足 长期客户服务经验，借助行业客户与生态伙伴支持，从行业场景切入，构建行业垂类模型。在商业实践中评估模型效果，探索商 业模式，缩小理论预期与应用效果的差异，缩短技术投入与商业回报的周期。 来源：专家访谈、公开资料整理、结合艾瑞云市场模型、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 394.0 520.5 693.1 1026.3 1612.4 2256.1 3280.2 3992.0 4758.0 5326 整体云服务市场增速（%） 8 ©2024.9 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2024.9 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 来源：专家访谈、公开资料整理、结合艾瑞云市场模型、艾瑞咨询研究院自主研究及绘 制。 中国基础云服务市场结构 人工智能加速发展，驱动基础云服务市场产品结构变革 - 市场概览： 2023年中国IaaS市场规模为3121亿元，增速为17 初期。目前更多是基础设施建设及能力提升阶段，稳健的商业模式仍有待积累，虽然在互联网行业，模型开发者为厂商营收贡献 颇丰，但在传统政企行业，大模型落地周期，回款周期仍然漫长，需要更多时间将技术能力转为经济收益 来源：专家访谈、公开资料整理、结合艾瑞云市场模型、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 172.1 241.5 336.9 609.4 1011.8 1500.3 2290.5 2754.5 3287.0 3658

67 68 2 02 看行业，布局方案蓝图 “差之毫厘，知于千里”，信息技术保障边坡安全 智慧巡检，无人机构建矿山安全新屏障 智慧洗煤厂篇 黑灯选煤厂，煤矿两化融合“至高境界” AI配煤专家系统，让知识无处不在 智慧调度中心篇 数字孪生，推进智能化采矿迈入新时代 “井下滴滴”，一场煤炭数字化变革 智慧经营中心篇 云上智慧，煤矿行业云应用场景 以柔应变，智能化与煤矿柔性供应体系 年稳价保供虽促使煤炭价格较去年小幅回落，但整体价格仍处于近10年高位水平，矿企获利 空间依旧很大 ；煤炭产能方面，在国内供给偏紧及高牵引下 ，2021年煤炭产能高达41.26 7 智慧矿山行业专家 彭涛 行业前景：中国能源脊梁柱，煤炭为能源供应兜底 煤炭行业态势分析 观时代，通晓矿山热点 资料来源：国家统计局 亿吨，比2020年增加5.7%，2022年1-8月，全国生产原煤29.3亿吨，同比增长11 为保证上述目标的不断落地实现，需要持续深化煤炭行业工业化和信息化的两化融 合，通过先进的信息化技术持续深入到矿山生产环节当中，共同推进逐步实现我国的 矿山智能化建设。 技术趋势：工业与信息融合，解放矿工于深邃矿井 智慧矿山技术专家 董凯 13 依据《意见》中明确指出的煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智 能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合的 核心理念和思想。

素下，品牌商的店播趋势逐渐显著，2023年品牌商店播的市场规模占比为 51.8%。但在店播过程中，品牌商常因缺乏直播经验等问题导致直播效果不及预期，或需借助外部机构以不断优化店播运营策略。 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2019-2026年中国直播电商店播与达人播的市场规模占比 30.5% 32.1% 40.7% 47.1% 51.8% 54.2% 55.5% 56 科技团队的建设规模与投入的资金比例。综合来看，在发展规划的指导下，伴随 着信创投入的提升与前沿科技应用的逐步成熟，未来国内金融科技市场将以约12%的复合增长率于2027年超过5800亿元。 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制 1731.7 2078.0 2317.0 2530.1 2793.2 3040.0 3338.5 3735.3 4245.8 276.4 351.0 规模拆分 2793.2 3040.0 3338.5 3735.3 4245.8 565.6 685.8 868.0 1107.1 1388.4 CAGR=25.17% 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制 28 ©2025.2 iResearch Inc.

