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 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 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动 用资本回报率提升7%。除财务指标外，他们还预 期在运营效率和生产力上取得显著收益。他们相 信，自主化系统不仅能够将订单交付周期缩短27%、 劳动生产率提高25%，从而使企业能够更快地响 应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。 实现运营绩效的 全面突破 在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更

24 4.6 SkyAgents：自研模型降低成本 ........................................................................ 25 4.7 商汤：联合清华、上海人工智能实验室打造 GITM ........................................... 26 4.8 字节跳动：豆包聊天助手 .. LeewayHertz 的智能体产品架构 ...................................................................... 20 图 25 LeewayHertz 为私募股权提供的 AI Agent 解决方案 ........................................ 20 图 26 Character.ai ........................................... 25 图 38 部分星火 AI 智能体展示 ................................................................................... 25 图 39 天工大模型能力展示 ..........................

业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 任务类型 传统人工耗时 智能体耗时 准确率提升 银行对账 2.5 小时/账户 9 分钟/账户 +12% 发票校验 3.2 小时/百张 18 分钟/百张 +9% 跨系统数据一致性检查 6 小时/系统 25 分钟/系统 +15% 异常检测采用动态阈值技术，通过分析行业基准数据自动调整 预警参数。例如在费用审计中，智能体会结合企业历史数据、同行 业上市公司公开数据以及季节性波动规律，生成适应性检测模型。 40%-60%，合规类 30%-45%。关键指标示例如下： 指标类型 二级指标 阈值规则 动态权重范 围 财务异常 毛利率波动率 同比±15%触发黄灯，±25%红灯 20%-30% 合规风险 关联交易披露完整性 未披露字段>3 项触发红灯 15%-25% 系统漏洞 ERP 权限分配异常率 超基线 50%持续 3 天触发橙灯 10%-20% 2. 多维度风险聚合算法 采用模糊综合评价法处理非结构化数据，通过隶属度函数将文

内。隐性知识通过职业训练和经验积累而在工作中 获得，存在个体的头脑中或某个特定的组织环境中， 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 所示，与传统模式 相 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处 理的各种不同关系的个体构成了知识生产网络互相 research and applications[J]. Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯, 卡米耶·利摩日, 黑尔佳·诺沃提尼, 等 . 知识生产的新模式: 当代社会科学与研究的动力学 [M]. 北京: 北京大学出版社, 2011. MICHAEL G, CAMILLE

截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地，其占比分别为40%、31%、20%。 生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初， 截至2023年底，中国软件百强企业高度集中于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京、广东、浙江稳居前 三，分别坐拥37家、14家、12家入选企业。在城市维度上，这些企业广泛分布于全国25个省会及经济发达城市。尤为突出的是，百强 企业主要扎根于京津冀、长三角、珠三角三大经济区，占比分别达到40%、31%、20%。这些区域凭借强大的经济实力与浓厚的科技创 新氛围，为软件企业的蓬勃成长提供了得天独厚的环境。 800亿元。同时，中国已形成了京津冀、长三角、珠三角三大人工智能集聚发展区，拥有超过4400家 核心企业，数量位居全球第二。此外，中国在人工智能基础设施方面亦表现突出，占地规模同样位居全球第二，且智能算力占比超过25%。人工 智能在智能软件研发行业的推动作用日益显著，具体表现在提升开发效率与质量、引领开发模式创新、强化软件个性化与智能化特性，以及加速 跨领域融合与技术革新等多个维度。在AI技术的持续成熟与广

Intermediate Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速 本报告版权归“中泰证券股份有限公司”所有。事先未经本公司书面授权，任何机构和个人，不得对本报告进 行任 何形式的翻版、发布、复制、转载、刊登、篡改， 且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改。 25 重要声明

...................................................................................................25 3.3 竞争环境分析....................................................................................... 单元测试 2023-10- 01 2023-10- 07 张工 集成测试 2023-10- 08 2023-10- 15 李工 系统测试 2023-10- 16 2023-10- 25 王工 验收测试 2023-10- 26 2023-10- 31 刘工 最后，制定测试结果评估标准和报告机制。通过设定明确的评 估指标（如缺陷修复率、测试覆盖率、系统稳定性等），量化测试 以下是一个示例表格： 时间 段 反馈 总量 功能需求 占比 性能问题 占比 用户体验 占比 安全性 占比 平均解决时长 （天） 用户满意 度评分 Q 1 1200 40 % 25 % 20 % 15% 3.5 8.2 Q 2 1350 38 % 28 % 18 % 16% 3.2 8.5 最后，反馈机制的优化应基于实际运行效果不断迭代。例如， 通过引入机器

