立足GenAI时代 构建企业智能化发展新格局 ⸺ 企 业 AI 开 发 与 技 术 实 践 白 皮 书 第一章 GenAI时代，智能化发展新格局 1.1 大模型能力持续进阶，为企业数智化发展带来无限想象力 1.2 多方合力助推大模型与行业加速融合 1.3 智能体重塑企业，深度影响未来企业发展模式 第二章 企业智能化实践基础和关键行动 �.� GenAI时代企业智能化发展的挑战 2 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 第一章 GenAI时代 智能化发展新格局 �� 1.1 大模型能力持续进阶，为企业数智化发展带来无限想象力 大模型作为新一代人工智能发展的核心驱动力，正以快速演进的态势引领GenAI迈向全新发展阶 段，并在企业数智化转型进程中展现出强大的生命力和变革潜力。 大模型的快速、持续进化，使其 续创出新高，但同时新的技术范式出现， 降低后训练和蒸馏门槛，推动模型效果提升和AI普惠，激发AI应用快速普及。 IDC的中国智算基础设施服务市场预测数据显示，GenAI IaaS需求维持高位增长，2024-2029年间 GenAI IaaS训练需求的年复合增长率为30.8%, 推理需求的年复合增长率更是高达89.3%，表明智 算基础设施底层增长逻辑仍在持续。而与此相对应的其他AI IaaS即传统AI的需求继续下降。

录 目 录 DIRECTORY AI 赋能安全的机遇与挑战 面向未来的安全架构洞察 AI 安全平台合作落地路径 AI 赋能安全的机遇与挑战 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 GenAI 技术向普惠应用发展 人工智能领域的智能和推理水平不断提升， Transformer 为后续大模型提供了基础架构， ChatGPT 通过预训练和微调实 现了自然语言处理的突破，而 DeepSeek 全新 一代的 “知识表示和调用方式”。 Transformer ChatGPT DeepSeek R1 24 年 9 月， OpenAI 推出 o1 推理模型，闭 源，每月 200 美元 GenAI 为网络安全带来全新机遇和想象空间 漏洞挖掘 文档管理 代码审计 数据资产识 别梳理 权限治理 规则编排 行业百科 事件聚合 分析决策 漏洞修补 情报检索 根因挖掘 模拟 从大模型“涌现”能力的基本特性出发：①超强的语言 / 语义理解能力；②海量知识嵌入和检索能力；③文本生成和推理能力；④ 任务规划与工具使用。找到“安全场景”与“文本语义”、“工具智能”的契合点，重塑各领域安全应用。 GenAI 已经在部分安全领域，取得显著效果 告警研判精准率： 95% 误报纠偏准确率： 99% 2 人 + 安全运营大模型 ≈ 25 人 + 传统安全运营平台 安全运营大模型 检测精准率： 96

提高效率是追求可持续发展和 ESG 的主 要原因 数据划分 逆境将加速转型 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 工业 GenAI 革命：从愿景转向现实 新兴技术引领行业变革 不断上升的网络威胁以及对风险和 复原力行动的影响 在过去的十二个月里，生成式人工智能 (GenAI) 在 技术优先级排行榜上一路飙升，对嵌入这一变革性 技术的工业应用产生了强烈的需求。 为了补充和扩大劳动力，协作机器人、自主移动机 的企业预计在 2024 年在 其运营中使用 GenAI 94% 的企业希望通过采用智能制造 技术来维持或增加员工队伍 81% 的企业计划在 2024 年底前使用 可穿戴技术 2024 年，变革管理是与劳动 力相关的首要障碍 网络安全被列为雇主在 2024 年寻 求的头号技能 GenAI 在投资回报方面排名第二， 仅次于云/SaaS GenAI 是未来 12 个月内技术投 资的头号新领域 成果，只有云/SaaS 才能 带来比 GenAI 和因果关 系人工智能更高的投资 回报。 人工智能/机器学习能带来比所有其他智能制 造能力更大的业务成果。 人工智能用例可带来成果，提高投资回报率 最 大 的 投 资 回 报 问题： 在过去的 12 个月里，贵公司投资的技术中，哪一项的投资回报率最 高？ 选择前 3。基数：1562 云/SaaS GenAI 或因果关系人工智能 5G 人工智能/机器学习

