菲利普 · 科特勒 现代营销学之父 何麻温 · 卡塔加雅 MarkPlus 营销咨询公司创始人 本书评价 3 搭建企业增长的系统化、 成长性的增长全景图 企业或业务发展的生命线（增长基石） 保住企业或业务的生命，为企业向其他领域 扩张提供基础的养分。 企业如何做有价值的撤退 企业或业务在增长路径上找到最好的出售、 去除、转进的价值点，进行撤退。 决定企业价值的天花板，实际上也 本书价值 增长的线。 云 4 目录 CONTENTS 在互联网时代，重新界定增长，同时，从成长基石、指数与爆发增长、突破企业增长天 花板、业务退出等五维度系统化搭建企业增长地图。 01. 数字时代重新定义增长 撤退线：敦刻尔克的设 计 成长底线：业务基石的 设计 增长线：构建企业的动 态增长地图 增长五线：五线之间 的切换 天际线：企业如何击 穿增长的天花板 然而，传统的、过于宏观的战略规 划， 已经无法解决企业的增长问题，只有基于市场的增长战略才是企业实现增长 目 标的基石。 增长是一切企业问题解决的入口 云 颠覆式创新 品牌建设 大爆炸发展 渠道建设 数字化转型 战略规划 人工智能化 组织重组 7 大量的营销学教授，则将注意力集中于狭窄的战术方面，比如如何定价、如何促销、如何传播。但

阿里云百炼：安全可信的 MaaS 1 MaaS 安全风险版图与治理框架 68 1.1 产品形态变化 68 1.2 MaaS 时代下的新型安全风险研判 68 1.3 拥抱全球合规框架，构建可信 AI 基石 70 2 阿里云百炼全链路安全能力框架 72 2.1 安全设计理念：纵深防御与原生集成 72 2.2 核心：贯穿生命周期的数据安全与隐私保护 73 2.3 扩展：支持客户弹性、灵活地应对外部攻击 场景二：使用私有数据微调一个专属模型 85 3.3 场景三：构建并运行一个 AI Agent/MCP 应用 88 4 构建可验证的信任：阿里云百炼的 90 安全承诺与未来愿景 4.1 当下的承诺：安全可信的五大基石 90 4.2 未来的愿景：引领 MaaS 进入全链路机密 91 计算时代 CHAPTER 05 附录：阿里云百炼安全实践 透测试与漏洞挖掘，有效补充了内部测试的盲区，进一步筑牢 AI 基础设施整体的安 全防线。 2.2 面向 AI 场景的安全防护 在人工智能技术快速落地的今天，数据安全与隐私保护已成为客户的核心关切，更是 企业构建可信 AI 应用的基石。阿里云面向 AI 的场景需求，打造了覆盖全生命周期的 安全防护体系，从基础设施到模型资产，为 AI 系统的数据安全与业务连续性提供全 方位保障。 2.2.1 安全的 AI 运行环境 推理任务运行于基于

仅需要技术升级，更需要管理变革和组织能力建设作为支撑。这个案例的价值，不仅在于其取得的 量化成果，更在于它展示了一条可复制、可持续的转型升级路径。 霍尼韦尔愿将这样的成功经验分享给更多中国企业。让我们以卓越运营为基石，以持续创新为动力， 共同推动中国制造业实现高质量发展，为建设制造强国贡献力量。 霍尼韦尔大中华区总裁 2025 年 11 月 1 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 ·························································································17 第四章 基石保障：构建持续演进的组织能力 ······························································································· 业高质量发展提供了坚实支撑。 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 锦华的精益变革成效显著且持续深化，核心在于构建了强有力的组织保障体系，使精益理 念内化为组织能力，沉淀为企业基因。 第四章 基石保障 构建持续演进的组织能力 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 20 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 在 JES 变革中，锦华将精益推进上升为组织学习的系

