报告围绕企业数字化转型展开，涵盖多方面内容，为企业数字化转型提供了全面的战略实践与启示。 从发展背景看，人类经历四次纪元和工业革命，前两次聚焦能量利用，后两次侧重信息利用。数字化技术迅猛发展，成为科技革命主导力量，其发展历经 主机、客户端/服务器、互联网等阶段，如今迈向数据智能。数字经济地位凸显，2016年中国数字经济总量占GDP 30.3%，国家高度重视，"新基建""数据 要素"等政策相继出台，为数字化转型提供支撑。 人类的四次纪元 第四纪元:机器人和人工智能 企业数字化转型方面，国家发改委定义为传统企业结合数字技术促进各业务环节转型，是信息化的升级。其驱动力是数字技术，目的是企业转型发展。当 前，先行企业转型步入良性循环，领先与滞后企业差距扩大，跨国公司在华企业向海外输出转型经验，但也存在制造端数字化难、人才不足等问题。 转型战略思考包括多方面。企业需借助数字化技术向智能化、产业生态化转型，注重数据治理、数据平台建设和数据资产化。商业模式上，要关注创造、 传递、支持和获取价值，数字化技术推动商业模式和运营方式变革，如客户参与度提高、流程自适应等。企业还需构建云化平台式架构，打造具备数字化 竞争力的平台，实 ...

"过去两周才能做完的报表，现在只需几轮提问，系统就能自动生成。"这是某头部乳企上线 ChatBI（对话式商业智能工具）后的直观感受。工具只是手 段，关键在于是否真正解决了业务问题。对零售和消费行业来说，数据分析的意义在于让业务人员通过简单提问，快速拿到答案，高效解决问题。 针对零售消费企业普遍面临的"数据找不到、工具没人用、难以辅助决策"等问题，7月16日，虎嗅智库第50期「502线上同行」闭门会邀请北极九章资深解决 方案专家张晨，结合其在零售和快消领域的实践经验，从头部乳企ChatBI实践案例出发，系统分享了企业如何高效推进数据分析建设，涵盖项目落地路径、 常见问题及解决方案、组织配套机制等多个方面的内容。 上线ChatBI前，先评估企业是否已经准备好了 ChatBI 基于大模型，可将口语化提问直接转化为数据查询和分析指令，帮助业务人员直接与数据对话，实现"对话即分析"的智能决策支持。在零售消费行 业，它解决了"数据用不起来"、"洞察做不出来"的两大痛点，广泛适用于门店运营、供应链优化、消费者洞察等多个场景。 比如实体门店店长可以通过ChatBI平台，在移动端语音提问"昨日A店毛利低于目标的原因？"，几分钟 ...

大语言模型(LLM)的应用与潜力 - 自ChatGPT发布以来，大语言模型(LLM)已成为主流，推动各行各业探索其在业务转型中的潜力 [1] - 多种技术如RAG、向量数据库、重排序器等应运而生，帮助构建更强大的AI系统 [1] - 提升AI系统业务影响力的最有效方法依然是数据 [1] 人工智能系统在企业中的应用 - AI需要输入数据才能发挥作用，催生了RAG（检索增强生成）架构 [2] - 输入数据可以是合同、采购订单、工程文档等，具体取决于用例 [2] - 以航空公司客户服务聊天机器人为例，RAG架构包括构建知识库、索引分块文档、检索相关文档块并生成响应 [2] - 数据层的工作对业务影响更为合理和有效，知识存储的质量直接影响AI响应质量 [2] 知识库数据的问题 - 提供的文档可能与用例无关，增加噪音 [5] - 可能缺少解决任务所需的文档 [5] - 文档可能过时或未及时更新 [5] - 文档可能存在版本冲突或包含敏感信息 [5] 数据治理的发展 - 数据治理角色正在扩展，以支持AI系统和非结构化数据治理 [6] - 传统数据治理主要关注结构化数据，但GenAI的出现使其涵盖非结构化数据 [6] - 数据治理通过与业务、AI技术和数据团队协作，可构建安全、准确且可扩展的AI系统 [6] NoSQL数据库的设计 - 许多开发人员在设计NoSQL数据库时仍使用关系型思维模式 [8] - NoSQL数据库有多种类型，设计时需根据其特定用途仔细考虑 [8]

