年黄金发展期 （一）全球大国博弈：中国高端制造崛起正当时 在全球大国博弈的时代背景下，发展“新质生产力”已成各国必争 的战略制高点。对中国而言，制造业无疑是基础最好、最能产生规模 效应的核心方向之一。对比 2023 年全球主要经济体增长引擎发现， 中国制造业以 32.38 万亿元的 GDP 增加值呈现压倒性的规模优势， 比美国（20.30 万亿元），德国（6.39 万亿元）、意大利（2 学习推理及决策”。尤其在未 来十年的产业大赛道（包括：AI+芯片/大模型/数据、AI+制造/能源/ 生产资料、AI+生物医美/抗衰老/创新药、AI+现代服务业、AI+国防 无人系统），具身智能有望成为这些高潜方向的重要支撑。 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析 回望历史，具身智能的“前身”——人工智能与机器人技术是彼此 交织、并进发展的。从二战后的跨学科交叉融合到如今的智能浪潮， 两者在理论 进展，但通用智能的“灵感”仍未出现。 3. 多元发展与国家战略（1980s-2000s） 随着电子技术与传感器的不断进步，机器人技术开始从“理想中 通用”到“现实中专用”再到“现实中形态通用”的方向发展。此后，Scara 机器人、Delta 并联机器人、移动复合机器人等新形态相继问世，与 产业端的 3C 电子装配、食品/药品分拣包装、跨工位作业等需求相呼 5 应，同时仿生与特种机器人逐步兴起。在此背景下，中国也于

• 数据架构工作成果 • 技术架构工作成果 • 一体化平台设计方法和成果汇报 目录 企业架构解决什么？ 企业架构不仅是一个变革管理项目群，也是一套文档化方法论，用以为一个企业提 供包括企业战略方向、业务服务、信息流与资源匹配在内的可执行和有效整合的全 视图。 EA is both a management program and a documentation method, that together ） 模板（ Template ） 通过层层管控 , 以有效的实现设计内容的一致性和有效性 企业架构设计提供了业务，应用，数据和技术四个领域的目标架构，包括具体的场景， 形成了未来变革的高层业务方向和 IT 架构 •模板是根据架构元模型的要求，对 SAP 实施的交付给出的内容与格式上的具体要求，而 形成的按阶段的不同 交付模板 ；还包括部分 EA 设计的模板 •它提供给 SAP 交付的具体要求，从而 服务设计模板 集成技术平台 设计模版 设计内容完整性管控— SAP 实施 Checklist 运行支持 试点实施 ERP 与一体化平台集成设计及开发 ERP 与一体化平台设计优化 现状访谈 改进方向确认 需求分析 未来业务流程 设计 SAP 功能覆盖与接 口概要设计 决策需求分析及数 据模型设计 开发环境准备 集成、流程、数据 和展现平台设计 系统配置 二次开发 功能测试

传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 套适应金融特征的覆盖数据中心、骨干及分支的 AI 智算网络技 术方案。结合行业业务及技术发展方向，将金融业 AI 智算网建 设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥 塞管理 IV 目 ................................. 21 （一）主要发展阶段 ...................................... 21 （二）新技术创新方向 .................................... 22 五、案例实践 ................................................ 23 现，在早期成为大模型的主流。但是随着 AI 模型规模不断扩大， 计算和存储资源的需求不断增加，成为新的挑战。稀疏模型因其 支持参数剪枝，在保持模型性能的同时极大降低了计算成本，因 而受到更多关注并逐步成为演进方向。 三是模型算力持续增长。从 2016 年到 2024 年，GPU 单卡算 力增长了 1000 倍；以英伟达 GPU 为例，其单卡算力增长速度达 2 到每 6 个月翻一番，超过了摩尔定律。新出现的

系统协同，提升开发效率。 b）性能评估体系构建。缺乏统一的评测指标和 基准，难以客观衡量不同具身智能系统的智能水平和 能力边界。构建科学的评测方法和指标体系有助于 发现技术短板，指导研发方向，为用户选型提供依据。 c）安全与伦理保障。具身智能系统直接在物理 环境中运行，涉及人机共处、安全防护、隐私保护等问 题。制定相应的安全设计规范、数据安全要求和伦理 准则，可确保系统在设计、部署和运行过程中的安全 反馈”闭环的新一代智能体，其标准化建设应以核心 能力为基础，系统梳理关键技术维度，为标准及评测 体系构建提供结构化支撑。结合当前主流研究成果 与具身智能系统演化趋势，标准及评测工作可聚焦以 下 8个核心技术方向（见图 1），构建系统性能力结构与 可量化评估基线，兼顾能力识别、行为建模与指标落 地，实现从静态能力到动态演化的全景化评价框架。 a）多模态感知与语义建模能力。具身智能体需 图1 具身智能核心技术与关键评估维度 智 能强调形态结构与控制策略的耦合，例如通过柔性材 料、可变刚度结构实现的顺应行为控制 ［18］。该类技术 实现了行为生成过程中的能耗优化与鲁棒性增强，是 软体机器人与生物仿生设计中的关键方向。该核心技 术的代表性标准及评测指标包括动作精度、执行能耗、 地形适应性、导航误差、机械臂操作时长与成功率等， 典型场景包括软体机器人、仿生平台、工业协作臂等。 d）自适应学习与知识迁移能力。具身智能系统

