研发能力 数据能力 落地举措 运用第一性原理，思考“用户价值” 温度 客户体验优化 | 贴近客户所需 效率 降本增效 | 优化流程 智能 数智化决策 | 全局最优化配置 专业 精细化管理 | 记录、追踪、可量化 内生动力 组织与文化 团队是战略落地的基础，文化机制是最强大的精神动力。没有组织与文化，战略落地无从谈起 战略 数智化一定是一把手工程 团队 学习能力 | 自驱力 成效：实现成本和效率最优，引领公司高质量发展，持续巩固轻资产优势 www.top100summit.com 数 智 华 农 2 . 0 经营决策 数字化 客户经营 互联化 销售运营 智能化 管理流程 精细化 产品风控线上化 全 面 打 造 数 智 化 运 营 决 策 中 心 数字化对保险的改变已成必然趋势 数字化转型是华农优势，也决定华农未来 自上而下 总分公司 协同发展 建设数智华农，引领重构核心业务价值链 在人员报表维度上，将人员按照性质分为自研人员、外包人员，可以随时关注到各类人员的需求处理数、投 入工时等指标体现人员差异。 • 数据进行归集，建立个性化指标报表，实现个人与项目的闭环管理。 • 将数据维度从项目级别，细化到资源、需求维度，按项目需求和人员等维度制定出相应报表。 www.top100summit.com 数智化-数字化管理进入深耕阶段 数据中台 利用数据采集整合，数据提纯加工，数据服务可视化的能

的发展潮流，并期望以此开启新的增长。 但认知上的共识并不意味着实践中的成 功。在投入大量人力、物力、财力进行数字化 相关的平台与系统建设后，越来越多来到数字 化中局的企业才发现，光靠大规模的数字化建 设而没有精细化的内部运营管理做支撑，无法 持续响应业务迭代发展的要求，大刀阔斧的数 字化变革也就很难带来理想的价值产出。 这是勤达睿（Kyndryl）在三十多年的实战 中总结出来的经验。作为原 IBM 全球信息科技 以友邦人寿和阿里巴巴为例。在传统金融 行业中，友邦人寿是数字化运营的成功典范。 友邦构建了自己的数字化转型路径——TDA （Technology，Digital，Analytics）战略，以 促进内部管理的细化和客户服务的专业化。基 于 TDA 战略，友邦利用海量数据洞察为运营、 后台体系的设计、产品开发、服务设计，以及 渠道升级提供精准的指导，让营销人员得以在 日新月异的市场中对于客户需求了如指掌，并 展的。而对于很多企业来说，受制于长久以来 积累下来的传统组织文化，跨部门的横向联动、 涉及多方的资源调度和工作协同等较难执行。 其次是，数字化转型是一项系统性工程， 需要全面厘清智能化应用场景，全面提升经营 管理的精细化、智能化程度。 目前，企业在运营上的举措通常包括引入 敏捷文化、梳理业务流程、开展数据建设、优 化系统、利用技术提升操作效率等。这些通过 解决点状问题来提升效能的活动，其实还是传 统思维下的运营方式，虽然会有一定效果，但

，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和 配方产品集合等要求，缩短和国际龙头之间的软实力差距，建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道， 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域； AI 升级已经有了明显的进步。 从化工行业的所处赛道来看，不同的产品的生产和经营模式有明显区别，AI 形成的行业 影响也有快慢、维度之分。化工从大的赛道上看，具有大宗和精细的明显差别：  精细化工：运行以产品市场为核心，通过技术、平台、研发、客户等维度兑现产品销 售市场，以高精度、新产品、新型号、定制化等维度保证产品竞争力，借助市场运行 兑现成产品盈利空间，具有高壁垒、稀缺性、不可替代、独特有竞争力的工艺等属性 或缩短时间，或优化结 果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化，模拟改造等维度支撑成本改善。 图表3：化工在 AI 助力下拓品、降本有望同时发力 来源：国金证券研究所绘制 精细化工 大宗化工 运行核心： 产品市场 运行核心： 产品生产 相对成本优势 →周期上行有 弹性，下行有 底部支撑 技术溢价、稀 缺性溢价→盈 利空间高 成本管控、稳 定生产 高精度、新产

