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 知、精确定位以及交互体验等多方面的严格要求。在智能化的大背景下，环境认知需要更加全面、 准确的信息获取，精确定位要求更高的精度和可靠性，而交互体验则追求更加自然、流畅的感受。 单一传感模式由于其自身的局限性，无法同时兼顾这些需求。 然而，2025 年的感知技术将迎来全新的发展格局。它将在多个前沿领域展现出令人瞩目的突 破。多模态融合技术，将多种传感器的数据进行深度整合，为环境认知提供更丰富、准确的信息； 市场前景以及丰富的商业落地案例。我们力求为读者呈现一幅全景式的未来感知技术图谱，让读 者能够清晰地了解感知技术的发展脉络和未来走向。 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 3 目录 前言......................................................................................

项目编号： 人力资源管理基于 DeepSeek AI 大模型 岗位推荐可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. .......30 5. Deepseek 岗位推荐系统可行性分析.........................................................................................................................31 5.1 技术可行性................................ ...........37 5.1.3 算法准确性与效率.....................................................................................................................................39 5.2 经济可行性.........................

目录 甲方供应链未来情景 客户 分公司 S&OP 供应可视 一致性需求计划 可承诺量 (ATP) 供应约束 端到端同步计划 终端客户销售 甲方供应链网络 供应商 交付计划 PO / 预测协 同 及时交付 及时供应 及时交付 周主计划会议 需求管理 供应管理 关注长周期决策 集中型供应链管理组织 - 形成统一的一致性需求计划，根据计划执行生产 1 2 3 4 财务整合 物流网络政 策 11 PO / 预测协同 4 2. S&OP 一级流程 : 供应链计划流程 供应链计划一级流程 输入 输出 装运 装运 生产 生产 采购 采购 供应商 物料 原材料 1.1 需求计划 [ 营销 ] [ 每周 ] [IBP ] 1.2 需求冲减 和优先级 [ 每周 ] [APO-DF ] [ 营销 ] 需求 净预测 销售订单 周生产目标 1.3 订单 vs. 预测 半成品每日目标完成 主计划 vs. 成品生产计划 成品 vs. 半成品生产计划 生产计划 vs. PO / DN ATP 装运目标 生产目标 采购目标 1. 一级流程设计及未来场景 2. 二、三级流程及规则政策 3. 附录 目录 3.1 主计划 二级流程 : 3.1 主计划 1) 流程概览 目标 • 基于一致性无约束周需求计划，生成一致性主计划 主要输出

动的强大体 系？在地缘政治不确定的情况下，企业能否在弹性与成本效益之间取得平衡？ 本报告结合未来一年的宏观经济前景展望，解读了影响采购和供应链的六大变革型趋势，这些趋势 为企业重塑自身成为适应性强、面向未来的组织带来了挑战，但也带来了无限潜力。 适才迎来公司成立 25 周年的 GEP，是财富 500 强和全球 2000 强企业中众多领先采购和供应链领 导团队的紧密合作伙伴。我们的团队由经 优先的职能，注 重敏捷性和战略前瞻性。 人工智能驱动的采购协同：各种协同工具将自助式采购推上前台，让非专业人员也能自如应对 复杂的采购流程。这些平台嵌入人工智能驱动的建议和预测分析，可增强合规性、效率和风险 管理，让采购成为所有业务领域中一个精简且不可或缺的职能。 采购中的人工智能代理：人工智能代理不再是新兴技术，它们正在成为运营的必需。这些代理 可处理需求预测和风险监控等复杂任务，将 可处理需求预测和风险监控等复杂任务，将供应链转变为具有预测性和适应性的网络。通过有 针对性的试点计划，企业可以整合人工智能代理，从而增强弹性并优化端到端供应流。 不断演变的价值衡量标准：价值的定义正在超越成本节约的范畴。现在，对采购领导者的评估 标准是应变能力、可持续性和合规性。这些新的衡量标准反映出一种环境，长期适应性、合乎 道德的采购和稳健的风险管理比眼前的财务收益更重要，采购职能得到重新调整以匹配组织的 战略需要。

