农业、工业作为社会的骨干性行业，尤其工业，对社会 的结构与运行起着巨大的影响作用。自2008年经济危机 以来，人们意识到，只有革命级别的技术发展，才会实 质性的保持经济的健康发展。所谓革命级别，需要影响 的行业、领域非常广泛，影响的人群巨大，并且和日常 的生产、生活息息相关。目前社会基本达成共识-“数 据”将是这一代表性技术。而数字化将是产生数据的直 接手段。 时代演进 信息化是数 平台模式。增加连接的数量，建立平台是一个非常好的方 式，但是与传统商业竞争不同，同质性的平台竞争，一定 是赢家通吃的。与此同时而来的现象就是平台与平台之间 的竞争也呈白热化的趋势，需要具备自己的独特性，至于 利润，当连接足够多的时候，利润一定会有的，这是连接 足够多之后才需要考虑的问题。 参考专题：数字化的意义 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 10 09 数字化转型的定义 根据数字化时代的特征，以数字化技术为基础，构建和 传统信息化更多的关注的是人和流程；而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动；这也是为什么近年 物联网技术快速发展的原因。 免费模式。免费模式是对大部分的客户免费提供服务或产 品，是未来重要的一种商业模式。这里并非企业不再需要 利润了，这里面有两种形式，第一种，大部分的客户都是 免费获得服务或产品的，而企业的利润来源于小部分的客 户，例如很多游戏的运营采用的就是这种业务模式。第二 种，企业的利润不再来源与提供的服务或产品，而来源于

物体的运动状态。此时经典力学中的 F  ma 这个公式已经无法使用， 需要用薛定谔方程   H t i     来计算物体的波函数  。其实基于量 子力学的技术和产品早已被我们使用，比如电脑和手机中的半导体， 其中的原理就用到了量子力学能带理论。 1.1.2 量子态及其演化 上面说到了微观世界粒子的运动规律需要用量子力学所描述。而 在量子力学中，一个粒子的状态，也就是量子态，用波函数描述。在 更多关于量子通信内容可以参考书籍[4]和文献[6]。 （1）量子密钥分发 保密通信的思想是发送方先将信息加密成密文，然后将密文通过 信道发送给接收方，接收方再用密钥解密。由于密文是被加密过的信 息，即使窃听者将密文截获，也需要正确的密钥才可以得到准确的信 息内容，否则就难以获取信息。所以只要通信双方事先可以共享绝对 安全的密钥，那么就可以确保信息的传送是绝对安全的。经典通信中 的加密是基于数学计算复杂度来实现的。一些好的加密算法通常是经 典计算机无法在多项式时间内有效求解的，那么这类算法被认为是暂 时安全的。由于经典通信的信息安全是基于数学计算复杂度的，其算 法无法保证绝对的安全，所以有时候就会出现算法被破解造成信息不 安全而需要更换新的加密算法的情况。如果拥有新的高效破解算法或 者绝对计算优势的计算机，那么经典的信息安全就会受到严重威胁。 相比于经典保密通信，量子通信是利用物理原理的绝对安全性来实现 通信的绝对安全。

为成熟，但是当SQL语句较为复杂，尤其是嵌套层数较多 时，可能会出现“幻觉”问题，导致SQL生成错误或者无法执行。此外，一些场景下AI生成的SQL可 能仅满足正确性，而无法保证执行计划的最优性，需要结合专业知识进行调优。 RAG召回率不足：在构建数据库运维AI Agent时，单纯的向量嵌入可能导致召回率低以及召回信 息出现波动等问题，可以引入知识图谱或GraphRAG技术，提供多路召回方式提升召回准确率和 乏高质 量运维数据。此外，数据库可观测性数据不够全面、清晰，可能因为输入数据的粗粒度和不精确而 产生较高的错误率或“幻觉”现象。 人机对齐问题：随着AI技术广泛应用，人机对齐问题会越来越突出，需要确保AI输出结果符合人 类的伦理要求，与人类价值观相符。 构建高质量AI知识库：将积累的运维经验/知识进行数字化，持续完善数据库技术文档，此外，搜 集运维相关的内部与外部案例，打造案例知识库， 配层或中间件来解决。业务流程冲突也是常见问题，需要对现有业务流程进行优化和调整，确保 应急处理流程与正常业务流程的协同。 �.� 数据安全、合规挑战 随着数据泄露和隐私问题的增加，数据库安全和合规性成为企业关注的重点。在自动化建设中， 需采取包括加密、访问控制和审计在内的安全措施，保护数据的机密性和完整性。此外，数据安全 和权限管理也是需要重点关注的问题，要建立统一的数据安全管理体系，明确不同系统和人员的

