SAAS 服务接入能力 计算类 网络类 存储类 安全类 人工智能 数据库 中间件 边缘计算 与多媒体 大数据与 数据分析 各类型服务发布与集成（ SAAS 、 PAAS 、 IAAS ） 最终用户自主化、统一化门户服务 统一监控、管理（标准 API ） 无 缝 服 务 集 成 多 POP 点接入，全球化网络 裸机 虚拟机 其他虚拟化技术 OpenShift K8S Docker 接口集成（应用层无关 化） 高 靠表 伴随云使用的成长之路 行业案例 · 某医疗信息平台 用户初心在于更好的解决中国的“医患问题”，以“中国医疗领域的连接者”为己任，不断发展和壮大其业务领域，从最初的疾病、医生论坛起家，如今发展成“数据 驱动的医疗服务平台”，已涵盖全国 70% 医生。如今用户平台已囊括医生端、医院 / 企业端、患者 / 大众端，构建三位一体的医疗数据平台。 医生端相关服务 某医疗产品公司 用户专业从事家用医疗健康电子产品的研发、生产和销售及智能健康云平台的研发和运营。公司开发的微信互联产品电子血压计、电子体重秤、脂肪测量仪、可穿戴运动 手环等，均与微信实现对接，打通了智能硬件产品与微信社交关系的入口。 智能硬件采集到用户的运动及健康数据，都会上传到云端采集和统计分析。目前在云上的项目包括智能体重秤、血压计、手环等产品，数据都会实时同步到服务端，并且 为用户建立个人及

n 只有良好的客户体验才能保障导入的流量有效并变成自己的客户池； n 为了“书和人的最佳匹配”，试图深挖用户的钱包份额。 n 所谓钱包份额，指的是客户在某一公司的购书金额占其所有购书金额的 比例，如果钱包份额过低，说明该公司的业务与客户之间的关系是脆弱 他网站通过链接把用户导入亚马逊 来购 书时，亚马逊就 会为这些网站的导入行为支付 8% 的佣金。早期的这 一策 略使大量网络生态愿意为亚马逊导流。 大流量入口的接入可以帮助很多网络企业建立增长源 但是重要的不是结果，而是发展的逻辑， 一 家没有成长底线的公司，何谈升到天际线？ 没有 一座座坚固 的城池，扩张再迅速也形成 不了 亚马逊用 Prime 制度把超级用户挖掘出来，形成自己 n 苹果公司也是成功设置转换成本的典型公司。苹果公司凭借 iOS 平台，构建其各式各样的转换 成本，比如用户会从 iTunes （苹果的一款数字媒体播放程序）上购买电影、 电视 节目和各种 App ，如果更换安卓手机，这些数据资产就不能使用，这样客户就会付出高额的转换成本。不 仅如此，如果用 户每增加 一台苹果设备，转换成本还会进一步提高。

ERP MPM 集团 管控 SCM CRM MES PLM 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 通过多年的实施经验的积累， XX 针对制造业形成了自主的解决方 案，为用户提供更加优质的信息化服务 车辆实验所 研发数据 整车装配线 配件工厂 常规供应商 准时配送供应商 整车存放场 销售公司 物流公司 经销商 异地备车库 配件服务商 经销商 销售预测、订单确认解决方案 SAP xApps  SAP PPM 项目组合管理  SAP Open PS 项目集成  SAP Fiori 某著名企业应 用  ...  特定国家 / 区域财务税务  用户与权限  ...  SAP 机械加工行业解决方案  SAP 汽配行业行业解决方案  SAP 高科技行业解决方案 SAP 解决方案  企 业 战 略 与 绩 效 管 理 （ CO ） 让你实时掌控关键 任务 , 并可根据需要调整业务流程。 重塑数据模型 借助内存技术简单减少数据占用空间，同 时消除索引、聚合、冗余 重塑系统配置 按照指导简单配置系统 重塑用户体验 借助 SAP Fiori 用户体验和交互式图 表，在任何设备上简单完成任务 配置简化与配置指导 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 XX 拥有国内最多 SAP S/4 HANA 实施案例（部分）

