本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 是向全职员工转型。第二部分，分析了如何 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 AI，情况已大为不同。结合视觉 传感器，生成式 AI 使机器能够自我预测和调 整，彼此协同运作，释放出前所未有的生产 力和效率。 智能供应链洞察变革，驱动增长 16 事实上，77% 的高管预计，到 2026 年，生 成式 AI 将赋能互连设备，帮助其做出自主 决策。只有当多个设备生态系统协同运作， 企业才能实现前所未有的成果。高管们已经 广泛认可生成式 AI，并对其充满信心。76% 的高管表示，计划在未来两年内使用生成式

引领 AIGC 时代下的组织变革 11 18 观点 VIEWPOINT 02 目录 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 �� �� 在过去二十年中，全球制造业经历了前所未有的变革。从自动化生产到智能制造，再到供应链的全球化，每一 个环节都在经历深刻的技术革新。然而，与这些技术进步相比，制造业在数字化转型方面仍面临重大挑战。 尽管机械自动化和供应链数字化方面取得了 适应当地人文和消费水平的绩效 标准和考核方法。昇鹏人效云还能结合企业的实际现场情况，制定端到端的咨询 + 产品 + 实施一体化解决方案。 在智能制造的新时代，中国制造业曾经依赖的数量优势正面临前所未有的挑战。知识结构的落后和技能缺乏已 成为我们无法忽视的短板。然而，正是在这样的背景下，互联网与制造业的深度融合为我们带来了历史性的转 型机遇。这不仅是一场技术革命，更是一次思维和管理方式的全面更新。我们的目标不仅仅是将传统制造业转 能在多个环节中提供重要支持，例如 系统咨询、业务诊断和创新型员工关怀等。该系统的三个 核心功能模块分别是业务应用助手、产品服务助手和智慧 业务专家。 数字人小爱 3 大“超能力”，将为企业带来前所未有的管 理方式。 �. 业务应用助手 首先，HR 能将很多事务性工作交由业务应用助手来处理， 达成更高产出，从而解放了大量时间和精力。 例如，召唤数字人小爱，可以根据每位员工的个人信息生

3 打造多元的服务生态 / 38 目录 contents 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 在当今全球经济格局深刻调整与国内经济转型升级的大背景下，中国面临前所未有的发展机遇与挑 战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 市场规模将达6万亿 2 10 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 11 政策引导：政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 11 中国大规模设备更新市场正迎来前所未有的发展机遇。根据国家发展改革委的数据，2023年，中 国在工业、农业等重点领域的设备投资规模已经达到了约4.9万亿元。 复合年增长率预计为5.74%，预计2024年至2027年间，中国将形成年规模5-6万亿元的巨大市场。 预见，在未来几年内，中国大规模设备更新市场将 成为全球关注的焦点，为相关企业和投资者提供广阔的发展空间。 2.1 2024-2027年年均新增投资量超2800亿 中国大规模设备更新市场正迎来前所未有的发展机遇。国家发展改革委数据显示，2023年，中国 在工业、农业等重点领域的设备投资规模已经达到了约4.9万亿元。 根据《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》提出的目标，到2027年，工业、农业、

版年度智能制造现状报告 7 全球逾 1500 家制造业领先企业为本年度《智能制造 现状报告》做出了贡献。调查显示，面临转型压力的行 业正在转向智能技术。在全球关税壁垒与供应链中断 等风险交织下，制造业正面临着前所未有的快速转型 压力。在尚未采用智能制造技术的受访者中，69% 计 划在未来 12 个月内进行相关投资。 上述内容仅仅是通过来自 17 个制造业强国（地区）的 1,560 名决策 者的反馈获得的重要见解中的一小部分。其中

技术可以帮助园区构建智能化的服务平台，在决策支 持、安全管理、机器人客服、无人驾驶等方面提供创新的应 用场景，提高园区的运营和管理水平。AI 技术与计算机视 觉、自动化控制等技术的融合为数智园区赋予了前所未有的 感知能力与控制能力。随着 AI 技术的发展，AI 系统需要具 备柔性、持续学习和自主学习能力。例如，在机器视觉应用 中，可以先通过少量数据建立基本的识别能力，然后通过人 工干预的模式对相关的数据进行半监督地标注，以及自动 率和智能化水平。此外，以 ViT (Vision Transformer) 和 SAM (Segment Anything Model) 为代表的视频大模型对 于视频分析软件的实现带来了很多前所未有的进步。由于它 的训练需要更少的标注且能够带来更高的准确率，视频大模 型的使用可以显著降低模型更新和维护的成本。这些优势将 驱动越来越多的客户考虑放弃原有的传统神经网络模型， 从而转向使用更有效的视频大模型来支撑其视频分析的软

