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 AI 流 程创新，可以提高客户投诉响应速度，从而拉升 NPS。 当技术迭代、降本压力、创新瓶颈三重叠加，流程智能化已不再是“锦上添花”，而是决定企业生 死存亡的“氧气级能力”。那些率先将流程智能化植入组织基因的企业，正在构筑起“成本-效率- 创新”的复合护城河。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定 流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽 象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 体验差等问题逐渐成为制约管理效率与业务创新的瓶颈。如何通过数字化实现流程管理 的智能化、敏捷化与全局化，成为中集集团新挑战。中集集团通过与蓝凌深度合作，基 于蓝凌 BPM 打造一体化流程支撑平台，以加速流程建设为核心目的，开启了流程管理 变革。 01 传统 BPM 系统“四大桎梏” 中集集团原 BPM 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。

AI 在企业内部的推广和应用。 无论是处于 AI 探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点 是组织缺乏 AI 专业知识或技能。这一问题正成为制约企业 AI 应用落 地和战略转型的主要瓶颈。 虽然 89% 的受访 CEO 认可 AI 的战略重要性，超半数的 CEO 表 示正面临来自企业内部推动 AI 转型的迫切压力，但只有四分之一的 CEO 表示其组织已经为全面整合 AI 做好充分准备。 发布的《2023 年全球 Al 采用指数》，无论是处于 AI 探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点是组织缺乏 AI 专业知识/技能。这一问题正成为制约企业 AI 应用落地和战略转型的主要瓶颈。 企业普遍缺乏对 Al 的专业认知和技能 3.1 知名管理咨询公司科尔尼 (Kearney) 联合 Futurum Group 发布了研究报告《CEO 是否 已准备好把握 AI 潜力？》，该报告调研了全球

紧密围绕智能化价 值引领的理念。 2) 保持了企业智能化转型的总框架, 按照战略、业务运营、 IT 底座建 设、组织与文化变革等分解为四大关键领域,进行全面、系统布局,以帮助 企业突破发展瓶颈、增强核心竞争力, 实现可持续、高质量发展。 3) 延续了通过价值主张传递、形成转型共识、优化智能业务运营、加大 数字基础设施投入、推动组织和文化变革等多维度、 系统性地推进企业智 能化的实施路径。 正深刻改变着 企业的运营模式与价值创造逻辑。新质生产力强调创新驱动、科技引领、要素优 化配置以及可持续发展, 在这一理念的指引下,企业智能化转型在多个维度展现 出独特的价值和成效,尽管面临一些瓶颈,但整体上为企业的持续发展奠定了坚 实基础。 从智能化已带来的价值来看, 相比过去两年,战略价值的作用一直在稳步提 升 , 尤其是创新业务模式、打造新增长引擎是战略价值提升的关键点, 这说明随 人才短缺与技能差距。智能化转型需要具备跨学科知识和技能的复合型 人才, 既懂业务又懂技术的人才在市场上供不应求。企业内部员工可能缺乏相 关的数字化技能培训, 无法有效运用智能化工具和技术, 导致企业在智能化转 型过程中面临人才瓶颈。例如, 企业想要实施人工智能驱动的客户服务优化项 目, 但内部员工缺乏人工智能算法和机器学习模型的开发与应用能力, 需要从 外部引进人才或对现有员工进行大规模培训, 这增加了转型的难度和成本。

：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 推理成本降低83%：千亿参数模型适配中小企业需求，加速商业化落地。 • 国产化：技术自主，缩短差距 将国产模型与美国的代际差距从3-5年缩短至3-5个月，突破“卡脖子”技术瓶颈。 构建多行业专属模型矩阵，全面支持国内产业智能化升级。 基础能力：进入推理模型阶段，跻身全球第一梯队 推理能力跃升：DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处理与 高效执行，覆盖多模态场景应用。

实践中提升能⼒ 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助 AI 规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限 制 代表培训： AI 辅导，实战中提升专业能 ⼒ 语⾳⾃动转录拜访⽂字 AI 打分与建议 线上线下拜访 真实世界⾯对 ⾯ 考试 22 多种创作模式 • ⽀持参照范⽂创作，或基于以疾病为中

难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限制 线上线下拜访 AI打分与建议 代表学习改进，在下次拜访中做的更好 语⾳⾃动转录拜访⽂字 新⽅式 nAI辅助实践，实践中提升能⼒ • ⽀持参照范⽂创作，或基于以疾病为中 ⼼的，故事-关键信息-市场细分等框架创

应用落地 ｜ AI与实体经济深度融合，需解决算力利用率低、场景适配不足问题。 长期趋势 ｜ DeepSeek等算法优化主导发展，智算中心成为数字经济核心驱动力，前景广阔但 需持续突破能耗与成本瓶颈。 30 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 智算产业对传统ICT的影响

................................................................ 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 ......................................................................... 16 供给侧：AI 数据中心相关设备厂商投资机会涌现 年在新加坡港口试用其基于碳化硅 (SiC) 的 SST，用于双向电动 汽车充电。 在 AIDC 需求释放态势下对 HVDC 技术放量的市场推演 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 随着我国数据中心产业发展带来不同需求，供配电系统随之演进。基于中国通服数字基建 产业研究院对国内数据中心市场发展拐点复盘，并根据 HVDC 技术迭代放量时间节点的比 较，我们发现科技驱动的数据

利用预测分析技术，及时掌控动荡地区不断 变化的监管、供应链挑战和劳动力市场动 态。将最关键且最具差异化优势的供应链工 作流与早期预测性生成式 AI 用例进行协同整 合。利用数字孪生和模拟识别潜在的弱点和 瓶颈。 行动方案 在波动中创新。 利用混合云和开放式 AI 方案实现全球 AI 战 略。将安全、可扩展的混合云平台与开源 AI 框架相结合以推动创新，促进跨市场的互操 作性，遵守不同地区的法规，同时促进全球

商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 颠覆式创新的四种方式 政企、创业者必读 DeepSeek-R1突破了大模型Scaling Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 开辟强化学习新范式 从预训练Scaling Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling