HUMAN | People, Culture, and Technology at the center of SAP 1 SAP人力资源 数字化转型洞察 数字化转型行动中 成功的关键在于 以人为本 成功的关键在于以人为本 SAP 企业战略、文化和员工 利用技术赢得成功，实现可持续发展 SAP 云端人力资源管理亮点 人才管理 认知智能和分析 整体劳动力 核心人力资源和共享服务 协作、工作和学习 云端人力资源管理：我们的立场 员工体验 主要的知识习得 成果、绩效和国际认可 展望未来 3 4-5 6 7 8 9 10 11 12-14 15 16 17 18 目录 成功的关键在于以人为本 | 员工、文化和技术是 SAP 的核心 3 如今，变革成为新常态，所有企业都在经历变革。许多首席人力 资源官见证了人力资源管理的重大转变：从卓越交付的事务管理 转变为数字化转型的实践架构。 公司最近在最佳实践型案例研究中特别介绍 了 SAP 的内部人力资源转型计划：云端人力资源管理，并证实 SAP选择了有利于其客户和员工发展的正确途径。* 成功的关键在于以人为本 Stefan Ries SAP 首席人力资源官 成功的关键在于以人为本 | 员工、文化和技术是 SAP 的核心 4 SAP企业战略、文化和员工 孟鼎铭 SAP CEO 在上述几大支柱的指导下，我们加快了对有机创新和战

从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 价值在于无缝对接“集成化、智能化、国际化”的战 略方向，将优质资源精准送达每个角落，助力缩小教 育差距。 面对技术适配、伦理安全与常态化应用等挑战，产业 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 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 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 北京师范大学教授、博士生导师 教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术，

智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的 四层结构，当前正从“算力先行”向“模型 生态构建”与“应用商业化”过渡 02 高端算力为基，垂直行业能 力为王： ◆ IaaS层的核心价值在于销售GPU算力，而 获取高价值的关键在于“高端卡保有量”与 “垂直行业能力模块建设”的结合 04 从直接竞争转向价值整合与 生态赋能： ◆ 为克服SaaS市场固有的销售体系与客户 决策链不兼容等难题，大型云厂商的有 高用量场景：教育科研辅助、药物研发、物理 世界模型、训练仿真推理平台 8 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • SaaS层的价值目标不在于直接盈利，而是作为流量入口，带动云厂商 在IaaS及PaaS的底层能力。在SaaS层的获客路径包括“企业级的降本增 效”、“通用流量级消费产品”以及“AI+硬件”的捆绑销售 智算产业价值路径——云企业价值增长路径 IaaS层增长的商业闭环 行业研读 | 2025/07 10 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • IaaS层的核心价值在于售卖GPU义满足由传统CPU云转向GPU云的产业 价值变革，云厂商获取IaaS价值的关键在“高端卡保有量”与“垂直行业 能力建设”，两者能力结合能够深度绑定头部客户并创造高毛利 IaaS层产业机遇——云厂商在IaaS层的价值实现路径

我们强调协作，绝不是抛弃“分工”，而是在“分”的基础上“协作” 首先，我们要认识到，必须有分工，分工是报酬递增得以实现的基本组成部分 其次，我们也必须了解到，分工对于价值贡献的递增曲线日趋缓慢，价值贡献的关键点在于协同效率，既包括企业 内 各部门之间的协同，也包括企业外组织间的协同 这是由技术及互联网的动态环境决定的 基本原理 1 ： 组织内和组织间协同成为效率的主要来 源 协同并不仅仅是主体之间简单的协作和沟通， 极参与公司管理，基本交由职业经理打理， 他们转而成为财务性股东” 华人企业的小规模，在于“华人非常信任 与之有关系的人”，反之，也同样非常不 信 任自己家族和亲属之外的人 家庭之外的信任匮乏，致使不相关的人很 难组建群体或者组织，如商业企业 赋能组织成员的关键在于，通过结构设计和激励体系相结合，在高度连接的网络中建立基于契约的信任感 福山：《信任：社会美德与创造经济繁荣》 福山：《信任：社会美德与创造经济繁荣》 基本原理 3 ： 企业要建立基于契约的信任体 系 我们一定要建立一种真正的信任， 一种基于契约的信任， 方可在更广泛的网络中构建共生价 值 新范式的关键在于构建或是加入一个“合作主体的共生系统”， 在系统优势下， “ 共生经营” 获得系统效率，在“ 共生空间” 中协同发展， 这才是新时代激活组织的价值创新 基本原理 4 ： 实现从“竞争逻辑”到“共生逻辑”的战略认知转变

