KPI 的 灵活性 开放地考虑度量类型。了解客户 度量 ，灵活地更改 KPI 以适应变化 架构 暂时不管。每个人都需要遵 守预定义的规则和流程 改进实践 ，探索新兴技术 重新设计、解耦和模块化架构。 使其自动涌现 妥协致死 避免陷入约束妥协的方法——在数字化转型的关键领域映射对变革的期望 ，从高期望开始处理问题 ，增强组织能力 不可触摸 ，不能改变 ，方法是让开发部门和运维部门更紧 密地协同工作 让运维专家成为开发团队的 部分 构建持续交付 客户价值的能 力 ，产品团队 需采用的技术 与实践 持续交付与 DevOps 一 , 支持 API 的模块化 架构 数字化平台 支撑数字化平台 的支柱 交付基础 设施 自助访问 数据 为项目而聚集在一起 ，项目结束 团队解散 项目将投资控制在整个预算范围 内 项目是为了完成项目而不是任何 好交付效能之间的相关 性 第 14 章 数字化平台 1 支持 API 的模块化架构而非单体架 构 2 自助访问数据 3 交付基础设施 4 遗留系统现代化 5 关键点 可重用性不是免费的 ，继续 维护和演化可重用组件需要 付出额外努力 支持 API 的模块化架构而非单体架 构 编程语言和工 具在不断发展

尺寸与实际机柜尺寸偏差≤200mm； 11、为保证机房整体系统的稳定性、兼容性以 及后期维护的方便性，要求模块化数据中心产 品都为同一品牌，包括UPS、精密空调、精密 配电柜、机柜及冷通道封闭、监控等产品。 配置1U封板，用于机柜冷热风道隔离，免工 具、快拆设计 配置轻载层板，承载IT设备承重100KG 60Hz）电网里获得60Hz（或50Hz）的输出； 10、电池智能管理：电池管理功能丰富，既方 便电池日常维护，也可延长电池使用寿命。 11、模块化UPS采用集中旁路，避免分散旁路 出现电流不均衡、不可控引起故障；且要求旁 路具有独立接线和开关控制，提高供电可靠性 ； 12、应能够实现模块化ups的资产安全管理功 能，不仅支持电容、风扇等关键部件具备失效 告警功能，提醒运维人员及时更换器件，实现 器件级管理，还可通过主机面板记录更换备品 擎 、业务板硬件分离 2、交换容量≥521T，包转发速率≥96000Mpps； 3、交换网板与主控引擎硬件槽位分离，独立主控引擎插槽≥2个，独立业务插槽 ≥8个，独立交换网板插槽≥4个； 4、支持模块化风扇框≥2，风扇框同物理尺寸规格，可任意框任意安装，支持风 扇框1+1冗余；风扇框内部风扇采用串联设计； 5、N:1虚拟化：可将多台物理设备虚拟化为1台逻辑设备，虚拟组内设备具备统 一的二层及三层转发表项，并可实现跨设备链路聚合；

整车成本+ 平台流量】；2）一类是C端个性化品牌，核心壁垒在于【爆款车型推出能否成为大概率事 件】；3）一类是整车高端制造，核心壁垒在于【能否绑定优秀合作伙伴】。零部件或分为两 类公司：1）一类是模块化供应商，核心壁垒在于【能否绑定优秀车企且不断拓展品类能力】； 2）一类是单一品类供应商，核心壁垒在于【垂直一体化能力是否足够强大到成本持续领先】。 ◼ 风险提示：国内经济复苏节奏进度低于预期；政策以及产品落地进度低于预期等 强化学习 资金/ 人才 资金壁垒逐步下降，人才密度>人才数量，敢于创新！ 汽车智能化将深刻改变人类出行方式 随时打车 短/长租赁 智能出行 服务平台 汽车所有权 管理商 无品牌代工厂 独立模块化供应商+独立汽车设计 拥有汽车 品牌车企 体验交车中心 消费者 消费者 经销商 车企 零部件 过去 未来 9 ◼ 本质是效率的提升！站在全球视角下，本轮百年汽车变革是碳中和和新一轮技术革命的最佳结合 方式（福特T型 车）—精益生产方式（丰田全球崛起）—模块化生产方式（大众全球崛起）。 ➢ 模块化生产方式下我们看到了金字塔式供应链关系，产品一致性和稳定性要求硬件溯源追踪。 车企内部高度垂直一体化 流水线生产方式 精益生产方式 1905- 1960s 1960s- 2000s 日式封闭式供应链体系 2000- 2010s 模块化生产方式 开放型汽车供应链体系 汽 车 越 来 复 杂

