......................................................................................... 01 第一章..迈进人与智能体协作新时代.................................................................... 03 1.1 从工业时代到数字时代再到 实施三部曲保障实施落地 ............................................................................................26 迈进人与智能体协作新时代 第五章..流程变革：AI 驱动流程管理变革进化路径................................................. 33 5.1 渐进式流 工具孤岛”，转型方向迷失；技术 与架构碎片化，新旧系统烟囱林立，集成成本高企，AI 能力无法复用；数据与知识 碎片化，信息散落于员工大脑与结构化、非结构化数据，AI 缺乏高质量“燃料”， 序言 - 01 - 迈进人与智能体协作新时代 转型难入核心决策层。这些困局的本质，是企业未跳出“传统思维框架”——将 AI 视为“旧流程的补丁”，而非“重构业务的引擎”；将转型视为“IT 部门的任务”， 而非“全组织的战略共识”。

信息通信网络”领域迎来了重 大发展机遇。过去一年，DeepSeek 凭借其卓越的低成本、高性能特性与开源生态优势，为信 息通信网络技术的创新突破与广泛应用注入强大动力。智能体技术发展势头迅猛，行业在标准 统一进程中不断迈进，MCP、A2A 等理念已成为产业共识，Agentic AI 创新实践如火如荼展 开。随着系统与数字人在生产经营场景中的自动化应用持续拓展，网络运营正经历从机器辅助 向人机深度协同的重大变革。 全面地阐述了中国联通自智网络的实践思路与阶段性成果。白皮书明确了自智网络L4发展目 标，精准选定面向未来三年的高价值场景，科学定义成效指标体系，精心设计技术架构与实施 2 框架，为自智网络向L4目标迈进提供清晰指引。未来，中国联通将以价值流为导向，持续增强 三大核心能力，通过机制创新深化应用创新，诚邀更多产业伙伴携手同行，共同为信息通信网 络智能化发展贡献智慧与力量。 2 自智网络产业发展与挑战 粒度子场景，支撑行业精准差距分析；推出IG1256A规范，通过标准化方法量化自智网络部署 的商业价值与网络自动化的经济效益，驱动价值转化。 2.3 技术演进：多技术融合夯实 L4 实现基础 全行业推进自智网络从L3向L4阶段迈进，在开展L4规划实践和产业标准制定的同时，将 网络大模型、多智能体协作、数字孪生等几个方面作为重点投入方向，开展技术攻关以实现L4 价值场景的突破。 网络大模型：随着AI技术与网络的深度融合

实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 2024年，为深入推进产业高端化、智能化、绿色化转型，我们撰写并发 布了《向“智”而行 迈进新型工业化⸺石油石化产业新型工业化白皮 书》。该白皮书系统阐述了人工智能技术与石油石化全产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高 ，实现各项业务与数字技术融合发展， 以数智化推动全产业链业务变革，加快引导石油石化行业向高端化、智能化和绿色化方向前进， 培育发展新质生产力，加快实现新型工业化。 政策驱动行业向高端化与全球化迈进。2023年出台的《石化化工行业稳增长工作方案》和 《关于促进炼油行业绿色创新高质量发展的指导意见》均强调，要通过技术创新提升产业链 竞争力，推动高端化工材料国产化，减少对外依赖。同时，2024年《精细化工产业创新发展 动态优化 + 全局统筹 盘活资产利用｜优化资源调配 �� 风险管控：推动风险管控模式从传统的被动响应转变为主动预防。初级阶段首先部署基础风险 监测系统，中级阶段努力构建预测预警机制，在向高级阶段的迈进过程中，形成基于数字孪生 的主动防御体系。风险管控体系的升级能够有效降低企业运营风险，提升安全生产水平。 资源配置：随着成熟度的提升，企业资源配置范围将从单厂区、单区域逐步扩展至全产业 链，最

118, 2059-2071 (2023). 第三章 数学 建模和基于 Transformer 的多尺度学习方 法，这些新技术有望突破传统局限，推动智 能计算向更稳定、透明、泛化的新阶段迈进。 在数值模拟方面，传统有限差分、有限 元、蒙特卡洛方法在处理高维、非线性问题 时常因计算负担重、收敛慢而受限。利用深 度学习、强化学习等人工智能手段，研究者 提出新的解决思路。深度神经网络已被用于 法和模型等，理解多变量、多层次、多尺度 的相互作用，揭示其动态行为和演化规律， 应用于生命、自然、社会、工程、经济、管 理等复杂系统领域。前沿科学研究，正向极 宏观拓展、向极微观深入、向极端条件迈进、 向极综合交叉发力，正在不断突破人类认知 边界。极综合交叉的核心特征是复杂性，只 有在非线性与复杂性共性科学原理方面有新 突破，才能从根本上解决极综合交叉问题。 人工智能、大数据、超算等新一代信息 能涉及电子、原子、介观至宏观多个尺度， 传统方法难以构建高效的跨尺度建模框架并 处理复杂的材料空间。面对这些挑战，人工 智能与材料科学的深度融合，有望大幅缩短 研发周期、降低成本，并加速材料科学向智 能化迈进。 3.2 最新进展 3.2.1 新材料的设计 当代新材料设计正从传统高通量筛选向 基于机器学习的逆向设计加速发展。生成式 模型突破了材料搜索空间的限制，成为新材 料发现的核心技术。主要方法包括变分自编

