及党建融合模式为核心，提炼可推广的精益管理经验。 数据表明， HES 体系使锦华 2024 年营收与利润较 2018 年增长超 3 倍，人均 营收显著提升，并获“国家绿色工厂”等权威认可。锦华案例揭示， 精益管理是战略转型与组织进化的系统性工程，HES 体系的前沿 理念对制造业具有重要借鉴价值。 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 6 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 浙江锦华新材料股份有限公司（前身为衢州锦华化 变革的核心在于激发组织成员的认知升级与行为主动 转变。锦华在 JES 推进过程中，将激励机制作为撬 动员工参与、推动组织跃迁的关键杠杆，通过“赛马 机制”构建了激励与压力并存的竞争生态，形成“人 人争先、持续进化”的组织氛围。 精细化激励结构：物质与精神双轮驱动 锦华在模块导入中设计了分层激励体系： ● 模块负责人：采用“津贴制 + 项目制”复合奖励， 直接关联模块成效。 ● 属地单位：根据运行成熟度与改善成果给予激励， * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 锦华的精益转型之路，恰似一幅跌宕起伏的成长画卷：从初期的探索兴奋到中期的战略迷茫， 从攻坚突破的艰难时刻到全员拥抱的文化自觉，最终实现从“被动变革”到“主动进化” 的跨越。这一历程为面临转型升级压力的制造企业，特别是国有企业，提供了极具参考价值 的“破局样本”。 霍尼韦尔基于多年实战经验提炼的模块化实施路径，为锦华破解变革难题提供了关键方法论。 通

元化方向发展。这种转变既是技术进步的必然 结果，也是日益复杂的市场需求驱动下的必然 选择。 随着机器人应用的不断加深， 行业逐渐意识到： 人形机器人并非唯一的终极形态，机器人形态 的演进并非线性进化，而是多种形态互补共生 的过程。 在这一行业趋势下，专用机器人、类人形机器 人与人形机器人将各自承载着不同的功能定位， 共同构成服务机器人生态的核心支柱。通过利 用三种形态各自的优势，不仅提升了机器人的 AI驱动的多模态交互与具身学习 多技术栈中，人工智能（AI）技术扮演着至关重 要的角色。大模型在提升和重塑机器人交互能 力以及对操作和移动能力的改进方面都展现出 了巨大的推动力。AI技术不仅为机器人提供了更 深层次的具身学习进化能力，同样使其能够进 行更复杂的任务和更自然的交互，也为实现全 栈式智能生态提供了必要的基础。 图2-11：AI驱动多模态交互 来源：德勤研究 • 感知能力提升：AI能够通过深度学习和计算机 策略，使得多模态交互更加顺畅和高效。 多模态 融合 自然语言 处理 实时决策 能力 感知能力 提升 自适应学习 图2-12：AI驱动具身学习能力 环境感知与适应 模仿学习 知识迁移 强化学习 数据驱动的 进化 层次化学习 来源：德勤研究 • 模仿学习：AI能够通过观察人类操作或其他智 能体的行为来学习任务。这种模仿学习可以快 速让机器人掌握基本的操作技能，而无需手动 编程每一个步骤。 • 强

来 自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚

设备 8 设备 9 设备 10 1 2 3 4 5 镜 像 1. 设备监听：系统通过被动 抓取来纪录工业互联网的所 有数据 2. 机器学习：技术基于从原材料到成 品间生产各环节，提供打造一个进化 的，自我学习及数据驱动的模型。 3. 数据分享：系统提供对生产流 程各方面实时数据和历史数据可 视化解决方案。 平伟私有云 时间序列大数据 监控 分析 异常预警 无监督学习 生产过程优化

概念设计 约束处理集合技术框架 技术成果： 提升模拟速 度 若仍未达到最大进化代数 智能调度： 基于强化学习的水库防洪调度 强化学习是一种模型在环境中进行探索 ，并通过奖励和惩罚来学习如何实现其目标的机器学 习 方法。例如 ，训练一个游戏 AI ，如下棋或打电子游戏

