金在新一轮招商中也需要换挡。过去一些地方设基金，容易变成“项目落地配套资金”或“招商承诺工具”。但数智产业链高度复杂，早期研发、模型训练、应用落地、行业解决方案、生态伙伴并不处在同一风险层级。如果基金只追求短期财务回报，可能不敢投前沿技术；如果只做政策性撒钱，又容易形成低效投资。

北京数智产业更适合发展“懂链条的耐心资本”。所谓懂链条，不是只看单个明星企业，而是看模型层、算力层、数据层、工具层、应用层和行业场景之间的耦合关系。比如，一个大模型公司如果没有行业数据和客户场景，技术领先很难转化为收入；一个数据企业如果没有安全合规和流通机制，数据价值难以释放；一个产业应用企业如果没有龙头客户牵引，很难形成规模化产品。政府基金应当围绕链主企业、关键环节和场景落地进行组合投资，而不是追逐概念。

这也是招商引资的新方法：用基金撬动生态，而不是用基金替代市场。基金可以投早、投小、投硬科技，也可以通过子基金、并购基金、产业基金引入社会资本；但更重要的是，它要与场景开放、政策服务、人才引进、知识产权保护形成联动。如果基金投了企业，却没有场景；给了场景，却没有采购机制；提供了采购，却没有数据合规，产业仍然难以长大。

四、数据要素化

数智招商的核心变量是数据要素化。数据只有被确权、治理、定价、流通和安全使用，才能真正成为产业资源。北京在测绘地理信息、时空数据、数字经济标杆城市建设方面的探索，为地方政府提供了一个启发：招商不只是引企业，更是组织数据资源和应用需求。

很多地方想发展大模型，却忽略了一个现实：通用模型并不能自动解决本地产业问题。真正有价值的是“行业数据+业务流程+模型能力”的组合。地方政府如果能梳理本地制造、交通、能源、文旅、医疗、政务等领域的数据资源，建立合规开放机制，再通过政府投资基金和场景项目吸引企业，就能形成更可持续的招商模式。

北京的优势在于，它既有科研能力，也有城市治理场景；既有总部企业，也有资本市场；既有政策制定能力，也有应用示范需求。人工智能产业发展条例若能进一步明确产业支持、场景开放、数据使用、安全治理和责任边界，就会给企业一个非常清晰的预期：在这里创新，不是短期试点，而是可以进入制度化、规模化、产业化通道。

我的独立判断是，未来国内招商引资的分水岭，不是“有没有AI产业口号”，而是“有没有可使用的数据、可落地的场景、可持续的资本和可预期的规则”。北京正在把这四件事向同一个方向整合，这比单纯发布产业规划更有含金量。

五、企业视角

从企业视角看，一座城市是否适合落地数智业务，通常取决于四个问题。第一，客户是否真实。企业需要的不是参观接待，而是能签合同、能验收、能复购的真实客户。第二，数据是否可用。没有数据，大模型只能停留在通用问答，很难深入业务流程。第三，政策是否稳定。企业不怕规则严格，怕的是规则变化频繁、责任边界模糊。第四，生态是否完整。算力、人才、资金、应用伙伴和行业客户缺一不可。

北京的优势在于四个条件相对齐全。高校和科研机构提供人才与技术，央国企和总部企业提供复杂客户，资本市场和金融机构提供资金通道，城市治理和公共服务提供应用场景。立法计划则把这些优势进一步制度化。对于外地政府来说，未必能完全复制北京资源，但可以复制北京的组织方式：先用规则提升确定性，再用场景创造需求，最后用资本放大生态。

企业也要调整自身招商沟通方式。过去很多科技企业喜欢向地方展示模型参数、技术奖项和行业排名，但政府真正关心的是能解决什么问题、需要哪些数据、多久能见效、责任如何划分、成本如何控制、能否本地化运营。谁能把技术语言翻译成治理语言和产业语言，谁就更容易获得场景。

