进建 议 www.top100summit.com 转型五大环节 战略层面，企业一把手要高度 重视，并制定数字化战略。 架构层面，要进行企业架构设计， 制定目标蓝图，并形成项目组合 和实施路线图。 数字化的企业架构具有数据化、 智能化、敏捷化、生态化和体验 化5个特点。 建设层面，主要是企业架构实施、 数字化组织文化建设以及数字能 力建设等三方面。 运营层面，数字化运营才会产 生实际业务价值。 全局规划周期是一个完整的 SABOE循环。 • 年度/半年计划周期是数字化 战略规划落地的周期，以半 年或一年为一个阶段进行落 地。 • 在年度/半年计划周期结束时， 进行评估-工作总结和复盘， 对实施路线图进行校准。 • 年度/半年计划周期是一个 BOE循环。 www.top100summit.com 转型五大原则 战略引领原则 架构为纲原则 数据驱动原则 场景牵引原则 业技融合原则 元素，为具体企业架构设 计提供指导，是内容模型 的核心部分。 数字化工艺流程包括架构 愿景、架构原则、架构标 准、架构约束、架构组织 和架构需求，是架构工作 长期开展所需要建立的架 构治理要素。 项目实施包括路线图、项 目组合、项目、业务用例 和资源等，用于将架构设 计成果具体落地实现。 4A架构 数字化工艺流程 项目组合 www.top100summit.com 数字化企业架构框架DEAF-过程模型

640GB+ H100 集群 不可行 超算 / 云计算 DeepSeek-R1 + ollama + AnythingLLM DeepSeek-R1 + ollama + Dify ChatBI 技术路线图 <2015 2016-2019 2020-2021 2023- 2021-2022 纯学术探索 核心技术 NL2SQL 技术缺陷：精度低 检索式 BI 核心技术：基于检索的 NL2SQL

资料来源：知乎@十一号组织 1.2ADAS商业化落地进程评估 1.2.1商用车ADAS应用渗透率研究 商用车ADAS应用渗透呈现显著的区域分化与车型结构性差异。在欧盟，受E- NCAP2025路线图强制要求驱动，自2022年7月起所有新认证商用车必须标配 驾驶员监控系统（DMS），疲劳驾驶提醒功能渗透率已达23.4%[1]；中国则聚 焦‘两客一危’等高风险运营车辆，通过《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行 额度免费发放等手段，间接扩大L2+级智能驾驶车辆的终端渗透基础[3]。 值得注意的是，政策传导并非单向执行，而是呈现标准制定、跨部门协作与地 方执行的深度联动：工信部牵头制定《智能网联汽车技术路线图2.0》，公安部 同步修订《道路交通安全法》实施细则以适配L3准入，住建部与交通运输部联 合推动‘双智’城市基础设施改造，形成‘技术标准―法规适配―基建支撑’三位一 体响应机制。这种协同机制直 引擎的厂商，在端到端大模型 范式转型中面临架构重构成本；而早期押注BEV+Transformer路线的企业，则 在数据飞轮构建与算力基建投入上形成竞争代差。专利不仅是法律资产，更是 技术演进路线图与产业话语权的具象表达。 参考文献 [1]研报：《人工智能在自动驾驶研发中的应用》，页码38。 [2]新闻：《智能网联汽车从技术突破向规模化落地迈进》，2025-12-12。 [3]新闻：《

行的技术需求。这种供需错位导致建设成果不适用、不好用。此外，技 术本身无法自动打破旧有体系的桎梏，组织变革和流程再造的滞后性， 也会导致先进技术系统难逃“旧瓶装新酒”的命运。 三、应采取的对策建议 （一）聚焦场景绘制转型路线图，提升供需对接效率 依托《参考指引》，分行业、分产业链开展数据要素、知识模型、 工具软件、人才技能等要素的清单式梳理，明确数字化攻关的重点工作 路径。进一步扩大图谱清单范围，覆盖更多重点行业和典型场景，并提

阶段。美国国防部门警示“Q-Day”或三年内来临，推动全球加速构建抗 量子防线，我国则以“QKD与PQC双线并行”为特色，在金融、通信等领 域形成示范应用。国内方面，关键行业的迁移路径已逐步清晰，如工商 银行发布抗量子迁移路线图，完成PQC算法验证并开展多层级试点，为金 融业树立标杆；中国移动联合产业链发布行业首部《抗量子密码迁移白 皮书》，“点亮百城”量子试验网实现跨域密钥调度。三未信安、吉大 正元等企业已推出从芯

