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 , 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 , 利他的企业文化就是自我激励的原动力。 同时 , 企 业共同的 价值观、信念及行为准则又是一种强大的精神支柱 , 能使人产生认同感和安全感 , 起到相互激励的作 用。 与传统绩效管理的量化不同 , 平台化绩效是以数字技术为核心对组织中的各个元素 整体组织一各个分子一各 个原子进行全方位的颗粒化解析和评价。 平台化绩效利用数字技术引用大量非经营性数据 , 针对不同工作性质和 " 将与赋能型领导力成正比 , 与机械性的监督成反比 . 管理者的监督作用 , 将会被人工智能所取代 , 员工所有数据都会被人工智能机器记录下来 , 并运用算法进行 量化监督 . 管理者的工作 , 从原来的管理、监督和控制升维到利他、 赋能和成就 . 赋能型管理者更依赖利用文化让志同道合的创新者一起发挥更大的创造能力 . 管理者的作用将演变成文化与价值观的营造

终端层 存储层 全面支持移动全类型终端 ， 实现不同角色场景应用与端应用的 匹配 统一移动开发 跨平台 手机 / 平板 APP 移动 VR/AR 微信应用 手机网页 跨屏幕 轻量化、 角色化、 场景化 ， 互联网风格工作界面 数字化 企业 营销服务 U 订货、 U 会员商城、 友零售、 友赢客 CRM 、 渠道云、 电商通 IUAP 云平台、云市场 组织、 人员、 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 美容护理 付款结算 技师 客服 市场 咨询 拿 线下销售渠道： 院区、连锁、加盟店 拿 全面预算 企业绩效 现金管理 银企直连 账户管理 资金调度 资金管理 运营 信用管理 绩效看板 影像 影像调阅 OCR 识别 未轻量化 轻量化 审批人门户 影像门户 作业人员门户 作业管理员门户 单据优先级管理 派单管理 作业管理 利润中心会计

系，利用 AI 融智，实现业务 营销、网络运维、用户服务 和运营管理等智慧运营， 赋 能各部门及地市、省公司、 合作伙伴。 • 某互联网企业基于标准化、 可量化、自动化原则，从服 务设计、服务交付、服务运 营和服务改进四个模块建立 云平台服务运营体系，通过 大数据和 AI 技术应用，实现 客户服务的智能化运营， 企业数字基础设施建设的过程中，要将安全与产品开发深入融合，将风 控管理横贯于企业 IT 服务的始终，考虑多维度风险管控的统一贯通，建 立横贯各部门各环节的风险管控体系。 建立标准化、可量化、自动化的 IT 服务运营体系， 不仅关注 IT 部门内部的 流程，更重要的是再造 IT 服务的能力，专注打造高效、可定制、有价值的 IT 服务产品，并像业务部门一样运营这些服务产品，为企业内外客户提供

务在 经济上变得更加合理。 而端侧 AI 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 年将得到广泛认同和实践。企业开始意识到，每一个 传感器采集的数据都是潜在的价值来源。通过建立完善的数据治理体系，包括数据标 准化、质量管理、价值评估、交易流通等环节，原本分散、异构、低价值密度的传感 数据被转化为可量化、可交易、可复用的数字资产。 视觉、雷达和声学的深度融合在高安全场景中已经成为事实标准。2025 年领先的自动 驾驶汽车标配了至少 8 个高清摄像头、4 个毫米波雷达、1 个激光雷达和多个超声波传 区问题， 更为 AIoT 应用开辟了广阔的新天地，使得"万物互联"的愿景在地球的每一个角落都成 为可能。 低成本卫星物联网将在 2026 年实现跨越式发展。随着可重复使用火箭技术的成熟和 批量化卫星制造能力的提升，单颗物联网卫星的发射成本已经降低到 100 万美元以下， 相比 2024 年下降了 90%。更重要的是，卫星物联网终端的成本也大幅下降，基础型 的卫星物联网模组价格已经降至 50

