3. 6 智能模型 intelligentmodel 基于多元异构数据,对相关业务对象的运行功能等进行智能自主感知、分析、预测决策和学习进 化,可基于智能驱动支持实现业务自主运行、自适应、自学习进化的模型。 注:数字模型、知识模型、智能模型都属于数字化模型。 3. 7 业务场景 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 同、按 需 优 化 的 一 类 业 务 场 景(3. 7)。 3. 10 智能场景 intelligentscenario 基于相关智能模型(3. 6)实现关键业务自主运行、自主协作和自学习优化/进化的一类业务场景 (3. 7)。 3. 11 新型能力 enhancedcapability 深化应用新一代信息技术,建立、提升、整合、重构企业的内外部能力,形成应对不确定性变化的 本领。 [来源:GB/T23011—2022 需协同、按需优化的一类企业。 3. 17 智能企业 intelligententerprise 基于相关智能模型(3. 6),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务全面智能自主运行、自主协 作和自学习优化/进化的一类企业。 3. 18 数字平台 digitalplatform 基于相关数字模型(3. 4),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务动态响 应、动态协同、动态优化的一类供应链/产业链网络平台。

执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 目前， AI 在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应用，为社会带来了巨大价值的同时，又进一步支持了 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智 能化白皮书》为起点，共同推动中国在全球智能化竞争中占据制高点，携手迈向应用现代化的智能时代！

1 背景 具身智能是基于物理本体感知和行动 的智能系统，通过与环境交互感知信息、 规划任务、做出决策并控制本体完成任务， 产生智能行为并持续演进。具身智能需可 信、行为符合人类价值并能自我进化。 2.2 最新进展 具 身 智 能 技 术 近 年 来 取 得 突 破 性 进 展，在感知、决策、控制及商业化应用等 方面实现重大提升。高精度传感器增强了 智能体的环境感知能力，融合感知与推理 随着新理论和方法的不断发展，统计学能够 更高效地应对人工智能中的前沿问题，推动 人工智能技术迈向更高水平，而人工智能的 不断突破也将反哺统计学，使其变得更加智 能与高效。人工智能与统计学之间的双向互 动与协同进化，必将在未来智能革命中发挥 关键作用，为社会智能化转型注入持久而强 大的动力。 4. 科学计算 随着上世纪的计算机出现，科学计算迅 速发展，在天气预报、油田勘探、药物设计、 金融分析等领域取得巨大成功，成为理论、 RFdiffusion 蛋白质生成工具 3，为蛋白质从 头设计提供了全新路径。基于自然语言模型 的 ProGen 4、EVOLVEpro 5 等 工 具， 实 现 了酶、治疗性抗体等特定功能蛋白从头合成 和定向进化，展示了 AI 在全新功能蛋白设 计中的强大潜力。 1.2.3 人工智能重塑生物智造 人工智能与微生物基因组学的深度融 合，为合成生物学提供革命性工具。通过 AI 驱动的数据分析和模型优化，精准确定并优

多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 核心能力： ⚫ 跨域整合（将 AI 与行业 know-how 结合） ⚫ 价值判断（在 AI 建议中做出最优决策） ⚫ 情感智慧（弥补 AI 的情感计算短板） ②组织形态进化 ⚫ DAO（去中心化自治组织）： 通过智能合约+AI 协作平台，万人团队实现零管理成本运作 ⚫ 人机混合团队： AI 成员拥有独立数字身份，参与绩效考核与利润分配 ③终身学习范式 -深圳外卖小哥用 DeepSeek 开发接单优化系统，月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek

聚焦业务场景，优选 AI 联合方案… ……………………………… 7 1 中小制造企业数字化转型七大业务痛点和场景……/……8 2 数字化转型解决方案组合……/……21 03 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮”……………………23 1 价值流分析：看清企业生产运营的 “价值河流”……/……24 2 中小制造企业的应用图景：把 “看见” 和 “迭代” 变成企业的能力…/……27 VSA）为手段，帮助企业认知 与探索数字化战略规划、生产运营、 组织与管理、人才体系等方面的最佳 实践 形成自身数字化企业建设和运营逻辑改善 的思考 23 第三篇 · 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 第三篇 在全球制造业的激烈竞争中，中小制造企业就像在汹涌海浪中航 行的小船，虽然奋力前进，却总被迷雾——那些无形的浪费和瓶颈—— 拖慢航速，甚至改变航向。价值流图分析作为能直观呈现企业“物料流” 是精益管理的核心工具之一，通过可视化特定产品或服务在从原材料到最终客户交付的每一流程步骤 及其所需的物料流和信息流，从而识别和量化流程中的非增值活动（浪费），以指导流程改进。 25 第三篇 · 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 案例，某发动机缸体加工企业案例 a. 背景 某装备制造企业主要从事发动机缸体的生产与装配，典型的制造流程为：铸件来料→粗加工 （车、铣、镗等工序）→精加工（孔系、关键尺寸）→清洗→检测→装配。企业在数字化转型过