六、防止泡沫

数智招商最需要警惕泡沫化。大模型很热，但不是每个城市都需要重复建设底座模型；数据中心很热，但不是每个园区都适合上马高耗能项目；产业基金很热，但不是每笔投资都能带来产业链。地方政府如果只追热点，容易形成“规划很宏大、项目很分散、效果很有限”的局面。

更稳妥的做法，是选择本地最有基础的产业切入。例如制造业强的地区，可以先做工业质检、设备预测性维护、供应链协同；文旅资源强的地区，可以做智能导览、内容生成、客流预测和消费转化；城市治理压力大的地区，可以做排水监测、交通调度、政务热线和应急指挥。把一个垂直场景做深，比同时喊十个口号更有价值。

北京的案例也提醒企业和政府，合规不是创新的阻碍，而是创新规模化的前提。数据安全、算法治理、知识产权和责任边界越清楚，越能吸引长期资本和头部客户。没有合规底座的创新，只能做短期试验；有制度保障的创新，才可能变成产业。

七、组织能力

数智招商最终考验的是政府组织能力。一个AI项目落地，往往需要发改、工信、科技、数据、财政、国资、园区和应用部门共同参与。任何一个环节不通，企业都会感到效率下降。北京通过立法、平台和场景把多部门目标对齐，释放的是“城市作为一个整体客户”的能力。其他地方如果想提升招商质量，也要减少部门之间的信息孤岛，让企业面对的是清晰入口，而不是多头协调。

结语

AI立法前夜，北京招商正在从资源招商、政策招商，转向规则招商、场景招商和生态招商。对数智企业来说，一座城市最有吸引力的地方，不是一次性给多少优惠，而是能不能让技术安全地试、真实地用、持续地卖、稳定地成长。

从这个角度看，北京的经验不是简单复制一个AI园区，而是复制一种组织方法：以制度稳定预期，以数据连接场景，以基金分担风险，以龙头企业牵引生态。地方招商若能学到这一层，就能少走很多概念化弯路。

大数据与AI人工智能+招商引资模式与工具方法解析

课程背景：

招商引资是改革开放以来推动地方经济发展、优化产业结构的重要手段大数据与人工智能（AI）技术正在革新招商引资的模式和工具方法结合现代信息技术，招商引资不再是传统的单纯依赖人脉和经验的方式，而是通过大数据分析、AI智能预测等手段实现更加精准和高效的招商引资2026年大数据和人工智能技术的智能搜索与大模型在招商引资智能搜索、数据挖掘与分析、自然语言处理（NLP）、智能推荐系统、数据可视化领域实现了实践应用的可能，将招商引资工作与达模型进行结合，同时开创性的将企业大数据信息的130余条字段信息（例如注册资本金、营业范围、法人信息、对外股权投资关系、工商风险等）和大模型人工智能自身训练的招商模型（产业链招商大模型、补链延链强链招商模型、产业聚集招商模型、产业关联招商模型等）结合，将招商引资企业项目意向名录输出，同时对有效投资信息识别促成招商引资高效精准，落地速度快时效及时本课程将从两个角度具体解析大数据招商引资模式（通过山禾云招平台的实战演练）、大模型人工智能（通过大模型招商软件山禾云招演示）+招商引资模式，以及大数据与大模型招商引资结合进行招商引资工作的具体实践方法，本课程既包含传统的招商引资的课程内容解读，包括产业招商工作方法与工作流程、招商引资组织体系架构、招商引资信息获取渠道、招商引资服务与营商环境打造、国内各地主要城市招商引资实践的先进经验、招商引资客户的识别、招商引资落地谈判同时也包括大数据辅助产业分析、大模型辅助产业链拆解、大数据产业招商地图绘制、大模型精准招商客户信息筛选与识别、大模型精准招商报告撰写、产业热力图绘制、区域产业招商前期大模型研判等

本课程也将运用招商引资小程序山禾云招，和学员通过互动式教学，详细解析区域分析、产业分布分析、投资分析、片区资料查询、产业链分析、企业画像与分析、招商全流程管理、招商企业智能匹配与推荐等实践操作

