基于 MRPII 的闭环生产计划业务模型 预测订单 销售订单 材料倒冲 生产报告 物料清单 主计划员 主生产计划 （ MPS ） 物料 需求计划 计划订单 生产订单 滚动计划与订单释放 采购 / 委外计划 备料计划 完工报告 车间工序计划 工序报告 生管、物控 材料出库单 调拨单 产品入库单 齐套分析 计划层 车间执行层 工序执行层 粗能力计划 （ RCCP 设置各种订单的释放条件，对订单释放进行有序控制。 生产计划执行过程与返馈 流程实现 系统实现 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 可在计划时考虑产能 生产线的生产率管理 系统实现 生产计划执行过程与返馈

如独立绿地建筑 交通枢红 例，与其他交通 物联数据 设施模型 低空空域要素数字化 大型停机场 · 加大版垂直停机站，集合其他运输 方式 航线数据 入 空域数据 GISTC 按空间释放 事训练 民航空地 高度： 0-4200 米 三维 GIS 分析赋能航线生 成 GISTC P12 二 维 地 图 P13 立体交通管控 空域仿真模拟 平台能 力引擎 设备 数字化 低空 可视化 飞行冲突 电子围栏 风险管控 应急救援 计划审批 航路规划 起飞管理 航路释放 GISTC 低空空域孪生平台 数 字 空 域 数 标 准 规 范 环境选址模拟 航道模拟 实时轨迹 飞行轨迹 数据要素融合引擎 接泊管理 巡检管理 交通调度 预约游览 异常告警 立体交通管控 空域仿真模拟 平台能 力引擎 设备 数字化 低空 可视化 飞行冲突 电子围栏 风险管控 应急救援 计划审批 航路规划 起飞管理 航路释放 低空空域数字孪生平台 GISTC 数 字 空 域 数 标 准 规 范 环境选址模拟 航道模拟 数据要素融合引擎 实时轨迹 飞行轨迹 接泊管理 巡检管理 交通调度 预约游览

运维及灾难恢复演练制度，提升智慧川 大数字化韧性； 统一灾备运营管理 多数据中心统一灾备运营、实现望江校 区与江安校区进行统一管理，降低运营 复杂度，简化灾备运营管理； 灾备体系可观测 释放灾备运维压力，打造完善的智慧校 园灾备体系运维能力，通过可视化、自 动化等提升灾备恢复能力。 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 11 分级数据保护方案 志、指标及调用链等数据进行采集、整合、存储与分析， 基于云原生架构和大数据处理引擎，支持 PB 级日志数据处理能力，实现海量日志数据统一管理，满足合规要求同时实现 日志数据等的价值释放； • AnyRobot 可观测性平台，打通了日志、指标及调用链等数据，集成机器学习算法、知识图谱技术、场景化建模以及数 据可视化能力，内置了上百开箱即用的模版，助力业务运营分析与优化、系统健康度监测与快速排障等； AnyShare 的运营分析、安全审计和运维分析能力， 旨在释放数据资产价值 ，保障用户使用 体 验 ，第一时间响应数据安全风险 ，保障高校非结构化数据中台建设的价值。主要运维和安全场景包括：资源监测与预警、高效排障、 性能监控与诊断、容量预测、关键行为监控与预警、高危操作阻断、 日志审计等 ，让运维管理成本更低、监管审计更省心 ，释放精 力灵活应对数字化转型各种挑战；业务运营场景包

s1 表现出的 Test time Scaling n DeepSeek 可以通过 API 接口或者数据中台架构，实现与传统银行技术系统的数据交互，从而实现各类业务高效高质的无 缝对接，有望释放海量私域数据价值。 Post-Train 阶段大规模强化学习的训练方法使模型拥有了更强的自主推理能力， 不 再依赖传统提示工程。根据 DeepSeek 的官方使用指南， 在使用模型时不建议添加系统提示（ 有指令都应当包含在用户提示（ user prompt ）中。这也显示出了模型通用推理能力在应用中的扩展。 图表：大模型数据类型 Post-Train 阶段 数据：大规模 RL 提升非结构化数据分析能力，释放私域数据价 值 资料来源：中泰证券研究所 10 n Janus-Pro 结合了优化的训练策略，扩展了训练数据集和模型规模。通过这些改进， Janus-Pro 在多模态理解和文本到 图像的 合同质检和自动化估值对账场景中。 资料来源：上海证券报，搜狐，中泰证券研究所 16 降本增效场景之三：智能合同质检 图表：江苏银行 AI 布 局 n AI Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看，

