• 相对而言，员 工 认为公司组织定位与功能界定基本清晰，但是公司各部门职能还需要进一步培育和发展， 以支撑公司业务转型和快速发展； • 相反，员 工 认为公司整体的组织运行效率需要加强。原因在于，公司处于快速发展、业务转型阶段，组织 效率的提升不仅以组织功能划分为前提，还需要规章制 度 和业务流 程 的 跟进和优化； • 对此，在进一步明确、培育和发展各部门功能基础上，还需要优化公司规章制 业务流 程 不合理 规章制 度 不健全 支持板块 业务流 程 不合理 部门 / 岗位职责不明确 部门本位主义 岗位设置与分工 ：大多数员 工 表示在工 作 中 较少发生相互推诿扯皮现象，主要 在于分工 的不 明确和业务流 程 的不合理， 因此需要进一步明确职能分工 ，以及 改善合作 关系 分析： • 统计表明，生产板块认为在工 作 中的 推诿和扯皮现象最为严重，而公司开发板块相对情况较好； 认为与同层级岗位相 比的差异是不满 意 的主 因；原因在于，生产一线 同岗位人员较多，包括不同用工 方式 和入司年限 等多种因素交织，容易造成员 工 横向比较的不公 平感； • 访谈中，也有员 工 反 映新老员 工 的薪酬水平 之间 存在差异 , 员 工 技能评定的不准确也会导致薪酬 不公平； • 同层级不同岗位比较不公平，原因在于岗位性质 不同，对公司创造价值的重要性不同，而未能体 现差异。

研究内容和论文结构 本文首先分析了国内外的研究现状，通过需求分析确定了满足绿色环保需求、 高效快捷需求、安全防范需求和智慧人文需求为系统的开发目标，综合国内外研究 现状，认为实现信息平台各项功能的难点和研究重点在于： 1）科学合理的进行需求分析，总结出系统的逻辑模型，并以此模型为基础和依 据，设计系统的技术架构和功能架构，从而进一步完成网络设计、传感设计、数据 库设计等等； 2）设计科学的技术架构平台 误操作，汽车会立即报告；洗衣机在洗衣服的过程中，衣服会告诉洗衣机自己的材 质和对水温和转速的要求等等[27-28]。 就目前而言，物联网在信息技术方面有三个重点技术，即：数据传感技术、信 息通讯技术和信息处理技术，在智慧园区的作用在于实现物与物之间、物体与计算 系统间等的有效连接，从而达到园区内各物体间的识别、管理和控制，关键技术如 下： 2.1.1 无线射频识别技术 无线射频识别技术，也称之为“电子标签”，是实现物联网技术的核心和基础。 一步的利用是亟待解决的基本技术. 问 题和根本问题，因此数据层是融合了感知层的数据和业务系统的数据，并对数据进 行清洗、检查、分析和应用，为应用层进行智能化分析提供保障。 平台层：平台层的作用在于对日常数据的目录进行统一提取，针对平台服务的 审批进行统一的管理，维护智慧园区信息平台的正常运行，同时完成智慧视频分析、 智慧视频学习机学习等任务。 河北科技大学硕士学位论文 20 应用层

• 相对而言，员 工 认为公司组织定位与功能界定基本清晰，但是公司各部门职能还需要进一步培育和发展， 以支撑公司业务转型和快速发展； • 相反，员 工 认为公司整体的组织运行效率需要加强。原因在于，公司处于快速发展、业务转型阶段，组织 效率的提升不仅以组织功能划分为前提，还需要规章制 度 和业务流 程 的 跟进和优化； • 对此，在进一步明确、培育和发展各部门功能基础上，还需要优化公司规章制 业务流 程 不合理 规章制 度 不健全 支持板块 业务流 程 不合理 部门 / 岗位职责不明确 部门本位主义 岗位设置与分工 ：大多数员 工 表示在工 作 中 较少发生相互推诿扯皮现象，主要 在于分工 的不 明确和业务流 程 的不合理， 因此需要进一步明确职能分工 ，以及 改善合作 关系 分析： • 统计表明，生产板块认为在工 作 中的 推诿和扯皮现象最为严重，而公司开发板块相对情况较好； 认为与同层级岗位相 比的差异是不满 意 的主 因；原因在于，生产一线 同岗位人员较多，包括不同用工 方式 和入司年限 等多种因素交织，容易造成员 工 横向比较的不公 平感； • 访谈中，也有员 工 反 映新老员 工 的薪酬水平 之间 存在差异 , 员 工 技能评定的不准确也会导致薪酬 不公平； • 同层级不同岗位比较不公平，原因在于岗位性质 不同，对公司创造价值的重要性不同，而未能体 现差异。

注入了强劲动力。因此对于当前的企业 而言，选择深度融合合规能力并充分利用 AI 技术潜能的智能 CRM 平台，其意义已远非单纯的信息技术采购决策，而是顺应宏观环境、 把握时代机遇的关键战略抉择。这一抉择的核心价值在于：它不仅能 够有效防控法律与声誉风险，确保业务持续性；更能赋能企业在安全 合规的框架下，最大化挖掘与转化客户数据资产价值，从而将合规要 求转化为构筑企业可持续竞争优势的核心驱动力。 （二） 技术路线的演进 （1）本地部署与定制开发路线 CRM 系统的早期形态以本地部署和高度定制化开发为主要特征。 企业需一次性采购软件许可证，并将其部署在自有的服务器和数据中 心内。这种路线的核心特点在于企业对整个系统拥有绝对的控制权。 从硬件基础设施到应用程序，再到核心的客户数据，都处于企业的内 部网络边界之内，由内部 IT 团队进行全面的管理和维护。 这一技术路线在数据安全和合规性方面具有显著优势，特别是对 CRM 系统，最终由 CRM 系统 在完成数据处理后向用户呈现结果。在这一架构下，CRM 平台承担 用户交互界面与任务编排层功能，真正的智能中枢则完全外置于第三 方服务商的云端。 该路线优势在于能以极低开发成本，快速为 CRM 带来良好的交 互体验与较强的内容生成能力，实现 AI 能力的快速开发与落地。传 统基于表单与点击的 CRM 操作模式，可被更高效、更贴合人类习惯 的自然语言交

大数据的核心 - 企业技术 大数据基本上就是管道设施的一种。 大数据为许多消费者或商业用户体 验提供了动力，但它的核心是企业 技术：数据库、分析等。  大数据的关键 - 无缝集成 大数据的成功不在于实现技术的某 一方面（像 Hadoop 、 spark 等），而是需要把一连串的技术、 人和流程糅合到一起。  大数据的构成 - 多层递进 大数据基础设施日益完善，大数据 分析 BI 平台普遍成熟，大数据应 作为“大防控”体系的一部分（不属于技侦范畴），公安 目前在建设基于 wifi 探针的用户数据采集项目，并计划在 此基础之上进行大数据分析。 基于 wifi 探针的用户数据采集，难点在于如何获取用 户手机 MAC 地址和手机号码的匹配，公安目前的手段是在 自己有抓手的公共场所（网吧、宾馆等）强制推行号码登记。 苏州由市公安局统一部署，各区县分别试点建设，常 熟想做出自己的特色：引入运营商 行分析，形成个人信用模型，为金融机 • 构提供信用评估分析 行为 偏好 消费 能力 履约 意愿 高危 行为 身份 特征 人脉 关系 “ 五维一高”体系 Ø 高危行为模型的最 大价值在于，当用 户出现高风险行为 时，模型可以及时 感知并进行相应的 操作。 • 根据不同应用场景 • 确定各场景风险控制要求，授信额度及 • 直接盈利要求。 • 输出适用于各场景的风险分值评估模型。

模型因上下文理解不足， 可能忽略关键安全边界，测试生成方面，AI 生成的测试用例常因训 练数据偏差，遗漏边缘场景，导致缺陷漏检率偏高。此外，行业特性 与数据孤岛问题进一步加剧了可用性瓶颈，这些问题的根源在于 AI 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 10 模型因缺乏领域专精数据，导致研发过程中生成的交付物可用性偏低。 2.安全合规领域，高监管行业的 AI 应用风险尤为突出 金融、 数据管道与统一访 问接口，为上层智能应用提供高质量数据供给。关键价值在于将离散 的研发数据转化为可度量、可分析、可复用的战略资产，既满足审计 合规性要求，更为软件过程优化、质量分析、资源调度等智能场景奠 定工程化数据基础。 2.模型/Agent 开发：闭环式模型构建与智能体协同体系 构建AI模型与智能体系的核心在于打造“设计-训练-部署-监控” 的完整闭环流程。设计阶段融合多技术路线构建混合架构，并融入领

