子模块目标与总系统目标存在偏差的情况 ，保证效益最大化。当前 ，端到端模型暂时只被用于感知系统。 模块化与端到端方案对比 基于数据的 AI 大模型将彻底改变自动驾驶算法的底层逻 辑 端到端模型 资料来源：新汽车研究所绘制 感知 模块 规划 模块 控制 模块 鸟瞰图（ BEV ， Bird‘s Eye View ） ，是利用算法将各传感器

的各个领域，对方方面面和相关人员产生广泛影响。目前， AI 的影响力已经显现出来。而随着企业继续扩大 AI 的应 用规模，将生成式 AI 作为重塑的驱动力，它将会开始解 决新问题、创造新发明、改变我们的工作和生活方式， 乃至彻底革新各行各业。 埃森哲调研表明，目前仅有 36% 的企业高管表示其 所在组织已经大规模应用生成式 AI 解决方案，而仅有 13% 的受访者认为这些解决方案在整个企业中产生了显 著影响。面对这一现状，埃森哲致力帮助广大企业更迅速、 有任务完成得更加出色。我们需要思考，随着 AI 不断普 及、涉足更多的陌生领域，会有哪些创新可能与机遇出现。 为真正了解并充分利用 AI 的潜力 ，企业应当创建符合自 身需求的 AI 认知数字大脑，彻底重塑技术在整个组织中 扮演的角色及其与员工互动的方式。AI 将颠覆数字生态 系统的设计、使用和运营方式；出任品牌的形象大使； 并通过为实体机器人注入“灵魂”，使其在物理世界中 大显身手。而当 概要 这才是企业领导者真正需要关注的颠覆性变革。 当前许多企业领导者可能只关注 AI 的局部应用，而 未能从全局视角认识到 AI 技术的整体变革能力。AI 正在构建“认知数字大脑”，这将彻底重塑技术在企 业运营和人们生活中所扮演的角色。 企业领导者须充分认识到，AI 最突出的特性在于 学习能力。当 AI 实现泛化并应用于企业和个人生活 中时，它的潜力远不止提供新功能和新服务。企业用

远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63%的人 认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其 摩 擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。 保险公司预计，人工智能将在未来 3 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 3 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而 出。52%的保险公司高管认

MES 问题与疑惑： 2 • 工业 4.0 和智能制造的本质是什么？ • 企业究竟搞数字化制造还是搞智能制造？ • 政府战略引导与企业实施之鸿沟如何看待？ 1 、智能制造的本 质 2 、企业彻底数字 化 3 、 MES 协会的建 设 3 1 、智能制造的本 质 • 2012 年美国通用电气提出“工业互联网”的概念。 • 2013 年德国提出“工业 4.0” 。 • 2015 年中国提出“中国制造 SCADA 调整 生产 调整 生产 PLC 有线连接 未知所处位置 固定定位 分层次 单一 缩短产品 生命周期 个性化的产品 国际竞争 质量需求 信息和通 讯技术 2 、企业彻底数字 化 ① 数据和信息就是工业 4.0 中流动着的 “血液”。 ② 数字化就是将数据转变成信息，通过网络化和智能化的决策 ，创造有用的价值。 ③ 数字化制造是智能制造的基础。没有数字化制造的基础，智 则，根据数据 分析的结果， 自主作出推理 和选择 快速反应 根据推理和 选择的结果 ，快速地作 出本能反应 2.3.4 MES 智能化，即与智能制造相结 合智能制造的基础是企业生产过程彻底的（完备的）数据化。智 能制造的五个特征中，都离不开数据，必须将数据转换成信息， 形成知识，为智能制造打下坚实的基础。 实时分析 对感知的实 时状进行实 2.3.5 MES 轻量化，即可使用移动终端，如手

