GDP：增长稳定但不温不火 利率：从缓解通胀到实现增长 就业：整体稳定 能源：紧张局势加剧，石油价格上涨 中国经济格局：中国将会走向何种增长模式？ 2025 年六大领导力主题 1. 人工智能与采购运营模式的演变 2. 人工智能驱动的采购协同：众望所归 3. 人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 趋势及其对采购和供应链的 影响对于领导者至关重要。 GEP 的 2025 年趋势洞见报告指出了采购和供应链管理的六大趋势，每一项都为领导团队带来 了重大的挑战和机遇。 人工智能与采购的下一轮演变：随着人工智能的成熟，采购将经历重大变革，从自动执行任务 转向自主决策。在早期阶段，人工智能助手将处理重复性任务，让团队能够专注于战略。随着 组织沿着成熟度曲线前进，人工智能将独立管理工作流程，将采购重塑为数字优先的职能，注 成为运营的必需。这些代理 可处理需求预测和风险监控等复杂任务，将供应链转变为具有预测性和适应性的网络。通过有 针对性的试点计划，企业可以整合人工智能代理，从而增强弹性并优化端到端供应流。 不断演变的价值衡量标准：价值的定义正在超越成本节约的范畴。现在，对采购领导者的评估 标准是应变能力、可持续性和合规性。这些新的衡量标准反映出一种环境，长期适应性、合乎 道德的采购和稳健的风险管理比眼前的

总结 人机协同学习，加速进化 客服系统简介 演变中的客服系统，对话系统， 智能客服机器人， 美团业务简介，美团客服系统 目录 01 话音呼叫中心 纯人工服务模式 只支持语音电话 人效低，成本高 网页在线客服 基于网页会话 支持文本和语音 访客轨迹跟踪 流量统计分析 客户关系管理 智能化是客服系统演变的方向，智能客服通过算法、人机协同、 自主学习可以极大地提高人效和体验。 自主学习可以极大地提高人效和体验。 自动回复 自助解决问 题 人机协同 自主学习 多渠道接入 丰富的辅助功能 简单知识库管理 1.1 演变中的客服系 统 SaaS 客 服 智能客服 闲聊型对话 问答型对话 任务型对话 图谱型对话 对话系统 1.2 对话系统简 介 • KBQA • 基于图谱推 理 • 解决特定问 题 • TaskBot • 多轮会话

全局全态智能决策 ① 事故预案增强训 练 多路径演变推理 分析 ② 多级多目标协同 调 度 策略冲突在线智能校 核 ③ 应急策略迭代评估 自学习调度算法演进 调度决策可用率大于 99% 满足复杂场景决策需要 ② 主导失稳模式大模型评估 综合稳定评估正确率大于 95% 自然灾害风险 演变路径 1 3 预调度 初始断 面 运行关键点 电压 稳定 多 稳 定 临时计划修改 分岔 路径 ( 演变场景 ) 多尺度 多模态 多任务 风险事故 → 演变路径 2 计划路径 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 风险点 ⑤. ③ ① 多种稳定问题特征分 析 系 统 状 态 时 序 数 据 运 点 行 断 关 面 键 →演变路径 31 失 稳 模

进行未来投资布局。其他趋势包括： 未来 12 个月内，人工智能和机器学习将重塑质量控制、网络安 全和流程优化三大领域，确保我们能够充分利用准确、及时的 数据。 本报告中提供的见解旨在帮助您在这个不断演变的环境中做出 明智的决策 - 共同实现技术赋能人类释放无限潜能的美好愿景。 我们相信，凭借知识与创新的力量，企业必将以更从容的姿态迈 向未来 - 化繁为简，铸就更具弹性、更敏捷、更可持续的企业。 10 版年度智能制造现状报告 4 执行摘要 05 开启征程 18 引言 07 人口统计/企业统计结构 21 智能制造的现状 08 障碍：哪些问题最为突出？ 人工智能在智能制造中的作用不断演变 面临转型压力的行业转向智能技术 智能制造催生技术人才需求激增，而非缩减 将阻力转化为风险管控 网络安全风险持续上升 质量管理仍是人工智能应用的主战场 智能制造的未来 16 当今的智能制造始于对人工智能的明智投资 随着运营复杂性的增加以及业务和地缘政治环境的不断变化，制造 商越来越注重降低风险。制造商需要能够结合自动化、人工智能以及 人工智能在智能制造中的作用不断演变 智能制造的现状 未来 12 个月内人工智能/机器学习技术的主要用途 质量控制 过程优化 机器人 物流 网络安全 36% 42% 37% 49% 50% 第 10 版年度智能制造现状报告 11

目录 第一章 全球零售行业概览 01 14 第二章 零售数字化行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 �.� 零售行业的复杂性 � 主要零售数字化企业全球化拓展概况 �.� 多点数智有限公司Dmall Inc �.� 其他零售数字化企业出海 预测） �.� 亚洲零售行业的痛点分析 �.� 亚洲零售行业的驱动因素 �.� 亚洲零售行业的发展趋势 �.� 数字化转型在零售行业的演变历程 � 全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） � 全球零售行业市场规模，按照大洲进行细分（����年） � 中国零售数字化企业出海趋势分析 � 中国零售数字化企业出海的机遇和挑战 推动供应链优化，数 字化模块使零售平 台能够把控零售流 程的各个环节，为店 内销售提供管理 第一章 全球零售行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 零售是指向最终消费者销售商品供自己消费的活动，最终消费者包括个人客户、 企业客户和其他一般公众。零售服务是指零售商在零售过程的各个环节为促进商 品流通而提供的增值服务。零售服务包括营销、交易、支付、物流、技术授权和操作