图表： s1 表现出的 Test time Scaling n DeepSeek 可以通过 API 接口或者数据中台架构，实现与传统银行技术系统的数据交互，从而实现各类业务高效高质的无 缝对接，有望释放海量私域数据价值。 Post-Train 阶段大规模强化学习的训练方法使模型拥有了更强的自主推理能力， 不再依赖传统提示工程。根据 DeepSeek 的官方使用指南， 在使用模型时不建议添加系统提示（ prompt ）中。这也显示出了模型通用推理能力在应用中的扩展。 图表：大模型数据类型 Post-Train 阶段 资料来源：中泰证券研究所 10 数据：大规模 RL 提升非结构化数据分析能力，释放私域数据价 值 n Janus-Pro 结合了优化的训练策略，扩展了训练数据集和模型规模。通过这些改进， Janus-Pro 在多模态理解和文本到 图像的指令跟踪功能方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。 合同质检和自动化估值对账场景中。 资料来源：上海证券报，搜狐，中泰证券研究所 16 降本增效场景之三：智能合同质检 图表：江苏银行 AI 布 局 n AI Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看，

实现飞行全程可视化监控与风险预警。 数据分析与优化 通过对飞行数据的深度挖掘与分析， 提升飞行效率，指导业务流程改进， 支持决策制定。 低空飞行调度管理平台 资源优化配置 产业生态构建 市场潜能释放 GISTC P12 监测图斑与面图层做相交性分析 模拟无人机全覆盖拍摄像片，组成 面图层 泰州市张桥村土地整治核查工作验证 经算法优化后 无人机航飞路线智能规划 ( 土地整治核查 ) 激活沉睡资源，按需点单飞行探索持续运营 · 释放采集数据价值，采集数据脱密开放 · 数据分析能力复用，节约算力经费投入 · 异常发现率提升、监管频率提升 · 航飞路径智能规划，节约 60% 的采集时间， 减少 72% 照片数量，节约 45% 影像存储 空间 1 、需求提出至落实，减少 23 天时间闲置成本。 2 、 50 平方公里飞行作业，统筹运营后可释放 8 人 20 天的航飞人力成 本。 本。 3 、统筹 3 个委办局无人机资源，可释放 2 人的维护人力成本。 4 、统筹运营后一个地市可覆盖多部门需求，减少 30% 经费投入。 5 、统筹运营后，形成的数据要素产品，运营变现。 超图低空经济运营方案价值 一 、 项 目 基 本 情 况 项目编号： YT03202300032ZB 项目名称：无锡市无人机低空巡管共享服务平台项目 预算金额 ( 元 ):6294500

基本观点 4 ： 价值网络成员彼此互为主体 今天组织管理需要回答的最大问题， 是万物互联时代企业如何面对不确定性并持续获得高回 报 分工依然在释放效率，但伴随着万物互联时代，组织平台化 / 生态化趋势带来更大价值的系统 效 率释放；契约和信任相结合，带来了新的组织形式、雇佣关系、联盟状态等，不断突破现有 组织 边界；基于契约的信任在强链接的支撑下，构建出具有系统效率的“共生空间”，个体和 创造力的平台 组织能否将优秀的个体集合在同一个平台上，充分提升和释放组织创造力 管理要解决效率问题，一直是一条主线 如果我们仍然按照以前的、通过内部明确杠杆来进行调整，比如通过裁员、轮岗、流程再造等，很难再达到提升 组织绩效的初衷 组织能否发挥效用取决于组织成员一致性的行为 过去百年是如何有效释放组织效率的？ 组织管理效率未来的新来源是什么？ 泰勒指出，最大 贡献了专业化的水平，才算是胜任 另一方面，明确的分责分权制度，只有 职权清晰，权利明确，等级安排合理， 组织结构有序等，管理的效率才能有效 发挥 行政组织管理： 分工释放效率 ，但是忽略了对人的尊重； 如何降低对人的伤害 ， 同时获得高效率 马克思 韦伯 ∙

