| 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 9 2. 落地实践 流程智能化实践本质上是企业运营范式的结构性变革。其实践落地过程中遵循场景锚定、技术整合 的方法论。其成功要素取决于高层战略支持与深入的流程梳理。本章将阐述实践落地方法论与关键 成功要素。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定 流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽 析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 关键成功要素 1，战略对齐 流程智能化必须纳入企业战略级议程。高层需通过战略解码机制，将流程智能目标拆解为可量化的 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织

更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 11 确并制定清晰的战略目标。企业需要通过充分研讨和论证,并在企业上下达成普 遍共识。愿景和目标, 是对智能化转型的结果和效果的憧憬和预设, 需要达成一 把手和高层共识。企业需在充分研讨和反复论证的基础上, 于内部的各部门和各 层级达成共识。通常情况下, 智能化转型战略需解决以下关键问题: • 企业所希望实现的核心目标是什么? (明确愿景和目标) • 企业是否有明确的转型蓝图 蓝图) 首先,智能化转型战略的基石在于明确的愿景和目标。 多数企业会用简洁的 一句话来概述这一愿景, 它不仅是对智能化转型成果的展望,也是在对未来进行 前瞻性的布局。而愿景与目标的设立,往往需要高层管理者的深度参与共识,确 保这一方向在最高管理层级达成一致。内部论证通常自上而下进行,从企业整体 的愿景和核心目标出发,结合当前业务痛点和其他企业的成功实践进行深入分析, 以此逐步形成有力的 "顶层设计" 并通过动态预算管理体系在实施过程中 不断优化资源使用, 确保投资精准聚焦。 在制定战略的过程中,高层决策是关键,但战略共识的达成过程也非常重要。 这个过程就是 "上下协同" 与 "左右沟通" 的过程。值得注意的是, 达成共识并 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 12 非单纯由一把手向团队传达战略意图,而是高层管理者在分享自己战略思考的基 础上, 倾听不同的意见, 联合共创、凝聚共识。只有在全体成员对愿景、

丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑 皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分 泌系统 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 7 资料来源：浙商证券产业研究院 依照低层次感知到高层次感知逐个来看，人脑的间脑与脑干在机器人中对应的主要是（1）各类传感器及执行器自身部署的嵌入式驱动及算法。 各类传感器及执行器包括旋转执行器、直线执行器、力传感器、温度传感器、姿态传感器等，此类部件一般内部配有MCU，其内部的嵌入式 Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思近期指出，当前数据资源尚无法有效支撑 具身智能系统实现泛化性精细动作控制，特别是人类与生俱来的类人无意识动作基元智能（如器具抓握、设备操作等），其实现难度可能远超高层认知智能的 开发挑战。 在此背景下，遥操作技术及运动捕捉系统构成了现阶段技术研发的关键支撑体系。基于技术演进路径分析，若L5级具身智能体（具备完全自主环境适应能力） 可在未来十年实现突破，遥操

必须重新思考 AI 人才的角色定位和能力要求。 基于对市场需求的深入分析，我们可以将企业所需的 AI 人才划分为四个层次，形成完整 的人才梯队。 14 AI 实践领导者（战略层） 定位：组织高层决策者 人员构成：CEO、CTO、CIO、COO、CDO、CPO等 核心职责：制定组织 AI 战略、推动 AI 与业务融合、负责 AI 团队建设 关键能力：具备 AI 思维，理解 AI 对业务决策和战略规划的影响 时代重塑工作》中指出了更令人担忧的现状： 高达 75% 的企业尚未制定“以人为本”的生成式 AI 变革计划，反映出企业在战 略层面的准备严重不足 超过 60% 的企业领导者承认缺乏足够信心来推动 AI 变革，凸显出高层在 AI 转型领导力方面的明显短板 仅 5% 的企业开展了大规模的生成式 AI 员工培训，显示出企业在人才赋能方 面的投入严重不足 在大模型时代，企业的竞争优势很大程度上取决于人才对 AI 的应用能力。企业领导者需

