读书笔记 用得上 营销知识全景解析系列 增长是一切企业问题解决的入口 数字化时代 企业增长地图系统化搭建与优化路径 1 咨询顾问，市场增长战略专家，任科特勒咨询（ KMG ） 中国区管理合伙人，师从菲利普 · 科特勒，为世界 500 强 与创新型公司的管理者提供深度的市场战略决策咨 询服 务。 著有《数字时代的营销战略》《首席增长官：从 CMO 到

模化效率的发展模式逐步转变为基于 信息技术赋能作用获取多样化效率的发展模式。开展数字化转型,需系统把握如下四个方面:一是数字 化转型是信息技术引发的系统性变革,二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构,三是 数字化转型的核心路径是新型能力建设,四是数字化转型的关键驱动要素是数据。 深度应用新一代信息技术,大力发展新技术、新产品、新模式、新业态,全面加速数字化转型,已经成 为新时期企业生存和发展的必然选择。然而 用于本文件。 3. 1 数字化转型 digitaltransformation 深化应用新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,建设提升数字时代生存和发展的新型能力 (3. 11),加速业务优化、创新与重构,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。 注:推进数字化转型通常 坚 持 以 价 值 效 益 为 导 向、以 新 型 能 力(3. 11)为 主 线、以 数 据 要 素 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3. 5)实 现 关

2023年，《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策明 确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高 端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构优化、智能化升 级、可持续发展的系统工程。 2025年，随着《2025年能源工作指导意见》的深入推进和《中华人民共 和国能源法》的全面实施，智能运营、绿色转型与科技创新正加速成为 能源行业的核心 、能源、设备与供 应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳 转型。这一模式推动行业从“被动合规减排”转向“主动价值创造”，最终形成数智化、智 能化与绿色增长相互促进的良性循环。 智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科 技研发

....................................................................................37 2.5.1 药物筛选与优化................................................................................................... ....................................................................................57 3.3.1 模型选择与优化................................................................................................... ...66 3.5 持续优化与更新.......................................................................................................................................................68 3.5.1 模型迭代与优化..............

月，“新基建”战略进一步把数据中心、智能计算中心列为核心，全面鼓励产业 高质量跃升；随后，《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和 《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》等政策密集出台，系统优化全国算 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 GPU、CPU（Central Processing Unit）、NPU（Neural Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等，实现对不同类型计算任务的优化。 与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 器学习等 非图形化任务，实现了对传统 CPU 计算体系的革命性扩展。ASIC 通过定制化硬件架构，将 计算任务固化于电路设计，其核心在于以降低通用性为代价，针对特定算法或应用场景进行 晶体管级优化，实现远超通用芯片的计算效率与能效比，这一技术通过重构计算单元、内存 层级及指令集，使芯片变成“领域专用体系架构”。 1.4 异构算力协同挑战 智算算力“百花齐放”呈现多元异构局面，面临异构算力“资源墙”、软件栈“生态割

本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 能力模型。我们希望通过分享在电气系统冗余设计、液冷技术运维、AI 能效优化、数 据安全防护等关键领域的实践经验，为行业同仁提供切实可行的解决方案。​ 本白皮书的研究范围覆盖算力运维的核心技术域与服务场景，具体包括六个主要 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 ....................................................................................- 13 - 2.2.4 性能优化实践................................................................................................. ...................................................................................- 32 - 3.1.5 研发与优化层​ ................................................................................................

发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 突破性地实现了对几乎所有分 子类型的蛋白质结构预测，提高了蛋白 - 配 体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径

运营管理 AI转型阶段 以AI为优先的战略，借助 智能代理流程重塑组织的 业务运营模式 AI技能开发包括体验式与 嵌入式学习，覆盖跨职能 角色，由IT与HR共同管理 优化创新 AI驱动型阶段 实现持续的AI驱动业务模 式创新与优化，成为组织 运营的新常态 AI技能开发完全嵌入所有 角色，由代理型AI辅导支 持，并被视为核心KPI 2023-2024 2025 2026-2027 2028-2029 略优势脱颖而出。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 04 单点试验 AI 试点阶段 局部推广 AI 转折阶段 扩展复制 AI 对齐阶段 运营管理 AI 转型阶段 优化创新 AI 驱动组织阶段 图 2：IDC全球与中国AI驱动型组织的5阶段成熟度模型 来源：IDC IDC 发布《2025年全球 AI 驱动型组织成熟度模型基准报告》，揭示了各组织当前在AI应用进程中 随着组织逐步推进，35%的企业已开始“扩展复制”，在各业务职能领域规模化推广和协调AI技 术落地；另有7%的企业达到“运营管理”⸺该阶段的显著特征是具备完善的治理体系与协同化 转型机制。值得注意的是，仅有不到1%的企业属于“全面优化的AI驱动型组织”⸺在这类组织 中，AI已深度融入商业模式与工作流程的各个环节。 组织在成熟度模型上的分布，既凸显了AI应用取得的快速进展，也反映出各组织在迈入AI成熟度 更高阶段时面临的持续

................................................................................... 28 6.2 数据网络智能优化分析，提升运营效能 ......................................................................................... gital Twin技术构建L4能力；2025-2026年， 计划在网络优化、网络配置变更、网络规划等更多高价值场景打造L4能力。 Singtel集团：将自智网络视为未来战略，已在集团成立自智网络 Program，加强子网间 的经验分享与协作，共同迈向自智网络L4。目前聚焦于故障管理、投诉管理、无线节能和无线 优化等高价值场景。 Deutsche Telekom：将自智网络升级为公司 Telekom：将自智网络升级为公司级4大战略之一，发布了“minimum-to- 3 none”的少人化/无人化的自智网络愿景，致力于成为自智网络先锋。目前聚焦家宽体验保障、 无线节能优化、无线故障处理、无线网络优化等高价值场景。 Orange: 自智网络是集团“Lead The Future 2030”战略的5个重点工作之一。明确了 向自智网络L4演进的目标，目前聚焦网络变更、故障管理等高价值场景。 Telefónica：发布公司级战略“AN

第一阶段组织数字化能力较弱，仍以机械化活动或者初级信息工作为主。 5.1.2 S2 数智化探索者 第二阶段组织基于现有业务模式，利用数字化技术，进行运营优化和技术创新，价值创造和传递活 动主要集中在企业内部，实现降低成本、优化效率、提升质量。 5.1.3 S3 数智化运营者 第三阶段组织已系统部署数字化能力，推动价值创造和传递活动沿着产品/服务链延长，基于数智 化能力实现产品创新、服务拓展、业务领域延伸。 研发资产化 研发设计 研发设计数字化 工艺流程设计数字化 研发管理数字化 产品迭代数字化 生产运营能力类 数字业务 业务计划系统 核心业务数字化 协作系统 运行优化 数字运营 运营流程 流程设计 业务数据运营 数字管控 数据分析 质量管控 精益管理 数字供应链 物流配送智能化 供应链管理 数字化供应链网络 数字安全 为目标，构建系统间连接机制，通过数据治理规模提升系统和运营效率。 5.3.5 L5 系统部署级 组织内部系统实现数智化，全组织数据实现获取与智能化应用，组织效率与敏捷性得到提升，组织 内部高效运作，可以提供数智化优化的产品/服务体验。但未关注数智化的颠覆性潜力。 5.3.6 L6 生态创新级 建立数字生态系统，具备颠覆型数字技术和业务模式，基于数据智能化主动响应外部变化，把控生 态市场，通过生态系统的反