数据驱动 智慧园区 制造业 （大规模 泰勒 制） 批发商 新零售商 （服务化） 零售商 （信息差价） 信息经济供应链链路与传统经济几乎完全不同，理论上计算最后一公里，依靠的物流网络也不同于传统供应链 随着新零售，新制造的不断深入发展，消费习惯与供应链正在发生巨大变革，对基础设施提出了新的挑战 最后 一公里 数据来源：中物联 国家邮政局 阿里研究院 电商物流费用由 2013

HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 数据驱动的钢铁数字化转型实践分享 技术驱动产业革命 华为数字化转型实践 技术驱动产业革命，加速数字化转型进程 • 技术驱动产业革命，目前正在进入各行业数字化、智能化的第四次工业革命 • 企业面临的共同问题是如何跨越数字化产业周期，利用智能技术踏准趋势之浪 万物感知 感知物理世界，变成数字信号 万物互联 将数据变成 伙伴 …… 厂商 技术驱动产业革命 华为数字化转型实践 数字化转型关键是数据 1. 连接应用和数据，打通数据孤岛。 2. 连接 IT 与 OT ，消除物联网数据鸿沟。 3. 打通企业与生态伙伴，协同价值链。 4. 连接多云，打通企业能力边界。 5. 实时在线数字化运营，支撑实时决策。 数字化转型转什么 转意识 转文化 转组织 转方法 转模式 “ 双轮驱动” ( 业务 + 技术 业务 IT 一体化 统一数字平台 对象 + 过程 + 规则数字化 完善数字化场景和方案 存量应用：双模驱动 新增应用：云原生 数据：统一入湖 以客户 为中心 回归 业务 架构 牵引 智能化 大数据 云平台 C B A A B C 总部 Sponsor 下的 业务驱动式 数字化 执行委员会 总部 业务 领域 总部 业务领域 业务领域 数字化 业务 事业部

AI 驱动政务热线发展研究报告 （2025） 清华大学数字政府与治理研究院 2025 年 2 月 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 治理研究中心 心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据 清华数据治理研究中 清华数据治理研究中心 .... 2 （二）大模型在政务热线中的全新价值..................................................................5 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽” 用工成本。 例如，智能派单系统可以有效应对海量工单，第一时间快速、精准地推送到相应 委办单位，并且通过一单多派，复杂诉求亦可推送多个部门联合处理。同时，这 3 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即办 ”改革为例[J]. 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心

上海爱数信息技术股份有限公司 AISHU Technology Corp 数据驱动智慧校园建设 爱数围绕全域数据能力，打造多款数据管理平台，增强数字化韧性，以“数据”和 “ 知识”双擎驱动智慧校园建设，筑梦智慧教育新未来，为教育大计护航助力。 www.aishu.c n 无论时代如何发展 ，教育“传道、授业、解惑”的本质从未改变。 随着云计算、物联网、大数据和人工智能等技术的发展 ，教育的内涵在不断深化。教育 教学、科研等的服务。高校师生对 于智慧校园的各类数字化应用和数据的依赖程度越来越高 数据化 服务化 智能化 教育信息化进入智慧校园建设阶段 网络化校园 智慧校园 数字化校园 数据驱动智慧校园建设｜ 01 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 化灾备能力；以及具 备实时监控智慧校园系统运行状态的可观测性能力 ，及时发现、定位与解决 问题 ，保障业务连续性。 增强高校数字化韧性，要求高校数据中心有更高服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 02 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1

从制造到智造 — 瞻博网络 AI 驱动智造园区方案 © 2024 Juniper Networks 新技术部署难，出问题溯源难，终端多运维难 业务连续性 业务生产 7X24 业务中断会造成严重损失 数字化落地 - 并不容 易 © 2022 Juniper Networks AI Marvis 虚拟网络助手 Online ARIMA 时间序列异常检测 Ipe JunN ET WO R KS 6 JU P· e driven by mist AI 人工智能驱动的支持 AI 依靠的是持续数据的积累 利用人工智能主动解决的客户 IT 问题的百分比 January 2019 和主动 优化措施促使网络服务支持 工 时降低 20%.” ● “ 使用 Juniper (SD-WAN) 帮 助我们 在三个星期内完成 MPLS 网络无法实现的能 力 AI 驱动的 SD- 体 W 验 A 保 N 证 客户体验带来成功 18 /20“ 全球最大银行 仰仗可靠无线 带来效益提升 订单处理增加 300%.” © 2022 Juniper Networks

+ 风控 大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 集成大模型的风险决策体系 提升感知和决策能力， 金融风险决策可以更主动、更实时 数据集成 特征单元 多元决策平台 风控大模型 决策 能力 大模型驱动的范式革新 风险 ß 化调优 风险态势感知 实时风险 çv 多模态数据集成 策略知识智库 预警归因分析 决策量化推荐 特征向量化 标签生成 向量 特征 表示 多模态知识 构建及应用流程 策 略 / 模型等 ) 新特征发现 新策略组合 评 估 主动量化分析 指定分析任务 效果评 估 ( 业务 / 策略 / 规则 / 模型等 ) 量化分析总结 分析结果生成 决策推理驱动的风险动态量化与主动收敛 基于监控预警结果， 自动生成量化分析 报告 发现问题 定位原因 新风控策略再次进入监控预警，执行持续问题反馈和循环优化的动态运营流程，直至风险自动收敛和 业务持续健康发展。

需求侧驱动钢铁低碳转型： 以汽车行业采购实践为例 2025.8 关于落基山研究所（RMI） 落基山研究所 (Rocky Mountain Institute, RMl) 成立于 1982 年， 是一家立足市场、独立运作的专业智库，致力于通过经济可行的市 场化解决方案推动全球能源转型，构建繁荣、韧性、清洁的低碳未 来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领 域伙伴广泛 作者按姓名拼音顺序排列。 除非另有说明，所有作者均来自落基山研究所。 联系方式 李抒苡，sli@rmi.org 李威，wli@rmi.org 引用建议 落基山研究所，中汽碳（北京）数字技术中心有限公司，需求侧驱动钢铁低碳转型：以汽车行业采购实践为例，2025 https://rmi.org.cn/insights/low-carbon-steel-procurement-report/ RMI 重视 宝山钢铁股份有限公司环境与资源研究研究员 李梦龙 河钢集团有限公司 特别感谢汇丰气候解决方案伙伴计划对本报告的支持。 本报告所述内容不代表以上专家及其所在机构观点。 rmi.org / 4 需求侧驱动钢铁低碳转型：以汽车行业采购实践为例 目录 1. 需求侧低碳趋势推动钢铁行业转型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.1. 钢铁行业转型中的需求侧角色