律责任。 PREFACE 前言 在 AI 技术飞速发展的时代，企业正迎来数智化转型的历史性窗口期，数据战略成为 AI 项目的 ROI 放大器。数据，这一 数字时代最核心的生产要素，正在重新定义商业价值创造的边界和路径。传统的商业智能模式正在经历根本性重构 : 在数据消费端，智能 BI 技术的突破性进展，正推动着数据消费范式的深刻转变一从传统的 " 人找数 " 模式，转向智能 化的 " 数助人 单点突破，而需要全链条、全要素的协同优化，数据驱动的指标体系成为实现这一目标的核心抓手。在数据治理端，企 业需要注重实时技术与规范管理的深度融合，让流动的数据焕发出更大价值。在瞬息万变的市场环境中，数据的时效性 往往决定着决策的有效性。从数据产生到洞察生成，每一秒的缩短都可能转化为真实的商业价值。 在应用开发端，AI 技术正将零代码平台推向全新高度。从简单的轻量化工具演进为强大的创新引擎，AI 让零代码真正 做到 "FAST”数智化组织能力模型 决策应用与智能体成为降本增效主战场 大模型下的供应链管理的销售和需求预测 110 116 86 87 78 80 宁德新能源：全员参与生产管理数字化革命 联宝科技：供应链控制塔从可视走向价值 帆软软件：从流程提效到业财协同 4 .1 4.2 4.3 帆软 AI 学习包 AI- 销售需求预测 在线 demo 体验 01 企业数智应用白皮书 PART1 企业数智应用情况及趋势

管理要求理解 系统架构必须采用成熟、具有国内 先进水平，并符合国际发展趋势的 技术和设备技术。系统框架需要使 用甲方的统一 IT 架构，实现微服务化， 且需要具备高可靠性 / 高安全性、开 放性、适用性、可拓展性等，能够 适应甲方当前和未来业务发展的 需 要。 技术先进性理解 对于本项目的需求分析和理解 充分理解甲方采购业务场景及 SRM 项目建设需求 单击此处编辑母版标题样式 可视，强化系统分析功能， 支撑业务决策  1 、形成一套完整、高效的供应链数 字化运营机制和团队；  2 、导航模式菜单、指引，机器人助 手，降低信息化学习成本，提升用 户 易用性；  3 、使用甲方统一 IT 架构，实现微服 务化，提高系统速度，提升性能。 规范通采及非采业务流程和规则，建设统一的能力，推进业务与数据融合，强化系统分析 功能，支撑业务决策，构建合规、透明、高效的供应平台。 询价大厅 公共应用 数据后台 mysql8 redis6 nas elasticsearch hadoop CDN NAT 网关 SSL 证书 云服务器 供应商注册 准入评审 需求管理 前期采购 预测管理 订单管理 供应商信息 供应商绩效 询报价 定点管理 收发货 结算管理 技术架构 – 基于微服务的领先技术 目录 CONTENTS 1. 乙方集团简介 2. 项目理解与规划 3. 整体解决方案

云的运营和运维工作面临着越来越大的压力。从业界经验来看，运维人员数量无法随 着设备数量线性增加，每万台服务器运维人员的数量持续下降， 因此亟需引入智能化运维手段， 解决人力不足的矛盾，同时， 也需要借助智能化工具提高资源的可用性， 提升租户的使用体验。今天，由我来分享几个 IT 云 AIOPS 的工具。 云鸽在线 智能沟通机器人 星空雷达 网络 AI 分析平台 云翊 数据中心 精益管理系统 云秤 磁盘健康 ” 的多层级 3D 可视化建模能力 ， 对数据中心实现虚拟仿真展示。 同时 ， 支持 根据客户需求自定义全景视图大屏 ， 并提供标准化扩展接口 ， 满足对数据中心动环、 视频、 设备性 能数据等 各类数据对接展示 ， 帮助客户清晰直观地掌握数据中心运营运维有效信息 ， 实现立体式、 透明 化、 可视化的 数据中心“一站式”全景管理。 1. 统一定义标准化扩展接口，可通过 践 网络大屏 动态拓扑 网元健康度 路径推演 业务拓扑 批量配置 星空雷达 配置下发 指标预测 异常检测 根因分析 能力封装 统一调度 智能运维

