3. 6 智能模型 intelligentmodel 基于多元异构数据,对相关业务对象的运行功能等进行智能自主感知、分析、预测决策和学习进 化,可基于智能驱动支持实现业务自主运行、自适应、自学习进化的模型。 注:数字模型、知识模型、智能模型都属于数字化模型。 3. 7 业务场景 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. 同、按 需 优 化 的 一 类 业 务 场 景(3. 7)。 3. 10 智能场景 intelligentscenario 基于相关智能模型(3. 6)实现关键业务自主运行、自主协作和自学习优化/进化的一类业务场景 (3. 7)。 3. 11 新型能力 enhancedcapability 深化应用新一代信息技术,建立、提升、整合、重构企业的内外部能力,形成应对不确定性变化的 本领。 [来源:GB/T23011—2022 需协同、按需优化的一类企业。 3. 17 智能企业 intelligententerprise 基于相关智能模型(3. 6),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务全面智能自主运行、自主协 作和自学习优化/进化的一类企业。 3. 18 数字平台 digitalplatform 基于相关数字模型(3. 4),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务动态响 应、动态协同、动态优化的一类供应链/产业链网络平台。

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—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 目前， AI 在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应用，为社会带来了巨大价值的同时，又进一步支持了 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，共同推动中国在全球智能化竞争中占据制高点，携手迈向应用现代化的智能时代！

1 背景 具身智能是基于物理本体感知和行动 的智能系统，通过与环境交互感知信息、 规划任务、做出决策并控制本体完成任务， 产生智能行为并持续演进。具身智能需可 信、行为符合人类价值并能自我进化。 2.2 最新进展 具 身 智 能 技 术 近 年 来 取 得 突 破 性 进 展，在感知、决策、控制及商业化应用等 方面实现重大提升。高精度传感器增强了 智能体的环境感知能力，融合感知与推理 随着新理论和方法的不断发展，统计学能够 更高效地应对人工智能中的前沿问题，推动 人工智能技术迈向更高水平，而人工智能的 不断突破也将反哺统计学，使其变得更加智 能与高效。人工智能与统计学之间的双向互 动与协同进化，必将在未来智能革命中发挥 关键作用，为社会智能化转型注入持久而强 大的动力。 4. 科学计算 随着上世纪的计算机出现，科学计算迅 速发展，在天气预报、油田勘探、药物设计、 金融分析等领域取得巨大成功，成为理论、 RFdiffusion 蛋白质生成工具 3，为蛋白质从 头设计提供了全新路径。基于自然语言模型 的 ProGen 4、EVOLVEpro 5 等 工 具， 实 现 了酶、治疗性抗体等特定功能蛋白从头合成 和定向进化，展示了 AI 在全新功能蛋白设 计中的强大潜力。 1.2.3 人工智能重塑生物智造 人工智能与微生物基因组学的深度融 合，为合成生物学提供革命性工具。通过 AI 驱动的数据分析和模型优化，精准确定并优

空调、安防等设备，形成“服务随人动”的无缝体验；在工业领域，其微内核 设计和高可靠性特性，为智能制造、智慧能源等场景提供了毫秒级响应的底层 支撑。这种“软硬件解耦、服务原子化”的技术路径，使得终端设备从“功能 容器”进化为“智慧体”，为 AI 应用的场景化落地开辟了全新空间。 鸿蒙智能体的核心价值，在于构建了“开放共赢”的生态体系。通过开源 项目 OpenHarmony，华为联合超 5000 家合作伙伴，打通了从芯片、模组、 感协同的智慧体验。他们希望终端设备更聪明、更懂人，不仅能理解指令、 完成任务，还能超前思考、主动服务。在这样的趋势下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 的链路，带来全新的服务模式。 华为终端致力于打造王者产品，构筑智慧全场景极致体验。我们持续 通过系统架构与软硬芯云垂直整合创新，将 AI 融入到鸿蒙操作系统底座， 工具演进为可自主执行复杂任务的 AI 智能体。例如，以华为小艺智能体、Manus、智谱 AI AutoGLM、OpenAI Operator 等为代表的智能体，标志着 AI 开始从“对话交互”向“任务闭环” 进化，未来将会有更多智能体介入现实世界的操作。 华为在《AI 终端白皮书》中提出，当 AI 结合了更高维度的感知结果，将触发思考，进而 影响自主行为。与人类常见的行为模式一样，看到乌云即可联想到下雨从而带了一把伞出门，

、 强链接关系，影响组织绩效的因素由内部转向外部 3 、 技术创新与技术普及的加快， 驾驭不确定性成为组织管理的核心 4 、 组织不再具有“稳态” 结构 5 、 “ 共生”成为未来企业组织发展的进化路径 （陈春花老师另一本书《共生》 ） “ 共生” 时代，组织获得系统整体效率成为关键，协同管理， 可以让系统整体效率最大化 今天的组织管理 5 组织内协同 6 组织外协同 01 德鲁克 《第四次工业革命》 ： 本次工业革命将数字技术， 物理技术， 生物技术有机融合在一起， 迸发出强大的力量 中国过去探寻的是高速增长的模式， 接下来要沿着“ 中国企业价 值进化”路线， 实现更加高效的价值创造 世界经济从要素和资源驱动， 向创新驱动转变， 国家 / 企 业 / 个 人都将面临千载难逢的重大机遇期 颠覆性创新几乎每一天都在发生， 并且不以人的意志为转移， 进行信息和资源的共享，通过共同激活，共同促进，共同 优化 获得组织任何一方都无法单独实现的高水平发展 尽管会带来冲突和分歧，但它从更大程度上强调了共生组织 之 间的相互理解和尊重，实现更优越的进化循环 基本观点 3 ： 共生是进化逻辑 想要获得价值网络的有效价值，第一个难题就是能不能真 让 价值网络中各个成员互为主体，而不是主客体关系 《激活组织》：一项重要工作是建立“合作主体的共生系 统”，做到这一点，需要构建一个“价值共同体”