以提供管道，也可以 使用管道，成为类似局域网的被连接者。其同时作为管道和被连接者，需要具备 为其他网络提供管道和接受其他网络管道服务的能力。这具体体现在网络的功能 设计中，设计实现联盟网络重点在于： 一、多主体网络互联：通过联盟网络协议（例如服务注册、发现、身份认证、 安全协议等），使多个独立运营的网络（不同运营商、行业专网、私有网络）能 够在受控环境下互通。 二、灵活资源和能力共享 输和用户的公平接入，而垂直行业网络可能更注重特定业务的优先级和数据 13 / 25 的安全性。跨域策略管理通过统一的策略框架，将这些不同的需求整合起来， 实现资源的合理分配和网络的高效运行。跨域策略管理的核心在于策略的制 定和执行。策略制定需要综合考虑各主体的利益和需求，通过协商和谈判达 成共识。 随着联盟网络的不断发展和复杂性的增加，跨域策略管理面临着越来越 多的挑战。例如，如何在保证策略灵活性的同时，确保策略的执行效率和一 教育等多个领域。例如，电商平台可开放商品详情定制、上下架通知、属性 查询等能力，以及用户认证、支付接口、消息推送、数据分析等，为第三方 开发者提供丰富功能模块，加速应用开发和部署，提升用户体验。 开放能力的优势在于促进生态系统发展、加速创新和提升平台价值。它 吸引第三方开发者和合作伙伴，构建丰富应用生态；使开发者快速开发满足 用户需求的应用和服务；提升平台市场竞争力和用户粘性。然而，开放能力 也面临安全

家中外商学院教授市场营销课 程。 云 科特勒咨询集团（ KMG ） 菲利普 · 科特勒及其弟子团队，结合中国化营销实践所著。 菲利普 · 科特 勒 王 赛 作者简介 2 市场营销的魅力，在于让企业具有实现价值的可能，而增长的魅力，在 于让 CEO 看到价值实现的区间。这个区间由企业的愿景、战略意图、 营 销手段、客户价值的计算以及公司战略的设计等路径来 实现，所有 这些 路径，都被王赛博士融合进一个称为“增长五 撤退线： 反向增长的原理 2 8 撤退线：案例 摩拜单车卖给美团，创始人套现 27 亿 元 2 9 从 0 到 1 云 企业如果想设计撤退线， 关键在于做出自己的价值点，比如独特 的科技能力、核心的价值认同。在此阶段，企业都是在做技术和 市场测试，而壁垒性技术和市场的认可直接决定了企业拥有高质 量的增长基因。 从 1 到 n 好的企业家，永远会考虑在最坏情况下的后路。 好的企业家，永远会考虑在最坏情况下的后路。 撤退线主要在于在你的市场扩张后，外部资源方对你的认可，生 态相关型企业会去入股或者购买你的企业股权，所以如何与它们 在增长阶段进行有效连接尤为重要 从增长角度来讲，企业可以分为如下几个阶段：从 0 到 1

务，正以前所未有的速度产生指数级数据量，却又深陷数据分散、系统孤立、决策滞 后的矛盾。研不通产、产不连供、供不联销、销不反哺服的现象普遍存在，“研产供 销服”一体化依旧是行业的长期痛点。 更深层的问题在于，汽车产业的复杂性不仅体现在物理制造上，更体现在数据链 条的碎片化。研发端的 PLM、生产端的 MES、供应链的 ERP、销售端的 DMS 与售后 的 CRM 系统各自独立运转，缺乏统一的指标标准与语义体系，使得数据难以穿透、智 % 与此形成对比的是合资品牌的市场份额被持续压缩，其总体份额从过去的半数以 上，收缩至当前的三成左右，并且仍面临进一步的下行压力。 2. 新能源赛道上的发展差距 造成这一格局转变的根本原因，在于双方在新能源转型速度上的显著差异，这种 差异已构成了明显的发展差距。 以 2024 年 12 月的单月数据为例，主流合资品牌的新能源汽车渗透率仅为 4.8%，而同期自主品牌的新能源渗透率则高达 。两者之间存在巨大差距。这清 晰地表明，当自主品牌的业务重心已普遍向新能源转移，并建立了丰富的产品矩阵 时，多数合资品牌的主力销售产品依旧是市场正在萎缩的传统燃油车。 合资品牌在转型上相对迟缓，其根源在于其“路径依赖”。它们在全球市场拥有 成熟且盈利的燃油车技术、生产和供应链体系。这种历史上的成功，在中国市场快速 变化时，反而成为其战略调整的制约因素。庞大的组织惯性、复杂的全球决策流程、 以及

