+智能 见未来 华为云打造企业可落地数字化转型基础模式 演讲人： 胡维琦 华为云中国区副总裁 企业数字化转型面临的主要问题 业务烟囱 资源分散 缺乏全局性 数据孤岛 企业数字化转型需实现广泛的开放和连接 • 连接云上云下，打通企业系统边界 • 连接应用和数据，打通数据边界 • 连接IT与OT，打通物理与数字世界边界 • 连接企业与生态伙伴，打通生态价值边界 企业 API、B2B API、B2B 消息、数据 企 业 核 心 业 务 企 业 上 下 游 生 态 链 供应商 制造 物流 支付 开发者 渠道 华为云打造企业可落地的数字化转型基础模式—— 点->线->面 小步快跑 数据湖:构建数据平面,支撑企业未来数字化运营 协同办公：基于Welink一个APP整合办公OA、产供销主业务流应用等所有应用，打造整个公司协同办公平台 ROMA:统一应用集成平台 整合企业核心应用SaaS生态，优化应用管理模式

数字化工厂规划方案 协助企业实现互联网化、智慧化 目 录 01 项目基本情况 02 顶层设计方案 03 系统流程规划 04 项目落地与实 施服务 项目基本情况 01 管理 制造 核算 质量 服务 研发 智能 协助企业实现互联网化、智慧化 规划范围定义 数字化 智能化 研发 制造 SCM+WMS+BI 企业的心脏 - 智能 PLM+ERP+MES 实现了控制计划的内置， 有效促进质量体系的落地。 客诉率 / 报废率 数字化防错 实现了流程防错、不合格 品流出防错、漏序防错、 过程检验不合格产品冻结 防错、物理锁机防错等 JIDOKA 功能。 客 诉 率 / 报 废 率 质量检测 检测设备直联使得 SPC 监 控功能、不良数量超限升 级功能真正能够落地，同 时按工序报废分布和报废 财务业务一体化 BI 系统连接企 业 ERP/CRM/ MES/SCM/ WMS/QMS 等 系统建立数据仓 库，通过数据挖 掘与清洗实现智 能决策。 32 企业数字化决策中心 项目落地与实施 服务 04 经营 目标 1 智能化 规划 2 系统 集成 3 4 管理 咨询 1 IT 规划 咨询 2 项目 实施 3 4 工作任务 关键点控制 合同管理 关键线路确认

低空经济应用场景 落地经验与探索 城市交通事业部群 PART ONE 发展背景 • 健全低空飞行服务管理体系 • 提升低空空域管理能力、强化低空交通服务水平 • 推动基础设施融合发展 • 完善法规标准配套支撑、加强专业人才队伍建设 • 推动重点地区先行示范、支持低空飞行场景应用 • 建设筹备阶段（ ， 实现交通精细化管理，提高应急响应效率。 上海市将警用无人机纳入智慧交通体系，促进交通管理的 信息化、智能化、精细化，助力智慧城市发展，推动低空 经济在交通行业的应用落地。 I 一、发展背景 1.3 交通管理痛点催生新需求 PART TWO 02 无人机应用 --- 城市交通治理 无人机覆盖网络构建 上海构建覆盖主要高架的无人机监 控系统，打造空中交通管理网络，

浙江中之杰智能系统有限公司 August 19,2025 德沃克 OBF 智能工厂的落地实 践 Chnajey 中之杰 · 中国 无柔性，不智造 柔性智造 = 快速响应 × 资源弹性 × 交付保障 传统制造之痛 极氪汽车 |90 秒 / 车身， 4 车型 8 分钟 切换 四川大禹 | 生产周期 60 天 → 30 天 算法排产提速 300% 设备利用率提升

智慧图书馆建设： AI 落地场景与实践路 径 Smart Library Construction: AI Implementation Scenarios and Practical Paths 目 录 03. AIGC 赋能智慧图书馆路径 02. AI 在高校图书馆实践场景 04. 观点与展望 01. 背景 01 背 景 Background 背景（政策） intelligence" OR "GAI" OR "Large Language Model" OR "LLM" OR "GenAI")” AI 在高校图书馆实践场景 基于 CSSCI 期刊的引文分析 落地场景 1 ：智能问答系统 传统基于规则、自然分词等问答系统功能 不强。 ChatGPT 类的更具竞争力和实际效果；可以 沟通百度文心一言、腾讯混元等系统构建自动 问答。 AIGC 类系统适合于信息的集成与分析， 落地场景 2 ： 智能引导咨询机器人 AI 在高校图书馆实践场景 落地场景 3 ： 计算机视觉识别技术 利用固定摄像头的书脊识别系统。 AI 在高校图书馆实践场景

物 联 网 数 据 分 析 I OT INSIGHT 在 数 字 工 厂 场景的落地 | 01 数字工厂方案简介 03 产品展望 02 IoT Insight 产品介绍 | 目录 CONTENT 01 数字工厂方案简介 | “ 工业互联网是产业互联网的主力军” 新基建是通往全面数字社会的“高速公路”， 数据是驱动数字经济发展的新“石油” , 工业

有数有据的商业分析智能体 全球智能驾驶辅助技术发展现状：技术 路线、商业化落地与政策框架分析 生成人先见者1006516 报告生成日期：2025-12-2513:50 本平台提供的内容仅供参考，不构成投资建议或证券买卖邀请， 先见AI 用户需自行判 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 2 目录 1.全球智能驾驶辅助技术发展现状与趋势 .. ...............4 1.1.2决策算法架构优化方向 ................................................... 6 1.2ADAS商业化落地进程评估 ........................................................8 1.2.1商用车ADAS应用渗透率研究 ............... ............................................................... 31 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 3 5.1行业核心瓶颈与解决路径 ........................................................31 5.1.1成本性能平衡难点分析

14 四、央企 AI 应用需求驱动 ................................................................. 20 五、央企 AI 应用落地进展 ................................................................. 22 第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战 ... 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环， 且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023 年顶层设计阶段，政策明确 AI 发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划 定 年深 化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批 40 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超 500 个， 推动智算平台规模化应用，分批构建重点行业高质量数据集，完善数据共享与合规流转机 制，为央企 AI 规模化发展提供了清晰路径与坚实保障。

n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到 了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 核心观点 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 资料来源：中泰证券研究所 13 金融行业人工智能的三层价值创造 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实