从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS 文档 腾讯 电子签 ES CKAFKA ROCKETMQ Redis TDSQL Mongo DB 企业 微信 腾讯 会议 腾讯 乐享 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 册知识梳理至少节省了 25 人天 工 作 量，知识构建效率提升 83.3% • 已有多款车型接入使用，覆盖车主用户 数百万 如针对终端客户：基于大模型和用户手册的智能问答助手 大幅提高客户体验 难点：文档庞大，图文混排复杂 • 材料数 量庞大 ：有近 50 款车型，每 款 车涉及「使用说明书」「驾驶指 南」 「保养手册」，合计几百份材 料。

5G 为人工智能与智能制造赋能 5G正在到来 5G主要体系架构 5G加速人工智能 目 录 5G助推智能制造 5G正在到来 （一）为何是5G？ 一、5G正在到来 移动通信的发展演变 一、5G正在到来 扫描关注深科技（deeptek） 回复5G即可下载PPT 扫描关注深科技（deeptek） 回复5G即可下载PPT （二）5G能实现什么场景？ 一、5G正在到来 物联网、大数据和人工智能 物联网、大数据和人工智能 一、5G正在到来 传统产业的智能化升级 超低时延 高可靠 一、5G正在到来 （三）5G能产生多少价值？ 一、5G正在到来 直接产出 按照2020 年5G 正式 商用算起，预计当年 将带动约4840 亿元 的直接产出，2025 年、2030 年将分别 增长到3.3 万亿、6.3 万亿元，十年间的年 均复合增长率为29%。 2020年、2025 年 和2030 年，5G 5G加速人工智能 人工智能已经无处不在 三、5G加速人工智能 人工智能的定义 三、5G加速人工智能 人工智能的最新趋势 三、5G加速人工智能 深度学习实现了真正的智能化 三、5G加速人工智能 机器学习与深度学习的比较 三、5G加速人工智能 人工智能写剧本？ 三、5G加速人工智能 人工智能陪护老人？ 三、5G加速人工智能 人工智能技术核心：算法 三、5G加速人工智能 人工

汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 制、高精度环境感知与场景化算法驱动、多应用生态是区分“真智能”与“伪 装饰”的关键标尺。基于详实的市场数据与技术分析，我们描绘了千亿规模 的产业蓝图，研判了智能车灯产业的发展趋势。同时，报告深度解读了全球 法规与测评体系的演进如何为创新划定跑道，并呼吁产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 车灯发展历史及智能车灯产生的驱动力 一、车灯发展的前世今生 二、智能车灯产生的驱动力 01 02 01 第二章 什么是智能车灯 03 第三章 智能车灯的安全升级与场景化价值 一、智慧照明——从被动照明到主动防护 二、智能交互——从信号传递到意图表达 三、智享娱乐——从功能部件到情感载体 04 11 12 04 第四章 智能车灯的市场空间和发展趋势 一、智能车灯的市场空间分析

智能仓库方案 1. 系统配置 编号 名称 功能机描述 杭州咸亨国际科研中心有限公司 1 资产管理系统 实现设备工器具生命周期的全程信息化管理，辅助管理人员管理及决 策。资产管理包括资产的新增、调拨、闲置、报废、维修和盘点等操 作，实现资产的跟踪管理。 2 门禁系统 自动识别并检查通过门禁的资产的合法性。会自动对待通过的资产上 的射频信息卡进行检查与逻辑判断，给出相应通过与否的语音提示。 音提示。 3 视频监控系统 安防监控一体化、集成化，前端视频采集，智能分析，包括人员流动 等。 4 温 湿 度 管 控 系 统 能实现温湿度测控、温湿度设定、超限报警及温湿度自动记录、显 示、查询、报表打印等功能。设有显示器显示温湿度。 5 烟雾报警系统 烟雾传感器通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范。 6 UPS 采用高性能，高容量 UPS 为系统供电，避免出现停电时系统无法工 巡检巡更系统 采用基于 PDA 的巡检数据移动采集技术，解决了传统巡线存在的问 题。在实现无纸化办公的同时，使得维护、更新更简便。强大的网络 覆盖优势使系统不受地域和时间的限制。 10 智能货架 基于 RFID 的智能货架，更加方便管理。 11 钥匙管理系统 存取钥匙自动登记记录；钥匙状态显示；可查询当天所有使用记录 杭州咸亨国际科研中心有限公司 2. 资产管理系统 传统的仓库管理是基于人工