场景，并探讨了服务生成算力网络的挑战机遇和发展趋势，旨在为服 务生成算力网络研究创新、技术发展和应用落地提供参考。然而，服 务生成算力网络的实现是个长远目标，相关理念和技术仍在研究发展 中，本白皮书还存在需要不断完善的地方，真诚地期盼读者批评指正。 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 III 来了新的挑战。 场景需求多样化：算力网络既要将异构泛在的算力资源进行融合 纳管，也要考虑不同行业、不同领域、不同场景、不同企业对算力的 差异化需求。为此，算力网络不仅需要加强自身可用性、敏捷性等能 力的建设，还需要改变传统的服务范式，按需按量为客户提供计算、 应用、调优、运营、运维等一站式服务。 规模复杂度增高：算力网络规模和复杂度的日益增加，势必会引 入大规模系统的规划、管控、调整、运维、优化等问题，当前“人在 面难以为继， 亟需自动化、智能化的管控机制实现对算网的规划设计、建设部署、 维护运营、优化调整、运维管理等全生命流程管理。 以用户体验为主：算力网络的目标是为用户提供极致的服务体验， 而这需要其具备高度的自动化、智能化水平，能够根据用户意图自动 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 4 化地提供最优资源服务，然而现有算力网络的系统架构、流程机制、 使能技术、服务模式等无法支撑上述目标的实现。

异地结算户 b1 统一账户 方案一 方案二 方案三 • 仍保留现有的资金集中管理方 式，基本不涉及账户设置的变更 • 资金往来关系较清晰 • 财务共享中心资金岗执行资金支 付时，需要操作多家影城的资金 账户 • 频繁的执行资金下拨操作 优势 劣势 优化系统功能：财务共享中心资金 岗执行资金支付时，仅操作总部的 统一账户，系统自动执行下拨并在 影城支出户执行支付 进阶 方案 影城与总部要签订委托付款 • 每笔支付都要形成总部与影城的往来 • 形成虚拟资金池，影城的支出项 仍从影城自己的账户进行支付 • 无资金下拨操作 • 财务共享中心资金岗执行资金支 付时，需要操作多家影城的资金 账户 讨论点 2 最终选择 方案一 第 5页 影城资金支出户的操作权限分配 待确认： 1. 未来是否在影城层面保留用于影城零星支出的账户？ 2. 第二类账户的资金来源方案： 用于影城的 零星支出 2 用于支付影城的绝大多数事项 讨论点 3 最终选择 方案二 第 6页 为了保证支付效率，未来将根据 OA 付款申请，直接生成 CBS 付款 单，但在系统实现上需要关注 EBS 系统与 CBS 系统的一致性问题 报销 + 付款申请 OA 生成 AP 发票 EBS-AP 报销 + 付款申请 审批 OA 生成付款单 CBS 报销 / 结算流程 （不付款）

。21 世纪可以说是中国的世纪，但“中国制造”的背后最终一定需要独特运营 优势的支撑。纵观历史，每一个大国的崛起总伴随着一个崭新而先进的 生产运营管理模式的诞生：福特发明的流水线生产为美国成为世界头号 经济大国奠定了基础；著名的丰田JIT生产模式也在日本的强国路上应 运而生。现在到了中国企业应该深思熟虑，拿出“真本事”的时候了我们 需要拥有自己可以牢牢把握的“优势”。中国企业联合会从2007年开始在 田成功背后是公司致力 于以科学的方法发现问题、解决问题、学习总结，并把经验传达给其他 公司。 丰田是一家世界汽车巨头，产品线齐全，市场广阔。其产品在全球 市场的区域化差异（如美国、欧洲和日本），需要不同的供应链支撑。 此外，不同的车型，如丰田，雷克萨斯和新贵轿车的供应链流程也不 同。纵然存在共通性，但其差异性能引发我们更多的思考。我们相信， 对供应链经理来说，了解不同的供应链在公司中并存的状况，将会学到 只有当系统 有能力及时报告想法、问题、偏差和潜在的难题时，才能毫不延迟地给 团队领导指明方向。 ·创建能力。一个人只有能界定清楚了自身应对问题能力范围，才 能在问题解决过程中做出贡献，否则，连需要何种具体的援助都无从知 道。 ·制定操作规范。所有操作必须在一系列规章下进行，并且遵循一 系列标准。这样做不仅有助于分清操作和结果之间的关系，还有利于用 同种语言、格式和类似的内容，将这些规范编撰成册，供将来参考。