默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 供应链技术领导者处于独特的位置，可以制定路线图，展示技术投资如何帮助他们的企业在 不确定性和压力下保持成功并推动竞争优势。供应链技术领导者和供应链业务领导者都必须 评估战略技术趋势的影响和好处。鉴于技术创新的速度不断加快，这可能很困难。 每年，Gartner 对跨作的当前仿真使用情况、正在使用的应用程序以及用于哪些场 景进行编目。确定这些用例的不足之处，并评估采用智能仿真来补 充这些活动的准备情况。  向供应商提出挑战，要求供应商了解在其应用程序中嵌入或扩展智 能仿真的使用或路线图、可衡量的业务成果或财务预测。  评估运营的当前和近期预期复杂性，以确定是否需要智能仿真以及 何时需要智能仿真。检查更传统的分析和仿真是否适合您当前的需 求。  要获得更有针对性的方法，请研究专业技术，例如仓库仿真和建模，

积极制定国家层 面的“机器人+人工智能”战略。2024 年 2 月以来，欧盟启动新一轮 “地平线”计划，持续加大对人工智能和机器人技术的投资：2024 年 4 月，美国发布第五版《美国机器人路线图：机器人让明天更美好》， 提出在制造业回流、即时经济、老龄化社会、住房和基础设施等七方 面的重点发展智能机器人；2024 年，日本继续推进《社会 5.0 行动 计划》，强调利用人工智能和机器人技术推动经济增长和社会发展，

力保障，增强了消费者对人形机器人产品的信任度，推动人形机器人 产业健康有序发展。 人形机器人标准化技术路线图（见图 12）可作为标准化工作发展 规划的参考，引导企业、科研机构等在技术研发、标准制定等方面的 投入和合作，促进产学研用协同创新，加速科技成果转化。 70 图 12 人形机器人标准化技术路线图 6.2 前瞻布局，开创国际标准化发展新空间 人形机器人是我国获取未来竞争新优势的关键领域。当前，我国

规模专家服务。在其他行业，人工智能正在推动工 作流变革。例如，在生命科学领域，IDC 预测，到 2027 年，65% 的新药研发将利用生成式人工智能 进行分子建模和疗效预测。 3. 全球各国正在制定人工智能发展路线图 在国家层面，各国政府已经认识到人工智能的重要 战略意义，并正在制定全面的国家人工智能发展路 线图，优先考虑投资、生态系统发展、基础设施建 设和治理框架，以加速数智经济转型。 数字治理领域也在快速发展，关于人工智能伦理、 坡于 2023 年推出了 NAIS 2.0 战略，旨在通过“人 工智能向善”（AI for the Public Good）倡议，打 造全球人工智能中心。新加坡政府正在制定绿色 数据中心发展路线图，以实现其宏大的净零目标。 预计未来十年内，该国政府将对新型数据中心投 资 75 亿至 90 亿美元。其 2023 年数字联接蓝图 （2023 Digital Connectivity Blueprint）进一步强化 数字基础设施建设和数据市场改革。重点包括畅通 数据流通、深化数智经济融合以及提升数字政府服 务。其政策聚焦网络安全、绿色科技和数字化国际 合作，旨在推动经济增长和社会治理现代化。根据 国家人工智能路线图，中国正聚焦于绿色数据中心 和可持续的数智化增长。中国正在从实验期向应用 期转型，预计到 2025 年到 2026 年，各行业将实 现可扩展的人工智能集成。中国在人工智能 Token 消耗和应用渗透率方面的领先地位，使其成为全球

的短板，给出补齐相关能力的 “药方” 能力评估 聚焦待补齐能力背后的技术议题 大模型能力的提升并非一蹴而就， 需要在算力基础、数据积累、模 型优化等方面持续发力 焦点确认 制定技术建设路线图，有的放矢 地行动 行动计划 梳理清楚大模型落地所需的能力体系只是第一步， 接下来还需要以行动为指引，将愿景变为现实 4.9 大模型应用落地策略建议 聚焦业务场景需求 并合理选择模型 -