香港AI产业发展战略 - 香港特区政府将AI定位为关键产业 致力于打造大湾区国家AI发展重要基地 [1] - 香港将发挥国际数据港优势 推动AI创新突破 促进AI与数据在大湾区创造多元价值 [1] - 香港对接国家"人工智能+"策略 成立研发院引导AI创新研发和产业应用 [3] 跨境数据合作进展 - 香港数码港与广州数据交易所及中国联通国际签署合作备忘录 推动"内地孵化 香港落地"模式 [2] - 合作涵盖金融风控 医疗健康 跨境贸易及低空经济等领域 提供技术平台与合规支持 [2] - 香港与国家网信办签署《促进粤港澳大湾区数据跨境流动的合作备忘录》 推出个人信息跨境流动标准合同 [2] 政府支持措施 - 香港特区政府拨款30亿元推出为期3年的"人工智能资助计划" 已批出10个项目 总资助金额达3亿港元 [4] - 开放数据平台提供超过5500个数据集 来自110个政策局 政府部门及公私营机构 [3] - 数码港2024年底启用全港最大"人工智能超算中心" 已投入服务的算力超过90% [3][4] 产业生态建设 - 数码港发挥AI加速器作用 促进经济转型 巩固香港国际创新科技及数据枢纽地位 [2] - 香港发布《数据治理原则》提升数据质量 促进流通共享 加强数据保护 [3] - 资助计划涵盖本地大语言模型 新材料 合成生物学及医学大模型等范畴 [4]

人工智能与数据发展 - 香港必须建立自主的算力设施以充分释放人工智能和数据的潜力 [1] - 数码港人工智能超算中心首阶段设施已在2023年底投入服务 目前算力服务使用率超过90% [1] - 香港推出30亿港元"人工智能资助计划" 已批出10个项目涵盖本地大语言模型、新材料、医学等领域 [1] - 超算中心算力预计年内增加至3000 PFLOPS 以带动更多技术创新与突破 [1] 数据开放与治理 - 香港通过"开放数据平台"免费提供超过5500个数据集 涵盖交通、环境、人口等不同范畴 [1] - 数据来自110个政策局、港府部门及公私营机构 协助业界推动创新应用项目 [1] - 2023年发布《数据治理原则》 旨在提升数据质量、促进流通共享、加强数据保护 [1] 跨境数据流动与合作 - 港府2023年与国家网信办签署《促进粤港澳大湾区数据跨境流动的合作备忘录》 [2] - 推出《粤港澳大湾区个人信息跨境流动标准合同》便利措施 已推展至各行各业 [2] - 促进大湾区数据安全跨境流动有利于人工智能发展 [2] 生成式人工智能规范 - 数字政策办公室2024年4月发表《香港生成式人工智能技术及应用指引》 [2] - 旨在促进业界与公众以安全及负责任的方式发展及应用生成式AI技术 [2] - 相关指引和措施可提供安全、可靠及可持续的AI发展环境 [2] 人工智能与数据协同效应 - 人工智能与数据的关系不仅是"加法"更是"乘法" [3] - 香港将充分发挥国际数据港优势 鼓励AI创新突破 [3] - 目标是在"一国两制"下打造香港及大湾区成为国家AI发展重要基地 [3]