发展形势 展望 2025年，我国网络安全领域在政策引导、产业发展、技术创新与全 球治理中取得显著进展，AI安全、算网融合等新兴领域的专项监管框架 初步成型，数据分类分级、跨境流动等实操标准逐步细化，数据安全治 理、车联网安全、低空经济安全等细分赛道发展迅猛，在多极化治理格 局中的话语权与影响力进一步提升。展望2026年，全球网络空间治理将 呈现合作深化与竞争加剧并存的复杂态势，技术革新与安全风险同步升 （四）完善数字化转型安全保障支撑 一是细化网络安全法规政策实施细则，围绕数据分类分级，加快制 092 中国工业和信息化 发展形势展望系列 定各行业重要数据目录与核心数据识别标准，明确数据全生命周期安全 管理要求；针对数据跨境流动，完善安全评估、标准合同等配套机制， 建立数据跨境流动安全监管平台，实现全程可追溯、可管控。在关键信 息基础设施保护领域，细化运营者安全责任清单，明确安全建设、监测

等。通过这种方式，实现人人参与开发、全员便捷使用、 客户广泛受益、社会普遍应用的良好局面，从而最大化 地发挥智能体 Agent 在各个领域的潜力和价值。 当然，还可以进一步开发适用于各个部门、不同经 营机构，甚至细化到一个小组层面的智能体。这些智能 体能够高效地完成一系列具有共性的工作任务，从而显 著提升工作效率和协同能力。通过这种针对性的开发， 不仅能够满足不同层级和单位的特定需求，还能确保各 项共性 平台，确保业务数据在行内处理，杜绝信息泄露风险。 大幅减少对资源消耗巨大的全量模型微调依赖，转 向以工作流编排为核心，辅以提示词工程、RAG 技术 及轻量级自定义组件开发，低成本实现场景适配。 ①精细化工作流编排：拆解、串联复杂任务。 ②深度提示词工程：引导模型按照用户要求进行分 大型银行凭借资源优势抢占 AI 大模型高地，中小 城商行如何破局？作为一家扎根福建、服务“地方经济、 中小企 体 普遍面临机遇与挑战并存的复杂局面，主要体现在以下 几个维度。 （1）政策红利持续释放。“十四五”规划明确提 出加快金融机构数字化转型，为行业发展指明方向。一 系列政策文件的出台，进一步细化了转型路径，为券商 数字化发展提供了有力支撑。 （2）技术赋能效应显著。大数据、云计算、人工 智能等前沿技术的深度应用，正在重塑证券服务生态。 技术协同产生的乘数效应，不仅提升了服务效率，更催

基于大象流自动识别与智能调度，实现网络级智能负载均衡， 达到全网资源利用率最优，提升投资收益比。  通过算力业务应用感知和流级精细化调度，支撑差异化算网产 品和服务的商业创新。 （4）智能运维、安全可靠  实现高精仿真，消除因配置差错导致的网络事故。  打造精细化业务监测能力，实现全网资源与业务实时可视。  基于网络实时监测和故障快速感知，实现故障自动定界定位。  按用户或业务类 聚导致的瞬时速率波动；一方面为 PFC、ECN 等流控机制提供足够 的反应时间窗口。此外，设备需具备缓存队列动态调度能力，实时感 知业务流量变化以优化缓存分配策略，实现物理资源与业务需求的弹 性匹配，支撑基于 SLA 的精细化业务保障。 （3）大象流拆分及负载分担 单条大象流带宽大、历时长，在与普通数据流混合转发时，极易 出现部分链路拥塞、部分链路空闲的现象。这不仅导致网络全局负载 不均，而且导致因拥塞而出现的 RDMA 传输层信息划分多条子流。以此为基础，结合 Hash 算法优化实现 基于子流的大象流负载分担，最大化网络吞吐与链路利用率。 算力城域网白皮书（2025 版） 24 （4）流量实时统计与上送 为实现流量的精细化管控，算力城域网设备需具备流状态表，通 过对流/子流的速率、类型、优先级、QP 对等特征的实时统计，识别 需重点保障的业务流和控制流。再基于 Telemetry 技术周期上报功能 将流信息上送

碳管理、项目 碳评价、产品碳足迹等政策制度和管理机制。这意味着碳排放将成为各 类主体绿色低碳发展的重要评价指标。从地方来看，2026年，我国将把 碳排放双控指标合理分解到各省份，各省份将进一步细化分解，压实地 071 市及重点企业控排减排责任。绿色能源资源禀赋、产业碳排放强度等低 碳要素正在成为地方政府招商引资、产业扶持的重要考虑因素。从行业 来看，我国正在开展重点行业碳排放核算，将适时建立碳排放监测预警 是推进创新标准引领。推动完善光伏、新能源汽车、绿色智算、绿色船 舶、绿色航空、绿色电力装备、绿色轻工、环保装备等绿色低碳产业领 域标准体系，支撑绿色发展新动能培育。强化绿色算力基础设施、数字 化能碳管理、人工智能赋能精细化管理等数字化绿色化协同标准支撑。 三是推动标准提升更新。着力推进工业节能节水标准制修订，不断扩大 覆盖范围。推动绿色制造标准迭代升级，加快完成绿色工厂、绿色工业 园区、绿色供应链等评价通则标准制修订，持续完善重点行业绿色工厂

