加入 提高 一切正在转化为数据 连接比拥有更重要 持续领先企业所拥有的数字化生存能力，关键核心是企业家认知的改 变 六个关键认知 从竞争逻辑转向共生逻辑 开放、信任和协同是关键 顾客主义 长期主义 数据 媒介 价值本身 企业创新价值空间 方向 六个关键认知 认知一：一切正在转化为数据 效率改变 模式创新 成为 影响 数据特定价 值 从供应转向协同共生 本形态 n 集合智慧是解决 之道 认知二：连接比拥有更重要 连接比拥有更重要 命运共同体 可信 度 安全 性 认知三：开放、信任和协同是关键 生态 伙伴 企业 实现数字化的 核心关键 协同 价值 开放 信任 协同 战略底层逻辑 转向 共生逻辑 竞争逻辑 认识四：从竞争逻辑转向共生逻辑 数字化时代 认知五：顾客主义 企业定义：创造客户价值 顾客需求 + 技术 全新战略空间 认知六：长期主义 需要长期主义认知能力原因： 1. 企业与环境是一种共生关系 2. 用整体论认识世界 3. 能帮企业确定自己组织使命正义性 n n n 以数字资源为核心要素 以信息技术为内生动力 以互联网为依托 融合创新

造的平台化打造。 仔细去理解本书 , 可以让管理者拥有新的认知与能力 , 从而通过数字技术驱动企业管理实现平台化管理。 陈春花 北京大学国家发展研究院 BiMBA 院 长 在数字时代 , 企业的竞争不仅是产品和服务层面的竞争 , 更是认知水平的 竞争。 企业家和管理层的认知升维是企业从低维进化到高维的必经之路 , 认知指明了方向。 吴晓波 著名财经作家 全球战略管理学会 微粒化的解构 , 组织将经历分解、 聚合和裂变等微粒 化重 组。 将我们对物理世界事物的认知逐步解析。 微粒化就是无限缩小的过程 , 从宏观的组织聚焦到分子 , 到原 子 , 再到能量。 平台化管理的理念和实践源于数字变革所引发的个体和组织共同升维 ( 认知 ) 与微粒化 ( 手 段 ) 。 其要素是基于数字技术的组织重构 , 基于个体自我驱动的组织变革以及基于互相成就的集体升维。 年复一年地 重复单调工作。 创新个体自身希望思考、 学习和成长 , 渴 望有更宏大的目标和更深度的参与。 新生代不同于思想和行动受束缚的前辈们 , 他们的思维方 式、价值观和认知发生了翻天覆地的变化 , 主要呈现自 我 价值高于一切、 没有大公司情节、 积极拥抱科技 , 向 往高 科技及互联网产业、 愿意与创业公司共成长等特点。 数字时代管理的四大挑战之四

两大部分所组成，因此称 Systems)—HPS 。 创造者 知识 物理系统 (P) 人机接口、 动力装置、 工作装置 … 为人 - 物理系统 (Human- Physical 人 (H) 学 习 认知 分析决策 使用者 控制 感 知 16 (2) 制造系统发展的第二阶段：数字化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCPS1.0) 二十世纪中叶以后，随着制造业对于技术进步的强烈需求， ，更是具有了学习认知、 产生知识的能力，即拥有了真正意义上的“人工智能”。 中国工 程院 最重要的变化发生在起主导作用的 信息系统，由于将部分认知和学习 的脑力劳动转移给了信息系统， HCPS2.0 中的信息系统增加了基于 新一代人工智能技术的学习认知部分， 人 (H) 创造者 学习认知方法、知识 使用者 信息 - 物理系统 (HCPS2.0) 人机接口、 智能分析决策 动 力 装 置 、 工作装置… 智能感知 分析决策 感 知 工业互联网和 云平台 学 习 认知 学 习 认知 35 (4) 制造系统发展的第四阶段：数字化网络化智能化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCPS2 .0) 在新一代智能制造系统中，人和信息系统的关系发生了根本性的变化， 即

