0 1 0 4 01 02 03 04 05 技术更迭让一切皆有可能 强强联盟的生态网络，生态圈 构建的强链接能力和协同优势 跨界颠覆，数据有效挖掘和运用 为满足顾客需求的变化，边界被突破或融合 数字化带来的变化 个体价值崛起 高德纳指出四个技术领域值得关注： n 商业生态扩展类技术，如区块链 n 融合类技术，如脑 价值创新 成本重构 专注技术 创新 快速面向 数字化 优势 获取 找到 新势力汽车公司 传统汽车制造公司 产品逻辑 以智能交互为核心 以发动机为核心 变化二：跨界颠覆，数据有效挖掘和运用 新势力汽 车公司 智能技 术公司 天猫 电子 商务 淘宝 阿里 妈妈 智能 物流 菜鸟 网络 ...... 一达通 ...... 聚划算 阿里云 ...... AliEx- 导者自我改 变开始 在合作中 预见失败 在常态中 保持警觉 平衡 价值共生原则 挖掘创新 成功经验 持续改善 避免落入系统化 创新的陷阱 价值共生原则 有目的地 放弃昨天 创新的做法被公司认可和推广 配置资源以帮助创新者成功探出一条路 总结成可复制的方式或方法 成功经验 挖掘创新 应注意 系统化创新的 三个陷阱 具体动作和行动计划之间的界限 混淆新奇和创新

大流量入口的接入可以帮助很多网络企业建立增长源 但是重要的不是结果，而是发展的逻辑， 一 家没有成长底线的公司，何谈升到天际线？ 没有 一座座坚固 的城池，扩张再迅速也形成 不了 亚马逊用 Prime 制度把超级用户挖掘出来，形成自己 强 有力的根据地与利润池， Prime 成为亚马逊构建成 长底 成长底线： 案例 - 亚马逊所构建的成长底 线 什么是亚马逊的成长底线？ 转化为客户池 与中期的客户终身价值锁定 咽喉 成长底线如此重要，那么企业家和高管应该如何设计成长底线？ 作者提出成长底线设计的三条原则： 构建客户基石资产 成长底线设计策略 挖掘业务护城河 护城河 客户 3 9 线下 前互联网时代 n 商业的战略咽喉主要体现在对线下的控制上， 最 典型的就是零售流通巨头，它们以客户流量来 “ 挟持”供应商，沃尔玛、苏宁、国美都是这个 力及其所在行业的结构维护其高额利润的。 运营卓越的公司，不等于就有成长底线，更不等于有护城河。卓越管理虽然能够加固经济护城河，但是管理本身不 是 护城河的根基。 成本 优势 无形 资产 成长底线设计策略：挖掘业务护城河 转换 成本 网络 效应 护城河的形成有 四大来 源 云 4 2 无形资产包括品牌、专利或者政府牌照 云 n 品牌：如果品牌能够促使顾客的支付意愿上升以及顾客忠诚度提高，这个品牌就在公司利润

能电网、车联网、地质勘探 等），每天产生的数据量是 淘宝交易的 100 倍，且要在 这些数据上实时做复杂的领 域相关分析 机器大数据的特点 机器大数据的特点 工业大数据 - 实现路径 从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的 信息，以直观，有效的表现形式，为用户 决策提供商业支持和服务 数据产品化 将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数 据的方式描述机器制造和运行过程中产生 的大量信息。 预测性分析 基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 规律 利用历史数据建立分析模型 和规范的分析流程，建立数 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立 预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测 航天数据公司数据分析的三个发展阶段 2. 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 提升和优化网络访问信息安全， 实现复杂条件下的访问控制。 3. 大数据应用 - 数据安全服务 多维数据分析展示 • 基于 R 语言的交互式数据探索 • 对接后台海量数据 • 用于数据分析师各种分析，挖掘， 预测等场景 3. 大数据应用 - 数据展示工具 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 服务型制造案例 —— 健康状态管理系统

谨性、控制严密性； 从报表分析到数据运营： 数据分析应用贯穿前台、中台、后台 ，以中台为数据留存中心 ，支撑统一管理碎片化数据（消费者行 为数据、交易数据、运营数据、绩效数据） ，更加有效进行商机挖掘、精准营销。 XX 引 流 系 统 … … … … 技术选择： 以中台模式基于业务场景实现构建未来系统 中台（中心化、服务化） 供应链 业务可组合 数据可共享 组织可重构 服务可重用 缴费支付 如何转化更多客户 适合高净值客户不 同渠道来源的转化 方法 区分低端客户的营 销手段 挖掘销售购买产品 成熟客户阶段 拉式 潜在客户 推式 目标客户阶段 营销服务流程优化 会员全生命周期 如何挖掘更多潜在客户 …… 如何提升客户价值 如何量化考核绩效 如何推动客户消费 如何高效业务协同 如何合理分配资源 成交客户阶段 预约来店

