包含企业运营过程中的降本提效、驱动主营业务增长以及持续提升用户体验。其 中,降本提效指的是通过数字化运营及智能技术应用,优化研/产/供等业务流程、 提升运营和决策质量、降低资源浪费、提高人员、设备等的产出率,持续改善全 价值链运营成本、提升运营效率;驱动主营业务增长,指的是通过智能化营销& 销售手段, 实时洞察客户需求、精准触达客户、持续经营客户价值, 并共创迭代 产品创新,持续增长、 创收创利;提升客户体验, 指的是通过数字化平台和智能 发展的需求。智能业务运营的主要内容是搭建敏捷柔性的数字化业务中台,推动 —— 此外, 它还要求建立企业内部统一的智能运营管理体系, 贯穿整个价值链流程。 在智能业务持续深入的背景下, 伴随着企业 AI Agent (企业智能体) 的逐步落 地, 企业甚至可以重新设计其价值创造过程,从而创新业务模式。 对于企业价值链中的各业务部门来说,探索新的应用场景, 利用最新的智能 化工具来提升业务效率和创新能力尤为重要。具体而言, 主要包括: 建立企业级智能化运营管理系统,通过统一的数据平 台进行全面判断和决策, 能够让企业运营管理转向数据驱动,达到实时和科学决 策的效果, 实现全价值链的数字化与智能化运营。构建智能运营体系的关键切入 点包括: 企业是否搭建了智能化的运营管理工具? 是否实现了各个价值链的内部数据系统整合, 避免数据孤岛? 企业是否建立了统一的运营指标和闭环管理体系? 是否实现了职能数据融合和一体化运行? 是否应用大数据和

入类别，并与合作伙伴生态系统高效扩展。 缩写：AI = 人工智能 来源：Strategy& 分析 人工智能让汽车制造商在动荡时期加强收入和利润—— 如果认真对待的话。 3 人工智能应用案例在价值链的各个阶段出现，但时间跨度不同。 人工智能如果能够有效地在整个公司范围内协调，将带来显著的成本效益机会。 我们的分析表明，全面的人工智能转型战略可以实现40-60%的潜在利润提升。 人工智能在汽车领域的机遇 数据/人工智能/信息技术战略在 工业制造业 主任 获取到 了解 我们的团队 技术/信息技术架构 并且转型 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 注意：1）我们的图书馆包含一份超过100个AI在不同成熟阶段的汽车价值链上的应用案例列表（从想法到真实世界案例）。 合伙人， 汽车实践引领汽 车行业转型 评估您的AI成熟度并提供初步 建议 在一场免费的在线测试中 乔纳斯·赛弗特 主任 AI/技术驱动 移动性创新

破局存量竞争，流程智能化缔造创新机会 当市场增量红利消退，企业竞争转向组织内功比拼。流程智能化，可以加速企业新品上市速度、重 塑用户体验，提高创新成功率。 在产品创新领域，流程智能化通过敏捷开发与需求响应闭环重构价值链。比如，服装企业通过创新 的研发流程，实现从门店需求采集到服装设计定稿仅需数周时间，大幅提高了爆款服装命中率。在 用户体验领域，流程智能化则体现为个性化服务与快速响应。比如，企业客户服务部门通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化 为战略资源，最终推动企业实现从流程优化到商业模式创新的质变跨越。爱分析将持续关注这一领 域的动态，为企业及相关技术供应商提供更深入的研究与更精准的建议，助力双方在数字化转型的

组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服） 7 创新 科技 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性 数据 智能 端到端价值链 客户需求 竞争环境 产业政策 颠覆技术 智能化 自动化 精益化 数字化 战 略 组 织 技 术 业 务 腾讯工业1+7+N的产品架构和核心能力不仅能够支撑营销服领域的各类应用

数字人才的能力划分为 ICT 基础技 能、ICT 专业技术以及 ICT 辅助技能三大范畴。同时，从产品与服务的价值链数字化转型视角 出发，他们进一步将数字人才细分为数字战略管理、深度数据分析、产品研发、先进制造、数 字化运营和数字营销六大类别，这些类别紧密对应于数字产品与服务价值链供应端的战略规划、 研发创新、生产制造、运营管理和市场营销等关键环节。 然而，随着数字化工具和 AI 大模型

的前景和巨大的需求。因此，监管机构应当在保障安全底线的前提下，采取风险分级审 慎包容的监管策略，避免过度限制技术发展。 具体而言，文章提出可通过建立全链条创新激励型监管体制、深化“AI 开发、提供和部 署价值链”的法律责任确定、推动监管模式分层级的突破和创新促进 AI 发展，为医疗人 工智能的发展与商业化构造良好的生长环境。  建立全链条创新激励型监管体制 为了保障人工智能的安全创新，监管方应建成覆盖全生命周期、动态的创新监管体系。 的信息共享及交换平台。平台还可执行相关价值评估、产品测评、红队对抗、检测、价 值对齐规范制定等相关职能，对不同风险产品实施分类管理，确保低风险产品的标准统 一，以及高风险产品检测手段的实施。  深化“人工智能开发、提供和部署价值链”的法律责任确定 面对人工智能长期悬而未决的法律责任确定问题，文章建议国家科技伦理委员会下设医 学人工智能伦理法律政策顾问与咨询机构，由医学专家、伦理专家、法律专家、技术专 家组成，深入研究人

全隐患，保障人员和设备安全，如海康威视巡检轨道机器人，通过智 能巡视实现全天候运作，通过红外热成像在线实时测温,当温度出现 异常时报警。 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 试验验证和产线优化场景处于价值链的两端，附加值较高、应用 难度大，占比均为 5%。近年来，随着设备标准化和自动化程度的提 高，各类搬运、测量、焊接机器人及其他生产设备实现互联互通，并 通过统一的控制平台和模型算法开展协作，为产线和研发的智能化创

任务，最重要的是，以前所未有的方式与人类混合在一 起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们 可以将工作流程、机构知识、价值链、社会互动以及 关于商业和世界的许多其他关键数据硬编码到一个系 统中，该系统能够以比以往任何时候都高的水平理解 和行动。 这是我们需要真正关注的真正颠覆。因为现在，尽管高 管们竞相实施这一代人工智能，但很少有人能超越各个 要最大限度地利用机会，机器人需要与人们建立个人联 系。鉴于人们普遍关注数据共享问题以及部分人对人工 智能的怀疑态度，这并非轻而易举的任务。但人格化商 业的潜力不容忽视——它有可能开启客户关系自治的新 时代，并重塑整个价值链。因此，在最初就处理好信任 问题至关重要。 企业在人工智能的成果方面普遍持积极态度——但他们 也在应对围绕人工智能整体技术的模糊怀疑情绪。这意 味着每一次与人工智能的互动，不仅是在构建或破坏企 业

人形机器人标准体系参考架构 人形机器人标准化体系是建立人形标准质量体系的重要环节，由 于人形机器人本身的复杂性，标准的必要性和可行性分析角度需要涵 盖多个维度，以确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 从标准价值链来看，标准化方向包括基础通用、关键技术、典型 61 产品、任务场景、行业应用等多个环节。基础通用标准是人形机器人 标准化的基石，它涉及人形机器人的基本构造、尺寸、重量、材料、 安全性能等通用