年后，伴随市场环境优化、消费者保障意识升级及产品创新提速，增长动能加速释放 ， 2024 年保费增速已回升 至 11.2% ， 预计 2026 年原保费收入将突破 6.3 万亿元。从结构看，寿险依托储蓄需求保持核心地位，财产险受益于新能源车险渗透率提升稳健增长，健康险及意外 险在政策支持 下贡献增量。未来，随着养老第三支柱深化，责任险、农业险等非车险业务扩张，以及科技赋能提效，行业将进一步释放潜力，助力民生保障与实体经 济长期发展。 11929 23982 42645 7066 11649 22754 27646 35659 15530 10591 13607 9035 AI 技术的迭代升级正重塑全球产业格局，其释放的市场价值潜力已形成广泛共识。面对 AI 技术革命，金融、医疗、制造等领域已全面布局，保险业作为典型的数据 密 集型行业更是战略核心区。根据麦肯锡测算，生成式 AI 将对保险业带来的生产力高达 700 340 70- 1 2 政策鼓励保险业进行“ AI+” 数智化转型升级 保险行业政策助力数智化转型，鼓励使用 AI 技术 在金融科技浪潮奔涌之下，保险行业数字化转型进程提速，政策层面持续释放利好，为“保险 +AI” 模式筑牢发展根基。自 2022 年现象级生成式 AI ChatGPT 问世以 来，政策迅速反应，在 2022-2025 年持续加码，鼓励保险业借势打造智慧金融新业态，

基 础 设 施 等 。 一是信息基础设施 三是创新基础设施 二是融合基础设施 有效激活数据要素潜能和红利价值已成为数字经济深化发展的核心引擎 我国数字经济发展转向深化应用、 规范发展、 红利释放的新阶段 发展新动能 数 字 经 济 发 展 处 于 " 四 期 叠 加 " 矛盾凸显期 数 字 经 济 新 形 态 与 现 有 管 理 体 制 对 撞 ， 规 范 健 康 可 持 智能计算中心 （简称智算中心） 是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构， 提供 人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施， 通过算力的生产、 聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进 AI 产业化、 产业 AI 化及政府治理智能化 智能计算 中心 B A • 面向政府、企业等输出包括 AI 数据库、 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI 化 c 服务应用 AI 化 B 输出产品 AI 化 智能生态 建设平台 数据开放 共享平台 以产业创新 升级为目标 智能计算中心主要内涵及功能定位

( 传统投顾仅少部分精力用于客户沟通与服务 ); 服务普惠性难题 ( 人工成本 高昂而人效有限使传统投顾更聚焦高净值客户市场 ) TAMP 的本质是通过技术重构生产关系——将投顾从重复劳动中释放 ，转而聚焦于客户关系维护与信任构建。 图表 9: 顾问在使用 TAMP 平台前后的时间分配情况 图表 10: 投顾使用 TAMP 主要是为了有更多时间服务客户 拥有更多时间满足客户需求 现 7×24 小时不间断服务，客户回访时， AI 能依据预设话术与客户高效沟通，记录关 键信 息并进行初步分析。 l 中期 : 助力前中后台协同，释放人员生产力 • 中期视角， AI 对前中后台业务协同发挥关键赋能作用，全方位释放前中后台人员的生产力。 例如通过智能风控、内容生成等工具，提升中后台运营效率 ; 部 署大模型能够快速读取和初步分析数据，使客户经理等前台人员从繁 Deepseek 赋能保险科技场景的优先级逻辑与实施建议 : 短期聚焦核心价值链 : 优先落地核保、理赔、营销场景 ，直接提升业务效率与客户体验 ; 中期深化运营优化 : 通过 RPA 、智能客服释放中后台产能 ，支持规模化扩张 ; 长期构建生态壁垒 : 布局风险预防体系、数据共享带来跨界产品从而形成差异化竞争力 图表 38: 长期来看保险公司应将 AI 技术与其业务生态进行深度整合，实现数据闭环构建与技术