发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 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， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务

位 与 技 能 执行摘要 如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，

02 珠宝行业的发展趋势及现状 4 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 8 珠宝行业数字化实践 结语 06 31 01 全球珠宝行业正经历深刻变革，新技术和Z世代消费群体的崛起成为关 键驱动力。Z世代（1995-2009年出生）作为数字化原生代，习惯于通 过互联网获取信息并表达个性。他们强调个性化、社会责任感和环保 意识，注重品牌文化、情感价值及购物体验的互动和社交。这一代消 费 的材质与价格，更注重 品牌背后的文化价值及社会责任。珠宝逐渐成为展现个人风格与生活 态度的方式。为了迎合这一变化，全球珠宝品牌加速数字化转型。例 如，某珠宝品牌通过电商平台、社交媒体互动和数据驱动的个性化推 荐，成功吸引了大量年轻消费者，并建立了强大的品牌影响力。 未来，Z世代的消费行为将深刻影响珠宝市场的发展。个性化定制、环 保和可持续发展已成为核心议题。如何通过数字化升级和创新营销策 意义上的高端奢侈品。同时，线上平台的快速发展也为珠宝品牌提供了更多展示和销售 的机会。 6 珠宝行业的新机遇 随着全球技术的革新，珠宝行业面临着以下新的技术及机遇： · 技术赋能消费体验：虚拟试戴技术（AR / VR）、AI驱动的个性化推荐和区块链技术， 正在重塑消费者的购物体验。 · 年轻消费者的崛起：Z世代（1995-2009年出生）作为主力消费群体，对个性化、社 交互动和品牌故事的重视推动了珠宝市场的营销创新。

重点行业典型案例。旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪 生世界技术演技和产业发展。 《数字孪生世界白皮书（2023）》在 2022 版基础上深化技术创新，提出"技术+应用" 双驱动模式，系统规划产业发展路径。白皮书涵盖五大板块，行业综述指出数字孪生呈多 技术融合特征，但存在"有表无里"等实践痛点，强调"数智视融合，虚实人联动"将成为核 心趋势；技术架构对比分析 B/S 与 动“数 字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供 借鉴与参考。 本次白皮书系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，数字孪生的核心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界的精准映射与动态交互。白皮书提出四大关键 技术能力： 物理感知与数据融合。整合 LiDAR、无人机、物联网等多源异构数据，构建高精度三 维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自

颖、王翱宇、杨国龙、朱少民、杜 恒、翟传璞、 李丹丹、林 扬、罗 斌、曹 峰、宋贺鹏、齐思宇、毛 伟、 郑瑞姣、张劲明、曾雪征、张 然 出版时间 2025 年 6 月 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战： 1. 技术链断裂导致的落地周期过长： AI-Native 时代：智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来，随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型技术的快速发展，人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局，而 Agent 智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于 50% 的人类工作任务场景将被大模型影响，据麦肯锡预 测，生成式 AI 每年可以增加 2.6~4.4 万亿美元经济收入，AI 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统 技术，迎来了应用大规模落地的奇点时刻。以应用智能体为代表的 AI 新范式，已成为推动行业变革的重要力量， 智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。 华为云始终践行“一切皆服务”战略，致力于将最前沿

复旦大学、上海科学智能研究院 张人禾 复旦大学 科学智能白皮书 2025 2 3 第一章 序言 第一章 序言 1. 定义与范式 1.1 定义 面向科学研究的人工智能（AI) 创新和 人工智能驱动的科学研究的总和可被定义为 科学智能（AI for Science, AI4S），是体现 了人工智能创新与科学研究双向促进与深度 融合 1，从而变革科研范式。 1.2 范式 科学研究促进人工智能创新。传统科研 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 构建跨学科知识图谱、因果推理和生成 模型，整合多领域知识库，使 AI 能够从已 有知识中提取洞察并提出新颖的科学假设。 建立强化学习驱动的 AI 辅助实验设计、数 据分析、理论建模的闭环系统，实现自动化 科学发现。开发可视化工具与交互界面，将 AI 生成的假设映射为可解释的科学逻辑链， 支持领域专家进行修正与理论完善。 传统科学发现从大规模解空间中生成候选假

AI+医疗健康应用趋势展望 ............................................................................ 34 多模态数据融合驱动精准医疗进阶 ............................................................................................ .......................................................................................... 35 AI 驱动生物医药研发范式变革 ....................................................................................... 不 断增长，医疗体系面临较大压力。医疗健康行业数据密集，与 AI 技术形成强耦合。人工智能的应用，有助于加速医药研 发、推动精准医疗、提升医疗服务效率，成为医疗健康行业可 持续发展的重要技术驱动力。医疗领域 AI 支持政策的持续出 台，也进一步推动医疗健康的 AI 创新应用。 图 中国老龄人口规模及占比 1 图 不同级别医疗卫生机构医疗服务量及利用率 2 总体篇

