.......................................................................................... 3 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 1 —、企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 技术从实验室走向生产环境和商业化, 逐渐渗透至各行各业, 成 为推动企业转型升级与智能化变革的关键力量。2024 年, 互联网大厂纷纷 推出了智能体开发平台, "百模大战" 已经来到了智能体对决阶段。AI 智能 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 2 体的广泛应用,不仅为企业带来了前所未有的效率飞跃, 更开启了企业智 能化发展的新纪元, 引领新一轮的数字底座重构升级。 随着技术创新的不断突破, 以算力和数据要素为代表的数字底座迎来结 《中国数字经济发展研究报告 (2024 年) 》显示,截至 2023 年底,我国人工智能核心产业规模接近 5800 亿元, 核心企业数量超过 4400 家, 居全球第二。 2023 年以来, 生成式人工智能 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 3 技术加速迭代,为各行各业创新发展和转型升级提供了新的工具和视角, AI 技术红利加速释放,为各行各业的转型注入了新动力。 中国信通院最新发布 的《人工智能发展报告

当前，企业所处的发展环境正在经历深刻变革，新技术、新环境、新业务等 多元因素成为影响企业创新方向的关键。生成式人工智能技术快速发展，更 广泛的行业自动化用例已经无处不在。新的业务形态和商业模式正在持续出 现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 泉，让企 商；��%的中国企业将在当前和未来�-�年持续选择多云部署模式，有意识地 将资源、业务和服务能力分散到多个云平台上。 �� 获得先进技术能力是当前企业选择下一朵云的首要核心驱动力。企业在新引 入云服务商时，应关注其是否在关键领域具备符合企业发展需求的领先技术 优势，这对企业未来发展具有显著的现实意义。这些关键优势包括：全面立 体的多云安全保障体系、先进的AI技术能力、高效普惠的数据运营管理能 力、稳定 新的挑战。对企业管理者而言，业务持续受到各类不确定因素的影响，运营管理 和决策的难度不断增加。企业如何快速聚焦有利因素，保障核心业务的稳定发 展，并适时探索新业态、新模式，寻找第二增长曲线，是企业自上而下最为关注 的话题。 企业IT架构的演进，应始终与企业业务发展保持高效的协同。在企业上云已经进 入深水区的今天，每一次云策略的调整都必然关联到未来一段时期的业务发展目 标，进而影响到企业长期发展质量。

人工智能的普及，这将在新水平上为企业系统、工作队 伍和运营带来自主性和能力，在通用人工智能发挥作用 之前就已经到来。 在通用人工智能（AGI）方面。 2,3 并且，就像以前 一样，这场比赛吸引了商业领袖、政府和全世界人们 的关注。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 在每一个层面都有一个认知数字大脑。 认知数字大脑的构成要素是什么？ 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 独立的部件，真正理解他们实际上正在构建的范围：人 工智能“ 认知数字大脑 这将会彻底重塑技术在企业以及 人们的日常生活中所扮演的角色。 他们将持续测试、评估和构建系统所需的准确性、可预 测性、一致性和可解释性，以维持对系统的认知信任。 这是一个新的领域，没有一劳永逸的解决方案。每个企 业都有其自己的建立信任的时刻、技术、AI策略和关键 关系要关注。但总体而言，任何前进的道路都将集中在 解决系统与数据、AI本身以及人们之间的信任问题。 对企业而言，信任是其与客户、员工、监管机构和股东 关系的基础货币。迄今为止，这种信任是在微小时刻中 建立起