采用静态接口参数输出、数据模拟插值运算等方法进行降阶处理，在 确保数字孪生体镜像性的同时，实现系统模型实时性的提升。同时数 字孪生降阶模型具备一定扩展性， 根据项目未来需求，可结合云端、大数据流及数据库分析等数据 挖掘、深度学习和硬件在环技术，通过多次迭代及自身优化，大幅度 降低由于复杂工况、测量信息匮乏等造成的关键零部件状态误判，实 现目标机体寿命预测与评估的精确性与实时性。 实现发电设备的性能优化和智慧检修，全面支持智能电网的建设，

for the Renewal and Enhancement of People's 植物 建筑 道 路 优化园景 挖掘历史 彰显文化 升级设施 完善公益 提升品质 融合文旅 改善环境 服务社会 叁 . 实施方案 —— 三大提升 周边环境 ：服务 配套设施 ：设施 三大提升 但剩余区域还未进行灯光设置 停车管理 公园四周停车泊位共计 271 个 ，其中收费位 232 个 ，免费位 39 个。 现状停车位缺口较大 ，游客存在停车难等问题。 徽 州道 需挖掘周边停车资源 ，加强停车秩序管理 ，配合交管部门做好车辆导向工作 ，方便游客游园。 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement

挑战一： 人类工作智能化 挑战三： 企业组织日趋复杂 挑战 四大 数字时代管理的四大挑战 也颠覆着企业传统的管理方式。 人工智能擅长模式匹配及自动化处理 , 通过数据的收集、 分析和挖掘形成 数据智慧和洞见 , 这些数据智慧和洞见能够对企业的日常管理工作和决策过 程 提供定量化的精准支持。 除了身体能力 , 机械性、 可重复的知识性脑力劳 动 , 甚至较为复杂的分析工作 不再互有保留 , 彼此间的互相熟悉 能 够更好地取长补短 外部的通透则意味着企业与整个生态圈体系里的 其他成员实现信息的自由流通。 只有实时互通有 无、 公开分享 , 才能发现并挖掘出彼此间更契 合 的利益分享点与更合适的合作方式 信息屏蔽不再能够成为获利的来源 , 利用信息的不 对称形成的商业模式不具有可持续性 特性 的 专 长 , 遵 循 自 己 的 兴 趣

在系统优势下， “ 共生经营” 获得系统效率，在“ 共生空间” 中协同发展， 这才是新时代激活组织的价值创新 基本原理 4 ： 实现从“竞争逻辑”到“共生逻辑”的战略认知转变 竞争逻辑 共生逻辑 企业通过挖掘自身价值贡献的不可替代，构建或加入“合作主体的共生系统”，在“ 共生空间” 中协同发展 n 比较优势（比别人做得好） n 满足需求（ 已有需求） n 客户价值（共同做好） n 创造需求（新需求） 法约尔 分权和组织效率最大化 为组织成员创造机会 建立良好的组织环境 满足人的需求 挖掘人的潜能 任正非： “华为 2018 财年， 18 万员工的人均年收入可 达 110 万元” “ 企业发展主要牵引力是 机 会、人才、技术、产品， 这

调度 运维 监控 防护 容灾 定制 物理网络 虚拟网络 互联网连接 公有云连接 各类网络设备 虚拟机 公有云 互通能力 医疗私有云平台建设方案 数据类型与数据量急剧增加 采集与挖掘 收集与整理 分析与应用 安全的存储 应用级别容灾（数据和应用容灾机制）多活 准实时级别容灾（中心）数据高度安全 多数据拷贝 / 复制级备份、纠删码等防错机制 容灾级别灾备（中心），非实时数据备份

1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1793 异常监控等业务中. 分析智能体. 该智能体利用增强检索能力理解企业需要开展分析的场景, 例如挖掘工艺生产过程 的因果关系分析影响产品质量的因素并提供相应对策; 分析造成设备故障的关键因素, 可被部署在设 备预测性维护、异常工况报警等场景. 诊断智能体. 该智能体能够融合文本、图像、时序数据等多模态数据 互动与呈现类智能体: 负责处理用户接口互动、数据可视化或辅助开发. (2) 数据处理与感知类智能体: 负责获取、处理原始数据和感知系统状态. (3) 分析与诊断类智能体: 负责对数据进行深层次分析、挖掘原因和诊断问题. (4) 决策与控制类智能体: 负责提供优化决策建议或直接执行控制操作. 进一步地, 我们对每类智能体的核心功能、应用场景及所需能力进行简要说明. (1) 互动与呈现类智能体. 图表智能体: