分析数据集成 管理需求  扩展 CIM （ IEC 标 准）  设计企业公共 数据模型 数据架构 设计 5  主数据模型 语义视图  公共数据逻 辑模型  分析型数据 逻辑模型  设计原有门户 与 SAP 的集成  设计原有集成 平台和 SAP 集 成  设计原有系统 和 SAP 数据传 输接口  设计未来数据 集成平台 技术架构 设计 业务功能分析 设计 SAP/ 非 SAP 接口集成 设计统一 应用框架 分析业务对象关系 确定企业主题域 应用 IEC 标准 识别 SAP 内对象 建立公共信息 概念模型 设计公共数据 逻辑模型 设计公共数据 对象物理模型 分析非结构 化数据需求 分析实时 数据交易需求 分析数据管理 统一需求 决策 SAP 边界 设计未来技术架构蓝图 理解一体化平台技术需求 SAP/ 使用 被提供成 支持 信息 - 结构关系 定义 交互 IT 服务 – 服务设计 自动实现 执行 数据实体 - 数据结构 , 实体关系 逻辑数据模块 物理数据模块 逻辑应用模块 数据集成管理 物理应用模块 逻辑技术模块 物理技术模块 使用 / 更新 支持 / 暴露 地点 产品 制造出 位于 描述 支持 支持 / 暴露 未来企业架构元模型 战略驱动

编者按 当前，全球正经历大国博弈与技术范式的深刻变革。面对中美战 略竞争加剧、传统产业亟待升级、地产与地方债务旧有逻辑亟待转变 等多重挑战，培育支撑中国经济长期高质量发展的“新质生产力”， 已成为一项紧迫的时代课题。 具身智能，作为人工智能与物理世界深度融合的典范，正步入以 “AI+高端制造”为核心的黄金发展期，有望成为驱动未来经济增长的 核心引擎。它不仅将重塑制造业价值链，更将催生“制造服务业”、“现 从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 品承载软件剩余价值”的产业趋势发展。 国家逻辑×市场逻辑双轮驱动，开启 20-30 年黄金期。具身智能 已被纳入国家战略，既服务于国家安全和“卡脖子”突破（无人装备、 航空航天、工业机器人），也顺应市场逻辑，满足老龄化社会、消费 升级和产业升级的需求。政策、资本、产业与学术界的协同作用，正 在为中国具身智能产业奠定 20-30 场景的需求 强度驱动，推动产业链资源重新分配促使头部企业诞生，从而推动下 一轮供应链格局发生变革（更贴合真实落地需求）。 中美投资结构迥异：中国以国家逻辑、债权融资为主，美国鼓励 社会资本、VC/PE 推动原始创新。中国融资以国家逻辑为主，近 80% 投资金额来自债权和债券融资，用于支持头部企业扩张发展；美国超 八成依赖 VC/PE，形成“融资—研发—迭代—再融资”的创新循环， 以此颠覆式技术突破。

地的核心技术瓶颈 尽管当前大模型的上下文窗口已扩展至数万甚至百万级 token， 但在涉及多步骤状态转移和复杂逻辑推理的场景中仍存在显著局限 性。研究表明，对于需要递归回溯的编程任务（如调试、算法优化）， 大模型的解决方案通过率显著低于人类开发者的平均水平，且错误类 型集中于状态追踪失误和逻辑断层。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 8 3.数学建模与算法设计的理论基础不足仍是制约 软件工程领域深度应用的核心瓶颈 当前大模型在数学严谨性要求的算法设计任务中存在显著局限 性——例如对复杂算法的时间复杂度分析、数学归纳法的逻辑自洽性 验证等场景，其生成结果的准确性普遍低于人类专家水平。即便结合 知识图谱的 RAG 可有效降低幻觉风险，但在涉及形式化数学证明的关 键环节，仍需人工介入进行逻辑校验和修正。研究表明，在需要严格 数学推理的代码生成任务中，LLM 的验证通过率远低于人类开发者， 且错误类 AI 受限于上下文窗口和对复杂业务逻辑的建模能力，其 生成代码常存在三大缺陷：短期记忆缺失、业务逻辑误解、隐性性能 缺陷。这意味着，一段代码即使当前可运行，也很可能在迭代中暴露 出深层问题，进而导致重构成本剧增、Bug 来源不明、调试成本增加、 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 9 回滚困难等工程隐患。将 AI 编程工具用于核心交易逻辑、安全模块、 数据处理主链等关键路