数字化业务场景 场景详细设计 场景确认 初步场景设计 现状评估 需求确认 机会发掘 场景设计 数字业务试点 及成果 4 数字化蓝图 顶层设计 “ 十五五”数字化战略举措 业务转型需求 业务转型方向 2 3 细分产业数字化场景分析 1 “ 十五五”数字化顶层蓝图框 架 离散流水线制造 根据细分产业的制造特点，我们将其分为六大模式，并确定具备代表性的调研关注产品，进行分析展开 大型装备制造 数据采集管理 质量损失成本 质量问题闭环 能耗优化 能源管理平台 物料请求 物料配送 工艺设计 订单到交付流 产 品 开 发 流 基于问题和对标 / 最佳实践，以梳理出的细分产业数字化场景为方向，识别对应数字化项目， 编写项目卡片，形成细分产业数字化建设线路图 制造数字 化通用业 务场景 （ 18 ） 研发数字 化通用业 务场景 （ 12 ） XX 集团 顶层规划： 研发制造 域 为精细化成本 管控提供支撑 计算分析工 厂 / 车间 / 产线 层级全局设备效 率，明确指标优 化 方向 质量预测 分析生产过程 分析物料流转 质量检验数据， 数据，指明 物逐步实现过程 料浪费点和 解 决方向，实现 持续物料节约 分析仓储库存 周转指标数据， 明确库存周转率 提升的解决方向 分析计划排产 执行状态数据， 持续优化生产计 划排程逻辑 实时库存 计划调度 设备利用率

申请 • 采购申请提交时进行事先预算控制，避免需求采购到货后发生事后 超预算的情况 • 根据采购申请的申请类型、紧急程度、预算金额、申请部门等参数， 可制定不同的申请审批流程 能力提升方向 * 管理能力： 商品品类分类架构 的制定、品类参数 项的制定、需求模 板的制定； * 系统能力： 预算检核与审批过 程可与其他系统对 接，也可以在采购 系统完成； 控制点 * 招采方式，通过自动化的任务派工、流程 选取和合同规则匹配，兼顾效率和风险（ 1/2 ） 1 采购申请自动分配，采购集中受理立项，提高处理效率 2 不同类型申请使用不同寻源方式 能力提升方向 * 系统能力： 完善任务分配机制， 以配置化方式支持 各企业不同的管理 方式； • 自动分配 + 受理策略，大幅提高采购申请处理效率 采购申请分配 采购申请受理 • 按品类设定对应的 • 采购结果审批后通知供应商 27 业采财一体化：寻源环节满足不同品类供应商招采方式，通过自动化的任务派工、流程 选取和合同规则匹配，兼顾效率和风险（ 2/2 ） 3 合同管理 能力提升方向 * 系统能力： 可按各企业管理需 求来配置不同寻源 方式的使用场景； * 系统能力： 支持不同类型合同 模板的定义；支持 对接不同的第三方 电子签章服务； 寻源方式 使用场景 操作流程

（年度业务计 划） 战略执行和评估 看市场 / 客户 看竞争 看自己 看机会 定目标 定控 制点 定策略 输出业务设计：组织、控制、流程、策 略、价值、业务范围、 2-3 年战略方向、供应商、成本、交付 策略 BP （年度业 务计划） 战略执行、监 控、评估 输出年度业务计划： • 体系目标、策略、行动计划 • 关键业绩、资源规划、 KPI （数据支持） 2 采购业务规划模型 门主导供应商认证和选择。 11 ．代维服务 5. 看自己（采购业务和采购部门） ——采购面临的业务场景很多，链条较长 二、采购定位及业务优化方向 价 值 创 造 支 出 比 2019 2020 2021 0-3% 3-9% 9-12% 12-15% 15+% 分散购买 系统采购 战略寻源 供应商协同 共享采购 大部分公司 采购流程过程执行 完成具体采购任务 监督层 过程合规性控制 采购过程监控、行为控制 2.3 明确我司采购组织架构 - 整体分工和组织层次 （各级）采购决策机构  职权明确、决策层管方向和策略、平台层管资源和商务、执行层负责日常管理、监督层负责过程和结果监控 商务团队 跨部门 小组 商务 团队 技术 部门 需求 部门 运作团队 审计部门 运作团队 26 2.4 采购决策组织架构－总部

