销售易 NeoAgent—Al 重构 CRM 许炳卿 | 销售易解决方案总 监 腾讯全球数字生态大会 TENCENT GLOBAL DIGITAL ECOSYSTEM SUMMIT Tencent 腾 讯 城市峰会 腾讯云 CRM 产品演进与特征 智 慧 型 CRM - 应用大数据、社交、 Al 等新 技 术手段，智能响应终端发起 的 交互，支撑更灵活的场景变 化 移 动 装 备 制 造 199 缩 2025 腾讯云城市峰会 · 青岛峰会 AI 产业应用专场 基于腾讯大模型应用平台打造的 NeoAgent 平台，重构 CRM 文档解析 多轮改写 混 元 大 模 型 turbo large standard standard-256k

8%大幅增长至15.6%，反映出产业互联网正在数智科技的作用下进军品牌平台化。软件和信息技术行业占比高达39%，凸显了 产业数智科技作为产业互联网发展的基础动力，企业依赖云计算、物联网和大数据等数字技术重构业务模式。 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 39% 12% 4% 3% 3% 3% 2% 14% 20% 软件和信息技术行业 批发和零售业 制造业 促进AI等新技术与实体产业在采购、生产、供应链 等核心环节的深度融合。 结果：加速产业融合 国资参与比例 纯市场资本比例 2025产业互联网投融资事件 资本结构 - 11 - 资本动向：国资重构产业互联网投资逻辑 资料来源：公开资料整理 国有资本正在以“产业协同”为核心逻辑、通过以投促引等方式，系统性加大对产业互联网核心环节的投资布局。其投资更看重对地 方经济的整体实质贡献而非单纯财务 赋能区域农业生态 智布互联 —— 驱动传统制造业转型 - 12 - 企业生存情况调查 AI创新、价值链重构与产业出海成为战略共识 在求变生存中，产业互联网企业的思考和实践不断深化，形成三大战略方向：超半数企业投入AI创新，在实践中深入垂直行业场景去 解决实际痛点；高达74%的企业致力于价值链重构，通过数字化平台整合资源，构建网状协同生态，实现数据驱动决策与可持续盈利； 另有22%的企业聚焦产业

刘骁佳，等：面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究 设 备 、生 产 车 间 、生 产 流 程 等 深 度 融 合 ，实 现 自 动 化、信息化和智能化的一种车间运行模式，具有高 度协同、高效运营，快速重构等特点 ［3］。如何构建智 能工厂是当前航天制造企业面临的主要挑战，也是 国内外学术研究的重点 ［4-5］。 在智能工厂实际建设中，国内外部分先进制造 企业已经取得初步成果，如德国西门子、博世，美国 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR 等 ［14］将 智能技术引入可重构制造系统中以解决工厂中劳动 力 、成 本 、时 间 等 多 个 因 素 之 间 平 衡 的 复 杂 挑 战 。 JEFFERSON 等 ［15］提 出 了 一 种 整 合 了 可 重 构 性 原 则、公理设计和设计结构矩阵的智能车间设计方法， 实现了从可重构需求到系统的有效转化，该方法在 飞机机翼的肋和桁条装配中进行验证，将每月最大 能工厂建设的关键技术，为我国航天飞行器智能工 厂建设提供借鉴。 1 航天飞行器智能工厂总体架构 航天飞行器智能工厂是一种涵盖设备、车间、 企业及产业链的智能化生产组织和运行模式，具有 云边协同、自主决策、柔性重构等特征。依据航天 领域院所两级管理及全产业链协同要求，从信息集 成的维度出发，航天飞行器智能工厂可以分为设备 层、执行层、数据层和决策层，如图 1 所示。其中，设 备层是指车间内的各型设备及产线，通过

•B2B •B2C •电子商务 •ERP •社交网络 , 移动 设备 , 大数据 , 云计算 •物联网 •自动化技术 •机器学习 •人工智能 •虚拟化 •机器人 自动化数据处理 知识型工作 ; 企业重构 互联的客户 ; 全 球化的 IT 采购； 数字化业务 人工智能，决策 系统 ; 预警认 知；机器人员工 1970s – 1980s 1990s 2000s 2010 – 2020 2020~2030 企业决策者要成为数字化转型的“引领者”，决策观念要从经验判断向“数据说话”、“智慧决策”转变。 要尽快破除传统上业务与信息技术之间存在的界限和“鸿沟”，成立新型的数字化组织，作为企业数字化转型的“推 动者”，实现“融合创新”，重构企业的业务组合、协同方式和管理层级。 要比照工业 4.0 的理念，以推动核心业务的数字化转型为目标，打通“横向、纵向和端到端”三大数据流，实现从设 计到服务，从客户到生产、从前端到后端的“数据互联互通” 标准 投资评价 分段协调 市场研究 资产管理 过程 •当前对传统企业来讲，需要实现两大重构：一是商业模式重构，二是完成数字化信息系统 的重构 •目前企业首先需要完成商业模式的重构。在这个重构的过程中，企业完成商业模式的转型。 必须要与数字化转型紧密结合。甚至可以说，整个商业模式的重构，必须要依托于数字化信息技 术的支撑，是以新的数字化信息技术支撑 产品模式 渠道模式 营销模式

