倍，构建起物理世界与数字空间实时融合、虚实共生的智能世界。 在个体层面，AI 不再是工具，而是“认知合伙人”。它帮助科学家筛选文献、辅助创作者拓 展创意、助力普通人跨越知识边界，使人能更专注于情感连接、价值判断与创新突破，实现人机共 生、价值放大。 迈向智能世界 2035 新纪元 在组织层面，AI 推动结构向“两极共生”演进：一极是“超级个体集群”，以灵活小团队形式打 破边界、整合资源；另一极是“巨型企业平台”，依托 态交互，从被动响应升级为主动规划、反思迭 代，可自主完成复杂任务，在推理过程中，模 型状态持续更新，需保存 PB 级状态数据，支持 百万级并发查询，知识提取可促进模型自进化； 第二，AI 从智能个体升级为多智能体系统，多 智能体要通过紧密协作实现集群智能，而多智 能体任务协作需共享任务状态和历史上下文， 且这些数据需要具备跨任务的可迁移性；第三， 智能体的单一会话记忆升级为持续的、跨会话 健康全周期管理为核心” 展望 2035 年，在健康守护期，传感器与 可穿戴设备使个体状态被实时感知与预测，风 险在萌芽阶段即可被干预，AI 驱动的预测与干 预手段将使超过 80% 的慢性疾病有望得到有效 的预防，从而有效延长人类的健康寿命；在疾 病应对期，跨模态 AI 整合医学影像、基因组学 检测结果与电子病历等，为医生提供个体化诊 疗建议，同时，AI 驱动的药物研发与虚拟临床 试验大幅缩短新药上市周期，并能为患者快速

top100summit.com 02 设计及实践 www.top100summit.com 2.0 模型孕育而生 模型1.0在实际应用中带来的思考和挑战 对各个金融机构 对行业整体 对转型中的个体 对服务提供方 www.top100summit.com 2.0 模型孕育而生 模型2.0应该具有的特质 内化 内生 易用 www.top100summit.com 2.0模型设计思路 ✓ 综合衡量产品的用户价值及商业目标，度量业务长期健康度；将业务目标数据化，并通过数据的表现，反向指导业务 方向 ✓ 在指标体系中引入“北极星”指标，即把企业核心竞争力转化为数字化的指标体系，这个体系可以记录、跟进、反馈、 迭代，并倒逼形成一个具有反馈闭环的组织管理和运营体系。 一级指标 二级指标 企业级 业务领域 业务运营 三级指标 “北极星” 指标 www.top100summit

人机融合：人无缝融合于机器，彻底融合物理、心理、数字三个世界  人的本质和人的异化：人的权利、AI的权利 • 人在回路，人和机器的互相驯化  无法使用AI的人类个体被淘汰，镜子理论  无法融合人类的AI个体被淘汰  科学问题 • AGI工作机制的可解释性：不可解释就不可信吗 • 两种科学：以人为主的科学，以AGI为主的科学（人可能不能理解）  社会问题 •

4 《关于加快发展先进制造业集群的意见》 ， 明确了集群工作的重点任务， 是开展集群竞赛和谋划落实集群工作的重要参考 ， 总体可以归纳为“一个 体系”和“五个一流”。 n “ 一个体系 ” : 要坚持全国一盘棋进行整体谋划 ， 建立 “世界级 - 国家 级 - 省级”先进制造业集群梯次发展体系。 n “ 五个一流” : 持续推动集群形成一流的协同创新能力、 一流先进制造

规模、区域布局、管理、技术等维度强化成本优势，赚取行业盈利空间和竞争对手的 成本差，能够有较好的成本管控的企业能够长时间穿越周期，获得持续的盈利空间。 不同赛道的定位属性差异明显，在相同赛道内的企业也具有明显的个体属性，在形成 AI 赋能过程中也最终形成长久竞争力的差异。 图表2：化工行业精细和大宗的赛道差异相对明显 来源：国金证券研究所绘制 不同的赛道 AI 的赋能节奏也会有明显不同。从现阶段看，对化工行业 对于人才的储备和设备的工程化理解有长期的历史积淀；  有促进动力：新的技术和工具的优化是提升竞争力的重要路径，AI 智能化的发展已 经在第三产业等形成了明显的效率提升，国家的重视程度明显较高，央企国企的智能 化改造将不仅仅是个体的主动优化，同时也将是自上而下的指导建议；  有需求：国内领军化工企业近十年内快速发展，部分企业已经形成了多业务、多基地、 多市场的综合布局，产品丰富繁杂，需要复杂的管理需求，人员配置也相对较多，在 模型的低成本高效变化，但同制造实业的对接和改善是需要时间的，化 工装置的资本投入相对较大，AI 产生的影响需要时间逐步兑现；  信息保密性和可行性等问题需要更多的体系进行保证：化工的产品制造不仅仅依托于 技术专利，还有较多的个体化优化和经验累积赋能，在很多领域是有技术秘密的，对 于实体运行过程的信息保密，数据训练范围，落地可能性等都需要更多更完善的体系 给予赋能；  效率提升带来人员培养和再分配的解决方案仍需考虑：AI