今天的组织管理 5 组织内协同 6 组织外协同 7 协同价值取向及其塑造 8 管理层的反应及其对员工的影 响 1 观点与判断 2 效率及其认知 3 企业边界 4 基于契约的信 任 — — CONTENTS 9 培养卓有成效的协同管理行 为 观点与判断 我们无法逃避时代的颠覆 动荡时代最大的危险不是动荡本身， 一些新能力：“强链接”，构建柔性价值网以及“共生逻辑” 企业的商业模式，组织模式，跨组织协作模式，都开始呈现 “网状协同”的态势，组织管理越来越依赖价值网络的共识 一切都在重构之中，认知重构，价值重构，思维重构，这些 重构需要一个更为广泛的视野，更加互动的关联，以及更加 开放的格局 基本观点 2 ： 效率来自协同 “ 共生”是一种自然界普遍存在的现象，它代表多种的不同 新范式的关键在于构建或是加入一个“合作主体的共生系统”， 在系统优势下， “ 共生经营” 获得系统效率，在“ 共生空间” 中协同发展， 这才是新时代激活组织的价值创新 基本原理 4 ： 实现从“竞争逻辑”到“共生逻辑”的战略认知转变 竞争逻辑 共生逻辑 企业通过挖掘自身价值贡献的不可替代，构建或加入“合作主体的共生系统”，在“ 共生空间” 中协同发展 n 比较优势（比别人做得好） n 满足需求（ 已有需求） n 客户价值（共同做好）

，把 工程智能作为建设数字中国的重点领域；美国、欧盟纷纷出台专项政策与法律框 架，加大研发投入、规范发展路径，全球范围内的战略布局与协同创新已然形成。 技术层面，大语言模型实现从表层流畅到深层认知的跨越，数字孪生、时空多模 态基础模型与工程场景深度融合，工程智能操作系统的核心架构逐步成型，让曾 经的技术构想正在变为现实。应用层面，智能建造的生成式设计、智能制造的预 测性维护、智慧城市的 统性的经验与思考，形 成了这份关于工程智能的白皮书。书中聚焦工程智能的核心，详细阐述了从单点 突破到规模化赋能的实现路径。我们希望通过这份白皮书，为工程智能领域的研 究者和从业者提供一套系统的认知框架与实践参考，更希望能吸引更多有志之士 加入进来，共同破解难题、凝聚共识。 工程智能是新质生产力的重要载体，是教育强国、科技强国建设的关键支撑。 作为同济人，我们始终坚信，大学不仅是知识创新的高地，更应是服务国家战略 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

态）、安全、员工认可及巡检等模块，确保会议高效 聚焦，避免讨论偏离主题。 第三原则：员工轮值主持，赋能成长 打破高管主导惯例，T 会授权员工轮流主持，为其提供 展示与锻炼的平台。初期，因员工能力与认知不足，由 班组长过渡主持；随着制度熟悉与能力提升，逐步推行 轮换机制，让更多员工参与主持，激发主动性与责任感。 第四原则：15 分钟高效会议，聚焦行动 T 会严格限定 15 分钟时长，避免冗长低效。会前全 个标准工具，指导新员工快速入门、老员工 查漏补缺，形成可持续迭代的精益知识体系。 分层分类的培训策略 锦华采取分层分类培训策略，覆盖中高层与一线员工： ● 管理层 ：依托霍尼韦尔外部专家的持续辅导，提升 中高层管理者的认知水平与教练式领导能力。例如， 管理者被引导少讲安排、多问问题，从“告诉员工做 什么”转向“引导员工思考为什么与如何做”。 4.1 全面建设学习型组织 ● 一线员工 ：培训注重实操性与情境嵌入。锦华设置 锦华通过“夜校”“轮训”“午餐会”等机制化学习平台， 推动员工深度实践 JES 工具，实现组织能力持续升级。 在 5S 目视化模块导入过程中，部分员工误将 5S 视为“面子工程”，仅用于参观时整理现场。 为纠正这一认知偏差，生产部门组织为期两周的夜校集中培训，系统讲解 5S 的本质――通过 整理与整顿提升工作效率与安全性。例如，在办公室环境中，标准化整理可确保资料快速定位， 减少查找时间。培训后，员工从“为了