列 统 一 的 特 征 序 列 □□ 17/37 电力文本编码 □ 电力图像编 码 电力视频编码 □ 电气信号编码 □ 文本 重构 图像 重构 为电力领域多模态、多场景任务处理提供统一、通用的解决方案 2 、模型构建：电力通用多模态大模 型 自 二 望 Xizhou Zhu,Jinguo Zhu,Hao Li,Xiaoshi 18/37 多模态特征重构→多模态输出 多模态输入 →多模态特征对齐 多层 Transformer 架 构 ( 非线性 ) 特征运 算 多模态编码器 多模态重构器 多模态统一预训练框架 a) 在多模态交 错 序列上应用统 一的自回归预测优化目标； b) 统一多模态数据的理解与生 成任务。 电力领域多模态大模型预训练方案 第一步：训练多模态分词编码器与重构模块 ( 图像模态为例 图像模态为例 ) 3 、模型训练：预训练技术——多模态模型预训 练 图像 分词编码器 ※ 文本 分词编码器 多模态交 织 输入 米图像 重构模块 文本 重构模块 多模态交 织 输出 图像编码器 - 解码器框架 a) 图片编码为连续的特征向量 b) 在像素空间中重建 RGB 图 像 大规模多模态 Transformer 模 型 多模态序列 实现电力场景中的文本、图像等数据类型的统一建模、统一理解、统一生成

RIS 具有低功耗、体 积小、重量轻、低成本、易部署且易于实现较大的天线 口径增益等特点。 它不仅能够覆盖指定目标区域,而 且可以结合波束扫描和波束切换等策略实现移动用户 动态波束跟踪,有效重构无线电磁环境,提升网络深度 覆盖能力。 Q 0 � 0 � 0 Q�/m 10 000 3 000 1 000 600 "8�� �/C��E�/( F8� ���� �� �� � ��� �� 图 6 基于 RIS 简化基站架构设计示意图 高接收终端吞吐量,实现高质量、连续且深度覆盖 [7-8]。 其次,利用 RIS 对电磁传播环境的智能重构能力,可动 态优化同频干扰和邻频干扰信道条件,有效抑制多用 户间及多径干扰。 在通感一体场景中,一方面,RIS 更 容易实现超大规模天线阵列,具有较大的天线口径增 益,RIS 可大幅提高高精定位应用的空间分辨能力 当前运营商普遍采用 4+3 SSB 波束代替水平 7 波束,波束立体覆盖导致建筑物低楼层的覆盖和质 量有所下降。 如图 8 所示,在低楼层外墙部署 RIS,通 过反射或透射,动态捕获基站的最佳入射信号,重构一 个高增益的窄波束,该波束可以向指定方向将能量按 需要传输至覆盖的区域。 � � 图 8 低层网络质量增强 4. 2. 2 扩展高楼层覆盖域 在高层建筑的高楼顶部或侧面部署 RIS(见图

推动制造业向数字化、网络化、智能化转型升级，形成新质生产力。汽车行业作为国民 经济的战略性支柱产业，当前面临技术迭代更新快、个性化需求日益增多、增量市场转 存量市场等多重压力，数字化转型能够帮助车企重构研发生产体系、优化供应链协同、 精准洞察市场需求，已成为车企突破发展瓶颈、强化核心竞争力、实现高质量可持续发 展的关键路径。 当前，汽车行业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。一方面，传统车企亟需通 定制化的市场需求，以及制造技术与产品结构颠覆性变革所带来的挑战，催生了汽车 生产制造模式的深刻变革——传统的流水线生产将逐步被可重构的柔性单元制造系统 所取代。 “数智驱动”的本质，是通过工业大数据、人工智能与物联网技术的深度融合， 实现生产制造全流程的精准决策与自主优化；而“柔性协同”则要求企业构建敏捷响 应的供应链网络、可重构的生产系统以及生态化的协同平台。二者的有机结合，将推 动汽车制造从传统规模化生产向个性化、高效化、绿色化新阶段持续跃迁。在这场深 动汽车制造从传统规模化生产向个性化、高效化、绿色化新阶段持续跃迁。在这场深 刻的产业变革中，数字化转型可被理解为在制造硬件创新的基础上，真正构建高效率、 高韧性、可重构的单元制造系统的核心。 阮 兵 中国汽车工业工程有限公司 首席专家 中国机械工业集团有限公司 首席专家 Ⅴ Ⅵ 中汽工程作为汽车行业制造领域数字化转型集成商的典型代表，正在积极推进数字 技术与智能装备的深度融合，也在不断探索汽车行业数字化转型与智能化升级的技术边

