提升成为国内第一（每年 2 个 pct 提至 2020 年的 28%）；从服务端看， 公司 98%的业务放在云端，数据整合形成的挖机指数可为企业决策提供 依据，前瞻性把握行业周期、调整生产节奏，售后服务响应时间缩短 95%， 大幅提升客户黏性。特别地，三一重工 2016 年前瞻布局工业互联网，体 外孵化树根互联，将设备互联模式复制到制造业其他行业，打造中国的 通用工业互联网平台，当前已接入 72 万台工业设备，连接 6000 pct 提至 2020 年的 28%）； 3）从服务端看，三一重工 98%的业务放在云端，数据整合形成的挖机指数可 为企业决策提供依据，前瞻性把握行业周期、调整生产节奏，售后服务响应时 间缩短 95%，大幅提升客户黏性。特别地，三一重工 2016 年前瞻布局工业互 联网，体外孵化树根互联，将设备互联模式复制到制造业其他行业，打造中国 的通用工业互联网平台，当前已接入 72 万台工业设备，连接 6000 2）数字化使得万物互联，多年积累的工业大数据将是为企业决策提供依据，助 力企业穿越周期。数字化使得万物互联数据积累成了可能，大数据的整合分析 有望一定程度前瞻供需关系的变化，从行业层面解决供需双方信息不对称的问 题，降低周期波动，从公司层面前瞻性把握周期波动、调整生产节奏。对三一 重工而言，过去 10 多年已经历了一轮完整的行业周期，当前处于行业景气向上 的阶段，公司借助数字化赋能推动核心业务转型提质增效，叠加国际化战略推

1从被动应对到主动管理 1.3.2技术赋能的风险管控范式革新 2转型基石：外汇风险数智化管理框架 2.1设计理念：风险中性原则与数字化融合 2.1.1合规性原则 2.1.2安全性原则 2.1.3前瞻性原则 2.1.4系统性原则 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 2.2.1外部系统层：构建生态数据互联基础 2.2.2业务应用层：核心服务闭环的业务逻辑落地 2.2.3 AI智能中枢层：AI 随着新一代数字技术如云计算、大数据、人工智能、RPA机器人流程自动化和区块链 的崛起，企业数字化转型对公司治理结构和经营模式产生了深刻的影响。数智化技术的 应用使企业能够从传统的被动应对外汇风险，转变为主动、前瞻性地管理风险。通过大 数据分析技术，企业可以实时收集并整合来自全球市场的海量数据，从而构建出更加精 准的外汇风险预测模型。王刚等（2024）提出了一种基于多尺度1D-CNN网络和双重注 意力机 智能化、系统化与合规化的基础支撑，需以风险中性为核 心原则、以数字化技术为赋能手段、以全周期闭环管理为 目标，通过多层架构设计与智能算法融合，形成从数据接 入到决策执行的一体化风控体系。该框架涵盖设计理念的 合规性、安全性、前瞻性与系统性四大原则，核心架构的 外部系统层、业务应用层、AI智能中枢层、公共应用层 与技术支撑层五层协同，以及关键能力支撑的全域数据整 合、智能算法引擎与安全治理基座三大支柱，共同为企业 外

无需行政工作 应计和薪资核算处理 无需行政工作 • 应计和薪资核算流程高度人工化 • 人力资源和财务主数据之间缺乏一致性 • 人力资源劳动力管理计划未与 SAP 整体财务计划衔接 • 缺乏整体的前瞻性劳动力管理 • 对人力资源数据的分析洞察有限 协调人力资源流程与财务流程，从而： • 管理员工需求，优化成本 • 管理招聘成本和绩效 • 评估业务变更对薪资的影响 • 分析整个企业的劳动力成本 绩效或者成本节约，但是并不保证未来的结果、绩效或成本节约。SAP 对本文档中出现的错误或遗漏不承担任何责任，但该 等损失由 SAP 故意或重大过失造成则除外。 所有前瞻性陈述均受各种风险和不确定因素的影响。这些风险和不确定因素可能导致实际结果与预期存在实质差异。读者不 应过度依赖这些前瞻性陈述，且不应依据这些陈述制定购买决策。 未经 SAP 股份有限公司或其关联公司明确许可，任何人不得以任何形式或为任何目的复制或传播本文件的任何内容。 可能的开发、产品、和/或平台方向及功能做出更改，且不再另行通知。本文 件中的信息不构成提供任何资料、代码或功能的承诺、许诺或法律义务。所有前瞻性陈述均受各种风险和不确定因素的影响。这些风险和不确定因素可能导致实际结果 与预期存在实质差异。读者不应过度依赖这些前瞻性陈述，且不应依据这些陈述制定购买决策。 SAP 和本文件中提及的其它 SAP 产品和服务及其各自标识均为 SAP 股份有限公司（或其关

