多车企接入DeepSeek，以AI为核心的智能化竞争加剧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CAM观点 ◆ DeepSeek大火，电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域已有超过200家头部企业宣布接入 DeepSeek。聚焦汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个车企纷纷宣布与 DeepSeek深度融合，标志着汽车智能化进程的加速。相较于部分 势 力车企迟迟未官宣合作，这背后则是各车企对生态控制权的考量。 ◆ 车企接入DeepSeek的方式各有不同：借助DeepSeek的理解与推理能力，提升车辆座舱语音交互、感知决策 等多方面能力，为用户带来更加智能化、个性化的用车体验；从技术实现路径看，车企主要采用直接接入、 多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏三大接入方式。 ◆ 车企扎堆布局“DeepSeek”的思考：综合来看自主品牌中

调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如， 通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 易商抓住这个机会 进行交易 2、交易对手分析：在能源交易中，了解交易对手的情况对于制定合理的交易策略非常重要。 Deepseek可以通过分析交易对手的历史 交易数据、市场行为和信用状况等信息，为交易商提供交易对手的画像和分析报告，帮助交易商更好地了解交易对手的需求和行为模 式，从而制定更有针对性的交易策略。 3、交易流程优化： Deepseek等AI大模型可以对能源交易的流程进行优化，提

付得到发展 智慧停车 2.0 (2014-2018) 智慧停车 1.0 (2012-2013) 智慧停车 3.0 (2019 至今 ) 鼎帷咨询 — 6— 通 过 该 系 统 可 为 停 车 场 降 低人 工 管 理 成 本 ， 改 善 服 务 ， 改 善 收 益 ， 提 升 停 车 管 理 效 率 和 服 务 品 质 ， 增 加增 值 服 务 收 入 ， 帮 助 用 户 提 高 解决停车场面积广、结构复杂、车流量大、进出繁忙造成的车场混乱、车道拥堵、空气污染、停车体验不佳等问题 ● 有效提高停车场吞吐量和车位利用率，从而吸引人流、汇聚人气，给商业经营带来价值 停车引导系统，核心产品为车位相机和引导屏，通过车位视频检测终端对每个车位进行检测，实时发布余位信息，帮 助用户进场后快速到达空位，准备离场时快速找到车辆停放位置 全高清智能屏 导示系统、商业运营、车位引导三位一体，并结合多媒体广告，提供视频、图文 预约停车：针对停车位紧张的停车场，向车主提供预约车位服务，方便车主提前规划出行路线及停车位置 车场导航：实时导航到指定停车场 反向寻车：查找最近一次停车所在停车场和车位号 车主服务平台不仅为车主提供快捷缴费功能，为车主展现实时周边停车信息，通过预约停车等方式切实解决车主停车 难的问题；而且为车主提供 车牌 认证功能，并实现停车场发票或卡券等电子化处理 ① 停 车 缴 费 ③ 增 值 服 务 ② 查

· 中国和印度等主要新兴和发展中经济体的投资和 制造业密集型增长 IEA.CC BY 4.0. 资料来源：国际能源署《 2025 全球能源回顾》 · 极端气温能源需求增加 (2024 年为有记录 以来第 二热的年份 ) h h · 水电产出增长乏力的趋势在 罗戈研究 01, CO₂emissions 受 文 看行业，交通运输行业已经跃升成为全球第二大温室气体排放源 根据联合国环境署 (UNEP) 的统计数据显示， 2023 年全球温室气体排放量为 571 亿吨 CO2e 。其中，能源部门 ( 即电力生产 ) 仍是全球最大的排 放源， 达到了 151 亿吨二氧化碳当量 ), 其次是交通运输 (84 亿吨二氧化碳当量 ) 。统计显示， 2023 年快速增长 年的年碳排放量需要减少 14 亿吨 COze 将变暖限制在 1.5℃ 以内： ·2030 年的年碳排放量需要减少 18 亿吨 COze ·2035 年的年碳排放量需要减少 29 亿吨 COze 为实现巴黎协定的 2℃ 和 1.5℃ 温控目 标， 2035 年 全 球温室气体排放需较 2019 年水平分别减少 37% 和 57% 。 2030 年和 2035 年碳排放与巴黎协定目 标差距仍然

到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 预判风险并优化资源配置。显著缩短MTTR、降低运维成本， 同时以数据驱动生产流程优化，为质量管控、供应链协同等 场景提供敏捷支持，最终转化为可持续的竞争力优势。 本案例集收录了制造业多家精选客户实践，系统梳理了近年 来博睿数据服务制造企业的典型经验，聚焦生产系统监控、 故障智能诊断、性能持续优化等核心场景，为制造企业数字 化转型提供可参考、可复制的实战指南。 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 格力电器 01 15 蒙牛 18 安踏体育 21 蓝月亮 24 中顺洁柔 27 广汽本田 31 广汽丰田 35 北汽集团 38 蓝谷极狐汽车

• • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 ◼ • 中国和印度等主要新兴和发展中经济体的投资和 制造业密集型增长 能源强度改善放缓的原因： • 极端气温能源需求增加（2024年为有记录以来第 二热的年份） • 水电产出增长乏力的趋势在2024年仅得到部分扭 转，导致一些地区更多使用效率较低的燃料 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 • 2035年的年碳排放量需要减少14亿吨CO2e 将变暖限制在1.5°C以内： • 2030年的年碳排放量需要减少18亿吨CO2e • 2035年的年碳排放量需要减少29亿吨CO2e 为实现巴黎协定的2℃和1.5℃温控目标，2035年全 球温室气体排放需较2019年水平分别减少 37% 和 57% 。 01 严峻的减碳压力 • • 01 02 03 04 • • • 02 重要的范围三 • • 资料来源：2024 ANNUAL REPORT ◼ DHL 3 2021 2024 20.4% ◼ 02 重要的范围三 • • 资料来源：顺丰官网 ◼ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ ₂ 02 重要的范围三 • • 2 1 4 3 02 重要的范围三 • • ◼ 香港联交所新气候规定生效日期

