多家企业、千亿量级验证的增长新思维。 天 际 线 长点的总和，摆脱碎片化的增长思路。 企业估值或者企业价值的上限 爆发增长 撤 退 线 增 长 线 成长底线 本书价值 增长的线。 云 4 目录 CONTENTS 在互联网时代，重新界定增长，同时，从成长基石、指数与爆发增长、突破企业增长天 花板、业务退出等五维度系统化搭建企业增长地图。 01. 数字时代重新定义增长 撤退线：敦刻尔克的设 计 成长底线：业务基石的 设计 增长线：构建企业的动 态增长地图 增长五线：五线之间 的切换 天际线：企业如何击 穿增长的天花板 爆发线：如何进行指 数级裂变 05. 02. 03. 07. 04. 06. 5 CONTENTS 数字时代重新定义增长 0 1 n 今天我们看到的热门管理学词汇，与其说是问题导向的举措，不如说 是一种新态势下的升级手段。 年中国很多企业的增长，确实是建立在宏观经济高速递增的红利之上的。 产业增长红利要揭示一个问题： 为什么在同样的经济周期中，不同的企业所获得的增长、所占 有的利润区存在显著差异？ 企业所处的产业是在导入期、成长爆发期、成熟期还是衰退期？产业周期的不同决定了该行业 内企业平均利润率的高低，也决定了该产业增长红利的多与寡，比如，从当前来看，家电行业 和珠宝行业的利润率差距就很大。 + + 产业增长

数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式 2 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 2.1 智能应用双端爆发，孕育万亿市场空间 2.2 智能体在 B 端和 C 端加速落地 2.3 央国企正成为应用智能化的主力军，领跑多个场景落地 2.4 智能研发、运维、知识管理，企业智能化落地三大高价值场景 等人工智能技术的不断迭代创新发展，AI 将在更多垂直领域实现深度应用，不仅将提升生产效率和服务质量，还将创 造新的商业模式和市场机会，使人工智能成为推动社会进步的重要力量。应用现代化走向智能化发展也将迎来“技术 奇点”，爆发出更大的潜力，重塑竞争力，持续提升商业价值，推动应用全生命周期智能化从效率革命迈向价值共生 新阶段。 1. 数字公地（Digital Commons）指基于互联网与数字技术形成的公共资源形态，其核心是通过共享基础设施、数据要素和知识 转型升级，形成技术、场景与生态的深度融合，推动各行业应用 智能化向价值共生新阶段迈进。 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 应用全生命周期智能化白皮书 07 智能应用企业端和个人端双爆发， 市场空间巨大 02 PART TWO 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 应用全生命周期智能化白皮书 08 根据 Market Research Future 的《Applied

行业趋势：应用智能化和 Agent 产业趋势 鸿蒙智能体的定义 鸿蒙智能体框架（HMAF） 总结与未来展望 参考资料 1.1 从被动响应转向主动服务，智能体驱动人机交互范式变革 1.2 智能体爆发式增长，系统智能体和垂域应用智能体双轨发展，走向协同 1.3 一站式开发框架和技术标准化加速智能体构建和商用落地 3.1 智能体全新交互 3.2 智能体协议升级 3.3 智能体高效开发 3 应用场景更加广泛。行业普遍认为 2025 年将成为 AI 智能体商用爆发的“元年”，市场规模呈 现爆发式增长趋势。市场研究机构 Grand View Research 数据显示 [5]，2024 年全球 AI Agent 市场规模达 54 亿美元，预计 2025 - 2030 年将以 45.8% 的年复合增长率增长，到 2030 年达 到 503.1 亿美元。 1.2 智能体爆发式增长， 系统智能体和垂域应用智能体双轨发展，走向协同 市 - 6 - 行业趋势 Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 场规则”（协议），进行“资源交易”（能力交换）和“产业链协作”（任务协同），最终实 现整个经济体利益的最大化。 随着智能体迎来爆发式增长，智能体开发框架 / 平台也大量涌现，包括华为、字节、百度、 阿里、腾讯、讯飞等企业，纷纷推出自己的智能体开发框架或平台，提供可灵活调用的模型 / 工具以及一站式开发、调测能力，大大降低了智能体的开发门槛。

企业级应用是当前已经较为成熟的市场，这个市场特点是出货量不大，但是方案价值大，单项目上千个基站项目 规模就很大，所以这个市场是属于方案商的。 IoT 消费级应用，需要等待手机等平台类设备都有 UWB 芯片之后才有爆发基础，如果不依赖手机也可以起量的场景 也有，比如车钥匙、遥控器等，但这增加了方案的成本，市场推广的难度也就增加了很多。 汽车市场是目前 UWB 下一个确定性很高的市场，虽然目前市场上看到的车厂已经上 较低，或者开发的难度大，所以企业 玩家比较少，企业体量也比较小 煤矿 / 矿井、化工厂、公检法司等 IoT 企业级市场 来源：AIoT 星图研究院 2 UWB 应用领域驱动力分析模型 根据该模型，最容易爆发的是处于第一象限领域的，但是，我们调研后发现，UWB 市场上并没有一个领域能够完全 满足第一象限需要的两个条件。 然后第二现象是市场推动力强，第四象限则是政策推动力强，如果是几年前，毫无疑问，政策推动力强的第四象限市 场推手，但并不意味着这些市场的潜力就少，恰恰想法， 我们认为第三象限的市场应用场景市场潜力是最大的，只是处于第三象限的市场最大的问题是它爆发的不确定性。 比如 UWB 手表、手环、寻物 Tag、耳机、遥控、无线键鼠等 IoT 消费市场，只要任何一个单品爆发，它的量就会很大， 并且这个市场也是国产芯片、方案商的优势市场。 2.3 中国 UWB 市场驱动力＆需求度＆市场机会分析 UWB

