2025年中国企业级智能生产力行业白皮书 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 白皮书研究方法 数据来源：沙利文研究 行业访谈 • 与企业级智能生产力行业产业 链各环节头部企业专家进行一 对一深度访谈 • 访谈企业覆盖企业级智能生产 力企业、AI企业、企业培训与 规模应用与业务落地。 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化 解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇 企业核心挑战与痛点 组织协同效率低 人才价值难以量化 智能生产力服务市场分类 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 E-learning/课程 数据来源：沙利文研究 单点工具 典型应用场景 关键发现 • 解决某个明确的业 务环节，具备“快 用快见效”的特征 招聘 • 主要聚焦解决招聘、算

围的目标最优决策，加速全链条下的生产优化和产 销协同。 1.3.5 生成式AI、具身智能等革命性新成果，开辟企业发展新空间 由数据、大模型和算力驱动的“数据密集-智能涌现-人机协同”新一代开发范式正快速出现。具 备专业化能力的行业大模型和智能体能够精准理解石油石化多模态数据，提升地质构造识别、分 子设计与合成、催化剂开发与优化、化工反应模拟、试油选层等应用水平。生成式AI（GenAI） 效的新型运营体系。该体系旨在 推动形成管理新模式、研发新范式、生产新方式与服贸新生态，持续为石油石化企业感知赋值、 认知赋智、应用赋能，最终实现创新引领、全链协同、本质安全、绿色低碳和全球卓越的高质量 发展目标。 �：新智运营相较于智能运营，更突出“新时代技术深度融合+全链数据×知识双轮驱动+体系化创新”，强调形成“新模式、新范式、新方式、新生态”的系统性 变革，是对石油石化传统运营模式的迭代升级。 变革，是对石油石化传统运营模式的迭代升级。 图1 石油石化新智运营概念框架 来源：石化盈科 & IDC，���� 管理新模式 智能感知 智能平台 智能决策 研发新范式 生产新方式 服贸新生态 石油石化新智运营领域 风险管理 财务管理 物资管理 科技研发 客户服务 产品销售 炼油化工 管道储运 资源开发 全球卓越 绿色低碳 本质安全 全链协同 创新引领 “四新” “三智” 新智运营 ...... ...

不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进，我们 愈发清晰地认识到，工程智能绝非技术的叠加，而是以改造世界为核心目标，衔 接科学智能与产业应用的跨学科体系，是解决工程领域非确定性问题、实现规模 化赋能的全新范式。 这些年，我们见证了太多鼓舞人心的变化。战略层面，国内外对工程智能的 重视达到了前所未有的高度，中国将“人工智能+”行动写入政府工作报告，把 工程智能作为建设数字中国的重点领域；美国、欧盟纷纷出台专项政策与法律框 大异构系统。如 何实现跨领域知识的高效整合与涌现创新，如何应对极端工况与未知环境下的动 态不确定性，如何确保超大规模系统在全生命周期中的极致安全、高效与可持续， 这些时代之问，为传统的工程技术范式带来了根本性的挑战，也为工程智能的应 用和发展标定了最广阔、最迫切的需求场景。 正是基于这样的初心与担当，我们梳理了多年来的系统性的经验与思考，形 成了这份关于工程智能的白皮书。书中聚焦工程智能的核心，详细阐述了从单点 ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 iv 将成为连接 AI 基础能力与工程核心应用的坚实桥梁，是实现 AI 规模化的关键基 础设施。 那么，工程智能究竟将带来怎样的范式变革？我们常常谈论这个词，但它真 正的内涵是什么？于工程智能而言，范式变革并非一句空洞的口号，它具象为四 个紧密相连的“规模化”：  学科或行业 AI 技术研发的规模化：改变当前学科或行业 AI 能力开发高度依 赖顶尖专家的

型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 据驱动的教育新范式。 智慧教室的核心价值，在于其能够重塑教学流程、激 活课堂生态，真正实现“人机协同、教学相长”素养 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 同的技术架构，将工业级AI能力与教育场景深度融合， 构建覆盖精准教学、个性学习、多元课堂的全场景智 能化教育体系。我们主张通过开放技术基座打破设备 孤岛，通过开源生态贯通数据血脉，携手全球教育伙 伴构建无界协同的教育新范式，同时始终坚持技术服 务于人的理念，让AI成为教师教学的得力助手，让学 生成为自主探索的学习主体。 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 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， 育人则是核心原点与终极归宿。 真正的技术赋能，并非简单的效率叠加，而是一场系

