2023年，《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策明 确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高 端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构优化、智能化升 级、可持续发展的系统工程。 2025年，随着《2025年能源工作指导意见》的深入推进和《中华人民共 和国能源法》的全面实施，智能运营、绿色转型与科技创新正加速成为 能源行业的核心 、能源、设备与供 应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳 转型。这一模式推动行业从“被动合规减排”转向“主动价值创造”，最终形成数智化、智 能化与绿色增长相互促进的良性循环。 智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科 技研发

....................................................................................37 2.5.1 药物筛选与优化................................................................................................... ....................................................................................57 3.3.1 模型选择与优化................................................................................................... ...66 3.5 持续优化与更新.......................................................................................................................................................68 3.5.1 模型迭代与优化..............

月，“新基建”战略进一步把数据中心、智能计算中心列为核心，全面鼓励产业 高质量跃升；随后，《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和 《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》等政策密集出台，系统优化全国算 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 GPU、CPU（Central Processing Unit）、NPU（Neural Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等，实现对不同类型计算任务的优化。 与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 器学习等 非图形化任务，实现了对传统 CPU 计算体系的革命性扩展。ASIC 通过定制化硬件架构，将 计算任务固化于电路设计，其核心在于以降低通用性为代价，针对特定算法或应用场景进行 晶体管级优化，实现远超通用芯片的计算效率与能效比，这一技术通过重构计算单元、内存 层级及指令集，使芯片变成“领域专用体系架构”。 1.4 异构算力协同挑战 智算算力“百花齐放”呈现多元异构局面，面临异构算力“资源墙”、软件栈“生态割

本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 能力模型。我们希望通过分享在电气系统冗余设计、液冷技术运维、AI 能效优化、数 据安全防护等关键领域的实践经验，为行业同仁提供切实可行的解决方案。​ 本白皮书的研究范围覆盖算力运维的核心技术域与服务场景，具体包括六个主要 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 ....................................................................................- 13 - 2.2.4 性能优化实践................................................................................................. ...................................................................................- 32 - 3.1.5 研发与优化层​ ................................................................................................

发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 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 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 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径

运营管理 AI转型阶段 以AI为优先的战略，借助 智能代理流程重塑组织的 业务运营模式 AI技能开发包括体验式与 嵌入式学习，覆盖跨职能 角色，由IT与HR共同管理 优化创新 AI驱动型阶段 实现持续的AI驱动业务模 式创新与优化，成为组织 运营的新常态 AI技能开发完全嵌入所有 角色，由代理型AI辅导支 持，并被视为核心KPI 2023-2024 2025 2026-2027 2028-2029 略优势脱颖而出。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 04 单点试验 AI 试点阶段 局部推广 AI 转折阶段 扩展复制 AI 对齐阶段 运营管理 AI 转型阶段 优化创新 AI 驱动组织阶段 图 2：IDC全球与中国AI驱动型组织的5阶段成熟度模型 来源：IDC IDC 发布《2025年全球 AI 驱动型组织成熟度模型基准报告》，揭示了各组织当前在AI应用进程中 随着组织逐步推进，35%的企业已开始“扩展复制”，在各业务职能领域规模化推广和协调AI技 术落地；另有7%的企业达到“运营管理”⸺该阶段的显著特征是具备完善的治理体系与协同化 转型机制。值得注意的是，仅有不到1%的企业属于“全面优化的AI驱动型组织”⸺在这类组织 中，AI已深度融入商业模式与工作流程的各个环节。 组织在成熟度模型上的分布，既凸显了AI应用取得的快速进展，也反映出各组织在迈入AI成熟度 更高阶段时面临的持续

................................................................................... 28 6.2 数据网络智能优化分析，提升运营效能 ......................................................................................... gital Twin技术构建L4能力；2025-2026年， 计划在网络优化、网络配置变更、网络规划等更多高价值场景打造L4能力。 Singtel集团：将自智网络视为未来战略，已在集团成立自智网络 Program，加强子网间 的经验分享与协作，共同迈向自智网络L4。目前聚焦于故障管理、投诉管理、无线节能和无线 优化等高价值场景。 Deutsche Telekom：将自智网络升级为公司 Telekom：将自智网络升级为公司级4大战略之一，发布了“minimum-to- 3 none”的少人化/无人化的自智网络愿景，致力于成为自智网络先锋。目前聚焦家宽体验保障、 无线节能优化、无线故障处理、无线网络优化等高价值场景。 Orange: 自智网络是集团“Lead The Future 2030”战略的5个重点工作之一。明确了 向自智网络L4演进的目标，目前聚焦网络变更、故障管理等高价值场景。 Telefónica：发布公司级战略“AN

