四 ) 提升安全防护水平 国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》 运用新一代 IT 技术，构建“数据中台”“业务 中台”等新型 IT 架构，建设敏捷高效可服用 的新一代数字技术基础设施打造 IT 数字化 能 力 IT 数字化能力建设和持续高效运营是企业数字化转型的驱动 力 运用新一代 IT 技术，推动产品和服务数字化 改 造，以客户为中心，打造差异化、场景化、 智 能化的数字产品和服务，实现高效运营价值 、人工智能等新技术带来企业生产力和生产要素的变革。 传统信息化 VS 数字化 企业数字化转型内涵 价值 能力 n 以云计算技术为承载，融合大数据、人工智能、区块链、数字孪生等新一代数字技术于一体的数字化平台底座，是当前企业数字基础设施建设 的重要方向。 n 数字基础设施一体化平台能够有效整合资源，实现数字化基础设施能力的组件化、模块化封装，为企业业务创新提供高效、低成本的一体化服 效、低成本的一体化服 务支撑，满足海量多样化客户群体的个性化需求。 n 大型企业多采用自建平台的方式，中小型企业多采用租用平台服务的方式。 案例 • 某大型国企通过建设新一代 技术云平台体系，为集团和 二级板块公司提供智数化转 型的 PaaS 层基础设施，覆盖 企业上下游生态圈的信息、 物流、交易及金融等连接共 享平台， 赋能集团内部和生

部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 AI 爆发的另一个关键驱动力。2026 年，集成 NPU（神经 网络处理单元）的 SoC 芯片将成为主流，不仅在高端设备中标配，更下沉到了中低端 产品线。新一代的 NPU 架构不再局限于卷积神经网络的加速，而是支持包括 Transformer、图神经网络在内的多种模型架构。同时，存算一体、近数据计算等新型 计算架构开始在商用产品中落地，进一步突破了冯·诺依曼架构的限制，为端侧 ，而是针对工业互联网、智能交 通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障 的通信基础，垂类 AI 模型则提供了可解释、可审计的智能决策能力，两者的结合构建 了新一代的可信智能系统。 确定性网络在 2025 年已经从概念验证进入大规模商用部署阶段。通过时间敏感网络 （TSN）、确定性 IP（DetNet）、5G URLLC 等技术的融合应用，网络能够提供微秒 ，实现全球范围的确定 性互联。垂类 AI 模型则将在保持可解释性和可审计性的基础上，通过联邦学习、迁移 · 8 学习等技术实现跨企业、跨行业的知识共享和模型优化。两者的深度融合将构建起新 一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。 洞察 4 数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"， SLA 成为跨域协作的契约语言 2026~2030

通过获得所有客户在银行和理财领域的业务，来提高市场份额。该公司认为，这在投注有可 能帮助它实现这一目标。因为数据显示，该银行在婴儿潮一代客户中的市场份额较低，而婴 儿潮一代客户往往在一家金融机构同时持有金融和理财产品。反观银行现有的客户却依然持 有其他金融机构的产品。 举措 2 针对婴儿潮一代客户，在他们的整个退休过程中给予帮助。该公司认为这个投注可以帮助它 实现目标，因为初步的定性研究表明，在产品的生命周期中，这部分客户的需求正在发生快 将投注分解成产品 投注的结果将决定产品的定义 P7 1 P72 愿景 成为最值得信赖的投资解决方案提供商 目标 成为退休解决方案的市场领导者 投注 1 帮助婴儿潮一代度过整个退休时光 举措 提供针对婴儿潮一代的不同理财建议模型（产品） 产品假设 我们相信，通过为早期退休人员（退休 5 ～ 7 年）提供低成本的建议，我们可以帮助 他 们更好地实现其退休目标。我们将通过引入专业顾问来验证这一想法，该专业顾问

维 之 道 无论是寻求战略转型、 商业模式创新和组织变革的企业家 , 还是寻求思维突 破、 管理升级、 专业提升和自我实现的职业经理人 , 抑或寻求潜能激发、 自我迭 代 和持续创新的新生一代 , 《平台化管理》 期望带给广大读者数字时代平台化企 业的 由于人工智能 " 高歌猛进 " , 传统工作形式和工作方式不断被冲击 ; 由于操作 机器人的广泛运用 , 大量低端劳动力被自动化算法取代。

类社会的面貌，从计算机的 出现，到互联网的蓬勃发展，再到人工智能的崛起，每一个关键时间节点都伴随着 革命性技术或工具的出现。计算机的诞生是数字化技术的起点，20世纪中期，随着 电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息化革命奠定了基础。随后互联网的发展将世界连接在一起，20 世纪90年代，互联网的普及使得信息的传递变得前所未有的迅速和广泛，搜索引 人类社会文明的基础。人们对知识的观念也主要建立在个体学习和记忆的基础之 上，知识的获取往往需要长时间的积累和沉淀。在这个阶段，教育体系的主要任务 是传授知识，即通过教学、考试等方式将前人的经验和智慧传递给下一代。知识的 学习过程强调记忆、理解和应用，而知识的创新和发展则主要依赖于学者的研究和 实践者的探索。 在AI时代，传统的“知”与“识”的概念已经难以完全涵盖新时代的知识体系。AI 技术不仅提高了知识 德和伦理界限，承担起应有的社会责任，这包括对隐私的尊重、对技术的合理利用 以及对潜在风险的防范等。 AI技术是一把双刃剑，既能带来便利，也可能带来风险。因此，培养人才在AI应用 中的道德和伦理意识至关重要。我们必须帮助新一代人才明确技术使用的道德底 线，使他们理解技术不应侵犯隐私、伤害他人或违背社会公序良俗。 在实践中，我们需要引导学生思考问题：在使用AI技术时，如何平衡技术创新与道 德责任？如何确保技术应用的公正性，避免偏见和歧视？

粉丝交互： 2014 年雷神粉丝 100 万 累计实际： 9.3 万 第一波： 3 万人 /500 台 第二波： 18 万人 /3000 台 雷神硬件 + 软件迭代： 快速迭代， 一代到二代 1 个月 1. 硬件： 一流资源广达抢入 2. 软件： 游戏控制系统 ， TT/CJ/LOL 游戏联盟 雷神游戏生态圈： 1. 雷神硬件 + 软件 + 周边生态圈游戏客

方法，就是为了将忽略一些因素和进入下一环节（信息阐述）前系统学 习导致的风险最小化。最后，在整个培训过程中，学生得到指导但没有 得到问题的答案。丰田委任的长期教练，不仅能负责课程教授，也是培 养下一代经理人（组织记忆）的渠道。 此外，理论学习强调了沟通和学习率内涵的作用，可见后面的内 容。 沟通的作用 对于丰田这样一家大型企业来说，沟通在学习过程中至关重要。丰 田的架构十分复杂，丰田非正式的信息系统反映了这种复杂性。竹内、