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 路云一体化到空天地海一体化信息网络，从工业智联到全屋智能，这些场景不是技术 的简单堆砌，而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深度调研和反复验证，既体现技术前沿性，又具备商业可复制 .........................................................................................20 3 卫星与临空通信.................................................................................................. 真正实现机器对物理世界的全面理解和智能交互。这将为 AIoT 产业开辟全新的应用空 间，创造前所未有的价值机会。 · 6 洞察 3 确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化 2026 年，预计确定性网络技术和垂直领域 AI 模型的深度融合，将会重新定义关键行 业的数字化基础设施。这种融合不是简单的技术叠加，而是针对工业互联网、智能交

Good Exchange）研討會上發表，並獲選Data for Good的全球近 代傑出百⼤題⽬。 資料英雄計畫成立前三年，完成了超過⼆⼗個公益專案，凝聚超 過百位志⼯的⼒量。後來每年持續跟媒體合作空汙⼤數據分析、違法 農地⼯廠、法律扶助、弱勢脫貧等議題。 歡迎⼩孩問「為什麼」和「為什麼不」 在ChatGPT、Midjourney這種⼤型基礎模型出現後，⼤數據和⼈ ⼯智慧已經不再是⾼不可攀的專業技術，⽽成為每個⼈⽇常⽣活中的 最近ChatGPT蔚為風潮，其實這只是AI不斷擴展應⽤範圍的必然 結果，當然速度可能比原本⼤家預期的快了⼀點。不過就算有了 ChatGPT，產業及企業使⽤AI的深度，⽬前仍然停留在很基本的層 次，還有很多努⼒空間。 就我的觀察與經驗，ChatGPT像是⼀個⼈⼯智慧發展過程中的 「爆點」，過去⼈⼯智慧可能⽤在下圍棋、智慧製造，和⼀般⼈的⽣ 活仍有距離。但現在每個⼈只要能夠上網，就可以⽤中文問各種問 題 代表我們將PBL跟學科學習視為互不關聯的學習⾏動。其實只要學科 老師願意轉換思維，將學科教學PBL化，或許就可以減少這種疑慮。 但是要能推動PBL，的確在時間配置上需要留給學⽣⼀定的⾃主 空間。如果學校無法揚棄沒什麼建設意義、機械式的趕進度思維，那 麼要推動PBL的確很困難。退⼀萬步來說，家⻑在意所謂「學科時間 減少」的背後，其實真正擔憂的是學⽣沒有學到知識與能⼒，⽽這正 是PBL

管理层的反应及其对员工的影 响 1 观点与判断 2 效率及其认知 3 企业边界 4 基于契约的信 任 — — CONTENTS 9 培养卓有成效的协同管理行 为 观点与判断 我们无法逃避时代的颠覆 动荡时代最大的危险不是动荡本身， 而是仍然用过去的逻辑做 事 PART 01 德鲁克 《第四次工业革命》 ： 本次工业革命将数字技术， 物理技术， 基于了解的信任 价值评价与价值分配要 有一致性，在达成共识 的价值评价上，按照公 平、公开、公正的原则， 依照原始的共同约定进 行价值分配 充分尊重个主体的身份平 等性，依据风险承担、价 值创造、互惠互利的标准 对各价值主体进行评价机 制的设计 整个价值过程充分考虑契 和“众享” 的可持续发展 数字化时代，不仅仅是加速度的“量变” 更是底层商业和战略逻辑的“ 质变” 竞争逻辑 在工业化时代，企业的边界和行业的边 界 都相对清晰，企业是在一个明确的空 间内 寻求发展 ，并将其他企业视为竞技 场上博 弈的对象 客户则是博弈竞争的裁判， 因此有了“ 商 场如战场” 简单模仿（山寨） 、价值大战等均为低 级

