智能供应链控制塔运作模式 产品功能的优化与集成 供应链体系的转型 • 端到端的愿景 . 规划的功能性协调作 用 • 自动化和数字化 所需的三种角色 • 所需的三种角色 • 所需的功能和技能 2 3 实现途径 • 服务共享 • 工作单元集成 ( 日常业务、人员、因素 /CoE) ANNEXES 2 组织模式的转型过程 • 转型方法 供应链的智能控制塔协调端到端的决策 供应链 ICT 一种新的可实现端到端的供应链协调运作模式 即运输 CT 会对最优路线、承运人、装载方案、调度方案和追踪方 案 进行决策 CT 采购 CT 设计 CT 制造 CT 运输 CT 命令 3 命 令 管 理 运 输 采 购 制 造 产 品 设 计 即供应链 ICT 计划通过职能进行部署，将库存从 A 端转移到 B 端 供应链内外功能的扩展 供应链内外功能的扩展 启用端到端管理 • 将规划人员转换成端到端的供应链分区段的管理人员 实现自动化和数字化 • 建立专家组基础，以实现可配置供应链的自动化和 数 字化 从两个方向对供应链体系进行优化 4 供应链管理人员 数据和 IT 专家 1 2 流程优化 1 内容 意义 自动审核规划指令 基于快速响应的自动化实施流程 • 降低流程成本 • 提高业务的效率和精准性

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS TCS 文件存储 CFS 对象存储 COS 端侧接入层 鉴权 OAuth2.SAML2 负载均衡 CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 系统接入层 轻联 IPAAS 统一身份认证 鉴权 OAuth2.SAML2 公有云 私有云 DB 企业 微信 腾讯 会议 腾讯 乐享 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 连接伙伴 连接客户 连接产品 连接员工 价值：问答准确率： 35%- 84% •

由监管人员进行项目现场检查，检查方式通过政府端 APP 安全隐患检查功能完成，检查任务由相关人员下发 给检查人员，指定项目进行检查，提供项目导航功能， 检察人员可通过导航功能到达项目地点进行相关检查并 记录。记录结果以报表的形式同步到 PC 端供相关人员查 看与留档存储。 现场安全隐患检查─辅助监管人员进行各项目隐患检查 安全管理—移动巡检系统 用于对工地日常安全的管理，通过 PC 端可以批量生成部位二维 安全管理—视频监控功能介绍 实时监控 实时监控周边环境，监控视频存储进数据 库中，可随时调用、查看。 远程控制 通过手机 APP+PC 终端，可远程控制摄 像机。 多终端查看 可通过手机或 PC 端实时查看视频监控。 分屏显示 系统可支持单屏、 4 屏、 9 屏显示实时监 控画面。 历史回放 系统提供历史回放的功能，相关人员可通 过系统回放视频监控画面。 历史记录查询 提供视频监控记录，可查询、管理视频历 统计分析，防止安全隐患事故发生，无线传输数 据到平台，支持手机 APP 、 PC 在线查看项目深 基坑监测数据、超标预警记录，满足监管要求。 测量精确到毫米 深基坑数据分析 自定义报警指标 自定义监测频率 安全管理—高支模监测系统功能 通过传感器技术对高支模水平位移、高支模沉 降、杆件倾角、立杆轴力等进行实时在线监测和 统计分析，防止安全隐患事故发生，无线传输数 据到平台，支持手机 APP 、 PC 在线查看项目

华为算力基础设施安全技术白皮书 ——端管云协同 Huawei Computing Infrastructure Security Technical White Paper (HCIST) ——From Device-Pipe-Cloud Perspective 文档版本 V1.0 发布日期 2025-09-18 华为技术有限公司 版权所有 而针对算力集群的入侵，则可能导致 AI 训练模型 被篡改、金融交易被延迟、制造执行系统乱序等一系列后果。“算力基础设施”作为数字化核心生产 系统，已经被纳入到关键信息资产进行管理。以审计为例，数字化运营企业的审计已经从财务领 域扩展到“全面风险管理”，审计既要通过经营数据看企业“做了什么”，也要关注计算完整性以保证 这些经营结果的“真实可信”，目前部分国家监管机构会把“系统算法、参数、日志的完整性与可追 费、融资费率等一系列核心经营指标上。如果不在算力基础设施规划、建设和运营的同时嵌入“安 全基因”，企业最宝贵的数字化生产力将变成企业最大的风险敞口。 面对这些挑战，华为始终秉持“构建安全可信的算力基础设施”这一核心理念，深度融合端管云 协 同 架 构 与 机 密 计 算 、 机 密 存 储 等 前 沿 技 术 ， 打 造 了 华 为 算 力 基 础 设 施 安 全 技 术 体系 （HCIST）。HCIST 通过全栈内生安全