目 录 © 华润（集团）有限公司 未经授权 禁止翻 印 2 © 华润（集团）有限公司 未经授权 禁止翻 印 智慧消费发展背景及阶段 3 全球主要国家积极抢抓数字经济战略布局， 强化创新驱动、加强新型基础 设施建设、深化数字经济融合应用等成为各 国推动数字经济的选择 2010 2013 2015 2017 2018 数字德国 《关于推动品牌连锁便利店加快发展 的指导意见》 促进消费扩容提质的《实施意见》 国务院办公厅关于以新业态新模式引 领新型消费加快发展的意见 商务部发文支持连锁企业应用云计算和人工智能等技术，建立由消费大数据驱动商品采购、库存管理、订单管理等全 过程高效协同的智慧供应链，提高运营效率。推广自助结算、扫码支付、刷脸支付等支付技术，鼓励采用数字货架、 电子价签、 RFID 等商品管理技术，提升服务智能化水平，优化消费体验 数据和算力作为新生产要素在推进生产力发展和生产关系变革中的作 用更 加凸显，经济社会实现从生产要素到生产力 ，再到生产关系的全面变革 • 数据资源不断丰富，计算能力快速提升，基于数据驱动的智能应用快速 兴起。算法、数据和算力称为人工智能的三大要素，人工智能产业正在 快速发展。 • 随着互联网、传感器，以及各种数字化终端设备的普及，一个万物互联 的世界正在成型。

业领域的渗透率将持续增长，成为推动社会各领域智能化转型的重要力量。 9 第二章 协作机器人产业链分析 协作机器人作为工业机器人的分支，其产业链上游主要为电机、伺服驱动、减速器、编 码器、传感器等零部件。随着对于安全性、灵活性、柔性化的要求逐渐提升，同时复杂的下 游场景不断对协作机器人提出新的应用要求，促使协作机器人在提升性能的同时，还需要提 高产品兼容性， 编码器产品 数据来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理 五、控制器 控制器是机器人的大脑，它负责接收来自传感器的信号，并根据预设的程序和算法处理 这些信号，再输出控制指令，驱动电机、伺服机构等执行器动作。控制器的性能优劣，直接 关系到机器人本体的综合表现。 控制器由硬件与软件两部分共同构成，硬件部分涵盖微处理器、存储器、接口电路、通 信接口、电源等关键组件；软件部 纳博特等 数据来源：高工机器人产业研究所（GGII） 六、一体化关节模组 随着机器人技术的发展，机器人用关节朝着智能化、系统化、微型化与模块化的方向发 展。协作机器人一体化关节模组将伺服驱动器、无框力矩电机、谐波减速器、编码器等关键 部件集成在一个模块中，易于安装和维护，满足不同应用场景的需求。通过优化关节模组的 设计，可以提升协作机器人的精度、速度、负载能力和安全性，增加了生产标准化程度，更

决策链不兼容等难题，大型云厂商的有 效破局路径，是选择“软硬结合”或“构建 Agent平台”，从直接的产品竞争者转型 为价值整合者与生态赋能者 ◼ 研究背景 随着大模型技术的飞速发展与迭代， 人工智能正驱动全球计算范式发生根 本性变革，传统的CPU云计算架构已难 以满足AI训练与推理带来的海量算力需 求，市场正加速向以GPU为核心的智能 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 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • 云厂商的客户战略，是以技术实力强、直购IaaS算力的核心技术客群 为“压舱石”，以政策驱动、预算充足的政企单位为“稳定器”，并最终 以自动驾驶、生物医药等高价值、高用量场景的垂直行业为“增长引 擎”，构筑其三圈层高价值客户体系 智算产业价值路径——云企业客户价值模型 云厂商的高价值客户三圈模型 石”，稳固业务基本盘；其次，依靠政策和预算驱动的政企单位作为“稳定器”，获 取大规模战略性订单；最终，将自动驾驶、生物医药、具身智能等高价值、高用量 的垂直行业客户视为“增长引擎”，通过深度赋能其具体的商业和科研场景，来开拓 未来价值增长的主战场。 公有云GPU主力客群 政企单位 企业出海 特点：技术实力强，需求 明确，IaaS直连，绕过 PaaS中间层 特点：政策驱动、预算 充足、智算中心的建设