式聚焦工具升级，通过注入智能算法提升数据处理、分析与 可视化效率，衍生出智能问答、对话式交互、AI增强分析等 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 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 BI不是简单的技术叠加， 而是通过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企 业从“经验驱动”迈向“认知驱动” ABI应用模式——AI + BI模式 来源：头豹研究院 ◼ AI + BI模式是从技术融合到商业价值重构，AI + BI不是简单的技术叠加，而是通 过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企业从“经验驱 动”迈向“认知驱动” 数据洞察自动化是AI + 决策反馈机制，使得企业能够更快地做出决策，抓住市场机遇，降低决策风险。 知识沉淀系统化是AI + BI模式推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”的关键。在传统 的经验驱动模式下，企业的决策往往依赖于过往的经验和案例，这种模式在稳定的 市场环境中可能有效，但在快速变化的市场中则可能失效。而AI + BI模式通过系统化 的知识沉淀和管理，能够将企业的数据资产、分析模型和决策经验等转化为可复用、 可扩

放全产业链的减排潜力，因此推动产业链协同及政策支持仍是实现系统性可持续的关键 途径。基于这种结构性差异，汽车企业需将环境管理从“基础合规”提升到“低碳竞争 力”，通过全生命周期减碳与资源效率的战略布局、系统化管理流程以及供应链赋能，将 排放盘查覆盖至最具挑战性的范围三，并采纳科学碳目标（SBTi）等国际标准，为下一阶 段环境绩效提升奠定坚实基础。 » 专业的环境管理能力基本具备 规范化的环境 能源管理体系基本建立，但减排行动受现有能源结构限制 能源管理覆盖从计划制定到执行、能源数据监测与优化等全过程，是汽车企业实现生 产节能、成本控制与碳减排目标的核心机制。在高能耗制造背景下，能源成本直接影响生 产效率与盈利水平，系统化能源管理直接关系到行业竞争力和可持续发展能力。 大部分汽车企业已经拥有较为完善的能源管理制度基础，但面临的减排障碍存在差 异。主机厂的减排障碍在能源端，当前瓶颈更多源于外部能源结构与成本约束。而供应链 上汽大众：探索水资源循环使用 对于制造业而言，水资源消耗大、循环利用率低，是行业普遍痛点，也是企业可持 续发展的重要课题。上汽大众将水资源管理纳入绿色生产全局，直面生产过程中水资源浪 费、利用效率不足等问题，以系统化举措推动水资源高效循环，助力企业绿色转型。 上汽大众确立“因地制宜、循环高效”的水资源管理核心策略，构建“回收—处理— 再利用”全链条闭环体系。结合各生产基地地域特点，整合技术升级与数字化管理手段，

生物发酵生产中，灭菌、CIP 清洗、蒸发 和干燥都是耗能突出的工艺环节。但是随着 生物发酵企业加快国际化步伐，满足欧美等 海外市场日益严格的碳排放标准，已成为企 业开拓国际市场的必要条件。依托于系统化 的能碳管理，企业不仅能够降低运营成本， 还能够有效应对全球范围内的合规要求，为 实现可持续发展和国际化战略奠定坚实基 础。 集成的能碳管理解决方案 SIMATIC Energy 16 . 生命周期服务 西门子生命周期服务为生物发酵企业提 供全方位运维保障。从技术团队支持到备件 管理，从过程监测到预防性维护，再到快速 响应机制，形成了完整的服务体系。 这种系统化的服务模式帮助企业实现从 被动维护向主动预防的转变，不仅提高了设 备可靠性，降低了维护成本，更确保了生产 的稳定性和产品质量，最终实现经济效益的 全面提升。 图 15 数字化咨询服务

