能力数字 化 01 数字时代的管理挑战 第一节 数字时代管理的四大挑战 第二节 平台化管理的崛起：管理的无边界延伸 第三节 掩卷之思 挑战二： 领导、员工、用户关系日益模糊化 挑战四： 新生代追求个性化 挑战一： 人类工作智能化 挑战三： 企业组织日趋复杂 挑战 四大 数字时代管理的四大挑战 也颠覆着企业传统的管理方式。 人工智能擅长模式匹配及自动化处理 要么是最糟的事。 史蒂芬 霍 金 视不直播。 美国自动写作技术公司创始人大胆预测 , 到 21 世纪 20 年代中期 , 90% 的新闻将通过算法生成。 数字时代管理的四大挑战之一 领导 管理者的作用从过去的管理、 监督、 控制和激励逐渐变为 并成就他们的目标和梦想。 用户 数字技术也在改变着用户的行为 , 对企业而言 , 用户不 只 是产品的使用者 平台赋能 个体零成本创业 , 成为自由职业者的门槛越来越低。 员工日 动力逐渐转向自我驱动力。 未来企业和员工的根本关系将发 公共服务和基础设施完成自我理想。 数字时代管理的四大挑战之二 日益模糊化 : 从雇用关系到合作关系 , 到产销关系再到超级用户 , 传统商业社会原本清晰的边界都在逐步消失。 在数字技术的推动下 , 部门与部门之间、 层级与层级之间 的 信息屏障被打破

年的实践总结与思考结晶。 在本白皮书中，您将看到： 清晰的演进路径 - 我们从“数字化”与“数智化”的本质区别入手，帮助企业厘清转型的 阶段性目标，避免盲目投资。 全景的现状扫描 - 通过对四大类型企业的深入剖析，辅以研发、生产、供应链等关键领域 的成熟度分析，为企业精准定位自身坐标提供参考。 落地的技术指南 - 我们不空谈概念，而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的 实 1.2 宏观驱动力分析： 制造业的数智化转型已不再是选择题，而是生存题。作为人力资源数智化服务商，我们见 证太多企业在转型中“重技术、轻人才”的困境。今天，我们将从政策、市场、技术、内 生四大驱动维度，深入剖析制造业转型背后的逻辑，并聚焦人力资源如何成为这场变革的 加速器。 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 11 页 共 37 页 1.2.1 政策驱动：国家战略蓝图下的产业与人才升级 人力资源可将绿色技能纳入员工能力模型，并通过设计绿色绩效激励方案，将可持续发展 目标融入每一位员工的日常行为中，从而构建企业的“绿色竞争力”。 1.2.5 人力资源数智化顾问的行动指南 面对四大驱动，人力资源部门应如何行动？以下是四点建议： 战略对齐与人才规划：深度解读国家与产业政策，绘制企业未来的智能制造人才地图，定 期进行人才盘点和供需预测。 构建数智化赋能平台：引入基于云计算的一体化

新一代技术发展加速数字化 智能制造发展背景 CHAPTER 02 I. 智能制造物流行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 智能制造数字化分析 CHAPTER 03 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 四大场景解决方案 CHAPTER 04 I. 智能制造数字化解决方案框架 II. 离散制造案例 III. 流程制造案例 终端全环节， 助力企业实现供应链端到端高效协同。 05 AR/VR 与数字孪生 虚实融合驱动远程监控，助力企业优化制造 全生命周期管理模式。 I. 智能制造行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 PART 2 智能制造数字化分析 制造行业图谱（2025） PART 2 | 智能制造数字化进展 供 给 侧 需 求 侧 物流 服务 基础 设施 工业 软件 系统​ 支 同化。 消费电子与家电行业 高端装备与机械制造 半导体与集成电路 数控机床与增材制造 工业网络 其他 自动 化设 备 [图片] [图片] 智能制造数字化转型升级面临的四大核心场景 智能制造数字化转型 升级的四大场景 PART 2 | 智能制造数字化进展 智能仓储优化场景 随着制造企业面临的SKU种类日益丰富、 订单碎片化趋势、交付时效要求不断提 升，传统仓储管理方式易导致作业效率

