据、云计算、 物联网等前沿核心科技，研制并推出众多的健康医疗创新应用，为 人民健康照护与数字经济发展提供巨大的嫁接赋能价值。 随着健康中国战略及行动计划的分步有序实施，以人民健康为 中心的系统化转型逐步落实，推进构建以全民健康为目标的大健康 生态体系。在此战略背景下，智慧健康医疗作为健康中国的重要组 成部分，其建设的重要性和必要性日益凸显。但是，当前社会各界 对于智慧健康医疗的理念、方法、技术等都尚未达成一致的认识。 智慧健康医疗在我国健康医疗体系重塑的过程中主要发挥两方 面的作用。首先，智慧健康医疗把多级联动的健康医疗服务和应用 进行系统化整合。在过去，不同层级的医疗机构之间有不同的功能 定位，造成碎片化、各自为政的医疗服务状态。现在，通过信息系统、 数字医疗和智慧医疗将各级诊疗机构有机整合，形成一个系统化医 疗服务体系。其次，在系统性的医疗服务体系之上嫁接智慧健康医 疗的手段，立足“三精”理念，为健康医疗服务体系赋能，实现“4E

了AI项目更有效地落地。 将AI和生成式AI融入整体财务转型计划 系统化追踪AI和生成式AI的影响 制定清晰的数据战略和路线图 聚焦短期显著成果与早期影响 逐步构建数据能力和基础设施 推动“串珠式”用例实施 建立AI与生成式AI专项计划 与IT部门建立系统化协作机制 设立专门的AI和生成式AI预算 建立系统化的沟通与变革管理机制 32 所有32种策略的平均值：23% 来源 根据多数企业的实践经验，以数据应用需求为起点的拉式策略有着更短的实施周期和更低的投入成本，是一种更加灵活、 更加敏捷的数据治理策略。 推式策略不针对某个单一的、具体的数据应用场景，而是一个全面体系化的治理过程； 体系化、系统化： 推式策略从数据治理策略（目标、范围、方法和组织）开始，通过专业的数据治理团队进行数据治理的规划、 实施和监督，通过制定数据管理流程规范从源头业务系统的构建到数据的分发、流转，包括数据安全策略与控制， 轻量级平台帮助初创企业以最小的技术投入和最短的实施周期，快速建立起基础的数字化管理体系，为业务快速发展 提供必要的系统支撑。 58 企业数智应用白皮书 进入成长期的企业，随着业务复杂度提升和组织规模扩大，IT建设开始向系统化和专业化方向演进。此时零代码平台 的价值重心转向"经营价值流再造 支撑平台"，即提供一个数据贯通的平台，把各个垂直系统给连接在一起。因此低代 码平台通过打通组织、让业务价值链前后联动，帮助企业在

式聚焦工具升级，通过注入智能算法提升数据处理、分析与 可视化效率，衍生出智能问答、对话式交互、AI增强分析等 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 BI不是简单的技术叠加， 而是通过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企 业从“经验驱动”迈向“认知驱动” ABI应用模式——AI + BI模式 来源：头豹研究院 ◼ AI + BI模式是从技术融合到商业价值重构，AI + BI不是简单的技术叠加，而是通 过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企业从“经验驱 动”迈向“认知驱动” 数据洞察自动化是AI + 决策反馈机制，使得企业能够更快地做出决策，抓住市场机遇，降低决策风险。 知识沉淀系统化是AI + BI模式推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”的关键。在传统 的经验驱动模式下，企业的决策往往依赖于过往的经验和案例，这种模式在稳定的 市场环境中可能有效，但在快速变化的市场中则可能失效。而AI + BI模式通过系统化 的知识沉淀和管理，能够将企业的数据资产、分析模型和决策经验等转化为可复用、 可扩

