毁了我的人生》、《更丰盛：工作 与财富的奇迹课程》《巴菲特的对帐单 卷二》等书。 5 目录 封面 书名页 作者／译者简介 │写于书前│ │前言│一人即团队！智慧协作时代来临 第一部 AI同事与智慧协作实况 1 摩根士丹利：高效的财务顾问都在做什么事？ 2 ChowNow：随时提供符合市场需求的最佳销售策略 3 Stitch Fix：AI辅助服装造型师 4 阿肯色州立大学：用Gravyty募款 人人都是技术人员，或至少有混合角色 32 让AI发挥作用的平台 33 智慧案件管理系统 34 新鲜人的就业机会将愈来愈少? 35 远距独立工作 36 机器（还）不能做什么 第三部 智慧协作时代的关键思考 37 智慧协作的未来 │注释│ 版权页 8 │写于书前│ 这个世界不缺管理思想。每一年，有数以千计的研究人员、从业人员和其他 专家，创作了数以万计的文章、书籍、论文、贴文和Podcast，但只有极少数人致 ——罗伯特．霍兰德（Robert Holland）董事总经理 《麻省理工学院史隆管理学院评论》 （MIT Sloan Management Review） 9 │前言│ 一人即团队！智慧协作时代来临 关于人工智慧（AI）将对人类工作带来什么影响，这类作品已经汗牛充栋， 我们很容易找到大量相关的预测、方法或责难。然而，想找到人们如何使用智慧 机器从事日常工作的说明，却并不容易。

可视化任务与智能体交互。 多步骤工作流、自适应 A 应用、协 作 式问题解决。 https/langchain-ailanggraph CrewAl (1) 动态任务分配，模拟人类团队协作； (2) 支 持 智能体之间的高效通信。 组织化建模、协作式模拟 、高级团 队 Al 应用。 https://creWAllnc/crewAl Microsoft Semantic Kernel (1) 提供轻量级 SDK 对话式 A1 、协作式决策系统。 https:/microsoft/autogen Dify ( 1) 直观的界面，支持快速原型设计和生产级 部署； (2) 内置超过 50 种工具； (3) 支持 RAG 管道 和 ReAct 框架： 跨行业构建基于 LLM 的应用程序 https:/langgenius/dify MetaGPT (1) 将标准操作流程 (SOP) 编码为协作提示； (2) https://www.coze.cn 02 智能体框架 2025 年， Al 智能体框架领域迎来了蓬勃发展，各种框架以不同的核心定位和技术特点涌现，为开发者提 供了丰富的选择。这些框架不仅简化了任务编排、智能体协作和多模态集成的实现，还在可扩展性、性能 优化和生产级部署上表现出色。 03 智能体与虚拟电厂逻辑层次关 系 物理层结合关系 智能体与虚拟电厂在物理层通 过实际电网连接，智能体作为 中介，将分布式能源、储能设

出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统，通过创新的商业模式与技术，推 动机器人的广泛应用与协作，进而实现无缝协 同的、通用的服务机器人生态。 该生态不只是一个技术架构，更是一个融合了产 品技术和商业模式的创新生态，旨在促进服务机 器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 全面的产品矩阵为用户提供清洁、配送、迎宾 引导等复合型的产品组合，确保在同一场景中 多种机器人之间能够实现完美的调度与协作， 从而提升用户体验的一致性。 图表1-8：用户需求呈现多元化、复合型发展趋势 来源：德勤研究 综上所述， 用户需要的不仅仅是“ 通用机器人”， 更是“通用的”机器人产品体系。能够在多场景中 灵活适配，具备更高的协作性和兼容性，在使 用与维护上也会更加便利。 1.2.4. 商用服务机器人行业进入下半场阶段 增加集成难度：技术壁垒是行业生态不开放带 来的最明显的问题。各个企业往往开发独立的 技术和产品，依赖于各自的技术平台和标准， 导致缺乏统一的技术规范。这种状况导致不同 品牌和类型的服务机器人之间难以实现互联互 通，限制了产品间的协作。例如，在智能建筑 中，服务机器人需要与电梯、门禁和其他系统 进行有效整合，但缺乏通用的接口标准使得这 种连接变得复杂，增加了集成的难度。无法为 用户带来全栈式的智能体验。 1.3. 服务机器人落地面临的机遇与挑战