素影响，衍生出多维度、复 合型的风险。本章将构建 ESG 数据资产化的风险全景图谱，系统梳理四大类风 险的核心表现与影响程度，为后续风险管控与治理体系构建提供精准的风险画像 与科学的评估工具。 4.1 ESG数据资产化的风险全景图谱 基于 ESG 数据资产化的全生命周期特征，我们将风险归纳为四大类，并根 据其发生频率和潜在影响进行了初步分级，构成一个直观的风险图谱，为后续风 险评估提供分类框架与优先级依据。 杂性，导致定价错误。 信誉误导/信誉谬误：过度依赖或误用ESG评级结果，导致错误的投资决策 和资源错配。 4.3 多维度风险评估模型构建 基于前文构建的 ESG 数据资产化风险图谱，为实现对四大类风险的系统性 、常态化管控，需要建立一个动态的、多维度的风险评估模型。该模型是一个 持续循环的过程，而非一次性评估。 15 图4-2 多维度风险评估模型示意图 模型流程说明： （1）风

运营卓越的公司，不等于就有成长底线，更不等于有护城河。卓越管理虽然能够加固经济护城河，但是管理本身不 是 护城河的根基。 成本 优势 无形 资产 成长底线设计策略：挖掘业务护城河 转换 成本 网络 效应 护城河的形成有 四大来 源 云 4 2 无形资产包括品牌、专利或者政府牌照 云 n 品牌：如果品牌能够促使顾客的支付意愿上升以及顾客忠诚度提高，这个品牌就在公司利润 周围构建了一条护城河。具备护城河价值的品牌能让企业拥有定价能力、可复制的商业模 就是看它们有没有经 济护城河，拥有护城河的公司，就是有坚实的成 长底线的公司 。 护城河的形成有四大来源 成长底线设计策略：挖掘业务护城河 成本优势 转换成本 网络效应 无形资产 4 3 为了保障你公司的成长底线，你是否可以设 法提 高客户的转换成本？ 支出。高转换成本为公司带来了护城河 就是看它们有没有经 济护城河，拥有护城河的公司，就是有坚实的成 长底线的公司 。 护城河的形成有四大来源 n 所谓转换成本，就是客户从某一厂家或者供应商转到另一厂家或供应商可能需要承担的费用 成长底线设计策略：挖掘业务护城河 成本优势 网络效应 无形资产 转换成本 4 4

实现指令下发及完成、数据计算、数据分析与决策 OBF 单箱流自动追溯 位置移动 工位建模 规则管理 追溯管理 德沃克 OBF 智能工厂的四大原创新技术： OBF 单箱流自动 追溯 基 于 对 象 驱 动 的 技 术 路 线， 实 现 基 于 单 箱 流 的 透 明 化、 精 细 化 、柔性 化的管 理 周转泡壳 质量事务 载具建模 上料搬运 生产执行 质量检测 入库搬运 产品上架 生产异常实时动态调整 德沃克 OBF 智能工厂的四大原创新技术： ICS 一体化 AI 智 控 新品牌、新机型、新场景接入 ICS 一体化 AI 智控 硬件接入零代码 业务与执行融合 人与机无感协同

58 5 1 第一章：鸿蒙编程语言整体框架 鸿蒙是多语言生态，ArkTS、仓颉和 C/C++充分互补。ArkTS 是动态类型编 程语言，主打易学易用、生态丰富、极简开发、持续创新四大特征；仓颉是静 态类型编程语言，主打高性能、强安全、跨平台、智能化等特性。为满足不同 业务场景诉求及不同开发者编程习惯，两者长期协同发展和长期演进，并保持 生态兼容。ArkTS和仓颉均通过垃圾 TS/JavaScript（简称 JS）高效互操作，可以完全复用 TS/JS 生态，已广泛 应用于鸿蒙应用生态。 在标准 TS 的基础上，ArkTS 结合鸿蒙应用开发的诉求进行了创新和能力扩 展，主要新增四大特性如下：  并发编程模型：ArkTS 新增提供 TaskPool 和 Worker 两种并发编程 API 供开发者使用。同时，ArkTS 进一步提出了 Sendable 对象模型的机制 V5/3_2_u4ed3_u9889-arkts-_u4e92_u64cd_u4f5c-V5 18 2 第二章：鸿蒙编程语言适用场景 ArkTS 主打易学易用、生态丰富、极简开发、持续创新四大特征；仓颉主 打高性能、强安全、跨平台等特性；两者相辅相成，共同支撑开发者鸿蒙生态 应用开发。 结合当前鸿蒙应用开发者遇到的主要问题及场景，我们锚定高效开发、高 性能开发、安全、跨平台、技

