AI转型白皮书 洞见AI新机遇 当下，全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧，叠加气候与资源约束，传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时，以人工智能为核心的新一代数字技术，正穿透从田 间到餐桌的全产业链条，为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进

车队销售协同驾驶员 研究与开发项目优先级排序 性能提升 供应链物流 优化与风险缓解 最后一公里交通 优化 智能导航和 停车服务 企业 函数 使用 病例 排放监测 应付账款自动化 目标公司估值： 非约束性报价 自动合规监管 监控 网络安全风险检测 并且缓解 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 主要用例价值杠杆：效率增长 来源：Strategy&分析。缩写：R&D = 研究与开发，RPA

“请你列出10个反对理由再给方案” “如果你是老板，你会怎样批评这个方案？” “这个回答你满意吗？请你把回答复盘至少10轮” 5.DeepSeek提示词技巧-善于模仿 42 如果你想写一篇文案，用提示词约束，可能效果一般般，但如果你给一篇文章模仿或者让ta 模仿谁的语气，DeepSeek大概率会写到你的心趴上。 6.DeepSeek提示词技巧-擅长锐评 43 DeepSeek自带情商，各种语气也能完美拿捏！

业需要建立数据治理底层规则。通过明确数据采集点、流转路径及质量标准，形成"数据-流程-决策 "闭环治理框架。第四，识别流程熵增的优化靶点。企业通过拓扑关系分析揭示跨系统断点与冗余环 节，为 AI 提供明确的优化约束与决策依据。第五，沉淀持续改进的机制框架。企业构建包含流程责 任制、绩效评估体系及 PDCA 循环的运营机制，保障流程智能化的自适应进化能力。 以下，我们以中集集团的流程智能化项目介绍具体实践案例。

年发改委、工信部《深入实施“东数西算”工程加快构建全国 一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 GDP 二氧化碳排放降低 18%的目标约束下，我们预计各地算力中心将积极消纳新能源。对应到数据 中心建设对新能源消纳的拉动，我们估算 2024-26 年每年 6~9GW 的数据中 心建设将带来 18~27GW 的本地新能源消纳能力。 投资建议： 年多地政策向 80%靠拢。内蒙古、宁夏、甘肃等新能源大省提供充足绿电支持。 2. 国家对数据中心的碳排放指标提出了明确要求。2021 年国家发展改革委、工业和信息 化部等发布的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》要求提升数据 中心能效水平，鼓励使用可再生能源。2024 年国家发展改革委、工业和信息化部等发 布的《数字化绿色化协同转型发展实施指南》推动数据中心采用智能化能源管理系统，

化进行预测和推测从而做出智能决策将是研究的重点。 41 2.2.5 运动规划与控制 运动规划是人形机器人技术中的关键环节，是在给定的起始状态 和目标状态之间，为人形机器人找到一条符合约束条件的路径或轨迹。 这些约束条件可能包括无碰撞、路径最短、机械功最小等。人形机器 人的运动规划通常需要考虑机器人的动力学特性、环境障碍物以及任 务需求等多个因素，通常需要利用传感器获取周围环境的信息，如障 1872-2015、IEEE 1872.1-2024、IEEE 1872.2-2021、IEEE 7007-2021 定义了用于知识表 示及推理的机器人本体论，包括一系列基本术语及其定义、属性、类 型、结构、属性、约束和关系等，可面向人形机器人进行针对性优化 后纳入基础共性类标准。 安全方面，ISO 内存在多项标准与人形机器人安全相关。ISO 13482:2014、ISO/TR 23482-1:2020、ISO/TR

考量，在智驾地图的技术路线选择和供应商合 作模式上呈现出明显的差异化。  车企智驾地图策略核心差异体现在自研程度、伙伴依赖度及数据闭环能力上，其中头部追求掌控，追赶 者重效率，外资则受合规强约束。 市场分析 细分市场-按车企类型 车企类型 地图技术路线 核心诉求 供应商合作模式 数据闭环 总体策略 头部自研型 (如: 华为ADS, 理想) 轻地图+自研核心 (主) (部分保留HD

的方式思考他们对这些系统的信任程度，以及他们可能 需要施加哪些约束。Sakana AI，一家AI研究公司，通过 测试他们名为“AI科学家”的新系统，完美地展示了这一点 。 14 该系统自主使用大型语言模型进行科学研究，在实 验设定的时限内，它遇到了一个问题无法完成，于是调 整了自己的代码，为自己争取更多时间。Sakana AI认为 这种行为是创新的，但也表明了这样一个事实：具有绕 过特定约束能力的AI模型对AI安全性具有重大影响。 企业将很快在一个技术景观中运营，其中新的数字概念 几个小时就能变为现实，而不是几周。它们可以结束一 劳永逸的数字解决方案，因为创建数字系统并将其连接 起来的速度大幅提高，使得前所未有的个性化成为可能 。这将是可定制技术的新时代，其中不受约束的数字实 验和创新不仅将成为可能，而且将成为业务增长策略的 关键特征。 这是我们在人工智能突破语言障碍的那一刻开始迈向的 未来，但我们尚未到达那里。首先，存在着一个过渡期 ，领导者需要利用这个时期来为明天的范式和接下来的

应用侧：对B端+C端应用落地的作用 强化 学习 合成 数据 模型 蒸馏 技术 创新 • 重新审视传统大模型训练方法，可能过度依 赖监督学习，强调模拟人类思维方式 • 证明无需预设推理框架的可行性，为不受人 类先验约束的人工智能提供新的可能性 • 通过GRPO快速迭代高质量链式思考数据， 在特定场景下可以达到人类标注数据的效果 • 展示了模型生成数据到数据反哺模型的正向 循环，有望提升行业整体的数据使用效率

应用侧：对B端+C端应用落地的作用 强化 学习 合成 数据 模型 蒸馏 技术 创新 • 重新审视传统大模型训练方法，可能过度依 赖监督学习，强调模拟人类思维方式 • 证明无需预设推理框架的可行性，为不受人 类先验约束的人工智能提供新的可能性 • 通过GRPO快速迭代高质量链式思考数据， 在特定场景下可以达到人类标注数据的效果 • 展示了模型生成数据到数据反哺模型的正向 循环，有望提升行业整体的数据使用效率