些技术能够让监管机构、客户以及公司内 部人员充分信任，这对企业而言至关重 要。 为人工智能应用打造可持续的技术和 数据基础设施 数据是一项重要的战略资产，也是所有人 工智能举措的基础。银行应建立强大的数 据治理框架，重点关注质量、集成和安 全，为长期可扩展性奠定基础。这就要求 对可以为大量交易、复杂风险模型和实时 决策提供支持的企业级人工智能基础设施 进行投资。 培养利用人工智能提升人类潜能的文 化氛围 采用综合人才战略以留住人才及提升人才 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 10 进展阻力 导致人工智能应用难以取得实质性进展的原因包括： 对人工智能风险和道德问题极为忧虑 人工智能在银行业的应用引发了对风险和道德问题的广 泛关注。71%的受访企业管理层认为，建立健全的监管 合规框架对于确保以负责任的方式实施人工智能至关重 要。 人工智能应用与可持续发展目标之间未能协调一 致 使可持续发展目标与人工智能应用协调一致实属不易。 一个经营良好的企业就像一块配有很多齿轮的瑞士手 表一样。如果想对它进行数字化，就不能仅仅将其中 一个齿轮换成晶体管，而是必须整体规划如何让所有 零部件都能协同工作。 企业层面 在这一层面，银行应从关注人工智能如何影响银行的战略、商业模式和关键目标入 手，统筹银行整体的转型变革。此举旨在对银行整体的运营模式转型、员工发展以及 风险和控制进行定义。重点是为人工智能转型计划制定路线图，并通过转型办公室管

H1 和 G1 人形机器人正式在京东线上首发开售，行业催化不断，我们继续看好机器人材料的投资机会。投资方面，我们 主要看好两个方向，一是涨价方向，建议关注制冷剂、有机硅、天然橡胶、涤纶长丝等产品的涨价投资机会，二是科 技材料方向，建议继续关注 AI 和机器人材料。 本周大事件 大事件一：本周国内 DMC 报价 13000-13500 元/吨，市场报价快速拉涨，截至当前，市场调涨后的报价暂无成交。 年纯碱装置，本周已投料，预计近日出产品，需重点关注；另内蒙古某厂听闻后期存检修 计划，关注其检修兑现情况。预计下周纯碱市场仍维持高水平供应，加之行业库存量已达 行业周报 敬请参阅最后一页特别声明 10 近年来高位，短期内纯碱市场供应压力或难以缓解。后市需求端：当前轻碱下游需求仍有 待恢复，重碱下游维持刚需采购跟进为主，需求端暂未见明显起色，对原料纯碱采购态度 依旧较为谨慎。后期需关注下游企业复产复工情况，部分下游或存一定补库需求，不过当 业者多对后市信心不足。预计下周纯 碱市场或仍趋弱运行，部分主流地区轻质纯碱市场自提价格在 1270-1500 元/吨左右，重 质纯碱市场送达价格在 1400-1500 元/吨左右，除供需面外，需重点关注宏观消息面以及 期货盘面走势情况。  菊酯类农药 高效氯氟氰菊酯：高效氯氟氰菊酯市场稳定，价格维持盘整 ①本周高效氯氟氰菊酯市场稳定，价格维持盘整。截止到本周四，96%高效氯氟氰菊酯供

强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 与算力 基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 95% 5% 自大模型发布以来，Scaling Law成为模型层发展迭代共识，国内大模型基座厂商均通过不断加大参数量级以获得模型能力的优化增强。 2024年，随着大模型的训练脚步变缓，人们也开始关注讨论Scaling Law是否存在失效风险。而以国内外头部厂商的技术动态为标杆，我 们可以看到大模型的参数规模与数据跨度仍有提升空间，且在多模态能力融合上完成持续突破。但受限于高质量数据、训练资源（算力、

强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 与算力 基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 95% 5% 自大模型发布以来，Scaling Law成为模型层发展迭代共识，国内大模型基座厂商均通过不断加大参数量级以获得模型能力的优化增强。 2024年，随着大模型的训练脚步变缓，人们也开始关注讨论Scaling Law是否存在失效风险。而以国内外头部厂商的技术动态为标杆，我 们可以看到大模型的参数规模与数据跨度仍有提升空间，且在多模态能力融合上完成持续突破。但受限于高质量数据、训练资源（算力、

