程架构的贯通，将战略目标拆解为可执行的流程组件，确保 AI 与价值创造路径精准对齐。第三，企 业需要建立数据治理底层规则。通过明确数据采集点、流转路径及质量标准，形成"数据-流程-决策 "闭环治理框架。第四，识别流程熵增的优化靶点。企业通过拓扑关系分析揭示跨系统断点与冗余环 节，为 AI 提供明确的优化约束与决策依据。第五，沉淀持续改进的机制框架。企业构建包含流程责 任制、绩效评估体系及 PDCA 过四大核 心能力重构企业运营体系。第一，打造标准化流程引擎底座，实现跨组织流程统管。 第二，构建多端协同的移动审批门户，形成全集团统一的交互体验。第三，贯通异构 系统的流程链路，实现流程集成。第四，通过智能流程分析平台，实现端到端流程效 能分析。该平台通过全生命周期管理闭环，实现中集集团流程标准化、数字化、可视 化运营。 图 1 中集集团流程平台 建设亮点一 端到端流程构建

中 呈现逆势增长。中国数字经济总体规模连续多年位居世界第二。2022 年，美国和中国数字经 济规模位列第一、第二，分别为 17.2 万亿美元，7.5 万亿美元，德国、日本和英国分别位列 第三、第四、第五，数字经济规模均超过 2 万亿美元。  中国数字经济高质量发展格局 在 2014-2024 年这十余年间，我国数字经济规模由 16.2 万亿元增长至 53.9 万亿元，GDP 占比由 25 企业存档使用。 六、方法工具：数字化转型方法工具适配 1.数字化转型推进思路策划 按照 TOGAF 企业架构设计方法，遵循四次迭代原则，在完成目标共识迭代、架构设计迭 代和治理路线迭代后，在第四次迭代时转入建设阶段，以制度流程化、流程表单化为依托，持 续开展表单数据化、数据算法多维分析工作，借助 DEEPSEEK 开源智能平台完成知识智能化， 在运营阶段以 PDCA 思想持续推进质量视角的数字化转型工作。 第三次迭代：治理路线迭代的核心是平衡价值与风险。针对当前业务问题，确定变革 紧迫度和困难度，收集潜在解决方案，选择合适的时机推进变革方案，确保价值稳步实现 的策略和路径。 1.4 设计阶段-架构治理迭代 第四次迭代：架构治理迭代的核心是将设计转化为现实。按照国家 IT 发展导向，十 二五“两化融合”要求、十三五“数字化转型”方针，并结合当前智能化发展趋势，凝练 制度流程化、流程表单化、表单数据化、数

的 决策式AI、小模型算法等案例在白皮书中仅占据较少的篇幅， 择机再做专题。第三章提供了一套从战略、执行及组织三个维 度的综合实践指南，为行业企业制定AI转型策略和路径提供思 维框架和工具。第四章就仍在高速发展的新一代人工智能技术 以及与其他数字科技的可能融合做了展望，期待给读者以更多 启发。 我们深知，技术创新永无止境，推动行业日新月异，期待更多 行业伙伴、技术伙伴加入探索与实践，推动食品饮料行业向着

第三章 智能时代，企业多云战略面临的挑战 �.� 多云是企业开展智能化升级的重要策略 �.� IT复杂性攀升，安全、效率、创新、成本成为长期挑战 �.� 重视六大核心能力，构建先进多云体系 第四章 在下一朵云上，解锁AI发展新动能 �.� 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 �.� 围绕AI构建多云能力的三大步骤 �.� 最佳实践 第五章 IDC建议 第六章 关于火山引擎 符合当地法规体系的合 规支持能力非常重要。这些能力能够为快速发展的企业设置足够的安全壁垒，极 大地降低新出海企业在法律、政策方面面临的未知风险。 �� 在下一朵云上 解锁AI发展新动能 第四章 �.� 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 为了支撑先进多云体系的持续建设，企业在关注当前技术需求的同时，更应着眼 于未来的发展，特别是在人工智能技术全面融入各行业发展的大背景下，面对经

3 讨论：逆市之下，人工智能如何自救.............................................................................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 企业可以寻求设备厂商的合作，按照类似国内的逻辑强 化“一带一路”沿线国家的医疗供给。 图表 37 2022 年“一带一路”高贡献医疗设备出口结果 资料来源：蛋壳研究院 48 49 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？ 一如当年深度学习的火热，新兴的大模型正以肉眼可见的速度席卷医疗行业。不到两年 时间，市面上的医疗垂直模型数量已逾百个，甚至有不少头部医院要求主动上线相关平

乏自主性和适应性；第 二阶段是基础智能阶段，机器人开始具备基本的感知能力，能够对外 界环境做出简单的反应；第三阶段是中等智能阶段，机器人能够进行 更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别；第四阶段是高度 智能阶段，机器人展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习 和优化，执行复杂的任务；第五阶段是超级智能阶段，机器人理论上 将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。

地面和未知扰动方面的适应性仍然较为有限。 2013年，波士顿动力公司发布了更具影响力的由液压驱动的Atlas 人形机器人，能够推开房门、在各种复杂地形中行走，并具备自我恢 复平衡的能力。2017 年，第四版 Atlas 成功完成了跳跃、跳高、后空 翻等高难度体操动作，并在 2019 年展示了更复杂的体操动作组合，展 现了极高的动态运动能力。尽管 Atlas 的动态运动性能处于领先水平， 并且能 提出：（1）将基础科技创新应用于机器人开 发。（2）汇聚机器人研究机构。（3）为未来 机器人的研发人才提供支持。（4）开展智能 机器人应用 韩国 《第三代智能机器人基本计划》 2022 年 提出推动将机器人技术发展为第四次工业革 命的核心产业，并为“智能机器人 2022 年实施 计划”拨款 1.722 亿美元 韩国 《尖端机器人产业愿景和战略》 2023 年 至 2030 年拟投资约 22.4 亿美元，在多个行业

其他 上述模式可以看出，域控制器企业与Tier0.5、主机厂绑定仍是主流。2024年德赛西威装机量超越特斯拉代 工的和硕/广达，排名第一，其背后的大客户理想汽车在终端市场销量猛增，起到了关键支撑。排名第四的伟 创力则是为蔚来代工。此外，百度、毫末智行等在智驾域控方面也均与伟创力建立了合作。 虽然头部主机厂自研域控意愿较强，但受限于相关研发积累、资金限制及自身销量等问题，自研难度大、成 本高，不一定有 智能座舱域控：基于高通8155芯片的座舱域控搭载于理 想L系车型等。此外，自研并量产了基于瑞萨M3芯片的 第二代座舱域控平台，获得了奇瑞瑞虎8PLUS的订单， 该车型上市一年销量超过15万辆。第三代、第四代座舱 域控已配套于理想等国内主流新势力、自主品牌，更多 差异化座舱域控方案获得新项目定点。 车身域控：2022年起，公司开始孵化车身域控业务， 2024年已实现量产，获得理想、奇瑞、PROTON等新订单。

Equinix北美地区单机柜月均收入2 % • Equinix是全球领先的算 力中心服务商，在全球 33个国家和地区运营着 多达260个算力中心。 注：1. 该价格不含电费；2.单机柜月均收入由公司每月经常性收入除以当年第四季度上架机柜的平均数量计算得出；3.平均每平方米月租金为全球>1M算力中心每年合同租金除以12个月计算得出。 • Digital Realty是全球领 先的算力中心服务商,在 全球25个国家和地区运