发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与

，初步构建能源与人工智能融合创新体 系，人工智能赋能能源核心技术得到显著突破。在此背景下，“智能原生”作为关键实现路 径，强调从系统设计初始就将人工智能嵌入运营决策核心，而非事后附加。它通过构建以数 据实时流动和AI算法自动决策为基础的石油石化智能运营体系，实现生产、能源、设备与供 应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳 转型。这一模式推动行业从 制、财务管理、科 技研发等领域的创新。当前，政策不仅推动单点技术升级，更注重构建可持续的智能运营体 系。例如，《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》强调建立基于数据的数字 化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营� 模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客 户服务响应的全要素智能能力，以科 新技术加速石化运营智能变革 以5G、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的数智技术，正深度驱动石油石化运营向高端 化、智能化和绿色化转型。这些技术不仅增强了数据感知、汇聚与价值挖掘能力，支持智能分析 与决策，更通过数字员工、机器代人、人机协同等模式提效降本，推动无人化、少人化场景落 地。同时，智能运营显著提升能效管理水平及资源利用率，减少碳排放，实现安全、高效、绿色 的可持续发展。 1.3.1

目 录 组织架构 3 2 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 1 QM 模块简介 8 检验活动 SAP 模块介绍 支 持 近 30 个 行 业 方 案 S/4 质量与企业其他业务之间集成图 质量管理 (QM) 物料管理 (MM) 销售分销 (SD)/CS 设备管理 (PM) 生产管理 (PP) 出货检验与退 货检验 质量检测 质量检测申请 产品移动 订单 时间监控 何类业务需要进行 产品质量检测？ 检测清单 检测指导 抽样 决定如何进行抽样？ 起点 检测结果是什么？ 最后决策 产品质量 存货检测 事件管理流程 采购 生产 销售 服务 供应链 通知单 投诉供应商 客户投诉 内部问题通知单 问题 缺陷或毁损 信息管理 7865 Defect 质量管理 加强对供应商供货质量的控制力度，质检判定未通过，自动冻结供应商发票 5. 建立方便快捷的质量追溯体系，实现从产品到原材料的材质追溯自动化 目 录 QM 模块简介 3 1 主数据 4 录入检验结果 检验批 7 使用决策 6 记录缺陷 5 2 组织架构 8 检验活动 SAP －组织结构 集团 100 公司代码 1000 工厂 1000 库存地点 0001 库存地点 0002 库存地点 0003

AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 DeepSeek 等大模型为管理科学带来的范式革命：将管理者从经验主义的迷雾中解放，让决策真正成为一门精 密科学。 在易路构建的 AI 辅助决策矩阵中，我们验证了这种革命性转变的可行性。以新员工定岗定薪场景为例，传统 HR 需要平衡的 " 外部竞争力 " 与 " 平台不仅能够接入 30 余个细分行业的薪酬 脉冲数据，更能通过组织网络分析（ONA）捕捉隐性薪酬公平因子，在保持组织熵减的前提下，为候选人生成独 特的薪酬方案。这种将博弈论、复杂系统理论与深度学习融合的决策模式，已帮助数百家企业将岗位匹配效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现

层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用 赋能 核心工业软件提升数据透明化程度、实现信息互通和利用、给出更具价值企业营运分析结果. 基于上述背景, 本文提出了基于大语言模型建立工业大模型驱动的交互式图表分析助手, 构建覆 盖建模、感知、决策、诊断全环节的多场景智能体, 赋能流程工业智能工厂核心工业软件体系. 本文的剩余章节组织如下: 第 2 节回顾了流程工业智能工厂的核心工业软件体系, 分析了核心工 业软件解决上述瓶颈所面临的挑战; (KBC 先进技术) [18]: Petro-SIM 是专为炼油与天然气处理过程设计的模拟平台, 模 块化架构设计灵活, 支持工艺建模、热力学计算与优化策略分析, 广泛用于能源与石化领域的工程规 划与决策支持. SimTech Simulator® (圣泰科技) [19]: SimTech 提供本地化整合的物性与热力学模块, 支持多种工 业设备的模拟, 具有友善的用户接口, 且易于进行功能客制化,

的人类工作任务场景将被大模型影响，据麦肯锡预 测，生成式 AI 每年可以增加 2.6~4.4 万亿美元经济收入，AI 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时，传统 应用与 AI 应用的融合不再局限于简单的功能叠加，而是依托数据与 API 的深度协同，构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。 华为云始终践行“一切皆服务”战略，致力于将最前沿的技术转化为企业触手可及的服务能力。在应用现代化领域， 我们聚焦六大核心技术：组装式交付、数智驱动、DevOps、服务化架构、安全可信、韧性。这些能力已在金融、制造、 数字基础设施从“封闭体系”向“开放生态”加速转型 软件驱动、算力赋能、应用引导，推动产业转型 智能化“技术奇点”，重塑竞争力，凸显商业价值 应用开发从“工具型交付”向 “价值型服务”演进 从“工具执行者”进化为“智能决策体” 重塑“以客户为中心”的价值链 涌现“需求即服务”的应用创新范式 算法 算力 数据 安全 人工智能驱动 数字基础设施 数据联接价值 软硬系统自主化 深度学习、强化学习 自然语言处理等 模型库、案例库、知识库

