重新思考关于 AI 的能源使用 Daniel Castro | 2024 年 1 月 29 日 关注数字技术使用的能源 并不新鲜。在互联网繁荣的高峰期附近 1990 年代 ， a福布斯 文章哀叹 ， “在某处 美国 ， 每次一本书都会燃烧一块煤 网上订购 ” 。1 文章的作者 ， 成为 在随后几年关于能源的辩论中被广泛引用 政策 ， 估计 “一半的电网将是 在下一个时代为数字互联网经济提供动力 ， OpenAI ， 2023 年 3 月 14 日 ， https: / / openai. com / research / gpt - 4 。 47. Eric Masanet 等人 ， “重新校准全球数据中心能源使用 ” Estimates, "Science367 ， 编号 ： 6481 （ 2020 年 2 月 28 日 ） ： 984 - 86 ， https: / / doi

不断演变的价值衡量标准：价值的定义正在超越成本节约的范畴。现在，对采购领导者的评估 标准是应变能力、可持续性和合规性。这些新的衡量标准反映出一种环境，长期适应性、合乎 道德的采购和稳健的风险管理比眼前的财务收益更重要，采购职能得到重新调整以匹配组织的 战略需要。 供应链弹性与监管要求：随着监管审查的加强，企 业方针必须从以合规为导向转向主动风险管理和问 责制。透明度和供应商审计变得至关重要，这就要 求企业实施能够确保合规并增进与监管机构、消费者 洞察 推动 创新 2025 年全球商业和宏观经济趋势 通货膨胀 回归近期历史常态 随着我们步入 2025 年，全球经济力量正朝着不同方向策动，形成了一个复杂的局面。这要求采购和供应链团 队重新为战略注入活力，提高敏捷性。报告下文重点介绍了影响未来一年的六大宏观经济趋势，每一项都会 对全球企业产生重大影响。 根据国际货币基金组织 (IMF) 测，全球通胀率在 2022 年第三季度达到 9 依赖于人类专业知识，往往会面临效率低下、数据分散和劳动密集型流程等方面的挑战。人工智能提供了令 人信服的解决方案，为专注于战略性、高价值活动创造了更多机会。 采购领导者已经在思考：技术是否会重新定义人类的角色？采购职能未来是否还会存在？GEP 预计答案是肯 定的，但不是以当前采购领导者所理解的形式。随着企业踏上人工智能演进之旅，人工智能将以三种不同的 阶段影响运营模式，每个阶段都比上一个更具变革性。

2025 年 五大趋势 人智共创未来 点燃创新纪元 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 2024 年是拥抱变化、把握机遇的一年。冲突和转型的交织令原有假设受到质疑，领导者不得 不重新评估其风险偏好。他们必须平衡速度需求与成熟流程的安全性，然后改变那些束缚发展 的习惯。 生成式 AI 是这一转变的核心，带来了一个充满新机遇和未知风险的世界。智能体 AI 是指自主 执行各种功 模型训练范围 的任务，这是大多数 AI 助手无法做到的。 另外，随着数字劳动力的发展，变革的力量牢牢掌握在员工手中。 1 这样个人得以提高生产率 并重新定义工作流程，同时挑战了传统的领导观念。 引言 AI 推动数据普及化， 重新定义决策流程。 领导者如何才能在不给企业带来风险 的情况下增强员工的自主创新能力？ 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 2 事实上， 事实上，领导者没有时间审查每一项创新。随着智能体 AI 在组织中发挥的作用不断增强，领导 者需要下放更多决策权，才能真正加快步伐。他们仍然需要制定目标并明确前进规则，但必须 赋权团队重新思考工作流程，并用新的方式部署 AI 智能体，从而大幅度提高绩效。 在这种环境下，领导者相当于在敏捷性和安全性之间走钢丝，尽力维持韧性与风险之间的平衡。 这绝非易事。为了解领导者如何实现这一目标，IBM 商业价值研究院