0%。该行业数智化转型曾 聚焦于线上营销、电商平台建设，但随着流量红利消退，单纯的“线上化”已难以支撑增长。2025 年占比回落， 提示其需转向“全域数字化”―― 从供应链数字化、用户体验个性化等维度重构竞争力。 房地产业占比从 2020 年的 14.0% 持续降至 2025 年的 2.0%，成为转型挑战的典型。其数智化曾集 中于营销环节（如线上售楼、VR 看房），但在行业下行周期中，这些浅层次转型的价值被削弱。2025 化规划编制中 抢占先机，但庞大体量也带来转型阻力，部门墙、数据孤岛问题仍较突出。相比之下，员工数量小于 100 人 或大于 5 万人的企业占比较少。前者依托智能体技术实现敏捷转型，后者则面临组织重构的长期挑战，转 型聚焦于体系化能力建设。 21 CASE STUDY REPORT ON DIGITAL TRANSFORMATION OF CHINESE ENTERPRISES IN 中国企业数智化转型案例研究报告 一样自主协商、协同决策，从而实现极致的个性化与效率；另一方面，IT 架构发生根本性重构，传统中 心化、流程固化的 ERP 系统无法支撑智能体的灵活协作，因此领先企业普遍向分布式、解耦化的“AI 原生架构”演进 ―― 这不仅是技术层面的升级，更是将企业运营逻辑从“流程驱动”重构为“智能协 同驱动”。 2. 大多数摸索企业：处于“方案寻找问题”的焦虑期 这类企业已完成基础信息化

完善，公共数据授权运营、全国统一数据要素市场等加快建设，数据价值化从示范突破迈 向规模扩散。人工智能成为产业转型核心驱动力，“人工智能+”在研发、生产、服务等 环节加速渗透，推动产业高端化、智能化、绿色化升级，实数融合推动产业模式重构。数 字产业加速集聚，算力、数据、算法协同创新体系逐步成型。但同时，高质量数据供给不 足、数字产业投资放缓、数智经济发展不确定性等问题仍然存在，亟需在制度、技术和应 用上取得新突破，继续成为稳增长、促转型的重要支撑力量。 业转型深入推进，数字 产业集聚化、融合化发展格局加速形成。展望2026年，数字经济将成为 拉动经济增长的重要引擎，人工智能与实体经济融合加速形成更多新模 式、新场景，数字产业创新链、产业链协同重构迈向更高水平，数字经 济将在制度创新、技术突破和应用深化中持续塑造高质量发展新动能。 一、对2026年形势的基本判断 （一）数字经济增长引擎“焕新”，“数智”主脉络加速形成 2025年，我国 业模式和新兴服 务，面向应用需要的数据治理和数据安全保障能力将持续筑底强化。二 是重点领域“人工智能+”激活新质生产力发展新动能。以“智能+”为 代表的赛道创新正在从行业试点与单环节应用向流程重构与规模化推广 加速升级，科研、制造、金融、医疗、教育等领域的“人工智能+”应用 将逐步走向工程化落地，AIGC与行业模型将深度嵌入研发、生产、供应 016 中国工业和信息化 发展形势展望系列

制造业原材 料供应与成本结构。 2026年全球制造业直接投资（FDI）有望小幅反弹，但增长主要依赖 政策驱动与技术密集型领域扩张，而非全面复苏。战略新兴产业投资将 105 持续加码，供应链重构将催生区域投资转移，传统行业投资将呈现收缩 与整合，政策不确定性将抑制长期投资。值得关注的是，绿色技术领域 的跨境投资将突破1.2万亿美元，占制造业FDI总额的比重首次超过30%， 显示全球产 则体系尚未成 熟，存在监管套利风险。 106 中国工业和信息化 发展形势展望系列 （二）主要区域经济体形势 欧盟：经济复苏动能减弱，结构性矛盾凸显。能源转型与成本压 力、地缘政治与供应链重构、人口老龄化与内需疲软成为制约因素，化 工、钢铁等传统产业面临竞争力下降的压力。金砖国家：增长分化加 剧。印度凭借年轻人口占比优势和数字经济扩张，将成为区域增长的重 要引擎，但需面对由全球贸易摩擦和内部转型压力构成的严峻挑战；俄 定、投资便利化政策强化协同，提升供应链稳定性与效率。但区域之间 存在贸易壁垒与技术封锁，可能进一步导致全球供应链碎片化，影响全 球资源配置效率。 （二）技术标准主权竞争加剧，全球产业分工或继续疾速重构 一是发达国家持续强化技术出口管制，全球技术流动显著受阻，发 展中国家获取先进技术、参与高端制造的门槛被动提高。二是全球技术 标准的主导权竞争日趋激烈，发达国家试图通过“标准壁垒”巩固其在