设计思维” • 敏捷原型设计 数字蓝图，包括 GP 数字愿景、 计划、技术景观和实施路线图 等。 分析和机器人过程自动化的原 型 13 作为其数字蓝图的一部分，甲方集团采购部必须回答 10 个关键问题 什么 $? 1. 数字蓝图的愿景是什么？ 2. 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 3. 其他公司为解决这些问题做了什么？ 4. 数字蓝图能产生什么价值？ 5. 哪些是推动价值创造的短期、中期和长期举措？ Approach and Deliverables Project Organisation Accenture Digital Assets and Experience Appendix 议程 关键问题 - 我们的观点 15 数字蓝图的期望是什么？ 问题 1 16 设计 计划 根源 制作 履行 服务 设计 计划 根源 制作 履行 服务 设计 计划 根源 制作 履行 服务 1. 数字蓝图的愿景是什么？ 部 / 外部） D/S 实时车队管理，与货 运代理商和承运人集成 通过 VMI 实现 D/S 端到端的 供应链可视性 实时库存信息 分类管理门户 供应商协作平台 为评价拟合度需要回答的关键问题： § 这项新举措为整体蓝图带来了什 么价值？ § 它如何适应整体技术环境，是补 充还是替代现有解决方案？ § 需要哪些政策、流程、组织和治 理方面的改变才能最大限度地发 挥该举措的潜力？

认为，跨组织地协调是主数据管理过 程中地最大挑战，如何处理跨组织地数据不一致问题 是数据治理项目规划和实施所面对地关键问题 • 组织和制度建设：在主数据治理地过程中涉及的数据 量较大，需要企业各方资源进行倾斜，如何适当的创 建规则和制度，激发业务部门参与的积极性也是项目 组所面临的关键问题 • 数据封闭：数据增值的关键在于整合，但自由整合的 前提是数据的开放，不开放的数据既是封闭数据。由 于烟囱式的开发架构导致企业中存在诸多数据孤岛

刘华平，郭迪，孙富春，等. 基于形态的具身智能研究：历史回顾与 前沿进展［J］. 自动化学报，2023，49（6）：1131-1154. ［19］ 沈甜雨，陶子锐，王亚东，等 . 具身智能研究的关键问题：自主感 知，行动与进化［J］. 自动化学报，2025，51（1）：43-71. ［20］ 周乐鑫 . 人工智能评测新范式：解锁 AI性能的可解释力与预测力 ［EB/OL］. ［2025-05-12］

道性能，了解竞争对手的经营情 况，以便及时地推出服务措施，满足客户越来越个性化的需求。如何在现代企业竞争 环境中充分利用自己的综合业务优势、保持并增强市场竞争能力，也是电信运营商亟 待解决的关键问题。 电信运营商经过长期的发展，现有的基础数据已经逐渐丰富，但是普遍存在一个 共同要面对的情况，就是这些基础数据源的数据相对独立，关联性小，但只要一旦能 够充分利用这些数据，那么经过整合的数据的利用价值将大大提升，为整合成具有分

体、制定规则，并 通过数字化工具逐步推进。 优先治理关键业务场景数据，让数据为业务服务 数据治理的最终目的是服务于业务，企业应优先解决因数据缺失或应用不当而影响业务的关键问题，从试点或关键业 务场景入手，让企业能更快看到数据治理的成效，增强信心并逐步扩大数据治理范围，而不是一开始就覆盖整个企 业。 8 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 多维度评估治理成效，实时调整推进项目成功

依托鲲鹏DevKit进行5G融合计费系统的原生开发 3 引入鲲鹏BoostKit特性实现关键性能加速 案例详细信息 case Details 1. 行业痛点导向的技术突破概述 行业痛点及关键问题：  技术融合，5G与人工智能、物联网、云计算等技术的深度融合，推动网络智能化和服务个性化 61 智慧行业应用类-智慧通信  业务量激增，5G计费内容、量纲、网络切换、位置切换，请求较4G翻几番，PaaS稳定、跨网络 AI 视觉检测可以显著降低企业的人力成本。 96 智慧行业应用类-智能制造 案例详细信息 case Details 1. 行业痛点导向的技术突破概述 1、AI 视觉行业目前存在一些痛点和关键问题。一方面，数据质量和数量的要求较高，标注准确的大 规模数据集获取困难，且数据的多样性不足可能导致模型的泛化能力受限。另一方面，算法的准确性和 稳定性有待提高，复杂场景下的识别准确率仍有提升空间 效、可靠的视觉解决方案。例如，在智能安防领域，能够准确识别各种异常行为和可疑人员；在工业自 动化领域，实现了高精度的产品检测和质量控制。 2.4 总之，申报案例通过技术创新，有效地解决了 AI 视觉行业的痛点和关键问题，在性能、安全性 和可服务性等方面具有突出优势，处于业内领先水平。 2. 行业实际应用效果 申报的 AI 视觉案例在实际应用中取得了显著效果。 1、在应用规模方面，已在多个行业广泛应用，包

。技术突破解 决了“具身智能能做什么”的问题，而应用场景通过“需求定义价值、 头部带动规模、数据反哺技术、细分填补空白”的多层作用，解决了“具 身智能该做什么、怎么做成规模、怎么持续升级”的关键问题。 16 四、影响具身智能产业变革的间接变量：资本 （一）中美具身智能产业链各细分融资均值对比 从具身智能产业链整体融资结构看，中美两国在细分方向的融资 结构存在显著差异：中国偏向“硬件先行”，美国则更注重“数据与算

训机器人有关 。对于大多数工作。 责任正在改变而不是消失。工作的组成部分正在消失。正在消失的零件是 可以自动化的死记硬背的常规零件。工作中越来越重要的部分是分析思维 、战略制定和推动变革。关键问题是工作方式将如何改变，哪些角色将经 历大量变化，哪些角色将经历很少变化，以及所有这些变化将以多快的速 度发生 - 短期或中期 ？ 这些问题的答案可以帮助提供工人需要重新掌握 技能的信息 ，为

联网的故障也在时刻给金融核心应用的运维敲响警 钟。在此背景下，近年来金融领域客户提出了核心业 务的“1-5-10”目标，即：1分钟发现故障、5分钟 定位、10分钟恢复。要实现这个目标必须要解决以 下关键问题： 如何尽可能地少出问题 首先，需要有一个完善的运维规范和流程来保障运维 流程合规；其次，核心应用需要全局的高可用设计， 从架构层面避免单点故障；最后，企业还应具备完善 的风险管理体系，可以对识别到的风险举一反三快速

支持快速回复：如：不返回主页面通过下一条按键逐条回复。 • 问题分析解决时支持与供应商、BOM 项相关联 • 支持关键字段（如：功能\模块、失效模式等）的自动识别，当超过规定重复次数的自动推送、 提醒汇总入关键问题点库管理。 • 支持关键字段（如：功能\模块、失效模式等）的自动识别，当超过规定重复次数的自动推送进 行上报机制，并强制进行 8D 方式的分析 • 问题管理中的模块/单元/功能/零件与 FEMA