。把钟拨到同一时 间并使钟配合运转，才能实现供应链运营的最优化。因此，丰田公司生 产了足够的品种，并以足够的速度来满足客户需求。 运营流程 几种运营流程必须基于周期基础之上，才能保证物理供应链行之有 效的运营。这些过程通过物理过程组合以及运营流程的调整，确保了优 化的供应链。主要过程如下： ·混合规划。 ·销售订单/预测。 ·生产计划制定。 ·经销商分配。 ·零件订单/预测。 ·进货物流计划。 人进行4 400次焊接才能完成。团队员工需要每两小时轮岗一次，这么 做是为了避免因工种单一，频繁使用某几块肌肉而导致体力不支。 生产一辆汽车所需的20小时中，约9小时的工作要在涂装车间内进 行。在丰田，产出一辆汽车仅需55秒节拍时间。如乔治敦工厂日产量就 近2 000辆。生产线按不同车身颜色以及不同车型如：凯美瑞、索拉娜 和亚洲龙等进行混合排序。涂装车间有20种不同的喷漆颜色，不过，凯 的目标 就是维持某一车型从上市到下市的良好发货水准，较高产品质量，改进 的生产率等。浅沼的研究表明，供应商作为懈怠产能的来源，作用甚 微。 浅沼还研究了日本的汽车行业、电饭煲行业和电子行业。这三大行 业在产品生命周期上都有着4年、1年和几个月的差距。供应商管理的一 些重要特色包括有：与供应商保持独立而紧密的联系、长期合作关系、 频繁的合作关系、长期公司员工往来以及交叉控股关系。长期合作在创 新

次被直接写入政府工作报告 。 国家发展改革委、 中央网信办 《关于推进“上云用 数 赋 智 ” 行 动 培 育 新 经济发展实施方案》 面 向 企 业 数 字 化 转 型 需 要 ，加强 资源整 合优 化 ， 创 新 体 制 机 制 ， 培 育 行 业 领 先 的 数 字 化 服 务 龙 头 企 业 ， 研 发 和 护 水 平 偏 低 • 未 能 准 确 衡 量 数 字 化 转 型 的 成 效 • 不 确 定 成 本 与 收 益 的 最 佳 比 例 • 未 了 解 同 行 业 数 字 化 水 平 • 不 确 定 转 型 路 径 是 否 正 确 • 不 确 定 每 个 转 型 阶 段 该 选 择 哪 种 产 品 和 服 务 • 不 协同 企 业 基 于 各 业 务 环 节 解 构 拆 分的 ” 微服务池 “ ，面向用户 场 景 和 需 求 进 行 重 构 ， 实 现 跨 业 务 模 块 的 协 同 。 企 业 逐 步 对 各 业 务 模 块 的 单 条 线 业 务 进 行 拆 分 、 解 构 ， 构 建 “ 微服务池 “ 。 03 解构 n 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

数据查询与分析以及数据化建模驱动管 理智能化四个流程 . 数据化建模 , 驱动管理更加智能 化 平台化企业能力模型——微粒化组织能力 . 区域微粒化 : 通过数字化系统测算来合理地进 行 人员与工作的匹配 . 微粒化从纵横两方面深入拓展 : 数据化建模分析驱动决策 : 依赖大量可视 化 智能图表、 表格以及数据进行决策方案优化 区域微粒化、 组织最小化与流程细致化 决策渗透 贵在神速 , 要速战速 决 , 要在重组方案敲定前就开始实 施 2 1 4 尽量把组织结构重组工作以 最快的速度完成 3 指的是前台指离客户最近 , 最理解和洞察客户需求和 行 为 , 最终实现和提升客户价值的职能 , 其核心能力是 对 市场和客户行为深刻洞察 , 服务客户的产品创新和 精细 化运营。 “ 中台” 指为前台业务运营和创新提供专业能力的共享平台职 保证资源投入的回报成绩不断优化。 组织微粒化——平台化转型之路 共享生态 . 企业以底层技术与大数据化为支撑 , 建立非营利及 提 升效率的开放共享平台 , 形成自由连接 , 容纳众 多同 行或异业企业 , 通过价值流通实现自身与平台 的升维 . 单个的企业以要素的形态融入其他生态 , 形 成 匹配连接 , 通过参与提升自身与平台价值。 企 业已不再是封闭个体 , 而要与周围的生态

股权转让等工作 l 负责年度工作报告的编制、 上报工作 l 其他产权与股权相关的工作 财务职责分工 - 战略财务职责分工 P40 资金制定管理 l 负责制定和完善公司资金、银 行账户、票据、借款和担保等 管理工作的制度体系 l 负责向公司股东会、董事会提 报公司年度融资机构的选择、 调整计划 l 负责公司年度融资计划的编写、 融资方案的策划，以及与融资 供支持 l 建立标准成本体系并不断修正、 细化成本管理单元，分析成本 发生的动因并及时纠偏 l 收集同规模企业的经济活动数 据 l 按月统计成本费用等信息，进 行财务分析与预测，出具相关 分析报告 l 出具相关管理报表，满足企业 经营决策的需要 l 其他财务分析业务的相关工作 其他职责 l 业务初审，分析经济业务发生 的真实性、合规性，纸质票据 财务共享中心分部 应 收 核 算 组 应 付 核 算 组 质 量 管 理 组 质 量 管 理 岗 资 产 核 算 组 资 产 核 算 岗 行 政 管 理 组 行 政 管 理 岗 资 支 日 金 付 清 结 复 日 算 核 结 岗 岗 岗 总 账 核 算 岗 总 账 复 核 岗 运营服务管理部 费 用 核 算 岗 应