管理机制，其灵活性与智能化水平已难以完全适配，亟待向更加动态、智能、场景化的新范式演进。 一方面，消费端“人、车、家”全域互联需求激增，要求网络具备跨网、跨域协同，动态资源调度能力； 另一方面，智能体终端基于动态任务协作，要求网络具备互通意图感知、通信目标锁定、动态智能 互联能力。 任务驱动式智能互联技术白皮书 02 智能互联需求场景 2 智能互联 需求场景 在国家政策引导与技术创新双重驱动下，“行 化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具身智能体正在重新定义智能系统与物理环境的交互模式。相较于传统的固 定业务模式，具身智能交互的通信需求呈现出高动态性、强突发性和强临时性三大特征。 第一，工业协作机器人场景——多机器人动态任务分配与实时协同 高水平智能工厂中，多台协作机器人需要在共享工作空间内完成复杂装配任务。以汽车生产线为例， 时调整自身的作业策略和运动轨迹。 生产现场的动态变化对传统的预编程控制模式带来了巨大挑战。当某台机器人检测到零部件缺陷需 要更换，或者工件传输出现延迟时，整个机器人集群必须立即重新规划任务分配和协作时序。这种 动态重构需要机器人之间进行高频度、低延迟的状态信息交换，需要新型网络支撑密集的确定性通 信需求。 更为复杂的是，机器人的通信意图往往具有强烈的上下文相关性。同样是发送“位置信息”，在避

、InformationGainRatio 等。 多用户协作 多个用户可以进行协作，用户能将数据一键分享给工作空间内的其他协作伙伴， 也能轻松共享协作伙伴精心积累的数据建模逻辑（工作流）。协作伙伴可以将自己 执行单个或批量建模工作流任务的完成状态通过通知栏或邮件自动通知给协作伙伴 协作伙伴之间可以对自己或别人的活动进行标注、评论。 可协作的工作空间截图： 75 图30. 图 28 可协作的工作空间 图31. 图 29

T 会通过每日分层会议，将结 果指标拆解为可执行的过程 行动，嵌入日常管理；自下而 上逐级响应，问题解决效率 提升 24.4%，责任明确杜绝 推诿；打破层级与部门壁垒， 实现跨部门高效协作，形成“效 率 - 人才 - 绩效”的良性循环。 效率跃升：从无序到精准 人才赋能：从被动到主动 绩效突破：从孤立到协同 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 锦华通过流程再造与机制创新，将传统“合理化建 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 3.3 走动管理：从监督者到教练员的角色重构 锦华通过重新定义管理者的现场角色，将传统“检查考 核”模式升级为“现场赋能”，构建了管理者与一线员 工的新型协作关系，为精益管理落地提供了关键支撑。 传统现场管理的局限 在推行精益管理前，锦华的管理者存在两种典型行为 模式： ● 办公室型管理 ：部分领导长期脱离生产现场，仅通 过报表了解运营情况，导致决策与实操脱节； 过报表了解运营情况，导致决策与实操脱节； ● 检查型管理 ：即便走到现场，也以考核为目的，易 引发员工抵触情绪，甚至出现“问题隐藏”现象。 走动管理模块的创新实践 JES 的走动管理模块以“赋能”为核心目标，通过跨 部门协作与结构化流程，实现从“监督者”到“教练 员”的角色转变。 组织架构与角色分工 ● 小组构成 ：由中高层领导组成 4 个小组，分别对接 3个车间和1个仓储中心，每月开展至少1次现场走动。