辑聚合”。 数字能源终端本质上是连接分布式能源对象与聚合平台之间的入口，不同的对象的要求 都不一致，因此需要适应不同的场景和不断涌现的新业务，其架构应具备硬件模块化、 软件 APP 化的范式。 华南理 工大学 South China University of Technology 虚拟资源池层 √ 虚拟电厂系统通过数字能源终端将每个物理分散的 源网荷储对象的数据、信息、指令等连接起来，实 …… 1.“ 云原生”架构的资源池构建： 海量分布式新能 源 对象逻辑上聚合为具备特定功率 / 能量特性的 基本平衡单元。 2.EMS 操作系统：所有要素 ( 模型、数据、工 具 ) 管理范式 OS 化。 虚拟电厂：综合能源服务 EaaS 的基础设 施 华南理工大学 South China University of Technology 角 色 管 理 电 力 源网荷储一体化，本质上是一种新能源开发的范式，它是由用户侧用能用电需求 自然生长出来的，是随着 AI 、电动化和社会经济发展不断壮大的。它不特别依 赖 于政府许可、人脉资源，不局限于特定社会体制及政策环境，因此具有无限 的发 展空间和想象力。 √ 源网荷储一体化 / 微电网的新能源电力开发模式不只是我国新型电力系统建设的重 要范式，也是欧美发达国家增量电力系统建设的主要范式，更是一带一路国家解

..........................................................................................70 5.3. 范式建模................................................................................................. 逻辑模型设计 逻辑模型（LDM，Logical Data Model）设计过程是对概念模型的更进一步的实体 化，主要任务就是把概念模型设计阶段建⽴的 E-R 图，按选定的数据建模方法（3NF 范式建模、维度建模、宽表建模等），转换成相应的数据结构表或者详细的 E-R 图进 行描述。 2.2.4.1.4. 物理模型设计 物理模型（PDM，Physical Data Model）设计过程主要考虑的是在特定数据存储 系的定义和描述，来表 达实际的业务中具体的业务关系，数据模型的设计方法就是对数据进行归纳和概括的 方法。目前业界主要的模型设计方法论有两种： (1) 数据仓库之父 Bill Inmon 提出的范式建模方法，又叫 E-R 建模，主张站在业 务单位角度自上而下构建数据模型； (2) 数据仓库大师 Ralph Kimball 倡导的维度建模方法，主张从具体数据应用业务 需求出发自下而上构建数据模型。

数字政府评估作为打破区域壁垒、推动经验迭代的关键纽带，具 有重要意义。通过对各地数字政府建设中的创新实践进行系统梳理， 从评估维度提炼共性规律、总结个性亮点、挖掘优秀案例。这些经验 成果不仅涵盖制度机制层面的创新，还涉及技术应用范式，为各地数 字政府建设提供了全方位、具备可操作性且易于借鉴的实施路径。一 方面，能够避免各地重复建设、从头探索，降低政府数字化智能化转 型的成本；另一方面，可推动数字治理经验从“一地突破”迈向“全 化管理与应 急响应中彰显技术韧性。贵阳在算力与政务融合领域展现出显著的创 新力和实践成效，依托全国一体化算力网络国家枢纽节点的优势，构 建了“算力底座 + 智能应用 + 生态协同”的政务服务新范式。 - 16 - - 17 - 图 8 中西部城市数字政府建设头部城市得分率 2. 应用成效表现优异，数字履职稳步提升 2025 年数字政府评估结果表明，整体上应用成效达成度与数字 准时空数据支持，推动民政服务智能化、精准化与社会治理现代化。 （2）案例内容 时空大数据平台以“数据驱动、时空赋能”为建设导向，采用“模 块化架构 + 组件化服务 + 场景化赋能”的建设范式，重点构建“数据 支撑—场景服务—时空联动”技术体系。平台基于“基础信息系统— 大数据服务系统—时空大数据系统”打造九大功能模块，具体建设内 容如下。 1）基础信息系统 数据资源检