驱动的自主决策组织将重塑生产范式。据预测，到 2035 年人工智能 应用率超过 85%，AI 可提升劳动生产率 60%，产品缺陷率降低至 0.05% 以下。这标志着 AI 正通过 感知 - 分析 - 决策 - 行动的自主系统，彻底重构企业价值创造方式。 未来十年，随着 AI 深入千行万业与千家万户，唯有将“AI 普惠”与“AI 向善”融入治理框架， 人类才能真正掌握技术主导权，从而构建一个“以人为本”的美好智能世界。 每个 人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的 AI 大模型，正以前所未见的方式重塑未来。这不仅是一场技 术革命，更是一场认知革命——它彻底改变了我们理解世界和推演未来的方式，令以往所有关于未 来的设想都显得保守。 AI 大模型让算力资源释放“智能价值”，算力网络让 AI 能力渗透“千行万业”，产业智能体 反向驱动大模型与算力的技 环境技术的落地，将进一步降低计算过程中的 能量损耗，推动能效比实现量级提升。 （c）计算架构：从“存算分离”到“存算协同” 当前冯 • 诺依曼架构的核心瓶颈——“存 算分离”导致的数据搬运延迟与能耗，将在架 构演进中被彻底突破。技术路径将呈现清晰的 递进逻辑：首先，当前计算架构正在将异构算 力进行对等处理，消除多 XPU 多部件之间的主 从关系和调度带来的性能损耗，数据中心的算 网融合和全光互联等技术将进一步提高计算效

难以突破的矛盾，管理流程复杂化与运营效率停滞的悖论，员工动能衰减与创新活力匮乏的循环。 六年前的浙江锦华新材料，正是这些痛点的缩影――管理基础薄弱、组织架构紊乱、干部队伍冗余， 而一起重大安全事故更让我们彻底跌入发展谷底。 在生死存亡的转折点上，我们选择拥抱变革，与霍尼韦尔携手开启卓越运营征程。回顾初期，面对“精 益管理是否纸上谈兵”的质疑、“流程优化增加负担”的抱怨，我们曾经历无数个辗转难眠的夜晚。 ● 教练型领导 ● 人才育成 ● 银预与审核 + 正式审核 铜牌认证 ● 铜牌预审核 + 正式审核 会议是组织管理的缩影，更是文化变革的突破口。锦 华以 T 会为切入点，彻底重塑了沟通、决策与执行机 制，成效显著。 传统会议之弊与变革必要性 在导入 T 会之前，锦华的会议系统深陷低效泥潭：周 会动辄耗时 1-3 小时，40-50 人围坐却沦为高管“一 言堂”，员工被动记录、信息遗漏严重；问题出现时， 间层，8:00-8:15，车间主任与职能团队参与）、T3 （公司层，8:30-8:45，高管决策）三个层级，每日 自下而上逐层召开，通过结构化议程、限时 15 分钟、 全员参与机制，实现问题快速暴露与资源精准调配， 彻底扭转传统会议弊端。 3.1 层级职责会议：驱动日常运营革命 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 T 会成功的四个关键原则 第一原则：自下而上，问题驱动 T 会颠覆传统自上而下的会议模式，倡导“基层先发

-> 投递子系统（ DIV ） • 每天 5200 万包裹、每个包裹 50 各处理环节。每天 26 亿消息。 • 6 万各网点、一共 36 亿条可选路由。 • 彻底微服务化，分布式 EDAS • 彻底分布式应用，分布式 MQ 、分布式数据库 DRDS 查询推送子系统 QPS 某新能源汽车监控及管理平台 物联网案例：工业物联网平台之典型案例 THANKS

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动，可按需求配置，支持 支付宝扫码支付 丨无感支付打造枢纽快节奏运转 02. 无人值守 一次开通、永不扫码，彻底解决出场慢的问题 无人值守的杀手锏 一场开通、通行全国，开通只是第一步 包容多种主流支付渠道 多重资金安全保障 先放行后扣费就是快，秒速通行 银联 支付宝 微信 其他钱包 彻底解决交通枢纽停车场进出效率不高难题 丨解决因无牌车、忘缴费出口堵车难题 02. 无人值守 无牌车扫动态码入场

资费稽核精细化 彻底解决资费争议。对用水 / 电计量、盗水 / 电纠纷 等 以前较难认可的问题彻底清晰，为问题追溯提供 数据 基础。 采集方案能及时、准确获取各个站点的用电量信息， 数据通过网络实现智能化上报，提升抄表效率和准确 率。 中国移动