课程收益

思维升华：产业规律如何通过AI模型转化为高价值的招商实战抓手

实战闭环： 完整获取从“数智化产业地图绘制”到“投后服务价值倍增”降维打击

精通130余条企业核心字段的穿透应用，实现精准画像并高效识破

掌握AI提示词（Prompt）技术，实现招商报告、谈判方案及推介话术的自动化产出

学会利用大数据构建非租金盈利体系，将园区服务转化为可变现的资产增值能力

大模型解构新兴招商引资模式，如链长制招商、集群式招商和龙头招商，探讨实施效果

利用大数据与大模型工作提供招商引资前期产业规划、招商行动方案制定、产业地图、招商目标企业精准筛选与识别等

掌握大数据与大模型招商引资信息的挖掘与招商引资信息的甄别

掌握合肥模式、昆山模式、张江模式、中南高科模式、华夏幸福、龙头招商等案例

掌握招商引资企业服务的全流程体系与企业精准服务与增值体系构建

课程时间：1天

课程对象：政府部门、高新园区、工业园区、新区、城投公司、地产类企业

课程方式：实战讲授+案例分析+调研问卷+模式解析

课程大纲

第一讲 大数据与人工智能+招商引资模式的基本逻辑

一、 大模型解析：人工智能的核心引擎

1. 大模型的核心优势

a) 参数规模大，智能水平高

b) 能处理复杂任务，泛化能力强

c) 减少定制开发，节省企业成本

d) 自动化程度高，持续迭代升级

2. 主流大模型类型

a) 语言大模型：擅长文本与对话

b) 视觉大模型：看懂图像与视频

c) 多模态大模型：综合处理多种信息

d) 生成式模型：自主创作内容

3. 大数据支撑作用

a) 数据量大，训练更精准

b) 处理速度快，响应实时需求

c) 来源多样，适应不同场景

d) 数据经过清洗，结果更可靠

1. 大数据的来源

a) 社交媒体数据

b) 传感器和物联网（IoT）数据

c) 电子商务数据

d) 企业数据

e) 政府和公共数据

f) 医疗健康数据

二、 大数据与大模型：招商实战新引擎

1. 看准产业基本盘

a) 分析本地产业家底

b) 看清链条缺哪一环

2. 招商不靠感觉靠算法

a) 量化项目落地可能性

b) 优先跟进高成功概率

3. 用AI预判产业风口

a) 训练模型读懂产业趋势

b) 提前布局新兴机会赛道

4. 数据驱动精准招商

a) 从“广撒网”到“精对接”

b) 用数据匹配项目与资源

第二讲 大数据和大模型智能体招商系统的特点

1. 大数据能力

a) 多源数据接入

b) 支持对接至少N类数据源（政府产业、企业信用、招商项目等）

c) 实时数据处理

d) 支持流式数据处理，数据更新至分析延迟≤5分钟

2. 数据治理与质量

a) 提供数据清洗、去重、标签化工具

b) 每月生成数据质量报告

3. 大模型与AI能力

a) 产业分析模型

b) 内置区域产业分析模型，识别产业链关系与缺口

c) 输出招商匹配度评分

d) 企业匹配与推荐

e) 基于企业画像与政策，实现智能项目推荐

4. 落地概率评估

a) 构建项目落地概率模型，输出量化评估结果

5. 政策智能解析

a) 支持招商引资政策文件自动解析与匹配

第三讲 招商引资策划期——逻辑升华，数智定航

一、 规律即算法：经济地理逻辑的数智转化

1. 规律即算法：经济地理逻辑的数智转化

a) 集聚效应实战应用： 利用AI识别区域产业“磁场中心”，精准锁定高概率配套企业

二、 梯度转移趋势预判： 依托大数据监测成本红利，预测产业链跨区域流动的黄金窗口

2. 产业深度扫描：用数据构建本地“坐标系”

a) 比较优势建模： 融合基建、土地、政策等127项指标，由AI生成定制化投资建议

补链强链精准研判： 拆解138条成熟产业链，算法自动识别本地生态缺失关键节

3. 数智行动方案：一键生成实战“作战图”

