核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 。 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？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 是其 学习能力。当人工智能变得通用，并且企业将其扩散到 业务中，人们将其融入他们的生活中时，它有可能成为 比它提供的新功能和能力多得多的东西。企业并不仅仅 是赋予员工力量，创造新的客户服务渠道，或自动化部 分业务运营。他们正在采用一种带有广泛通用知识的技 术，这种技术本质上是由于其学习能力而定义的，并且 他们正在 教学 这与业务的一部分有关。当人们使用它 时，他们通常是... 进一步 教授它关于它们的喜好、偏 识别药物治疗的潜在靶点。为了开发可能的药物组成， 他们使用了一个由500个预测和预训练模型组成的生成 化学引擎。对于Insilico来说，人工智能是他们工作的核 心——塑造围绕它的业务和行业。 首先的想法可能是，这仅仅是使用AI从自动化过渡到数 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度

博世 道路评估 服务 米其林 客户行为 分析学 科克斯汽车公司 原始英文内容：OEMs 基于视频的 质量控制 个性化数字 车内体验 特斯拉 自动电动汽车 充电机器人 现代汽车 自动化二手车交易平台 汽车评估 Auto1 宝马 动态路线 定价 高需求 区域预测 移动性 提供商 传感器数据 处理用于AD 威姆奥 增强型电动汽车 充电计划 Free2Move 优步 抢夺 价值 链 研究和 发展 生产和 供应链 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 数据 资产 产品360° 植物/供应链 360° 客户360° 生态系统360° 车辆360° 使用 病例 自动驾驶汽车软件 生成和测试 自动化视觉工厂 控制和资产配置 自动化营销内容 生成和宣传活动 电池健康状态和 残值估测 电动汽车能源/ 充电优化 机器人/协作机器人应用 车内个人助理 并且经验优化 智能驾驶员关怀 自动化产品 生命周期管理 端到端供应链/ 物质处置RPA 个性化汽车 配置与定价 多模式票务 并且支付优化 车队销售协同驾驶员 研究与开发项目优先级排序 性能提升 供应链物流 优化与风险缓解 最后一公里交通 优化 智能导航和 停车服务 企业 函数 使用 病例 排放监测 应付账款自动化 目标公司估值： 非约束性报价 自动合规监管 监控

4万亿美元（图1）。到2033年，人工智能有望成为拥有最大市场规模的前沿技术， 预计规模将达到约4.8万亿美元。持续性的突破使人工智能变得更加强大和高效，有利 于其在多个行业和业务职能中的应用，包括内容创作、产品开发、自动化编码和个性 化客户服务。 来源 基于联合国贸易和发展会议（UNCTAD）及各种在线市场研究报告。 注意 市场规模数据捕捉了产品和服务销售的收益。 1 GDP 是流量变量，市值是存量变量；目前这 达经济体中，约有三分之一的岗位 面临AI自动化的威胁，而大约27%的工作有可能通过AI增强，即提高人的能力而不是替 代他们。发达经济体的劳动力面临更大的风险，因为他们的许多工作涉及认知任务。 然而，他们比新兴经济体和低收入经济体更有条件利用AI的益处（图6）。当考虑通用 人工智能（GenAI）的影响时，情况类似。然而，通用人工智能可能为劳动增强提供比 自动化更大的潜力，尤其是在低收入和中等收入国家。 企业 有效利用人工智能能力的不同。此外，现有的大部分文献集中在发达国家的早期采用者 ，这些国家有更详细的行业数据。至于类似的产能提升是否适用于后来者，特别是在发 展中国家，尚待确定。 与以往主要自动化日常和低技能功能的科技浪潮不同，人工智能的使用可以改变各种 任务，包括一度被认为仅限于高技能工人的认知任务。例如，生成式人工智能（GenAI ）可以生成文本、制作图像和视频、编写计算机代码，并为基于知识的服务识别数据

