模式创新，推进企业整体发展目标的达成。以云为核心的IT基础设施规划与 企业业务规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动作用。 面对业务和技术发展新需求，越来越多的企业开始在已有云设施之外，规 划、建设新的云环境，利用技术的更新和IT架构的迭代，获得新的发展动 力，并通过引入新的合作对象，解决企业当前云环境下存在的问题。多云策 略已经在企业众多应用场景中实现了深度普及与广泛应用，成为企业重要的 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、稳定可靠的多云治理和协同、持续优化的成本治理能力、开放合规的全 球服务体系等。IDC调研显示，目前，超过一半的中国企业处于复杂多云阶 段，而处于有序复杂和战略价值实现阶段的企业不到�/�，从整体上看，企业 在提高多云成熟度方面还有很长的路需要探索。 考虑诸多因素后，采用异构 云所设计的备份方案。企业可在多个云环境中部署关键业务系统，实现多活 容灾架构，或在不同云之间定期备份数据，增强系统的容错能力和灾难恢复 速度。例如，一些制造业企业基于合规要求，将数据在私有云上进行备份。 异构云备份对于故障隔离与切换有很强的现实意义，当某个云平台发生问题 时，多云架构允许快速将流量切换到其他正常运行的云环境中，确保业务服 务不间断。例如，一些互

满足客户的多样化需求，但在隐私保护和数据安全方面的要 求也愈发严格。 金融机构作为金融业务的载体，承担着为社会提供资金 配置、风险管理和服务支持的职能，也有义务应对数字化转 型过程中精准营销、风险管理以及安全合规要求带来的日益 复杂的挑战。 1.金融营销方面痛点介绍 金融营销领域存在的痛点包括客户获得的成本上升，对 客户需求的准确分析不足，以及日益激烈的同业竞争。根据 3 《金融科技发展规划(2022-2025)》由中国人民银行于 求也导致非同类金融机构若无法共享与整合数据时，数据孤 岛现象的加剧，这可能降低营销策略制定和调整时的及时性 和有效性。 2.金融风控方面痛点介绍 金融风控领域方面的痛点包括风险识别滞后，合规压力 大，数据整合难度大。传统金融业风险管理方式一般基于历 史数据和静态模型，在客户对金融产品个性化需求提高的现 在，可能存在风险识别滞后的问题，表现为在市场变化、客 户行为和潜在欺诈方面反应速度较慢，不能迅速适应市场变 年中国银行业金融机构法人共 4588 家，中国证券公司共 131 家。 11 合规压力来源于监管环境的变化，新的监管法规和标准 要求金融机构不断更新和完善自身风险管理框架，甚至构建 新的合规体系，例如衍生自金融监管的监督审计和衍生自金 融风险领域的反洗钱。这增加了机构的合规成本，也加大了 金融机构平衡合规性和业务灵活性的难度，以及管理难度。 客户个性化及监管法规和标准的增多，使得数据结构趋

，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved. 研究背景  智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司大规模投入车规 级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如 何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱 提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 ODD 定义/验 证 N/A ★★ ★★★️ ★★★ ★★★ 众源数据快速更新 • 特斯拉FSD 2025年2月以L2级入华， 与百度地图合作为了获取更适合FSD 的‘AP友好型’路线规划和对中国复 杂路况的理解 • 即使是纯视觉方案，在复杂路况和数 据合规压力下仍需本地化地图数据支 持，验证了“轻地图+重感知”混合路 线的现实需求 FSD入华的鲶鱼效应 • 英伟达、蔚来（NWM）、理想 （MindVLA）等布局‘世界模型’ • 进一步弱化静态地图依赖，但对地图作为