�� � ���� ���� ���� ���� �� 图 14 我国锂离子电池、储能型锂离子电池年产量和出口总额 023 2024 年中国新型储能发展情况 我国锂离子电池电芯制造四大材料和原材料产量稳步提升。2024 年，正极材料、负极材料、隔膜、电解液产量分别约为 310 万吨、 200 万吨、210 亿平方米、130 万吨，同比增长均超过 20% A。2024 年我 26%，电池级碳酸锂和氢氧化锂（微粉级）均价分别为 9.0 万元 / 吨 和 8.7 万元 / 吨 C。 AC 引自工业和信息化部数据 B 引自自然资源部中国地质调查局数据 图 15 我国锂离子电池电芯制造四大材料产量情况 ��� ��� ��� �� ��� ��� ��� ��� ��� ��� ��� ��� � ��� ��� ��� ��� �������� �������� 快推动新型储能发展的指导意见》（发改能源规〔2021〕1051 号，以 下简称《指导意见》）。《指导意见》提出了新型储能发展目标和路径， 充分展望了产业发展前景。重点聚焦强化规划引导、推动技术进步、 完善政策机制和规定行业管理四大方向，明确了 14 项主要任务和工 作要点。 国家能源局印发《新型储能项目管理规范（暂行）》 2021 年 9 月，国家能源局印发《新型储能项目管理规范（暂行）》 （国能发科技规〔2021〕47

链（协同可视/多级风险管控）、渠道（D2C/一体化私域经营/定价护城河）、服务 （FOTA/SOTA/订阅与数字增值）。这一体系将决定企业能否走出“有量无利”的陷 阱。 其六，2026 年关键命题将围绕“四大挑战”展开。盈利模式重构、技术军备与自 研/生态边界选择、全球化从“产品出海”向“运营国际化”的跃迁，以及组织机制的 系统性更新，将共同决定未来两到三年行业的集中度与基本盘。 接下来将深入剖析 EasyModel（数字空间底座平台）、 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 44 — EasyTwin（数字孪生仿真与渲染引擎）与 EasyV（低代码智能交互平台），构建覆 盖冲、焊、涂、总四大工艺车间的数字孪生工厂。 在虚拟空间中，该系统能够实 时映射物理产线的运行状态、设备参数、物料流转和能耗信息，实现生产全过程 的可视化监控与管理。 图 26：方案整体架构 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 了“一个平台、四大中 心、两个支撑体系”的总体架构蓝图：  一个平台： 统一的车联网与数据智能平台，作为数据汇聚与智能分析的唯一底 座。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 97 —  四大中心： 智能网联运营中心、智能服务中心、行业与物流指数中心、伙伴数字 化协同中心，分别对应实时态势感知、主动式客户服务、宏观决策洞察与产业链 生态协同四大核心能力。 

....................................................................................... 25 5.1 围绕四大领域，开展技术攻关 ......................................................................................... /跨厂商协同、自动闭环。 5 强化产业合作，共创生态繁荣 5.1 围绕四大领域，开展技术攻关 中国联通与产业伙伴各方在资源、技术、运营等领域各具独特优势，携手探索前沿技术， 不仅能够加速网络智能化转型，提升网络效能与服务质量，更能形成技术创新合力，共同推动 通信产业迈向更高发展阶段。具体可以围绕以下四大核心领域开展深度合作。 l 联合开展网络运营MaaS平台建设 整合中国联