"三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 核心生产要素的战略价值，但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻 leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 传统BI产品局限性分析 传统BI受限于数据封闭、静态处理、高技术门槛与历史导向等，难以适应 实时、多元与预测驱动的现代商业需求。这些短板削弱了企业对外部动 态的感知，也无法满足敏捷决策与全员赋能的时代要求 人工智能与商业智能发展背景——传统BI局限性 来源：头豹研究院 传统BI系统主要依赖企业内部的

*预警预测* 基于互联网搜索引擎的传染病监测 预警研究进展 黄思超1，刘魁2，蒋健敏2 摘要： 传染病监测预警是传染病防控工作的重要技术手段，互联网的快速发展与搜索引擎的普及应用为传染病的监测提供了 新的思路和方法。 本研究重点阐述了国内外研究者利用搜索引擎开展传染病监测预警的研究进展，为现有传染病监测预警系统 的完善和补充提供参考。 关键词： 传染病监测预警；搜索引擎；大数据；流行病学 周。随后，Ginsberg 等［4］在 2009 年提出了谷歌流感趋势（google flu trends，GFT）的 概念：其构建的模型纳入了 45 个流感及类似流感 症状的检索词。谷歌的 GFT 模型的预测结果与美 国疾病预防控制中心（CDC）流感病例监测结果的 相关系数高达 0.97，并比美国 CDC 流感监测系统 报告早 1 ~ 2 周。初步证明了基于网络监测可以提 早 发 现 疫 情 。 其 后 vardguiden 选取流感相关 搜索词并获得其检索数，结果显示与实验室流感确 诊病例数构成比和哨点报告的流感及类似流感症 状病例模型的确定系数 R2 分别为 0.90 与 0.89，验 证结果显示预测发病高峰与实际发病高峰高度重 合。Pelat 等［9］基于谷歌平台，研究了 2004－2009 年 法国流感、胃肠炎、水痘 3 种传染病临床哨点监测 数据与法语词条“禽流感疫苗”，“胃肠炎”，“水痘”

外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 32 趋势篇 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降 低研发成本和风险。例如， AI 在新冠药物研发中

.........................................................................................17 2.2 疾病预测与风险评估.............................................................................................. 方法已 逐渐无法满足日益增长的需求。特别是在患者数据的采集、存储、 分析和预测方面，传统的技术手段面临着效率低、准确性不足以及 成本高昂等问题。在此背景下，引入先进的技术手段以优化医疗健 康场景的运作已成为行业的迫切需求。DeepSeek 作为一种基于深 度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 构，显著提高数据处理的效率和准确性。 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的要求。例如，在疾病诊断、治疗方案推荐和患者预后预测等方 面，精准的预测模型能够帮助医生做出更加科学的决 策。DeepSeek 在预测分析方面的优势在于其能够通过大量的历史 数据训练出高精度的模型，并结合实时的患者数据进行动态预测。 这不仅提高了诊断的准确性，还为个性化医疗提供了强有力的技术 支持。

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 苗 设 计 带 来 革 命 性 变 革。Google 的 GraphCast 模型 2、华为“盘古”大模型 3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 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 知 增 强 的 新 维 度， 其中“生物脑 - 智能体双向交互”已成为 突破性方向。科学家融合脑机接口技术成 功构建出具备自适应学习能力的虚拟大鼠 智能体，发现虚拟控制网络中的激活状态 准确预测了真实老鼠大脑中测得的神经活 动，虚拟大鼠智能体能够模仿完成真实大 鼠的所有复杂任务，甚至可以完成新的任 务 11。这项突破不仅为解析运动控制的神 经机制提供了全新研究范式，更预示着“脑 智 统计学在人工智能发展中扮演着不可替 代的角色，而人工智能技术的进步反过来也 在推动统计方法的革新。复杂模型如深度学 习通过多层非线性结构能够自动捕捉高维数 据中的交互效应，集成学习则为数据建模、 预测的稳健性能提供保障。同时，针对海量 非结构化数据，自然语言处理技术可将文本 生成语义嵌入向量，转化为结构化输入以供 统计建模；贝叶斯神经网络通过引入概率权 重，为高维参数估计提供不确定性量化支持。

AI、新技能与工作重构 智能体对商业领域的影响，其重要性怎么强调都不为过。通过实现复杂工作流程自动化、支持实 时决策并重塑传统岗位职能，智能体正着手重新定义各类组织在所有行业中的运营、竞争及创新 模式。 IDC预测，在全球2000家大型企业中，这类由智能体驱动的工作流程⸺即智能体与人类协同实现 自动化、进行推理并共同学习的流程，将改变至少40%的知识型工作（来源：IDC《未来展望： 全球工作的未来》报告）。 止于后台流程自动化，它还在改变客户交互及关键业务领域。 在客户支持领域，AI赋能聊天机器人和虚拟助手，不仅提高了响应速度，还能让人工客服专注处 理复杂问题。在运营管理领域，AI可优化供应链与工作流程、预测潜在故障，并实现重复性任务 的自动化。财务团队则借助AI开展欺诈检测、自动化报告生成、交易处理及高级数据分析工作， 从而加快决策速度并提升合规水平。 随着AI成为业务核心，岗位职能正快速演变。 的融合。 未来的发展趋势将更为显著。从全球范围来看，41%的受访者预计，在未来18个月内，半数岗位 将要求员工具备一定的AI应用能力。在中国，受访者的预期比例略低，但仍具重要意义：37%的 受访者预测，四分之一的岗位将受到AI影响。IDC认为，这一趋势表明，AI正快速接近一个拐点： 届时，它将从小众的增强工具转变为全球大多数岗位职能中的核心组成部分。 与“AI仅会导致岗位流失”的单一论调不同