能化实现 “刀刃向内”的降本革命。 在显性成本层面，流程智能化通过自动化直接压缩资本开支。例如，美的集团对于供应链流程进行 智能化改造，可以显著降低库存周转天数。在隐性成本层面，AI 驱动的合规与风险审查成为核心 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 7 工具。供应链核心企业通过创建实时监控全球供应商风险的智能化审查流程，从而规避天灾等自然 因素导致的供应链断裂风险。 系统的局限性集中体现在四个维度：系统架构恐龙化困境、安全与合 规风险、流程扩展瓶颈以及用户体验代际断层。 桎梏一 系统架构恐龙化困境 原有 BPM 系统底层引擎基于过时技术框架，仅支持特定浏览器版本，无法适配新型终 端设备。同时，原有 BPM 系统模块化程度低，功能扩展需依赖代码级改造，响应业务 需求的周期长达数周。 桎梏二 安全与合规风险 原有 BPM 系统风险主要源于原厂停止技术支持。由此导致系统漏洞修复滞后，存在数 系统风险主要源于原厂停止技术支持。由此导致系统漏洞修复滞后，存在数 据泄露风险。同时，中集集团作为国际化企业合规要求持续升级，原有 BPM 系统难以 满足未来国际合规要求。 桎梏三 流程扩展瓶颈 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 12 原有 BPM 系统架构陈旧，导致扩展创新的基础不扎实。而且，系统功能非模块化开 发，可定制扩展性不强，阻碍流程创新。 桎梏四 用户体验代际断层

升效率，但只有一小部分表示其人工智能投资已能够推 动收入增长。 银行面临着独特的挑战 对许多银行而言，建立一个足够强大的风险管理环境，为 人工智能在更多领域的部署提供支持，特别是在信贷决策 或合规监控等受到高度监管的领域，仍面临着诸多的难 题。对数据治理、运营完整性和监管审查的担忧，使得进 展不顺。与此同时，技术的快速进步，再加上专有人工智 能平台与开源人工智能平台的不断竞争，使局面变得更为 此类智能体可以充当全天候的虚拟顾问，用于提供量身 定制的财务指导，自动执行日常交易，并基于实时数据 和前瞻洞察主动管理客户需求。在运营中，人工智能代 理能够以无与伦比的速度和精度分析大量数据，从而简 化后台的欺诈检测、合规监控和风险评估等流程。 价值蓝图 为了克服上述挑战，抓住相关机遇，为利用下一代人工 智能技术做好准备，银行应采取精心设计的结构化方法 对人工智能加以应用。本报告介绍了含三个阶段的人工 智能 其业务运营产生的影响表示不安。此外，71%的受 访银行认为，最好等到不断发展的人工智能技术前 景更加明朗后，再进行大规模投资。 人工智能正与自动化技术相结合 银行正越来越多地将人工智能技术与其他技术相结 合，通过技术互补最大限度地发挥其影响力。例 如，82%的受访银行正将人工智能融入机器人流程 自动化（RPA），以简化工作流程，而84%的受访 银行则正在探索人工智能代理解决方案。 人工智能正促成部分企业职能的转型

4三、能源数字化转型 （一） 17 ◼ 能源网络优化与安全管理数字化： 1、智能电网优化：在智能电网中，Deepseek大模型可以对 电网的拓扑结构、电力负荷、分布式能源接入等因素进行综 合分析，优化电网的运行方式和潮流分布。通过实时调整变 压器的分接头、断路器的开关状态等，提高电网的供电质量 和可靠性，降低电网的损耗。 2、故障预测与预警：基于历史故障数据和实时监测数据，AI -计量、结算等关键技术标准规范仍需进一步完善。 -需要通过加强技术标准制定、推广和应用，提升电力市场的技术支撑能力和规范化水平。 11.市场合规管理： -伴随着市场主体的持续扩容，市场合规管理面临一定挑战。 -需要通过加强市场监管、完善合规管理制度、提升合规意识等手段，确保市场主体的合规经营和市场的公平竞争。 25 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 ◼ 国网市场存在问题： 12.新型电力系统： 综上所述，2024年国网电力市场在市场建设方面取得了显著进展，但仍面临新能源参与、系统调节能力、市场机制完善、分布式 光伏、储能发展、新型经营主体、负荷侧调节能力、容量保障、市场衔接、技术标准、合规管理以及新型电力系统建设等多方面 的挑战和问题。需要持续深化改革、推动创新、加强协同，以应对这些挑战和问题，推动电力市场的持续健康发展。 4 三、挑战与应对策略 （一） 27 ◼ 挑战：根

数据驱动的 多渠道营销 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 Ds推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 医院 • 学习/培训模式发⽣改变 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变 • 科研与学术⽅式和效率 医⽣ • 数据驱动的精细化监管：⽐如药占⽐/集采 vs&药品经济学 • 数据安全和合规重构 • 多元⽀付体系（商业参与度更强） 监管 15 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者 • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多 主动权→⼤模型成为患者信息来源 • AI辅助⽣成内容的基础⼤纲，可进⾏⼈ ⼯调整或细化 AI⽣成内容⼤纲 • 基于已确定的创作模式、标题、⼤纲， 补全正⽂ • 可限制内容素材均来⾃企业知识库，保 证专业度与合规性 整合联合搜索+企业知识库 多渠道营销：借助⼤模型，提⾼合规内容⽣产与互动效率 23 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医院 • 电⼦病历和数据管理⾰→构建专病知识库， 为药物研发和精准医学提供⽀持 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通

