万亿元增长到 45.5 万亿元，占国内生 产总值比重由 21.6% 提升至 39.8%。从城市 到农村，从社会到个人，从线上到线下，数字 数字化运营——新思路应对新周期 ｜ 3 数字化为何难以创造价值？因为企业掉入 了一些常见的陷阱。比如，很多企业对于投资 技术的热情只增不减，许多人依然认为只要买 硬件、上系统就会有立竿见影的经济回报。然而， 它们很快就会发现无法见到经营上的提升。 从勤达睿服务众多企业进行数字化建设的 经验来看，技术创新只是数字化转型的手段， 而数字化转型的价值变现是通过运营来实现的， 所以强大的数字化运营能力是企业转型成功的 关键。 数字化运营是连接价值创造与技术创新两 个轮子的最好纽带，它强调在运营中根据市场 变化和创新要求进行有效的业务迭代，从而将 技术转化为真正的数字生产力 。 数字化转型走到了价值变现阶段 进入数字化中局后，勤达睿发现，企业更 合作，共同创新、共同运营、传递能力，以服 务的方式建立共同商业目标，以新的计价方式 谋求共同获得商业利益最大化，是企业的必然 趋势和必经之路，也将是企业在数字化转型这 一长期发展战略中，兼顾价值创造和创新迭代 的主流新模式。 显然，选择合适的合作伙伴对数字化运营 至关重要，需要深入思考其是否具有全球视野、 技术实力、创新能力、行业经验等。 勤达睿历经了信息化时代传统的 IT 建设和

基生命和硅基生命的 交互和培育问题。AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸，是人的智能在机器形态 上的规模化聚集、运作和反应。由此，部分基础性的专业工作被替代，AI在劳动贡献、价值创造中 逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。 在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性 ， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落， 影响力无限泛化和扩大。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 智 能 的 延 伸 门 槛 的 降 低 影 响 力 扩 大 人脑智能的延伸 工具易用性提高 • 需环境和软件配置 • 人工智能专家使用 • 使用费用高昂 • 无需下载和配置 • 普通用户可使用 • 模型开源及降价 数据来源多样 模型开源及插件应用生态 用户无限创造力 连接互联网，弥补时效性短板 专有数据变为大数据，可能性无限 接受个人或企业私有数据投喂 OpenAI托管插件 第三方海量插件 不同参数、厂商的模型逐渐开源 用户主观能动性得以发挥

旨在度量全球各国数智化发展进程，为政策制定者 提供量化参考。 GDII 的理论根基源于古典经济学家让 - 巴蒂斯特 • 萨伊提出的“生产三要素”理论，即商品价值是由 土地，劳动、资本这三个要素共同创造的，每个要 素在生产过程中都提供“生产性服务”，协同创造 价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步 拓展出符合新时代特质的三大新要素 ：数据、ICT 人才和数智化生产工具。数据作为核心生产要素， 策能力的代理式人工智能（Agentic AI）正逐步成 为新的营收增长点。 倘若技术进步主要集中于少数国家，数字鸿沟可能 进一步加剧，从而拉大领先国家与其他国家之间的 差距。然而，基于必要的投资支持，以及数智化能 力为经济转型创造的有利经济条件，数智化转型同 样为发展中国家提供了一条实现经济追赶的途径。 通过为低收入群体和数字发展滞后地区提供网络连 接，借助人工智能驱动的翻译应用和虚拟导师，可 以有效提升当地教育水平。在医疗领域，医疗应用 GSMA Intelligence 负责人 05 全球数智化指数（GDII）2025 康重庆 开启能源行业数智化研究新篇章 能源是经济社会发展的基石。人类利用能量的方式 从“被动获取”到“主动创造”、从“高碳依赖” 到“清洁多元”持续升级，其形态的每一次迭代均 深刻推动生产关系变革。当前，全球正加速从化 石能源向清洁能源转型，这一进程不仅是应对气 候变化的关键举措，更成为重塑国际竞争格局的

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 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 后， 直接要求孩子照搬修改建议， 未 解释 " 月华如水 " 比 " 月亮很亮 " 好 在何 处 孩子丧失语言鉴赏能力 ，修改过程沦为 复制粘贴 ，作文分数提升但创造力未实 质进步 l 家长需先理解 AI 建议的核心价 值 l 采用 "A I 建议 + 家长解读 " 双轨 制 l 保留 20% 内容强制原创 3. 期望过高 母亲看到虚拟实验室使物理实操考核 孩子对哪些内容表现出浓 厚兴趣 • 深度延展： 针对兴趣点 ， 让 AI 提供更深入的探索内 容 • 创造性任务： 设计与兴趣 相关的创造性任务 ， 增强 学习动力 聊法互动策略 问 题 解 决 型 对 话 • 开场：提出一个情境问题， 如 " 如 果 [ 情境 ] 发生了 ，我们

