打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年，是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析， 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年，制造业挑战重重，全球新冠疫情、地缘冲突，很 多主要经济体面临通胀风险，以及以生成式人工智能为代表的 过去几年，制造业在端到端供应、生产和运营 领域面临了诸多挑战，包括需求波动、成本上涨、极 端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大 大降低了制造业的韧性，导致企业每年错失1.6万亿 美元的收入增长机会。 但埃森哲最新调研发现，投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行，积 极引入这些做法的先行者已平均斩获了8.3亿美元 的新增年度营收，而欠缺韧性的企业无法分享这份 成功。 如何成为高韧性企业，如何提高关键能力成熟 度，从而在供应和制造全价值链上构建更强大的韧 性，已经成为制造企业面对的最现实的问题。 围绕韧性部署关键能力 高韧性企业应该具备什么样的能力？为了充分考察 企业如何应对并管控工程、供应、生产和运营等领域所 受的冲击，埃森哲面向全球11个行业的1200多位高管开 展了调研，并创建了一套涵盖31项关键能力的韧性评估 框架，评估他们在这些能力上的投资和成熟度。我们发 现，高韧性企业在11项能力上的表现尤其突出，我们把

行常态化，范围将逐步扩大至发电、石化等八大行业。作为开展碳交易试点的七个省 市之一，2021 年，A 省碳市场总开户数、市场履约率等指标全国领先。 电碳市场协同发展的实践与思考 郑潇啸 霍伟强 曾亮 作者单位： 郑潇啸、霍伟强：湖北电力交易 中心有限公司 曾亮：国网武汉市沌口经济开发 区供电公司 82 Green development 绿色发展 3.A 省电碳市场协同发展优势分析

郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025年03月24日 智能金融：AI 驱动的金融变革 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 攻防对抗 隐私保护 多模态 幻觉问题 可解释性 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究所，2025.3.16 新一代人工智能面临的挑战 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心

2026年1月12日 星期一 信德 : 关于 XXX 航空物流园 区建设意见参考 2 目录 I. 埃森哲对项目的理解 II. 埃森哲的观点 III. 埃森哲公司简介 3 机遇一： XXX 市地处珠江三角洲经济圈，交通运输网络辐射 XXX 全省； XXX 市商贸 环境成熟，提出海陆空物流战略  盐田 / 蛇口 / 赤湾集装箱码头 、黄田国际机场、京九 / 京广 铁路使 XXX 5 3 3.5 4 4.5 5 部分发展 1 1.5 2 2.5 3 3.5 收回投资 全力发展 一般来说，我们应用“竞争力矩阵”来选择和确定企业的业务计划 13 从目前埃森哲的初步的研究和得到的信息来分析， XXX 的物流业务设计并不是真正意义的物流 园，而是机场场地的租赁 國際快件海關監管中心 國內貨運區 國內貨運村 國際貨運村 聯檢綜合樓 保稅倉庫 项目 A 项目 B 项目 B 项目 C 项目 C 项目 X 项目 X IT 预算 IT 需求 IT­ 规划 . . 公司战略 公司战略 业务规划 业务规划 评估策略性影响 15 埃森哲公司有一套完整的方法论来支持信息技术的规划 IT 规划 2.0 了解行业 IT 未来的发展趋势 有哪些业务要求可以通过 IT 实现？ 3.0 确定 IT 组织架构和管理流程 如何进行 IT 管理以保证

1 埃森哲报告：AI 赋能保险，三大应用场 景如何重构价值链？ 人工智能(AI)使机器能够模拟和增强人类智能，它的出现正值保险和其他行业 数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63%的人 认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了

“双一流” 建设科研 创新项目 作者简介: 郑 凤 (1998-), 女, 四川广安人, 在读硕士研究生, 主要从事基层疾控卫生管理方面的研究。 通信作者: 钱东福 (1973-), 男, 山东临沂人, 博士, 教授, 主要从事卫生体系、 医院管理、 卫生服务等方面的研究。 •软科学研究• 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 郑 凤1, 王萱萱2, 钱东福3 (1. 南京医科大学公共卫生学院 [7] 将城市医疗卫生系统划分为监测—响应—恢 复 3 个阶段。 Kruk [8]、 Blanchet [9] 认为卫生系统韧性 是卫生系统吸收内外部冲击并保持稳定的能力, 可划 第 5 期 郑 凤, 王萱萱, 钱东福: 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 分为吸收能力、 适应能力和变革能力, 李寻昌 [10] 等 从抵御能力、 恢复能力和适应能力三维度建立新冠疫 情防控韧性评估指标体系。 做好预防准备的 能力。 适应能力 [18]是疫情防控韧性最为关键的能力, 对疫情造成的损害大小和机构恢复时间起到决定性作 用, 指机构在疫情发生时, 能快速调整适应疫情情境 18 第 5 期 郑 凤, 王萱萱, 钱东福: 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 表 1 基层疾控疫情防控韧性指标体系及权重 一级指标 权重 二级指标 单层权重 组合权重 三级指标 单层权重 组合权重 预警

邱涛、迟同信、张文海、张予、张驰、张杨、张晓燕、张超、张 博玺、张源峰、张嘉鑫、范金峰、欧阳述嘉、陈丰、陈娜、武颖、 尚宇炜、金天一、孟润泉、赵炎、赵景涛、柳传强、侯伟彬、侯 壮、姜丹丹、贾乐刚、夏团利、唐钰政、盛万兴、崔炳华、康哲、 梁东、梁英、韩先鹤、韩涛、韩家茂、喻晖、程建伟、谢志华、 赖麟、詹鑫睿、臧宝志、潘碧仪。 测试验证主要参加人员（按姓氏笔画排序）：万德军、马卫、 马向亮、马波、马恒瑞、马富齐、王仁民、王帅、王伊尹、王宇 辉、迟同信、张小磊、张同宇、张宇松、张杨、张明、张定哲、 张栋、张济安、张根周、张震、陈卫亮、陈景椹、陈曦、林之枫、 林之栋、林令臣、罗学伟、金天一、季润阳、周炜、周晋、郑城 辉、孟润泉、赵云云、赵东东、赵旭晨、赵诗宇、赵燕玲、贲树 俊、钟锋、段江涛、段洪涛、侯壮、贺晓军、贾乐刚、贾明杰、 夏团利、顾云鹏、钱宇、徐晓轶、徐浩天、徐超、徐超博、徐新 宇、高飞、郭怀林、郭勋、萨拉木、曹岑、常喜强、康哲、康瑞 云、梁东、

分析了部分国外典型地区综合能源服务情况及特 征，如表 1 所示。近年来，全球综合能源服务行 业整体保持平稳发展势头，在新能源、储能、数 字化、智能化等新技术和用能需求增长综合推动 下，市场规模呈增长态势。根据贝哲斯咨询数据， 2023 年全球综合能源服务市场规模达到 3 164 亿 美元，预计到 2030 年其规模增长至 1 万亿美元。 随着新能源等技术升级迭代，预计在“十五五” 期间市场规模增长比较迅速并迎来重要机遇期。 method of integrated energy service[J]． Proceedings of the CSEE， 2020， 40(2)： 411-425． [6] 黄彦彰，周宇昊，郑文广，等．产业园区新型多能联 供综合能源服务研究[J]．发电技术，2021，42(6)： 734-740． HUANG Y Z， ZHOU Y H， ZHENG W G， et al． Research multi- energy complementarity[J]． Power Generation Technology，2020，41(1)：19-29． [10] 李立新，周宇昊，郑文广．能源转型背景下分布式能 源 技 术 发 展 前 景 [J]． 发 电 技 术 ， 2020， 41(6)： 571-577． LI L X， ZHOU Y H， ZHENG W G． Development

［28］ 徐磊，刘金山，王黎黎，等 . 航天机加车间数字孪生虚拟 重 构 技 术 研 究 与 应 用［J］. 航 天 制 造 技 术 ，2024（2）： 71-74. ［29］ 黄思翰，陈建鹏，徐哲，等 . 基于大语言模型和机器视觉 的智能制造系统人机自主协同作业方法［J］. 机械工程 学报，2025，61（3）：130-141. ［30］ 牛红伟，郝佳，曹贝宁，等 . 面向产品概念设计的多模态 28（8）：2508-2521. ［31］ 洪海波，万舒彪，沈义平，等 . 基于光度-面结构光复合 传感的大型航天构件机器人原位测量方法［J］. 航天制 造技术，2022（5）：18-21. ［32］ 郑雪鹏，王文强，王飞，等 . 运载火箭贮箱焊缝射线数字 成像自动检测技术研究［J］. 航天制造技术，2023（2）： 21-26. ［33］ 戴铮，刘骁佳，潘泉 . 基于 CCBFE-RCNN 模型的焊缝