值的工作更重要 财务度量 使工作变慢或延迟 预算很快就花 完了 组织对低价值的工作做出糟糕 财务度量不应被用于确 定工作优先级或决定工 作内容 每两个月或每季度审查和 重新调整客户价值与财务 责任 ，其频率肯定要比每 年一次或两次要高 财务指标是一种后见性 指标 ，最终会随着为客 户提供的价值而改善 为调整一切支持以最大化 客户价值 ，应定期审查财 务指标 目前许多传统的度量标准 的应用方式削弱了团队交 付客户价值的能力 应用适合的度量标 准来进行决策的重 要性 要点 通过度量客户价 值优化业务 关键点 - 构建度量标准 ，驱动落 地举措 ：为不确定类别 重新设计度量标准 ，并 根据它们的先见性 / 后 见性特性来指导举措 ， 与确定类别的举措分开。 - 围绕交付价值 ， 明确 投 资回报 ：关键项目持续 展示成本与交付价值的 关系图 第 5 章 ，使成员彼 此了解 稳定的团队会 产生更高绩效 的原因 减少团队的交 接和依赖性 建立自主性 和共同目标 角色不应该与职位头衔相 同 角色不应该是一次性的决 定 角色执迷 角色需被 重新定义 里 转型初期 ，避免职 位头衔转 换 抽象头衔、角色、差 异化技能 建立新的能力 让组织架构的变化随 时间自然演变 构建适应环境变 化的理想角色环 境的建议 针对不同技能提供清晰

今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 在不同界面看似相同的情况下进行差异 化。 人们与人工智能如何定义一个学习、领 导和创造的正向循环。 03 当大型语言模型 出现时 他们的身体 当人工智能呈指数级扩展时，系统 将会被打乱。 如何基础模型重新定义机 器人学 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 引言 人工智能：自主 宣言 人工智能的泛化 人工智能竞赛的热潮无可否认。 引言 4 我们正在进入一个新的篇章 在技术领域——一个被塑造的领域—— 确认 客户身份。产品准时交付。这些时刻中的每一个都可能 ，也将被人工智能所颠覆。其中许多将因此变得更加出 色——拥有更多的自主权、更少的摩擦和更好的结果。 但在信任成为问题之前，你能走多远？你将如何重新激 发建立信任的关键人类时刻？ 最后，路线图中的第三部分，也是未知的部分，是寻找 一条通往以人为驱动信任的新路径。我们知道我们需要 达到哪里——新的接触点和建立与维护人际信任的方法 ，因为人工智能的普及正在颠覆传统的互动方式。但是

小下大的原则合理放置。 餐前准备 检查设施设备、环境卫生、 空调温度、餐具酒具、服 务用品、仪容仪表等。 检查 检查客人有无遗留物品； 按照先玻璃器皿、再瓷器 的顺序收台；更换干净台 布，重新摆台。 餐后服务 摆放餐具相对集中、整齐 一致，餐具图案对正、距 离均等、美观大方。 摆台 要注意熟悉当日菜品，并适 时推销；运用座位示意图准 确记录客人点单；注意菜肴 与酒水的搭配；勤巡台，服 在客人左侧先上黄油， 再分派面包或用面包篮 送上各种面包。 服务黄油、面包 按每位客人点菜内容和 上菜顺序摆放餐具。最 先使用的餐具放在最外 侧 , 其余餐具根据菜肴 顺序依次由外向里摆放。 重新布置餐具 根据客人所点酒水，领 取并准备相应的服务用 具及酒杯。 酒水服务 呈递葡萄酒单 ( Wine List) 给主人，根据客 人所点的菜肴介绍和推 销与其相配的佐餐酒。 推销佐餐酒 餐具 餐后酒 服务 咖啡或 茶 上糖缸、 奶缸 04 餐后服务 检查有无客人 遗落物品 清理台面，先收餐巾、 后收玻璃器皿、再收不锈 钢餐具、最后收瓷器类餐 具。 重新摆台 餐后服务 任务工单 任务描述 某西餐扒房来了 4 位客人用餐， Cassy 负责为客人服务。请以小组为单位，根据提 供的菜单模拟为客人点单，并进行模拟菜品服务。要求画出点餐台迹图，列出菜品服务流

LLM 重新 确认 人工参与完成任务 每个任务都有可能 Agent 执行失败， 人工支 持参与实现 工具调整 工具的命名 、描述会对 LLM 的识别有影响， 需要支持人工随时介入调整 Prompt 调整 复杂的 Prompt 的会导致 LLM 生成有偏差 Agent 协议 上下游关联的 Agent 之间需要定义清晰的 协议， 在人工调整过程能让协议也自动生 成正确 重新执行 Agent 断点 、重新执行 、幂等 Agents 完成主要工作 o o e 每个 Agent 的设计可由人参与并做调 整 未来 更多便利的工具； 更多人投入 Agent 开发； 更稳定的环境； 更自动化的流程管理 展望

