强强联盟的生态网络，生态圈 构建的强链接能力和协同优势 跨界颠覆，数据有效挖掘和运用 为满足顾客需求的变化，边界被突破或融合 数字化带来的变化 个体价值崛起 高德纳指出四个技术领域值得关注： n 商业生态扩展类技术，如区块链 n 融合类技术，如脑 - 机接口 n 商业自动化技术，如承载货物与服务的 商业无人机 n 安全类技术，如软件定义安全将带来更 企业内部通过低成本、 高效率地生产产品满 足更多人的需求 组织与组织的关系 人与组织的关系 激发个体内在价值 个体价值崛起 需要 系统思考的领导者 技术与人的关系 顾客与企业的关系 组织管理的逻辑 新的管理范式 变化五：个体价值崛起 具有 依赖 ! 改变 改变 过去 今天 个人目标服从组织目标 个人目标与组织目标协同共生 而源于协同 需要全新文化，强调互为主 体、共创共生 激励创新，而非绩效考核 协同工作 内部打破门墙 外部打开边界 关键词三：协同 p PART 02 新个体 第三章 个体价值崛起 第四章领导者新定位 n n n n 个性 能力 与组织协同的个体因素 与组织协同的 三个个体因素 认知 数字技术对五因素模型中的五 项维度均产生了不同程度影响：

Content 05 绩效颗粒 化 07 文化利他 化 06 组织柔性 化 04 能力数字 化 01 数字时代的管理挑战 第一节 数字时代管理的四大挑战 第二节 平台化管理的崛起：管理的无边界延伸 第三节 掩卷之思 挑战二： 领导、员工、用户关系日益模糊化 挑战四： 新生代追求个性化 挑战一： 人类工作智能化 挑战三： 企业组织日趋复杂 挑战 四大 数 据进行快速而精准的智能化决策。 · 由谷歌旗下 DeepMind 公司开发的阿尔法狗 (AlphaGO) 在 2016 年 3 月与围棋世界冠军、职业九段棋手 李世 强大的人工智能的崛起 , 要么是人类历史上最好的事 , 要么是最糟的事。 史蒂芬 霍 金 视不直播。 美国自动写作技术公司创始人大胆预测 , 到 21 世纪 20 年代中期 , 90% 社交技能和系统性技能愈加重要。 数字技术和全球通信基础设施的发展 , 诞生了众多平台 型 企业 , 越来越多的人离开传统组织 , 开始追求斜杠 人生 , 开启属于自己的事业。 自由职业者的崛起意味着 新型的弹 性工作革命 , 最大的优势在于满足个体的自由 需求。 新时代的个体不再满足于成为标准化流程中的一个节点 , 也不甘心只做企业的一颗螺丝钉 , 日复一日、 年复一年地

了一股互联网转型浪潮， 都是源于这些企业能够因技术和环境的变化做出有效的战略选择并高效执行 ； 它们的共同特征是， 能够驾驭不确定性， 并将这些转化为企业发展的机会 强个体的价值崛起 谷歌的实践， Smart Creative 类 型的员工 不需要管 理，只需 要组织氛 围营造 影响因素转向外部 离开跨组织协作 ， 任何一个组织都无 法独立生存 维基百科 诺基亚与苹果 观察到的现实： 关于组织效 率 世界上只有两种物质： 高效率和低效 率 世界上只有两种人： 高效者和低效 者 萧伯纳 效率及其认知 PART 02 组织在个体价值崛起时，如何成为支撑并激活个体创造力的平台 组织能否将优秀的个体集合在同一个平台上，充分提升和释放组织创造力 管理要解决效率问题，一直是一条主线 如果我们仍然按照以前的、通过内部明确杠杆来进

三个要素 社交病毒扩散 传播爆发线的崛起往往具备“传染性”的特 质。“传染性”可以定义为“是否可以像病 毒一样传播”，即像病毒一样具有高链接、 高连带、高生长的特质，而社交链条，就像 是病毒传播的渠道。 借力头部流量 在这种爆发式的社交裂变中，企业还要抓住 的上限， 一个能不断突破自身 和行业天际线的企业，就能够 不断突破企业价值的地心引力。 增长线 表现了公司未来可以拓 展的有潜力的方向 爆发线 反映了一家公司可以迅 速崛起的模式 能够让一家公司得以生 存甚至活得更好 天际线： 企业增长如何不断走向极值 成长底线 7 7 云 亚马逊，是如何设计天际线，不断突破极限的？在突破企业增长极限的过程中，至少经历