增强他们的创新能力和竞争力。 12 图1-5 AI时代的课程更加数字化 1.2.3 AI时代的个性化教育与学习 AI时代前的个性化教育主要依赖于教师的经验判断。教师根据学生的表现和需求进 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 加高效和准确的知识获取方式。AI时代的“知”还包含通过先进的信息技术和智能 化手段，对海量数据进行挖掘、分析、整合和提炼，从而获得的深刻洞察和精准预 16 测。这种“知”不仅能够帮助我们更好地理解世界，还能够指导我们的决策和行 动，推动社会、经济和文化的进步。 （2）AI时代的“识” 与“知”相对应，“识”在AI时代也有了新的内涵。传统的“识”主要强调个体的 主观认知和理解，但在AI时代，“识”还表现为一种基于共享知识、协同创新和智 席执行官Nadella在主题演讲中就 推出了基于微软云计算Azure的MaaS服务，紧接着便直言微软喜欢小模型（SLM）。 也许有一天小模型也会越来越强，我们日常生活中碰到的问题，直接使用手机上运 行的小模型就足够解决了。 42 图4-1 微软发布会 4.1.2 教育场景中大小模型的碰撞 下面用一个实际的案例来进行对比。为了公平和方便，我们以Mistral AI开发的两 款模型Mistra

接收 ③ 初步所有者团队审查 ④ 升级为待办列表候选 ⑤ 放置到 LVT 上 一旦做出将投注移到树上 （或不移动）的决定，目 标所有者就可以决定何时 创建投注所有者团队并执 行更详细的任务。 增加新的投注或举措 投注 基于优先级的待办列表 P50 资金分配（从愿景流向目标，再到投注，最后到举措） EDGE 思维的主要转变之一：从批准特定 的工作和解决方案转变成为期望成效提供 的充分利用（如资金、人力）。在 EDGE 中， 组织使用 MoS 来描述它想要从每个投资组合中 得到的成效，并使用这些 MoS 来对投资组合 中 的工作做列表及优先级排序。使用 MoS 进 行优 先级排序能够确保组织致力于那些产生最 大价 值的项目 对于许多组织来说，进行优先级排序是极其困难的，因为他们每件事都舍不得放弃。对于在现有目标和 新目标上进行多少投资的决定，需要周密思考 是自主的，具有明确的目标和工作 边界。 委派 委派指将任务分配 给他人或其他团队 委派意味着选择或挑选某人去担任 他人的代表。委派给某人只是让他 们如你所设想的那样代表你采取行 动，你的手里依然握着足够灵活的 “木偶提线” 赋权 赋权意味着将权力或 职权授予他人 赋权意味着给予他们足够的权力和 职权自己采取行动。想要真正赋予 某人权力，必须树立他们的权威，

力的影响也会变弱。刚开始引进数字技术的企业会拥有一定的差异化优势，但随着数 字技术的逐渐普及，企业使用数字技术将成为一种必需，而不会带来额外的竞争优势。数字化转型迫在眉睫，企业必须考虑如何结合 行 业特征和企业的核心能力进行数字化转型。 0~1 分（ 1= 最易受影响 / 被颠 覆） 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.20 70 0.80 未来受行业颠覆影响的程度 数字技术对行业的影响 数 字 化 对 不 同 行 业 的 影 响 （ 来 源 ： 埃 森 哲 商 业 研 究 院 ） 当 前 的 行 业 颠 覆 水 平 2018 年加权平均数 0.54 生命科学 自然资源 旅游 能源 ● 要想了解数字技术对企业的影响，更多要从微观层 差距 市场 结果 IBM 的 BLM 模 型 氛围与文化 市场洞察力 人才保障 创新焦点 正式组织 业务设计 关键任务 战略意图 ④ 战略复盘迭代改 进 ② 战略解 码 ③ 战略执 行 ① 战略制 定 业绩 机会 执行 战略 模块 / 环节 描述 数字化转型涉及的问题 领导力 数字化转型首先需要由企业的领导力来驱动，领导力是根本。 —— 价值观 价值观主要是企业从上到下