学生则获得实时个性化学习路径与沉浸式资源，真正 实现一人一课表的自主成长。英特尔始终致力于以创 新技术推动产业变革，不断推出性能更优、更易使用 的人工智能计算平台与软件工具，与行业生态伙伴紧 密协作，赋能智慧教育的全场景应用，构筑云-边-端三 位一体的智慧课堂解决方案，为实现教育现代化的宏 伟目标添砖加瓦。 陆英洁 英特尔客户端计算事业部 HEC中国区总经理 人工智能赋能教育变革驱动全场景升级， 在推动教育全球化的进程中，我们已为全球120多个国 家和地区提供教育解决方案，将中国智慧教育方案带 入国际视野。让我们携手共进，借AI东风扬帆，激荡 教育数智化浪潮，共绘智慧奔涌的时代航图。 顾雪军 华为智能协作产品线总裁 以工业级AI重塑学习基因 让全球课堂奔涌智慧新范式！ 当前，教育强国建设已进入关键攻坚阶段，人工智能 技术的跨越式发展为教育高质量发展奠定了技术赋能 的底层支撑。我们深刻认识到：技术是工具而非目标， 的工具，例如能够提供多语言即时对话练习的AI口语 伙伴、能够将复杂科学概念进行可视化模拟的互动软 件等。 转变的背后，是教育理念的深化——AI的核心价值不 仅在于优化教的过程，更在于激发和支撑学生学的主 动性与个性化，探索人机协作下更高效、更具吸引力 的自主学习新范式。 57 2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告 PAGE PAGE 第三章 宏观环境与发展驱动力 56 浅析海外AI+教育技术伦理与可持续发展：澳大利亚、欧盟、芬兰

个主导产业。建立健全园区产业评估和 监测机制，持续优化产业发展布局。 2. 强化产业链式集聚。梳理企业、技术、产品强项与短板， 精准识别园区产业链供应链的优势和薄弱环节，采取链式招商、 产学研联合、生态协作等多种方式推动产业链上下游集聚发展。 建立“链长制”等针对性工作体系，促进上下游企业强化产业协 同与创新发展。 3. 提升园区产业能级。推动传统产业转型升级，引导企业 加强技术改造和设备更新，加快新技术、新工艺、新材料、新装 造业单项冠军企业及瞪羚企业、独角兽企业。 7. 促进大中小企业融通发展。支持龙头企业发挥引领带动 作用，促进中小企业做精做优细分领域并积极融入龙头企业供应 链体系，形成园区内大中小企业更紧密的协作关系。引导园区内 大企业向中小企业发布科技创新需求和产品采购计划，先试首用 中小企业自主创新产品，加速中小企业产品推广应用。 8. 优化企业服务体系。推进“一窗办理”“一网通办”建 设，强化

由于产品下游市场需求的特点，以按单生产为主。按订单交付和跟踪的要求非常高， 需要产销环节严密的衔接  单品价值高、质量影响力大，单件管理要求高  订单个性化将进一步提高，产品配置组合越来越多，设计及供应链协作难度将随之增 加 国际市场定位  客户订单需求变更较多。同时技术更新快使得设计变更也较多  零部件成本较高，为降低成本，持续追求部件国产化率，仍将保持较高的供方开发力 度和质量控制力度  益的最大化发挥，来建立市场竞争能力。重 点在于：  加强企业内部协同一体化管理体系建设， 全面提升物流、资金流、信息流的效率， 提高劳务 / 物资 / 资金等资源利用率  产业链相关物资的集中采购，供应商协作  资金的集中控制及调配  市场资源的统一营销 及 引导 提升客户全面服务能力  依托直营店、经销 商、 电商平台等渠 道 ， 全面提高企业精准营销 能力，加强客户 感 知能力，提升商机转化率 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通

队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以 快速替换硬件、切换冗余节点为主；算力运维故障可能导致“算力雪崩”，影 是能够透过智算运行数据， 洞察企业算力业务拓展和内部管理存在的不足，帮助改善智算训练质量和业务管理水 平，实现智算服务技术与训练业务的融合。算力运维的保障需要基础设施运维部门与 大模型业务部门协作共建，确保双方的—致性，通过共同制定业务计划，促进技术与 业务的紧密合作。定期组织跨技术与业务的部门会议，分享业务进展、技术动态和市 场需求，确保双方信息畅通，鼓励基础设施运维服务人员和智算训练业务人员互相参 元化算力，人工智能等新应用的崛起对运维保障提出更高要求。因此，算力运维面临 使用效率、故障管理、资源监控、需求匹配、全局可观测性和沉没成本等挑战。企业 亟需健全运维体系、规范运维指标、建立跨部门协作机制，保障算力运维的高可用性 与可靠性。 （1）. 算力利用率低 算力运维体系技术白皮书 - 7 - 从模型层面看，算力利用率指模型训练中每秒实际消耗算力与机器理论算力的比 值，衡量训练任务对计算资源的使用效率。AI