a) 目标区域精准锁定： 依托GIS产业热力图，划定高潜力企业集聚的招商“轰炸区”

b) 自动化方案撰写： 大模型根据定位，自动产出包含路径、分工、话术完整执行方案

三、 招商信息挖掘期——情报穿透，按图索骥

1. 数智情报网：全天候捕捉企业扩张信号

c) 异动信号监控： 实时抓取股权、高管、环评等变动，识别“要搬家”的战略信号

d) 隐形冠军穿透： 深度挖掘百余条核心字段，海量信息精准锁定高产出目标名录

4. 精准甄别：识破骗局与分级管理

a) 5W2H智能甄别模型： AI辅助识破投机骗局，自动过滤不实投资与政策套利信息

b) 落地概率量化预测： 输出项目从“意向”到“落地”的确定性分值

四、 招商引资对接期——价值输出，智取谈判

1. 谈判外脑：基于博弈论的决策辅助

a) 选址比选推演： 预测竞对园区策略，AI自动生成差异化谈判说辞与反制方

b) “微笑曲线”算账法： 针对研发、制造不同环节，自动产出投资ROI报告

5. 文书提效：高专业度的数智商务攻势

a) 协议风险智能审核： 利用NLP技术审核合同，防范违反经济规律的过度承诺与法律风险

b) 营销材料智造： 利用大模型快速整理数据，输出冲击力推介PPT与招商词

五、 招商落地服务期——价值共生，盈利闭环

6. 运营赋能：构建“非租金”核心竞争力

a) 政策对标： 智能对标政策与企业标签，通过超预期的服务体验锁定优质客商

b) 依托大数据匹配园区供需，促进上下游成交，将园区变身产业超市

7. 资产升值：动态监控与智能退出机制

a) 健康度实时监测： 动态预警用电、财税、用工异动，在风险爆发前介入精准赋能

b) 闭环退出： 基于后评估系统识别低效项目，计算用地回收与资产重组的最优路径

8. 园区项目投拓区域全景可视化概览

a) 区域经济情况概览

b) 区域产业汇总分析

9. 招商物业土地资源概览系统

a) 当地招商资源园区数量

b) 工业用地、商业用地、写字楼存量

10. 产业规划产业定位工具系统

a) 大模型拆解产业链至第三级

b) 138条国内成熟产业链条

c) 产业全景突破搭建

d) 产业发展现状分析以及全国产业格局对标

e) 产业发展自动化报告解析

f) 产业专业分析报告整理

11. 招商企业名录输出

a) 企业全维度分析

b) 招商企业关联图谱

c) 招商企业招商路径分析

d) 招商人员个人信息库搭建

六、 大数据招商软件精准筛选招商引资项目

1. 招商资源筛查

2. 招商优企推荐

3. 大数据实现招商渠道自动化

4. 中介招商

5. 商帮招商

6. 商会招商

7. 协会招商

8. 银行对公

9. 基金招商

10. 老带新客

11. 技术平台

12. 顾问招商

13. 飞地招商

14. 产业链招商

第四讲 大模型招商软件实战演练

一、 山禾云招大模型招商系统演练

1. 区域产业分布热力图绘制

2. 企业从某区域到本地投资投资落地概率分析

3. 企业投资可能性分析报告以及招商实施措施部署

4. 产业链招商强链延链补链招商工具

二、 数智化招商工作坊演练

1. 学员根据自身所在园区进行招商引资实战模拟演练

2. 数值化精准产业客户挖掘机客户画像prompt自然语言挖掘

3. 产业地图与产业规划数智化演练

4. 写字楼租约到期检索与预测

5. 企业触达话术及营销方案制定

6. 楼宇经济产业分布及产业概况依托企业数据推演

三、 按图索骥-大模型制作产业地图

1. 如何制定一张符合本区域产业定位的招商引资地图

a) 如何做好产业定位

a) 利用大数据算法和机器学习模型，整合地理、经济和社会数据，评估资源、基建、政策和市场

b) 利用历史趋势与预测模型分析潜在增长点和投资机会

b) 如何了解一个产业的成本构成

