来越由价格和价值驱动 的市场趋势。 其中最主要的挑战在于难以找到并实施员工 能够有效运用的技术。鉴于 CPG 制造业在制 造业总就业中占据相当大的比重，与其他行 业相比，该问题对 CPG 制造商的影响尤为严 峻。这揭示了一个更深层的问题 ：企业引进 的技术与现有员工技能水平之间存在脱节。 CPG 行业的挑战与未来展望 2025 2024 1 2 3 4 5 外部障碍 竞争 人员 通货膨胀和经济增长 这些发现与我们综合报告结论一致，不过 CPG 行业 对利用数据赋能人工智能表现出更高热忱，相关评 分超出综合平均值 5%。这些研究结果在印证 CPG 行业高度重视人工智能、并认可其技术竞争优势的 同时，也揭示了制造商数据收集能力与数据决策应用 能力之间的断层。 CPG 正借助人工智能弥合数据洞察缺口 45% 37% 38% 35% 34% 人工智能 / 应用人工智能 / 生成式人工智能 /

们问：它能否独立“发现”劳动分工和市场理论？ 我们的判断是，它极有可能 “描述”出劳动分工的现象，但很难独立 “提出”一套像《国富论》那样的、具 有抽象性和因果解释力的 “理论”。这其中的差别，揭示了 AI 的本质能力和人类社会科学家的独特角色。 AI 能力的天花板取决于它作为统计模型的本质。语言的统计模型具有三个功能：识别相关性、聚类词汇， 以及生成描述性总结。模型会通过分析海量文本发现 xn) 的概率，可以通过全概率公式展开为： p(x0, x1, . . . , xn) = p(x0) n ∏ k=1 p(xk|xk−1, xk−2, . . . , x0) (1) 这个公式揭示了语言模型的自回归（Autoregressive）结构。其中，xi 表示第 i 个词元。条件 xk−1, xk−2, . . . , x0 称为“上下文”（Context），或提示词（Prompt 本外损失与参数大小、数据量、训练轮数呈现负指数幂下降的关 系。近一段时间，随着推理模型的发展，又有研究认为模型的性能随着推理时长的增长而增长。 OpenAI 于 2020 年提出的原始拓展定律，揭示了大语言模型性能随规模扩展的规律 (Kaplan et al., 2020)。 研究表明，模型的交叉熵损失 L (即对数似然函数的相反数) 与参数数量 N、数据集规模 D（以词元数量计） 以及训练计算资源

平，要么需要重新人为修改程序和指令。具身智能技 术的进步慢慢会带来更拟人、更类人、某些方面更超 人的机器人。 本文通过对具身智能的核心概念、技术架构、应 用案例、发展挑战及未来趋势的全面分析，揭示了具 身智能在推动社会智能化转型中的重要作用。尽管 具身智能在发展过程中仍面临诸多挑战，如数据获取 与仿真鸿沟、硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦 理与安全等问题，但随着技术的不断进步和创新，这

些查询，恶意车辆可以推断出训练数据 的某些特征，例如某些车辆的车况信息或其他敏感数据。整个训练过程中的梯度都可能揭示敏感信 息[78][79]，甚至导致深度泄漏[80]，无论是对第三方还是中央服务器都是如此[81][84]。例如，如[82]中所述， 即使是一小部分梯度也可以揭示有关本地数据的大量敏感信息。最近的工作进一步表明，通过简单 地观察梯度，恶意攻击者可以成功窃取训练数据[80][83]。 数据整合关联分析，消除安全数据隔阂。平台接入网络、端点、身份认证等数据，关联分 析，提升告警准确度，消除安全设备孤岛。 5) 覆盖端点检测和保护，避免威胁检测盲区。借助端点行为分析等多种方式检测攻击，还原 攻击路径，全面揭示事件时间线和根本原因。 6) 安全编排自动化处置，缩短事件处置时间。联动编排安全设备，实现攻击源封堵，失陷主 机隔离等自动化处置能力，缩短事件处置时间。  安全运营体系建设目标： 绿盟科技

产品在运营核 心、边缘和云端对数据进行无缝集成，可确保数据的完整 性，可以在工业控制网络之外安全地共享数据。AVEVA PI System使企业内外的员工能够即时访问丰富的运营数据， 以可视化方式呈现趋势、揭示事物之间的关联、发掘新的 商机。 13 剑维软件水行业白皮书 业务挑战 水厂建设过程中产生了大量工程信息，这些信息，例如三维 模型、文档、数据表单等通常以各种不同的格式，存在于水 厂 分散难以

在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基 础性资源和战略性资源，也是重要生产力。 —— 习近平 数据：信息的载体， 无重量、易储存、可 重复使用的特性； 非排他、并联交互、 边际成本趋零的经济 性； 相关性揭示；模 型优化； 理论 二元论 三元论 四元论 六元论 七元论 名称 • 劳动 • 土地 • 劳动 • 资本 • 土地 • 劳动 • 资本 • 土地 • 组织 • 人力（体系 和智力劳

5 秒。这一现象表明模型在高负载情况下的计算资 源分配和调度机制仍需优化。为此，我们建议引入动态资源管理策 略，根据实际需求动态调整计算资源，以提升模型的并发处理能 力。 此外，测试结果还揭示了模型的泛化能力。在跨领域任务测试 中，模型在产业规划和经济预测等任务中表现良好，准确率分别为 89.6%和 88.2%。然而，在社会治理类任务中，模型的泛化能力较 弱，准确率仅为 76.5

光干扰而失效，可能致使系统无法及时警示分心驾驶， 进而在车道偏离时错失接管时机酿成事故。 图 4-3 SOTIF 的危害事件模型 如图 4-3 所示，SOTIF 的危害事件模型可通过可视化 手段揭示功能不足、触发条件与危害行为间的因果链。 例如，高速公路场景中，传感器受环境干扰误将路标识 别为换道车辆，触发不适当制动最终引发追尾；城市道 路中，系统未能有效识别异形交通参与者，导致车辆跟

5G+互联网赋能的设备数采、加工数量抓取、MES 条码流程管理 等技术建立灵活高效的过程质量控制体系,加强实时监控,降低不合格率、减少检 验工时，提高成品出厂合格率。 （4）通过企业实时管理数据采集和各个系统模块的互联互通，揭示重点工 位、产线的实时运行的质量、订单完成率、设备利用率等数据，提示生产制造的 运营实际数据与目标的差距，从而达成 PDCA 的管理循环控制，不断提升企业 的运营管理绩效水平。 （5）通过各