图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座，承载着 整个产业的数据流动；智能与价值形成的无限符号"∞"，象征着技术创新与商业价值 的永续循环。这种设计既是对产业本质的深刻洞察，也是对未来发展的精准把握。当 端侧智能让每个设备都成为智慧节点，当场景协同让孤立系统形成有机整体，当价值 结算让数据流转变为价值流，AIoT 2.0 的新时代已经到来。 特别值得关注的是，图谱首次系统梳理了"通感智值"跨域编排的十大协同场景。从车 感一体 化使得基站不仅能够传输数据，还能够感知环境，实现了从"通信基站"到"感知雷达"的 功能拓展。在城市交通场景中，5G-A 基站可以实时检测道路上的车辆、行人、障碍物， 为智能交通管理提供精准的数据支撑。智能内生能力使得网络能够自主学习和优化， 根据业务需求动态调整资源配置，大幅提升了网络效率。 RedCap 的增长将是 2026 年通信领域的另一个亮点。作为 5G 的轻量化版本， 2026 年也呈现出百花齐放的态势。Wi-Fi 7 的商用部署带来了超 过 40Gbps 的局域传输速率，使得无线 VR/AR、8K 视频传输等高带宽应用成为现实。 蓝牙 6.0 通过引入信道探测、精准定位等新特性，在室内导航、资产追踪等领域开辟 了新的应用空间。特别值得关注的是中国自主研发的星闪技术，作为新一代短距无线 通信技术，星闪在时延、可靠性、并发连接等方面都有突破性提升，已经在智能制造、

实现全生命周期管理 。 降本 增效 实现营销一体化， 针对金 融等特殊渠道的客户开发转化， 整合线上线下， 线上引流， 线下消费 融合生美连锁医美会员管理， 整合会员行为数据， 实现会 员精准营销，会籍全闭环管 理 建立全集团下院区 / 门店网络化 管理 服务信息全程记录 、 追溯 美容项目提成， 成本精细计算 美业集团企业信息化平台建设目标 三大管理 APP 集团管理 服务 标准体系 运维平台 开发平 台 信用体系 安全体 系 微会员平台 入口 内容管理 会员奖励 优惠卡卷 全员营销 消息群发 精准营销 营销规则 营销分析 会员统一管理 会员信息 会员服务 会员 营销 会员 一体化平台 美业信息化整体规划应用架构 成本核算 门店运营 会员运营 集团管理 会籍档案 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 会

产线 排班，并与生产计划更新实时联动，从而精准进行资 源计划调度，防止人力与实际生产脱节，最大化提升 资源利用率和产出效率 ［13］。基于预生产试验环境系 统打造的人力资源透明度管理数字化用例作业流程 如图4所示。 从图 4 可以看到，通过系统的应用和作业流程优 化，可以有效实现生产计划和人力资源的有效匹配， 通过对岗位和人员技能的精准记录，可以建立一套先 图4 智能化人力资源透明度管理用例作业流程 预生产试验环境系统对产线安全能力提升影响评 估 在生产制造场景下，设备资产和安全管理混乱、 资产台账不清晰，且缺乏行之有效的统一安全能力以 及支持安全与生产稳定性、生产效率相平衡的产品， 这导致生产制造场景中安全漏洞难以被精准定位，安 全风险时间无法被有效收敛，运维工单无法及时确认 和修复，长时间处于安全管理真空状态，给产线稳定 运行带来巨大隐患。同时，在全球范围内，针对生产 制造场景的勒索攻击事件频发，风险覆盖面广，影响 革的战略性技术。目前，该技术已具备在各行各业深 入、大面积应用的基础，能够赋能应用场景和产品服 务创新，对产业数字化转型升级具有关键意义。基于 数智融合技术的产业研发创新、供应链优化、产线智 能化、营销精准化等各环节的深度数字化改造，使得 产业能够有效降低运营成本、提高生产效率、增强市 场竞争力。这不仅大幅提升了产业运营效率和产品 质量，也为产业数字化提供了有力的支撑与广阔的发 展空间，是助推我国新质生产力发展的重要引擎，也

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 , 都有可能被智能机器取代。 未来 , 大数据和人工智能将会广泛运用到企业管理中 , 利用大量实时沉淀的 数 据进行快速而精准的智能化决策。 · 由谷歌旗下 DeepMind 公司开发的阿尔法狗 (AlphaGO) 数据化前端不仅可以帮助企业采集前沿市场数 据 , 帮助企业了解每个细分市场用户的个性 化 需求并反馈给后端支持部门 , 还可以进行 数据 的可视化查询以及有效分析 , 支持业务 运营的 精准决策 台和后台数据 , 实现数据的大流通 , 形成完 整 的信息流 在后台数据形成一定规模后 , 有足够能力支 持 数字化前端规模越变越小 , 触角却越伸越 远 , 反馈回来的数据可以加强后台数据能力 降低综合运营成本 , 提高综合竞争力 , 增加业务收入和升级产业模式。 离线的 " 记录和考核过去 " 转向时时在线的 " 预测未来改变行为 " 。 数字化改造 , 对经营环节进行精准预测、 优化组织结构和布局、 精细化运营、 实时反馈和纠 正 , 从而形成一个完整的、 可持续发展的闭环真正突破传统意义上的公司运营局局限和产业增 长的既有模式与边界。 企业与员工在这种共生共建的生态下