在为中国具身智能产业奠定 20-30 年的黄金发展周期。 技术创新（人类智能 VS 智能定界），是影响本轮具身智能产业 变革的直接变量。预计具身智能的下半场，将主要由“智能定界”牵 引突破。该路线的核心在于将复杂、时变、不确定的世界模型构建难 题，转化为构建一个专注于具体现实环境的、更容易“有限范围求解” 的垂类小模型，这类模型具备环境可确定、任务可操作、过程可数据 化、且高安全性的特性。 应 架构的提出显著推动 了自然语言处理（NLP）的跨越式发展。至 2022 年，ChatGPT 3.5 与 特斯拉 Autopilot 系统将人工智能与机器人的融合推向了新的高度， 具身智能成为焦点领域，其核心在于实现感知-决策-执行的闭环协同。 从 2023 年开始，中国机器人市场迎来了真正的爆发。过去十年，销 量十倍增长，全球足足一半的市场都在中国。我国的自主品牌竞争力 也显著增强，市场份额从 5%、10%增长到了 灵巧手+“大脑、小脑”为核心的具身智能体，填补了“工业级灵巧手” 的产业链空白。这种“场景细分→分工细化”的逻辑，使产业链从“大 而全”转向“专而精”，避免同质化竞争。 15 总结来看，应用作为直接变量的核心价值在于让产业从技术驱动 转向需求驱动。第一轮产业链变革由技术引发，下一轮变革有望由应 用重塑，将具身智能产业从“技术可行”导向“商业可行”。技术突破解 决了“具身智能能做什么”的问题，而应用场景通过“需求定义价值、

是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“是一个很小众的名词，通常都出现在哲学、认知科学领域。 >“ 具身”的英文叫 Embodied , 是 embody 具身智能的基本概念 □ 具身智能、离身智能、反身智能 > 具身智能 (Embodied Inte ligence) : Ⅱ 强调智能体通过物理身体与环境的直接交互来产生认知和行动。其 核心在于“感知 - 行动 闭环，智能通过身体与世界的互动动态形成。 > 离身智能 (Disembodied Intelligence) : 指不依赖物理身体，主要在虚拟或符号空间中通过计算和算法 处

据，结合知识图谱构建动态标 签体系。通过智能聚类分析潜 在客群关联性，实时生成千人 千面的营销策略推荐。 赋能企业以客户为中心 26 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 03 ◎ 高性能：数据的价值不仅在于聚合，更在于高效利用。传统数仓时代，企业常因海 量数据的复杂计算陷入系统无法灵活扩展的困境，海量数据计算不及时，影响用户体 验。 ◎ 易检索：高效索引与智能查询能够快速定位数据，避免海量数据检索时的预处理耗

2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人 工智能解决方案，旨在通过大数据分析与智能算法优化，为各行业 提供高效、精准的决策支持。其核心优势在于能够处理和分析海量 的结构化与非结构化数据，并通过深度学习模型提取关键信息，生 成可执行的见解。在中医药健康产业中，DeepSeek 技术能够针对 复杂的医学文本、临床数据、药品研发信息以及市场动态，进行多 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 技术是一种基于人工智能和大数据分析的先进解决 方案，旨在通过高效的算法和数据处理能力，优化中医药健康产业 的管理和决策流程。该技术的核心在于其强大的数据挖掘和分析能 力，能够从海量中医药数据中提取有价值的信息，进而为企业和医 疗机构提供精准的决策支持。 在中医药健康产业中，DeepSeek 技术主要应用于以下几个方 面： 1. 语言处理技术，从古籍如《黄帝内经》《伤寒杂病论》，现代期 刊、专利、临床试验报告等非结构化文本中提取关键信息，并结合 结构化数据如药材数据库、方剂数据库、穴位图谱等，形成初步的 知识库。数据采集的重点在于确保数据的权威性和全面性。 其次，数据清洗与预处理是确保知识图谱质量的关键步骤。通 过语义分析、实体识别、关系抽取等技术，DeepSeek 对采集的数 据进行清洗，去除冗余、错误或重复信息，同时对数据进行规范化