....................................................................................... 9 第三章：威图全价值链解决方案助力风电产业高质量发 展 11 前 言 数字化赋能风电发展创新蓝图 当前，全球新一轮能源革命和科技革命深度演变、方兴未 艾，大力发展可再生能源已经成为全球能源转型和应对气 候变化的重大战略方向和一致宏大行动。 出了更高的要求。 09 0 1 第三章：威图全价值链解决方案助力风电产业高质量发展 面对不断变化的风电市场需求，威图作为德国“工业 4.0” 的倡导者及践行者，联手姊妹公 司 EPLAN ，全面覆盖客户从需求、订单、生产、物流、服务的整体环节，在风电产业共同打 造“自 动化孪生”、“产品孪生”和“制造孪生”三大数字孪生体系，以“软件 + 硬件 + 服务”的 数字化 全价值链解决方案，携手客户共同探索绿色能源转型之道。 小箱体及附件。并与 电气 集成商整体配套集成后，形成 了功能 强大的主控和变流系统，为 风电机组 设备的平稳运转提供可靠的 安全保护。 13 14 ◆ 一站式全价值链解决方案 威图为风电设备制造商提供从项目规划、应用工程直到最终产品交付运维的一站式全价值链解 决方案，也为行业共赢提供了自己的核心价值所在。目前，威图在中国设有 1 个中央分拨中心、 4 个区域分拨中心和 12 个销售办事处，在供货物流和销售服务方面，可以做到快速响应。

计算演进。在此背景下，云服务产业 的价值链被重塑，IaaS、PaaS、SaaS各 层的业务逻辑、商业模式与竞争要素 均发生了深刻变化。本报告旨在深度 剖析AI时代下中国智算云服务行业的产 业新机遇。 ◼ 研究目标 • 绘制智算产业全景图谱 • 解析云厂商在IaaS、PaaS、SaaS各层的 价值实现路径 ◼ 本报告的关键问题 • 智算时代的云服务价值链如何重构？ • MaaS为何是云厂商的“战略必争之地”？ 层结构联动，构建了从底层 算力到顶层商业场景的完整价值链 智算产业链可分为四层，底层为基础硬件，包括GPU/AI芯片等底层基础设施。 上一层为云平台层，包括智算平台及云服务厂商。再上一层为大模型层，包括 MaaS/Agent平台，以及最上层的应用与终端层，是以软硬件的形式将模型和技 术能力落实在实际的商业场景中。四层共同组成智算完整的产业价值链。 层级 核心角色 代表环节 当前态势 底层硬件

智慧医疗投融资热度不减，更加青睐具备长期商业化能力的项目 1.4 医疗服务新需求推动智慧医疗快速迭代发展 1.5 新兴技术持续拓展智慧医疗服务边界 二、智慧医疗行业应用场景多元化发展 2.1 创新价值链进一步深化 2.2 区域医疗智慧化加深 2.3 智慧医院建设重视程度将持续提升 2.4 智能家庭保健医疗进入快速发展期 三、智慧医疗行业挑战 3.1 院内、院间互联互通仍然存在阻碍 3.2 National Library of Medicine 人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网、5G等新兴技术蓬勃发展，为智慧化医疗服务提供了技术支撑。这些技 术的集成带来了新行业格局，在全行业价值链转型升级中发挥了重要作用。随着各项技术迭代加快，在生命科学与 医疗行业的渗透与融合层次持续提高。 1.5 新兴技术持续拓展智慧医疗服务边界 中国智慧医疗行业白皮书 09 在各类先进数智技术中，人工智能（AI）的应用在近几 and immunogenicity. Nature 621, 396–403 (2023). https://doi. org/10.1038/s41586-023-06127-z 建立覆盖全产业价值链的人工智能代理生态系统 腾讯 互联网头部企业布局智慧医疗案例： • 与润达医疗联合打造了中国首个AI医疗消费产品“良医小慧”。“良医小慧”能够解读医学检验报告，包含对超 4,500个检验项目和2

13 14 14 15 16 16 17 17 17 18 19 20 21 目录 1 应用智能化发展趋势 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 1.2 数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式 2 智 注入持续动能。 人工智能技术的突破性进展正在推动应用现代化工程理论进入新一轮创新周期。以大模型为核心的技术范式变革， 正在衍生出“人工智能垂直化、垂直系统平台化、软硬系统自主化”发展新趋势，加速重构全球产业价值链。大模型 在垂直领域的深度应用，正在重塑金融风控、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。 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 应用系统适配 软件硬件适配 算力数据适配 创新 生态 技术、场景与生态的深度融合，推动各行业应用智能化向价值共生新阶段迈进 数字基础设施从“封闭体系”向“开放生态”加速转型 软件驱动、算力赋能、应用引导，推动产业转型

这称之为“数字化意义”，例如客户体验、交互方式、检测诊断、即时在线等。 数字化的意义，是一个大话题，值得规划者深入思考。只有清晰全面的了解这些数字化意义，才能够正确的理解数字化 转型，从而指导组织与企业，在重新审视本单位价值链构成时，明确在哪些环节进行数字化转型。 什么是 数字化转型 前一章节已经讨论了数字化转型的原因，可对数 字化转型具体是什么，仍然存在很多不同认识。 本章节试图帮助企业和组织更清晰的认知，到底 什么是数字化转型。 企业的系列工程，实施成功的数字化转型，需要依 据合理的规划方法，制定有效可行的蓝图路标。 而目前业界普遍的现状是： 缺少整体系统性框架设计 数字化转型的方向已经得到普遍认可，组 织或者企业的单个部门开始实施转型，结 果是价值链的单个环节迈的步伐大，但其 他环节没有加入，最终导致达不到最终转 型效果。 案例一：某制造型企业，生产现场设施 的管理由自动化部门负责，公司协作沟 通由信息化部门负责。信息化部门由于 对数字化转型的方向比较认可，因此构建 例如，许多大型制造企业在数字化转型过程中，成立了新的业务板块，针对数字化领域提供具备竞争力的解决方案。 分析企业组织内外部环境（为什么），考虑“利益相关者”的诉求，取得共识（做什么），并针对“企业价值链”进行 分析后，制定企业的数字化转型愿景（怎么做）。 常用的分析工具和分析方法： PEST分析方法（P-Policy政策、E-Economy经济、S-Social社会、T-Technology技术）：针对宏观环境分析。