平） 预期损失 （ES） 波动率 基准情景 500 万美元 600 万美元 12% 经济衰退情景 800 万美元 950 万美元 18% 市场崩盘情景 1200 万美元 1400 万美元 25% 最后，DeepSeek 的可视化工具还能帮助金融机构更直观地理 解风险预测结果。通过动态图表和风险热图，用户可以快速识别高 风险资产类别或市场区域，从而做出更明智的决策。 总体而言，DeepSeek 能力较低，倾向于稳健的储蓄产品和退休规划服务。 为了更直观地展示客户细分结果，以下是一个示例表格： 客户类别 主要特征 金融服务需求 高净值客户 资产规模>1000 万，投资经验丰富 私人银行、定制化投资组合 年轻白领 年龄 25-35 岁，月收入 1-3 万 移动支付、短期理财、信用卡服 务 小微企业主 年营业额 100-500 万，资金周转需求 大 商业贷款、资金管理、供应链金 融 老年客户 年龄>60 岁，风险偏好低 多个系统实现整体运营的优化。通过 DeepSeek 的智能自动化平 台，银行可以构建一个全面的自动化生态系统，进一步提升运营效 率和客户体验。例如，某银行通过集成多个自动化模块，整体运营 成本降低了 25%，同时客户投诉率下降了 30%。这种集成化、智 能化的运营模式，将成为未来金融银行提升竞争力的核心驱动力。 3.6.2 资源调度优化 在金融银行的运营过程中，资源调度优化是提升效率和降低成

并加入对模型规划层级的分类探讨. 此外, 由于该领域发展迅速, 在上述论文发布后又涌现出 了许多重要工作, 本文将补充这些最新进展, 为希 望了解该领域的研究人员提供更多的参考 (工作总 览见图 1[25, 29−100]). 本文内容安排如下: 第 1 节对大模型如何帮助 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 可 以直接用于具身智能对环境的理解, 并通过提示词 使之输出结构化内容如控制代码、任务分解等指令. 2 自 动 化 学 报 51 卷 Wang 等[25] 探索了使用 GPT-4V 赋能的具身 智能任务规划的可能性, 作者提出一个基于 GPT- 4V 的框架, 用于通过结合自然语言指令和机器人 视觉感知来增强具身任务规划. 框架使用视频数据 的初始帧和对应的文本指令作为输入 冻结模型 Transformer 控制层级 动作级 规划级 任务级 需求级 感知与理解 人类反馈 多模态环境建模 可供性与约束 多模态模型理解 3D-VLA[63], Wang 等[25], Yang 等[29], ViLA[30], MultiPLY[100], iVideoGPT[64] AffordanceLLM[94], Affordance Diffusion[95],

.23 3. 工程造价的关键环节..................................................................................25 3.1 工程量清单编制..................................................................................27 3 平均报价区间 技术创新评分 市场份额 公司 A 35% 500-700 万 8.5 22% 公司 B 28% 600-800 万 7.8 18% 公司 C 42% 550-750 万 9.2 25% 通过这些分析，企业可以清晰地了解竞争对手的优势与不足， 从而在招投标中做出更加精准的决策。例如，如果某竞争对手在技 术创新方面得分较低，企业可以突出自身的技术优势，赢得客户的 认可；如果 DeepSeek-R1 大模型应用于工程造价的实际操作中，我们 对其效果进行了全面评估。首先，通过对比使用 DeepSeek-R1 前 后的人工成本和时间消耗，我们发现成本估算的准确率提升了约 25%，同时项目实施周期缩短了 15%。这一显著改进主要归功于模 型对历史数据和实时市场动态的高效分析能力。 其次，模型的预测能力通过多项测试得到了验证。在预测建筑 材料价格波动方面，DeepSeek-R1