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 坐标变换与 LRU 缓存技术， 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、 水利、制造、能源等领域，传统机理模型（如水动力模型、有限元分析）基于物理定律提 供可解释性强的基线预测，而智能算法（如 LSTM、随机森林、强化学习）通过海量数据 捕捉非线性关系，修正残差、优化参数，显著提升系统精度与响应速度。例如，某水利项 目中，LSTM 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法

处理时效性低 (实时监控与分析需求) 随着电力行业对实时数据和智能分析需求的日益增长，预测性维护技术的需求也相应上升。 然而，面对源荷剧烈波动以及多要素、强随机性、大扰动等特点，传统技术在实现精确预测 方面显得力不从心。这种预测精确性的不足不仅影响了设备维护的效率，也增加了电网运行 的风险。 预测精确性差 (预测性维护的迫切性) 针对数据管理难题，电力行业需要一个强大的数据管理和分析平台，以实现数据的高效存 性和准确性，以确保电网的 稳定运行和电力供应的连续性，从而显著提高电力设备监控的实时性，这对产品的选型和技 术指标提出了要求。 实时监控与快速响应能力 需要重点关注智能化电力调度系统和精确的预测性维护解决方案，以提高电网的响应速度和可 靠性，减少设备维护的不确定性和风险，这主要体现在数据处理和分析方法对业务的影响。 智能化电力调度与决策支持 03 行业背景、业务痛点与需求 传统数 实时性要求极高的场景。对于长期存储的需求，TDengine 不仅支持时序数据分析，还与传 统工业实时库相比具有明显优势。在电力行业数智化转型的大潮中，TDengine 的新型 AI 产 品还将支持时序数据预测和时序数据异常检测的能力，为电力行业的智能化发展奠定基础。 06 TDengine 作为时序数据平台的优势 TDengine 作为时序数据平台的优势 0 3 新型电力系统下的数据管理要求 新型电力系统下的数据管理要求

智算中心光电协同交换网络协议栈技术发展................................. 26 3.1 应用层：面向光电网络的集合通信重构协议.......................27 3.1.1 预测通信模式，为重配置提供需求启示.....................28 3.1.2 拓扑有感知的动态集合通信重构................................. 29 3 ..........................39 3.4.1 上下行非对称带宽的链路利用..................................... 40 3.4.2 智能预测与链路池化资源管理策略.............................41 3.5 物理层：分布式光交换与物理层优化................................... 剧烈的负载波动，导致 在高峰期出现严重的网络拥塞，而在低谷期大量带宽资源被浪费。 3.1.1 预测通信模式，为重配置提供需求启示 针对光电协同网络的动态重配置特性，应用层需要具备前瞻性的 通信模式预测能力，为物理层的链路重配置提供精准的需求指导。机 器学习负载中的许多通信模式具有高度的可预测性特征。例如，在专 家混合(MoE)模型的专家路由阶段，系统会产生大规模的 All-to-All

如何在实际工作中应用v4L架构。 v4L架构 丰田公司的业绩衡量取决于两个同样重要的要素：对过程的考虑及 取得的成果。这个流程致力于平衡供应链的几个平行要素—产品供应的 差异性、产品流的速度、预测结果的变化性以及可学习的可视化流程。 依据这样一个细致的文件流程学习，才可以实现持续进步。因此，每一 章节末尾都会有一个“回顾”部分，将本章内容与供应链中的差异性，速 度性，变化性和可视性，即“v4L架构”关联起来。经理们若要理解丰田 动，由于出口订单是稳定不变的，这样一来，国内订单的临时性波动就 不会给总体供应量带来太大影响。因此，出口订单对于吸收国内订单的 波动起到了缓解作用。 ·在戴尔，85%的订单来源于公司客户。因此，公司订单就成为一个 预测风向标，公司订单应该根据每个公司客户的采购周期而定。来自于 网络的零售订单，即使在订单高峰期也可以很快完成，那是因为公司订 单可以根据零售客户的不同需求而机动调整。 ·在福特，赫兹租车公司为其旗下全资子公司，至少有40%的福特车 几种运营流程必须基于周期基础之上，才能保证物理供应链行之有 效的运营。这些过程通过物理过程组合以及运营流程的调整，确保了优 化的供应链。主要过程如下： ·混合规划。 ·销售订单/预测。 ·生产计划制定。 ·经销商分配。 ·零件订单/预测。 ·进货物流计划。 接下来是这些过程必须选取的角度及丰田操作与理论的具体解释。 在第3章到第9章中，我们会讨论具体的流程和流程运营的逻辑思路。 1.混合规划