为代表的推理模型，在解题 回答中引入类似人类“思考—反思”的推理 机制，用更长推理时间换取更高质量答案， 在数学、科学和编程等复杂任务上取得显著 突破。 4）自主智能体：多智能体系统 9 依托 大语言模型的认知与推理能力，通过自主感 知、任务规划、记忆系统及外部工具调用， 显著提升了任务完成效率和系统协同能力。 5）安全可信：大语言模型安全可信研 究正沿着 " 可解释性增强 - 价值对齐校准 - 应用实践预示着未来通用人工智能将不断向 更高层次演进，为全球产业转型和社会发展 带来深远影响。 1.3 前沿科学问题和突破路径 大语言模型需要在深度推理、扩展定律、 高效架构、全模态模型、情感认知和群体智 能等方向进行探索和突破，解决各自独特的 前沿科学问题。 1）探索更高效且更通用的模型推理能 力提升方法。优化强化学习策略与奖励信号 设计，提高模型的学习与搜索效率，并利用 人类反馈不断自我修正，突破复杂问题推理 4）设计支持理解和生成的统一全模态 模型。突破支持高效理解和生成的全模态模 型架构，优化跨模态特征的融合与对齐，解 决细粒度感知不足、幻觉频现以及空间能力 欠缺等问题，为世界模型奠定基础。 5）探索大模型情感感知和认知调控技 术。突破大模型的性格化和拟人化技术，增 强大模型的跨模态情感感知能力，实现情境 自适应的个性化情感调控机制，实现拟人化 人机交互。 6）构建基于多智能体协作的自组织群 体智能。探索复杂场景下的多智能体深度集

企业或其业务要在增长路径 上找到最好的出售点，关键 是在企业生命周期最有价值 的转折点撤退。 n 这个转折点很重要，最佳转 折点是公司外部价值认知和 内部最优判断有正向价差的 时间区间。 转进： 以退为进 n 企业面临的竞争从同一维度 的传统竞争逐渐扩展到多维 度渗透竞争。 n 竞争激烈时，可选择战略撤 增长线设计策略： 用结构化的逻辑设计增长地图 云 结构化增长 5 9 云 饿了么系统化的增长地图 差异化的定位增长 比如，提升品牌对消费者的吸引力，可称为“认知型”的差 异 化定位增长。 它通过广告投入激发市场需求，改变公司的定位、品牌认知， 以此来获得增长。所以饿了么 2017 年调整战略，不再把自 己定义成一个外卖 O2O 公司或者是一个美食平台公司，而是 定位成“ 30 分钟内可以覆盖的到家服务平台 云 击破成长天花板及企业 的边界， 衍化成生态 天际线设计策略： 如何设计天际线 以 “认知革命”改变对行业的定义 不断释放增长期权 重新想象 81 优步的发展和衍化是企业界限不断突破、认知不断重塑的过程。 n 如果你把优步看作一家在一些城市有分公司的汽车服务公司，那它的规模 不算大； n 如果你认为优步把握住了几十个城市的汽车市场的主动权，而且还在不断

斌、曹 峰、宋贺鹏、齐思宇、毛 伟、 郑瑞姣、张劲明、曾雪征、张 然 出版时间 2025 年 6 月 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战： 1. 技术链断裂导致的落地周期过长：算力、大模型、智能体的新概念，开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导 新范式，已成为推动行业变革的重要力量， 智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。 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， 3.2 智能应用的核心技术架构概览 3.3 智能应用的六大核心特征 3.3.1 特征 1：多模交互 3.3.2 特征 2：智能协作 3.3.3 特征 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5 特征 5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶”

监测等迥异的业务场景，均能 通过统一的时空坐标系实现数据价值的穿透式释放。 数字孪生世界白皮书 2 1. 色彩通用规范 正确的色彩规范能够使项目视觉效果更符合国际标准与行业惯例，减少用户的认知负 担，提升信息的传达效率。例如：使用红色表示停止或危险，绿色表示正常，黄色表示警 告。这些颜色在不同文化中可能有不同含义，但在大部分行业标准中是一致的。 预警色彩通用规范（跨行业共识）： 颜色 客户区域标注、实验性功能入口 2. 形状与符号语义 在数字孪生系统中，通用形状与符号语义模块是构建跨行业视觉语言的核心组件。通 过标准化、直觉化的图形设计，能够将复杂数据映射为可快速识别的视觉符号，降低认知 负荷。 数字孪生世界白皮书 3 水利行业通用符号示例 3. 空间映射比例 (1) 几何属性映射 用模型大小/高度直接映射数值。如：通过圆柱体不同高度及颜色叠加的柱状热力效果 来表达 动效反馈传递 在数字孪生系统中，动效设计的核心在于平衡功能性与用户体验。合理的动效时长与 路径规划直接影响用户对数据的理解效率以及系统操作流畅度和沉浸感。动效时长需贴合 人类认知习惯——过短的时长可能导致信息跳跃，增加认知负担，过长的延迟则会降低响 应效率，通过科学的时间控制能够显著提升信息传达的连贯性与可控性。 (1) 功能型动效 动效类型 建议时长 适用场景 示例说明 微交互反馈 100-200ms