探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 ◼ 本报告的关键问题 • AI与BI融合的核心驱动因素及市场增长 动力是什么？ • AI技术如何重构BI的价值链，并解决传 统工具的核心痛点？ • ABI在行业落地中面临哪些共性挑战？ 不同行业的差异化需求如何影响技术 应用路径？ 中国：人工智能系列 04ABI赋能新领域，重塑商业价值： ◆ 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 衡所致，其症结在于数据治理滞后、场景碎片化、算法黑箱 与行业适配断层四大维度，共同构筑了技术落地与价值转化 的系统性障碍。 据智能 穿透行业不确定性，系统性升级决策效率与用户体验，将人力密集型操 作转化为知识驱动的战略价值创造 ABI应用发展情况——ABI未来潜在应用领域 来源：头豹研究院 法律 重构法律服务的价值链——通 过数据智能降低不确定性，将 律师从重复性劳动中解放，专 注于高价值策略性工作 媒体 通过AI对非结构化数据的深度 处理与BI洞察的有机融合，系 统性重塑内容生产、用户运营 及商业变现的全链路体系

动库存 规划 区块链 驱动商 品追溯 无线驱 动移动 POS 重新定义全产业要素与消 费者构建的深度链接 ，全 产业协同消费者进行协同 单向链式价值链 通过质量、性价比、 占有率提升获取高潜在消费者，满足 存量 消费群体和潜在需求 ，通过研发、规模化生产、批 发、批发 + 零 售、折扣满足需求 ，提高销售收入 ，提高 效 率并降低库存。 单向供给关系 多边链接关系 交易 互动 体验 技术 组织 金 融 物流 技 术 物流 金融 组织 技术 中国商业从“以产品为中心”的传统单向链式价值链重构为“以消费者为 中心”的环式价值网，由消费者定义业务能 力和数字技术 摘自《 2020 消费品生态全链路数智化转型白皮书》 © 华润（集团）有限公司 数字化酿造管理：建设涵盖 MES 制造执行系统、 WMS 仓库管理系统、 LIMS 实验室信息管理系 统、 Braumat 和包装自动化等系统的整体数字化酿造架构，赋能华润雪花整体价值链升级； 数据采集平台：建设以数据集成为核心的生产数据采集平台，并在此基础上实现班组领退料功能， 实现精细化管理到班组。 华润雪花卓越制造平台 华润雪花自 2017 年开始关闭落后低效

革新特性包括开箱即用、一物多用、安全保障等； 网络要素则表现为由“训推一体”的算力架构演进 到网络架构、由软件定义网络演进到意图网络；存 储要素表现为存算一体、冷热数据自治；数据要素 表现为数据价值链重构、数据资产化。 模型服务与编排层包括多模型管理与服务化、智能 体与应用编排以及模型通信协议与集成，旨在屏蔽 底层基础设施的复杂性，赋能上层应用的敏捷创新， 确保企业能够高效、安全、可扩展地利用各类AI模 AI变革新特性 数据价值链重构 基于大模型技术，各类生成式AI应用以数据语料为原 料，同时又不断产出数据语料作为价值交付物，而企 业在场景侧对此类数据的分析、应用又可产生新数据， 以及最终用户侧产生的交互和反馈数据等，都会反过 来被投入到模型训练参数中，形成数据飞轮。长期来 看，数据和应用的边界将逐渐模糊，数据价值与业务 价值相互映射，会形成基于主业务流的信息价值链条 （融合数据、流程和IT等信息），企业的数据安全治

低压配电、自动化、机械、医疗器械、化工、新能源、电 宏观经济研究 产品渠道研究 能质量，楼宇，机器人，机床等领域的行业研究，竞争对 行业应用研究 供应链成本研究 手调研，渠适&用户研究， 市场结构研究 价值链研究 格物致胜版权 存量市场研究 用户采购行为研究 SIEMENS ABI 竞争对手标杆研究 用户满意度研究 @even DDEC FANUC 价格业绩监测 投资收并购研究等 CUPCND Panasonie

数据分析和智能制造的应用，提高总部在海外的管理能力，响应速度和市场竞争力。 3.2.3 成熟期： 提升品牌国际影响⼒，标准化⾼效运营 Cisco Confiden+al 本地市场 全球化战略 本土化服务 价值链分解 销售 研发 客户服务 采购 供应链 IT系统全球统一运维 方案标准化 流程标准化 高度敏捷 最大协同 稳定可靠 高效运营 • 提高品牌国际影响力 加强全球战略 业务灵活性，当地特色服务 全球安全规范和标准贯彻 统一采购 7*24 38 企业进入出海成熟期时，面临的是如何在国际市场中继续扩大影响力。同时业务对敏捷性有更高的要求，企业在明确的 全球业务战略指引下，强化本地运作，将价值链分解，按 “优”分工。在总部的人员很难保证足够的精力解决每一个细 节问题，而是需要通过基础平台的全球“标准化”，通过基础架构的“稳”，来支持上层业务的敏捷，并实现全球团队的高 效管理和运转。