DeepSeek 潜在应⽤场景探 索 DeepSeek 有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ DeepSeek 会给医药企业带来哪些变化？ • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 多源信息来源 • 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • ⼯调整或细化 整合联合搜索 + 企业知识库 • 基于已确定的创作模式、标题、⼤纲， 补全正⽂ • 可限制内容素材均来⾃企业知识库，保 证专业度与合规性 多渠道营销：借助⼤模型，提⾼合规内容⽣产与互动效率 23 • 电⼦病历和数据管理⾰→构建专病知识库， 为药物研发和精准医学提供⽀持 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通→数据要素商业化变 • 个性化与医⽣互动 提升新药研发和 临床管理效率 云深 智药 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 新药研发与 临床试验 数字化内部流程 提效 ⽣产与 供应链 多渠道营销 学术化推⼴ • 交叉证据⽹络构建 患者服务 31 ROI 优化 • 明确应⽤场景：不是所有场景需要

年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上 政策制定者通常会根据医疗卫生领域的发展现状和未来趋势，制定具有前瞻性和指导性 的政策文件。这些政策文件不仅明确了医疗信息化建设的总体目标和阶段性任务，还规 定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。因而对于公立医院，政策需求是他们 需要考虑的首要需求。 为了树立医院对于前沿技术的正确认知，引导相关产业的快速发展，我国自 2016 年起 便开始围绕 余位医生/行业专家进行访谈，我们发现上述两类动力加持下，医疗体系各个主 体对于 AI 的购置态度呈现一定差异。 影像 AI 方面。许多主任级医生均表示常常在工作中使用影像 AI，愿意同影像 AI 企业合 作，大部分主任级以下医生承认 AI 的价值，但对有无 AI 支持没有明显的偏好。总的来 说，高年资比临床工作者更注重人工智能的价值。 不过，这种重视并非总能转变为商业合作。一方面，影像 AI 对于医院价值的提升需要 放疗智能靶区勾画系统能够识别全身 100+危及器官（OARS)，并 在 120 秒内完成勾画，平均 DICE 值高于 0.9。 而后，AI 算法的不断迭代，标准化治疗数据的持续积累给予了 AI 与放疗更为丰富的融 合基础。譬如，通过将放射性药物与多种其他药物联合使用，能发挥放射性药物的最大 功效，放射性药物剂量测定服务提供商 TeleDaaS 应用 AI 计算临床级、精确的放射性药 物剂量测定分析，以供临床研

神经网络，但模块之间仍存在人工设计的 数据接口。例如，华为乾崑ADS 3.0由GOD感知网络和PDP决策规划网络组成，GOD负责感知障碍物，PDP则根据感知 信息迅速做出决策。一体化端到端则将感知与规控模块全部打通，形成一个统一的大模型，使系统能够更直接、 高效地处理信息并作出反应。业内典型代表为特斯拉、Momenta、理想等。这种架构取消了模块划分，减少信息损 失的同时，对数据标注的需求也更少， 拟真实世界数据的特征分布。合成数据能够以较低成本增加训练数据的规模、丰富泛化场景的多样性，并有效生成长 尾场景。例如，英伟达通过其Omniverse平台，利用合成数据提升模型对复杂场景的适应性。此外，特斯拉也采用合 成数据生成边缘场景来扩充数据集，通过迭代方法捕捉更多边缘情况。 表2：主要车企辅助驾驶里程累计情况 特斯拉 鸿蒙智行 理想 蔚来 小鹏 超16亿英里（2024年中报） 4.6亿公里（2024.08） 推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，提升车载终端装配率，开展智能网联汽车“车路云一体化”系统 架构设计和多种场景应用，形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，健全道路交通安全保障能力，促进规 模化示范应用和新型商业模式探索，大力推动智能网联汽车产业化发展。 2024.7.1 工信部等五部 门 关于公布《智能网联 汽车“车路云一体化”应 用试点城市名单》的 通知 确定了20个城