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

5000亿美元。从全球范围看，以人工智能为代表的ICT行业已成为中美博弈的“技术主权战场”，双方在标 准制定、核心供应链、数字规则（数据跨境/网络安全）等维度激烈竞争，全球ICT产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 onfly、3D Torus等新型拓扑演进，提升网络带宽、降低 时延并增强可扩展性。 • 光电融合交换：引入光交换技术，将波长作为调度单元，降低时延并提升带宽利用率，并支持训练 任务的动态拓扑重构，简化网络的增量扩展。 智能化运维与管理 • 自动化部署：基于意图和AI驱动，通过网络控制器实现自动的网络规划、动态路由以及配置策略 的统一下发。 • 故障预测与自愈：结合AI算法分析网络流 前识别潜在拥塞点并规避实现自愈。 安全与隐私保护 • 数据加密：在传输层采用TLS 或MACsec协议，防止中间人攻击。 • 访问控制：基于零信任架构实现细粒度权限管理。 2.2 技术体系重构：全光互联+AI原生网络颠覆传统架构 1）智算网络技术体系 图2-1是智算中心组网的逻辑架构和物理架构。智算中心逻辑上分为AI计算集群区、通用计算区、存储区 以及管理区，在网络层面，划分为参数

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

······························································································ 10 第三章 核心实践：精益运营系统的重构与赋能 ·························································································· 11 3 ·········································································· 15 3.3 走动管理：从监督者到教练员的角色重构 ······························································································16 3 陷入 经营困境，通过霍尼韦尔卓越运营体系（Honeywell Excellence System，以下简称“HES”）的系统性导入，实现逆袭。本白皮 书剖析其五年变革，以领导力重塑、运营系统重构、人才育成机制 及党建融合模式为核心，提炼可推广的精益管理经验。 数据表明， HES 体系使锦华 2024 年营收与利润较 2018 年增长超 3 倍，人均 营收显著提升，并获“国家绿色工厂”等权威认可。锦华案例揭示，

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

智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科 技研发等领域的创新。当前，政策不仅推动单点技术升级，更注重构建可持续的智能运营体 系。例如，《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》强调建立基于数据的数字 化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营� 波动风险等。为此，构建覆盖石油石化全产业链的实时感知网络与智能决策体系，已成为突破运 营效能边界、实现本质安全与绿色低碳转型的核心路径。在此背景下，石化盈科与IDC携手提出 “新智运营”概念，引领石油石化运营变革，推动重构以数据×知识双轮驱动为核心的决策机 制，实现行业从经验依赖向模型驱动的根本性转变，为企业在能源革命浪潮中构建可持续竞争力 提供关键支撑。 石油石化新智运营�是指以数字化、智能化技术为基石，以“智能感知、智能平台、智能决策”为 业务创新是推动石油石化企业新智运营的长久驱动力。要提升核心竞争力，实现长期、可持续发 展，石油石化企业需持续关注数智领域的新技术发展态势，并围绕自身发展目标，全面且深度地 将新一代数智技术融入到业务中，对传统运营模式进行系统性重构与创造性革新，进而构建起涵 盖管理新模式、研发新范式、生产新方式以及服贸新生态的全方位、多层次创新体系。在此过程 中，企业要避免简单的技术叠加和堆砌，注重深层次的技术协同与创新耦合，尤其是要构建多方

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