训练ImageNet需要14天，而如果用一个串行程序在单核CPU上训练可能需要几十年 才能完成。以深度学习为代表的人工智能的崛起带来了显卡市场的一片繁荣，在 2024年5月23日，英伟达的市值已飙升至2.55万亿美元，与市值高达2.87万亿美元 的苹果相比，仅相差3200亿美元。 人工智能的崛起除了带来硬件的繁荣，同样也带来了人工智能算法开发的繁华。为 了简化模型构建、减少开发难度和方便开源，不同的深度学习框架被开发出来，以 框架被开发出来，以 35 对常用网络结构进行模块化复用，其中Tensorflow和PyTorch在多年的演化过程中 逐渐崛起，成为当前最为成功的深度学习框架。 Tensorflow是由谷歌于2015年推出的。由于Tensorflow脱胎于谷歌内部项目 DistBelief，因此设计之初便考虑了企业部署的需求，如分布式计算、大规模数据 处理和生产环境的适配。由于出色的稳定性和规模化部署能力，Tensorflow也非常 外，维纳还从事了与解析函数相关的数学研究。在维纳的自传中，他提到这一年对 控制论的形成有着至关重要的影响。1937年七七事变爆发后，日军侵占北平（今北 京），迫使维纳不得不提前结束他的中国之行。 机器崛起 行为主义揭开了驯服机器的科学路径，小到能够在分子或原子上进行操作的纳米机 器，大到能震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助 人类完成各种复杂的任务。2013年，美国波士顿动力公司发布了一款专为执行各种

做产品往往切入的只是一个点，如何选择 这个点？要看这个点在一条什么样的直线 上？在直线上的什么位置？这条线附着在 哪个面上？这个面在和谁竞争？它能如何 展开？这个面处于哪个经济体？这个经济 体是在崛起还是在沉沦？所以要有“点、 线、面、体”的战略选择。 3. 系统能力 好的产品背后是系统能力的建设。就比如 你想拥有好的身材，就必须得有控制饮食 和保持运动的系统能力。 乡村的临时集市 • 人找货 • 受地域限制，信息不透 明 • 销售者与消费者分散， 没 有品牌效应，双方都 没有 主导权 • 代表是品牌连锁店和 购 物中心 • 人找货 • 品牌崛起，争夺渠道 品 牌市场空间 从零售行业的变迁看渠道之变 零售的 五个阶段 • 代表是新零售 • 线上线下共同发展 • 数字化升级了人、货、 场互动模式 • 代表是电子商务

靠性和安全性。数字化技术的核心是计算机技术和信息技术，它们共同构成了现代 社会的数字化基石。 数字化技术的发展历程可谓波澜壮阔，它深刻改变了人类社会的面貌，从计算机的 出现，到互联网的蓬勃发展，再到人工智能的崛起，每一个关键时间节点都伴随着 革命性技术或工具的出现。计算机的诞生是数字化技术的起点，20世纪中期，随着 电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域，数字化技术同样发挥着不可或缺的作用。从在线教育平 台的崛起到智慧校园的建设，再到AI和AIGC技术在教育中的广泛应用，数字化技术 正在深刻改变着教育的面貌。 展望未来，数字化技术将继续深入发展，人工智能与虚拟现实（增强现实）、云计 算、大数据、物联网等新 赋能教师科研论文 107 教育科研作为教师职业发展的重要组成部分，对于提升教学质量、推动教育改革具 有举足轻重的作用。然而，传统的教育科研方法往往耗时费力，难以应对日益增长 的信息量和复杂性。随着AI技术的崛起，AI正成为教师开展教育科研的得力助手。 通过智能分析、数据挖掘和自然语言处理等功能，AI能够极大地简化文献检索、综 述撰写和论文写作等流程，帮助教师更高效、精准地完成教育科研任务。本节将深 入探讨

市场受碳中和与工业 4.0 驱动快速增长, 广泛应用于石化、化工、制药等行业. 国际领 先厂商如 AspenTech、霍尼韦尔凭借成熟算法和优化能力占据优势, 但成本高、实施复杂. 国内厂商 通过本地化定制和成本优势崛起, 适应性强, 但在极端非线性、多约束场景下的模型与算法仍需完善. 中智达首创了复杂化工过程全工况自主优化运行技术, 其智能动态优化控制软件 Cyb-IDPC 解决了开 停车、升降负荷、牌号切换等大范围工况调整下的全流程协同优化控制与

严峻市场竞争。只有那些拥有和善用核心竞争力的企业才能生存并健康 成长，而供应链管理必将成为构建企业核心竞争力不可复制的手段。21 世纪可以说是中国的世纪，但“中国制造”的背后最终一定需要独特运营 优势的支撑。纵观历史，每一个大国的崛起总伴随着一个崭新而先进的 生产运营管理模式的诞生：福特发明的流水线生产为美国成为世界头号 经济大国奠定了基础；著名的丰田JIT生产模式也在日本的强国路上应 运而生。现在到了中国企业应该深思熟虑，拿出“真本事”的时候了我们 中，该书认为协调 在分配过程中尤其重要。通过杜绝过度奢侈，进行仔细计划，协调每一 项活动，企业可以实现精益生产。当下的客户关系管理似乎能反应这些 问题。在最后的3章预测性章节里，该书提到了全球公司的崛起。作者 注意到，丰田紧随本田和福特的步伐。如今，丰田在全球的知名度已经 和这些公司不相上下。精益生产系统的原则还强调，丰田和其他公司采 用精益生产后，纷纷取得成功。尽管如此，人们还是处于取得成功的核

优先已经从技术探索阶段进入规模化部署的成熟期，标志着 AIoT 产业从"云端集中式智 能"向"端边云协同智能"的重大转型。这一转变不仅重新定义了智能计算的分布格局，更深 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的