业、绿色转型等各个领域，提升人工智能素养，确保人工智能的安全、可靠和可 控。 尽管人工智能技术取得了迅猛发展并受到各国战略重视，其在诸多工程领域 的应用仍处于起步且分散的阶段，虽涌现出了多个单点应用案例，但尚未形成规 模化、系统化的效应。与此同时，工程领域普遍面临着将人工智能的巨大潜力转 化为实际生产力的挑战，例如，工程仿真平台 SimScale 在 2025 年发布的报告中 指出，高达 93%的工程领导者预期人工智能能在设计和仿真工作流程中带来生产 先进技术，而难以称为真正意 义上的生产力。 然而，正是在这一关键节点，随着国家层面持续推出支持人工智能与实体经 济深度融合的系列政策，产业链各环节在数据、算力、工具与应用场景方面逐步 形成系统化支撑能力，加上以大模型、智能体为代表的人工智能技术自身不断突 破与成熟，工程智能正迎来从“单点突破”迈向“全面赋能”的关键窗口期。 从宏观层面看，国家正积极将人工智能作为战略性新兴产业进行顶层设计和 套能力能够 有力支撑 AI 与工程实践的深度融合。更为关键的是，以大模型为代表的新一代 人工智能技术取得了突破性进展，其强大的通用性、理解和生成能力，极大地降 低了 AI 应用的门槛，为构建系统化、平台化的工程智能解决方案提供了核心技 术引擎。这三大驱动力相互促进，共同催生了工程智能规模化的绝佳时机，推动 其从星星之火发展为燎原之势，唯有先进技术被规模化地应用，在各个行业、各 个领域中

认知与 布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等 最新实践。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过 程中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基 础设施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈 现以下特征： • 在技术架构侧，企业通常以落地场景的体系设 计为起点，采取混合部署方式推进大模型落地 应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 后续章节深入分析如何推进泛行业企业AI Ready进程，以便更好与各类合作伙伴共谋 发展。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过程 中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基础设 施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈现以下 特征： AI Ready硬实力 变革关键要素剖析 03 企业AI Ready需硬实力和软实力双向共驱，硬实力是底层基础，软实力是上层 建筑，企业硬实力的突破往往能催生出新型软实力形态，而软实力的前瞻布局 到技术栈的全链条映射，并通过定量化分析得 出了每个组成部分对业务目标的影响程度。由 此，该企业可以识别出影响最终业务价值的AI 体验与安全的薄弱环节，并精准优化。最终， 该企业CIO借助Splunk ITSI所体现的系统化治 理方式对齐了AI资源投入与业务价值，企业也 得以真正实现AI从投入到转化为业务成果的全 方位提升。 AI Ready 变革评估体系 04 本章制定了面向泛行业企业的AI Ready变革评估体系，旨在结合企业AI

据服务商、审计鉴证机构和咨询机构，提升市场整体服务能力。 6.2 对企业的建议 企业作为 ESG 实践的核心主体，需要转变认知，将 ESG 从 “合规要求” 转 化为 “发展优势”，同时要夯实数据基础，建立系统化 ESG 数据治理体系，以保 障数据质量、支撑披露与决策。 （1）转变观念，提升战略定位：将ESG管理从合规负担转变为提升核心竞 争力、实现可持续发展的战略机遇。推动 ESG 理念融入公司治理顶层设计，贯穿 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。 （2）积极参与产品创新：依托高质量 ESG 数据资产，加大创新力度，开发

园区级场景中，网络进一步融合通信与感知能力，通过通感一体化与切片技术，实现周界入侵检测、 车辆轨迹管理及应急指挥调度等综合功能，将传统通信网络升级为兼具环境感知与安全保障的智能 化园区数字底座。 通过多层能力的系统化部署，5G-A 网络成功构建了从控制域到连接域再到感知域的完整服务体系， 为工业企业提供了一张真正实现“能力可按需部署、业务可跨层协同”的融合网络基础设施。 3.2.4 内生智能 内生智能融合 完成业界首例全自研“算网智一体机”试点，验证 了算网智内生一体化方案的创新价值，试点架构如图 3 所示。该试点围绕 5G LAN、5G LAN+ 双发 选收、智能运营及业务智能体等关键能力展开系统化验证。在工业控制流承载方面，依托 5G LAN 与双发选收技术，实现 PLC 端到端传输时延由 60ms 降至 20ms 以内，抖动降低超过 80%，同时实 现零丢包传输，关键指标显著提升，有效