4系统性原则 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 2.2.1外部系统层：构建生态数据互联基础 2.2.2业务应用层：核心服务闭环的业务逻辑落地 2.2.3 AI智能中枢层：AI 算法驱动的决策能力升级 2.2.4公共应用层：标准化基础能力支撑体系 2.2.5技术支撑层：系统稳定性与安全性的底层保障 2.3关键能力支撑 2.3.1全域数据整合 2.3.2智能算法引擎 2.3.3安全与治理基座 1动态敞口管理：风险可视化的基础 3.1.1敞口全生命周期管理 3.1.2敞口动态转换与预测 3.2智能交易与风控：从经验判断到数据驱动 3.2.1衍生品全生命周期管理 3.2.2 AI辅助决策 3.2.3实时风控体系 3.2.4外币结算与跨境资金池 3.2.5市场数据中枢 3.3业财融合：财务流程协同 3.3.1风险管理分析 3.3.2自动套期会计 3.3.3业财联动优化 主要外币兑人民币即期汇率走势 数据来源：Wind数据库 1.1.2政策监督升级——“风险中性”要求 中国外汇管理局自2020年以来持续强化“风险中性”理念，所谓“风险中性”是指企 业应把汇率波动纳入日常的财务决策，聚焦主业，尽可能降低汇率波动对主营业务以及 参考文献： [1]沈嘉贤,陈浩智,张卫国.基于知识图谱网络特征的中国外汇市场系统性风险测度研究[J].中国管理科学,2025,33(3):45—61.

份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 这便是我们探索工程智能（AI for Engineering）的第一个动因：工程学科的 发展，亟需人工智能的深度赋能。将 AI 的感知、认知、决策与生成能力，注入 到工程的策划设计、建造制造、运维养护乃至全生命周期中，有望破解困扰我们 已久的难题，实现效率与质量的飞跃。 然而，故事并非仅此而已。当我们投身于这项事业时，一个更为深刻且常被 础模型与智能体能力等平台，为实现工程智能的规模化价值提供坚实的平台化支 撑。这一系统的构建，依赖于工程智能时空全模态基础模型关键技术、工程智能 推理决策关键技术、工程智能体关键技术等核心共性技术上的持续突破。 展望未来，工程智能的发展将呈现从知识问答走向工程推演决策、从碎片化 响应走向人模系统一体化及共生智能、以及最终的从单点技术走向规模化赋能的 核心趋势。它不仅将重塑工程范式、催生新产业与新业态，还将建成健全规范、 6.1.2 时空全模态数据生成技术.................................................................. 48 6.2 工程智能推理决策关键技术.........................................................................50 6.2.1 面向工程智能的推理增强技术

面对市场的不确定性， EDGE 强调使用实用性思维，建立 一 种可见的、以价值为中心的投资组合方法。它可以帮助 你连 接从愿景到落地举措之间的价值传递，提倡随战略发 展而改 变增量投资，更追求协作决策和更好地降低风险。 本书向领 导者展示了一个在机会呈指数级增长的世界里， 如何使用突 破性的 EDGE 方法为变革管理和企业数字化转 型提供支持 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 01 第 9 章解决“我们应该如何合作？ℽ l 第 10 章主题是自治团队与适应性领导力 l 第 11 章总结要点，展望未来 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 目录 第 9 章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 第 3 章、 EDGE 原则 第 7 章、战略和常规业务整合的投资组合 第 11 章、 EDGE ：探索转型的未来 目标 外环三原则（ 04-06 ） l 基于价值的优先级排序 l 轻量级规划和组织治理 重点回答“我们该如何投资” 内环三原则（ 01-03 ） l 适应性和学习型文化 l 跨职能和协作式决策 着眼于合作及快速适应 06- 轻量级规划和组织治 理 （定期进行商业成效评审） 05- 基于价值的优先级排 序 （增量地进行投资分配） ¥ X ? 基于成效的战略 自治团队 P9

包括学术界、工业界等在内的多方重点关注。数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的 隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市 等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系 统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展 的重要抓手。 《数字孪生世界白皮书》聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，梳理 了数字孪生 时提供参考借鉴，助力数字孪生世界的技术演进和产业发展。 杨秦敏 浙江大学控制科学与工程学院教授 在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成 每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于 数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成 为普遍需求，由此进一步演进到数据孪生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体， 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化