游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发 展，进一步对生产过程精确控制提出更高要求。同时，包括人工智能（AI）、大数据、工业互联 网、工业软件、�G和数字孪生在内的新一代数字技术为石化产业带来了前所未有的新机遇。这些 技术的应用不仅能提升石化产业的生产效率和安全性，还有望推动石油石化产业向高端化、智能 化、绿色化方向发展。 其中，以人工智能技术为代表的智能化发展将成为落实石油石化产业新型工业化的关键。企 的进程，使得 石油石化行业在智能化的道路上稳步前行，使生产关系更加适应新质生产力的要求。我们认为， 石油石化行业的智能化发展将继续深化，智能化解决方案将更加成熟、更为普及。这不仅为企业 带来前所未有的运营效率和成本优势，还将对环境保护和社会可持续发展产生积极影响。随着技 术的不断进步和应用的不断拓展，石油石化行业将展现出更加强大的生命力和竞争力。 来源: 荣信化工&石化盈科 图��.

引言：中国某电力股份有限公司是国内领先的电力生产和运营商，其业务范 围涵盖电力生产、传输、配送等环节，是国家关键基础设施的重要组成部分。随 着电力系统信息化程度的不断提高，网络攻击手段也日益复杂多样，电力系统面 临着前所未有的安全挑战。 为贯彻落实国家关于关键信息基础设施安全保护的法律法规，并应对日益严 峻的网络安全形势，该公司决定建设一套基于管理信息大区与生产控制大区的网 络安全态势感知系统。该系统旨在通过整合两大安全区域的安全数据，实现对全 云计算、物联网、工业 4.0 等新兴技术的广泛应用使得企业面临更为复杂的网络 安全威胁。边缘计算、云计算环境的普及，使得数据在传输、存储和处理过程中 的安全风险显著增加。同时，工业控制系统与互联网的融合，也带来了前所未有 的安全挑战。 外部攻击频发，黑客利用漏洞攻击、DDoS 攻击、恶意软件入侵等手段，试图 入侵企业网络，窃取敏感信息、破坏系统或勒索赎金，可能影响卷烟生产系统、 供应链管理系统等正常运行， 在新能源汽车领域，中国逐渐崛起成为全球的重要影响力，而在这个充满机 遇与挑战的赛道上，中国新能源汽车市场变得日益拥挤，各个新兴品牌纷纷涌现， 竞争愈发激烈。在这个充满活力的环境中，比亚迪作为中国新能源汽车领军企业， 正面临着前所未有的挑战和压力。 在这种背景下，提升产能成了比亚迪当下的重要课题。随着市场需求的增长， 比亚迪需要迅速扩大生产规模，以满足日益增长的订单和市场需求。然而，面对 新能源汽车市场的不确定性和技术变革，如何在保持质量和效率的同时实现产能

出清存在摩擦， 成交价格下资源并未实现最佳利用，造成无谓损失。数字经济时代， 数据共享、流通、应用步伐加快，平台经济、工业互联网、数据空间 等应用能够实时捕捉和整合海量市场数据，为参与者提供前所未有的 信息透明度，显著提升市场效率。劳动力市场中，在线招聘平台使用 智能推荐算法精确匹配雇主和求职者，大大降低双方搜寻成本。资本 要素市场中，上下游企业数据的流通共享提高了供应链合作效率。例

抗量子密码算法迁移与应用示范工作，推动通信安全、数据保护与身 份认证等关键环节逐步、平稳地过渡到抗量子密码算法，以保障车辆 网联系统面临量子计算威胁时仍能保持长期、可靠的安全性。 六、 总结与展望 汽车与信息通信的深度融合正以前所未有的深度与广度重塑产 业生态，不仅推动产品的迭代升级，催生网联信息预警等创新应用场 景，更引发研发模式、制造体系与商业模式的全方位变革，为产业高 质量发展注入强劲动能。本报告通过系统性地梳理智能网联汽车产业

还可以在教育培训领域发挥重要作 用，帮助学生和初学者更轻松地学习工业设计软件操作，并提升他们 的设计技能。 五、人工智能赋能工业仿真应用挑战 智能化转型的浪潮下，人工智能技术能力的不断提升正给工业仿 真带来前所未有的机遇。从智能化、自动化设计到加速复杂场景的计 算优化，AI 正在重塑传统工业仿真的边界。然而，这一融合并非坦 途，数据壁垒、物理一致性缺失、模型精度等挑战，成为 AI 赋能工 业仿真的落地难点。