指导 数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理 各种重要实体、属性、关系。 逻辑模型包括范式建模与维度建模两种建模方式。在数据仓库来源缓冲层、数据 运营层中，需要与源系统数据结构保持一致，因此以应用系统数据库设计通常采用的 范式建模为主；在数据仓库层中，以维度建模为主。 维度模型设计主要完成以下四个工作： 1) 选取业务处理：业务处理过程是机构中进行的一般都由源系统提供支持的自 主要包括维度建模与范式建 模。维度建模源于 Kimball 提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。 范式建模源于 Inmon 提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。 范式建模作为一种符合 3NF 的标准数据建模方案，它的实施周期非常长，一致性 和扩展性比较好，能经得起时间的考验。但是随着企业数据的高速增长、复杂化，数 据仓库如果全部使用范式模型进行建模就显得越来越不适合现代化复杂、多变的业务 而维度环绕在其周围。 维度模式之所以被广泛使用，在于针对各个维做了大量的预处理，如按照维进行预 先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。 特别是针对 3NF 的范式建模方法，维度模式在性能上占据明显的优势。 57 大数据平台项目实施规范 同时，维度建模法的另外一个优势是：维度建模非常直观，仅仅围绕着数据模型， 可以直观的反应出业务问题。不需要经过特别的抽象处理，即可以完成维度建模。

助力教育变革，深化人工智能助推教师队伍建设。因此，要紧跟技术发展的时代 步伐，持续促进教师发展，打造智能时代的高水平教师队伍。 随着人工智能不断融入教育教学全要素、全过程，教师发展面临人工智能助 力的巨大机遇和教育范式变革带来的诸多挑战。如何充分利用人工智能这把“金 钥匙”，让数字化赋能教师发展成为常态，以高素质专业化教师队伍支撑教育强 国建设和中国式教育现代化进程，已成为当前教育发展的重要议题。为把握时代 学生学习的指导者、支持者” ②，还需发展数字素养和人机协同能力 ③，提升利用 数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任 ④，由注重知识的 单向传递转变为注重知识的双向自主建构。推动教师转型驱动育人范式升级，方 能更好回应智能时代新质人才培养的战略诉求。 技术作为教育变革的持续动力，始终驱动着教师发展不断迭代演进。本研究 按照电子技术、信息技术和智能技术三个阶段，梳理了各阶段特征及对教师的发 方式，激发教师应用数字技术的主动性和创造性。 教师评价与治理是教师发展数字化转型至关重要的指挥棒，在 AI、大数据 和云计算等智能技术深度赋能的当下，教师的评价与治理需从经验驱动向数智驱 动的范式重构，进而为迈向精准化、规范化注入新动能 ①。 在教师评价方面，运用大数据、数据挖掘等技术伴随式采集分析教师教学、 研究与管理等多个时空、全过程的多模态数据，创新教师评价方法与模式，丰富 教

告指令》（CSRD）到 国际可持续准则理事会（ISSB）的全球基准，力图为中国构建与国际接轨的披露 体系提供参照。我们剖析了区块链、隐私计算、人工智能等前沿技术在数据确权、 估值、交易中的应用范式，并对其内在的技术风险与算法偏见进行了客观评估。 更重要的是，我们提出了一个多层次、多主体的协同治理框架。我们认为，有效 的治理并非单一维度的强监管，而是需要政府、市场、社会、企业之间形成良性 1 数据作为新型生产要素的战略价值.............................................................. 5 1.2 “双碳”目标下的绿色金融新范式.............................................................. 5 1.3 ESG：从合规要求到价值创造引擎............. 目标引领绿色转型的当下，两大 时代浪潮交汇催生了 ESG 数据资产化这一新兴领域。ESG 也从最初的合规要求 ，逐步演变为企业创造价值、提升核心竞争力的关键引擎。本章将从数据要素 的战略意义以及“双碳”目标下绿色金融新范式入手，剖析 ESG 的价值转型， 深入阐释 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠 定宏观基础。 1.1 数据作为新型生产要素的战略价值 随着数字经济的蓬勃发展，数据已正式成为继土地、劳动力、资本、技术