络，使标签具备快速切换和高阶调制能力；对户外环境中存在强干扰的应用场景， 可结合滤波结构实现精准频谱选择与干扰抑制。 1.3.3. 新功能技术 无源物联网正从单纯的标识识别向更高价值的感知、定位与融合应用迈进。 感知方面，通过标签外部接口连接传感器、片上 SoC 集成传感器电路、或 敏感材料结合天线设计三方面进行改造优化，实现“通信+感知”的集成。 定位方面，通过结合 RSSI、读取次数等多特征提升定位稳定性，并结合多

医疗行业作为关乎国计民生的重要领域，其数字化转型进程不仅是科技发展浪潮推 动下的必然选择，更是实现“健康中国 2030”宏伟目标的关键路径。通过智能化、 精准化和数据驱动的医疗服务，医疗行业正朝着更高效、更普惠的方向大步迈进。 随着人工智能辅助诊断、大数据驱动决策、远程医疗和物联网技术的广泛应用， 医疗行业正朝着智能化、精准化、平台化和跨领域融合的方向快速发展，以提升诊 疗效率、优化医疗资源配置。人工智能辅助诊断技术凭借其强大的数据处理和图像

远程协作实现设计远程评审、故障远程 诊断，大大提升交互协作效率和响应速度。 1.3 高品质协作的演进趋势 在数字经济高速发展、前瞻技术加速创新和社会需求革命的驱动下，协作 3.0 向协作 4.0 时代迈进，高品质协作 向泛在化、智能化、融合化发展。 1.3.1 泛在化：接入终端更多样、行业应用更广泛、生产协同更深入 在教育行业，老师与学生通过现场协作实现课堂教学 实时评估、作业随堂互动。通过沉浸式虚拟教室，使 创新协作模式进行深入研究和推广，为企业提供更多 的思路和借鉴。通过鼓励创新协作模式，不断提升高 品质协作的效率和质量，推动行业的持续发展。 建立创新激励机制，激发行业内的创新活力，推动高 品质协作不断向新的领域和高度迈进。 展望未来，我们将进入一个前所未有的智能时代。高品 质协作的未来发展充满想象空间，预测未来最好的方式 是创造未来，我们期待与全球客户、伙伴一起，携手奋 进，勇于创新，共建开放互联的生态，共同谱写高品质

硕士、 EMBA。 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 趁风而上，AI-HR 走向“大航海”时代 从“走起来”到“跑起来”，人力资源管理进入“智”胜关键期 从“想做好”向“做得好”迈进，企业 HR 如何推进 AI 应用落地 要“执行力”也要“领导力”，AI 落地离不开这项核心力 关于易路 关于 HR 数智研究院 1.AI 在人力资源中的应用现状概览 2.AI 在人力资源各模块中的应用现状 8%。整体看来，项目组认为：考勤排班中 AI 的应用与落地已经从过去停留于生 物识别等初级辅助能力为主，向提升效率、合规风控、辅助决策等多维度能力发展，赋能水平也在快速向“半托”， 甚至“全托”迈进，基于机器学习而完全智能化执行排班管理等动作，HR 仅需完成“检查与确认”动作。这对于提 升考勤排班管理的效率、降低人力成本等具有重要价值。 添加小易机器人获取完整版方案 31 CHAPTER

在全球“百年未有之大变局”与中国数字经济深度发展的双重背景下，跨国企业在华经营面临外部环境与内部 管理的双重变革，财务数智化转型已从可选项变为必答题。从外部环境看，一方面，中国监管体系持续升级，税 收征管向智慧税务迈进，全电发票普及、税企直连试点推进，要求企业实现税务数据与业务系统实时对接，而跨 国企业多业态、多层级的架构，使其面临更复杂的合规挑战；另一方面，中国市场消费需求个性化、业务模式创 新加速，叠加物 aPaaS、中国企业应用 SaaS、 中国超大型及大型企业应用 SaaS 市场连续多年稳居市场占有率第一，是中国企业数智化服务和软件 国产化自主创新的大国品牌，正加速向全球前三的企业软件与智能服务提供商的愿景目标迈进。 业务咨询，敬请联络： 刘伟荣 用友网络 BIP 超级版事业部 电邮：liuwr@yonyou.com 关于用友 42 德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始

统基于电子芯片的算力供给模式，已难以匹配大模型发展的算力需求，算力供需 失衡问题日益凸显。与此同时，我国高端芯片领域还面临核心技术封锁、高端制 程受限等“卡脖子”问题，国外芯片制程技术已从 3nm 稳步向 2nm 迈进，台积电、 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 3 三星等行业巨头不断突破技术壁垒，持续提升芯片性能与集成度，国内芯片主要 制程仍停留在 14nm，与国际先进水平存在显著差距，制程技术的滞后，极大限