撤退线： 反向增长的原理 2 8 撤退线：案例 摩拜单车卖给美团，创始人套现 27 亿 元 2 9 从 0 到 1 云 企业如果想设计撤退线， 关键在于做出自己的价值点，比如独特 的科技能力、核心的价值认同。在此阶段，企业都是在做技术和 市场测试，而壁垒性技术和市场的认可直接决定了企业拥有高质 量的增长基因。 从 1 到 n 好的企业家，永远会考虑在最坏情况下的后路。 产品爆发 传播爆 发 数字化是基因，但并不是所有的数字化公司都能够获得指数级增长，其关键在于是否掌握了设计爆发 线的 能力。 典型的业务爆发途径有两种：产品爆发和传播爆发。 一 条好的业务爆发线要同时兼顾这两条途径。 爆发线设计策略： 爆发路径 融 合 6 8 好产品是增长的根本，但关键在于，如何才能打造一个具有爆发特质的产品，作者认为打造产品爆发 线要做好四个 要 素：风口、创新、效率、快。 n 但是爆发线的出现还要有一个必要的推 手，就是“地利”：技术加持的供给侧 大爆炸创新或者用商业模式重新组合、 配置资源。 好产品是增长的根本，但关键在于，如何才能打造一个具有爆发特质的产品，作者认为打造产品爆发 线要做好四个 要 素：风口、创新、效率、快。

应用 门槛。唯有在行业大模型能力上实现系统性跃升，AI才能真正从“可用”走向“有用”，成为建 筑企业可持续发展的新引擎。 —— 中国建筑股份有限公司首席专家 李云贵 建筑企业推进AI赋能，关键在于如何将通用大模型“训练”为真正懂企业业务的专业化大模 型。实践证明，作为基本路径，通过提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-Tuning）和 检索增强生成（RAG）这三 高打、落地无声”的空转困局，要么因为 “局部试水、零散推进”而难以形成价值闭环。 建筑企业必须在顶层谋划与基层实践之间找准节奏、统筹推进，才能真正实现AI能力从试点 突破到全面落地的跨越。其关键在于“节奏把握”与“路径构建”。建筑企业AI应用行动，一方 面要紧扣“价值创造”的主线，通过三步跃迁推动企业实现智能化升级。另一方面，要构建一套 从战略到落地、从理念到工具的AI应用“行动路径”，以实现顶层设计与基层实践的有效贯通。

家庭之外的信任匮乏，致使不相关的人很 难组建群体或者组织，如商业企业 赋能组织成员的关键在于，通过结构设计和激励体系相结合，在高度连接的网络中建立基于契约的信任感 福山：《信任：社会美德与创造经济繁荣》 基本原理 3 ： 企业要建立基于契约的信任体 系 我们一定要建立一种真正的信任， 一种基于契约的信任， 方可在更广泛的网络中构建共生价 值 新范式的关键在于构建或是加入一个“合作主体的共生系统”， 在系统优势下， 价值观是否能够产生绩效不仅仅取决于价值观 本身，也取决于价值观的管理 事实上，正是价值观的管理而不是价值观本身 令竞争对手难以模仿，并构成了组织真正的竞 争优势 价值观之所以产生作用，关键在于把价值观转化 为行动及结果的管理过程，而管理层对此负责 只有管理层对价值观进行持续承诺，才能清晰表 达企业的价值取向和定位，也才能让价值观真正 表现出对员工的期望、引导和约束力

智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的 四层结构，当前正从“算力先行”向“模型 生态构建”与“应用商业化”过渡 02 高端算力为基，垂直行业能 力为王： ◆ IaaS层的核心价值在于销售GPU算力，而 获取高价值的关键在于“高端卡保有量”与 “垂直行业能力模块建设”的结合 04 从直接竞争转向价值整合与 生态赋能： ◆ 为克服SaaS市场固有的销售体系与客户 决策链不兼容等难题，大型云厂商的有 效破局路径，是选择“软硬结合”或“构建 力企业则需通过建设完善工具链以构建生态 PaaS层产业机遇——云厂商在PaaS层的价值实现路径 云厂商在PaaS层的价值实现路径 来源：头豹研究院 ◼ 作为驱动底层云平台消耗的新营收入口，MaaS的成功关键在于：云厂商必须根据自身是 否具备基座模型，来选择“自有模型差异化”或“聚合生态工具化”的战略路径 MaaS正成为云厂商继IaaS和PaaS之后新的营收核心入口。它改变了过去企业自建AI能力的昂贵