_ 02 在全球研发格局深刻重塑的今天，项目管理正从企业内部的效率工具，跃升为构建核心竞争力的战略 基石。我们正站在一个关键的转折点上：生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）正从技术实验走 向规模化应用，推动中国研发组织从“数字化协同”迈向“智能化重塑”的新阶段。 PMI 中国与飞书项目携手，基于对数百位资深研发管理者的深度调研与实战观察，发布《2026 中国 调研数据表明，领先的研发组织正经历从“局部效能优化”向“系统价值创造”的战略跨越。 这一核心演进，主要由以下四大关键维度驱动： 这些宏观脉络，正通过以下十大具体趋势落地，深度渗透研发项目管理的每一个环节。 GenAI 不再是实验性技术，正深度嵌入研发项目管理全流程，从“辅助支持”走向“能 力增强”甚至“自主运行”，核心价值也从“效率工具”升级为“创新伙伴”。 AI 全面渗透 项目管理的颗粒度细化至“人机协作”层面。AI “流程控制” 转向 “创新赋能” 2026 中国研发项目管理 十大数字化趋势 PMI 最新研究显示，在组织层面，全球范围内超半数项目应用 AI 的组织数量激增 86%。 在个体实践层面，43% 的 GenAI 用户已将其用于超过半数的项目任务中。数据充分印证，AI 已不再是边缘辅助工具，而是深度渗透研发管理全流程与核心环节，成为重塑行业格局的关键 变量。 随着 AI 日益承担数据分析、进度跟踪

析和探讨，以 期对金 融行业的智能化和数字化转型提供参考。 》 01 金融机构数字化转型核心痛点与思考 》 02. 从金融机构的数字营销场景谈起 》 03. GenAI 赋能买方投顾和保险业的数字化 》 04. DeepSeek 如何推动金融行业数字化转型 ? 》 05. 券商、保险、信贷、供应链金融及金融科技机构的业务逻辑痛点和数字化价值 的正确引导 ; 2.3 解决之道 : 数字营销体系建 设 数据来源 : 九枝兰，中信建 投 2.3 解决之道 :GenAI 赋能 据麦肯锡研究， GenAI 的潜在价值 ( 约 75% ) 主要是四个方面 : 客户运营、营销和销售、软件工程、产品研 发。 GenAI 赋能内容营销，解决“脑力活中的体力活” 图表 5: GenAI 赋能内容营销 敏捷化 自动化 智能化 高质海量 千人千面 更好转化 • 自动化生成问卷、对话式 AI 访谈 • 结合更多元的数据范围 • 大批次分析非结构化数据 ( 量化分析 ) • 将复杂数据分析过程可视化为图表和图形

AN White Papers & Industry Reports & ODA, etc. • • • • • AN Project • Self Healing Domains • GenAI for Autonomous Networks • Digital Twin for Decision Intelligence • AN Technical Architecture • Autonomous 大模型赋能运营商数智化转型，加速高阶自智 洞察分析 GenAI快速发展：在通信产业中，低空经济、物联网、车联网、沉浸式XR等新兴业务的涌现，对推进数智化转型的电信 运营商提出了多重挑战，包括如何有效控制运营成本、满足用户体验的持续提升需求，以及应对日益复杂的网络架 构。同时，新一轮科技革命的深入推进，尤其是生成式人工智能（GenAI）的快速发展，正成为企业新质生产力的重要 驱动力。根据G 驱动力。根据Gartner预测，企业在生产环境中应用GenAI相关技术的比例将从2023年的5%激增至2026年的超过 80%。此外，大语言模型、提示词工程、多模态技术等预计将在未来2至5年内达到技术成熟期，进一步推动产业智能 化进程。 智能体已成为2024年生成式人工智能的核心技术之 一。凭借自主学习、任务执行及多任务协作能力，智能 体为电信运营商的智能化转型提供了全新的路径。通 过部署智能体，运营商能够实现网络管理和优化的高