值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ) 聚焦企业 AI 战略转型的最佳实践 1 3 2 围绕业务场景的提示词练习 提供 AI 原生的即时反馈 4 课程特色 4.3.3 课程形式 4.3.4 课程收益 4.3.5 模块化设计 系统化学习 在线课堂 灵活安排进度 场景化练习 AI 实时反馈 即学即测 社群化交流 构建企业 AI 能力矩阵 赋能企业 AI 转型升级 打造 AI 时代领导力 从基层到管理层系统 培养 AI 实战能力 作为战略目标的一部分，深入融入业务场景，推动创新和增长。 深耕 AI 赛道十载，UMU 凭借丰富的数智化转型实践，致力于打造 AI 驱动型组织，提供 从 AI 战略规划到应用落地的一站式解决方案。用 AI 力系统化提升组织的 AI 认知与实 践能力，实现 AI 与业务的深度融合，以可量化的效能提升和流程优化，为客户创造持续 增长的商业价值。 课程自上线以来，已吸引众多全球 500 强及行业领军企业采购课程，从企业决策层到执

管理工厂各个环节，对数据进行统计汇总，及时呈现数据变化，给工厂管理人员提供数据支撑； 采购协同管理，同步拉动采购物料需求，通过系统平台实现采购订单管理、外购物料库存管理、供应商发 货、退货、检验等管理； 对全过程质量系统化管理，品质数据统计、分析，同时对品质人员的检验能力进行相应的管控； 基于透明的统一过程管理及追溯信息化平台，基于过程数据统计分析实现制程优化改善，实现生产各个关键 要素设备、模具、工装的系统保养维修数字化管理。 采集，MES系统提供报表图 形化展示，极大方便质量人员进行数据分析，提升工作效率近50%； 通过制造执行系统项目的落地实施，实现了油门踏板和变速操控器组装车间的系统化管 理，实现车间生产进度，品质管理以及通过齐套拉动，实现精益化与系统化结合，将核心 的管理数据，提供给管理者作为生产调度和决策的有效依据。 第四章 典型数字化转型案例 项目背景 苏州某公司是一家专注于微型精密制造的国家高

生物发酵生产中，灭菌、CIP 清洗、蒸发 和干燥都是耗能突出的工艺环节。但是随着 生物发酵企业加快国际化步伐，满足欧美等 海外市场日益严格的碳排放标准，已成为企 业开拓国际市场的必要条件。依托于系统化 的能碳管理，企业不仅能够降低运营成本， 还能够有效应对全球范围内的合规要求，为 实现可持续发展和国际化战略奠定坚实基 础。 集成的能碳管理解决方案 SIMATIC Energy 16 . 生命周期服务 西门子生命周期服务为生物发酵企业提 供全方位运维保障。从技术团队支持到备件 管理，从过程监测到预防性维护，再到快速 响应机制，形成了完整的服务体系。 这种系统化的服务模式帮助企业实现从 被动维护向主动预防的转变，不仅提高了设 备可靠性，降低了维护成本，更确保了生产 的稳定性和产品质量，最终实现经济效益的 全面提升。 图 15 数字化咨询服务

法规与港资制造企业实际需求相结合，通过将复杂要求分解为清晰可行的步骤， 辅以实际案例和行业见解，赋予中小企必要的知识，使其能够平稳过渡至低碳 营运，同时保持效率与竞争力。我们深信，在区域绿色转型的趋势下，率先建 立科学、系统化的碳管理体系，将能赢得市场先机，巩固香港制造业在全球价 值链中的战略地位。 碳管理实务指南 – 序言 4 工总将继续与业界并肩同行，协助企业迎接绿色转型挑战，把握机遇。我们期 有消息称，ISO 9001 可能会在 2026 年进行改版，并将气候变迁 的应对纳入到该标准中，要求机构对气候风险及其影响进行评估。 • ISO 14001：环境管理体系 o 目标： 通过系统化的环境管理方法，专注于提高环境绩效。 o 与碳管理的相关性： ISO 14001 为环境管理体系设定了要求，该 体系可以涵盖碳管理。它促进识别重要的环境因素，包括温室气 体排放，并推动公司设定和实现环境目标。 可持续食品领域的领导者。 全面的评估过程，将碳管理从一项合规负 担转变为一个战略机遇。 3.4 采用评级系统的决策过程 为了有效应对常见的决策偏误并妥善管理碳排放的复杂问题，建立系统化的决 策流程至关重要。这样的框架能帮助企业摆脱被动应对的局面，转而主动出击， 实施连贯且具前瞻性的战略。以下介绍采用评级系统的决策过程，正是为弓大 建立这种系统而设计的。它确保决策建立在预先设定的标准上，而非凭直觉或