需要领导层认知升维 , 管 理层集体升维。 升维的目的是满足个体的精神需求 , 调动个体的精神力量和信念使他们产生归属感、 自尊感 和成 就感 , 从而充分发挥巨大潜力。 企业文化的成败关键在于个体对企业文化的理解和认同程度。 升维的理念 和行为 准则可以使个体产生强烈的使命感和持久的驱动力。 利他的企业文化就是自我激励的原动力。 同时 , 企 业共同的 价值观、信念及行为准则又是一种强大的精神支柱 平台化绩效管理的特点：绩效维度的颗粒化 第四节 平台化管理的绩效实施 05 绩效实施 绩效实施的过程主要是对绩效计划按照指定的衡量标准进行监 督 , 检查绩效指标执行情况并指导过程。 绩效实施的关键在于 , 管理者必须投入相当的时间和精力深度参与 , 以便根据具体表 现 有的放矢地帮助与指导。 绩效计划 绩效计划是根据公司整体目标按照岗位职责进行分解 , 明确 各 个岗位的具体考核指标与考核示准

要初步了解您在亚马逊云科技上可望改善这些指标的程度，您可以参考由亚马逊云科技委托 市场调研机构 Known 最新发布的研究报告中的以下关键绩效指标 (KPI)： 要准确量化预期获得的敏捷性价值，关键在于分析部署频率、数字化项目周期或交付周期以 及该等指标对业务的实际影响。与此同时，还需考虑创新水平提升、客户满意度改善及竞争 优势增强等定性因素。 价值支柱 5 改善可持续性 埃森哲，迁移到亚马逊云科技如何降低碳排放，2024

特殊的优化，这些局限源于其设 计初衷是为大规模数据存储和访问优化，而非针对时序数据写入和复杂查询所导致的。 NoSQL 数据库的局限 TDengine 深耕电力行业，深知与客户保持有效沟通的关键在于同频共振——这不仅要求我 们深刻洞察客户的业务需求，更要求我们将这些需求转化为明确的技术规范与要求。在与客 户的密切互动中，我们汇聚双方的见解和专长，共同提炼出适应新型电力系统的数据管理需 求，如下：

决策的底层逻辑和数学模型。正因如此，以先进算法为驱动的人工 智能技术，已成为推动智能制造产业转型升级的关键力量。其深度 应用在重塑生产关系的同时，也带来了新的法律挑战，亟需我们持 续关注与研究。人工智能在智能制造中的价值实现，关键在于完成 从“模型层”（通用基础模型）到“应用层”（特定工业场景）的 转化。这一过程并非简单的技术部署，而是伴随着权利义务关系的 重构与法律风险的转移，由此衍生出以下主要问题。 （1）人工智能决策不透明，企业行为预期不明朗。以深度

风险问题监管，全程可控可追溯 闭环监管的核心是通过“识别—溯源—处置—验证及督办”四个环节的无缝衔接，形 成“发现问题→找到根源→解决问题→确认清零”的完整链条，避免风险 “查而不改、改 而不彻底” 的监管漏洞。其关键在于每个环节的闭环反馈，确保风险从出现到最终解决全 程可控、可追溯。 识别：给风险精准画像，避免漏网之鱼， 通过多维度监测，及时发现潜在风险点，确 保无死角。 溯源：穿透表象找根因，避免治标不治本， 数据指标，及时 识别潜在风险点。该阶段需要完善风险预警系统，设置科学的监测指标阈值，一旦发现异 常情况能够快速响应并采取针对性措施，确保投资风险始终处于可控范围之内。 投后验收与运营阶段的关键在于实施刚性的绩效考评制度，建立与投资回报直接挂钩 的考核评价体系。这一阶段要着重强化项目验收的规范性，制定详细的验收标准和流程， 确保投资成果符合预期目标。同时要建立健全的追溯机制，将投资绩效与责任主体紧密关

项目制的“烟囱式”应用开发模式。这种旧模式导致了系统林立、数据割裂、能力无 法复用，极大地拖慢了业务创新的速度。本方案的核心思想是构建统一的“数智基建 底座平台”与“数智应用引擎平台”。其关键在于，将数据集成、存储、计算、治 理、AI 算法、指标建模、可视化等通用技术能力，以及经过验证的业务模型，沉淀为 高度模块化、可复用的平台服务。这种平台化的方法，使得新的业务应用开发从“从 零开 的示范效应，赢得管理层和业务部门的信任与支持，为后续在全业务链路的推广铺平 道路，形成以点带面、小步快跑、持续迭代的良性循环。 图 51：集团业务域拆解 5. 业技融合，敏捷交付 数智化转型成功的关键在于技术与业务的深度融合。传统的瀑布式开发模式下， 业务部门提需求、IT 部门做开发，两者之间存在巨大的沟通鸿沟，导致最终交付的系 统往往不符合实际业务需求。为克服这一弊病，本方案的实施将全面推行敏捷交付模