乘用车企业的核心挑战在于打破“研、产、供、销、服”的部门壁垒，在急剧压 缩的产品上市周期内，打造出真正满足用户需求的智能化产品，并提供超越期待的全 生命周期服务。 袋鼠云的解决方案旨在通过构建统一的数智基建平台，拉通业务流与 数据流，实现全价值链的敏捷协同与智能决策。 1. 数智营销：构建以用户为中心的增长飞轮 当前，行业挑战已从单纯的品牌曝光，转变为对用户全生命周期的精细化运营。 然而，用户触 了一个循序渐进、层层递进的三阶段演进蓝图。该蓝图旨在通过分阶段的目标设定与 资源投入，有效管理实施过程中的风险与复杂性，逐步构建能力、释放价值，最终实 现企业运营的全面智能化升级。 第一阶段：奠定基石 — 数智基建平台建设 此阶段是整个数智化转型的地基工程，其核心目标是打破企业内部广泛存在的数 据孤岛，构建一个统一、安全、高性能、可观测的企业级数智化底座。这个底座将为 后续所有上层数据应用提供高质量的“数据基础”和稳健可靠的“技术引擎”。 据、服务数据、智能网联数 据”等进行全面的梳理与盘点，形成企业级统一的数据资产目录。同时，着手 制定主数据管理规范、数据质量标准、数据安全策略以及数据生命周期管理等 核心制度。  “数智基建平台”核心组件部署: 这是本阶段的技术建设重点。首先，基于业 界主流的湖仓一体架构，建设统一的数据湖与数据仓库，实现对 ERP、 CRM、MES、PLM 等核心业务系统以及外部数据的集中存储与高效计算。其

技术、模型和算法，快速落地应用场景；在中期规划中，引入和精调大模型，开发特定业务 智能体，构建认知决策能力；从长期看，探索自主可控的多智能体协同与行业专属大模型能 力，实现全链条智能化。 模型选择：构建平台化模型能力集 合理选择大模型对于企业非常重要，特别是在智能化发展初期，企业须权衡性能、成本以及与业 务场景的适配效果。其中，模型性能紧密关联模型实际处理任务时的速度与质量，模型成本涉及 当前 企业应紧密关注AI领域发展态势，依据业务现状，确立AI发展的整体战略和阶段性目标。例如在 建设初期利用有限资源，瞄准高价值场景，快速形成创新成果，使智能化提升与技术发展之间形 成正向反馈。当具备一定技术、组织、运营经验后，重点构建平台化体系，提升规模化开发和拓 展能力，强化数据驱动的智能决策体系。从中长期看，应持续整合企业资源，构建全栈AI服务能 力，面向业务转型升级目标，探索颠覆性业务模式。 强化AI服务运营，实现长期可持续迭代

数字运营 ： AI 辅助智 慧决策 企业级人工智能基础设施（算力 网络 存储等） 外部数据 网站、 信息门户、 社交媒体、 行业资讯 … 360 AI 企 业 知 识 库 Agent 构建平 台 MCP 插件调用 AI + 电力行业智能应用场 景 Agentic RAG 指标建模 全域多源异构知识捕获 全方位 安全管控 版式分析 ASR/TTS 图像解析 视频解析

应用平台 数据平台 iuap：数智平台 大模型微调 大模型推理 提示词工程 大模型插件 AI工作坊 OCR识别 模型服务平台 数智员工 智能体构建器 智能体运营平台 智能体构建平台 搜索服务 智能问答 知识图谱 友智库 设计器 控制台 客户端 RPA机器人 智能平台 专业开发 零代码开发 友云测 沙箱环境 低代码开发 开发平台 API网关 YonStore 应用平台 数据平台 iuap：数智平台 大模型微调 大模型推理 提示词工程 大模型插件 AI工作坊 OCR识别 模型服务平台 数智员工 智能体构建器 智能体运营平台 智能体构建平台 搜索服务 智能问答 知识图谱 友智库 设计器 控制台 客户端 RPA机器人 智能平台 专业开发 零代码开发 友云测 沙箱环境 低代码开发 开发平台 API网关 YonStore 彻底打通 “目标 - 动作 - 成果” 的价值闭环，为大型企 业构建世界一流财务管理体系提供坚实支撑。 深化应用，赋能管理、赋能战略 显价值 相关系统，应建尽建、应联尽联 深融合 搭建平台，智能运营，夯实基础 筑底座 • 启动司库、共享、战略三大核心财务系统基础建设 • 智能会计建设：会计核算精细、实时、智能，高质量业 财大数据积累 • 数智共享及智能费控、报账系统建设：试点建设，提升

ESG 信息披露存在 “标准不统一、跨境衔接难” 的问题，需从顶层设计 和要素市场培育双管齐下，为行业发展搭建清晰框架。ESG 数据跨境流动与资产 化需靠试点积累经验，起步阶段的数据要素市场则需建平台、育机构完善生态。 （1）加快顶层设计：尽快出台全国统一的 ESG 信息强制披露框架，明确披 露范围、指标体系与时间要求。同步推动与 ISSB（国际可持续发展准则理事会） 等国际主流标准的衔

需求，终身学习从个体选择变成成长必须。通过智能化 学习空间打造永远在线的课堂，供给高水平终身学习公 ·31· 共服务，支撑实现人人皆学、处处能学、时时可学的学 习型社会，让终身学习在智能时代焕发新光彩。 构建平等面向每个人的教育。人工智能大模型兼具 推理能力、海量知识和泛化能力，让知识传播无边界、 资源共享无障碍、智慧交流无阻隔，为破解教育公平提 供了历史性机遇。科学利用人工智能将有效缩小教育的

类业务场景提供千人千面的智能服务：在研发场景中辅助技术文档生成，在营销场 - 22 - 景中支持客户画像分析……技术能力不再因场景不同而割裂孤立，而是通过智能体 实现一体化赋能。企业智能体构建平台 LanBots.AI 支撑智能体全生命周期管理，采 用分层架构，从资源到感知系统实现全链路能力支撑： ●.资源层：以 RDB、Redis、Kafka、ES、Vector DB、LLM 等为核心，结合私有云、

调整提供依据。预算到绩效分析闭环控制，为动态管控体系提供工具，保障战略落地与优 化。 EPM 企业绩效管理解决大型集团企业绩效管控问题，核心目标是解决“信息衰减、 管控失效、风险滞后”痛点，通过构建平台赋能企业实现动态管控体系，达成绩效管控 “ 穿透性、精准性与有效性”。 图 4-9：EPM 企业绩效管理架构图 （ 1 ）EPM 架构：通过数据源层、数据加工层、数据应用层、报告层协同，构建

供应链金融的本质是生态金融，其成功高度依赖于产业链各方的协同合作。 然而实践中，核心企业配合度低（不愿确权、不愿共享数据，担心增加自身风险 和管理成本）、平台“孤岛效应”（各大核心企业或科技平台自建平台，标准不 一，互不联通）、商业模式不成熟（核心企业或平台方将金融服务作为向上下游 牟利的工具，而非赋能和稳定供应链的手段）等问题普遍存在，导致生态协同失 调，供应链金融的普惠价值难以充分发挥。

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