人。这一“双降”现象（费用降、人员降）表明，在行业增速放缓的背景下，中成药企业正通过优化营销资源配置、提升运营效率等方式应对市场 挑战，行业整体进入精细化运营新阶段。 先行企业已率先完成数字化运营体系的系统化构建，形成覆盖营销全链条的数字化能力。样本数据显示，这类数字化转型先导企业在2023年普 遍实现优于行业平均的业绩表现。这一现象印证了数字化营销转型对中药企业突破增长瓶颈的战略价值，也为行业转型提供可复制的实践路径。 “企业名字”+“数字化”用户搜索数量；声量指数：根据百度指数 “企业名字”+“数字化”资讯数量（时间：从2021年1月至2025年4月） 基数：中成药企业员工，N=63 尝试阶段 60% 实施阶段 23% 系统化运用阶段 8% 整合阶段 7% 体系成熟阶段 2% 中成药企业营销数字化转型所处阶段 数据来源：医百科技《生物医药企业营销数字化转型成熟度调研报告》 数字化转型进程较快的11家中成药企业

高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过 20 多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应 扫码获取更多服务 图表5：我国的 PCT 专利申请量自 2019 年开始位居全球第一位（千件） 来源：Wind，国金证券研究所 国内系统化的竞争力有望延续，进一步提升国内企业长期优势。不同于单纯依靠低成本劳 动力形成的优势，我国制造业尤其是化工行业更多是系统化的综合赋能：①人力成本已经 有明显提升，依靠的是人工效率兑现；②投资拉动并非单纯的装置复制，已经形成产业链、 赛道、区域协同；③装置、辅 息输入到推理机中，将知识库的信息作为辅助分析和控制的信息，协调化工产系统运行。通常有正向、反向、 混合推理几种方式，可以针对性解决化工生产问题。④解释部分。专家系统的各环节紧密结合，解释部分则是 系统化剖析推理机部分提出的方案，便于深入理解。⑤知识获取部分。即系统的学习模块，在反复实践和应用 中来学习新知识，丰富现存知识储备，将化工生产需要的知识适当修改、填充。 来源：《浅谈人工智能技

、数 字化实操以及数字化布局，内容涵盖了产品、敏捷、项目管理、数据分析、AI 办公等 12 大模 块，业内专家结合企业或个人需求，开展培训内容，让学员通过专业的方法论、工具、案例输 入等进行系统化地学习，全面培养学员的数字化思维和能力，针对性和实操性非常强，培养的 同时，对业务课题进行辅导和落地。既提升学员的能力，又能切实解决问题。  数字化理念：从海量数据中精准提炼数字化业务洞察，为决策提供有力依据。 智能体 16.基于其他平台构建 Agent 智能体 17.大模型技术在金融业应 用的思考与建议 18.大模型技术在其他行业应用 全程服务保障 四、培训成果  系统化了解 AIGC 生态体系和发展趋势  系统化了解 LLMS 大语言模型生态体系和发展趋势  掌握大语言模型的基座模型微调方法  掌握大语言模型开发框架 Langchain 的使用方法  全面掌握基于 LangChain 主要研究领域为企业数字化、产业数字化、数字经济建设、数据运营与数据能力建设。是中国 企业架构与顶层设计的倡导者。 六、培训总结 TOGAF 是企业数字化转型的顶层设计，是企业从经营文化，战略转型，到数字化转型的 系统化思想和工具，是我们数字化转型从业务战略到 IT 战略举措和接口。希望通过就地开展 培训，降低大家的学习成本，提高学习效率，不用往返外地，与此同时也建立惠州地区的高端 课程培训体系，通过人才培养赋能企业，实现数字化转型！