展的核心。 报告开始，详细记录了几家企业和国家在人工智能开发中的高度集中情 况，并识别了数字基础设施方面的广泛差距，这些差距可能加剧各国和 各国内部的不平等。接着，它探讨了生产率和劳动力动态，重点关注经 济增长和体面工作。从国家层面看，报告分析了支持人工智能的采用、 适应和发展所需的要求数和政策。从国际角度看，它考虑了全球人工智 能治理的需求，以引导人工智能走向包容性和公平的发展，强调了国际 合作的重要性。 电子农业（科特迪瓦） 韩国《K-Chips法》 数据观测站（智利） 沙盒式隐私设计及默认设置 医疗保健（印度） 人工智能研究方案 © Adobe Stock 对工业和科技政策（STI）的重新关注以及人工智能能力的快速增长将人工智能政策置 于当前政策制定的突出位置。人工智能政策对于实现结构转型和生产力增长至关重要 ，并且对于解决由技术扩散带来的其他社会、伦理和环境挑战也至关重要。 平衡的人工智能 智能在生物医学研究以及（新加坡）中的应用 全国初级中学计算数字劳动力竞争力法案 课程（加纳）（菲律宾） 国家数字技能规划（西班牙）（尼日利亚） 21 政策应当关注三个杠杆点： 整体政府方法——国家战略应针对各个领域（包括STI、工业 、教育、基础设施和贸易）之间的更好协调。此外，AI政策应 超越激励措施，如税收减免，还应包括监管，例如与消费者保 护、数字平

2 自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理 图6：逆最优控制（IOC）方法 图7：强化学习方法 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 端到端的挑战：数据 由于端到端算法基于数据驱动，大模型依赖大量的高质量数据进行训练。以训练数据为核心，重点关注数据量、数 据标注、数据质量、数据分布、云端存储与超算中心等因素。2023年，特斯拉在端到端神经网络开发初期，就向系统 输入了1000万个经过筛选的人类驾驶视频片段，按每段15秒估算，高清视频的总计时长超过4万小时。根据特斯拉的 0% 56.9% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% ICE HEV NEV 2022 2023 2024 请务必阅读正文之后的免责条款部分 18 关注自研核心算法的整车企业 2 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图16：特斯拉AI算力走势 资料来源：同花顺，国元证券研究所 图15：FSD和FSD V12累计行驶里程（十亿英里） 资料来源：同花顺，国元证券研究所

行业 人才缺口 所需人才必要技能 金融 金融企业关注全业务流程的数字 化、智能化，但金融科技人才主 要集中在营销、风控等方面，而 后台数字运营等业务领域的人才  在合规前提下，具备基于数据驱动的金融业务多 场景应用和创新能力，能以数字逻辑优化金融业 务流程并推进业务创新。 第 7 页 较为缺乏。 制造 不同体量的制造企业关注点不完 全相同，但需求主要集中在运营 管理及流程优化、模式创新等方 管理及流程优化、模式创新等方 面。  大型企业对业务人员的数字化运营及应用能力要 求高。  中小型企业现阶段着重于管理层数字意识和数字 化领导力的提升。 能源 能源企业关注资源配置、业务优 化和节能减排，目前缺少专注于 依托数字技术赋能业务流程优 化、业务模式创新、供需匹配优 化、排放监测、提效减排等方面 的人才。  管理层面：需要兼顾业务、技术和管理的复合型 人才。  环节质效，能推进技术创新，探索新模式。  技术层面：具备全面的底层数字支撑能力，助力 企业达成数字技术自主可控，构建起独立、安全、 高效的企业数字技术体系。 新零售 新零售企业需同时关注流量和用 户，目前缺少依托数字技术赋能 全媒体运营、供应链管理方面的 人才。  管理层面：能基于数字技术完成行业趋势洞察及 供应链组织管理。  应用层面：能基于数字技术完成下游用户和供应