人工智能 + 旅游 目 录 1 2 3 4 智慧旅游概述 旅游大数据检测分析 旅游景点人群密集检测 作业与任务 课程名 概述 一、智慧旅游概述 概述 智慧旅游是基于新一代的信息通信技术 (ICT) ，为满足游客个性化需求 , 提供高品质﹑高满意度服务，而实现旅游资源及社会资源的共享与有效 利用的系统化、集约化的管理变革。 概述 我国旅游行业信息化的发展大体上可以分为三个阶段 发展模式等方面的探索和建设  满足旅游者通过智慧旅游系统的终端驳接工 具，完成旅游的个性需求  通过大数据与云计算技术的应用与发展，对 旅游景区全域进行智慧化管理 概述 在旅游业中，人工智能（ AI ）的应用范围广泛且多样化  AI 可以帮助旅游企业和服务提供商分析大数据，从中提取有价值的信息，以 预测和洞察旅游市场的趋势和需求  AI 技术在旅游预订和行程规划方面也发挥着重要作用 旅游大数据：指采集到的与旅游相关的各种类型的数据  数据挖掘：指对大规模的数据进行分析和处理，从中挖掘出有价值的信息  个性化推荐：指根据用户的偏好和需求，为其推荐符合其要求的旅游产品或服务  智能预测：指利用历史数据和算法模型，对未来的旅游趋势进行预测和分析  实时监控：指对旅游景点、酒店、交通出行等进行实时监控，及时发现问题并进行 处理 大数据分析技术应用场景  在智慧旅游中，

半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减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 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销(CRM)等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑战 易操作 高可用 高可靠 智能化 开放性 高扩展 自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 连接产品 连接客户 连接员工 连接伙伴 公有云 私有云 分布式云 企业 微信 腾讯 文档 腾讯 乐享 腾讯 电子签 腾讯 会议 ⋯ ⋯ ⋯ 如针对终端客户：基于大模型和用户手册的智能问答助手 大幅提高客户体验 难点：文档庞大，图文混排复杂 价值：问答准确率：35%->84% • 材料数量庞大：有近50款车型，每款 车涉及「使用说明书」「驾驶指南」 「保养手册」，合计几百份材料。 需要跟传统机器人结合大模型增强，传统机器人无法回答时， 大模型对汽车专业词汇精准理解回复 传统机器人不智能， 应答效果差 客户诉求 产品示例 人工校验入库 在售前/售后服务领域：腾讯乐享帮助打造一站式智慧售前/服务社区 乐享讲好品牌故事，传播好企业文化，让工业企业和零售户感受到有规则，有公平，有信心 Deepseek 大模型引擎 结合物联网和人工智能打造的勘探/安装/巡检一体化平台， 节约人力成本，降低安全风险，提高工作效率

关键问题是如何将这些模块有效组合，打造出具有人类智能水平的智能系统。值得一提的是，AI 在 工业和服务领域的应用潜力巨大，但这一潜力尚未得到充分挖掘。 《智能世界 2035》及时为我们描绘了 AI 的发展愿景，深入探讨了技术融合将如何推动工业和 服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统，包括自主交通系统、智能电 网、智能工厂与农场以及自主通信网络等。此外，报告还全面分析了 AI 在医疗、教育、智能家居、 智 为实现上述愿景，我们仍面临诸多超越通用人工智能范畴的技术挑战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”，更在于让机器能够整合自身能力， 自主行动，感知现实环境，并以自适应且可靠的方式追求其目标。 智能系统的构建正在颠覆传统的系统工程，需要将基于传统 ICT 模型的开发与数据驱动的 AI 技 术相结合。我们需要通过混合解决方案构建智能系统，确保其能够基于大量已有知识做出安全高效 做出安全高效 的决策，还能规避 AI 系统的不可解释性。 在构建智能系统时，如果需要整合一些不可信的 AI 组件，则为了确保系统可靠性，需要可扩 展、可演进的混合解决方案，特别是要将符号和非符号知识（如用于决策的感官信息和模型）结合 起来。在开发智能系统时，我们需要在系统设计的正确性和运行阶段的韧性之间实现平衡，并通过 定期或针对性的更新，实现系统的持续演进。 此外，系统验证目前正从理