内涵。它还可能是一场生产关系变革，用以太坊创始人维塔利 克·布特林（Vitalik Buterin）的话说，每个人将在Web 3.0 中拥有自己的“灵魂”（Soul），在社区中自下而上地聚集在 一起，创造出一种新型的“去中心化社会”（DeSoc）。 归根结底，它是一场基础性的技术变革，涵盖产业互联 网、芯片、人工智能、云计算、区块链、大数据、密码技术、 虚拟现实、生物工程等各类前沿技术，被称为“寒武纪创新爆 b 2.0时 代 ， 用 户 不 仅 可 读 而 且 可 写 ， 尤 其 是 随 着 移 动 互 联 网 以 及 YouTube（优兔网）、Facebook、微信等网络平台的发展，用户可以 在平台上创造和传播自己的内容（包括文字、图片、视频等），并 与其他用户交流互动。但无论是Web 1.0还是Web 2.0，用户的线上 活动都依赖特定的互联网平台。即使在Web 2.0时代，用户可以是内 容的生产 声明自己“驾龄大于3年”，就可以完成注册。在这个过程中，用户 不需要向平台提供任何原始信息，因此可以有效避免信息的泄露。 Web 3.0对财产权体系的变革 在Web 2.0时代，用户的线上财产（包括其自身创造的内容）主 要是靠中心化平台来确保其财产权的。如果用户的线上财产受到侵 犯，其唯一的选择就是诉诸平台。而在Web 3.0时代，财产权体系的 维系则将以一种去中心化的形式实现。 目 前 ， 基 于

泓博医药 成都先导 药石科技 祥生医疗 3 核 心 观 点  前言：本篇主旨在探讨AIGC相关概念及技术在医药产业方向上的潜在应用。AIGC突出创造性生产，依赖于多模型 的技术融合。整体来看，AIGC的创造力发展归功于算法领域的技术积累，而ChatGPT或将成为我们未来更为智能时 代的全新信息系统入口。此前，Meta 在2023年4月5日发布了机器视觉领域首个用于图像分割的通用大模型 、宏观经济增速大幅下滑等风险。 AIGC 4 AIGC突出创造性生产，依赖于多模型 的技术融合 AIGC的创造力发展归功于算法领域的 技术积累 ChatGPT 将成为智能时代的全新信 息系统入口 SAM的开源将促进机器视觉通用大模 型的进一步研究 AIGC突出创造性生产，依赖于多模型的技术融合 5  自然语言处理赋予了AI理解能力和创作能力: 格式，如文章、报告 等。需要涉及：1）内容确定；2）文本结构；3）句子聚合；4）语法化；5）参考表达式生成；6）语言实现。 AIGC（AI Generated Content) 主要突出的是创造性生产，依赖于多模型的技术融合 专业生产  用户生产  AIGC 互联网形 态 Web 1 Web 2 Web 3 与元宇宙 内容生产 方式 PGC（ 专业生 产）

和公司治理（G）方面的创新实践、落地成效与 治理经验，为行业树立可持续发展标杆。 通过遴选和发布ESG最佳实践案例，激励企业 采取更具社会责任的创新行动。促进ESG理念 在各行业的深入融合与协同发展，助力企业从 被动合规向主动价值创造转型。系统展示中国 企业在绿色转型、社会责任和公司治理方面的 领先能力与实践成果，提升其在全球ESG评价 体系中的影响力。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若 斯特沙利文（北京）咨询有限公司，数据均采 汽车行业ESG最佳企业实践案例介绍 定义与研究范围 5 关键发现 ESG行业定义 ESG（环境、社会、治理）通过系统化整合环境可持续性、社会责任履行与企业治理效能， 构建企业长期价值创造的核心框架。其本质是通过“非财务指标”量化企业可持续发展 能力，为投资者、监管机构及社会公众提供决策依据，推动经济向包容性、韧性化转型。 ESG的运作是“数据驱动—标准共建—价值转化”的闭环过程，通过持续的指标优化与实 创新思维启发：整合跨行业融合经验，帮助企业突破单一议题局限，构建立体化可持 续发展战略； ③ 市场认知升级：通过典型案例展现ESG对品牌信任度、投资者吸引力的直接拉动作用， 增强企业从“被动合规”向“主动价值创造”的转型动力。 中国ESG发展趋势 ➢ 从聚焦整合到多轨并进的趋势 系统性风险与政策监管双重倒逼 ◼ 监管机构将可持续性纳入强制披露、分类标准和反“洗绿”规则，直接推高合规成本与声誉风险；