采用新一代、主流网络技术来设计监控网络，新一代网络技术往往能提供 更高的性能，而且有更长的产品生命周期，便于维护。 传统的设计方法是按核心层、汇聚层、接入层分级设计，但是随着网络管 理技术的进步和发展，网络设计向扁平型方向发展，采用核心、接入层设计。 监控网络需要按照模块化、结构化的原则设计，便于今后扩容和升级。 针对网络的安全隐患，系统应通过多种安全措施保障系统的安全。 3.2.1 需求分析 3.2.1.1 环结构，每个环上最大的带宽 1.25Gbit/s，双环最大带宽 2.5Gbit/s。外环携带 内环数据包的管理字节，内环携带外环的管理字节。这样，双环互为保护和备 份。 RPR 的网络拓扑基于两个反方向传输的环，相邻节点通过一对光纤连接。 节点间使用光纤连接并可采用 WDM 进行扩容。节点具有以太网接口，可直接 与路由器相联。RPR 的内环和外环都作为工作信道来传送简化的 SDH，或者 以太网帧格式和 显示屏的水 平/垂直可视角度可达到 160°。 屏幕的视角越大，位于屏幕左右两侧及上下方向收看到的屏幕图像越清晰， 越均匀。 假定显示屏法线方向的亮度为 LF，从显示屏中心法线左右两侧检测显示屏 的亮度，当左右两侧亮度值下降到 LF/2 时，两条观测线之间构成的夹角 θS(θS<180°)称为显示屏水平方向的视角。从显示屏中心法线上下两侧检测显 示屏的亮度，当上下两侧的亮度值下降到 LF/2

业信息的发展，对于企业的过程监控，现代化管理、高效执行等十分不利，使得在电力市场 竞争中处于不利地位。为了实现与智慧电网的同步发展没实现精细管理和高效管理，作为供 电企业的发电厂，必须向着智能化、集约化、系统化的方向发展。 智慧电厂是以物理电厂为基础，在现有的技术、管理水平的基础上，通过对局部或者是 分系统的科技含量和管理内涵等资源进行深入挖掘和全面梳理后，采用系统性的理论和内部 资源配置最优化的理念， 智慧电厂可视化设备运维管理系统是一个对生产设备生产线的可视化的、科学的精益设 备管理系统，不仅能快速提升员工认知水平和技术能力，还将帮助企业快速走向智能化精益 生产的标志性进阶，预示着信息可视化阶段的来临，并基于此向智能化运营方向迈进。 该系统主要应用于行业生产设备生产线。利用三维虚拟可视化技术，实现设备状态动态 可视化管理、全线可视技术培训、动态全员维保、压力容器及管道安全管理，故障可视化描 述与诊断、合理润滑管理、备件分级管理，及可集成企业现有的 早期预警 、故障诊断和分析等实质性的可靠性管理。随着计算机网络技术、无线技术源， 以及智能传感器技术的相互渗透、结合而产生的一种新型工业网络传输技术，是现代工业信 息化系统发展的一个重要发展方向。 可视化设备运维管理系统是一个高度集成的企业资产管理应用系统，以资产全面管理为 基础，并将维修计划、备品备件、成本控制、决策分析系统等 有机地结合在一起。通过给 电厂管理者们在日常管理工作中

强自然语言理解趋势的新型交互模式。未来，大模型将更加深入地实 现 CRM 系统的全场景、全角色、多模态的智能化驱动，推动系统向 主动式多智能体、人与系统闭环协同决策以及多模态交互和感知融合 等方向演进。 （二）智能化核心能力演进 通过引入 AI 技术，CRM 系统的智能化核心能力正经历从辅助工 具到智能中枢的转变。当前，AI 赋能下的 CRM 系统已具备感知、理 解、推理、决策等 系统对客户的理解与个性化响应能力。 在 AI 技术的加持下，CRM 系统从标签化、静态化的客户管理向智能 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 10 洞察与个性化方向演进。 以客户生命周期管理为例，作为提升客户个性化体验的一个重要 环节，智能化的生命周期管理能够有效提高客户满意度并提升客户价 值，以帮助企业实现持续性增长。借助 AI，系统能够基于客户浏览路 AI 技术的发展使得系统自动化属性显著提升，极大程度上减少 了用户的重复性操作，提高了系统使用效率。在 AI 的赋能下，CRM 系统不仅朝着营销、销售、服务等场景内深度自动化方向演进，还进 一步向跨场景流程自动化方向演进。 1) 营销自动化：通过 AI 技术，在营销场景下系统能够实现从线 索获取到客户转化的全链路自动化执行与管理。AI 支持系统 自动抓取用户信息，实时清洗数据并生成用户画像，并支持