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 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 而是关注这些技术投入能够带来多少生产效率的提升、多少成本的降低、多少质量的 改善。供应商也相应地调整了商业模式，不再追求一次性的大额合同，而是通过持续 优化服务来获得长期稳定的收入。这种模式的转变使得技术供应商和用户企业真正成 为了利益共同体，共同承担风险，共享收益。 · 9 数据要素的确权、定价和交易机制在 2026 年将逐步成熟。通过区块链、隐私计算等 技术的应用，数据可以在保护隐私和商业秘密的前提下进行安全的流通和交易。数据 盖。在 6G 试验网中，卫星不再是地面网络的简单补充，而是与地面基站、高空平台、海上浮台 等共同组成立体化的网络架构。更重要的是，6G 网络原生支持 AI 能力，可以根据业 务需求、网络状态、用户位置等因素，智能地选择最优的接入方式和传输路径。 产业生态的完善是星地融合快速发展的重要推动力。2026 年，卫星制造、发射服务、 地面设备、运营服务、应用开发等各个环节都将涌现出大量的创新企业。同时，国际

有千亿台设备的连接能力，可满足物联网通 信。 系统的协同化、智能化水平提升 表现为多用户、多点、多天线、多摄取的协同组网， 以及网络间灵活的自动调整。 传输更快 峰值速率达到 Gbit/s 的标准，在连续广域 覆 盖和高移动性下，用户体验速率达到 100Mbit/s ，可满足高清视频、虚拟现实等 的大数据量传输。 时滞更短 空中接口时延水平在 1ms 客户沟通的 载体，也是企业运营管理的抓手，更是企业综合能力的体现，包括消费者洞察、产品创新能力、建立系统的能力能力、与用户互动的 能 力。 数字化时代的产品和服务的界限变得越来越模糊。很多做产品的企业越来越强调服务的重要性，比如做蛋糕的企业还提供现场展示 的服务，给用户提供额外的价值，这叫产品服务化；还有一些本来就是做服务的企业，越来越强调服务的标准化，甚至也会单独销售 产 品，这叫服务 无形的产品来提供价值。产品可以 一次购买、多次使用，而且使用过 程中不依赖于任何人的接触。 产品和服务正在融合 产品 服务 1. 要有同理心 有同理心，就是要理解用户的情绪，能够 发现用户的痛点，找到破局点。只有洞察 人性，懂得自己与用户，懂得产品的每个 细节给人的满足感、确认感和依赖感，才 能做好产品。 2. 要学会判断机会 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

中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 化的电影和电视剧推荐，亚马逊也利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推 荐；Knewton等教育技术公司使用机器学习来个性化设计学生的学习路径，通过分 析学生的学习 率和内容生成质量，使其能够更准确地理解用户意图并提供更自然的回复。 ❍ 多样化的应用场景：ChatGPT被设计为能够适应不同的应用场景，从而拓宽了其 应用范围。无论是在教育、医疗、娱乐还是客户服务等领域，ChatGPT都展现出了 广泛的应用潜力。 33 ❍ 人机交互体验：ChatGPT提供了一种全新的人机交互方式，使用户能够通过自然 语言与机器进行交流，大大提升了用户体验。 生成式AI的发展潜力巨 新知汇聚，创造未来。 理论与实践，相得益彰。 希望你喜欢这两首诗！ 3. 给小费 很多读者应该注意到了，笔者习惯在问题结尾假装给小费（Tipping），这并不是 毫无根据的“无厘头”行为。 根据X用户“thebes”的实验，假装给ChatGPT小费，可以让它“服务”得更卖力。 其服务质量的提高主要表现在回答的长度上，但它不是单纯地“凑字数”，而是进 行更具体的分析并提供更详细的回答。“thebes”的实验结果对比图如图4-2所

industrial Internet. 随着工业自动化与信息化发展, MES 已成为制造业, 尤其是化工行业实现智能制造的关键系统. MES 通常采用分层架构, 包括数据层、应用层、业务流程层和用户界面层, 支持生产计划、调度、工 艺、操作、物料、能源、质量、设备、统计与绩效管理等核心功能. 例如, 调度模块优化排产应对异常, 质量模块借助统计过程控制 (statistical process 广泛用于能源与石化领域的工程规 划与决策支持. SimTech Simulator® (圣泰科技) [19]: SimTech 提供本地化整合的物性与热力学模块, 支持多种工 业设备的模拟, 具有友善的用户接口, 且易于进行功能客制化, 适合教育培训及本土化工艺模拟应用. 中控 APEX (中控技术) [20]: APEX 为中控技术针对流程工业开发的仿真软件, 具备物性管理、热 力学计算与流程仿真功能 用于提升系统效率、可靠性和安全性. 该类软件结合控制理论、信号处理、人工智能等技术, 实时监测设备状态、诊断故障并提供优化建议, 助力企业实现数字化管理. 系统采用分层架构, 包括数据采集、管理、分析与用户交互等模块, 具备实时监测、故障诊断、趋 势预测、报告生成和系统集成等功能. 相比传统手段, 软件可降低维护成本、提升运行效率和经济性. 国际厂商如艾默生、ABB 技术成熟, 适用于复杂场景; 国内企业如中智达、中控等以本地化和成

