研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 2 前言 在当今时代，人工智能、大数据、物联网以及新型通信技术正以前所未有的速度蓬勃发展。 这些技术的不断进步，犹如一股强大的推动力，为感知技术的发展带来了前所未有的机遇。感知 技术，作为科技领域的关键一环，正站在变革的十字路口。 传统的单一传感模式，在智能化时代的浪潮下，逐渐暴露出其局限性。它已难以满足环境认 知、精确定 增强现实（AR）技术，这一前沿科技领域，通过巧妙地将虚拟信息与真实世界进行 叠加，为用户提供了一种前所未有的交互式视觉体验。它不再是简单的图像叠加，而是通 过复杂的算法和精密的设备，将虚拟的信息精准地融入到用户的视野中，使得虚拟与现实 之间的界限变得模糊不清。用户仿佛置身于一个全新的世界，既能感受到真实世界的存在， 又能与虚拟的信息进行互动，这种体验是前所未有的沉浸式和直观化。 而触觉反馈技术，则是通过机械、电子等多种手段，模拟出真实世界中的触感，为

引领 AIGC 时代下的组织变革 11 18 观点 VIEWPOINT 02 目录 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 �� �� 在过去二十年中，全球制造业经历了前所未有的变革。从自动化生产到智能制造，再到供应链的全球化，每一 个环节都在经历深刻的技术革新。然而，与这些技术进步相比，制造业在数字化转型方面仍面临重大挑战。 尽管机械自动化和供应链数字化方面取得了 适应当地人文和消费水平的绩效 标准和考核方法。昇鹏人效云还能结合企业的实际现场情况，制定端到端的咨询 + 产品 + 实施一体化解决方案。 在智能制造的新时代，中国制造业曾经依赖的数量优势正面临前所未有的挑战。知识结构的落后和技能缺乏已 成为我们无法忽视的短板。然而，正是在这样的背景下，互联网与制造业的深度融合为我们带来了历史性的转 型机遇。这不仅是一场技术革命，更是一次思维和管理方式的全面更新。我们的目标不仅仅是将传统制造业转 能在多个环节中提供重要支持，例如 系统咨询、业务诊断和创新型员工关怀等。该系统的三个 核心功能模块分别是业务应用助手、产品服务助手和智慧 业务专家。 数字人小爱 3 大“超能力”，将为企业带来前所未有的管 理方式。 �. 业务应用助手 首先，HR 能将很多事务性工作交由业务应用助手来处理， 达成更高产出，从而解放了大量时间和精力。 例如，召唤数字人小爱，可以根据每位员工的个人信息生

产业发展，各领域广泛深入渗透，推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新。 近年来，我国数字经济、新能源等新兴产业扩张，前沿领域蓄势待发。这些新兴 领域优化了经济结构，催生了新职业，为就业市场注入了前所未有的活力。与此 同时，随着共享经济、按需经济的兴起，灵活就业与创业机会大幅增加，为劳动 者提供了更多元化的就业选择。自 2014 年我国数字经济就业人数持续增长，并 呈现出强劲的增长势头，预计到 的 能力，包括技能培训、职业规划、社会保障咨询等多个方面，以满足灵活就业者 的多元化需求。 2.产业转移下的县域劳动力市场数智化转型 随着产业结构调整与转型的深入进行，县域劳动力市场正迎来前所未有的发 9 展机遇。一方面加工制造业的迁入和外包服务产业的兴起为县域地区创造了大量 就业岗位。信息技术、客户服务、数据处理、数据标注等领域的外包业务，为县 域劳动力市场开辟了新的就业渠道。这些产业对地理位置的依赖性较低，更看重 。另一方面，这些平台通过提供精 准的信息服务，显著提升了求职者与企业之间的匹配效率，大幅降低了搜寻成本。 它们从根本上革新了劳动者寻找新就业机会和执行工作任务的传统方式，为劳动 力市场带来了前所未有的变革①。 数智化平台创造的新工作最显著特征是具有灵活性 ②。对灵活性的强烈需求， 成为许多劳动者转向零工经济的一个重要契机。选择自由职业与独立工作的劳动 者中，83%的劳动者是为了获得额

004 在一段旅程展开前，我们都需要对前方的道路进行预测，避免意外和挫败的发生。展望 即将到来的新年，我们应当盘点总结2024年的事件，以便更清晰的规划未来的旅程。 执行摘要 再全球化导致了冷战后前所未有的权力转移和地缘政治冲 突。 全球贸易的格局已悄然变化，企业正面临由多极联盟主导的 未来，既有的权力掮客与新兴大国正在奋力争夺主导权。 环境变化已成为新常态，对社区、经济发展和全球贸易造成严 重破坏。

成绩斐然，为各行业数千家企业提供了高质量的定制化培训服务。以下为您展示部分成功案例： 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 一、培训背景 目前，人工智能和自然语言处理领域的发展正处于一个前所未有的黄金时代。预训练大模 型，如 GPT-4 和 LLAMA 2，不仅在学术界引起了广泛关注，还在工业界得到了广泛应用。某 学院旨在帮助教师队伍深入了解和应用大模型，从而利用其强大的自然语言处理能力解决各种 ！ 第 40 页 案例 3：B 端数字化产品设计实战培训 一、培训背景 在当今数字化转型的大潮中，B 端（Business-to-Business）市场作为企业服务的重要领 域，正经历着前所未有的变革。随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，B 端产品 的数字化、智能化已成为提升企业竞争力、优化业务流程、提高运营效率的关键。为了紧跟市 场趋势，满足企业客户需求，天津某信息科技有