昂首向前路，共赢新价值 华为，正以技术、经验、生态深耕千行万业 为制造与大企业数智化不断注入新动能 创新基础设施 从线下到线上，让封闭的资源，敏捷 流动，安全可靠 灵活适应每一种需求 赋能零售精益化运营 云 - 网 - 数 - 智 - 安串联全渠道 美好服务从此走向千家万户 零售赛道亦是智慧之道 数智融入建筑与地产 为挖掘空间新价值注入强大动能 钢筋铁骨下蕴藏着智慧空间 生活从畅想到畅享，智建美好，慧筑幸福 所有的蓬勃发展，都源自向下扎根的力量 远眺未来的人，会把脚印先落下 加速场景数智化 从研发到生产，让数智技术与业务场景 深度融合 释放每一份数据的价值 激发产品智能化 从产品到服务，引领转型，让价格竞争 升级为价值创新 开辟每一处价值新域 构筑全球化能力 从企业全球销售到全球运营，统一架构， 经验赋能 助力每一次发展跃升 从某个人到每个人 从某一行到每一行 因智而兴，因智而强，因智而优 让那些从未想到的可能 长安汽车数智工厂以“全制造流程数字化”为目标，广泛 应用 40 余项领先 “黑科技”。工厂的制造效率综合提升 20%、成本降低 20%、能耗降低 19%。 揭秘长安汽车 数智工厂背后的 黑科技 未来已来 07 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 深耕行业 让智能生根 06 在全球数字化的浪潮下，新能源汽车进入竞争 更加激烈的下半场，以用户为中心的科技化与 智能化突破逐渐成为了品牌的必争之地。作为

AHEAD 2025 年上半年，中顺洁 柔在全国300万个零售网点中，识别出7.9万家 高潜力网点，精准投放资源，替代过去对100 万家门店平均管理的模式，大幅提升业务效率。 例如在合肥试点中，总共1.6万家社区门店，闭 店率13%，但业务员不到30人，通过模型分析 筛选出900家高潜门店，其中有300家洁柔未覆 盖，业务员聚焦高潜门店，推动区域销售增长 76%。 中顺洁柔退出部分亏损渠 道（如低效KA卖场），聚焦资源于高毛利区域

2500 亿 ~ 4100 亿美元的增量价值，对应 约 9% ~15% 的营业利润增厚空间；据清华经管联 合度小满等发布的《2024 年金融业生成式 AI 应用 报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带 来 3 万亿元规模的商业价值增量。 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 融服务方面，大模型目前已较能胜任常规的基础金 融对话，例如，金融资讯、业务办理等，但在专业 度高、个性化强、业务复杂且涉及严监管领域的金 融服务上，由于大模型能力有限、应用效果较差， 且存在监管合规风险，目前难以直接为客户提供专 业金融服务，仍需人工介入以满足服务质量和合 规要求。除金融专长仍有待提升之外，大模型亦 面临有时生成内容不可控（如“幻觉”问题）、可 解释性差等问题，应用大模型进行决策判断的可 靠性较低，且传统 已能创造一定的业务价值。本文将金融业务流程拆解 为营销运营、分析决策、中后台运营支持（见图 2）。 在营销和运营环节（包括面向客户的营销获客、 产品推介、客户运营等），大模型能够较好地赋能 前台对客环节，提升展业质效。一方面，大模型 作为 7×24 小时在线的 AI Agent 智能客服优化客 户交互体验，向客户提供金融资讯、业务办理等 不涉及强金融建议的金融信息数据服务，并调用 专业金融知识库及工具为客户提供关于财富管理、

现了量的合理增长和质的有效提升。“三新” 3 经济增加值为 223528 亿元，比上年增长 6.4%，比 同期国内生产总值增速高 1.8 个百分点，相当于 GDP 的比重为 17.73%，比上年提高 0.37 个百分 点 4。人工智能、数字经济等进一步激发了新产业、新业态、新商业模式所代表的新经济新动能， 加速赋能千行百业，不断提升中国经济的发展质量。 为贯彻落实党中央重大决策部署，应对经济下行压力，进一步优化调整经济结构、提高经济增 长质量和效益，中国企业评价协会主持并联合北京大学国家发展研究院（学术支持）和中指研究院 （研究单位）连续五年开展“新经济企业 TOP500”评价活动，挖掘一批新产业、新业态、新商业 模式的示范企业。本次评价活动继续以量化数据为依据，坚持客观、公正、准确、全面的研究原则， 采用大数据测评与专家评审相结合、企业自主填报与第三方大数据采集相结合的方法，产生新经济 企业 TOP500 榜单，并对上榜企业进行分析，形成新经济发展报告。本报告通过系统、客观评价， 创新创业服务企业以“AI+ 共性技 术服务平台”，加速科技创新；现代生产性服务活动企业将人工智能深度融入供应链管理与客户服 务，提高服务效率，降低运营成本；新型生活性服务活动企业利用人工智能技术为消费带来新的增 长点，消费电子也成为人工智能技术应用的重要载体；现代综合管理活动企业用人工智能促进管理 流程优化，深度植入企业资源规划 (ERP)、智能决策系统、智慧城市系统，有效提升决策效率。