发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与

，初步构建能源与人工智能融合创新体 系，人工智能赋能能源核心技术得到显著突破。在此背景下，“智能原生”作为关键实现路 径，强调从系统设计初始就将人工智能嵌入运营决策核心，而非事后附加。它通过构建以数 据实时流动和AI算法自动决策为基础的石油石化智能运营体系，实现生产、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 制、财务管理、科 技研发等领域的创新。当前，政策不仅推动单点技术升级，更注重构建可持续的智能运营体 系。例如，《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》强调建立基于数据的数字 化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营� 模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客 户服务响应的全要素智能能力，以科 新技术加速石化运营智能变革 以5G、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的数智技术，正深度驱动石油石化运营向高端 化、智能化和绿色化转型。这些技术不仅增强了数据感知、汇聚与价值挖掘能力，支持智能分析 与决策，更通过数字员工、机器代人、人机协同等模式提效降本，推动无人化、少人化场景落 地。同时，智能运营显著提升能效管理水平及资源利用率，减少碳排放，实现安全、高效、绿色 的可持续发展。 1.3.1

目 录 组织架构 3 2 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 1 QM 模块简介 8 检验活动 SAP 模块介绍 支 持 近 30 个 行 业 方 案 S/4 质量与企业其他业务之间集成图 质量管理 (QM) 物料管理 (MM) 销售分销 (SD)/CS 设备管理 (PM) 生产管理 (PP) 出货检验与退 货检验 质量检测 质量检测申请 产品移动 订单 时间监控 何类业务需要进行 产品质量检测？ 检测清单 检测指导 抽样 决定如何进行抽样？ 起点 检测结果是什么？ 最后决策 产品质量 存货检测 事件管理流程 采购 生产 销售 服务 供应链 通知单 投诉供应商 客户投诉 内部问题通知单 问题 缺陷或毁损 信息管理 7865 Defect 质量管理 加强对供应商供货质量的控制力度，质检判定未通过，自动冻结供应商发票 5. 建立方便快捷的质量追溯体系，实现从产品到原材料的材质追溯自动化 目 录 QM 模块简介 3 1 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 2 组织架构 8 检验活动 SAP －组织结构 集团 100 公司代码 1000 工厂 1000 库存地点 0001 库存地点 0002 库存地点 0003

AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 DeepSeek 等大模型为管理科学带来的范式革命：将管理者从经验主义的迷雾中解放，让决策真正成为一门精 密科学。 在易路构建的 AI 辅助决策矩阵中，我们验证了这种革命性转变的可行性。以新员工定岗定薪场景为例，传统 HR 需要平衡的 " 外部竞争力 " 与 " 平台不仅能够接入 30 余个细分行业的薪酬 脉冲数据，更能通过组织网络分析（ONA）捕捉隐性薪酬公平因子，在保持组织熵减的前提下，为候选人生成独 特的薪酬方案。这种将博弈论、复杂系统理论与深度学习融合的决策模式，已帮助数百家企业将岗位匹配效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现

的人类工作任务场景将被大模型影响，据麦肯锡预 测，生成式 AI 每年可以增加 2.6~4.4 万亿美元经济收入，AI 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统 应用与 AI 应用的融合不再局限于简单的功能叠加，而是依托数据与 API 的深度协同，构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。 华为云始终践行“一切皆服务”战略，致力于将最前沿的技术转化为企业触手可及的服务能力。在应用现代化领域， 我们聚焦六大核心技术：组装式交付、数智驱动、DevOps、服务化架构、安全可信、韧性。这些能力已在金融、制造、 数字基础设施从“封闭体系”向“开放生态”加速转型 软件驱动、算力赋能、应用引导，推动产业转型 智能化“技术奇点”，重塑竞争力，凸显商业价值 应用开发从“工具型交付”向 “价值型服务”演进 从“工具执行者”进化为“智能决策体” 重塑“以客户为中心”的价值链 涌现“需求即服务”的应用创新范式 算法 算力 数据 安全 人工智能驱动 数字基础设施 数据联接价值 软硬系统自主化 深度学习、强化学习 自然语言处理等 模型库、案例库、知识库

份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 这便是我们探索工程智能（AI for Engineering）的第一个动因：工程学科的 发展，亟需人工智能的深度赋能。将 AI 的感知、认知、决策与生成能力，注入 到工程的策划设计、建造制造、运维养护乃至全生命周期中，有望破解困扰我们 已久的难题，实现效率与质量的飞跃。 然而，故事并非仅此而已。当我们投身于这项事业时，一个更为深刻且常被 础模型与智能体能力等平台，为实现工程智能的规模化价值提供坚实的平台化支 撑。这一系统的构建，依赖于工程智能时空全模态基础模型关键技术、工程智能 推理决策关键技术、工程智能体关键技术等核心共性技术上的持续突破。 展望未来，工程智能的发展将呈现从知识问答走向工程推演决策、从碎片化 响应走向人模系统一体化及共生智能、以及最终的从单点技术走向规模化赋能的 核心趋势。它不仅将重塑工程范式、催生新产业与新业态，还将建成健全规范、 6.1.2 时空全模态数据生成技术.................................................................. 48 6.2 工程智能推理决策关键技术.........................................................................50 6.2.1 面向工程智能的推理增强技术