《山东省制造业数字化转型行动方案 (2022-2025 年)》 强化人才支撑。聚焦制造业数字化转型需 求，优化提升“揭榜挂帅”核心技术攻关机 制。支持用人单位依托国家、省级重点人才 工程加快聚集数字技术领域高层次人才，加 速推动数字化领域公共实训基地建设，建立 健全常态化、专业化人才培训机制，提升数 字化专业人才技能素质。 三、拥抱变化：数字化人才将成为企业新的发力点 1.数字化人才 | 企业数字化转型的关键因素 关系，适时引用现行的国 家职业标准，以保证标准 之间的协调性。 根据应用场景，对业务人员提 出与业务相关的数字化思维、 素养和专业技能要求。 典型职位 首席执行官、首席数 字官、企业中高层管 理者等 业务架构师、软件工程 师、IT 运维、用户体验设 计专家、大数据专家等。 战略规划、市场营销、财务、 人力资源等业务领域具有数字 化思维和应用意识的核心人 才。 典型职责 足不同层次、不同类型人才的需求，增强其 对企业的归属感和忠诚度。 双螺旋结构解析：  管理通道 职业晋升路径：为具备管理潜力的数字化人才设计清晰的晋升通道，从初级管理者逐 步晋升为中层、高层管理者，甚至进入企业核心领导层。 管理能力培养：提供系统的管理培训课程，包括领导力、团队协作、项目管理等，帮 助人才提升综合管理能力。  技术通道 专业成长路径：为专注于技术研发的人才设立技术职称体系，如初级工程师、高级工

形成了大小脑 分层控制和端到端一体化两条技术路线。 由于目前“大脑”受限于平台和数据尚无法形成人类大脑能力闭 环，大小脑分层路线是人形机器人较为主流的形式。通过基于成熟大 模型的“大脑”进行高层次的认知分析和决策，“小脑”进行功能性 的运动路径规划和平衡控制。在大脑方面，谷歌的“LLM（大语言模 型）+VFM（视觉基础模型）”SayCan 通过训练大语言模型对用户指 令进行推理分解驱动任务；清华大学的

人形机器人产业仍处于快速发展的初期阶段，面临着诸多挑战与机遇。 在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 NPC（非玩家角色）系统，用于交互、任务创建和分配，为人机交互 在仿真中增加了新的维度。仿真平台一般包含三个维度的基准测试， 包括对象定位导航、社交定位导航和定位操作。在大规模场景中，现 有的算法很难同时执行高层感知、规划和底层控制并取得满意结果， 基准测试提供了更多的物理真实设置，有助于缩小模拟和现实世界之 间的差距，优化控制策略。构建的基准测试和评估指标具有明确的难 度分级，能够满足不同领域和层次的研究需求。基于人形机器人的研

业务运营的数字孪生智能管理驾驶舱（见图 12）。 图 12 中电金信数字孪生智能运营驾驶舱整体架构 3.应用实践 中电金信数字孪生智能运营驾驶舱，以金融机构的业务 经营分析场景为切入点，在业务流程各节点数据的基础上构 建高层战略决策指标体系，形成业务流程的数字孪生体，涵 盖业务发展、经营分析、生产运营、风险合规、市场行情和 客户管理等六大类，32 个小类，共计 700+指标信息项，形 46 成业务全流程闭环孪生体。同时借助先进的可视化技术，通

提供的抽象，他们意识到我们可以解构长期以来定义 软件的功能/数据/界面范式，并发展出一个全新的范式 ，以不同的方式释放计算机的潜力。 为了理解这一点，回顾一下今天的技术是如何演变的是 很有帮助的。自20世纪80年代以来，软件应用（从高层 次来看）一直是将功能和数据与易于使用的图形用户界 面（GUI）打包在一起的方式。用户单次点击就可以在 幕后执行成百上千行代码。最终，软件是为了人类而构 建的。一些最早的程序取代了“计算机”，当时的“计算机” 作为从研究过程中涌现出的主题短期名单，技术愿景团 队致力于验证和细化趋势集合。这些主题会根据其与现 实商业挑战的相关性进行权衡。技术愿景团队寻求超越 已知的技术变革推动因素的点子，而是专注于那些即将 开始出现在大多数企业高层次的议程上的主题。 今年，趋势看起来是预测未来三 到七年，同时在各行业保持相关 性，并对当今企业具有可操作性 。 一项众包努力 为了收集组织内创新专家和研究人员 意见，此外还进行与技术杰出人物、行业专家和商

混压材料 ±10% 未来 / / / 0.65mm / 混压材料 ±7%  产品主要以高密度板、多层板、封装基板为主，向高层数、高密度、高速等方向升级 服务器向高速、大容量、云计算、高性能等方向不断发展，同时对PCB的设计要求也在不断升级，如高层数、大尺寸、高纵横比、高 密度、无铅焊接以及高速材料的应用等。尤其是对PCB的层数要求也随之提高，从之前1U或2U服务器的8层主板发展到现在4U、8U服务器的