差距是积极性，但太大的差距就是不和谐。内政：扶贫脱贫、高管降薪、反腐败（含约束三公消 费）、房住不炒、思政工作。 10/19/2025 24 转型升级四部曲：去库存、去产能、新产品、新行业 2020 年新冠病毒或将加快全球供应链重构，争夺市场购买力（需求）的竞争会异常激烈 城镇化、全球化、数字化：三大动力、改革、创新（发展、改革、稳定三者关系的处理） 走势图的诉说：传统增长方式难以为继，创新要素组合方式、发现经济成长新逻辑 、企业数智化创新的新战略理念 1 以用户运营为中心，是企业数智化转型的起点，也是未来企业 经营的中轴； 2 围绕这一起点，经由“需求端数据智能 + 供需协 同 的全链路数字 化 + 供给端数字基础设施重构”； 3 最终实现企业“可持续增长”的发展目标。 数智化创新的核心：建立全方位、多层次的数字链接，实现数据智能 “ 数据全景 (Data Landscape) 是物理世界在数字化世界的投影。实际上在数字化世界建 数智化基础设施 企业数智化指数框架示意图 用户运营新能 力体系 用户需求的数 字表达与预见 能力 供给端数字基 础设施重构能 力 组织数智化匹 配能力 组织数智化规 划能力 供需全链路数 字交互能力 3 、以企业数智化指数框架为牵引修炼用户运营新能力用户运营新能力体 数智化新战略的实质，是建立一套用户

关键业务应用借助人工智能的优化与改造； 工厂存在大量信息孤岛 设备缺少联网监控与优化 如何利用数据提质降耗 现有生产多个系统数据孤立，信息断层，满足不了 不断扩展的产品种类与生产需求，需要在新的平台 上重构整体生产过程。 异地多工厂，不能对生产设备联网有效监控，总部工 艺专家不能第一时间解决生产现场问题。 海量检测数据，没有被有效用于缺陷检测 某光纤工厂 — 构建工业互联网，助力企业数字化转型 与设备部、工艺部门一同增加设备、 环境、能耗相关传感器，对已有传 感器进行“光”传感改造 传感器 • 建立 3D 工厂仿真模型 • 实时与沙盘传感器数据联动 • 建立异常指标报警的机制 • 整合、重构已有 IT/OT 系统 数字工厂 智慧工厂 – 数字孪生（实时），从园区、工厂、车间到设备，能耗优化 41 41 A11 ： SAP 数字化制造实施 业务应用规划 企业级 AI 平台架构 智能制造应用 数据治理 数据中台 信息安全 机器学习 数据化转型战略 数字化成熟度评估 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 特定业务系统智能化重构 应用微服务化规划 数字化业务模式 企业级 IT 治理 智慧供应链应用 运筹优化 知识图谱 双态 NewIT 规 划 数据智能规划 智能应用规划 数字化营销应用 多行业实践

AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ AI Powered Engagement 谨此献给所有致力于用技术重塑汽车未来的同行者——让我们以 AI 为笔，共绘智慧 出 行的新蓝图。 智 己 汽 车 红 中 国 信 通 院 卷首语 随着生成式人工智能的突破性发展， 大模型技术正以前所未有的深度重构汽车产业 “全 目录 — — 报 告 摘 要 .......................................................................... 基础层实现全员办公智能化以提升效率；运营层在财务、供应链等领域 嵌入 AI 引擎以提升响应敏捷性；战略层则聚焦研发、生产到用户运营的专业 价值 链，借助 AI 实现从“机械制造”向“移动智能体”的根本性转变。 AI 重构汽车产业价值链 AI 赋能研发设计 AI 技术深度革新了汽车研发流程。它使用生成式算法，依据设计目标 和 物理参数自动创建设计方案并进行优化。高度逼真的虚拟仿真平台模拟复 杂环 境以大幅减少

数字化资产管理 • 多渠道整合营销 • 数字化媒体分析 • 合作伙伴管理 • 产品服务化转型 • 服务数字化改进 • 智能化客服 • 反欺诈 • 数据变现 • 业务模式创新 • 价值链重构 • 构建生态体系 1 2 3 稳态 IT 系统微服务化咨询（规划、应用、与选型） 稳态 OT 系统微服务化咨询（规划、应用、与选型） 企业级数据中心规划 基础设施全球化规划 云架构（公 数字化整合营销 智能化服务转型 数字化新业务模式 大数据应用规划 数据体系与数据湖架构 物联网应用规划 物联网与边缘计算架构 AI 业务应用规划 企业级 AI 平台架构 特定业务系统智能化重构 统一数字化平台架构 数据治理 平台治理 IT 系统架构 数字化组织文化与管理变革 数字化成熟度评估 企业数字化转型战略规划 与时俱进的方法体系 —— 从实践中不断沉淀与更新知识资产，始终保持行业前沿 敏态双态 IT 架构帮助 企业应对不同的信息化支撑与 运营管理需求 多维度体系化帮助企业评估现 有的信息化能力与信息化资产 双态 IT 架构设计方法论 集团级微服务能力框架，帮助 企业从评估，拆机，重构等多 阶段构建企业微服务能力 微服务能力框架 基于行业实践与积累，形成 了电力投资领域的信息化能 力模型 企业信息化评估方法论 15 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会