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 数据存储方案 医疗数据大数据闭环管理 5. 持续循环 持续改进 1. 医疗数据 数字化 2. 医疗数据 量化积累 3. 数据洞见 可分析 / 正循环 4. 数据转译 可服务 2D 到 3D 化 静态 到 动态 单模 到 多模 专业设备 到 IOT 设备 化学 到 数字 / 基因 治疗 大 预防

Gemma 2 (Google) [49]: Gemma 2 为 Google 预计于 2024 年 11 月发布的开源大语言模型, 涵盖 2B, 7B, 9B 与 27B 4 种版本. 该模型针对轻量化与快速部署需求设计, 适合企业本地运行与开发高效 语言处理解决方案. 本地部署虽面临硬件和运维成本, 但可通过蒸馏或微调优化模型, 在提升专业性与准确性的同时 降低资源消耗. 模型选择需综合考虑效 智能体协同机制在控制优化中的应用潜力, 构建具备更高自治性与协作能力的多智能体系统, 拓展在 复杂场景下的实用性. 此外, 后续研究还将聚焦于基于模型蒸馏的专业领域小模型构建方法, 以实现工业大模型在特定 工况与资源受限场景下的轻量化部署与快速适应, 增强其在流程工业核心软件体系中的可移植性与实 际部署灵活性, 为流程工业的深度智能化与数智化转型提供更具普适性与工程价值的支撑方案. 参考文献 1 Feng L, Zhang X

关注计划成本、目 标成本和实际成本 差异，细化量化各 类成本差异原因， 推进责任管理，持 续改进  关注供应链端到端 利润分析，辅助集 团决策 建议 ** 采用以计划成本为基础的 成本管理体系， 各个环节成本管理精细化水平，同时重点关注相对薄弱的 环 节。 成本提升重点： 1. 完善端到端的 生产成本管理体系。 2. 细化成本管理粒度，优化分摊分配，量化成本差异分析。 3. 重点关注跨法人成本还原，分析产品生产成本。

拍，提升产品全生命周期智能化水平。通过云、边、 端协同及大小模型交互，最终实现航天制造工厂智 能化管理，提升生产系统效能与灵活性，保障制造 全流程稳定运行与优化。 1.2 航天制造大模型 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 调控及质量检测智能化管控需求，构建航天飞行器 制造大模型体系 ［20］，如图 3 所示。体系分为云平台基 座、智能云平台及智能制造应用 3 个层次，云平台基 座 为 构

价值传递涉及营销和渠道，主要是让客户知晓产品和服务， 然后通过合适的方式把它交付到客户手里。 数字技术对企业的影响 价值获取 价值支持 1. 看企业的财务数据和市场份额 这可以看作衡量一个企业是否成功最可以量化的 数据。 衡量一家企业 是否成功的 四个层面 4. 看企业的组织能力 包括人才、组织，以及企业的使命、愿景、价值 观和文化等，这些因素决定了组织的运营管理体 系能否高效运转。 长而系统的过程： 》 》 KPI （ Key Performance Indicator ）即关键绩效指标， 是通过对组织内部流程的关键参数进行设置、取样、 计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指 标，是把企业的战略目标分解为可操作性的工作目标 的工具，是企业绩效管理的基础。 组织内部每个人的 KPI 在组织内部不够透明； KPI 往往是用来解码公司战略的，是一个自下而

三大盘活 意向方案 意向方案 现状照片 现状情况 ：人民公园低碳数字植物园是 9 月 19 日 ，人民公园建园 160 周年暨全国首座低碳数字植物园展览 馆 揭幕仪式上正式亮相 ，旨在通过数据量化手法 ，展现人民公园的生态价值 ，全力打造城市园林绿地的低碳 示范与科普教育基地 ，传播绿色低碳理念 ，为城市“双碳” 目标的实现注入了新动力。 盘活方案 ：通过主题活动举办 ，季节性活动 ，社区合作与宣传、社交媒体推广等方式