电话：021-6194-6708 核心观点提示 • 海外管理软件厂商验证AI技术的应用场景，为国内厂商打开想象空间。海外管理软件厂 商过去几年已经在推进AI技术的研发和应用，主要集中智能化流程、预测性分析、个性 化等功能。语义识别技术的提升和生成式AI的出现能大幅度降低大型管理软件的使用门 槛，复杂功能最终都将演化成私人AI助理角色。 • 企业加速数字化转型，核心ERP场景市场空间超500亿元，泛ERP市场空间超千亿元。 文 档 编 辑 工 具 、 O A 等 通 用 办 公 软 件 在 信 创 环 境 成 熟 度 极 高 ， 成 为 信 创 建 设 初 期 的 主 力 军 ， 2 2 年 替 换 改 造 延 续 性 强 。 基 础 软 件 数 据 库 / 中 间 件 替 换 节 奏 与 服 务 器 替 换 保 持 强 相 关 关 系 。 业 务 软 件 核 心 业 务 系 统 替 换 难 度 大 ， 边 计算机前端技术和后端技术演变 组件化的好处： • 提高代码的复用性和可维护性，减少重复的工作和错误。 • 提高开发效率和协作能力，可以利用现有的组件快速搭建应用，也可以与其他开发人员共享和交流组件。 • 提高系统性能和可扩展性，可以根据需求灵活地增加或减少组件，也可以利用分布式技术实现组件的负载均衡和容错。 因为要了解不同组件的功能、接口、依赖和兼容性等，开发人员的学习成本在增加。自然语言交互将直接提升体验。

务创新 上的突破，也凸显了行业在服务实体经济、防控系统性 风险、践行普惠金融中的使命担当。 “数字化转型与创新评选”由数字产业创新研究中 心、锦囊专家、首席数字官联合全国 20 多家 CIO 组织 机构、行业协会共同发起，设置案例组、产品组和人物 组三大组别，以“公平、公正、公开”为原则，以“成 熟度、创新性、应用成效、难度和复杂性、推广性”综 合制定评审标准，由 27 位数字化领域知名专家学者对 ·009· 前言 07 中国太平洋财产保险股份有限公司：产险 AIOT 风险减量解决方案 12 中国太平洋人寿保险股份有限公司：退保金风险管控 16 中国太平洋人寿保险股份有限公司：普惠保险赔付预测，助力普惠保险高质量发展 19 长江养老保险股份有限公司：长江养老数智一体化主动投研平台 22 泰康科技有限公司：泰智医——重塑客户旅程，打造“就医无忧”新体验 26 华夏银 险管理体系， 主动发挥专业优势，在应对重大自然灾害和突发事故中，积极推出完整的风勘、防汛服务、 防火服务、灾害临前走访、专题安全培训及各类应急演练等多样防灾减灾举措，以保险服 务的可达性、广泛性、便捷性，全力履行防灾减灾责任。 2020 年，公司转型 2.0 的“数字太保”战略正式将物联网技术应用列为转型项目，自 此在多年传统防灾减灾救灾服务的基础上，开启了“保险 + 科技 + 服务”的创新型防灾减

指南针、恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科技、金证股份等。 u 风险提示 ： 1 ） AI 技术发展不及预期； 2 ）相关政策落地不及预期； 3 ）中美博弈突发事件； 4 ） AI 伦理风险； 5 ）市场系统性风险等。 核心逻辑 1 目录 01 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 02 数据、场景均丰富，大模型走上金融大舞台 03 新一轮金融科技革命 ，产品 & 商业模式均有望革新 ，通过汇集客户在消费、社交、交易等方面的大数据，深度分析客户的真实需求和偏好， 并进一步形成更具针对性、个性化的营销解决方案。 机器学习技术：通过对机构过去累积的海量用户行为、产品交易、营销方式等数据进行机器学习训练，可以对客户画像实现精准的刻画和分 类， 从而对其所处的客户生命周期以及潜在需求实现预测。 以客群价值提升为核心，以客户主办行为作为指标，将客户划分为不同类客群，梳理形成客户 金融产业链包括三层：其上游为基础层，中游为技术层，下游为 场景层，借助 AI 技术实现金融场景创新。 基础层 ：以云服务、芯片、传感器、摄像头等硬件厂商为主，为行 业 建设提供基础性支持。 技术层 ：各类人工智能技术公司，主要提供人工智能算法等核心技 术 和解决方案。 场景层 ：包括智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保 险、 智能监管等。 资料来源：