如基因测序、 新药研发、宇宙模拟等，分布式调度能汇聚全球顶级计算资源，为复 杂科学问题求解提供前所未有的算力规模与效率。对于人工智能产业， 尤其是大模型的训练与推理，异构算力调度可将计算任务精细化拆解， 精准匹配到最高效的处理单元，最大化计算效率，加速 AI 在各行业 的研发与应用。在工业互联网、智慧城市、自动驾驶等实体经济领域， 实时感知能力与低延迟调度决策是支撑高级应用落地的关键。而开放 ，进而大幅提升资源 利用率与任务执行效率。 从应用场景的视角出发，不同行业对分布式算力感知与调度系统 提出了丰富多样且标准日益严苛的要求。在工业互联网领域，为切实 达成生产过程的实时控制与精细化优化，对算力的实时性、可靠性以 及精准性提出了极高要求。生产线上的设备运行数据需要在毫秒级的 极短时间内完成处理与深入分析，以便及时、精准地调整生产参数， 确保产品质量的稳定以及生产效率的提升。在智能安防领域，随着视 该技术面向算力泛 在部署、需求多元涌现的发展趋势，突破传统集中式资源调度的局限， 构建了具有层次性、自治性与协同性的资源感知与调度架构，可对分 布在云、边、端不同层级、不同地域的算力节点进行精细化建模、动 态化评估与灵活化编排，有效提升资源使用效率与业务响应能力。本 章以典型业务场景为切入点，展示分布式算力感知与调度技术在赋能 数字社会和智能产业中的关键价值。随着技术体系的持续演进和应用

大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 算机视觉的多尺度图像特征）创造了条件；在软件方面，分布式训练 框架、预训练大模型、多模态数据处理等技术也通过精细化算力管理 提升了大模型的训练和推理速度，为机器人的大规模应用提供了基础 支撑。 2 （二）“机器人+人工智能”是新一轮大国竞争的关键 全球各国纷纷出台相关政策，抢滩布局“机器人+人工智能”产 学习、强化学习的方法，机器人可以通过训练学习数据以模仿人类， 甚至通过与操作对象或环境进行交互实现非结构性的复杂操作和自 主导航。 2、三种应用模型及其组合催生出多种功能的机器人 运动控制类模型推动传统工业机器人升级为“能精细化控制”的 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 在多个行业已 经实现了大规模应用，在市场效率竞争和小批量柔性生产趋势下，企 业普遍存在对智能化机器人的升级需求；二是机器人功能的拓展，随 着机器人模块化设计和柔性控制技术的成熟，工业机器人的精细化程 度和灵活性显著提高，原本无法被取代的喷涂、焊接场景也逐步开始 应用机器人。 此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。一 是“机械臂+操作优化模型”模式，AI 应用的主要目标是提高操作精

都众 多指标的管理，对工程项目的全生命周期管理提供了重要的决策支持。 2.知识管理体系智能化升级 ：腾讯乐享为五环构建了包含近20个部门、约2000个分类和4万余篇文档的系统化企业知识库，通过精细化标签管理，确 保了企业知识条理清晰、易于查找。AI问答的深度融合应用，进一步提升了知识检索和学习效率。更重要的是，系统可以将老专家的隐性经验转化为 可传承的组织过程资产。 成果及价值 “智改数转”项目 2.弹性架构降本：基于TCE建立laaS/PaaS/DevOps一体化的技术架构支撑体系，持续降低TCO，用较低的成本实现业务的弹性和可伸缩性；提升 结算公司各业务单元基于云平台资源使用的全成本精细化核算的管理能力。 3.云化迁移创新：基于TCE支撑结算公司业务上云，实现核心清结算业务系统的平滑迁移。通过微服务化和容器化，实现技术平台的统一；通过分布 式的云架构提升架构的灵活性和可扩展性，更好地支持业务创新发展。 统一运营运维：实现一体化管控，通过统一访问入口、统一权限控制、统一管理工具、统一编排能力提升了管云效率，降低管云成本；实现智能化 运维，通过主动预警、问题定位、自动修复等降低运维操作的学习成本，规范运维动作，更好的保障安全生产；实现精细化运营，提供服务目录管 理、流程审批、账单计费和运营增效等能力。 成果及价值 中国航空结算云平台建设 中国航空结算 有限责任公司 中国航空结算有限责任公司前身为“中国航空结算中心”。自200