清华大学五道口金融学院技术转移专业硕士研究生 刘铠硕 华中科技大学金融学专业 张琪瑞 中央财经大学金融学专业 1 序言一：构建面向未来的可信数据生态 金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 （2）效率：是治理的目标。 旨在降低数据流通的交易成本，通过优化数据要素配置流程、破除流通壁 垒，最大化释放 ESG 数据的经济价值与社会价值，提升市场运行整体效能。 （3）公平：是治理的基石。 保障各类市场主体平等参与 ESG 数据活动的权利，通过明确规则、加强监 管，坚决防止数据垄断与不正当竞争，推动数据价值在各参与方之间实现相对 公正分配。 5.2 多层次协同治理框架 有效的 ESG 数据资产化市场长期健康发展、应对市场复杂风险，需从核心 原则、治理框架与监管技术三方面构建完善体系。治理体系的核心层面以 “安全、 效率、公平” 为原则，明确安全为底线、效率为目标、公平为基石，形成治理价 值支撑。治理体系在框架层面打造多层次协同格局，通过国家级数据治理委员 会统筹协调，结合顶层监管、行业约束、社会监督与企业内控，实现全链条治 理覆盖；技术层面依托监管科技体系，推动监管模式向动态敏捷升级。三者相

机器人产业规模扩张与结构升级 01 第二章 人形机器人：具身智能的先锋载体 02 第三章 工业机器人：智能工厂的刚性基石 08 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 变革深水区：人机共生时代的共性挑战与人才重构 、高危作业、教育培训。 * 资料来源：公开资料，百思特分析 表 1. 人形机器人上游核心零部件技术挑战 AI BEST CONSULTING 08 第三章 工业机器人：智能工厂的刚性基石 工业机器人概述 1、工业机器人定义与发展 工业机器人是工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，凭自身动力与控制自动作业，实现工业制造功能，本质 是高度自动化生产装备。 其发展脉络清晰：二战时遥控机械手定雏形，20 或产品转移应用。直角坐标机器人用于装配、搬运作业。圆柱坐标机器人应用于搬运作业。球坐标机器人应用于搬 运作业。 2、分类与应用 图 9. 工业机器人分类 第三章 / 工业机器人：智能工厂的刚性基石 09 工业机器人行业环境分析 工业机器人的市场一方面呈现出口高增长，国内销量企稳的态势。 如下图所示， 2024 年中国工业机器人产量 55.6 万台，同比增长 14.2%， 出口额跃居全球第二；2025

（同济大学工程智能研究院执行院长、同济大学长聘特聘教授、IEEE Fellow） 人类文明的每一次跃迁，都与工程领域的突破紧密相连。从金字塔到空间站， 从蒸汽机到互联网，工程不仅是塑造物质世界的强大能力，更是推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 交互能力，成为了理解和处理工程领域复杂信息的“认知内核”；而智能体则扮 演了“超级执行者”，它能够自主规划、调用工具、协同系统，将认知转化为行 动，完成复杂的工程任务。二者的结合，为构建工程智能操作系统提供了前所未 有的技术基石。 当然，徒有先进技术而无正确的方法论，犹如手握利器而无章法，终将误入 歧途。因此，我们在探索中凝练出三大一体化方法论作为指导原则： 工程智能白皮书 AI for Engineering White 基础设施层、数据资源层、工智模型层、工智智能体层以及规模化实践层五层架 构，采用自下而上、层层递进的逻辑架构，确保了能力构建的稳固性与上层应用 调用的灵活性。 图 5-2 工程智能操作系统整体架构图 具体而言，整个架构的基石是位于最底层的基础设施层，它为所有上层模块 提供稳定可靠的智能计算与高性能计算资源。在此基础之上，数据资源层负责对 工程领域全模态数据进行汇聚、治理与供给，打通与工程软件、工程系统的桥梁， 为

