.................................................................................. 22 第七章 环境感知与自适应智能 ................................................................................................ 而提取出更高层次、更具判别力的特征。 决策与自适应学习是多模态感知融合的另一个重要方面。基于融合后的特征，系统通 过多任务学习和自适应反馈机制，能够在不同应用场景中动态调整感知策略。多任务学习 可以让模型同时学习多个相关任务，提高模型的泛化能力。自适应反馈机制则根据系统的 性能和环境变化，实时调整模型参数，提高系统的鲁棒性和适应性。 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 号的时间戳偏 差）、尺度差异（如显微镜图像与宏观温度数据的融合）、语义鸿沟（如触觉“柔软度” 与视觉“褶皱程度”的映射关系）仍是多模态融合的核心瓶颈。现有方法依赖人工设计对 齐规则，亟需发展自适应的时空同步算法与语义解耦技术。 模型复杂性与算力瓶颈：多模态模型参数量呈指数级增长（如 Flamingo 模型的 80B 参数），导致训练成本高企（单次训练耗能可达数辆燃油车终身碳排放量），且难以在资

转型中的关键作用。对于政策制定者、投资者和可持续发展领域的领导者而言，报告提供了宝贵的 见解，指导如何将自然作为气候韧性的核心支柱加以利用。报告特别强调了将自然作为基础设施进 行投资的重要性，展示了其在碳封存、气候适应和生物多样性方面的成本效益和长期收益。报告提 出了切实可行的策略，以推动自然向好投资主流化，将气候行动与经济韧性相结合，并充分释放自 然生态系统在亚洲绿色转型中的潜力。 中国-意大利商会秘书长 抓手。政府、 国际组织、企业、民间团体等各方要为此作出共同努力。政府应加 IV 大绿色投入，推进绿色基础设施建设、加快清洁能源技术研发、促 进气候适应能力提升。同时要以更多的政策激励、市场激励、社会 激励，激发微观主体的绿色发展实践，调动各方积极性。地区层面 也要充分发挥区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）等机制优势， 为相关资本流动、技术交流、规则制定创造更多便利化条件，汇聚 合国环境规划署（UNEP）的评估，中国和印度很有可能通过现有 政策实现其当前的 2030 年国家自主贡献（NDC）目标。东盟大多 数经济体已制定全面的国家气候行动战略和行动计划，以实施其国 家自主贡献（NDCs）和国家适应计划（NAPs）。 亚洲的气候政策关注的关键行业包括能源、废物管理、可持续 VIII 制造和可持续交通，以及自然气候解决方案，如植树造林、湿地恢

蓝皮书系列不仅仅涵盖对物流行业的洞见。我们撰写这些内容的初衷是为 专业物流人士提供应对当前挑战的方法。 而今，蓝皮书系列已成为马士基和专业物流人士共同进步的承诺。 衷心感谢我们的客户和合作伙伴。你们的信任与合作让我们能够突破界限、 适应变化，并打造能真正支持企业成长，提高企业韧性的解决方案。 我们相信，面对2025年及未来的机遇，这份蓝皮书将成为您的有利参考资 源。马士基期待在来年及未来数年中深化我们的合作关系，携手共创更高 效、更有韧性的物流体验。 助力您的公司打造供应链的辉煌成功 003 目录 执行 摘要 通往成功路 上的拦路虎 亚太区供应链专业 人士如何在2025年 脱颖而出 自信满满地 步入2025年 正确的合作伙伴关系 可提高供应链的可靠 性、韧性和适应性 加速迈向未来 page 004 page 006 page 008 page 017 page 020 page 022 第十期 助力您的公司打造供应链的辉煌成功 004 相关的见解和发展趋势，让读者快速了解日新月 异的热点话题，传递有价值的独家观点。 马士基认为，在这个新时代，生存与成功取 决于战略远见和灵活性。主动适应和对技 术的战略投资将是应对这些不断演变的风 险的关键；在这个充满活力的未来中，能够 蓬勃发展的人将是那些其组织能够将可靠 性、适应性和韧性转化为复杂运营中切实 可行之现实的人。 Joyce Yang 马士基亚太区领先物 流和电商物流产品负 责人 第十期

模型选择：基于大规模预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）进 行迁移学习，快速适应行业特定的分类任务。  部署架构：使用云计算平台，确保系统的高可用性和弹性扩 展。  用户接口：设计直观易用的用户界面，支持用户实时监控分类 结果并进行调整。  持续学习机制：引入在线学习方法，使系统能够不断适应新的 数据和分类需求。 以下是该系统的功能模块设计： 功能模块 描述 数据接入模块 系统能够快速处理海量数 据，显著提升分类速度。 2. 高准确率：基于深度学习的算法能够减少人为错误，提供更高 精度的分类结果。 3. 自我学习能力：AI 模型可以通过不断的训练与反馈优化自 身，从而实现动态适应各种分类需求。 4. 成本节约：自动化的系统可以减少人力成本，提高整体经济效 益。 从作业流程上看，AI 大模型流水分类系统主要包括数据采集、 数据预处理、模型培训、分类实施和结果输出等几个阶段。 心业务发展中。 为了便于理解，我们可以将系统的主要目的和意义列出如下：  提高数据分类的准确性，为决策提供可靠依据。  实现自动化操作，减少人力成本，提升效率。  支持大规模数据处理，适应日益增长的业务需求。  促进企业数字化转型，提高市场竞争力。 最后，AI 大模型流水分类系统的有效实施，不仅能助力企业实 现管理的智能化、决策的科学化，还能为整个行业的技术进步提供 示范。