从制造到智造 — 瞻博网络 AI 驱动智造园区方案 © 2024 Juniper Networks 新技术部署难，出问题溯源难，终端多运维难 业务连续性 业务生产 7X24 业务中断会造成严重损失 数字化落地 - 并不容 易 © 2022 Juniper Networks Juniper Public Junipe: N ET WO R K 11 从端到云的保障 • 应用程序、用户、设备和会话的可见 性 • 实时客户端数据、主动射频调整 • 集成 Wi-Fi 、 vBLE 和物联网 90% AIOps 领导者 • 实时 SLE 全栈 • 唯一会话式 VNA （ Marvis 个月时间使原有网络平滑切换到 13,000 个 Mist AP 和 12 个 Mist Edge 构成的新网络 • 云级别的可扩展性：每个站点接近 2,399 个 AP ，提供 400 万 / 天的客户端 事件 检测和 400K/ 天的 PCAP 抓包分析 • 优秀的 WLAN 网络管理：高密度环境中的 RRM 和快速漫游优化 • 自动化技术的改善工作效率：加速了麻省理工学院 IT 团队的部署并降低了成

浙江大学 DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 编程等能力上达到新的高度， 多种任务上 的表现超过人类水平。 大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 大模型能力涌现，多个任务上性能超越人类水平 1000 Billion 拟人类的深思熟虑 ， 逐步分解复杂的问题 ， 提高答案的准确性和 深度。 OpenAI-o 系列推理模 型 逐步思考 ，并分解复杂的问 题 相较于 GPT-4o o1 大幅提 升 要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2

Report 洞见 | 趋势 | 预测 从过剩到平衡 电子元件供应链的未来之路 目录 概要 1 目录 01 02 2024：过剩状态与库存挑战之年 2 03 2025：变局中的审慎乐观 3 05 行业展望 4 07 全新贸易格局：地缘紧张局势与关税政策博弈 5 11 2025制胜战略框架 6 14 概要 02 从过剩到平衡 电子元件供应链的 未来之路 2025年或将成为电子元件供应链走出长期过 动态及地缘政治变量的影响无疑将成为重塑 行业前景的关键力量。 2025：变局中的审慎乐观 05 2025：变局中的 审慎乐观 市场正从过度修正状态逐步回归常态需求水平，这一进程虽然缓慢却仍然释放出积极的 信号。制造商注意到，2024年末订单量回升，表明客户在通过促销或生产消耗逐步出 清2024年度的过剩库存后，正以审慎态度启动2025年采购计划。 成本管控与技术创新的平衡 制造商持续优化供应链以提升其盈利能力， 额的严峻考验。为避免亏损，IC（集成电路） 制造商正效仿内存供应商2024年的策略， 要求客户提交需求预测以锁定产能配额。 若缺乏需求预测支撑，制造商可能被迫削减 产能以维持盈利水平。 周期。制造商寄望于端侧AI（人工智能）驱动 应用推动用户进行设备升级，Microsoft（微 软）宣布将于10月14日终止对Windows 10 的支持更是加剧了设备更新的紧迫性。安全 更新将于10月14日后停止，迫使用户转向新

研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 2025年具身智能产业链分析 从实验室到市场的商业化探索 概览标签：具身智能、人形机器人 2025 Embodied Intelligence Industry Chain 2025年の具身知能産業チェーン 市场研读 | 2023/11 www.leadleo.com 400-072-5588 2 01 具身智能产业链上游： ◆ 具身智能上游芯片方面，其所需芯片种类 众多，其中AI芯片为核心，主要分为云端 训练芯片、云端推理芯片和端侧推理芯片； ◆ 机器人传感器方面，力传感器、电子皮肤、 视觉传感器、惯性传感器是人形机器人迈 向具身智能的关键传感器。这类传感器不 仅价值量较高，且与人形机器人的智能化、 仿生化和高自由度等发展方向紧密相连； 置和功能差异，具身智能所需AI芯片分为云端训练芯片、云端推理芯 片和端侧推理芯片，其在设计目标、技术路径、应用场景上存在差异 具身智能产业链分析——上游芯片 具身智能所需AI芯片分类 来源：头豹研究院 ◼ 具身智能产业中所需的芯片种类较多，包括AI算力芯片、通用计算芯片、传感器接口芯片、存算一体芯 片、通信与互联芯片等，覆盖了从云端大模型训练到具身智能端侧执行的全链条需求。其中，AI算力芯 片是支撑具身

数字化转型中的人力资源共享服务中心 （ HRSSC ）规划建设研究 从实践到实效 前言 01 02 概况 HRSSC 在数字经济时代的定位与普及发 展 12 价值 HRSSC 数字化图景及提质降本的主要方 式 24 落地 HRSSC 规划建设蓝图及实施中的重点问 题 结语 32 Contents 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 人力资源“三支柱”转型降低了事务性的员工服务工作占人力资源全部 工作的比重，使企业的 HR 团队可以在人力资源战略和内部服务及咨 询 工作上分配更多时间和资源。 人力资源数字化转型使数字技术渗透到人力资源服务和管理的方方面面， 增强了人力数据分析工作对管理者的支持作用，使人力数据成为另一类 值得强调的事务性工作。 “ 三支柱”转型使 HR 团队在 3 类 工 作上 的时 间分配由三 的作用和价值体现中，推进人力资源数字化转型已经成为最被 普遍看重 的选项（ 82% ），这是此次比较意外的结果，反映数字化转 型 提 升 人 力 资 源 效 能 的 作 用 在 HR 群 体 中 得 到 了 普 遍 认 同 ； 同 时， HRSSC 支持战略性 人力资源管理也被一半的 HR 看重。 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团