万物皆可感知"的愿景正在成为现实。 当前的感知技术呈现出三个显著的发展趋势。首先是多模态融合成为主流，单一传感 器已经难以满足复杂场景的感知需求，通过融合视觉、声学、惯性、环境等多种感知 模态，可以实现更准确、更鲁棒的环境理解。其次是智能化程度不断提升，传感器从 简单的信号转换器演变为具备预处理、特征提取、模式识别能力的智能节点，大幅减 少了数据传输量和后端处理压力。第三是应用场景的极大拓展，从消费电子、汽车电 推理的效率。第三是智能的自主进化，通过持续学习、联 邦学习、强化学习等技术，AI 系统能够不断从新数据中学习和改进。第四是智能的可 解释性和可信任性，随着 AI 在关键领域的应用深入，模型的透明度、公平性、鲁棒性 成为重要考量。第五是智能生态的开放协作，开源框架、模型市场、数据联盟等促进 了 AI 技术的快速传播和应用创新。 面向未来，智能板块将继续推动 AIoT 产业的深度变革。随着 6G 通信、量子计算、脑 模型。这些能力的组合创造了丰富的应用场景。 4.2 工业过程 AI 模型 工业过程 AI 模型专门针对制造业的特殊需求设计，需要处理高维时序数据、复杂物理 约束、严格质量要求等挑战。这些模型不仅要有高精度，还要有可解释性和鲁棒性， 确保在关键生产环节的可靠应用。 4.3 供应链物流 AI 模型 供应链物流 AI 模型优化从原材料到最终客户的整个流程，涉及需求预测、库存管理、 运输调度、仓储优化等多个环节。这些模型需要处理高度的不确定性和动态性，同时

价值共生 数字化时代的组织管理 【读书笔记】 “ 新的陌生时代已经明确到来， 而我们曾经很熟悉的现代世界 已经成为与现实无关的过往 。” —— 彼得 · 德鲁 克 术 ， 不在于产品 ， 不在于市场 ， 而在于 如 何解决组织的问题 ， 因为强个体才是所 有 能深刻理解数字化转型的困难 ， 不在于 技 变化中最不可知的力量 ， 才是创造价值 的 只有清晰理解数字化时代的变化 ，