人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 结论 注释 引言 疲惫的人们没有时间休息。刚刚适应疫情后的现实情况，企业现在又面临着技术、地缘政治和监管 方面的复杂变化，这些变化正在极大程度上重塑着采购和供应链。渐行渐近的 2025 年是一个关键 时刻：人工智能 (AI) 将彻底改变运营模式 我驱动的强大体 系？在地缘政治不确定的情况下，企业能否在弹性与成本效益之间取得平衡？ 本报告结合未来一年的宏观经济前景展望，解读了影响采购和供应链的六大变革型趋势，这些趋势 为企业重塑自身成为适应性强、面向未来的组织带来了挑战，但也带来了无限潜力。 适才迎来公司成立 25 周年的 GEP，是财富 500 强和全球 2000 强企业中众多领先采购和供应链领 导团队的紧密合作伙伴。我们的团队 理 可处理需求预测和风险监控等复杂任务，将供应链转变为具有预测性和适应性的网络。通过有 针对性的试点计划，企业可以整合人工智能代理，从而增强弹性并优化端到端供应流。 不断演变的价值衡量标准：价值的定义正在超越成本节约的范畴。现在，对采购领导者的评估 标准是应变能力、可持续性和合规性。这些新的衡量标准反映出一种环境，长期适应性、合乎 道德的采购和稳健的风险管理比眼前的财务收益更重要，采购职能得到重新调整以匹配组织的

的中国制造型企业开始了数字化转型，制造型企业在数字化转型中， 关注的主要是数字化为企业带来的利益，并且能够连接更多的消费者，并建立以消费者为中心的组织及文化； 与此同时，专业人员的资源，团队部门之间的协作水平，以及企业文化是否能够适应数字化时代，成为了制 约企业数字化转型的 3 个主要挑战 26.6% 19.5% 14.0% 数字化转型三大驱动因素 建立以数据驱动、以客户为中心的组织 提升企业生产力与盈利能力 通过连接产品资产与人，带动新的商业模式 缺乏积极性 • 缺乏奖励措施 以及组织结构 排名 数字化转型赋予了企业新的使命与价值 •“ 数字化转型”对于传统企业建设而言，不仅仅是企业自身的状况、数字化转型实施环境和成熟度是否能 接受或适应转型等进行分析和考虑，更是一种思维方式的转型、甚至是对之前的认知的一种颠覆，这种使命 的变革，表现在以下几个方面： 发展理念转型 领导力转型 组织结构转型 运营管理转型 技术能力转型 外部合作转型 （首席数字化官）新的使命与思维 战略思维 适应企业战略性的数字化转型需要，拓展变革思维的视野，从单纯的技术思维向全局性复 合型思维转变。 产业思维 适应企业“核心业务”数字化转型的需要，助力“融合发展”，从技术专家向跨界专家转 变。 商业思维 适应企业营销方式和客户服务“平台化”转型的需要，信息技术服务从面的向企业内 部向面向社会转变。 管理思维 适应企业组织、流程和管控模式数字化转型的需要，助力企业扁平化、去中心、平台

5 和变化 现频繁的 基于此选择度量 标准并收集数据 2 数字化转型首先 需洞察客户的价 值判断被什么影 响 最大限度地提高 交付价值的频率 3 产品和服务具备 更强的适应外界 变化的能力 4 1 把学到的知 识快速推广 新的战略方 法应着眼于 试验细粒度 快速学习 应用 响应力 举措 01 数字化 转型的 推动力 04 追求卓越的抱负 ，不是要实施的项目工作。 有预设 的实施 路线图 全方位 该方法很少全盘考虑。 本应所有部门同时改 变 ，但部门总找借口 ， 创建很多变通的方法 决策为了证明现状而 不是挑战现状 ，为了 适应现有的权力结构 而不是改 变它 简单照搬成功组织或行 业数字化领袖的做法 瀑布方法给 数字化转型 带来的挑战 模仿别人 精益切片贯穿业务的各个部分 ， 能帮助组织识别出变革的障 碍 实施精益切片 设计绩效评估流程和 KPI 时 ，应重点从管理 绩效转移到促进绩效 个人关键绩效指标 01 OKR 经常被设 置 OKR 与 传统计 划流程 的主要 区别 谷歌、推特等一些公司已经在使用一个简单的自适应框架 ： 目标与关键结果 （ OKR ） 跟踪和重 02 03 通常每 季 度一次 新评估 改进指标 ，关于是否在领 域内做得更好 改进与成就是组织 中应该存在的一种 持续的紧张状态

