模式仍会导致网络资源与边缘算力适配滞后、 数据流转效率低。唯有通过整合网络、算力、AI 与业务的协同架构，才能将技术优势转化为实际业 务支撑能力，匹配企业对实时性与本地化的核心要求。 业务卡点破解依赖架构创新：企业专网面临双重业务挑战，一是工业控制等场景对端到端时延低于 1ms、可靠性达 99.999% 的极致要求，单靠网络优化无法满足；二是智能制造、低空经济等行业需 求差异显著，且长期 求差异显著，且长期数据孤岛导致资源与数据难以共享，分散模式难以适配差异化场景与全链条流 转需求。而打通“网络 - 算力 -AI- 业务”联动的架构，既能整合资源响应极致指标，又能打破数据 壁垒，成为破解业务卡点的关键。 1.2 痛点与挑战 02 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 2 面向推动新型工业化、培育新质生产力的核心战略，中国移动创新构建了 通过容器隔离、可信计算与多层冗余架构，保障平台的安全与高可靠运行，满足企业业务对隐私与稳定 性的极致要求。 赋能企业专网的边缘智能核心网：通过五大关键能力构建的智能化网络基座。异构接入能力可破解网络 “多而不融”的困境，实现 5G、Wi-Fi 等多制式网络的统一纳管与智能切换；意图化用网可解决业务需 求“言而无策”的痛点，基于 LLM 将高层业务意图自动转化为网络策略，实现从需求到配置的零等待；

分析结果，提供给金融机构、监管部门、研究机构等下游用户，推动 ESG 数据 资产在企业运营全流程中发挥价值。 3.2 关键技术支撑体系 11 为支撑 ESG 数据全生命周期的高效治理，一系列前沿技术正成为关键驱动 力，它们不仅破解了数据流通与安全的核心矛盾，更提升了治理的智能化与可 信度。 （1）隐私计算(Privacy-Preserving Computation)：通过多方安全计算（M PC）、联邦学习（FL）、可 对金融机构与投资者的建议 金融机构与投资者作为 ESG 生态的重要推动者，既要将 ESG 深度融入核心 业务以发挥资本引导作用，也要通过创新丰富可持续发展挂钩贷款、绿色债券等 ESG 金融产品供给以满足市场需求，破解 “漂绿” 风险与技术依赖难题。 （1）将ESG全面融入投融资决策：建立系统化的ESG风险评估框架，在信 贷审批、证券投资、保险承保等环节嵌入 ESG 指标，实现风险识别与价值挖掘 的双重目标。

业在研发中普遍使用开源算法，但部分开源许可证带有强制性的 “代码共享”义务和要求，可能导致企业被迫公开其作为核心商 业秘密的自研算法代码，存在商业秘密泄露的风险。 3．司法对策 （1）创新裁判规则，破解人工智能“算法黑箱”归因困境。 法院在审理相关案件时，可依据公平与诚信原则，合理分配举证 责任。在权利人完成初步举证后，可要求掌握技术优势的人工智 能技术提供方（模型层）与使用者（应用层）就各自环节的决策 纷，实现从“数据要素”审判到“产业智能”审判的跨越。二是构建 外部智力支持体系。创建专家智库，广泛吸纳智能制造、数据科 学、人工智能伦理等领域的顶尖专家，为复杂技术类案件的审理 提供常态化、体系化的咨询意见与前瞻指引，有效破解技术事实 “认定难”的瓶颈。建立健全“技术调查官+专家辅助人+司法鉴定+ 行业专家咨询”的四位一体多元化技术事实查明体系，确保作出 的裁判经得起法律和技术的双重检验，让“真创新”受到“真保护”。

品 供应链商 情分析为 例 6 5 1 2 4 3 超过 20 个行业 ， 70 万家企业 ， 3000 万用户正 在使用 电力行业的「人工智能 + 」转型是一场深刻且复杂的系统性工程， 破解过程中的挑战需要多方协同发力 坚持安全与发展并重 将 AI 安全与 AI 系统建设同 步 规划、建设与使用 ，构建内 生安全防护体系 ，确保 AI 应 用始终在安全可控的轨道 上。

绿”支出，开启智能拦截，如款项试图转入钢铁、水泥账户，将 触发预警，预留接口支持未来与东盟国家碳市场联通，跨境结算 手续费低至 0.05%。广西北部湾股权交易所项目通过 21 万条股权 数据链上互认，破解中小企业“估值难”问题，帮助 200 余家农 企获得首贷信用，激活“沉睡资产”超 10 亿元。四是政务应用持 续深化。依托国密算法、动态密钥、跨链存证等技术，构建全流 程数据治理体系，推进政府治理能力现代化。截至 东盟区块链 公共服务平台立足于中国—东盟数字合作与边疆数据安全战略， 以“主链+子链”模式，深度融合隐私计算与区块链技术，构建中 国—东盟区域性数据可信流通枢纽。通过区块链+隐私计算升级， 破解数据过度采集、单点泄露等难题，支持中越边境贸易、东盟 跨境金融等场景的联合建模与协同计算，满足《东盟数据管理框 架》的合规要求，为边境数字口岸、跨境供应链等场景打造“数 据可用不可见，流转全程可审计”的新型基础设施。二是标准化

