下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 9% 高效率： 应用迁移至亚马逊云科技的 速度提升 46% 应用开发团队生产力 提高 21% 新产品和服务交付速度 加快 21% 灵活性与敏捷性： IDC，《亚马逊云科技的商业价值》，2022年 我们助力企业解锁以下关键价值 1 三年投资回报率 396% 亚马逊云科技环境管理效率 提升 37% 每个组织实现的收益价值 达 1 安全性和流程： 亚马逊云科技 创造价值的五种方式 亚马逊云科技云价值框架助力企业和组织能够 从五个价值支柱构建云计算的详细商业案例 点击下方按钮了解更多信息： 成本节约 员工生产力 运营韧性 业务敏捷性 可持续性 价值支柱 1 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出， 降低计算资源的总拥有成本 (TCO)，从而实现成本节约。同时也消除

根据权威机构预测，到 2033 年，AI 相关流量将占全球网络总流量的 3 Ⓒ中国电信版权所有 62%，AI 正加速成为驱动网络基础设施变革的核心引擎，亟需大带宽、 高可靠、低时延、敏捷灵活、智能协同的新型光网络。 在此背景下，全光网作为信息网络的底座，其能力不仅关乎新型 信息基础设施的建设质量，也直接影响算力使用效率与业务体验水平。 自 2025 年起，光网络开始迈入“全光网 “全光网 3.0”是推动新型工业化与数字基础设施融合发展的关 键支撑。通过能力升级、架构重构、服务模式创新，光网络向数智融 合、多维感知与天地协同转型，并具备超大带宽、极低时延、原生智 能、弹性敏捷等核心能力。促进区域资源协同共享，支撑算力资源灵 活配置、数据要素高效流通，加速智慧工厂、智慧办公等产业数字化 升级，推动远程教育、远程医疗等城乡数字鸿沟弥合，带动实体经济 与数字经济的可持续发展，全面释放社会新经济动能。 智融合、光感业融合、天地海融合”为愿景的全光智能联接体系，夯 实未来十年 AI 时代的网络底座。 1）光云智融合：光网络支持海量数据的高效联接，结合智能化 升级，实现光网络和云资源的深度融合。依托弹性敏捷、泛在协同、 智能感知的光网络，为算力、存力与运力等所有在网资源构建高效集 约的全光联接底座。同时融合网络自智技术，覆盖光网络“规划、建 设、维护、优化、运营”全生命周期，满足所有用户、终端、节点和

目标，电力企业需要搭建与转型相适应的架构。其中建设现代化、数字化的电网是重中之重，向业务提供基础的物理平 台。在智能电网之上，未来电力企业将依赖互联且智能的基础设施和基于云的平台，实现应用套件的集成和敏捷。数字 化转型平台并结合自动化、人工智能分析技术的使用，将为企业内部以及整个生态系统内的供应商、合作伙伴和行业 参与者带来创新和灵活性。 IDC观点 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 力，也对传统电力企业业务和商业模式提出 了挑战。电力企业需要具有韧性和灵活性的系统，从而实现对发电和配电系统的整合、监测和调 控。同时，互联互通的智能基础设施、全新的集成平台也将帮助电力企业实现敏捷开发，支持商 业模式的演进升级。 1.1 能源结构发生巨变 能源结构的变化对电力企业发展带来显著影响。煤炭需求下降，石油需求保持稳定。可再生能源 正在改变能源模式，天然气需求逐渐增加。上述改 态。将监测、管理和控制分布式能源的能力与其他系统进行整合将是电力企业实现未来发展的关键。 电网数字化。电网数字化后将成为电力企业运营依赖的战略性物理平台，以助于企业提升效率、优化用户服务、增 强业务敏捷性，同时也将作为基础性系统和方法，对能源服务实现动态管理。 新竞争威胁。大型工业和商业公司已经开始投资建设自己的发电项目，将其作为新的商业模式发展、可持续发展 战略的一部分，或为实现企业能源生产

