的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 AI 的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 AI 的智能摄像头可以在本地完成人脸识别、行为分析、异常检测等任务，只将关键事件 和统计数据上传云端，大幅减少了网络带宽占用和存储成本。 · 3 图：端侧 AI 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制 端侧 AI 的经济效益在 2025 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中

的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域， 计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天

人工智能是一门跨学科的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、 计算机视觉等科学和技术，还涉及心理学和哲学等人文学科。该领域的 研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 未来人工智能带来的科技产品，可以对人的意识、思维的信息过程进行 模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智 、 工厂、供应商、产品和客户紧密地联结融合起来。 数字技术和基础设施（工业互联网） 物联网通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、 激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品 与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的 智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。 物联网（ Internet of Things ， IoT ）即“万物相连的 场 怎么提供 从零售行业的变迁看渠道之变 人 用户是谁 数字化 高效：商品链接消费者 融合：线上线下的全渠 道 精准：可识别、可触达、可服务 新零售打破了线上线下 探索的必然趋势。 真正做到了从消费者需求出发，并利用消费数据去整合供应商的生产能力。 典型企业有拼多多、必要和酷特智能。 以爱库存为例，原本是帮助企业卖库存尾货的交易平台，后来发

01- 信号 05- 技术影 响 02- 商业影 响 04- 紧迫 性 P27 紧迫性 立即行动 AR/VR/MR 试验 机器学习 / 人工智能 语言成为普遍界面 关注 生物测定学 识别 环境技术 重大变革和技术的发展趋势会极大改变你的商业计划。如果你能在它们生命周期的早期就了解这些变 革 和趋势是什么，你也许就能够在它们面前脱颖而出，并以此来获得竞争优势。但是，你也有可能因 为走 的概念强调了组织中责 任层级之间的沟通、问责和反馈 P49 目标 投注 投注 投注 投注 投注 投注 投注 EDGE 是分形的。因此， 增加新投注的过程与增加 新目标的过程非常相似： ① 识别 ② VRT 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 财务预算 08 可用于未来验证的假设识别 07 构思潜在的想法和达到成效的方案 01

执行 企业战 略目标 P53 精简原则 精简流程中冗余的、不增值的 环节和活动，加快流程响应速 度，减少文件的流转环节，同 时减少不必要的工作交接 自动化原则 识别流程中可持续优化的系统 功能和系统活动，以实现其他 相关系统的联通和自动化处理， 减少手工作业，提升流程效率 和质量 统一原则 梳理业务类型，统一同质流程， 并对各节点职责和操作进行标 • 税务管理 SAP 共享服务解决方案 • 呼叫中心 • 服务请求管理 • 流程管理 • 流程自动派工 • 服务水平管理驾驶舱 • 知识库与文档管理 • 光学字符识别 • 发送文档的处理 • SAP 交互式菜单 • NetWeaver 主数据管 理 • NetWeaver 流程集成 • 商务通信管理 • SAP 业务工作流 • 员工交互中心

部转到外部。对组织 绩效产生影响的内外 部因素的变化形成了 组织动态特性。 寻求组织发展历程中的关键要素 关注组织及其影响因素的内在发展趋 势与变化的方向 做好面向未来的认知准备 ，学会识别 不确定性，与不确定性共处 3 2 1 组织有效性 组织有效性的三种基本观点： 开放系统观点： 组织的主动适应性、 组织效率 利益相关者观点： 组织多元责任 组织学习观点：

种方法通过限制涂料喷嘴的充溢次数（每次更换颜色时都难免发生）， 降低了空气污染。同时，由于同样的颜色需要不同的涂层，这样就导致 车辆无法按计划顺序生产，因此，汽车在进入装配车间前，还需要通过 一个喷漆组。涂装车间内的汽车均被贴有射频识别标签，注明了之前输 入的唯一焊装序号。至关重要的一点是，该标签可以追踪装配过程中的 各辆汽车，这是因为汽车的规格能用于分辨出各个随着生产线移动，需 要安装在汽车上的零部件。倘若在进入涂装车间前就黏贴了标签，就可 的结果之一。 危机管理流程通常包括以下几个步骤： 1.识别危机 危机的识别似乎是一件很容易的事，因为许多危机事件同时也是非 常重要的新闻事件（如2001年的“9・11”恐怖袭击；地震；飓风）。但 是，许多危机其实并非那么明显，比如，供应商深陷财务困难，就不那 么容易发现。因此，识别供应链问题不仅是采购部门的职责。能在实际 危机发生之前识别潜在的危机，同样十分重要。以下是一些可以用来识 别危机或潜在危机的方法。 koten法—这是 一种在整个供应链中传播最佳工作规范的方法。我们还把丰田模式中的 嵌入式方法比作其他计划、控制和工艺改进方法，这些方法已经被全球 范围内的生产和服务组织提出并加以采用。 这种快速识别问题并解决问题的能力，让我们想起Herbert Simon和 Jonathan Schaeffer的一项关于普通棋手与大师差异的研究。他们的研究 表明，在5~10秒钟的时间内，如何摆放棋盘上25个棋子显示出了普通棋