括人在内的世间万物将会被一张无形的大网连接在同一个 系统内，由此带来的改变是前所未有的，企业的数字化转 型唯有顺应变革的内在业务逻辑才能走的更远。 数字化时代的业务逻辑之变 商业模式逻辑之变 商业的本质一个公式便可说明：收入-成本=利润，而收 入来源与连接的数量有着非常重要的相关性，在传统商业 模式之下，受到连接数量的限制，单个连接贡献的收入 必须足够大，才能保证利润。而在数字化时代，连接数 物理世界对应的数字世界；并以数据为核心，人工智能 为手段，云化服务为形式，企业组织制度流程优化重构 和人才文化为保障，实现在数字化技术支撑下的组织业 务创新发展。 数字化转型内涵 数字化转型的本质 所谓转型是弥补现状与预期状态的差距，本质是借助数字化技术，促进企业与组织能够在变革的数字化世界中创造更大 的价值，实现更强健的生命力。 数字化转型和传统信息化的主要区别 信息化技术的革命，曾经给社会带来巨大的影

能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百 门精 密科学。 在易路构建的 AI 辅助决策矩阵中，我们验证了这种革命性转变的可行性。以新员工定岗定薪场景为例，传统 HR 需要平衡的 " 外部竞争力 " 与 " 内部公平性 " 双螺旋结构，本质上是一组包含行业薪酬分布、企业支付能力、 团队绩效方差、员工成长曲线等上百个参数的动态方程。我们的 AI 平台不仅能够接入 30 余个细分行业的薪酬 脉冲数据，更能通过组织网络分析（ONA）捕捉 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现每个管理命题都是特定约束条件下的最优解方程：人才盘点本质是能力图谱与业务战略的傅里叶变换， 组织变革实质是科层结构与网络效应的拓扑转换，甚至企业文化建设也可解构为价值信号与行为模式的卷积神 经网络。这些曾经被视为 " 不可量化 " 的管理艺术，正在被

对模型部署和应用实施必要的治理措施 人工智能能力的快速 人工智能能力的快速发 发展，使得 展，使得这 这项 项技 技术 术逐 逐渐 渐融入到工作 融入到工作场 场所的方方面面。 所的方方面面。 本质上，它们帮助企业克服碎片化，为人工智能的使用和管理建立一个更智 能、更具凝聚力的基础。 正如API革命性地改变了应用程序之间的通信方式，人工智能编程平台也将 重新定义人工智能代理的交互方式——例如，一个分诊机器人可以将任务交 Source: Omdia 在当今瞬息万变的商业环境中， 在这个瞬息万变的时代，清晰的战略 和果敢的决断只是参与竞争的基本条件。要想真正领跑市场，您需要 的是能深度洞察行业趋势、精准把握客户需求、透彻理解商业本质的 战略伙伴。 作为全球领先的科技研究和咨询机构，Omdia始终坚持以客户洞察为 核心。我们通过专业的行业研究和数据分析，将市场洞见转化为可执 行的商业策略，助力客户在竞争中抢占先机。 专 专业

以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 衡所致，其症结在于数据治理滞后、场景碎片化、算法黑箱 与行业适配断层四大维度，共同构筑了技术落地与价值转化 的系统性障碍。 ❑ 未来，在法律服务、媒体传播、旅游服务等知识密集型领域， 体验，最终实现人力操作向知识价值的转化升级，重新定义 数据驱动的商业文明形态。 18 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 AI与BI的本质与区别 AI for BI模式更注重于利用AI技术来增强BI产品的能力，用于提升BI工具在 数据处理、分析、可视化等方面的效率和准确性，主要产品类型包括智 能问答式BI、对话式BI、AI增强式BI ◼ “AI + BI”的模式并未成为BI市场的主流趋势，相反“AI for BI”的理念逐渐崭露头角 在数据驱动的决策时代，人工智能（AI）与商业智能（BI）作为两大关键技术，展现 出截然不同的本质特征与发展轨迹。BI的核心旨在将数据转化为有价值的知识，为 企业的决策过程提供有力支持。它侧重于通过结构化的数据分析，展示业务背后的 洞察与趋势。相比之下，AI则致力于通过更加智能、先进的算法，追求结果的极致

意义的判决，明确数据处理者投入智力劳动形成的数据产品的合 法权益与市场价值，为数据要素市场化配置提供清晰规则指引。 三是树立穿透思维，把握新业态模式本质。树立“穿透式、实质 化”的审判思维，针对智能制造领域高度复合的商业模式，应穿 透表象直击本质，准确界定各方在新业态中的角色定位与权利义 务，避免因沿用传统、形式化的审判思维而导致裁判结果偏离产 22 业实际。 （二）深化专业审判，以过硬司法能力应对产业技术挑战

传输带宽，并将延迟降低至纳秒级，能够更好的契合 AI 模型训练的 需求。另外，由于消除了电气走线带来的巨大能量损耗，OIO 将带 来颠覆性的能效提升。 2.3 光交换 2.3.1 光线路交换 OCS 的本质是通过光学器件直接操控光信号的传输路径，实现 输入端口到输出端口的连接。与需要光电转换的传统电交换不同， OCS 全程在光域操作，因此具有协议透明性、超低延迟、高能效等 优势。但 OCS 也存 OCS 替 代原有的 Super Spine。OCS 替代 Super Spine 并非单一设备升级， 而是移动云算网架构从“电为主、光为辅”向“全光原生”的范式 云智算光互连发展报告 转变，本质是通过算网底层的全光重构，破解大规模 AI 算力集群的 带宽瓶颈、延迟损耗与扩展桎梏，为“N+X”智算节点的弹性组网提 供核心支撑。这一升级并非简单的硬件替换，而是覆盖数据、控制、 管理多平面