“持续性”的；售后服务多为被动式维修，用户体验不佳；车辆数据作为最宝贵的资 产，未能被有效利用以创造新的价值。 赋能方案：  构建云原生车联网（IoV）平台。车联网平台是实现主动式智能服务的数据基石， 它必须能够应对百万级乃至千万级车辆并发接入所带来的海量、高频、时序性数 据挑战。这些数据具备高频采集、强时序性、非均匀分布等典型特征，对系统的 高并发处理、低延迟响应与稳定可扩展性提出了极高要求。面对如此复杂的数据 据标准，并构建起一套强 有力的主数据管理、数据质量监控与数据安全保障体系。坚实的数据治理基础，是确 保上层数据分析、智能指标、AI 应用能够产出准确、可信洞察的前提，是激活全域数 据资产价值的基石。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 70 — 图 50：汽车行业解决方案整体架构 3. 平台为本，能力沉淀 为应对汽车行业快速变化的市场需求和日益复杂的业务流程，必须摒弃传统的、 了一个循序渐进、层层递进的三阶段演进蓝图。该蓝图旨在通过分阶段的目标设定与 资源投入，有效管理实施过程中的风险与复杂性，逐步构建能力、释放价值，最终实 现企业运营的全面智能化升级。 第一阶段：奠定基石 — 数智基建平台建设 此阶段是整个数智化转型的地基工程，其核心目标是打破企业内部广泛存在的数 据孤岛，构建一个统一、安全、高性能、可观测的企业级数智化底座。这个底座将为 后续所有上层数据应用

在 AI 大模型、云计算及智能应用普及的推动下，全球算力需求 正经历前所未有的爆发式增长。基于铜缆的互连技术在带宽密度、 传输距离与能耗效率上的瓶颈日益凸显，光子作为光互连技术的信 息载体和物理基石，具有极低传输损耗、超高频率、抗干扰等物理 特性，使得光互连技术在带宽、距离、抗扰、功耗、密度等方面具 有压倒性优势，拥有巨大潜力。 光互连技术的应用范围正从传统的电信骨干网和城域网，快速 技术的革新。传统的电分组交换机的交换容量受限于 SerDes 速率和 Crossbar 芯片规模，交换容量停滞在 51.2T 量级，光交换技术可以 通过光域信号处理突破电互连的物理极限，成为未来智算中心网络 架构演进的基石。当前的技术路径中，商用高速光模块已经实现 4 ×100G（400G）至 8×200G（1.6T）的传输能力，单通道速率突破 224Gbps。在研技术的单波 400G 光互连，有望提供 3.2T

业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 键阶段，推动 5G-A 与 AI 深度融合，构建“算力、网络、智能”一体化 融合的新型基础设施，成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 17 展望 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 17 5G-A 与 AI 的融合正从技术探索走向产业深耕，算网智一体化架构将成为推动经济社会数字化转型 的重要基石。面向未来，中国移动将携手产业伙伴，在技术突破、场景创新与生态共建三个维度持 续深化，共同推进新型工业化迈向新阶段。 一是强化技术协同攻坚，实现架构能力的原生融合。 中国移动将联合设备商、企业

先装上刹车”，遵循道德和法律规范。 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智 能化白皮书》为起点，共同推动中国 智能制造、自动驾驶、医疗诊断等各行业领域的工作模式。系统平台化 则促进提升资源整合效率，工业互联网平台、城市大脑等载体将分散的数据、算力、算法资源池化，实现按需调用。 软硬系统自主化是安全可控的基石，其核心在于构建从芯片设计到操作系统的全链路自主可控技术栈，涵盖硬件 （如芯片设计、制造）和根技术软件（如操作系统、数据库、中间件、IDE、开发工具链等）的自主研发。通过形成完 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 透，催生个性化、场景化的智能服务新业态，重塑数字时代的产业价值网络。 随着云计算、边缘计算、5G 等技术的快速发展，数字基础设施将更加完善，为智能应用的部署和运行提供强大的 支持。未来，数字基础设施将不仅仅是技术创新的基石，更将成为国家竞争力的重要标志。各国将加大在数字基础设 施领域的投入，通过建设高速网络、数据中心、智能传感器等，打造更加开放、协同、安全的数字生态。掌握先进适 配能力的国家，将在全球数字经济格局