近来，科技领域最轰动的事件莫过于 ChatGPT 的横空出世，它的 出现标志着人工智能领域的重大突破，也让人类世界陷入将被人工 智能代替的恐慌。然而，“技术奇点”一旦出现，世界就无法倒带， 唯有以开放而积极的心态去接受、适应。 无疑，ChatGPT 对各个领域都将产生深远影响，那么，它将为企 业的人力资源管理带来哪些变革？HR 身处其中，又可以发挥哪些 积极作用？ 关于上述问题，我们在 OpenAI 上与 ChatGPT 翻译的能力，可以帮助人们跨越语言和文化 的障碍，促进全球范围内的合作和沟通。可 以与来自不同地区和文化背景的人进行交流， 拓展合作机会。 新的职业和技能需求：GPT 的广泛应用可能 会引发对新的职业和技能的需求，可能需要 适应与人工智能合作的工作方式，并发展与 其相关的技能，如数据分析、机器学习和自 然语言处理等。 尽管人工智能可以对思维产生影响，但人类思维的独特性和复杂性仍然是无可替代的。人们具有情感、创造力、 行为和需求。可以处理大规模的数据，发现 模式和趋势，并提供洞察力来指导人力资源 决策和战略。 多语言支持：可以支持多语言处理，从而帮 助企业处理来自不同语言背景的员工和候选 人的需求。它可以提供实时翻译、多语言交 流和文化适应性支持，促进跨文化沟通和合 作。 在人力资源管理领域已有潜在的应用，但需要注意的是，它仍然是一种机器学习模型，对一些敏感问题和复 杂情境可能无法提供准确的解决方案。因此，在应用 GPT 时，需要仔细评估其适用性，并结合人工智能与人

同的境遇。欧洲和印度银行业正享受着利率上升带来的红利，而北美银行业却面临着喜 忧参半的局面，且结果更加两极分化。日本银行业刚刚显现复苏的迹象，而中国银行业 则依然面临着持续的经济逆风。舞台已经搭好，决战一触即发：能够适应变化的银行将 蓬勃发展，而其他银行则可能被进一步甩在后面。 然而，在重重挑战之下，一个不可否认的趋势正在改变行业格局：AI。AI 不再只是一个 流行词。它正迅速成为银行战略的核心基石，重塑运营转型和商业模式，在追求更健康 新之间取得平衡，不仅可以释放未被充分利用的增长空间，同时还能维持长期的稳健经营。 在行业整合加剧的背景下，银行业 CEO 必须着力提升机构的市场竞争力和品牌吸引力， 以确保在行业洗牌中占据优势，适应未来行业格局的变化。 部分银行已在积极布局，以提升其市场估值（见图 5）。这一趋势并不局限于依赖精简 运营和高速增长的新兴数字银行（Neobanks）。例如，一些以财富管理为核心的欧洲银 行正 创下新高，ROAE 有所改善，而 PBR 依旧疲软，同时 AI 技术快速发展，银行业正 处于重拾资本市场动力的关键节点。然而，鉴于各银行管辖区在监管要求、利率水平、 资本市场动态、组织结构和客户数字化适应能力方面的差异不断扩大，各机构并没有确 保竞争优势的通用方法。 仅靠技术创新无法确保竞争优势，银行必须制定清晰的业务战略，以在本地及全球市场 脱颖而出。唯有将业务模式与技术创新相结合的机构，才能在全球或本国市场持续扩张，

实时反馈机制：在员工申请或参与岗位变动时，系统能够实时 提供反馈和推荐，帮助员工做出更合适的职业选择。  预测模型的优化：通过持续的数据训练和模型调整，不断提升 推荐系统的准确性和适应性，确保其能够适应企业战略和市场 需求的变化。 这种技术的应用，不仅能够帮助企业快速响应市场变化，优化 人才配置，还能够增强员工的工作满意度和忠诚度，从而构建更加 稳固和高效的人力资源体系。此外，随着技术的进一步发展和应 能、经验、性格特质以及岗位需求，实现精准匹配，从而提高招聘 的成功率。其次，通过自动化推荐流程，可以减少人力资源部门的 工作负担，使其能够将更多精力投入到战略性人力资源规划中。此 外，系统还能够通过实时数据分析，动态调整推荐策略，适应企业 发展的快速变化需求。  提高匹配精准度：利用深度学习技术，系统能够从海量数据中 提取关键特征，形成更为精准的匹配模型。  降低招聘成本：自动化的推荐流程减少了人工干预，缩短了招 聘周期，从而显著降低了招聘成本。 数据处理能 力。其次，研究将深入探讨 DeepSeek 在提升推荐精准度、用户满 意度及员工留存率方面的潜在贡献。此外，我们还将分析在不同行 业、企业规模及文化背景下，DeepSeek 技术的适应性与可扩展 性。 然而，本研究也存在一定的限制。首先，由于 DeepSeek 技术 相对较新，其在人力资源领域的应用案例尚不充足，因此我们的分 析将基于有限的实践经验与模拟数据。其次，技术的引入可能会涉