使用中的权责边界，将数据质量纳入各部门数据责任人的考核 9. 用对治理方法：优先治理关键数据项，建立黄金数据源，借助数据管控系统工 具，统一数据标准、完善元数据强管理、进行数据质量监督和实时主数据管理 10. 系统架构“开放、前瞻、简单、高效”：加强高级分析、实时分析能力，增强非 结构化数据的采集与应用；支持数据质量，明确系统分工，减少架构复杂度 设计原则概览 大数据体系整体指导原则：链接现状诊断和未来设计，使数据能力建设有的放矢 在数据系统与工具方面，建议银行的设计原则为：以业界最佳实践与重点 需求，注重开放度、减少复杂度、拥抱新兴科技 资料来源：小组分析 ▪ 基于业界最佳实践与重点需求，规划拥有高开放度、低复杂度并且 足够前瞻性的全行数据系统与工具架构，为接下来 3 年发展大数据 分析打下坚实基础： – 结合现状，利用现在已有基础，重点放在补缺补漏，明确设计规 则，为将来新系统建设做好规划 – 结合业务需求规划设计高级分析支持架构以及非结构化数据应用 用各阶段重点， 有规划地动态部署，从而保证稳妥的落地效果 – 与凤凰计划其他项目组密切配合，保证全局观以及设计的一致性 对相关模块设计的启示（数据系统与工具模块） 整体设计原则 “ 开放、前瞻” “ 简单、高效” 11| 谢谢

[1]《西门子零碳智慧园区白皮书》 [2]《中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳中和工作的意见》 [3]国际能源署《2019国际能源效率报告》 [4]前瞻产业研究院——2022中国智慧园区发展白皮书 [5]普洛斯——2022年零碳园区实践白皮书 [6]前瞻产业研究院——2022中国智慧园区发展白皮书 [7]《“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划》 [8]《关于做好“十四五”园区循环化改造工作有关事项的通知》 [11]中国技术经济学会，标准化协会——低碳/零碳产业园区建设指南-T/CSTE 0042-2022 [12]《智慧园区建设标准化研究》 [13]普洛斯——2022年零碳园区实践白皮书 [14]前瞻产业研究院——2022中国智慧园区发展白皮书 [15]赛迪顾问——2022园区高质量发展百强研究报告 参考文献 1.《西门子零碳智慧园区白皮书》

化、排产 效率低下；战略层面对原材料价格波动、下游需求变化等外部变 量时，缺乏 AI 驱动的智能预测模型，无法提前预警设备故障、 供应链风险，更难以挖掘材料特性与加工效率的深层规律，制约 了前瞻性战略（如新产品线布局）的制定。 应用场景： 一级：利用基础工具收集零部件生产数据。通过基础信息化 工具（如简易 ERP、生产记录系统）收集设备运行、产量、质量 等基础数据，为管理者提供生产进度、库存状态等基础信息参考， 实现自动化调整与前瞻性战略制定。利用 AI、机器学习等技术整合企业内部（如设备传感器、历史工艺数 据）与外部（如原材料价格波动、下游行业需求）数据，构建智 能模型（如设备故障预测、市场需求预测、工艺缺陷预警），实 现自动化的生产计划调整（如根据订单波动动态排产）、供应链 风险预警（如供应商交期延迟的早期识别），并挖掘数据深层规 律（如材料特性与加工效率的关联），辅助管理层制定前瞻性战 略（如新产品线布局）。