8.00% 0 200000 400000 600000 800000 第⼀产业 第⼆产业 第三产业 增加值（亿元） ⽐上年增⻓ 12 业等高端服务领域，正在经历前所未有的创新和扩张。政府在推动这些领域发展的同 时，也在积极构建更加开放和便利的市场环境，吸引更多的国内外投资。 其次，尽管制造业在中国经济中仍占有重要位置，但其面临的产能过剩问题已成 为制约其 1 数字化转型的机遇和必要性 2.1.1 数字化转型的机遇 随着全球经济深度融入数字化时代，数字革命如同一股不可逆转的潮流，从传统 制造业（第二产业）强劲涌入服务业（第三产业）领域，带来了前所未有的变革机遇。 数字化转型不仅关乎技术的更迭，更是一场全面的商业模式刷新，它正在以无可匹敌 的力量重塑服务业的面貌。传统服务行业，如酒店、银行、零售等，正在经历数字化 的洗礼，同时新兴服务形态

1 前言 在全球能源转型加速和中国“双碳”目标推进的背景下，光 伏产业作为可再生能源的重要组成部分，迎来了前所未有的发展 机遇。中国作为全球最大的光伏生产国和应用市场，不仅在技术 上处于领先地位，还在产业链完整性和生产规模上具备显著优势。 自“十三五”以来，中国大力发展风电、光伏等新能源，呈现“风 光剧增、海陆并举”的高速增长态势。 2024 年，国家密集出台了一系列政策措施以优化光伏产业结

各有优劣，分别适用于不同的场景，并没有绝对互相替代的关系，因此 是属于多形态共生。 13 企业数智应用白皮书 数据治理视角趋势： 面向数据应用，进行敏捷治理 1.3 在生成式人工智能席卷全球的时代背景下，企业正面临着前所未有的数字化转型机遇与挑战。正如《2024 面向人工智 能的数据治理实践指南》所指出的，人工智能的发展已从 " 以模型为中心 " 转变为 " 以数据为中心 "，数据已成为企业 AI 项目成败的决定 投入周期 短，通常以月为单位 长，通常以年为单位 15 企业数智应用白皮书 数智应用 ROI 评估 - 简要思路介绍 1.4 在这个 AI 驱动的时代，传统的 IT 投资回报率评估方法面临前所未有的挑战：AI 算法的 " 黑盒 " 特性使得价值产出路径 更加复杂，数据资产的价值评估缺乏统一标准，而智能化应用的长期效益往往难以在短期内量化体现。 在本书中，我们提出以 " 数智应用 ROI= 所谓“升维”，是指面对快速变化的环境，保持学习和主动向上成长的动力以敏捷适应最新环境的特质；所谓“突维”，是 指能够以开放性的思维方式，敏锐地感知与发掘出潜在的机会，并凭借对创新的追求和对变革的勇气，创造出前所未有 的问题解决方式的特质；所谓“跨维”，是指在跨越学科边界、跨越认知边界、跨越部门边界、跨越人机边界的跨领域多 元背景下，寻找到力出一孔的最优路径的特质。具备了这些特质的人才，方能在快速多变的数智化时代以成长求生存、

GEP，John 负责与全球领先的快消和零售企业在战略、供应链和管理举措方面建立合作伙 伴关系。John 同时也是 GEP 思想领导委员会主席。 联系方式 2025 年，采购和供应链领导者将迎来前所未有的机遇，将运营转变为敏捷、有弹性的生态系统。通过采用人工智 能和协同工具，企业可以实现效率更上一层楼，并且让团队能够专注于战略目标，而不是日常任务和战术挑战。 在贸易政策发生转变、可持续发展

大咖观点 1 第一部分：Data+AI 大咖观点 1. 大咖说 | Data+Al：企业智能化转型的核心驱动力 在数字化浪潮的推动下，企业正面临前所未有的挑战与机遇。数据与人工智能的结合， 形成了强大的 Data+AI 力量，尤其在近期人工智能迅速发展的背景下，这一力量正 在加速重塑企业的运营模式、竞争策略和市场前景，成为适应变化、提升竞争力、推 AI。企业正积极探索如何提升 Gen-AI 的 ROI，预计到 2030 年， 中国约 50%的工作将实现自动化，标志着 Gen-AI 在推动业务模式转型和价值创造中 的关键作用。 AI 虽然为企业带来了前所未有的机遇，但在实际落地过程中，企业面临着一系列挑战， 这些挑战影响了 AI 技术在企业中的实际应用和价值实现。 1. 数据质量和治理问题：AI 的应用依赖于高质量的数据，数据的“自由散漫”问题， 去相比，今天的数据处理在数据量、数据类型、处理深度，以及与 AI 计算的融合等方 面，都发生了显著的变化。这些变化不仅提高了数据处理的效率和准确性，还为 AI 的 创新发展提供了有力的支持。 生成式 AI 虽然带来了前所未有的机遇，让企业在流程化、个性化服务创新过程中找 到新的路径，但也存在着诸多挑战。面对 Data+AI 融合趋势的数据处理难点，周文超 博士概括了三点：第一，数据的多模态化；第二，算力的多元融合；第三，数据处理