最合适的专家来处理，提高了处理效率，也降低了计算成本。 MoE 架 构 的 基 本 原 理 主 要 包 括 两 个 核 心 组 件 ： GateNet 和 Experts 。GateNet 的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模型接管处理。而 Experts 则构成了一 组相对独立的专家模型，每个专家负责处理特定的输入子空间。 输入 专家 1 GateNet 输入 图 2-2 MoE 成本异常的具体环节 2. 异常原因的详细分析 3. 定量评估成本超支的财务影响 4. 具体的成本控制建议 示例：请特别关注材料采购、人工成本等关键环节 CARE 模型在工程审计领域的特殊价值在于其对背景的强调和对示例的整 合：背景维度使审计人员能够充分理解工程项目的特定环境和条件约束；示例维 度则通过类比学习机制，使抽象的审计发现转化为可操作的改进方案，增强审计 成果的实践价值。 4. 背景：该项目作为[地区]重点水利工程，其进度和成本控制影响[具体影响] 5. 示例：请参考[类似水利工程]的优秀管理实践，提出切实可行的改进建议 TRACE 模型在工程审计中的核心价值在于其对任务的多维分解：通过将复 杂 审 计 任 务 拆 分 为 明 确 的 请 求 和 具 体 行 动 ， 并 结 合 背 景 理 解 和 示 例 参 考，TRACE 模型能够有效应对工程审计中的复杂性挑战，提高审计效率和准确

式中塑造自身核心竞争力。这是时代赋予我们的使命，也是实现“中国建造2035”的必由之路。 —— 国家数字建造技术创新中心首席科学家、华中科技大学教授 丁烈云 推动AI在建筑企业的落地，核心在于实现建筑行业复杂知识的结构化表达和智能化重构。建 筑工程大模型的构建，正在通过多模态数据融合与对齐技术，打通文本、工程图表、BIM模型等 多模态数据之间的壁垒，提升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大 用 门槛。唯有在行业大模型能力上实现系统性跃升，AI才能真正从“可用”走向“有用”，成为建 筑企业可持续发展的新引擎。 —— 中国建筑股份有限公司首席专家 李云贵 建筑企业推进AI赋能，关键在于如何将通用大模型“训练”为真正懂企业业务的专业化大模 型。实践证明，作为基本路径，通过提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-Tuning）和 检索增强生成（RAG）这三项 行业战略，今天看来，其正在迈入智能化发展的高级阶段。但这并不意味着行业的数字化发展就 已然完备。当前一些建筑企业仍处在数据孤岛、多系统割裂、业务流程未线上化的初级阶段。AI 转型的真正难点，不在于技术本身，而在于如何在基础能力薄弱的情况下实现跃迁。因此，企业 在拥抱AI的同时，更需要系统性补齐数字化短板，夯实数据基础，理顺业务逻辑，重塑组织能 力。只有将数字化能力建设与智能化转型同步推进，才能真正释放AI技术的变革潜力，推动建筑

输出的大盘风险暴露系数作为行业轮动的“顶层约束”，同时行业轮动结果 反哺择时因子，例如，让三标尺中的指标与多因子择时中的宏观因子形成交 叉验证，考虑大盘对行业影响的同时，修正宏观数据滞后问题。 在财务风险识别领域，AI 的优势在于开创性地融合多维度分析框架。通过 结构化财务指标与非结构化文本情感语调的协同分析，构建数值异常检测、 文本语义解析、交易行为分析的三维风控体系。相比 Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 业特性（如公用事业的低利润率）误读为异常信号。例如，某公用事业公司的低 毛利率若处于行业正常区间，即使绝对值低于全市场平均水平，模型也会结合行 业标签判定其为合理波动。 然而，这种行业属性处理的局限性在于其依赖行业分类的完整性与样本的代表性。 若某些行业（如金融）的造假样本量过少，独热编码引入的稀疏特征可能无法充 分表征其风险模式。对此，项目中进一步采用行业分位数校准和代价敏感学习进 行补充——情感