�� �� �� �� IDC观点 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 新技术 新环境 新业务 无处不在的AI 自动化 AI重塑发展格局 更加极致的客户体验 “走出去” 数字化创新业务 数字化商业模式 来源：IDC，���� �� 自动化：更广泛的自动化用例已经无处不在。IT自动化、流程自动化和价 值流自动化，可以帮助企业实现自主运营、数字价值工程和创新速度。在 过去几年中，机器人和无人机等自动化技术正越来越多地应用于物流、能 源、医疗等诸 源、医疗等诸多领域。在此背景下，数据也正在成为组织的核心战略能 力，由于自动化程度的提高，数据变得越来越重要，也越来越珍贵。释放 数据价值，并确保隐私和安全，成为企业关注的重点。 新环境 AI重塑发展格局：以AI为代表的新技术快速发展，带来了新市场、新生 态、新需求变化。一些传统业务逐渐萎缩和消失，新的业务形态和商业机 会快速出现，由此产生新的生态聚集效应，加快重塑市场格局。 更加极致的客户体验：客户体验变得更为为

技术正加速从虚拟空间向实体经 济领域拓展，机器人作为 AI 技术的理想载体，凭借其高度的灵活性 和强大的适应性，正在迅速发展并广泛应用于各个行业，成为推动产 业升级和变革的重要力量。工业领域自动化基础良好、环境结构化程 度高且市场需求大，成为近期“机器人+人工智能”应用落地的首要 方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著优势，“机器人+人工智能”正在汽车制造、电子信息、金属 （一）大模型正在加速通用机器人的全面爆发 随着人工智能向物理世界的渗透，大模型正在推动机器人向通用 化方向发展。当前，人工智能正在由虚入实，国际数据公司（IDC） 发布的最新数据显示，2023 年，中国的“机器流程自动化（RPA）+AI” 解决方案市场规模已达 24.7 亿元人民币，同比增长 15.9%，预计到 2026 年，这一市场规模将突破 70 亿元大关。与此同时，2024 年，诺 贝尔物理学奖颁给了 John 增长点的措施》， 提到要拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教育培训 等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人形机器人。 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 自动化水平高、结构化、封闭式的工业场景是当前技术条件下智 能机器人最大的应用市场。工业环境相对标准化，生产流程固定，对 机器人的自主性和泛化性要求较低，部分领域如汽车、电子信息等已 3 经率先实现

13 针对智能产品研发 硬件, 企业可以从以下角度探索: 是否实现了研发流程的数字化贯通? 是否搭建了统一协同的研发管理平台? 是否开始搭建或应用"产品开发智能体"等基于生成式大模型的高级自动化工具? 是否运用 AI 算法与虚拟仿真技术辅助研发? 是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系? 针对智能产品研发 软件, 企业可从以下角度探索: 是否形成了贯穿需求、设计、开发到测试全生命周期的数字化管理 对于制造、零售、医疗等行业来讲, 供应链能力是 "内 核实力" 。智能供应链包括, 需求管理、采购计划、生产计划、订单履约计划以 及运输管理等流程自动化;梳理和整合客户需求平台、 物料需求计划、供应商信 息等系统;供应链的数字化、 在线化协作,建立预测到采购、 订单到收款等流程 的高度自动化等。在工业领域, 智能制造具有大展拳脚的空间, 落地智能排产、 智能检测等 AI 应用,端到端的智能决策分析等, 探寻生产过程的精细排程、预 帮助生产制造的提质、增效、降本、减存。 构建智能供应链重点聚焦以下四个方面: 一是核心环节自动化, 引入 MRP (物料需求计划) 、SRM (供应商关系管 理) 等信息系统, 实现从需求预测到采购、生产计划、运输管理等关键环节的流 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 14 程自动化。 二是全流程数据整合,通过整合上下游数据平台和物料需求系统,构建数据 驱动的智能供应链网络,提升协同效率和响应速度。