c) 通过大数据技术搜集数据精准分类和展示区域内企业

d) 利用数据多维度分析和检索，人工智能整合形成系统化招商分析报告

c) 如何结合127项数据构建本地产业优势

e) 利用可视化工具结合信息系统（GIS）直观展示企业位置与周边环境

f) 通过大数据收集财务健康、市场表现、位置分析、市场潜力评估、风险识别、竞争格局解析及回报投资预测

d) 如何找到目标招商企业

g) 集成多种实用工具，大数据分析技术和智能算法，对全国企业数据进行深度挖掘和分析

2. 产业地图招商引资需要标注哪些信息

h) 园区规划、建设与发展信息，涵盖地理区位、基础设施、产业布局、政策支持及企业入驻情况

3. 如何根据产业地产确定近期的产业转移动向与流向

i) 结合人工智能解析行业内部各环节运作机制，包括原材料供应、生产制造、分销物流到终端销售

j) 识别价值创造过程中的关键节点和参与者，评估上下游关系及影响

4. 如何锁定招商目标区域

e) AI如何协助我们

k) 利用人工智能，输入全国企业信息数据

l) 整合多渠道数据算法筛选潜在项目，输出项目和评估可行性

m) 可视化展示：以直观方式展示分析结果

n) 分析企业数据，挑选投资项目和合作伙伴

5. 如何针对招商目标区域进行信息轰炸

6. 确定企业落地概率后的招商战略扩围与扩维

f) 扩围-扩大产业招商地图面积

g) 扩维-增加产业招商的产业能级

第五讲 招商引资路径与信息获取途径

一、 招商引资项目信息获取

1. 数字化“天网”：大数据精准挖掘

a) AI商机抓取： 利用爬虫技术监控企业扩产、高管变动及专利申报

b) 环保预警监控： 通过环评公示与招投标公告，提前锁定选址动向

c) 舆情画像分析： 24小时监控全网投资动态，实现商机自动化推送

2. 二、 专业化“地网”：全触点资源触达

a) 全球招商伙伴： 联手专业中介、商协会，购买精准选址情报服务

b) 驻点招商网络： 在一线城市设立飞地中心，紧盯产业转移源头信息

c) 产业链老带新： 深度经营园区龙头，挖掘上下游企业投资意向

3. 三、 内生化“人网”：全员招商服务转化

a) 服务专员反馈： 建立一企一专员制，通过政企交流捕捉扩产需求

b) 部门协同联动： 整合政数局、投促局数据，构建信息共享资源池

c) 考核激励机制： 设立有效线索奖补，激发全员收集高质量情报动力

4. 管委会推荐-你的区域比我好，但是我的地比你多

二、 大数据驱动的招商引资新范式与智能策划

1. 传统招商方法的数字化升级

e) 小分队招商：利用数字画像精准锁定拜访目标

f) 参加行业论坛：通过舆情监测筛选高价值参会企业

g) 上门拜访客户：基于知识图谱进行拜访前的背景穿透

h) 组织招商活动：利用虚拟现实（VR）与元宇宙增强推介体验

i) 区域驻点、飞地招商：构建云端飞地与数据共享机制

j) 聘请中介机构：利用招商大模型筛选匹配度最高的第三方

k) 顾问招商：建立专家智库数据池与自动推荐系统

l) 学术研讨会招商：从专利数据库中挖掘产学研转化机会

12. 新兴招商方法与AI模型策划

a) 股权招商：另类数据（如克强指数）在企业估值模型中的应用

b) 产业基金招商的作用：利用AI预测模型分析基金投向与赛道爆发点

c) 产业集聚招商：产业链图谱解析万达广场的生态聚合逻辑

d) 互联网+招商：“三查”工具在企业信用大数据画像中的应用

e) 大数据招商：企业老板的社交关系图谱与动态轨迹如何获取

f) 云计算招商：Python爬虫与RPA机器人在信息抓取中的实战

g) 技术平台招商：如何建立基于技术供需数据匹配的招商联盟

h) 政府合作招商：基于跨区域数据协同达成招商利益共享联盟

i) 产业链投资招商：供应链金融数据透视下的强链补链逻辑

j) 大数据算法+人工智能：通过统计全国多维度数据，实现招商地图数据可视化

三、 数据和智能体辅助下的招商引资项目实施

1. 投资商考察对接

k) 核心理念：利用客户数据洞察提升接待体验

l) 客商不是官员：企业画像分析避免行政化接待误区

m) 客商不是游客：沉浸式数字沙盘展示核心投资价值

n) 客商不是食客：商务偏好数据分析定制个性化接待方案

13. 投资商选址比选

a) 核心理念：基于AI选址模型的决策辅助

b) 你一定不是他的唯一：竞品区域数据对比分析报告

c) 站在对方的角度来算账：利用成本测算模型生成投资回报率分析

d) 案例解析：基于大数据重构红牛工厂选址维度的智能报告

14. 招商谈判

a) 核心理念：大语言模型辅助的话术与策略

b) 别把天聊死了：利用NLP情感分析把握谈判火候与节奏

c) 和关键的人谈：通过股权穿透技术识别真正的实控人

四、 招商引资项目签约及后服务

a) 核心理念：全生命周期数据管理（SOP）

b) 最好的投资就是持续在一个地方投资：企业经营数据监控预判增资扩产需求

c) 自己人不要卡死自己人：利用数字化营商环境平台打通审批堵点

五、 招商引资项目落地甄别与跟踪

1. 标准招商系统信息收集指标体系与数据仓库建设

15. 项目信息甄别内容5W2H模型的AI智能问答应用

a) 案例解析：招商引资的效率既取决于努力也取决于算法模型

b) 全维数据结构化解析（5W2H）：

i. Who（谁）

ii. Where（哪里）

iii. What（什么）

iv. When（何时）

v. Why（为什么）

vi. How（怎么做）

vii. How much（多少钱）

第六讲 数智化赋能招商引资增值体系与招商产业服务

一、 产业企业入园后的数智化运营升值业务体系

1. 股权投资：产业投资基金的智能风控与投后管理

2. 债权融资：对接银行、信托、担保的企业信用数据贷

3. 工商注册：一站式智能审批服务终端

4. 人力服务：人才大数据库匹配与薪酬指数分析

5. 税务筹划：政策算法匹配霍尔果斯与影视文娱案例

6. 高新技术企业申请：利用专利大数据精准匹配国家财税政策

7. 技术共享：技术交易平台数据验证获取的及时性、合法性

8. • 8. 设备共享：工业物联网（IoT）连接茅台酒厂周边的小酒厂案例

二、 招商引资行业知名企业数字化招商方法与模式深入解读

1. 投行模式招商：上海张江高科“基地+基金+数据”的招商模式

2. 中国最牛厂房招商企业：深圳伙伴地产私域流量池与大数据选址模式

3. 中国最低调招商企业：上海宋乔实业——从园区运营到数据驱动投资第一企

4. • 4. 招商引资中介介绍与业务模式解读：谷川联行云端招商数据系统

三、 招商人员的数智化能力提升

1. 成为产业专家：熟练使用AIGC工具生成产业分析报告

2. 熟悉相关投资流程和手续办理：掌握网上政务大厅与数字化审批流

3. 掌握本地情况，多调研多走访：建立本地产业经济数据库

4. • 4. 良好的沟通与协调能力：人机协同，善用智能助理与协同办公软件

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北京数智产发科技有限公司

北京数智产发科技有限公司(简称“北京数智产发”)是一家通过大数据与大模型技术进行全国产业信息数据收集、结构化处理、以及分类查询、精准分析与招商引资信息挖掘和筛选的一家数据型科技公司。北京数智专注于国内产业园区在招商引资过程中的产业招商业务，通过针对具体招商园区的基本招商要素数据化运用产业地理经济模型，通过大数据库内的产业企业结构化数据匹配，分析企业招商引资的可能性。

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