Connected Workforce (ACWF)） 技术趋势 增强互联劳动力 战略规划假设 到 2027 年，一半的财富 500 强制造商将通过增强互联劳动力 （ACWF） 战略支持的新参与模式创造 15% 的新职位。 分析师 Simon Jacobson 趋势基本描述 互联工厂工人利用数字工具和数据管理技术来改进和集成他们与物理 和虚拟环境的交互。这提高了决策准确性，增加了知识并减少了可变性  开始与 HR、职能部门和业务领导者对话，了解在组织中启动增强 型互联劳动力计划的简单方法。收集对技能、角色、方法差距和利 益相关者优先事项的最新理解。  通过让员工参与设计他们的日常活动并激发创造力和独创性，提高 员工敬业度和解决方案所有权。首先问：“技术如何改善您生活中 的一天？通过在 IT 中使用以人为本的设计学科（例如旅程地图和 角色）来确定特定于角色和上下文的需求，以便在工作任务级别进 将使用增强互联劳动力计划，将关键职位 的能力培养时间缩短 50%。接着 Gartner 将其列入 2024 年八大供应链顶级技术趋势之一【5】， 并预测到 2027 年，全球一半的企业制造商将通过 ACWF 战略支持的新参与模式创造 15% 的新职位。笔者在【5】中还给出了 ACWF 的技术框架，市场发展趋趋，以及实现 ACWF 的 关键技术。有兴趣的读者可参见【5】。要实现 ACWF 并非易事，因此 Gartner 在 2025

自本世纪初以来，AI 技术迅猛发展，标志着科技革命进入了新纪元，同时也成为人类历史上的 一个重要转折点——知识的创造和应用不再仅仅是人类的特权。随着生成式 AI 的出现，AI 发展取得 了令人瞩目的成就，但经过对其发展现状的冷静分析，我们可以看到，AI 的发展仍处于起步阶段。 目前，AI 应用仍主要集中在以问答功能为主的 AI 助手上。这类 AI 系统通常被视为“黑盒 子”，其属性难以像传统 这份报告客观阐述了 AI 和 ICT 技术融合将如何推动变革，造福人类和社会。 Joseph Sifakis 序言 为实现上述愿景，我们仍面临诸多超越通用人工智能范畴的技术挑战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”，更在于让机器能够整合自身能力， 自主行动，感知现实环境，并以自适应且可靠的方式追求其目标。 智能系统的构建正在颠覆传统的系统工程，需要将基于传统 来 十年的“奇点”可能出现在哪里呢？ 正如华为《智能世界 2035》所言，迈向通用人工智能，关键在于走向物理世界。其机遇可能 有三： 第一，更有效地感知世界。便携式拍摄设备（如手机）的普及，创造了丰富的电子图片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 为 AlphaFold 提供了关键的数据支撑。更有效的感知将为人工智能展开更宏观的画卷、揭示更微末

数 小时甚至数分钟。 三是推动数据要素价值共创。数据的价值不仅在于其本身， 更在于通过融合、分析和应用创造新的价值。可信数据空间应 用数据融合、机器学习、知识图谱等多样化技术，推动可信数 据空间资源管理、数据价值开发、服务应用等共性工具研发， 为参与方开发数据产品和服务创造条件。例如，通过机器学习 算法，可以对海量数据进行深度分析，挖掘潜在的商业价值和 创新机会。通过智能合约和价值共享机制可以让数据开发利用 合作，推进专业化、市场化、普惠化数据供需对接、数据共享 和交换服务，强化政府和市场分工协作，构建符合数据提供方、 使用方和服务方等多元主体共同利益诉求的规则、流程和信息 模型等，为价值共创创造便利条件。 坚持统筹集约、先进适用。鼓励各类数据空间与公共数据、 企业数据、数据市场和数据基础设施的统筹规划和集约建设， 充分利用已有基础和资源，倡导技术兼容和标准互通，降低技 术壁垒和数 据质量， 通过统一发布、身份互认、资源共享、服务共用、智能辅助磋 商等，不断提升跨空间、跨主体互联互通水平，支持可信数据 空间运营者部署应用开发和试用验证环境，为参与各方开发产 品、提供服务创造便利条件，降低用数门槛和交易成本。 保障各方权益——为数据流通交易提供科学计量、全程可 追溯的数据价值认定、价值转换和价值分配的技术环境、数据 记录和权证留存等，切实保障所有参与主体的数据所有权、持