用户感知保障 固移融合保障 集中训推，跨域策略编排 VMAX 第三方系统 Copilot 助手 Agent专家 单域 CNIA RNIA ZENIC CIIA 网络变更 性能优化 故障监控 能效优化 训推一体，在线精调，单域智能管控 Copilot 助手 Agent专家 网元 AI内生，实时感知知，轻量化推理执行 跨 域 端 到 端 闭 环 单 域 自 动 化 闭 环 ilot助手（面向角色，AI辅助的智能体应用）和Agent专家（面向场景，AI 为主的智能体应用），赋能流程中耗人耗时环节，从而叠加实现无线、核心网、传输网这些单域业务开通、变更控制、性 能优化、故障管理、能效优化等价值场景的自动化智能化闭环。 4、跨域协同的智能化，通过集中训练，跨域策略编排，提供Copilot助手和Agent专家能力，赋能端到端自动化，实现 对业务质量保证、质差优化、故 6、方案中大模型能力充分赋能，提供应用如下： 22 图07 中兴自智网络中的大模型应用 应用名称 使用场景 网络变更专家 网络变更 网络优化专家 网络优化 故障监控专家 故障监控 投诉分析专家 投诉处理 能效优化专家 能效优化 保障专家 重大保障 看网专家 网络规划 Agent专家(7类21个） 应用名称 使用角色 Copilot助手(6类20个） 监控工程师 家宽装维助手 装维工程师

测评机构：为责任单位提供密码测评服务 被测单位：责任单位 参与单位：协助被测单位顺利通过密评（包括测评协助商， 系统集成商， 产品供应 商） 责任单位应当制定商用密码应用建设方案，组织专家或者委托测评机构进行评估，评估结果作为项目规划立项的重要 依据和申报使用财政性资金项目的必备材料 责任单位应当委托测评机构进行商用密码应用安全性评估，评估结果作为项目建设验收的必备材料 方法 • “ 可”的指标，用户方可以自行论述不 适用 理由 • “ 宜”的指标，需要测评机构分析判断， 并在 测评报告中阐述不适用的理由（密 码应用 方案 + 专家评审意见是比较有说 服力的证 据） • “ 应”需要遵循 • 两大类（技术、管理），共分 8 个层面，“应”、“宜”、“可”三种 • 以三级系统为例，共 41 个指标项（以及一个隐含的重要指标：密钥的安 《密码应用方案》 测评准备 测评过程 测评结果 方案评审 针对《 XX 项目密码应用方案》中的技术解决要点及管理方法等，请密评机构或第三方密码专家评 审方案中的技术要点进行评审，尤其是对密码应用的适用范围、是否适用，方案是否合理进行评审。 根据专家指导意见完善《 XX 项目密码应用方案》文档。 方案编制 方案评审 目的及作用 密评方案评审 测评过程 测评结果 测评准备

量子技术正在迅速发展 ， 最近取得了突破 突出其变革潜力 5.2 前沿技术 • This 里程碑 暗示了一个未来 量子计算机可以 改造产业 by 实现药物发现、人工 智能和数据加密的进步。 然而 ， 专家警告说 ， 虽 然这些发展是有希望的 ， 现实世界的应用程序可能还需要几年的时间 • 2024 年 12 月 ， 谷歌发布 量子芯片, 柳枝（Willow），能够在不到五分钟内解 决复杂问题——相当于 自动生成说明 不断增长的需求 需求下降 大数据专家 邮政服务文员 FinTech 工程师 银行出纳员及相关职员 一个人的头部轮廓 自动生成说明 AI 和机器学习专家 数据录入员 软件和应用程序开发人员 收银员和售票员 安全管理专家 行政和执行秘书 机器人和人手的握手 自动生成说明 数据仓库专家 印刷及相关行业工人 自动驾驶和电动汽车专家 会计、簿记和工资办事员 UI 和 UX 设计师 运输乘务员和售票员 物联网专家 上门销售人员、新闻和 街头小贩和相关工人 工作的未来正在向高技能的技术角色转变 - 过时 工作将被数字化和自动化取代 1) UI(用户界面) 注重界面设计 ， UX(用户体验) 注重整体用户体验 资料来源 ： 世界经济论坛 ； 罗兰贝格 5.2 前沿技术 技术与创新 5.3 人类与机器 • The 增长最快的工作 are 技术相关角色 ， 如大数 据专家、金融科技工程师、人工智能和机器学习

建 数 据 中 心 降 低 技 术 门 槛 l 支持多源云环境、支 持市面上大多数 “ 大 数据组件 ”。用户不 需要考虑复杂的技术 实现， 专注业务 内置行业专家 经验 l 系统内置行业专家经 验，将专家经验转化 为 UDF 函 数 。 使 数 据 中台更加智能。 l 用户从数据接入到数 据服务成闭环， 一个 账号就可以实现全部 大数据需求 l 用户从数据接入到数