的重要抓手。然而，伴随消费升级和需求多元化，线下实体商业面临的竞争愈加激烈。从商业综合体 到品牌商户，如何突破传统模式、在复杂多变的市场中稳步增长，成为每一位从业者的核心命题。 数字化转型无疑是破解上述困局的关键路径。对于实体商业而言，数字化不仅是技术的应用，更是商 业模式和经营逻辑的重塑。从选址到开店，从消费者触达至经营扩张，数字化手段正深入到实体商业 的每一个环节，解决品牌商户遇到的“ www.iresearch.com.cn 实体商业品牌数字化痛点与需求 数字化转型破解选址难、营销难、运营难、拓展难四大困局，重构实体商业全链路增长方法论 在实体商业快速发展和市场竞争加剧的背景下，品牌数字化转型已成为提升竞争力的重要抓手。然而，随着消费场景的丰富化和触点的快速增加，实体商业品牌面临

域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展， 已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过 数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路 径，而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界 高度关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷 统的人 工摆放模型的场景建模方法，建立一个实用的程序化场景建模系统。 2、CityEngine 建模 1）引言 CityEngine 凭借规则驱动建模（CGA 脚本）与多源数据融合能力，成为破解上述难题 的关键技术。 效率提升：1 条规则可生成数万栋风格统一的建筑。 动态响应：模型形态随属性表、传感器数据实时调整。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 智能化升级的关键场景。随着国家“双碳”战略的深化和新型城镇化建设的推进，智慧园 区正从单一的空间管理向全要素、全链条、全周期的数字化治理模式演进。数字孪生技术 通过构建虚实映射、动态交互的园区数字模型，成为破解传统园区数据孤岛、管理低效、 资源浪费等痛点的核心引擎，助力实现园区运营的精准化、绿色化与可持续发展。 依托国家“新基建”政策，推动产业升级和发展数字经济成为重要发力点。而产业园 区作为产业升

域，近 年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展，已成 为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过数字 化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路径， 而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界高度 关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷新了 微构建数字孪生项目能够一键快速应用，显著提高工作效率。 数字孪生世界白皮书 77 未来，我们也将跟随市场变化趋势持续优化，确保在未来的每一个项目中，用户都能 依托易知微产品更快响应、更高质量地破解难题，携手驶向数字孪生应用的更广阔海域。 1. EasyTwin 数字孪生仿真渲染引擎 (1) 产品介绍 EasyTwin 数字孪生仿真渲染引擎，是一款数字孪生应用开发工具，旨在帮助用户快速

的突破期。传统农业 因其经营主体分散、缺乏合格抵押物、受自然风险影响大等问题，融资极为困难。 近年来，结合物联网、区块链等技术的农产品溯源融资、订单农业融资、活体资 产抵押融资等新模式，正逐步破解这些难题，为农业现代化注入金融活水。 二、商业模式创新 15 （一）核心企业主导的“1+N”模式演进 “1+N”模式是我国供应链金融的经典和主流模式。“1”代表产业链上的核 心企业，“N” 战，这些挑战相互交织，共同构成了制约行业向更高质量、更广范围、更深层次 发展的瓶颈。 一、结构性矛盾 （一）中小企业融资可得性仍不足 “融资难、融资贵”依然是困扰中小微企业的普遍难题，供应链金融虽旨在 破解此困局，但在实践中，“最后一公里”问题依然突出。核心矛盾在于，核心 企业的优质信用未能有效、无衰减地穿透至产业链条的末端。 一是信用传导链条脆弱。金融机构出于审慎经营的原则，在评估风险时，往 风险敞 口，从而制定更具前瞻性的融资和风险管理策略。 （二）布局量子计算与后量子密码 量子计算的发展将对供应链金融中的加密技术和风险控制产生颠覆性影响。 一方面，量子计算的强大算力理论上可以破解目前广泛使用的 RSA 等公钥加密算 法，对供应链金融中的数据安全和隐私保护提出了严峻挑战。为此，金融机构和 科技平台需要提前布局后量子密码（Post-Quantum Cryptography,

面临的巨大压力。 确保研、产、销长链路中的数据一致性，已成为保障产品功能正确 实现与优质用户体验的关键。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 40 — 赋能方案：  驾驭复杂性：破解软件物料清单（SBOM）管理难题。随着 SDV 的到来，一辆汽 车可能包含数千万行代码和来自上百个供应商的软件组件，其复杂性呈指数级增 长。传统的、以硬件为中心的物料清单（BOM）管理体系已无法应对此挑战。核 行业普遍面临的“研产供销服”价值链断点、数据孤岛林立、决策流程冗长等系统性 难题，正成为企业在激烈的市场角逐中实现敏捷创新和可持续增长的核心掣肘 。 本章节将通过五个不同战略焦点的标杆案例，系统阐述统一的数据与智能中枢如 何破解价值链断点，为车企注入应对未来不确定性的核心能力。这四个案例分别代表 了“源自大型车企的新势力”的全域数据治理与用户直连、“民营巨头”的研发智能 化加速、“行业龙头”的智慧工厂运维升级，“专业整车厂”的全生命周期价值管理 计—验证—生产—升级全链路贯通，从而制约了企业向智能化、数据驱动型研发模式 的全面跃迁。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 104 — 3. 解决方案：构建“数据+孪生”双轮驱动的敏捷研发平台 为破解研发困局，企业与袋鼠云合作，启动了集团级数据中台的建设。其核心目 标是实现研发相关数据的全面集成与深度治理，并在此基础上，构建虚实结合的数字 孪生仿真环境，实现研发范式的根本性革新 。 总体思路与方案路径