DeepSeek-V3系统通过语义解析电子病历和影像特征智能比对，显著提升了呼吸系统疾病的诊断准确率。此外，DeepSeek- R1模型在乳腺癌新辅助化疗方案优化中，通过整合全外显子测序数据和影像组学特征，生成个体化用药敏感性预测模型，显著 提高了病理完全缓解率  DEEPSEEK通过多模型技术融合，在医疗领域展现出显著的应用潜力。其核心技术依托于深度学习和自然语言处理，致力于开 发高效的智能工具，优化 进行其碱基排列顺序的测定。主要测定包括腺嘌呤，胸 腺嘧啶，胞嘧啶和鸟嘌呤四种碱基的排列顺序，从而解读所蕴藏的DNA遗传密码。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序 列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，基因测序技术有助于锁定个人病变基因，提前预防和治疗。 AI基因测序技术应用方向：  提高测序效率与准确性：AI 算法能快速处理海量基因数据，识别基因序列中的模式和变异。如基于深度学习的算法对大量基因 处理、深度 神经网络、知识图谱等技术。NLPearl系统采用深度神经网络技术，结合患者临床表型和Enliven系统提供的变异位点注释信息，并 采用知识推理技术，提示患者表型和基因型关系，对变异在不同个体上可能产生的影响进行合理评估。NLPearl能将百万人群基因 大数据与人工智能技术相结合，对任意口语化的临床表型进行推断分析，准确率达90%以上。 CNVisi：CNV智能解读报告。CNVisi可

任基础，数据互信机制 不全；缺乏行为一致性的"协议语言"，流程对接成本高昂；过度依赖第三方身份 验证中心，既导致流程延迟，又存在单点故障风险。 针对以上问题，数字实体网络将自主标识符作为组织与个体的身份锚点，可 实现跨平台身份自主管理与互通；以数字实体交互协议支撑行为协同，支持动态 定义多方参与流程；基于密码学构建分布式信任验证体系，可摆脱对中心化平台 的依赖。 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 数字实体网络支持身份体系从平台账户向自主权数字身份（Self-Sovereign Identity, SSI）转变，实现身份与行为的数据解耦；培育可携带身份、声誉与价 值的 "自主数字代理"，使个体成为协作网络的核心节点；依托 DAO（去中心化 自治组织）与 AI Agent 构建去平台化协作生态，重塑价值分配机制。​ 去平台化协作与用户主权控制的典型应用场景包括：  去中心化招聘系统

www.top100summit.com 以患者为中心 www.top100summit.com 核心实践 – 用户 梳理：一个理想化的诊疗路径是怎样的？ 案例：从早期的初诊筛查、精准诊断到个体化方案定制、规范化治疗， 再到后期的患者服务和随访追踪，然后进行二次诊断筛查，最终形成 一个良性循环， 从而提升患者诊疗效果。 谁是我的产品最终用户？或谁会最终受益？ Why What How

2016 2012 2018 2014 632工程 +互联网 2020 2022 C2M定制 柔性制造 2017年 进入世界500强 2020年 南沙智慧工厂成为灯塔工厂 一个美的 一个体系 一个标准 三大战略主轴：产品领先、效率驱动、全球经营 组织结构调整：18个事业部调整到9个，层级从5减少到4，更加扁平化 www.top100summit.com • 六大运营系统和三大管

特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 反馈滞后导致的认 知固化 跨学科创造力培 养 多模态生成技术（文 家长需要与孩子一起学习，共同探 索新知识，成为孩子的学习伙伴。 学习方式变得 更加个性化 • 每个孩子的学习风格 、兴趣爱好和学习 节奏各不相同，传统的“一刀切 ”式教 育方式难以满足个体需求。 • 现代教育工具和技术（如人工智能 、在 线学习平台）能够为孩子提供个性化的 学习路径和内容。 • 家长需要从“统一指导者 ”转变为 “个性化支持者 ”，根据孩子的特