潜在风险点评估 • 前瞻性预防策略调整 • 智能风险预警 提升分析效率 快速定位问题 服务场景 扩展场景 智能 BI 销售场景 智能分析场景实例：一键完成数据全流程，效率效果双提升 智能推荐与问答 图表召回与生成 数据解读、归因分析 与行动建议 01. 智能分析与洞察  从界面操作配置变为对话+推荐  从人工探索分析变为AI智能洞察  从滞后性分析复盘变为前瞻性敏捷决策

新和突破，学 校可以借助企业的资金和资源，提升科研能力；而企业则可以从学 术界获取更前瞻的理论指导。 最后，建立有效的评估与反馈机制也是教育资源整合的重要环 节。校企双方应定期评估人才培养的效果，根据行业需求的变化， 及时调整课程和培训内容。这种动态的调整机制，可以确保教育资 源整合的高效性和前瞻性。 通过这些具体的措施，校企双方可以有效整合和优化教育资 源，提升低空经济领域的人才培养质量，为行业的发展注入新的活 低空产 业政策、航空安全、市场经济等领域。 首先，课程设置应与行业发展紧密结合。通过与地方政府、行 业协会及企业的合作，高校能够实时获取低空经济相关的最新动态 及技术要求，从而确保课程内容的前瞻性和实用性。例如，可以开 设以下课程： 1. 无人机技术与应用 2. 低空空域管理 3. 低空经济概论 4. 航空安全管理 5. 低空经济法律法规 6. 商业航拍与影视制作 7. 物流与配送领域的无人机应用 掌握通过无人机进行航拍和视频制作的 技艺 通过上述课程体系的建设，高校不仅能提升学生的专业素养， 还能为低空经济的各个细分领域输送高质量的人才。在实施过程 中，应定期对课程进行评估和调整，以保持课程的适应性和前瞻 性，确保与行业发展相适应。这样，高校将能够在低空经济的教育 资源整合过程中发挥出重要的作用。 4.1.2 实践性课程设置 在低空经济领域，高校的课程体系应更加注重实践性课程的设 置，以便

1.5 建设定位及任务 1.5.1 建设定位 数字孪生灌区是以物理灌区为单元、时空数据为底座、数学 模型为核心、水利知识为驱动，对物理灌区全要素和建设运行 全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演，与物理灌区同步仿 真运行、虚实交互、迭代优化，实现对物理灌区的实时监控、发 现问题、优化调度的新型基础设施。 1.5.2 建设任务 在灌区信息化建设基础上，充分利用智慧水利、数字孪生流 水量计量、水费 计收、水旱灾害防御等信息管理功能。 5.3 典型智能业务应用 5.3.1 灌区应在数字孪生水利工程建设基础上，完善数据 底板、模型库、知识库，建设具有数字映射、智能模拟、前瞻预 演功能的孪生引擎，开展水资源配置与供用水调度、水旱灾害 防御等关键业务的智能化应用。 5.3.2 水资源配置与供用水智能调度模块应具备下列功能： 1 在水资源配置与供用水调度管理模块应用基础上，融合

另有 第7个项目正在稳步推进中。 — 回顾过去 五年 4 ABB已在全球9个国家和地区开展了26项电气化研究 02 01 05 03 04 06 5 行业白皮书 E-MINE™ 对具有前瞻性的技术方案保持谨慎的态度无可厚非。毕竟，行业 往往更加关注更为紧迫的问题，其中每吨成本始终是首要考量 指标。此外，采矿属于战略性产业，将价值数百万美元的柴油车 队更新换代，绝非一朝一夕。 68%的矿企计划在2030年前实现至少25%的车队 电气化 早期的设计理念与规划是成功的关键。如果您的矿 卡退役在即，需要升级换代，那么可先升级部分车 辆，从小规模改造做起，以免未来大费周章。 优秀的电气化技术供应商具备前瞻性，且坚持供应 商中立原则，这意味着其技术适用于所有车辆类型 与OEM厂商，无论未来技术如何演进，均可实现灵 活扩展。 42% 的矿企计划在2026年前 投资于运输车队脱碳 携手迈向净零未来