数据治理行业背景 - 数据成为工业企业创新与竞争的核心要素，工业4.0、智能制造等技术推进加深企业对数据的依赖 [1] - 工业企业数据治理面临四大挑战：数据质量低下、数据孤岛严重、安全合规风险加剧、治理效果难以持续 [1] - 国际数据治理协会(IDGA)发布《2025工业企业数据治理实践指南》，提出"1-1314架构"解决方案 [1] "1-1314"架构核心价值 - 通过四重质量防护机制实现95%以上的数据问题解决率，确保全流程高质量 [2] - 全生命周期覆盖形成治理闭环，使数据治理从"一次性工程"变为持续优化过程 [3] - 融合DAMA国际理论与DCMM本土标准，某企业应用后数据准确率提升至99.6%并通过DCMM五级认证 [3] 架构五大模块体系 - 建立数据管理体系：明确组织责任、统一标准、强化质量管控 [3] - 构建多层次安全防护体系：覆盖终端设备、网络传输到数据库存储的全方位保护 [3] - 提供三大服务支撑：满足业务系统需求、管理层决策支持及数字化转型助力 [4] - 设计四重质量防护机制：在数据采集、处理、应用等关键环节设置质量关卡 [4] 六大核心实践场景 - 重构数据标准体系确保质量可控可持续 [6] - 构建360度全视角管控的静态数据中心 [6] - 实施技术+行为双维治理强化源头责任 [6] - 建立基于大数据行为分析的质量监测平台 [6] - 推进基于场景的数据服务实现资产共享 [6] - 通过知识体系赋能团队构建独立治理能力 [6] 行业未来发展方向 - 向内探索精细化治理：通过智能算法实现数据质量根源性治理 [7] - 向外拓展智能化边界：运用AI等技术提升治理效率 [7] - IDGA将持续联合产业界优化架构，助力企业数字化转型 [7][8]

纪要涉及的公司 普天科技 纪要提到的核心观点和论据 - **卫星互联网布局**：从 5G 向 6G 发展，顺应空天地一体化趋势，关注低轨道卫星行业应用，提供应急通信及专网窄带整体解决方案，看好北斗系统发展，涉及行业应用终端、模组及芯片等领域，与中国星网、盈信等合作，覆盖卫星建设、系统集成、终端及地面测试服务等方面[2][3][7] - **空间智算合作**：与之江实验室、汉轩光联、亿芯等合作，成立企业研发中心，提升激光和微波复合技术，探索星间星地高速传输，结合存算一体架构，研究空间资源市场化配置，推动空天算力商业落地[2][5] - **应用终端技术进展**：研究天线和终端处理技术，开发出直连卫星的终端样机并进行验证试验，以适应未来定制业务发展需求[2][8] - **特种 PCB 板业务**：订单增量明显，受益于军工航天需求、智能化、无人化及空间一体化趋势，预计未来五年内保持增长，珠海二期项目进行设备和场地更新，提升产能[2][9] - **公网通信业务展望**：2025 年优化布局，推进运营商集采，与中国移动合作拓展 5G 加行业、车联网等业务，受益于海外 5G 建设，预计业务稳步发展[4][11] - **国外业务收入增长原因**：拓展与法亚、中兴等合作伙伴关系，扩大当地运营商业务，当地数字化及 5G 网络建设初期阶段带来正向贡献，装网产品解决方案在海外销售落地[12] - **应急板块布局**：包括咨询规划设计、应急通信产品与解决方案、安全监管平台建设，在多地有落地项目[13] - **通信板块收入下降原因**：2024 年部分涉及国家财政紧张地区收缩相关业务，轨道交通及智慧轨交拓展未达预期，去年下半年开始合同额签订，今年上半年订单情况有所改善[14] - **数据治理业务情况**：布局数据治理平台、服务及综合解决方案，在南昌和宁夏市场监管局实现业务落地，大数据治理平台在用户仓储领域深度应用，对接国家数据局等推进数据池和数据要素相关工作，已签订显性合同并产生收入[15] - **低空经济领域布局**：参与电科集团低空专班工作，承担总体规划咨询角色，基于专网通信技术提供低空通信建设及无人监测解决方案，推进湾区低空经济发展[16] - **资本运作规划**：未来继续拓展信息通信领域，从 5G 到 6G 空间一体化方向，通过内生和外延方式推动发展，在智能制造等领域积极谋划资本运作，发挥上市公司平台作用[17] - **发展机遇**：卫星互联网和空天智算带来全新重要发展机遇，为公司未来发展提供动力，拓展业务范围和市场影响力[18] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 视频器件业务曾是华为和中兴最大的供应商，现积极拓展军工领域业务，整体规模不大，但在细分领域有较好行业地位和客户基础，对全局贡献相对较小[10]