业务线使用通用人工智能 （49% 比 33% 总体）。 4倍可能性 需持续更新 他们的风险管理计划以减轻 云风险。 计划部署通用人工智能工具 对于网络防御（44%） 与27%）相比。 不同意 那“GenAI将导致一场灾难性的” 网络攻击（33% 比 22% 总体）。 网络威胁不仅针对大公司，也针对初创企业。考虑到它们常常在快速的环境中进行运营，这种环境对 知识产权保护、客户数据保护以及维护股东信 现在，让我们深入探讨构成网络安全威胁的因素以及生成式人工智能（67%）和云计算技术（66% ）的作用。 景观正在演变。值得注意的是，在过去一年中，网络攻击面已扩大，这使得公司更容易受到复杂威 胁的侵害。通用人工智能（GenAI）还可以降低不太复杂的威胁行为者的进入壁垒，使他们能够大 规模地制定有效的网络钓鱼攻击和深度伪造。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全初创公司操作手 册 13 展示选择“显著增加”或“略有增加”的合计百分比 ，并与客户 和投资者建立信任。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册：面向初创 公司21 为了使这些原则得以体现： 加密静止或传输中的敏感数据。 考虑将通用人工智能（GenAI）作为网络安全防御策略之一。 为了转向更主动的方法，首先要进行全面的网络风险评估。这包括实施上述核心网络安全原则：保 密性、完整性和可用性。进行彻底的风险评估有助于识别整个组织中的潜在威胁和漏洞，使初创企

intelligence in machines. Machine learning extends this by working with larger datasets. Generative AI (genAI) goes further to enable content creation without the need for defined input parameters. Given the right use case. Figure 14 Examples of telco-specific use cases for AI Source: GSMA Intelligence GenAI Machine learning Core AI Sales and marketing Personalised service creation Predictive maintenance system to enhance network defence. Meanwhile, Vodafone, in collaboration with Google, is using genAI to enhance the network lifecycle. However, there is a growing shift to developing solutions for

年中国公有云 laaS+Paas（仅国内）市场份额 .....22 图 11 2024 上半年中国智算服务市场分布情况 .............. 28 图 12 2024 年上半年中国 Top5 GenAI IaaS 服务厂商市场份额 29 图 13 Top5 智算集成服务厂商市场份额（右） ..............30 图 14 2024-2028 年中国 AI 服务器市场规模 ..... 务；AI IaaS 是指供应商以租赁形式为客户提供一站式智能算力服务，并由供应商 提供后续的运营及运维保障，具体又分为生成式 AI（GenAI IaaS）和 非生成式 AI（Non-GenAI IaaS）两个细分市场。 智算服务市场整体增长迅猛，GenAI IaaS 市场表现尤为突出。 根据 IDC 发布的《中国智算服务市场（2024 上半年）跟踪》报告显 示，2024 年上半年，中国智算服务市场整体规模达 39%，同比增长168.4%；GenAI IaaS市场规模为52.0亿元，占比35.6%， 同比激增 203.6%，成为推动行业增长的核心力量；而 Non-GenAI IaaS 市场则呈现收缩态势，规模为 37.1 亿元，占比 25.4%，同比下降 13.7%。 图 11 2024 上半年中国智算服务市场分布情况 深企投产业研究院 29 资料来源：IDC，深企投产业研究院整理。 GenAI IaaS

理环境安全）基础上，重点关注以下新安全领域。 1、应用安全：关注生成式人工智能（GenAI）安全 数据中心应用安全的发展与信息技术架构的迭代深 度绑定，整体可划分为单机应用安全、Web应用安 全、云原生应用安全和生成式人工智能（GenAI） 安全四个核心阶段。当前的人工智能阶段，基于大 模型的GenAI融入应用（如智能客服），威胁从数 据、代码扩展至模型、交互行为安全。新型提示词 3 3 应 用 安 全 发 展 历 程 图 3 - 3 2 “ 五 横 三 纵 ” 安 全 防 护 单机应 用安全 Web应 用安全 云原生 应用安全 生 成 式 人 工 智 能 （GenAI）安全 -1990s 2000s 2010s 2020s- 攻击技术有限、扩散慢， 已知威胁单点防御为主 典型攻击： ·本地病毒/恶意脚本等 典型攻击： ·SQL注入/XSS跨站攻击等 典型攻击： 网络边界安全 物理环境安全 随着GenAI在文本生成、代码编写、多模态创作等 场景的广泛应用，其“黑箱”特性引发的不可控问 题逐渐凸显：虚假信息传播、隐私数据泄露、不良 内容生成及对抗攻击等风险，威胁个人权益、企业 数据安全与公共秩序。因此，GenAI安全护栏作为 “规则约束+技术防护”的核心机制被提出，旨在 平衡技术创新与风险管控。通常而言GenAI安全护 栏具备如下四重防护能力：