要有强大的学习能力 第三步 通过学习拥有定力 通过学习提升适应力 通过学习获得说服力 通过学习拥有洞见力 1 2 3 知识与学习力能从四方面提升领导力： 4 第五章 组织新解 第六章 自进化 第七章 组织是个整体 PART 03 新组织 n n 技巧和知识 风格 标准 目标 权力基础 人员类型 关系 任务 大小 年龄 凝聚力 目标 关系 的原因 员工的 心灵完 整性 组织成 为自进 化的生 命系统 基于团 队的自 主管理 模式 进 化 型 组 织 三 大 突 破 组织发展 共同规则 共同价值观 共同体 自组织 组织按进化 形式分类 自组织 他组织 自组 织 n n 综合是管理的真正精髓 组织的不同比喻，把组织看作： 管理需要回归“整体论”， 按 照企业是一个整体的视 角 理解企业的经营与管理 共生型组织中各成员的 成长 沟通与协同 共生型组织 信息沟通与共生 新技术 新商业 新共享 服务模 技术框架 模式 借助 展开 方式 实现 式 从预测判断转 向不断进化 致力于不可替 代性 从固守边界到 伙伴开放 建立长期主义 的价值观 做到当下即是 未来 构建共生态 数字化生存中 如何选择 02 50 06 01 04 03

理。 陈春花 北京大学国家发展研究院 BiMBA 院 长 在数字时代 , 企业的竞争不仅是产品和服务层面的竞争 , 更是认知水平的 竞争。 企业家和管理层的认知升维是企业从低维进化到高维的必经之路 , 认知指明了方向。 吴晓波 著名财经作家 全球战略管理学会 (SMS) 主席 企业的平台化并不只是纯粹的数字技术的应用 , 其核心是应用数字技术重 大咖推荐 哈 种因素 , 使得所有群体在平台上的利益达到动态平衡。 利他的平台价值观 , 以赋能的方式去成就平台上的点、 线、 面、体等各个 群体 , 使得个体、 团队、 组织和企业共同升维、 进化和繁荣。 生态体系领导力 , 输出平台价值观。 绩效颗粒化 第一节 现有绩效管理之困 第二节 寻找解决之道 第三节 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

答案源头权限校验和输入输出内容管控 Embedding 服务 内容安全模型 输入端：敏感内容检测 大语言模型 提出问题 电力企业独有的高质量数据与 Know-how ，是通用 AI 模型进化为“行业专家”的关键燃料 ，是将企业智慧沉淀 为不可复制竞争优势的核心资产。 知识驱动 AI ： 高质量数据与 Know-How 知识库是 Agent 成功的关键

评测闭环：对于发现的薄弱点与风险隐患，输出详细的安全分析报告，并联合模 型团队制定有针对性的优化方案，完成从问题发现、方案制定、效果验证到安全能力 模型安全评测 增强的闭环管理，确保大模型安全性持续进化。 此外，通义实验室开源了“CValues-Comparison 中文大模型价值观比较数据集”， 向行业提供安全与价值观评测基准，体现了“科技向善”的理念。 3.2 部署安全：过程控制，构建防御屏障 针对音 频和视频采用异步防控策略，赋予用户对内容做拦截和撤回的能力。 3.3.3 持续提升防护能力 对内总结提炼防御方法，开展红蓝对抗驱动威胁识别能力升级；对外依托安全挑战赛 促进防御体系进化。 65 64 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY 弱点，蓝队对这些弱点和漏洞进行修复，从而不断提升模型和系统的安全性。 （二）AI 安全挑战赛 构建了集学习、竞技、交流与成长于一体的平台。 赛事通过三大赛道实现全方位能 力验证与促进安全能力进化：赛道一聚焦大模型内生安全，收集越狱与操控手法以直 接驱动模型防御升级；赛道二采用漏洞赏金模式，挖掘模型服务生产环境中的非内容 风险（MCP 安全、RAG 窃取污染、Agent 越权等），推动真实场景漏洞修复；赛道

因而，智能制造企业应聚焦高品质与高效率提升两大核心。战略布局服务化转型，打破传统 商业模式，将产品融入服务；发展个性化定制，构建C�B链条，满足个性需求；布局数字化 全面升级，信息技术融合，推动产品智能进化。 全面数字化转型是制造企业发展的必经之路 在当前数字化浪潮席卷各行业的大背景下，中国制造业企业也必须全面拥抱数字化转型，从 领导力、全方位体验、信息和数据、运营模式、工作资源等方面全面发力，才能在数字化时