上合组织数字经济论坛核心观点 - 2025上合组织数字经济论坛在天津开幕 聚焦产业数字化转型、数字技术应用和数据价值挖掘等热点话题 [1] - 上合组织成员国在数字基建、传统产业转型、电子商务、数字支付、大数据应用等领域已开展广泛合作 未来将围绕产品、技术、服务要素深化数字经济合作 [3] - 中国发布《中国—上海合作组织数字技术工具箱》 包含50多项数字公共产品 将推出数字经济发展行动计划赋能产业转型 [5] 数字技术合作与产业转型 - 中国与柬埔寨合作建设互联网骨干网和光纤连接 加强数字基础设施互联互通 [9] - 数字技术在各个经济领域应用潜力巨大 教育和人才培养成为关键发展议题 [11] 数字经济发展成果与展望 - 数字化已深度改变生产方式和民生福祉 中国作为轮值主席国为上合组织数字经济发展注入动力 [13] - 论坛探讨数据治理、跨国人才培养、数字基建开放合作等议题 推动共建互惠开放的数字经济空间 [7][13]

行业动态 - 保险与精算四十人论坛青年论坛2025年年会在南开大学举行，主题为"数智赋能与保险新质生产力"，汇聚保险、科技、医疗等领域专家 [1] - 会议聚焦"保险科技与新质生产力创新""生成式AI和大数据在保险经营中的应用"等议题，探讨保险业数智化转型与创新发展 [1] 公司动态 - 镁信健康首席商务官郎立良受邀参会并发表《从数据到智能体:生成式AI如何赋能保险服务链路》主题演讲 [3] - 镁信健康构建了以mind42.ai为核心的AI模型体系，提供一站式医疗健康服务和保险支付服务 [5] 技术应用 - 生成式AI技术为保险服务链路优化与创新提供动力，正在重塑理赔审核、客户健康管理、风险控制、产品定价等环节 [5] - 数据治理是AI应用的关键，镁信健康通过多方合作优化数据治理流程，为AI模型训练提供坚实基础 [5]

人工智能+典型案例 - 广州市发布第二批"人工智能+"典型案例共34个，涵盖制造、安全、教育、医疗等领域[1][2] - 入选案例均为已落地项目，突出制造、安全、教育、医疗四大垂直领域，国企、民企、运营商参与均衡[2] - 典型案例包括知行机器人的"天空地一张图智能平台"提升公安打私等场景效率超40%[1][2]，中山六院生殖中心AI客服实现98.5%问答准确率[3]，乐庚"无感知AI数字课堂"提升课堂效率30%[3] 人工智能技术应用成效 - 平云模型开放服务平台支持30分钟快速构建大模型[1] - 趣丸科技"穗小信"数字人客服融合AI技术使政务咨询效率提升70%、政策知晓率达98%，带动企业数字化投入超2亿元[3] - 广州烟草廉洁风险识别平台、南方航空特权账号管理系统等安全类AI应用入选典型案例[7][8] 数据治理与DCMM发展 - 广州DCMM三级以上单位数量达77家，全国第一[5] - DCMM贯标企业数量从2011年116家增至2024年5760家[5] - 数据治理成为企业必修课，需通过人才培育、价值挖掘、市场布局三位一体推动传统行业落地[6] 垂直领域AI赋能方向 - 制造业因环节复杂成为AI赋能难点，但提升空间显著[4] - 广州聚焦垂直大模型发展，通过算力券、模型券等政策支持企业投入[5] - 典型案例显示AI在医疗(智能诊断)、教育(课堂批阅)、政务(政策服务)等场景实现技术突破[3][7][8]