不同模型在人岗匹配实践中的 创新应用。 “人岗匹配” 是企业人力资源管理的核心问题，更是所有 HR 追求的目标。毫不夸张地说，“人 岗匹配” 是人力资源的起点，也是人力资源的核心目标之一。 本质上，企业和个人是利益共同体，只有使得组织利益和个体价值得到统一，做到 “岗得其人”、“人 适其岗”，根据人不同的素质和个性将其安排在最合适的岗位上，做到 “人尽其才，物尽其用”， 才能使人才发挥最大价值，同时激活组织。 派，在相当长 的一段时间中，符号主义一直占据着人工智能领域的主导地位。相比于联结学派利用人类所难 以理解的复杂神经网络模拟大脑的计算与思考，符号主义倾向于认为人工智能源于数理逻辑， 认为智能的本质就是符号的操作和运算。虽然这几年来联结主义风头更劲，但符号主义也在以 各种的方式影响着当今人工智能领域的发展。 △当你看一个房间 69 | 第六部分 △司马贺与纽厄尔 还是再让我们回到 1956 网络图模型。这是一种对现实情况进行描述的 模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最 终达成方便求取条件概率的目的。它模拟了人类推理过程中因果关系的不确定性。 贝叶斯网络是概率论与图论结合的产物，一方面用图论的语言直观揭示问题的结构，另一方面按 概率论的原则对问题结构加以利用，本质上其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。贝叶斯概 率图模型反馈

岁）。由于运维工作高度依赖于资深专家，一旦遇到复杂问题（例如 DB2 的死锁情况）， 缺乏经验的技术人员难以快速定位解决，将导致业务中断时间延长（主机系统平均故障恢复时间比分布式系统 长 3 到 5 倍）。 主机面临的诸多挑战，本质上源于“集中式封闭架构”与“分布式开放架构”之间的时代落差。这种架构 上的不匹配，不仅推高了企业的整体 IT 成本，也严重制约了业务的发展速度与创新能力。在数字化转型的浪 潮下，越来越多的企业开 能治理、数据可靠同步、统一运维管理”的方案设计。 ④ 异地多活（单元化）：提供从架构设计、部署升级、流量治理以及运维监控全栈单元化架构能力，保 障业务连续性。异地多活适应于高并发、海量用户且业务可基于地域 / 用户拆分的大型系统，其本质是将 系统按“单元”垂直拆分，实现流量和数据的隔离与独立部署 。在异地多活架构搭建中，重点完成“业 务单元化 - 智能流量策略 - 统一平台运维”的应用方案架构设计。 ① 容器与微服务适配性分 溯性的前提下，将原有数据库中的数据平滑迁移至 分布式数据库或云数据库。 需要特别说明的是：在部分企业的应用重构场景下，会涉及应用逻辑与数据模型的整体重建，并伴随新旧 系统间的数据迁移。这类工作本质上属于应用迁移与重构范畴，涉及业务规则重建和数据治理，通常由应用改 造和迁移团队主导。 数据库迁移通常包括实施前准备、迁移演练、正式迁移和应用上线等阶段。 在验收保障阶段，重点是在数据与作业迁

人主体的信用评估模式，转而将整个供应链视为一个整体，通过系统性地整合与 优化商流、物流、资金流、信息流和合同流，围绕供应链中的核心企业及其上下 游的供应商、制造商、分销商、零售商等众多企业，提供结构化的融资安排与金 融服务。 其本质在于，金融机构不再孤立地看待融资主体的财务报表和抵押物，而是 深入到产业生态中，以真实的、连续的、可验证的交易背景为基础，将核心企业 的信用优势、或链上沉淀的数据信用、或由物联网技术监控的物的信用，作为风 续 的方向转型。 （三）亚洲新兴市场：科技驱动，跨越式发展 亚洲的供应链金融市场近年来发展迅猛，以中国、印度、东南亚等为代表的 新兴经济体尤为活跃，其发展路径清晰地体现出科技驱动和平台赋能的本质特征。 在亚洲，大型科技公司和产业互联网平台成为推动供应链金融发展的重要力 量。中国的阿里巴巴、腾讯、京东等互联网巨头，利用其在电商、支付、物流领 域积累的海量数据和技术能力，构建了庞大的数字生态系统。它们通过旗下金融 设置风险阈值和人工干预节点。确保在出现极端市场情况或系统性技术故障时， 能够及时暂停、人工接管、纠正错误，防止风险失控和损失扩大。 十、产业生态协同失灵风险 （一）风险剖析 供应链金融的本质是生态金融，其成功高度依赖于产业链各方的协同合作。 然而实践中，核心企业配合度低（不愿确权、不愿共享数据，担心增加自身风险 和管理成本）、平台“孤岛效应”（各大核心企业或科技平台自建平台，标准不

能 过剩等问题。 u 电商模式的 B2C 通过互联网直达客户 , 利用规模集中化的平台节约中间成本，消费者选择更多样、更便捷，平台能够基于消费者数据反推生产、采购和研发需求，但这种模 式 的本质仍然是“卖库存”。 u C2M 模式下，生产者直接由底层数据驱动自动化加工，满足消费者个性化需求。在 C2M 的模式下，生产者将能够满足低至单件起订的消费者需求，实现最大程度的个性化定 制。 同时由 28 研发 采购 生产 销售 供应链无法协同 + 产能过剩 本质还是卖库存 C2 M 模 式 底层数据驱动自动化加工 满足客户个性化需求 传 统 模 式 电 商 模 式 采购 设计 研发 服务 客户 工厂 网店 消费品企业利用一物一码