系统突破传统营销、销 售、服务场景的边界，通过场景间的数据流通与逻辑关联， 实现跨场景的端到端自动化流程。例如，端到端系统能够将 营销场景中的获客线索、销售场景中的商机信息、服务场景 中的客户需求自动关联，完成线索-商机-服务-复购的自动化 流程。这一跨场景流程的端到端自动化演进，通过跨场景数 据访问打通场景间信息流通，通过逻辑触发完成场景自动切 换，有效提高了跨场景协作效率，实现系统的运营优化与智 而是通过订阅服务按用户数量和使用周期支付费用。CRM 软件由服 务商统一部署在云端，通过互联网交付给海量客户（租户），其核心 技术特征是多租户（Multi-tenancy）架构，即单一软件实例服务于多 个租户，并通过逻辑隔离保障各租户数据的独立性和安全性。 SaaS 路线的出现极大地降低了企业使用 CRM 的门槛。首先，将 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 18 传统资本 嵌入业务流程的 AI CRM 得以实现。 2.AI CRM 主流技术路线深度分析 （1）功能点式的浅层集成路线 在当前市场主流的 AI CRM 实现路径中，功能点式浅层集成路线 占据主导地位，其核心逻辑是将 AI 能力视为可叠加的功能模块进行 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 20 集成。从技术架构看，该路线采用典型的外挂式集成模式，通常是将 企业现有的 CRM

分析、常规图展示、信息告警以及数据挖掘等实现手段，对电信业务、市场情 况进行全面、深入地分析。 1.3 系统建设原则 在系统建设过程中，将遵循以下原则：  整个系统的建设将按照三层架构的原则进行建设。经营分析系统在逻辑结构 上包含数据获取层、数据存储层和数据访问层。  整个系统的建设将采用统一规划、分步实施、完善优化、步步见效的方式， 既要满足当前 XXX 电信对分析的迫切需求，同时也要考虑整个系统的演进，  延续性 系统建设应考虑现有类似功能的涵盖和扩展。 2.2 体系架构 从技术角度而言，核心部分就是预先考虑好逻辑架构的稳定性，当应用要求不同 时，在同样逻辑架构基础上对物理实施进行适当的调整和修改，就能保证系统的稳定 运行。以下我们将从硬件、软件、功能等方面讨论系统的逻辑架构。 2.2.1 硬件架构 2.2.1.1 架构图及说明 服务器架构图如下所示： 说明： 1、 图中绿色 工作效率，可以利用专用 ETL 工具内嵌自己的专用脚本语言、存储过 程完成经营分析系统复杂的 ETL 过程。 2.2.2.2 数据存储层 数据存储层包括数据仓库和从属的数据集市。数据仓库是信息的逻辑和物理的存 储。在数据仓库的实施过程中，对于某些主题的业务分析问题，可能会按照主题采用 数据集市的方式对数据进行进一步的组织。所以在中央数据仓库的基础之上根据分析 需求创建相应的从属数据集市。

第一层为页面或接口层，实现用户 WEB 页面展示。用户通过 F5 负载均衡 被分配到两台应用服务器上。接口方面，提供 http/webservice 接口能力供第 三方系统调用。 第二层为业务逻辑层。支持与后端和应用客户端的交互处理。营销实物应 用将管理平台和接口服务通过不同的应用加以分开，实现管理和接口的隔离： Web 用户的请求，由管理应用负责处理；系统接口的请求，由接口应用负责处 卡、终端、其他营销资源的 入库、出库、调拨管理。  库存管理，包含报损/作废、库存盘点和库存预警等信息。  渠道管理，实现用户管理、对渠道分权分域管控。  仓库管理，实现对实物库管理、实物库与逻辑库关系管理。  综合查询，综合查询个库存节点的库存事件列表及详情。  物流查询，实现对物流单号的查询。  统计管理，实现对各类营销资源的库存统计。 6) 接口  实现与集团 CRM、集团 根据后评估指标，配置相应的统计维度、阀值，系统自动对满足当前清退 71 / 661 规则的销售品进行退市，通知处理。  支持设置统计指标，系统维护指标清单列表。  支持设置运算逻辑，统计指标数值运算逻辑，取值包含如下：大于、大 于或等于、小于、小于或等于。  支持针对统计指标的数值设置，该数值用于进行业务判断  支持设置是否自动退单  支持退市条件设置  支持退市提醒规

下载成功率 Internet/骨干网&CDN 图2.4 指标设计流程示例 视频登录请求成功次数/ 视频登录请求次数 指标叠加公式 维度：APP版本、视频分类 度量：请求结果标识、时延 逻辑主体 APP 版本 1.0.1 1.0.2 1.0.1 1.0.3 请求 结果 成功 成功 成功 失败 时延 30 50 35 40 视频 分类 长视频 短视频 # 配置脚本范围 │ │ │ ├─ {script} # 脚本逻辑 │ ├─ operations # 运维操作目录 │ │ │ ├─ actions.json 从系统架构层面，混沌工程可以验证系统的容错能 力，推动提升系统的架构可用性；测试层面，混沌 工程可以提前暴露线上问题，防止带病上线；运维 层面，混沌工程可以让我们更好地理解和掌握系统 的运行逻辑和规律，提升应急恢复效率，降低故障 影响和损失，增强团队应急能力，建立系统抵御未 知风险的信心。 混沌工程的实施实践 混沌工程实践可以按照如下步骤开展： 制定试验目标 开展混沌演练之前，首先需要明确试验目标及假