变革并采用哪些解决方案？ - 了解“流程债务” - 优化信息流 - 设计数据流以支持人员和物料 投资自身能力 需要哪些人将数字化带到一线？ - 选择正确的开发方法 - 以数字化为驱动力，但不只是 依靠技术专家 当地一线人员采用解决方案 如何为一线人员提供推动数字化变 革的工具？ - 设计以人为本的流程 - 投资一线 - 制定推广计划以巩固数字化成果 通过资产化实现规模化 在整个网络范围内推广解决方案需 海信日立，以合作构建灵活协作网络，动态调整团队适配方案需 求，实现本土能力跃升与技术高效落地（见表 3）。 表 3：海信日立：双轨并行的方案开发策略 - 13 - 2、借助数字化驱动，而非仅依赖技术专家 灯塔工厂打破“技术单核”思维，将数字化责任下沉全员， 构建技术-人才协同体系，重塑业务流程。每千名员工新增 25 个 转型岗（近半为业务运营类），初期由卓越中心统筹全局，聚焦 MES、数字 板；后期通过赋能一线骨干掌握本地化落地能力，推动卓越中心 逐步退出，实现自我迭代的可持续转型生态（见图 5）。 实例：西门子公司 西门子以卓越中心主导数字化转型，专家团队通过试点项 目积累核心技术能力；成熟后，经验共享至全网络，技术推广 职责移交各生产单元。本地专家转向管理开发清单并支持外部 推广，实现从集中创新到规模化落地的无缝过渡。 图 5：灯塔工厂构建全维度转型团队 注：1、《全球灯塔网络研究调查》（2024

业态或重塑既有商业模式，远高于全球 53% 的平均水平。 IT 服务行业正被迫从“按工时计费”转向基于成果的交付模式。组织已开始出 售可量化的商业成效，而非咨询服务时长，通过融合 AI 能力与专家经验，交付 可评估的业务影响。这一转型既需思维革新，也依赖重资本投入：AI 平台、数 据基建及新型人才均成本不菲。尽管部分通过提效产生的收益需让渡给客户， 但 IT 服务组织凭借行业特性，仍处于支撑自身迭代升级的有利位置。 性。其中，大型语言模型（LLM）作为基础模型的重要分支，是基于海量文本 与代码数据训练的通用模型，具备广泛推理能力且可高度适配不同需求，但对 算力与训练资源要求较高。小型语言模型（SLM）则是专注战术执行的专家型 工具：它们体量轻、响应快，专为特定任务或边缘端部署优化，常见于聊天机 器人、移动应用及物联网设备等实时性要求高的场景，在这些场景中，效率与 速度往往比模型的原始算力更为关键。 真正的战略布局并非取舍，而在于精准匹配：LLM 模型组合，与管理传统软件部署或云迁移有着本质区 别。由于这些模型能实时学习、适应并自我迭代，且能基于瞬息变化的数据模 式决策，并与客户及业务系统实时交互，因此该组合需要持续的调优机制、伦 理监管和战略指引。领导者必须融合技术专家、战略架构师与行为科学家的多 维能力。这也解释了为何 74% 的受访高管认为到 2030 年 AI 将重构组织内部的 领导角色。其中三分之二预测，AI 将催生全新领导岗位，更有 68% 的组织预

LightGPT+WarrenQ 17 蚂蚁金融大模型现世，多场景达行业专家水平 2023 年 9 月 8 日外滩大会上，蚂蚁集团正式公布蚂蚁金融大模型。蚂蚁金融大 模 型聚焦真实的金融场景需求，在“认知、生成、专业知识、专业逻辑、合规性” 五大维度 28 类金融专属任务中表现突出，在“研判观点提取”、“金融意图理解” 等众多领域达到行业专家水平。专业力方面，平台上有完备的数字化金融工具 矩阵， 多款专业化工具，通过自然语言能够打理，能 够操控以上所有服务。语言力方面，支小宝 2.0 的金融意图识别准确率高达 95% 。 智能业务助手“支小助”的 1.0 版本，则包含了“服务专家版”、“投研专家版”等 六个版本，全方位服务不同金融场景的从业人员，可在投研分析、信息提取、 商机洞察、金融工具使用等环节提供深度智能服务。 数据来源：蚂蚁金融大模型，东吴证券研究所 3.3.3. 国内金融垂类模型案例：蚂蚁金融大模