重塑增 长模式。数字化技术的应用，正全面改变实体商业的价值链、业务模式和市场格局。 在此背景下，本研究聚焦于数字化赋能实体商业的实践，以及万达智慧商业平台在推动行业转型中的关键作用， 旨在为品牌商户优化运营模式和提升市场竞争力提供有力支持，同时为行业决策者与投资者提供前瞻性观点。 ▋ 研究内容 本报告深度剖析数字化赋能实体商业的现状、挑战及发展路径，全面展示数字化技术如何助力实体商业转型升级， 节面临诸多痛点，而数字化技术的渗透正在重塑行业格局与增长逻辑。  发展路径：实体商业的数字化转型，是一个从单店模型到规模化扩张的系统工程。涵盖了品牌选址、租铺开店、 经营扩张等全流程的数字化服务，在此基础上，品牌商户可以实现全链条优化。  优秀实践：作为商管领域的引领者，珠海万达商管以其深厚的行业经验和广泛的资源整合能力，打造了覆盖全 国商业服务的万达智慧商业平台，为平台上1300万+用户，50万+品牌提供高效、精准的全方位支持。 电商购物节：2013年阿里巴巴推出“双十一”购物节， 虽然促进了在线购物，但也激发了实体商业的创新应对。  商业综合体正在加速数字化转型，盘活实体商业经济： • 2023年万达广场加强了数字化运营，通过大数据分 析消费者行为，优化了顾客体验。 • 2023年南京德基广场通过其官方APP，提供了虚拟 试衣间、在线预订、会员积分管理等功能。 • 2023年深圳壹方城推出了“壹方城智慧商城”项目。 来源：中华人民共和国商务部

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 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建 起"数据-洞察-行动"的闭环价值体系，全面赋能企业高效决 策与智能运营。 ❑ 中国ABI市场呈现爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计 2024年跃升至8亿元，2024-2028年间将以42%的年复合增 自己的需求灵活创建报表和图表，极大提高业务人员的分析能 力，推动全员数据文化的建设。 现代BI系统需具备预测分析的能力，通过机器学习、人工智能 等技术为企业提供更深入的洞察。例如，通过数据模式识别和 趋势预测，帮助企业提前做出决策、优化运营流程。 现代BI系统应具备集成和整合来自不同来源的数据的能力。企 业不再仅仅依赖于单一的数据源，而是需要能够综合内部和外 部的数据，形成更为全面的分析基础。通过整合来自CRM、 ERP、社交媒 白皮书｜2025/05 AI赋能BI的核心功能分析 AI赋能BI通过自动化数据处理提高效率，减轻数据分析师的重复性工作负 担，同时通过智能决策支持帮助企业进行战略性决策，推动高附加值的 思考和资源优化，从而提升整体运营效益 人工智能与商业智能发展现状——AI赋能BI的核心功能 来源：头豹研究院 ◼ 自动化数据处理与分析是AI赋能BI的基础功能 AI通过自动化技术实现数据拉取、清洗、分析和报表生成等基础任务，显著降低了

为精准营销提供支持。 在此背景下，珠宝品牌的数字化转型不仅限于销售渠道的变革，更涉及运营模式、品牌 传播和用户体验的全面升级。数字化手段不仅可以帮助品牌实时了解消费者的需求，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 倾向于线上购物，传统珠宝品牌面 临着数字化转型的压力。品牌不仅要将线上渠道作为销售的重要组成部分，还需要通过 大数据分析驱动业务决策。通过实时监测消费者的行为数据，品牌可以及时调整产品策 略，优化用户体验，从而提高销售转化率。同时，对线上产品矩阵的全域数据采集，以 及线上产品与线下门店、快闪店等的数据打通，都要求品牌快速适应全域运营的模式， 整合线上与线下资源，提供无缝的购物体验。 线下门店 如何整合线下门店与线上商城的用户身份数据，形成统一的用户画像？ · 怎样依据线上浏览偏好为线下顾客提供精准的产品推荐与服务引导？ · 如何将线下活动的参与数据与线上营销链路相衔接，拓展营销深度与广度？ · 怎样通过线上数据分析优化线下门店的布局与陈列，提升顾客到店转化率？ 04 珠宝行业数字化实践 13 针对珠宝行业面临的新挑战，数字化运营已经成为应对这些新挑战的主要手段。我们将 从3个层面制定全链路的数据解决方案：