当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆 设备等交互终端的意图传递需求，指出“通信意图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 成果，为产业链上下游企业、科研机构、行业从业者提供参考，推动智能 互联技术在更多领域的创新应用，助力数字经济时代下智慧场景的高质量 发展。 前言 目录

任务驱动式 智能互联技术白皮书 任务驱动式 智能互联技术白皮书 2025年 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 （2025年） 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化 解决方案白皮书 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 当前，全球正迎来以 5G-A 与人工智能为核心驱动的新一轮科技革命与产 业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 01 02 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务 3.3.2 智能体引领与业务生态共创 06 06 06 07 07 08 10 08 08 08 09 09 10 11 3 06 算网智的关键能力特性 4.1. 确定性时延 PLC 控制 4.2. 意图驱动智能专网管理 14 15 4 14 应用案例 5

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，

值创造逻辑被重新定义。与此同时，企业内部的经营体系也正由“流程驱动”向“数 据驱动”“智能驱动”转型，数智化能力正成为衡量汽车企业核心竞争力的新标尺。 袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商，始终致力于通过先进的数 据技术与深刻的行业理解，帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书 任松岩、徐超、刘新源、林丹丹、陈明洋、章天宇、谭兴旺、蔺敬一等 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 4 — 引言：在动荡与重塑中迈向数智化汽车时代 过去百余年，汽车产业经历了数次深刻变革——从内燃机到电动驱动，从流水线 到柔性制造，从机械性能到智能体验。然而没有任何一个时代，像今天这样充满不确 定与再造的张力。2024 年，中国汽车产业的格局再次被改写。 作为全球最大的汽车生产与消费国，中国已连续 ，已是“系统之争”。电动 化浪潮重新定义了产业边界，智能化则彻底改写了产业逻辑。整车厂不再只是车辆制 造者，而成为覆盖用户全生命周期的出行服务提供者；零部件厂商的竞争，也从供应 链地位转向数据驱动的协同价值。而整个产业链条从研发、生产、供应，到销售与服 务，正以前所未有的速度产生指数级数据量，却又深陷数据分散、系统孤立、决策滞 后的矛盾。研不通产、产不连供、供不联销、销不反哺服的现象普遍存在，“研产供

...................................6 1.1 从“数字化转型”到“数智化升级”：一场 HR 管理范式的根本性跃迁...............6 1.2 宏观驱动力分析：............................................................................................... 3 挑战与瓶颈：跨越转型的“深水区”................................................................... 19 第三章：技术引擎：驱动数智化的核心力量.......................................................................22 3.1 云智一体：云原生与 AI 行固化和线上流转，确保流程可追溯、节点有审批。 数字化阶段的价值与局限： 价值：它极大地提升了运营效率。审批快了，找档案方便了，数据统计不再需要手动 Excel “鏖战”到深夜。它实现了人力资源管理的“无纸化”和“流程驱动”，是现代化管理的 基石。 局限：然而，此阶段的系统更像一个精密的“记录仪”和“流程机器”。它忠实地记录了 “谁在什么时候做了什么”，但无法回答更深层次的问题：“为什么会这样？”以及“接 下

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。

型工业 变运营 ⸺ 石 油 石 化 新 智 运 营 白 皮 书 目录 序言 第一章 形势：石油石化运营发展新形势 1.1 新政策驱动行业运营能力升级 1.2 新时代推动企业运营水平提升 1.3 新技术加速石化运营智能变革 第二章 体系：石油石化运营迭代新体系 2.1 石化新智运营特征与能力框架 2.2 石化新智运营发展阶段成熟度 2.3 石化新智运营能力跃迁的价值 第三章 实践：新智运营场景及解决方案 业务、组织三个维度表明石油石化行业数字化转型应以数据为核心，以 平台为抓手，全方位、全链条推进企业高效质量变革、效率变革、动力 变革，打造高效益的开发模式，其本质是以价值创造为目的，以提升效 率和效益为导向，用数字技术驱动业务变革的过程。 2022年，在全球绿色技术加速发展、碳捕获与封存（CCUS）等关键技 术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 第一章 �� 1.1 新政策驱动行业运营能力升级 在能源转型与产业升级的双重驱动下，国家和行业主管部门相继出台了一系列政策，引导石油石 化企业全面贯彻新发展理念，紧抓数智化转型的时代机遇，实现各项业务与数字技术融合发展， 以数智化推动全产业链业务变革，加快引导石油石化行业向高端化、智能化和绿色化方向前进， 培育发展新质生产力，加快实现新型工业化。 政策驱动行业向高端化与全球化迈进。20

再是不可 控的复杂现场，而是高效协同的智能系统。未来的建筑也将从空间产品演进为智能终端，感知人 的状态、理解人的需求，主动提供健康、绿色、智慧的服务。建筑企业要抓住AI带来的历史机 遇，以人工智能为驱动，推动组织能力、生产体系和价值创造方式的整体跃升，在智能建造新范 式中塑造自身核心竞争力。这是时代赋予我们的使命，也是实现“中国建造2035”的必由之路。 —— 国家数字建造技术创新中心首席科学家、华中科技大学教授 进智能化的过程中，需要从工程属性出发， 构建面向问题、面向过程的技术融合机制，避免技术与业务“两张皮”。只有当数据与算法深度嵌 入业务核心，AI才可能真正参与工程价值创造。在未来，具备知识沉淀、模型驱动与自我调优能 力的企业，将形成稳定智能能力体系，进而拥有更强的工程整合力、风险控制力与利润提升力。 —— 全国工程勘察设计大师 谢卫 推动AI在建筑企业落地，首要挑战不是技术可行性，而是行业知识的结构化表达。建筑活动 王强 AI技术的发展为建筑业注入了前所未有的活力，也对企业的组织能力、知识体系和管理模式 提出了全新要求。建筑企业要实现高质量发展，需将AI作为重塑生产力的关键工具，以项目为载 体，以数据为驱动，推动设计、采购、施工等全流程的智能协同。AI不仅是提升效率的手段，更 是构建企业核心竞争力的战略支点。未来，谁能率先实现数据沉淀、知识重构、决策智能，谁就 能在新一轮产业变革中赢得主动。建筑企业应

（中国工程院院士、同济大学党委书记） 工程智能的发展，不仅是一场技术层面的跨界融合，更是一次关乎工程学科 未来、关乎产业发展方向的深刻变革。今天，当我们梳理过往探索、展望前路征 程，愈发坚定了这样的判断：工程智能，正在成为驱动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概念时，不少人对其内涵与价值尚存疑惑，认为 不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进，我们 愈发清晰地认识到 实验室走向产业一线，用实际成效 证明了工程智能的巨大价值。 这一切现象表明，工程智能的发展大潮势不可挡，它既是科技革命与产业革 命深度融合的必然产物，也是工程领域自身转型升级的内在需求。在创新驱动发 展的前沿阵地，我们正与众多高校、机构及企业并肩作战，探索工程智能规模化 发展的有效路径，希望能为全国乃至全球工程智能的高质量发展提供可借鉴的实 践方案。 但我们也深知，这条道路没有现成的地图可循。工程智能作为开创性领域， Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 ii 核心技术研发、规模化落地路径等诸多问题，都需要我们在实践中不断探索、逐 步完善。 而驱动我们必须攻坚克难的，正是这个时代赋予工程领域的崭新命题。放眼 今日中国，从 C919 大飞机翱翔蓝天，到“深海一号”能源站矗立碧波；从“中 国天眼”遥测宇宙，到“东数西算”织就算力网络；再到“祝融号”登陆火星、