智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的四层结构，当前正处于从底层 的“算力先行”向“模型生态构建”与“应用商业化”过渡的关键阶段。行业 Agent的商业化落地将成为引爆点，预计2025年有望迎来“应用爆发”的 窗口期 智算产业价值路径——智算产业全景及发展趋势 智算产业链全景 来源：头豹研究院 ◼ 智算产业通过“硬件-云平台-大模型-应用”的四层结构联动，构建了从底层 算力到顶层商业场景的完整价值链 PaaS/MaaS能力平台。目前是智 算产业的发展重点，处于高投入探 索阶段，但未形成普遍商业化。 阶段三：行业Agent落地 面相企业/行业客户交付Agent 产品，实现商业化落地牵引收 入。2025年末或将出现局部 “应用爆发”窗口期。 智算产业链价值转移趋势 7 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • 云厂商的客户战略，是以技术实力强、直购IaaS算力的核心技术客群

01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建 起"数据-洞察-行动"的闭环价值体系，全面赋能企业高效决 策与智能运营。 ❑ 中国ABI市场呈现爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计 2024年跃升至8亿元，2024-2028年间将以42%的年复合增 长率持续扩张。 5 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 趋势与宏观经济指标，生成 动态需求模型。2）供应链领 域基于实时物流数据自动预 警库存风险并推荐调整方案。 ◼ 核心驱动：结构化数据（如 交易记录）、非结构化数据 （如语音、图像）及物联网 时序数据的爆发，单一模态 分析已无法支撑全局决策。 ◼ 应用场景：在医疗领域，多 模态分析可同步解析医学影 像、电子病历文本及可穿戴 设备生理信号，提升诊断效 率。 32 www.leadleo.com 400-072-5588

2028 年固定宽带流量将达到 8.7 ZB，比 2023 年增长 51%。同时，人工智能应用 的不断普及和发展也在逐渐改变网络流量特征。网络边缘节点将承载更多人工智能负荷，并带 来边缘网络流量的爆发，从而对边缘网络建设提出新的要求。 与此同时，全球运营商的业务收入并未随流量增长实现同步增长，运营商的业务经营仍面临相 当大的压力与挑战。而固定宽带业务的市场表现明显优于其他细分市场，固定宽带网络及业务 络流量特征。人工智能训练和推理工作 负载可能会在云端、网络边缘、或本地设备等不同位置运行。如果网络边缘节点承载了人工智 能推理负载，这些节点将持续接收到较为稳定的数据流量。由此带来边缘网络流量的爆发，并 对边缘网络建设提出新的要求。 Omdia 的全球运营商调研显示，64%的受访者表示将在网络深边缘（Far edge）节点部署人 工智能应用，比选择利用公有云数据中心部署人工智能应用的受访者比例高出

.................................30 云智算光互连发展报告 1. 背景与需求 在 AI 大模型、云计算及智能应用普及的推动下，全球算力需求 正经历前所未有的爆发式增长。基于铜缆的互连技术在带宽密度、 传输距离与能耗效率上的瓶颈日益凸显，光子作为光互连技术的信 息载体和物理基石，具有极低传输损耗、超高频率、抗干扰等物理 特性，使得光互连技术在带宽、距离、抗扰、功耗、密度等方面具 以适配各类计算硬件，可灵活应用于各类存量或新建数据中心。 云智算光互连发展报告 4. 移动云在智算场景下的光互连应用展 望 随着 AIGC 智能化程度持续提升，大模型参数量不断增长，模型 应用进入爆发式增长阶段，算力需求不断攀升，万卡乃至超十万卡 规模的 GPU 集群成为训练大模型的标配，同时，在大模型训练时， 海量 GPU 节点间需要持续、高速地同步数据和梯度，任何网络延迟 或带宽瓶颈都会导致昂贵的

高质量跃升；随后，《“十四五”数字经济发展规划》、《数字中国建设整体布局规划》和 《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》等政策密集出台，系统优化全国算 力布局，引导智算中心有序落地、协同发展。另一方面，需求端爆发式增长，人工智能大模 型迭代进入“多模态＋AI（Artificial Intelligence）智能体”阶段，对高并发、高能效、低 延时提出新的要求，持续倒逼芯片、架构与系统级创新，需求与政策同频共振，正将中国算 年，中国智能算力规模将进一步增长至 1460.3 EFLOPS，并在 2028 年达 到 2781.9 EFLOPS。智能算力已不仅是技术底座，更是产业跃迁的“主引擎”，也将持续 向千行百业渗透，成为撬动数字经济下一轮爆发式增长的核心支点。 4 1.2 算力发展现状 国外以英伟达、AMD 为首的两大芯片巨头凭借其技术优势，在算力领域长期占据领先 地位，在全球范围内，两大芯片巨头占据全球算力市场 34%的份额：

企 业 数 字 化 转 型 。 2 0 20 年 4 月 7 日 工 业 和 信 息 化 部 《 中 小 企 业 数 字 化 赋能专项行动方案》 数字化爆发元年，概念从宏观逐渐到微观落地 2020 年，从数字经济，到数字产业化和产业数字化，再到企业数字化转型，数字化概念从宏观到微观逐渐落地。 国资委 《关于加快推进国 有 企 业 数 字 化 转