渠道库存独占 渠道订单同步 库存同步 库存同步 订单路由 订单下发 门店库存 门店 1 库存 门店 2 库存 门店库存 仓库库存 + + WMS 库存应用场景 库存变动逻辑 基于事件驱动的库存系统运行逻辑 业务行为 销售层 调度层 仓库层 可销售 库存 锁定 库存 已销售 库存 活动 库存 账面 库存 虚拟 库存 缺货 数量 可配货 库存 不可销 售库存 已分配 积分支付 业务 流程 系统 能力 口碑 京东 美团 饿了么 订单下载 小程序 B2C 订单 交付 直营门店 加盟门店 O2O 订单 交付 配送 收货 对接 第三 方配 送 订单派单逻辑 消费者 商城登陆 获取定位 配送到家 自提 根据定位自动匹配服务范围的店铺， 并根据距离给出最佳默认 门店接单 选择门店下单 到店提货 验证码 下单支付 选择门店 根据收货地址自动匹配 顾客购买同一公司的商品，但是涉及多个的 结算主体 顾客购买的商品涉及多个发货仓库 一般商品、贵重商品、特殊商品需分开发货等 物流要求，每个包裹重量不能超过多少 KG 或 体积必须在多少范围内 订单寻源逻辑 - 确定最优的发货仓库和快递，完成订单交付 策略对象与因子 订单 商品 门店 仓库 快递 订单金额 财务主体 订单主体 …… 商品类型 商品价格 SKU 规格 …… 服务范围

就标准与现状的 实际差异给出具 体的执行建议 2. 标准定义 3. 标准映射 4. 执行建议 大数据平台数据管控整体解决方案 数据标准管理应用场景 大数据平台数据管控整体解决方案 数据标准工具逻辑架构图 大数据平台数据管控整体解决方案  数据标准是企业级的业务规范，用于指导各业务系统及数据仓库的建设， 而元数据是系统级的描述手段，更多的反映系统建设情况；  数据标准指导系统建设的成果可以通过元数据来反映； 各环节：  创建流程质量问题主要指操作员数据 录入时缺乏审核流程；  传递流程质量问题主要指通信流程沟 通不畅；  装载流程质量问题主要指清洗流程缺 乏 / 不当、调度流程逻辑错误、数据 加载流程逻辑错误及数据转换流程逻 辑错误；  使用流程质量问题主要指数据使用流 程缺乏流程管理；  维护流程质量问题主要指缺乏变更维 护流程、缺乏错误数据维护流程、缺 乏数据测试流程以及对人工后台调整

面向运维的流程机制不规范和完善，缺少对运维服务体系的梳理和规划，缺乏面 。 第 6 页 共 120 页 向用户运维流程的进一步衔接和可持续优化； 5. 面向业务的运维服务导向未能形成，未能够从业务出发将 IT 资源进行逻辑组合， 建立业务管理视图，未能实现从业务层面的服务支撑； 6. 行业上下级的运维管理体系不统一，上下级运维建设思路和步调不一致，全行业 的统一的规范体系、完整的支撑平台没有形成； 7..…… 快速理解和使用，同时还具备 良好的扩展特性，支持快速扩展建模。 附图8. 内置配置模型 3.2.1.2 配置关系建模 配置关系是配置管理的核心，其描述了配置项之间的相互关联关系，包括物理和逻辑 。 第 19 页 共 120 页 关系，如果说配置项是 IT 环境的基本组成元素，那么配置关系则将这些元素链接起来，配 置项和配置关系结合，能够完整的、真实的描述一个 IT 环境，将复杂、异构的 网络拓扑管理功能具体包括以下方面： a) 能够发现和建立真实的网络连接关系，使系统能够真实的反映网络的实际连接状 况，反映设备之间物理及逻辑的连接情况，从而生成网络拓扑图； b) 能够支持灵活的拓扑视图定制功能，能够根据网络管理需要，通过过滤条件，灵 活建立拓扑的逻辑图和子图； c) 网络拓扑图能够及时反映网络设备运行状态的变化，具备拓扑设备的详细信息查 询功能，如 CPU 利用率、内存利用率、端口流量利用率等，将设备产生的告警