– 端到端QoS 用户身份验证 主要用户；共享的网络PW 个人用户和团体 多站点 无要求 通常需要；不受Matter影响 管理方式 用户自主管理、自助式服务、自动化管理 IT管理；企业工具 自动化系统 云服务提供商生态系统 工业应用（工业4.0） 设备信任 大众市场，隐式信任 定制化，显式信任 资料来源：Moor Insights & Strategy Strategy 2024年5月 • 用户身份验证——对于智能家居而言，Matter的安全模型简单、精妙，是为消费者 设计的。用户通过Alexa、Google或HomeKit等家庭自动化生态系统进行身份验证， 该生态系统会按照用户的指示安装和管理设备。企业已经在使用基于角色的用户认 证来控制对Wi-Fi网络的访问（即WPA2-Enterprise）。Matter或类Matter应用层 多个物理位置的网络管理，但每个Matter 实例（fabric）都是独立的。因此，管理多个fabric主要是自动化生态系统（或企 业领域）的功能。像多户住宅这样的应用场景属于生态系统级别的功能，不一定需 要对Matter规范进行大幅修改。每个住宅单元可以有独立的fabric，自动化生态系 统可以独立管理每个fabric。多户住宅将是一种新型的生态系统应用。 • 管理方式——大多数消费

标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 但其落地运行仍有明显的不足之处。一是分析主题固化，分析工作通常围绕已有 分类体系展开，根据分类体系对某个主题下的问题进行罗列，而当需要开展一些 实验性或突 行简单统统计量分析，诸如来电量、解决率、满意率，并配以标准化图表输出， 而对来电内容的分析不足，缺乏能力解释某些现象的原因及其影响。只有部分专 题分析报告可以靠人力查看数据可以下钻一层。三是典型案例缺乏，自动化分析 系统无法选择出具有代表性、典型性的个案以供决策者参考。 2.辅助决策 在对热线数据进行沉淀基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布 和条块部门绩效，从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力。一些政务热线 成本。 2.智能审核提升招标过程公平性。不合规的采购需求描述可能引发法律风险 和投诉。在招投标过程中，基于大模型的需求文档智能审核有助于确保文档的合 规性和质量，提高政府文档处理的效率、准确性和自动化水平，从而规避法律风 险，为公众和相关业务提供更优质的服务。 3.高质量知识库构建与智能问答。在“海淀区公共资源交易信息网”首页新 增智能问答悬浮窗口，市场主体无需登录即可进行多轮交互的人机智能问答。大

标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 但其落地运行仍有明显的不足之处。一是分析主题固化，分析工作通常围绕已有 分类体系展开，根据分类体系对某个主题下的问题进行罗列，而当需要开展一些 实验性或突 行简单统统计量分析，诸如来电量、解决率、满意率，并配以标准化图表输出， 而对来电内容的分析不足，缺乏能力解释某些现象的原因及其影响。只有部分专 题分析报告可以靠人力查看数据可以下钻一层。三是典型案例缺乏，自动化分析 系统无法选择出具有代表性、典型性的个案以供决策者参考。 2.辅助决策 在对热线数据进行沉淀基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布 和条块部门绩效，从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力。一些政务热线 成本。 2.智能审核提升招标过程公平性。不合规的采购需求描述可能引发法律风险 和投诉。在招投标过程中，基于大模型的需求文档智能审核有助于确保文档的合 规性和质量，提高政府文档处理的效率、准确性和自动化水平，从而规避法律风 险，为公众和相关业务提供更优质的服务。 3.高质量知识库构建与智能问答。在“海淀区公共资源交易信息网”首页新 增智能问答悬浮窗口，市场主体无需登录即可进行多轮交互的人机智能问答。大

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销(CRM)等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑战 易操作 高可用 高可靠 智能化 开放性 高扩展 自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 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 也是是助力工业制造行业数智转型升级的核心引擎 在制造领域，云边端协同智能平台助力极限制造创新 Controller 自动化运维 操作审计 运维报表 链路跟踪 日志分析 监控告警 故障演练 滚动升级 自动部署 Kubernetes ZK Kafka RabbitMQ etcd MariaDB Redis ES Docker/Containerd CBS CSP 提供多集群能力，通过Web控制台动态管理多 集群及节点，提供节点自动扩展能力 全链路的自动化运维能力，实现容器化/非