集 与整合大数据处理、计算及数据服务能力，降低大数据使用成 本 • 通过集中各领域数据，方便创新，让数据产生更大价值 • 大中台、小前台，前台特种兵敏捷作战单元 + 中台航母舰群 精确制导炮火 挑战 ： 1 、独：烟囱系统，数据孤岛严重。重复开发、成 本浪费； 2 、断：数据理解与数据价值链条的断层； 3 、缺：缺标准、缺治理、缺数据； 定义：全域级可复用的数据资产中心与数据能力中心，提供清洁、透明、智慧的数据资产与高效、易用的数据能力， 使能业务数字化运营； 愿景：让数据成为如水和电一般的资源，随需获取，敏捷自助；让数据极大发挥价值，推动业务创新与变革； 数据领域由企业扩展到生态伙伴 数据敏捷自助 安全共享（隐私、授权、权限等） 数据合规 业务对象、规则、过程数字化 数据联接 数据实时可视 数据透明 数字业务化 数据采集 第三 方 工具 数据规范 数据模型，约束规则 数据质量 质量规则、质量报告 数据开发 Pipeline 开发、调度 数据流 分析 应用 高效探索能力 全局治理能力 快速开发能力 敏捷可视能力 自助分析能力 数据流 数据开放 数据迁移 数据接入 行业模板 智能数据湖运营平台 DAYU 快速开发 数据可视 全局治理

评价指标 数字化战略 价值创造 数字化发展 明确价值主张和价值体系 明确战略可持续竞争合作优势 与战略匹配的数字化转型架构 数字化导向 产品/服务创新数字化 运营管理智能化 用户服务敏捷化 产业体系生态化 管理决策数字化 组织保障 治理体系 用户/生态合作伙伴连接与赋能 与数字化新型能力一致的组织文化 与数字化新型能力一致的组织机制与管理方式 数字化资源 数字化资金 评价指标 数字化战略 价值创造 数字化发展 明确价值主张和价值体系 明确战略可持续竞争合作优势 与战略匹配的数字化转型架构 数字化导向 产品服务创新数字化 生产运营智能化 用户服务敏捷化 产业体系生态化 管理决策数字化 组织保障 治理体系 用户/生态合作伙伴连接与赋能 与数字化新型能力一致的组织文化 与数字化新型能力一致的组织机制与管理方式 数字化资源 数字化资金 评价指标 数字化战略 价值创造 数字化发展 明确价值主张和价值体系 明确战略可持续竞争合作优势 与战略匹配的数字化转型架构 数字化导向 产品服务创新数字化 生产运营智能化 用户服务敏捷化 产业体系生态化 管理决策数字化 组织保障 治理体系 用户/生态合作伙伴连接与赋能 与数字化新型能力一致的组织文化 与数字化新型能力一致的组织机制与管理方式 数字化资源 数字化资金

少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 术而不补充智能制造的局限性，具体如下： • 最多只能达到上次制造的水平而无法超越 • 无法对紧迫的业务和质量问题做出主动或预测性响应 • 由于依赖于过往的数据，无法实时提供高水平的初始质量 • 在当今业务速度下竞争所需的制造敏捷性不足 以精益技术为基础，半导体制造商向智能解决方案拓展的时机已 经到来。连接制造的各个方面并收集实时数据将使制造商能够就 市场周期、规划、生产、资本投资等做出明智的决策。 这将是 在全球几 记录并复现企业的良好实践，以便设定比以往更高的质量水平 • 优化人才使用、员工分配、人体工程学环境、生产效率和可持续发展能力 • 利用历史数据和预测数据做出更明智的资本支出决策 虚拟呈现制造流程 西门子通过数字化服务专家，为智能敏捷生产和自动化解决方案的规划、设计和实 施提供支持，以此来帮助企业实施数字化转型，同时依托于安全稳健的云资源，提 升企业的竞争力，并加快产品上市速度。 在制造流程实际建立之前对 其进行设计和仿真，尽量降

”，园区内 5G、Wi-Fi、有线等异构网络并存，形成 数据孤岛，难以实现接入的统一；业务需求“言而无策”，生产线的高层意图无法被网络理解与实 时响应，从“需求”到“配置”仍需人工逐条配置，业务敏捷性严重受阻；网络资源“静而不柔”， 一张专网难以同时高效承载差异化的业务场景，资源僵化闲置或者隔离不足相互干扰，均无法实现“一 网千面”的精准供给；运维管理“治而不智”，仍依赖人工经验进行被动响应，缺乏预测性维护与主 区域 - 中心”三级协同体系， 实现 AI 业务的高效部署与灵活调度，并兼顾低时延需求与资源集约管理，如图 2 所示。边缘层专注 本地实时推理，如机器视觉检测、实时控制等高频业务，确保关键场景获得敏捷智能响应。区域层 负责模型训练与联邦学习，整合本域数据生成适配场景的 AI 模型，并在隐私保护前提下开展跨域协 同。中心层集中管理大规模算力集群，承担大模型训练、精调及全局资源调度，训练完成的模型下 策略。这一过程彻底改变了传统 依赖命令行逐条配置的复杂模式，能够实现业务的分钟级一键开通，并提供“一句话网络状态呈现” 的极致体验，最终达成网络服务的自优化、自适配与零等待，极大提升了企业专网的敏捷性与易用性。 意图化用网在意图理解阶段，可调动基于 LLM，解析业务对于时延敏感度、优先级以及带宽要求等 关键需求，并将其转化为可执行的网络策略；在动态路径规划阶段，可依据实时网络状态（包括带宽、

