2035年企业竞争的新高地 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 3 目录 挑战催生变革， 供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当

..........................................................................................88 6. 技术实现细节................................................................................................. 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短

.................................................................................100 7.3.1 人工智能算法的实现................................................................................................... 对复杂生态环境数据的分析与处理能力。将这种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 度，实现精准和高效的生态环保治理。 在环境监测中，传统的方法依赖于单一的数据源，如气象数据 或水质监测，而多模态 AI 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 人。这些数字不仅反映了迫切需要解决的环境污染现状，同时也突 显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述：

随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 度模型，以减少因车辆不足或过多造成的资源浪费，提升列车 准点率。 3. 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 发，还可能对乘客的安全隐患造成威胁。 为了应对这些挑战，各城市正在积极探索和应用新技术。其 中，人工智能（AI）作为现代科技的代表，对提高城市轨道交通的 管理效率和服务水平具有极大的潜力。AI 技术能够实现对客流预 测、设备监测、线路优化等多方面的智能化管理，有望在降低运营 成本、提升服务质量方面发挥重要作用。 以下是城市轨道交通行业现状的主要特点：  高成本： o 建设和运营费用高昂，需长期投入。

型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 万元/月。此外，传统规则引擎的客户分群准确率每 季度下降约 7%，需要持续投入大量人力进行规则维护，年维护成 本中位数达 15 万元/每千用户。这些痛点严重制约了 CRM 系统在 智能经济时代的价值释放，亟需通过大模型技术实现根本性突破。 1.2 DeepSeek 大模型的核心能力 DeepSeek 大模型作为新一代多模态 AI 基础模型，在 CRM 系 统智能化升级中展现出三大核心能力优势。其基于千亿级参数的 Transformer 等国际隐私标准。在计算效率方面，采用 量化压缩后的模型可在 NVIDIA T4 显卡上实现每秒处理 45 次并发 查询，推理成本比同类模型降低 62%。这些特性使其特别适合处理 金融、医疗等强监管行业的 CRM 需求。 1.3 项目目标与预期效益 本项目旨在通过将 DeepSeek 大模型深度集成至企业 CRM 系 统，构建智能化客户运营体系，实现从数据驱动到 AI 驱动的战略 升级。核心目标聚焦于三个维度：首先，通过自然语言处理技术实

.......................................................................................70 7.3 前端功能实现......................................................................................71 7.4 前端性能优化 后端框架选择......................................................................................76 8.2 后端功能实现......................................................................................78 8.3 后端性能优化 算法选择与设计..................................................................................87 9.2 算法实现.............................................................................................90 9.3

1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 ......................... 与传统通算点对点线性交付不同，智算项目交付呈多维度、长周期、多层级等特征，需 一站式统筹 AIDC、网络、能源等规划与预留；平台与网络配置需按大模型训练与推理需求 动态调整，集成昇腾软硬件，适配联通云、星罗平台并实现多系统对接；网络规模大，存储 需求因多模态模型激增；智算集群涉及多层级及大量联调，分布式并行训练对多机多卡同步 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 入了新动能。在本项目集成交付过程中，中讯院探索了智算项目全流程集成交付的新模式， 打造了智算集成交付队伍，开创了设计院全流程承担智算集成交付的先河。 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 根据京津冀数据中心市场发展及资源情况，河北联通充分利用区位优势、抓住机遇，以 业务需求为导向，以提升市场竞争能力为着眼点，综合考虑河北全省数据中心以及北京地区 的外溢需求，

3.3 可用性测试.................................................................................67 4. 技术实现................................................................................................... 模型选择与优化：需选择适合行业需求的大模型，并在此基础 上进行高效的模型优化，以确保在不同场景下的表现。 2. 数据处理能力：平台需要具备强大的数据处理和实时分析能 力，以支持对大规模数据集的处理，实现数据的高效利用。 3. 用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 平台，满足市场需求，并帮助企业实现数字化转型。接下来 的章节将详细展开各个模块的设计思路及实施方案，为建设这样一 个平台提供可操作的指导。 1.1 背景 近年来，人工智能技术的迅猛发展为各行各业的数字化转型注 入了强大的动力。在这一背景下，大模型（如 GPT、BERT 等）因 其强大的自然语言处理和生成能力，逐渐成为了技术创新的核心。 大模型通过对大量数据进行训练，能够实现文本理解、情感分析、

与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1 环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满

智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党员信息  党员个人信息管理：通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理，荣誉与惩罚公示等。 党务工作全流程管理 会议管理 教育培训 考评管理 活动管理 发展党员 换届选举 平台功能 员发展流程对党员发展流程线上化、无 纸化，实现全流程管理。 全流程管理 标准化流程指引 全流程管理 平台功能 发展党员  根据组织类型自动对换届时间进行预警， 并通过 PC 端或移动端实现换届选举。 全流程管理 PC 端 移动端界面 平台功能 换届选举  涵盖对三会一课创建、通知、签到、签退、会议纪 要上传存储、会议纪要审核等环节的全流程管理。  按照组织的要求实现民主生活会、民主评议、组织