关键环节，通过自由度、质量分布与刚柔特性直接影响控制复杂 度与学习效率。结构、材料、执行机构与算法高度耦合，在能力 提升与复杂度之间形成权衡：轻量化、高强度与柔性化设计可优 化能耗与安全性，但也增加建模与控制难度。模块化与可重构结 构提升系统集成与环境适应能力，多功能材料推动结构与感知、 驱动融合。总体呈现向轻量化、高强度化、高柔顺与结构—算法 协同优化方向演进，其水平直接影响系统性能与规模化应用能 力。 下的高频感知与实时控制需求，通过统一接口屏蔽硬件差异，支 第 9 页 撑模块化集成与多模块协同，并协调多线程与异构计算以降低系 统耦合。其实时性、安全性与可靠性要求高，需依托确定性调度 与故障隔离保障系统稳定运行。当前在通信可靠性、延迟控制、 跨平台适配及生态工具链方面仍有提升空间，整体正向实时闭 环、模块化架构与软硬件协同方向演进。 第 10 页 三、具身智能的产业发展现状 具

MBSE 关键解决方案框架 聚焦业务价值 • 在完整的上下文中理解 多学科设计更改的影响 • 模块化架构和接口定义 增加子系统设计重用 • 开发进度驱动的持续集 成和产品数据成熟 • 多学科集成架构提高早 期集成问题的可视化 • 闭环仿真和试验提高仿 真精度 功能系统支撑 • 模块化架构定义 • 闭环仿真 • 统一的模板 • 统一的数据模型 • 需求管理 • 验证管理 • 变体管理

业数字化转型“建 档立卡”。 (二)方案开发。面向重点行业提炼典型场景，组织工业企业 和专业化服务商开展转型方案联合开发、集成适配、测试验证， 避免“二次开发”。面向行业企业突出标准化、模块化、货架式， 面向中小企业突出低成本、易部署、“小快轻准”,打造行业数字 化解决方案资源池。 (三)项目实施。发挥工程总包角色，组织专业化服务商共同 开展企业改造项目实施，提供工程监理、后期运维等全流程服务， 应链风险 预测分析和评估诊断模型，基于模型对供应链风险精准 识别和应急防控。 (六)探索跨场景集成优化 引导行业龙头企业绘制重点行业、重点产业链数字 化转型场景图谱，推动产业链环节的模块化表达，引导 企业开展跨场景数据、模型流转应用探索，带动上下游 工具打通、数据互连、模型互认，建立功能完备的产品 工具体系，实现跨场景环节的协同优化。引导企业开展 产品全生命周期管理，构建基于模型的系统工程(MBSE) 实现基于全生命周期数据和模型集成融合的智能决策，进而达 到产品最优设计、最优制造和最优运维。 2.基于 C2M 的大规模定制化生产 鼓励企业搭建工业互联网平台，构建用户参与设计的功能 模块，打造可以模块化编排的数字工艺和柔性产线，建设按需 生产的弹性供应链系统，打通用户订单、生产计划、采购管理、 加工生产、物流管理等数字化系统，实现用户可自行搭建产品、 工厂可按需柔性生产、配送可按时指定送达。