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 数字时代管理的四大挑战 也颠覆着企业传统的管理方式。 人工智能擅长模式匹配及自动化处理 管理者的作用从过去的管理、 监督、 控制和激励逐渐变为 并成就他们的目标和梦想。 用户 数字技术也在改变着用户的行为 , 对企业而言 , 用户不 只 是产品的使用者 , 而是一个个数字化的集合体 , 数据 是最 重要的生产和设计的 " 基因 " , 产销将实现一体化 , 基于 数据可以为用户提供内心最渴望的定制化体验 , 商品都是 员工 数字时代 , 得益于就业市场数字技术的不断渗透 员工日 动力逐渐转向自我驱动力。 未来企业和员工的根本关系将发 公共服务和基础设施完成自我理想。 数字时代管理的四大挑战之二 日益模糊化 : 从雇用关系到合作关系 , 到产销关系再到超级用户 , 传统商业社会原本清晰的边界都在逐步消失。 在数字技术的推动下 , 部门与部门之间、 层级与层级之间 的 信息屏障被打破 , 信息在不同部门和不同层级之间流畅地 传 递和共享 , 形成实时、

请求管理 针对用户的服务请求，从提出到解决方案，实 现全过程的捕捉 l 用户管理 基于用户权限、用户角色的管理 l 流程管理 支持业务流程的定义、执行和跟踪，实现跨系 统、跨组织的业务流程整合 l 知识管理 提供信息收集和管理的知识和经验 l 集成管理 能够从人员、流程、数据等层面继承后端系统 财务共享服务功能架构核心功能 服务 管理 用户 管理 流程 对于系统使用状况的反馈信息 事件分配 向上级提交无法解决的问题，并将结果反馈给用户 事件跟踪 跟踪、记录、汇总问题的处理与统计分析，并将结果反馈给用户 操作支持 对用户在日常工作中遇到的功能使用问题进行操作指导 用户培训 将由系统升级、应用扩展、配置更改后带来的操作变化、业务影响，以书面或面授方式告知关键用户 测试管理 负责运维变更的单元测试、集成测试阶段的工作 功能配置变更 根据业务 的实施并参与测试，协助用户修复由系统故障或错误操作 带来的数据错误或损失 版本管理 根据业务发展和变化需要，升级系统版本、补丁更新等工作，完成后组织测试并参与验收 技术运维管理 P77 运维能力 具体内容 用户管理 协助业务人员进行用户的创建、修改、删除、冻结等工作 权限管理 配合业务部门进行权限策略设计，协助人员进行用户角色创建、修改、删除等工作，处理用户业务操作中由权限

等），每天产生的数据量是 淘宝交易的 100 倍，且要在 这些数据上实时做复杂的领 域相关分析 机器大数据的特点 机器大数据的特点 工业大数据 - 实现路径 从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的 信息，以直观，有效的表现形式，为用户 决策提供商业支持和服务 数据产品化 将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数 据的方式描述机器制造和运行过程中产生 的大量信息。 产品数据化 通用电气 - Predix 外部传感器加装于原有 复杂装备上，实现设备 数据化；  内置传感器 利用设备内置传感器， 解析复杂装备原有工业 传输协议  Kafka/Flume • 一般用于日志 数据 / 传感器 数据 / 用户行 为数据的接入 • 业务系统数据 库的增量实时 接入采用 CDC 、 binlog 方案，实现采 用数据库日志 的方式无负荷 接入 1. 数据采集 - 实时数据接入处理 kafka 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 Hadoop 相结合 核心目标：资产建模，连接资产和数据源 资产分类原则：属性分类（质量、压强等）或用户自定义（位置信息、资产供应商等） 资产模型是工业大数据平台的关键，是连接平台所有服务的中枢，能帮助应用开发者更好的理解、分析和 处理数据  图形数据库 • 资产服务数据存储是一个 图形数据库