数字化 核心 同步 规划 互联 客户 智能 工厂 智能 供应 动态 执行 数字化 开发 智能制造时代的商业模式重构 •数字化转型不仅能够帮助制造型企业实现降 本增效，也赋予企业重新思考价值定位和重构商业 模式的契机。同时，新进入者也在不断挑战传统市 场参与者的地位，众多技术型企业加入战场推动工 业企业探索商业模式上的创新。 商业模式 特点及趋势 主要挑战 平台型 • 数据建模 数据模型 数据安全 主数据 元数据 数据存储 数据分布 数据交换 数据 集成 数据质量 数据服务 组织 制度 流程 角色 目标 规划 战略 数据治理整体思路 重新组织数据 重新组织数据，让数据变得 更好用。 • 主数据建设 • 真实世界模型 • 数据仓库 • 数据标签和画像 • …… 盘点数据资产 让数据成为资产，了解企业有哪 些数据，在哪里，有多少量级。 主要包括数据元、数据元代码集和信息实体等 建立实用、高效、统一的管理体系 • 制定信息系统运行维护管理制度、安全保障制度、 数据安全管理规范、数据共享交换管理规范等管 理规范。 数据标准 重新组织数据 • 重新组织数据包括： • 基础工作：主数据建设，真实世界模型； • 扩展内容：数据仓库，数据标签和画像； 主数据建设 真实世界模型 数据仓库 数据标签和画像 建立企业数据资产统 一口径、统一标准

工福 祉的深切关怀与同理心。 因此，第17期《趋势追踪》报告集中探讨了培育新时代领导力的必要性。德勤全球网络的 专家团队分享了他们的洞见，并提供了企业可即刻用于自身业务的策略与工具，旨在助力 企业重新确立其作为未来雇主、创新先锋和可靠供应商的市场地位。 引言 2025年趋势追踪 3 引言 趋势 1:引领矿业及金属行业步入新时代 趋势 2:塑造关键矿产供应链 趋势 3:驱动增长，提升韧性 该公司最初致力于为钢铁和建筑行业提供铌产品，不久前进入了新市场，携手东芝和 Volkswagen Truck & Bus生产由铌锂离子电池驱动、具有超快速充电能力的电动巴士原型车。 CBMM此次对工业运输的重新定义体现在：开发能够彻底改变全球采矿作业的电动卡车（ 其特点是充电速度超快，仅需10分钟就能充满）。这类卡车不仅能够提高铌锂离子电池的 能源效率，还能提供安全保障。20 15 趋势 2:塑造关键矿产供应链 会 层面的支持，帮助确保其所持有资产始终符合企业的整体战略方向。 随着能源转型步伐的加快以及技术持续发展对矿业及金属业务的不断颠覆，企业领导者 们正越来越多地审视他们的投资组合和资本配置策略，以重新平衡利益，识别新的增长 机会，并在能源转型中发挥引领作用。 全球各国需应对地缘政治局势，这对市场、供应链和贸易伙伴造成影响。例如，过去15年， 随着地缘政治博弈加剧，全球范围内与关键矿产有关的出口管制措施增加了四倍。

2025》重点领域进展：同一进程的不同阶段 .................................................................19 “新质生产力”：《中国制造 2025》的重新定义？ .........................................................................39 建议................ 该术语于2023年9月提出，指的是“因科学 技术不断突破而涌现出来的新生产力，其将在 智能信息时代推动可能带来颠覆性技术进步的 战略性未来和新兴产业”。 10&11“新质生产力” 本质上是对《中国制造 2025》目标的重新定 义，将应用于更广泛的产业，表明了中国有意 继续实施战略性产业政策。 2024年，三中全会《决定》除了强调持续 强化自力更生能力的同时，还提出“加强科技 基础条件自主保障”， 12 这进一步彰显了中国在 术差距，中国企业实 施了战略性收购，例如美的收购德国公司库卡；中国官方消息称此举与《中国制造 2025》直接相关。 16&17 十年来，《中国制造 2025》的核心原则已经进行了调整、扩展和重新定位，以适应更广泛的战略产 业，这表明中国将带着新的目标继续推行《中国制造 2025》所发起或强化的众多举措。在此期间，《中国 制造 2025》的总体目标已逐步与中国新的政策优先事项相契合，即“双循环”和在广泛的行业中实现自立