算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据，并通过 机器学习算法自动识别异常、预测趋势和生成报告，从而显著减少 人工干预和错误率。此外，其灵活的模块化设计使得它可以无缝集 成到现有的银行系统中，无需大规模的架构改造。以下是 DeepSeek 在金融银行核算流程中的主要应用场景：  自动化数据采集与清洗：通过接口与银行内部系统对接，实时 数据泄露和 篡改。同时，系统将自动生成合规性报告，确保核算流程符合相关 法律法规的要求，降低合规风险。 最后，提升系统的可扩展性和灵活性。DeepSeek 技术能够根 据银行的实际需求进行模块化扩展，支持未来业务规模的扩大和新 业务的快速接入。通过引入微服务架构，系统能够灵活应对不同业 务场景的需求，确保系统的高可用性和稳定性。  自动化核算流程：实现从数据采集到报表生成的全流程自动 动 化。  智能化分析：利用机器学习算法进行深度数据分析，提供决策 支持。  安全保障：确保数据在传输和存储过程中的安全，自动生成合 规性报告。  系统扩展：支持模块化扩展和微服务架构，提升系统的灵活性 和可扩展性。 通过以上目标的实现，本项目将为金融银行提供一套高效、安 全、智能的核算流程解决方案，助力银行在竞争激烈的金融市场中 保持领先地位。 2.1 提升核算效率

傻瓜式安装 无 线 施 工 成 本 低 、 省 时 省 心 省 无线智能安装，省时省力 无线安装植入，无需投入过多人力成本。产品身材小巧轻便， 更 省空间。 去中心模块化运行，维护简单省心 身材小巧，不占用空间，去中心模块化独立运行，单个设施故 障 不影响其它设施使用，维护轻松简单。 36 实施方案－施工方式 从门锁、到电规、到空调、到窗帘、到灯……无需更换所 有 客房设施，只需更换开关面板，原有客房设施轻松实现

洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 支撑。 此外，项目旨在提升企业内部的技术协同能力，通过标准化接 口和模块化设计，实现 AI 模型的快速部署与迭代。提供可视化的 模型管理工具，便于技术人员和业务人员共同参与模型的优化与监 控，确保 AI 应用与实际业务需求高度匹配。 最后，建立一个完善的 AI 模型治理体系，确保模型的安全 为满足上述需求，建议采用如下技术架构： 通过上述方案，企业能够实现数据的高效管理与深度分析，为 数字化转型提供坚实的数据基础。 3. 技术架构设计 在技术架构设计层面，企业数字化转型 AI 大模型底座的构建 需要遵循模块化、可扩展性和高性能的原则。首先，底座的核心架 构分为数据层、模型层、服务层和应用层四个主要层次。数据层负 责数据的采集、存储和预处理，采用分布式存储系统（如 HDFS） 和分布式计算框架（如 通过以上设计，企业数字化转型 AI 大模型底座能够为企业提 供强大的 AI 能力支持，助力其在智能化竞争中脱颖而出。 3.1 整体架构概述 企业数字化转型 AI 大模型底座项目的整体架构采用模块化设 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、

规格的通用存储库。该解决方案不仅可以弥合 产品设计和优化车间设备使用之间的差距，还能够解决行业面临的一些主要制造挑战，例如： ● 允许访问“物料清单”，并可以创建和存储“工艺清单”。 ● 使用模块化方法进行配方制定，加快了全球工厂之间配方设计和执行的推广速度。 ● 通过自动化批次管理和解耦流程执行提高生产效率。 “过去，我们需要两个人处 理约 500 页文档才能识别和 评估异常情况；现在，有了 Scherb jun，首席执行官，Spitz Gruppe 配方数字化转型 配方转型是一个预编程的自动自操作系统，可了解 工厂产能和单个设备性能，并将配方转化为可扩展 且可执行的格式。 此阶段可使用模块化方法更改流程顺序、比较配方， 并根据标准制造能力更改操作参数。 全面数字化 规范 配方数字化 转型 配方执行 可追溯性周期 智能 产品资产 和数字孪生 企业配方管理解决方案各阶段 (1/2)