management 智能生产 Intelligent production 智能物流 Intelligent logistics 供方 管理 采购 周期 模具 保障 布局 优化 2025 年 破局重构 2026 年 精细运营 创新供应商： 15 项 创新供应商： 5 项 精益领先 基础 / 方 向 精益 基础 思路：围绕精益基础建立 MBS 、价值流、品质内建、人才育成三级供应体系，以十六维度运作支撑其持续改善 目标：构建完善的品质数据采集、分析、闭环、控制管理系统 思路：通过数据体系重构、流程梳理优化、系统集成控制实现制造全程的品质管控覆 盖 质量管理信息化 整体规划 计划一体化 生产透明化 物流智能化 （路径三体现） 品质体系化 决策数据化 • 品质追溯分析、大数据系统 返修、尾数、不良品管理，错漏装防呆系统； 质量管理模型库 • 流程梳理优化 流程梳理优化 n 品质体系化 目标：构建完善的品质数据采集、分析、闭环、控制管理系统 思路：通过数据体系重构、流程梳理优化、系统集成控制实现制造全程的品质管控覆盖 决策层 管理层 控制层 执行层 智慧管理 Wisdom management 整体规划 计划一体化 生产透明化 物流智能化

第四次工业革命在汽车产业结构 的转 变方向，已然明晰可见汽车产业 正向 新能源电动、自动驾驶等高端智 能、 服务化转移 技术驱动 数字技术正全面融入车企全生命 周期 运营体系，深度重构汽车价值链 及运 营模式。 市场驱动 车企的销售压力倍增，新客户获 取越 来越难，倒逼车企转向精细化运营。 汽车行业竞争不断加剧，变化结 构加 快、强弱差距在拉大、智能化程 系内植入 AI 引擎，显著提升供应链响应速度与合规敏捷性。 顶层直指专业部门 AI 化重塑核心价值链——这正是本报告的核心视角： 我们聚焦研发设计→ 生产制造→用户运营等汽车专业价值链的 AI 重构，深入 剖析 AI 如何深度改造汽车研发、制造、营销等专业领域，例如用生成式 AI 替 代 80% 实车路试、通过量子化需求洞察精准定义爆款车型、构建预测性维护 系统等。 三个层级形成有机整体：办公 • 数字时代，车企在快速地从传统以网点为中心的销售，转向以消费者为中心的业务模式。随着数字商城、智能门店、全 渠道营销等渠道的快速发展，当前的汽车零售正在通过各种数字化技术打通数据壁垒，在重构线上线下零售场景的同 时，优化消费者全渠道购物体验，通过将消费者数据转化为效率，成功实现汽车零售。 移动导购 pad 收银系统 消费者 第三方营销平台 官网系统 微信 / 微博 1

套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开 放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 保项目 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王”、“渠道为王”、“流量为王”三个发展阶段后，正在向“体 验为王”演进。消费者日趋理性且重视体验，消费市场分层重构，让零售业竞争从粗放式流量争 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从

整合不同应用系统，实现端到端 的 全流程贯穿 • 提升管控， 实现兼顾管控和业务 效 率的多层次应用体系 • 管理和 IT 进一步融合，基于数据 的 决策体系，提升信息化价值 通过全局性设计与重构， 推动集团由企业级信息化时代向数字化运营时代转型 （ Richard.L.Nolan ）信息系统进化的六阶段模 型 IT 启蒙时代（ 1.0 ） 部门级 IT 时代（ 2 时代（ 4.0 ） 控制阶段 整合阶段 数据管理阶段 成熟 阶段 初始阶段 行业领先实践 集团现状 系统整合与价值提升阶段 分散建设阶段 规划与重构 扩展阶段 战略型 战术型 投 入 时间 转型 - 7 - • 打造大数据分析平台，实现工 程机械行业工业大数据的深化 应用。 • 徐工机械通过云、管、端协同，打造

3 数字化工厂智能化及产线应用 离散产品生产的特点要求 MES 软件系统能够适应由产品快速变批量、混线生产 和快速响应制造等带来的生产线和业务流程重构的需求：  满足不同型号制造快速变批量生产要求，能够快速调整业务过程；  具有可重构性，能够适应型号研制与批生产结合的混线生产模式；  实现底层信息实时反馈，将车间形成具有信息反馈的闭环控制执行系统；  具有开放式架构，能够实现同其他外部系统的信息集成。

工业机器人传感系统 • 工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向  结构的模块化和可重构化  控制技术的开放化、 PC 化和网络化  多传感器融合技术的实用化 工业机器人技术正向智能化、模块化和系统化的方向发展 。 8 、工业机器人的发展方向 六自由度 四自由度 8 、工业机器人的发展方向 结构的模块化和可重构化 二自由度 五自由度 三自由度 控制技术的开放化、 PC 化和网络化