计算节点信息；建立实时威胁感知能力，对空域入侵、航道障碍等异常目标实现分级预警；并基于 历史数据与机器学习模型预判风险演化趋势，例如推演船舶航迹冲突概率并生成主动避让策略。终 端态势感知正推动 5G 网络从“连接管道”向“认知神经”进化，为全域智能任务提供环境理解底座。 4.3.3 端网任务协同 端网协同任务指基于 5G 核心网控制面能力（如 TSN、网络切片）动态调度终端、边缘节点、云平台 的算力与网络资源，实现任务需求与

价值的释放效率。本白皮书凝结了我们在数百个算力场景中沉淀的技术洞察与实践智 慧，从理论框架到落地工具形成了完整的知识闭环。我们深知，算力运维的发展没有 终点，技术创新与场景迭代将持续推动运维体系的进化。未来，我们将继续深耕算力 运维领域，在智能化诊断、绿色节能技术、安全防护体系等方向深化研究，与行业伙 伴共同探索前沿技术的落地路径。期待这份白皮书能成为行业同仁交流合作的桥梁， 让更多企业通

**** 信息化已经进入到变革阶段 初始阶段 传播阶段 控制阶段 集成阶段 数据管理阶段 成熟阶段 计算机时代 信息时代 诺兰模型信息化模式转折点 **** 信息化 已经历的阶段 企业信息系统进化的阶段模型 - 诺兰模型 实施重点： 横向一体化管理平 台核心部分：财务 业务一体化、研发 供应链一体化 纵向一体化基础框 架：统一基础数 据、统一核算规 则、一体化组织架 构 实施重点：

据汲取、整合和管理工 作，涵盖各种数据类型和阶段。它们虽然不那么吸引人，却是整个AI实际运作系 统里同样重要的部分。如果没有底层平台，AI系统和使用它的员工就无法有效运 作。 平台资料分析的进化 重要的是要记住，机器学习演算法不仅会根据资料训练，也会在「评分」的 过程中，使用资料得出上述各种类型的决策。支援训练、评估、部署以及不断更 新和维护机器学习模型，需要大量数据，这表示数据必须由平台传送给演算法。 通网的预测和即时状态，更新输入至模拟系统，用以评估可作为应对问题的最佳 替代方案。当然，想要做到这一点，平台需要更多数据，而不只有让演算法做出 初始决策建议所需的数据值，它还需要取得模拟所需的一切数据。 平台行动的进化 AI平台——起码有一些平台——也需要根据建议或决策采取行动，这些操作 198 是透过平台的子系统，或提供工作流程和编排功能的并行平台来执行。例如，AI 愈来愈常和提供工作流程元件的机器人流程自动化结合运用。就像我们对住宅抵

《纲要》对教育装备产业而言，绝非仅仅是一份宏观 政策文件，它更像是一份重新定义市场赛道、重塑产 业价值链的行动指南——行业的发展逻辑正在发生根 本性转变，企业必须从过去的硬件销售商思维，向未 来的综合解决方案与知识服务提供商思维进化。 教育数字化是产业发展的最大增量 《纲要》明确提出以教育数字化开辟发展新赛道、塑 造发展新优势，这是给教育装备产业最明确、最强烈 的信号。数字化将不再是锦上添花的辅助工具，而是 驱动教育变革的核心引擎。 础设施集合，超越了传统信息化阶段以数字化连接为目标的架构，转而构建一个以数据驱动为核心、以智能服务 为导向的系统性技术基石，这一底座根本特征，是推动教育装备与教学环境从孤立的功能硬件集合，向互联互通、 感知协同、自主进化的智能生态系统转变，其价值评判标准也从单一的硬件性能参数，转向其生成高质量数据、 支撑智能应用和赋能教学创新的综合能力。 AI+教室技术底座关键三层 该技术底座的架构在逻辑上构建为一个感知-汇