「读书笔记」 《 EDGE 价值驱动的数字化转 型》 涵盖一整套简单、实用的指导原则 帮助企业厘清转型愿景、目标，实现数字化转型 EDGE 是一整套用于实现数字化转型的工具，它快速、迭 代、自适应、轻量级并且基于客户价值驱动。本书正是帮 助大家使用敏捷运营模式进行创新的指南。 Jim Highsmith 是享誉全球的敏捷先驱之一，也是《敏捷宣言》 的合著者，他与其他两位作者一起，展示了一个机会呈现 应性系统理论的“混沌边缘（ edge of chaos ）的概念，它 填补了数字化战略与价值交付之间必不可少的一环。转型 需要持续创新，而这又需要一种敢于挑战现状的先锋文化。 P2 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 建立一个能够快速适应并蓬勃发展的组织 清除不必要的治理流程、过时的“指挥与控制”领 导方法和迟缓的预算 / 规划周期 在重要、快速响应的情况下改善协作 根据愿景和目标不断优化投资分配与监管 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 02 03 04 l l l l P3 l 第 2 章和第 8 ～ 10 章讨论能力。第 4 ～ 7 章讨 论机会 l 第 3 章描述 EDGE 原则如何影响工作及相

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， 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 ◼ 本报告的关键问题 • AI与BI融合的核心驱动因素及市场增长 动力是什么？ • AI技术如何重构BI的价值链，并解决传 统工具的核心痛点？ • ABI在行业落地中面临哪些共性挑战？ 不同行业的差异化需求如何影响技术 应用路径？ 中国：人工智能系列 04ABI赋能新领域，重塑商业价值： ◆ 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

与价值创造的合作伙伴有关的能力 28 …………………………………………………………… A. 6 与价值创造的主体有关的能力 28 ………………………………………………………………… A. 7 与价值创造的驱动要素有关的能力 28 …………………………………………………………… 附录 B (资料性) 不同行业的主业务环节(主场景)及其主要细分业务环节 30 ………………………… 附录 C (规范性) 数字化转型,需系统把握如下四个方面:一是数字 化转型是信息技术引发的系统性变革,二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构,三是 数字化转型的核心路径是新型能力建设,四是数字化转型的关键驱动要素是数据。 深度应用新一代信息技术,大力发展新技术、新产品、新模式、新业态,全面加速数字化转型,已经成 为新时期企业生存和发展的必然选择。然而,企业在推进数字化转型过程中,普遍面临战略不明确、路 价值效益参考模型 3 术语和定义 GB/T23011界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 数字化转型 digitaltransformation 深化应用新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,建设提升数字时代生存和发展的新型能力 (3. 11),加速业务优化、创新与重构,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。 注:推进数字化转型通常 坚 持 以 价 值 效 益 为

位 与 技 能 执行摘要 如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，

02 珠宝行业的发展趋势及现状 4 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 8 珠宝行业数字化实践 结语 06 31 01 全球珠宝行业正经历深刻变革，新技术和Z世代消费群体的崛起成为关 键驱动力。Z世代（1995-2009年出生）作为数字化原生代，习惯于通 过互联网获取信息并表达个性。他们强调个性化、社会责任感和环保 意识，注重品牌文化、情感价值及购物体验的互动和社交。这一代消 费 的材质与价格，更注重 品牌背后的文化价值及社会责任。珠宝逐渐成为展现个人风格与生活 态度的方式。为了迎合这一变化，全球珠宝品牌加速数字化转型。例 如，某珠宝品牌通过电商平台、社交媒体互动和数据驱动的个性化推 荐，成功吸引了大量年轻消费者，并建立了强大的品牌影响力。 未来，Z世代的消费行为将深刻影响珠宝市场的发展。个性化定制、环 保和可持续发展已成为核心议题。如何通过数字化升级和创新营销策 意义上的高端奢侈品。同时，线上平台的快速发展也为珠宝品牌提供了更多展示和销售 的机会。 6 珠宝行业的新机遇 随着全球技术的革新，珠宝行业面临着以下新的技术及机遇： · 技术赋能消费体验：虚拟试戴技术（AR / VR）、AI驱动的个性化推荐和区块链技术， 正在重塑消费者的购物体验。 · 年轻消费者的崛起：Z世代（1995-2009年出生）作为主力消费群体，对个性化、社 交互动和品牌故事的重视推动了珠宝市场的营销创新。

重点行业典型案例。旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪 生世界技术演技和产业发展。 《数字孪生世界白皮书（2023）》在 2022 版基础上深化技术创新，提出"技术+应用" 双驱动模式，系统规划产业发展路径。白皮书涵盖五大板块，行业综述指出数字孪生呈多 技术融合特征，但存在"有表无里"等实践痛点，强调"数智视融合，虚实人联动"将成为核 心趋势；技术架构对比分析 B/S 与 动“数 字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供 借鉴与参考。 本次白皮书系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，数字孪生的核心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界的精准映射与动态交互。白皮书提出四大关键 技术能力： 物理感知与数据融合。整合 LiDAR、无人机、物联网等多源异构数据，构建高精度三 维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 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

颖、王翱宇、杨国龙、朱少民、杜 恒、翟传璞、 李丹丹、林 扬、罗 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： AI-Native 时代：智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来，随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型技术的快速发展，人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局，而 Agent 智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于 50% 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 技术，迎来了应用大规模落地的奇点时刻。以应用智能体为代表的 AI 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

复旦大学、上海科学智能研究院 张人禾 复旦大学 科学智能白皮书 2025 2 3 第一章 序言 第一章 序言 1. 定义与范式 1.1 定义 面向科学研究的人工智能（AI) 创新和 人工智能驱动的科学研究的总和可被定义为 科学智能（AI for Science, AI4S），是体现 了人工智能创新与科学研究双向促进与深度 融合 1，从而变革科研范式。 1.2 范式 科学研究促进人工智能创新。传统科研 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 构建跨学科知识图谱、因果推理和生成 模型，整合多领域知识库，使 AI 能够从已 有知识中提取洞察并提出新颖的科学假设。 建立强化学习驱动的 AI 辅助实验设计、数 据分析、理论建模的闭环系统，实现自动化 科学发现。开发可视化工具与交互界面，将 AI 生成的假设映射为可解释的科学逻辑链， 支持领域专家进行修正与理论完善。 传统科学发现从大规模解空间中生成候选假

化。 余华 人们去理解企业数字化转型的内在要求 , 尤其是业务模式重构、 产业链再 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 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。 其宗旨是实现 : 关系多样化、 能力数字化、 绩效颗粒化、 结构柔性化、 文化利他化 现思维与心灵的自我突破 , 帮助企业文化、 经营模式、 数据可以为用户提供内心最渴望的定制化体验 , 商品都是 员工 数字时代 , 得益于就业市场数字技术的不断渗透 , 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。

AI+医疗健康应用趋势展望 ............................................................................ 34 多模态数据融合驱动精准医疗进阶 ............................................................................................ .......................................................................................... 35 AI 驱动生物医药研发范式变革 ....................................................................................... 不 断增长，医疗体系面临较大压力。医疗健康行业数据密集，与 AI 技术形成强耦合。人工智能的应用，有助于加速医药研 发、推动精准医疗、提升医疗服务效率，成为医疗健康行业可 持续发展的重要技术驱动力。医疗领域 AI 支持政策的持续出 台，也进一步推动医疗健康的 AI 创新应用。 图 中国老龄人口规模及占比 1 图 不同级别医疗卫生机构医疗服务量及利用率 2 总体篇