面对市场的不确定性， EDGE 强调使用实用性思维，建立 一 种可见的、以价值为中心的投资组合方法。它可以帮助 你连 接从愿景到落地举措之间的价值传递，提倡随战略发 展而改 变增量投资，更追求协作决策和更好地降低风险。 本书向领 导者展示了一个在机会呈指数级增长的世界里， 如何使用突 破性的 EDGE 方法为变革管理和企业数字化转 型提供支持 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 01 第 9 章解决“我们应该如何合作？ℽ l 第 10 章主题是自治团队与适应性领导力 l 第 11 章总结要点，展望未来 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 目录 第 9 章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 第 3 章、 EDGE 原则 第 7 章、战略和常规业务整合的投资组合 第 11 章、 EDGE ：探索转型的未来 目标 外环三原则（ 04-06 ） l 基于价值的优先级排序 l 轻量级规划和组织治理 重点回答“我们该如何投资” 内环三原则（ 01-03 ） l 适应性和学习型文化 l 跨职能和协作式决策 着眼于合作及快速适应 06- 轻量级规划和组织治 理 （定期进行商业成效评审） 05- 基于价值的优先级排 序 （增量地进行投资分配） ¥ X ? 基于成效的战略 自治团队 P9

包括学术界、工业界等在内的多方重点关注。数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的 隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市 等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系 统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展 的重要抓手。 《数字孪生世界白皮书》聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，梳理 了数字孪生 时提供参考借鉴，助力数字孪生世界的技术演进和产业发展。 杨秦敏 浙江大学控制科学与工程学院教授 在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成 每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于 数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成 为普遍需求，由此进一步演进到数据孪生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体， 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化

主题，深入广汽集团、亿航智能、文远知行、里工实业、致景科 技、南方电网等 6 家智能制造企业园区一线，开展实地调研。结 合对相关法律法规、政策文件和典型案例的研究，为司法机关护 航智能制造产业高质量发展提供决策参考与实践指引。 2 二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策 随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态 正在发生变化。调研中发现的典型法律问题与现象，可归纳为 4 点。其一， 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。其三， 及广泛的法律客体，其在全流程中的应用也带来了多方面的法律 4 与规范议题，因此，深入理解智能制造中数据的来源、流转与应 用场景具有现实意义。 智能制造场景下的数据呈现来源多源化、结构异构化、应用 贯穿化的特征，构成了其智能化决策与优化的基础。一是工业现 场数据。这类数据通过部署在生产一线的传感器、RFID标签、 控制芯片、数据监测仪器、工业机器人、3D打印机及智能机床 等设备，系统能够实时采集大量的过程数据。这些数据具体涵盖

个组织管理水平的重要指标。指挥中心，作为应急响应、资源管理、决策制定和行动协调的核心枢纽，正逐渐 成为现代社会治理体系中不可或缺的关键组成部分。 指挥中心的建设和发展，离不开现代信息技术的有力支撑。从早期的电话通信、无线电联络，到如今的卫 星通信、移动互联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术的广泛应用，指挥中心的信息处理能力、决策支 持能力和行动协调能力得到了质的飞跃。这些技术的应用，不 然而，指挥中心的建设和运营并非易事。它需要整合多方资源，包括政府部门、企事业单位、社会团体和 公众等，形成强大的合力。同时，指挥中心还需要面对复杂多变的现场环境、海量异构的数据信息以及瞬息万 变的决策需求等挑战。因此，如何构建一个高效、智能、协同的指挥中心，成为当前亟待解决的问题。 本报告旨在深入探讨指挥中心的功能、技术应用、相关落地案例，通过全面剖析指挥中心在现代社会治理 体系中的作用与价 安装需要的空间场地等。指挥中心区域设置应相对独立于其所处建筑物内的其他功能区域，一般可划分为指挥 区、会商决策区、接待区、备勤区、值休室、控制室、设备间等，部分区域可根据实际情况共用。例如，在一 些中小型指挥中心，接待区和备勤区可能会合并使用，以提高空间利用率。 基础支撑系统：包括综合布线系统、拾音及扩声系统、会商决策系统、视频采集及显示系统、远程视频会 议系统、通信与网络系统、机电设备集控系统、指挥信息系