总部-区域-门店-消费者各层级间的有效价 值触点及关键抓手，通过目标互锁、分层管 理实现管理模式的升级。 • 消费零售企业通过toB经营模式、大KA零售 生意模式以及线上平台零售生意的经营革 新，都可以更敏捷更精准更有效的触点方式 链接消费者。无论消费零售企业的商业模式 如何，均可通过toC和toB的多通道互动式 管理，从批发思维向零售思维转变，实现管 理理念的升级。 C 对于卓越零售转型的探索，尽管有先后和精细 铺，直接面对消费者销售，常见于鞋服、快时 尚品牌。采用该模式的企业通常拥有强品牌 心智，品牌掌控力强，或是刚起步发展的品 牌，是品牌主导型消费零售。该模式下能够 直面消费者，对终端把控度高，品牌、产品战 略渗透强、执行敏捷。DTC直销模式强调通 过线上平台及线下门店直接与消费者互动， 成本结构更具弹性，但同时也要求品牌具有 不断创新产品和服务模式的能力，直面消费 者需不断提升客户体验和服务水平，且初始 投资与运营成本较高。 群不同场景、跨渠道类型x区域均需匹配落 地 • 端到端一致性贯通—场：基于目标人群特征， 实现线上和线下多渠道协同发展、店态x区 域x产品的多维匹配 • 渠道管理革新—权：组织架构更扁平更敏捷， 通过职能权责与目标构建，鼓励激发主观能 动性 • 渠道管理革新—助：提供培训、数字化工具等 共谋发展：兼顾标准与属地化、管多少、用什 么管 • 渠道管理革新—合：打破空间及孤立触点的

第四次工业革命经历了四 个时代 科学和 大规模 生产时 代 技术转 型时代 机械生 产时代 数字革 命时代 组织需要迅速转变为以客户价值为导向 组织需要成为能为客户交付价值的具有高响应力 的敏捷组织 组织需将技术融入每个成员的核心竞争力中 企业在第四次工业革命时代需拥抱的三 个领域 数字化不仅影响我们日常生活 ，对企业产生广泛而深 远影响 6. 伯克希尔哈撒韦公 司 7. 阿里巴巴 度量开始 使用度量来 设计可行的 为每个成效创 建一个度量 ， 并用于设计下 一层的工作 构建级联 工作 01 确定度量标准 02 设计可以减少在线申请时间的工作 团队使用敏捷原则和实践 ，将工作分解成细粒度 的独立工作 ，可在冲刺或迭代中完成 ，构建减少 在线申请时间的解决方案 级联 级联方法的应用——以银行为客户提供房贷体验为例 03 具有专业技能的 职能业务线需要 ，将当前工作带入新的工作方式 - 采用轻量级的优先级排序和治理模型 ，以确 保所有工作都得到定期审查 ，为最有价值的交 付优化资源和能力 - 围绕已确定的工作建立跨职能团队 ，在团队 级别采用敏捷方法以及其他迭代的持续交付方 法。 级联模型中的关键步骤摘要 总结一下 1 2 3 创建一个级联的、有关新的工作方式如 何将重点放在实现成效上的心智模型。 评估当前进行中的工作 ，以了解它适

短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 为解决未来智能互联场景面临的三大挑战，下一代智能互联技术将以“任务”为核心锚点，围绕任 务全生命周期构建“敏捷的意图感知—快速的目标确认—动态的智能互联”三维技术脉络，提出任 务驱动服务（TDS）技术体系，打破传统互联模式中“连接先行、任务后置”的局限，通过终端自主 协同、动态感知适配、资源弹性调度，实现对复杂场景下多元互通需求的精准响应。 • 敏捷的意图感知：面向智能终端任务需求的实时捕捉，依托 TDS 端网任务协同模块与资源即时响 ， 动态调整网络连接关系、通信参数与资源分配，实现互联能力与任务需求的实时匹配。 为了实现任务驱动式智能互联网络的三大核心理念，需围绕任务全生命周期构建“敏捷的意图感知— 快速的目标确认—动态的智能互联”三维技术脉络： 首先，针对敏捷的意图感知，通过统一的数字身份管理、实时的终端态势感知、交互式端网任务管理， 为快速的目标确认创造前提条件；其次，针对快速的目标确认，接收终端或应用发起的专网任务需求，