续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 — 的确定性。这本白皮书能 为行业伙伴梳理出韧性升级的清晰路径，企业无论是在技术选型、生态协同还是合规布局存在疑惑，都能从 中找到启发。因此，我推荐此书，希望能够携手业内各方共同推动数据中心从“能承载”向“可进化、更安 全、高弹性” 的方向持续迈进，在不确定性的数字时代，锚定业务发展的长期确定性。 ——沙利文公司大中华区合伙人兼董事总经理 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 须打破孤岛，端到端设计，构建整体化的稳定 性体系。 这意味着，数据中心与传统“静态工程”设施根本 不同，它更像是一个动态进化、实时自调节的“数 字生命体”。正因如此，韧性成为其核心生命力： 韧性不仅意味着“承受压力”，更强调在压力中稳 定、在风险中调整、在冲击中恢复、在演化中进化。 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层

座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。 整合数据与知识资产 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用， 支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在 效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。 智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推 组织的协同演进 • 智能生产力在工业级AI、产业级Know-How与组织重构的融合下，完成一次“组织与生产方式 的深刻再造”，从而孕育出一种自学习、自进化的新型生产力形态，以人机共生的新范式实现 企业人智共进、效率倍增、价值创造与组织进化。 范式三 - 智能生产力解决方案：以AI原生架构（知识治理×多智能体×岗位助手）为核心，打通到工作 场，对经营KPI产生直接的可量化贡献 范式特点 范式三对范式一与范式二痛点的解决方式

电力：新能源主导电源格局，成为主力力量，推动电力系统革命性重构 物流：AI 驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与高品质精准交付 矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产 城市：AI 让城市焕发自进化的生命力 37 47 53 57 59 61 67 71 81 87 93 35 与 AI 共生 让可持续发展成为智能的本能 遵从伦理和安全，以人为本推进 AI 向善 AI 空间智能 世界模型 Beyond Transformer 智能世界 SVM 五大基础技术的融合走向超级智能体 04 走向物理世界是 AGI 形成的必由之路 站在 2025 年，预判 AI 的进化轨迹，将是 未来十年的核心命题与终极挑战。其智慧进阶 的速度与深度，不仅将重新定义技术疆界，更 将重塑未来十年的全球格局。 自 2022 年底基于 Transformer 的大语言模 型（LLM）引爆行业以来，AI 可解释性、创新能力、情感识别与表达。 技 术 事 件 阶 段 任 务 邮件过滤、新闻分类 统计学习崛起-AI复苏 深度学习爆发-感知智能突破 Transformer革命-认知智能萌芽 大模型进化-生成与行动探索 AGI时代-创新与组织 推荐系统、 视觉模式识别 AI问答搜索、情感陪伴 AI工业、科学、生活 内容生产、 自动驾驶、机器人 SVM IBM深蓝 战胜人类 CNN 架构夺冠

，提取出与输 入序列相似的所有序列，并构建为一个矩阵。这种比对基于这样一个假设：序列 的相似性表示它们具有共同的进化起源。多序列比对可以帮助确定多物种保守的 序列区域，这些区域在进化过程中保持不变，可能是因为它们对生物有重要的功 能。AlphaFold2通过MSA来提取出蛋白质序列的进化信息，此外，如果在MSA 中的多个序列中观察到两个位置的氨基酸同时变化，那么这可能暗示这两个氨基 酸在蛋白质的空 ESMfold放弃了MSA的构建步骤，而是采用了使用一个蛋白质大语言模型 ESM2，来对氨基酸之间的相互作用模式进行表征。ESM2同样基于 Transformer架构，可以针对输入的蛋白质序列直接提取出其包含进化信息 embedding。该embedding可以直接输入类似AlphaFold的Evoformer中。 这种端到端的计算方法，使得ESMfold的推理速度比AlphaFold2快了一个数量 级。更适合用户的使用。