重要组成部分，必将为内容创作和传播的方式带来变革，而这种变革势必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3 人工智能提供精准与个性化的学习支持 在教育领域，AI和AIGC为个性化教育提供了可能。通过对学生的学习数据进行分析 和挖掘，教师可以更加精准地了解每个学生的学习需求和学习进度，AI可以提供定 制化的学习资源和路径、实时的学习支持和反馈，从而提供个性化的教学辅导，使 的表现和需求进 行个别辅导或分层教学，但受限于时间和精力等因素，难以实现真正的个性化教 育。 随着AI技术在教育上的应用，个性化教育得到了更好的实现和发展。AI能够分析学 生的学习数据和行为模式，精准地了解每个学生的学习需求和学习风格，从而为他 们提供个性化的学习资源和路径。这种个性化的学习方式能够激发学生的学习兴趣 和动力，提高他们的学习效果。而这些效果是使用以往的数字技术手段所无法达到 的。 出个性化且具有针对性的指导意见，如图1-7所示。 ❍ 智能辅导系统——基于AI技术的个性化辅导工具。它能够针对学生的学习问题 和难点，提供及时的辅导和反馈。与传统的辅导方式相比，智能辅导系统能够更加 精准地定位学生的学习问题，并提供针对性的辅导材料和练习题目。这种个性化的 辅导方式能够帮助学生更加有效地解决自己的学习问题，提高学习成绩。 图1-7 基于AI技术的智能阅卷系统 1.2.4 AI时代的教育评价

需求快速增长，它可以帮助企业 推进消费者全渠道触达，实现精准互动和交易。 16.7% 内容营销是数字化营销创新的重点 营 销 创 新 模 式 数字化转型的现状和趋势 71.1% 47.4% 42.1% 13.2% 数字化贯穿 企业战略始 终 企业数字化营销情况 IP 联名、跨界营 销 其他营销创新 精准营销 内容营销 新零售引爆了线上线下一体化的商业革命，引 20%~50% <20% 未上云 基础设施上云水平 50% 50% 15.4% 0% 企业上云是企业提高创新能力、业务实力和发展水平的重要路径。在研发环节，企业基础设施上云可支撑企业基于数据精准洞察消 费者需求并快速验证产品性能与功能，从而提升研发创新能力。 基础设施“上云”助力数字化研发能力建设 未上云 <20% 20%~50% 50%~80% 价值观 价值观主要是企业从上到下共同遵守的一些行为准则，这构成了企业文化的重要组成部分，是基础。 —— 战略 战略意图 战略意图是思考的起点。一个好的战略规划起始于好的战略意图陈述和战略目标的精准表达，这是战略规划的 第一步。 ① 企业将在哪些领域实现数字化转型？ ② 数字化会为客户和组织创造哪些价值？ ③ 企业数字化转型的愿景和短期目标是什么？ 市场洞察 市场洞察决定了战略思考的深

网络打通，从而完美实现混合云架构。 行业案例 · 某医疗高科技公司 用户拥有一支由人工智能精英与权威医学专家组成的“梦之队”。秉承“智能科技赋能医疗健康”的使命，致力于通过深度学习等科技创新，打造智能辅诊及精准医疗服务， 推动循证医学向精准医学的跨时代飞跃。 用户拥有突破性的人工智能深度学习技术及核心算法，陆续推出了锐影、鉴影、悦影、镜灵等多款“ AI+ 医疗”产品，并在百余家医院真实应用 云厂商提供的平台级支持

探索以客户为中心的服务运营体系建设成为企业数字化转型的核心 n 通过将业务与技术深度融合，利用完备的数字化平台底座，有效整合多方资源和多赢共享 ，通过汇聚数据，分析数据，实现 数据价值化 ，为企业内外客户提供更加精准、个性化、多元化、定制化、生态化的智能化服务。 案例 • 某通信运营商通过构建端到 端一体化智慧云平台运营体 系，利用 AI 融智，实现业务 营销、网络运维、用户服务 心，通过业务与技术深度融合，利用数 字化平台体系和完备的服务运营体系切 实解决开发、运维、运营、管理和决策 的痛点和难点，提质增效。 l 以集团客户、生态合作伙伴、市场 用户为中心，从商业模式变革和业 务创新角度，精准定位用户的实际 需求，给予良好、完备的产品体验 和服务体验，提升客户忠诚度。 企业 内部 企业 外部 11 n 所有的转型都应以效果和价值为导向，应综合考虑成本效益等方面，符合企业当下

问题数 设计与制造数字化融 合平台（ MPM ） 产品研发 PDM/MDA 30% 产品制造 MES+ 开发 大规模定制 需求自动下达 供应商 EMS 自制工厂 客户 GTS 进度精准管理 智能均衡排产 ERP 自动计划 MES+ 智能排产 Algorithm Service 商业信 息 流：客户订单信 息 可视， 共享集成、自动处理 智 能 物 流 平 台 订单

应商的核心竞争力所在, 下面将介绍这四类核心工业软件在国内外的发展情况. 2.1 智能生产与保障 —— 制造执行系统 传统制造业面临效率低、质量控制难、信息孤岛严重和市场响应慢等问题, 难以满足现代生产对高 效、精准、实时管控的要求. 制造执行系统 (MES) 作为连接企业计划层 (enterprise resource planning, ERP) 与底层控制层 (如 DCS, PLC) 的桥梁, 通过实时数据采集、计划调度和过程管理 识别因果关系并提出策略, 同时协调 多智能体执行分析任务. 应用于故障溯源、品质分析等, 需具备多模态处理、任务拆解、知识融合能力. 诊断智能体: 专注故障诊断, 整合文本、图像、时序数据与专家知识库, 提升诊断精准度. 支持相 似案例匹配、推理分析, 并基于分析结果提供可行应对策略. (4) 决策与控制类智能体. 决策优化智能体: 融合 AI 与优化算法, 支持生产、调度、物流等复杂场 景的决策制定. 可模拟不同方案