应用前景，得到全球电信运营商、设备制造商、软件开发商等产业各 eSIM 产业热点问题研究报告（2025 年） 4 方的支持。 目前，eSIM 技术在国际市场的应用已具规模。消费电子领域， eSIM 在智能手机、智能手表和平板电脑等产品中广泛应用；物联网 领域，eSIM 技术在车联网、智慧城市、智能家居、智慧医疗等领域 中潜力巨大。全球多个国家的电信运营商推出支持 eSIM 的服务，推 动该技术在全球广泛应用。随着 备，如中高端智能手机和部分平板电脑 eSIM 产业热点问题研究报告（2025 年） 5 纳米 SIM 卡 （Nano SIM） 最小的 SIM 卡，适合最新的小型设备， 适用于最新款的智能手机和平板电脑 嵌入式 SIM 卡 eSIM 直接内置于设备中，支持远程配置和管 理 来源：中国信息通信研究院 图 1 为 SIM 卡物理形态的发展过程。 来源：博鼎实华（北京）技术有限公司 按照应用场景划分，电信卡可分为手机卡、物联网卡和行业专用 卡，主要特征见表 7。 表 7 按照应用场景划分的电信卡分类 电信卡 主要特征 手机卡 适用于普通消费者和企业用户的智能手机和平板电脑， 提供通话、短信、上网等综合通信服务 物联网卡 适用于如智能仪表、智能家电、工业设备、农业设备、 无人机等，提供无线数据通信，支持设备间的连接和数 据传输 行业专用卡

案例2：对下属公司/事业部/业务板块的分类管理 • 案例3：薪酬总额考核分配 Part 3 动态管理与监测调整篇 • 案例1：动态监测调整解决的问题和目的 • 案例2：动态监测调整的频率，内容指标体系，工具和平台 • 案例3：全过程监控调节机制 Part 4 人员编制管理篇 • 案例1：劳动效率定编法/工作效率定编法 • 案例2：标杆对照法 • 案例3：业务流程法 • 案例4：比例定编法 2：对下属公司/事业部/业务板块的分类管理 案例 3：薪酬总额考核分配 Part 3 动态管理与监测调整篇 案例 1：动态监测调整解决的问题和目的 案例 2：动态监测调整的频率，内容指标体系，工具和平台 案例 3：全过程监控调节机制 Part 4 人员编制管理篇 人员编制管理模块的案例，主要针对以下人员编制方法进行详细分析和阐述 案例 1：劳动效率定编法/工作效率定编法 案例

，同时建立一系列的数 据治理政策、流程以及相应的工具 数据质量管理： 构建数据质量管理的流程体系和操作规范，准确识别并 有效解决企业的数据质量问题，同时持续 监控数据质量 主数据管理： 建立主数据管理机制和平台 , 确保主数据在企业内部的 准确性和一致性 , 为企业的 主数据建立统一的视图 数据 | 标准管理 数据 | 归档管理 数字 运营 共享与管控 互联与协同 智能化业务运营 客户 体验 智慧码管理 物联网系统 智慧会员 生产 智慧物流 智慧仓储 智慧 WMS 智慧排产 智慧物料 智慧供应链 智慧 DMC 智慧货架 智慧人力 智慧 OA 智慧门户 综合 关键技术 基础设施和平台 网络设备 大数据云 数据服务器 容器 协调机制 独立部门 组织架构 部门责任制 激励奖金 专享资金 预算支出 专用通道 培训计划 人才储备 人才 轮岗机制 先进企业体验

益相关方、并实施有针对性的风险隔离和管控措 施。同时，在协助机构完成对管控漏洞的梳理和有效性分析后，搭建一体化平台协助机构对识别到的金融犯 罪风险在全集团内进行全面管控和落实追踪，并制定利用监控模型和平台对风险进行持续监控并定量分析和 动态防御的风险管理策略。 13 项目挑战： • 在风险识别层面，如何设计并优化、细化金融犯罪各风险领域的风险因素和风险指标，以应对腐败、贿 赂、诈骗、洗钱、恐怖融资等领域金融犯罪手段； 在风险分析层面，如何解决数据标准不统一及取数困难的问题，并拓宽客户、产品、地域及交易的定性及 定量信息基于的数据维度； • 在管控设计层面，如何将金融犯罪风险管理从传统的定性为主风险管理转向数据驱动，并提升员工对技术 和平台的应用和管理能力； • 在集团管理层面，如何提升集团层面金融犯罪风险管理一致性，建立有效的境外子公司信息共享和传导机 制，完善一体化金融犯罪防控策略。 解决方案： • 利用德勤尽职调查平 苏州 苏州市工业园区苏绣路58号 苏州中心广场58幢A座24层 邮政编码：215021 电话：+86 512 6289 1238 传真：+86 512 6762 3338 / 3318 天津 天津市和平区南京路183号 天津世纪都会商厦45层 邮政编码：300051 电话：+86 22 2320 6688 传真：+86 22 8312 6099 武汉 武汉市江汉区建设大道568号 新世界国贸大厦49层01室

1.智算平台总体架构 智算资源管理是支撑智算软硬件资源高效分配和使用的关键，但 现有智算资源管理存在诸多不足，资源管理和应用效率低，难以适应 智算应用快速发展的需要。现有算力资源管理技术框架和平台大多以 通用算力为基础，采用云资源管理方式对算力资源进行管理，但未考 虑不同厂商智算芯片在编程接口、性能等方面的差异性，难以适应智 算管理的需要。据公开数据统计，传统模式下智算中心的 GPU 资源能力的情况，一般作为算力资源租赁的配套部分。此外，一些对 成本较为敏感，或不希望在短期内一次性投入大量资金用于软硬件采 购、研发和运维的企业，通常选择租用模式。在租用模式下，企业能 够根据自身业务需求灵活购买算力资源和平台服务，实现资源的弹性 拓展。 在智算平台租赁过程中，央国企应重点关注租赁期限、平台服务 能力、业务迁移、租赁费用等关键问题，并形成明确的租用方案。在 租赁期限方面，短期内平台租赁成本较低，但长期费用递增。大型央

觉感知，是触觉反馈系统面临的一项挑战。同时，如何避免触觉反馈的过度干扰，保持自 然的交互体验，也是设计中的重要课题。 内容创作与开发难度 由于 AR 与触觉反馈技术的高复杂性，其内容的创作和开发并非易事。现有的开发工 具和平台仍然不足以支撑大量企业快速开发出精确且逼真的 AR 应用，尤其是在工业、医 疗等高精度领域，开发过程中需要针对具体场景进行个性化定制。如何为不同领域、不同 需求提供高度定制化的 AR 应用，同 展望未来，感知技术将以突破性的技术进展驱动社会各个角落的智能升级，催生出更 多跨界融合的应用场景。研究机构、科技企业与政府部门需要加强协同创新，构建开放共 赢的产业生态，推动标准化、模块化和平台化发展，以应对未来多样化、复杂化的市场需 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 35 求。同时，随着技术的不断进步，我们也必须高度重视数据隐私与安全保护问题，确保技 术进步与社会伦理和谐统一。

激烈的市场 竞争中保持领先 2.3.2“最优解” 寻找“最优解”是一个动态的过程，涉及到服务企业与客户的深入沟通和协作。 这个过程不是静态的，而是需要不断地探索、迭代和优化。数字化的工具和平台为企 19 业提供了强大的支持，使其能够收集和分析大量数据，基于此进行精准的决策。同时， 企业必须保持对市场动态的敏感性，及时调整服务策略和解决方案。在与客户共同探 索的过程 场竞争力。通过 集成的数字化平台，如支付宝等，服务业能够提供更加便捷和无缝的用户体验，这对 于保持企业在激烈市场中的竞争力至关重要。 此外，数字化转型还促进了服务业的创新发展。新兴的数字工具和平台不仅解决 了传统服务中的痛点，还开创了新的服务方式，如远程服务、即时服务和定制化服务 等。这些创新应用不仅增加了服务的附加值，还拓展了服务的可达范围。 支付宝等数字支付和服务平台在这一过程中扮演了支持者和加速器的角色，通过

减少支出的同时保持高质量的服务交付。 这使其能够优化内部资源，同时保持甚至提 高服务质量和交付速度。 进行技术整合以提高敏捷性 许多企业还专注于整合 IT 基础设施，以消 除冗余项，并简化其技术格局。通过简化各系 统和平台，企业能够降低维护成本、提高互操 作性，并加快决策速度，最终使组织变得更加 敏捷，并能更好响应变化。 此图表显示了专注于特定举措以提高运营效率的企业所占百分比 （例如，��% 的企业表示其专注于将人工流程自动化以提高运营效率）

温度曲线、当日湿度曲线、噪 声、局部放电、红外、 SF6 气体监测、振动和粉尘信息等）。当日温度曲线和当日湿度曲线是用多个温湿度传感器同一时刻的最 大值所描绘出的曲线，该曲线标示了最大值、最小值和平均值 配电室环境监 测 机房环境监测 视频监视 轨道机器人 环境监测 平台功能 分布式光伏监控子系统拓扑图 监测各进线回路电能质量，包括电压暂降、暂态、稳态、谐波畸

用。通过在线学习平台和虚拟现实（VR）技术，可以提供更为灵活 和高效的培训方式，帮助员工快速掌握新技能，适应岗位需求的变 化。  建立全面的数据治理框架，确保数据质量和安全性  开发基于云计算的服务和平台，支持业务的可扩展性和灵活性  引入智能客服和聊天机器人，提升客户服务体验  实施区块链技术，增强供应链的透明度和安全性 最后，企业应积极探索数字化转型带来的新商业模式。例如， 通过平 数据标准化：对数据进行标准化或归一化处理，消除量纲差 异。 6. 数据集划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，通常的 比例为 70%、15%、15%。 为了提高数据预处理的效率，可以使用自动化工具和平台，如 Apache Spark、Pandas、Scikit-learn 等，这些工具能够高效地处 理大规模数据，并提供丰富的预处理功能。此外，可以构建数据预 处理流水线（Pipeline），将清洗、转换、标准化等步骤串联起 大模型的应用场景将从单一领域向跨领域协同发展。 通过构建通用大模型底座，企业能够在多个业务场景中复用同一模 型，从而降低开发成本，提高资源利用率。同时，大模型的生态化 建设将成为未来趋势，通过开放的 API 和平台化服务，企业能够更 便捷地集成和扩展 AI 能力，推动数字化转型的全面落地。 10.2 业务扩展方向 随着企业数字化转型的深入推进，AI 大模型底座的应用将不仅 仅局限于现有的业务场景，未来将在多个方向上进行业务扩展，以