144]、公有云厂商在数据 中心内部探索的算力—带宽联合优化思想一脉相承 [145, 146]，并在此基础上进一步拓展至云、网、边、端 的全域资源体系，从而将以往分散的研究与工程实践上升为面向云网基础设施系统化、工程化的方法论。 云网一体化调度不仅是中国电信在产业领域的体系化创新，也是学术界相关理念的延展与深化。 随着云网基础设施向智能云网形态演进，计算与网络在资源结构、负载模式与运行特性上都呈现出 176]，逐步形成了从单域资源优化到算网联合编排的系统化方法体系。在云边协同、AI 训练/推 理、复杂工作流执行、大规模资源管理等真实场景中 [177, 178, 179]，一体化调度相关模型与算法已经不断 得到验证并系统化落地。总体来看，相关研究在模型抽象、算法优化和跨域协同机制上不断深化。 供给侧：面向智算的云网基础设施体系正在围绕“入算网络、算内网络、算间网络”形成系统化的三 层能力重构。入算网络强调 射，在满足节点计算能力、链路带宽与路径连通性等多重约束的前提下，将上层业务需求嵌入到底层物 理基础设施，从而保证计算可用性、链路可达性以及端到端性能。VNE 最早由 Chowdhury 等人系统化提 出，定义了节点映射与链路映射的双层资源约束结构，奠定了后续算网联合调度研究的基础 [143]。近年 来，随着数据中心规模扩大和业务负载多样化，VNE 研究逐步从静态、小规模嵌入演进至更复杂的在线

心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 源的需求和长期稳定保障的要求不断攀升。为适应基础架构和算力业务形式的不断演 算力运维体系技术白皮书 - 6 - 变，企业亟需建立系统化的算力运维体系，以有效引导和支撑运维工作，提升算力运 维能力，确保算力中心在高效能和稳定性方面始终处于最佳状态，满足算力业务高速 发展的战略需求。 （2）. 算力运维指标亟需系统化标准化的统一管理 在数字经济时代大背景下，企业对于算力服务依赖性日益增强，以算力服务所产 生的数据为 生的数据为基础进行经营决策已成为常态。通过对智算服务数据指标的深入分析，企 业能够精准洞察商业场景，并实现决策落地。因此，迫切需要—套系统化、标准化的 算力运维指标管理体系，以高效提升智算训练任务和推理任务的持续性，并为业务决 策提供有力支撑。算力运维指标体系的建设将围绕算力运维的关键能力要素强化与算 力业务战略目标—致性，实时洞察智算业务运营状态，激发智算业务增长潜能，有效 规避潜在风险，保持智算训练业务和推理业务竞争优势。

作之一。除 此之外，薪酬管理还涉及合规安全等要求，合规的薪酬体系要避免法律风险，确保企业及员工双方权益兼顾， 故而对从事薪酬管理的 HR 而言提出更高要求。 从传统人工薪酬管理到借助数字化、系统化手段，再到如今启用 AI 应用进一步赋能，“AI+ 薪酬”的管理模式已 逐步进入深水区。以易路人力资源科技所构建的薪酬为核心的一站式方案为典型，已成功助力各行业企业已 由表及里、层层深入，打造基于 、培训与开发、绩效管理、 薪酬福利管理以及劳动关系管理； 战略管理阶段：该阶段关注内部系统化建设，将人力资源管理的战略、企业短期目标以及长期发展战略相结合， 借由 AI 应用辅助战略目标实现，例如人员培训、企业文化建设与推广、企业未来领导人培养（继任计划）等； 由外向内管理阶段：该阶段侧重外部系统化建设，更关注 AI 应用的业务转化能力与效果，即从客户和市场需 求出发，看内部业务对人力资源管理的要求，从而创造外部客户价值。