欲了解AI（人工智能）如何影响2024年 的内存市场，点击此处阅读State of the Industry Report 2024年第二辑 点击此处下载 04 2024：过剩状态与库存挑战之年 力和需求模式演变，整体困境进一步加剧。 在制造商努力应对这些挑战之时，部分元件 的表现揭示了市场动荡的全貌：集成电路 （IC）和被动元件等品类难以重振势头，但内 存产品却显现出逐步复苏的迹象。 截至3月，“库存消化周期当前处于何种阶段？” 全新贸易格局：地缘紧张局势与关税政策博弈 11 全新贸易格局：地缘紧张局势 与关税政策博弈 随着全球地缘政治格局进一步复杂化，电子元器件等领域的全球供应链稳定性面临着重 大不确定性。美国政治格局的演变将在未来数年影响电子元器件的定价水平与供应稳定 性，这一影响将在拜登政府向特朗普政府的过渡中变现得尤为明显。与此同时，中国的 全球影响力将因其对关键原材料的掌控能力而持续强化，为电子产业的全球供应链注入 化的市场竞争中为企业建立差异化护城河。 16 2025制胜战略框架 携手Fusion Worldwide（孚昇电子）驭势前行 2025年，电子元器件供应链步入关键转折期，企业制胜之道在于对快速演变环境的动态适应 能力。通过强化敏捷响应、协同创新与质量优先，企业可突破不确定性的迷雾，构筑可持续增 长新范式。 在当今充满变数的供应链生态中，Fusion（孚昇 电子）等独立分销商正成为客户不可或缺的风险

人工智能竞赛的热潮无可否认。 引言 4 我们正在进入一个新的篇章 在技术领域——一个被塑造的领域—— 人工智能的泛化。如今， 广泛的可访问和 始终存在的AI将驱动新的 全过程的自主水平 该业务，演变能力 通过科技、数据及 人工智能。它将带来近乎无限的 创新的可能性 并且增长，但也挑战 企业对系统的信心 他们思考信任的方式。 我们之前见过这种情况。1997年，加里·卡斯帕罗夫在 与IBM的深蓝（Deep 一个人可以利用这种力量做什么？一家企业如何在 全体员工中部署它呢？ 在我们的生活的每一个维度上扩散，即时可获取，并且 ——实际上——始终存在。 这是为什么它是一个“自治宣言”。 我们或许会称呼它们为不同的名称，但在整个范围内 ，其演变过程是相同的：自主人工智能系统的普及正 在全范围内发生。 知识： 技术与知识图谱、向量数据库一样，能够从整个企业和外部收集、组织和管理数据。 随着领导者们将目光投向由二进制大爆炸产生的新的机 遇领域，分析新兴的丰富性、抽象性和自主性范式将如 何影响我们今天使用的科技变得至关重要。虽然这种影 响不会立即显现，但是领导者需要关注并为此做准备的 是应用程序的演变。 对于每个希望进一步将人工智能能力扩散到整个员工队 伍的企业来说，这将是一次受欢迎的转型。我们越深入 这个新技术时代，越是对旧有范式和架构的依赖，可能 最终会限制新系统的全部潜力。 这就是为什么领导者今天就需要开始思考超越应用程

人工智能驱动的合理转型。 目前最大的挑战来自于西班牙、德国和英国各地不同监管机构的监管要求。他们的 要求和期望各不相同。 某德国银行的首席合规官 银行管理层采取了观望的态度 由于人工智能技术正快速演变，因此银行管理层对于是 否应用举棋不定。71%的受访银行认为，最好等到不断 发展的人工智能技术前景更加明朗后，再进行大规模投 资，而有57%则对与人工智能相关的巨量信息和炒作感 到不知所措。 的产品开发以及面向未来的适应能力，从而确保在智能经济中能够蓬 勃发展。 职能层面 价值 企业层面 顺畅的客户互动 预测性运营 智能产品开发 洞察驱动的战略与价值创造 持续的业务和运营模式演变 价值流及体验为本 可组装的企业架构 企业韧性、可持续性及信任 员工队伍塑造、变革与学习 基础层面 混合云基础设施 智能数据管理 负责任的人工智能模型开发 融合智能的应用程序 网络安全与保障 数字孪生与银行生态系统整合 • 构建生态系统价值 • 重塑商业模式 • 设立全天候可信人工智能平台 • 利用合作伙伴人力资源 • 协调生态系统变革 赋能 赋能员工 融合 实现工作与人工智能的融合 演进 推动银行发展演变 • 实施职能用例 • 测试、学习和完善 • 提升员工的人工智能应用技能 • 将人工智能视为“同事”/“助 手” • 聚焦快速学习 • 迅速构建和部署 • 以人工智能驱动生态系统 •

2020 – 2024/2025 – 2014 – 2022 – • • • 4 现实的AI演变场景需要首席执行官们立即采取行动 人工智能预期影响的演变 人工智能正从炒作走向现实，尽管采取行动的紧迫性仍然很高。 预期 影响 物理/类似人类的AI 生成式/代理式人工智能 狭窄/敏锐的AI 颠覆性的 情景 新一代