实际的使用过程当中，还需要面对一个选择的问题。两个方面需要考虑：  解释方法的适用范围：在实际场景中，其实我们能希望某一种解释 方法与模型无关，或者说至少适用于实际的我们使用的模型算法。  解释方法的运行效率：在实际场景中，需要根据场景对运行效率的 要求做出适当的选择。对于那种实时服务的响应要求的服务，或者 多长时间之内必须要反馈结果，那么这个时候我们就需要考虑这个 方法的解释方法的一个运行效率。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 22 卖等严重的犯罪行为。当前工业界与学术界的许多组织推出了基于图像文字等内 容方面的 API 以及解决方案。而本次主题则是介绍基于账号层面上的解决方法， 为什么需要在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘呢？ 原因主要有三： ① 恶意账号是网络黑产的源头，在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘可以对黑 产的源头进行精准地打击； ② 账号行为对抗门槛高，用户的行为习惯以及关系网络是很难在短期内作出改变 应用场景有 Facebook look like、Google similar audiences。 在黑产场景中与推荐场景中的应用类似，主要分为两个任务场景： ① 找出目标恶意类别用户。比如需要找出散播招嫖信息的用户，则给定该类用户 招嫖的标签，类似于一个用户定性的问题； ② 黑产种子用户扩散，即利用历史的黑产用户进行用户扩散以及用户召回，可以 通过染色扩散以及相似用户检索等方式完成。

高增值服务的结合。此外，所有 的创新都需要采用ROI模型评估回报，AI的突破发展将使得创新更加容易。 • 善用生态圈力量：保险公司需要更加善于利用生态伙伴的力量，技术发展使得险企与科技公司、 另类资本提供方、消费品供应商、零售商、汽车制造商等的深度合作变得容易，充分结合生态 伙伴力量可以更加突显保险的价值。 • 加强网络信息与数据安全：保险公司需要通过提高对网络攻击的认知、分享风险管理专业知识 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过 Assistants API，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能 力，可以帮助更快速、更准确地处理大量的文本数据，提高效率并减少人工错误。 保险公司该如何培养和布局AI能力？ …… 类似的问题层出不穷，而线性地回答问题似乎总是无法满足需求，甚至会让答案更加迷茫。在这 种情况下，读者可能会开始质疑自己的常规思维方式是否合理。然而，问题的核心往往隐藏在表 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。

用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍 在现代工业与科技快速发展的背景下，人工智能技术尤其是大 模型的应用日趋广泛。许多行业面临着数据处理和信息管理的巨大 挑战，迫切需要一种全新高效的解决方案来提升运营效率与决策水 平。这种情况下，AI 大模型流水分类系统应运而生，并逐渐成为提 高生产效率和优化资源配置的重要工具。 在传统的流水线生产或物流管理中，分类和处理流程通常依赖 水分类系统能够帮助快递公司实时处理大量快件，自动分类并引导 运输，减少人力资源的消耗，实现智能化物流处理。 第三，制造业中的生产企业同样是目标用户。这些企业在生产 过程中会产生大量的物料和产品，需要通过高效的分类与调度系统 来优化供应链管理。AI 大模型流水分类系统可以根据物料的特性和 流转需求，自动分类各类物品，提高生产效率，降低库存成本。 最后，零售行业也是目标用户之一。随着线上线下融合的加 深度学习等技术，构建高准确率的分类模型。  推理模块: 负责实时数据的分类推理，生成分类结果。推理模 块需要具备快速响应能力和高并发处理能力。  API 服务层: 该层通过 RESTful API 将推理服务暴露给上层应 用，接收请求、返回结果。此外，API 层还需考虑安全性和负 载均衡。 在此基础上，服务层还需要考虑模型的版本管理和更新策略， 以保持分类结果的准确性和系统的灵活性。可以设计定期更新机制