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1、?卓越企业 PRIME 模型白皮书编者名单编者名单主编单位：华为云联合编写单位：海亮集团 美图特别鸣谢卓越企业 PRIME 模型白皮书特别鸣谢奇瑞 金山办公 四维图新 Defacto 牧原广联达 去哪儿 海尔智家 百联 波司登(排名不分先后)目录序言数字技术与数字化趋势观察卓越企业 PRIME 模型0102032.1 技术趋势与机遇.062.1.1.云计算与数字化.062.1.2.人工智能新阶段.072.2 企业数字化与新技术运用总体观察.082.3 当前面临的挑战与问题.093.1 卓越企业模型定义及解读.113.2 卓越场景.123.2.1.客户体验.123.2.2.商业增长.133.2.

2、3.业务智能.143.2.4.模式创新.153.2.5.效能提升.163.2.6.可持续发展.163.2.7.全球化.173.2.8.云成本管理.173.3 卓越组织.193.3.1.战略规划能力.193.3.2.数据运营能力.203.3.3.数字化营销能力.203.3.4.研发交付与治理能力.213.3.5.确定性运维能力.213.3.6.云财务管理能力.223.4 卓越流程.233.4.1.蓝图规划.233.4.2.创新试点.243.4.3.规模应用.243.5 卓越架构.253.5.1.分布式 AI.基础设施.253.5.2.数智融合.263.5.3.应用智能化.273.5.4.确定性运

3、维.293.5.5.云原生安全.303.5.6.精益化治理.3101卓越企业 PRIME 模型白皮书目录CONTENTS行业最佳实践未来展望与总结0405044.1 海亮-卓越架构赋能集团数字化转型.344.2 美图-卓越架构和确定性运维赋能 AI 业务增长.3602卓越企业 PRIME 模型白皮书目录03卓越企业 PRIME 模型白皮书序言近年来，AIGC（人工智能生成内容）技术的飞速发展，无疑为全球社会各界提供了一个鲜明的例证，即数字技术正以前所未有的深度和广度，深刻地重塑着社会生活的每一个角落，驱动着经济结构的深刻变迁，并直接作用于生产力的提升与生产关系的调整，从而孕育出一系列新的发展机

4、遇与变革动力。另一方面，企业不得不面对一个由宏观环境快速变迁、地缘政治复杂多变、消费者偏好日益多元化所构成的前所未有的复杂经营环境。企业顺应时代发展和应对多重挑战的核心策略是加快数字技术驱动的变革与转型，构建创新商业模式和重塑增长动力，这对于形成新质生产力具有不可估量的现实意义。然而，企业在积极拥抱新技术，试图将其转化为推动自身发展的强大驱动力时，往往会遭遇来自组织、管理、技术及运营等多个维度的严峻挑战。如何选择一条既符合企业自身特点，又能有效应对未来市场变化的策略与路径，构建一个既稳固又灵活的数字化架构，进而培育出能够快速响应市场需求的数字化能力，为业务的持续增长提供坚实的支撑体系，成为了当

5、前企业普遍面临的现实难题。这一过程中，对数字技术本质理解的缺失，对技术如何深刻影响业务模式的认识不足，以及对于未来发展路径的迷茫，共同构成了企业“数字化焦虑”的主要来源。01序言04序言卓越企业 PRIME 模型白皮书在这样的背景下，华为云提出的卓越企业 PRIME 模型，回应企业界所关注的问题。PRIME 着眼于为企业提供一套高效运用“云”、“AI”等数字技术的策略和方法，其覆盖范围涵盖从战略规划至具体执行的全链条，把握各关键环节的要点，定义匹配的组织和架构能力，通过卓越的架构持续整合新技术，实现数与智的融合，构建智能化应用，驱动业务流程优化与变革，更新商业模式，实现业务持续增长，使技术转为

6、市场竞争力和创新力，成为数智时代的卓越企业。本白皮书通过对卓越企业 PRIME 模型的深入探讨，为企业更有效运用数字技术提供相关的指导和建议，帮助更多的企业理解并掌握数智跃迁的精髓，解除“焦虑”和“迷雾”，加速数智化进程。展望未来，相信通过更多企业的实践和总结，PRIME 模型会进一步迭代，在指引企业进一步数智跃迁贡献更多的支撑，期望这份白皮书能给企业以启示。邬贺铨，中国工程院院士05卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察02数字技术与数字化趋势观察06卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察技术趋势与机遇在数字技术浪潮背景下，技术正在改变个人生活和企业经营的

7、方方面面，“云”和人工智能已是社会关注的重大话题。云计算极大改变了 IT 设施和服务的可得性，降低了成本，是数字化的驱动力量，同时也是包括大数据、人工智能、IOT 等众多新兴技术的载体和底座。人工智能更被认为可能是工业革命以来改变世界的“最大单一技术”.，它正在展示着改变世界的潜力。很多时候.“云”.成为云计算及其上承载的技术、应用和服务的总称，是数字技术的总体方向。图：“云”是数字化的底座和驱动力IT 价值链变革。开箱即用，企业更聚焦于应用和业务，加速数字化进程。IT 成本模型变革。由一次性固定资产支出转变为按需付费，提升财务效率IT 基础设施利用率提升。云计算弹性伸缩和“云原生”架构，减少

8、不必要基础设施，更好地适应季节性业务需求降低新技术应用门槛。“云”为企业提供可持续的技术设施，极大降低新技术的引入、集成与融合门槛和难度赋能企业可持续发展。“云”作为一种效率更高的基础设施，亦是“绿色”基础设施、“绿色”软件、“绿色”AI更丰富的生态链接。当消费者和包括供应商、客户在内的企业生态越来越多在“云”端时，上云意味着与价值相关者更好的连接、更深的洞察不断释放的云价值潜力2.1.1 云计算与数字化2.1“在以应用软件、基础设施软件、业务流程服务和系统基础设施等4类计的IT支出，在公有云上的支出到2025年占比将达51%.，将首次超过传统IT的支出。”Gartner,.More.Than

9、.Half.of.Enterprise.IT.Spending.in.Key.Market.Segments.Will.Shift.to.the.Cloud.by.2025“2023 年是“云价值之年”，企业的观念模式将会发生转变，从单纯上云用云，转变到充分解锁云价值。”Accenture,.The.race.to.cloud:.Reaching.the.inflection.point.to.long.sought.value混合云私有云公有云多云研产DAASPAASSAASIAAS供销服Gartner 在一份名为.“云转移”的报告中预测，以应用软件、基础设施软件、业务流程服务和系统基础设施

10、等四类IT 支出计，到 2025 年在公有云上的支出占比将达 51%.，首次超过传统 IT 的支出。咨询公司埃森哲亦观察到企业在云采用和相关投资的快速增长，在名为“The.Race.of.Cloud”的报告中将 2023 年称为“云价值之年”。这些都预示着云计算.“奇点”的到来。发端于本世纪初的云计算经过近 20 年快速发展，已经发展成为涵盖基础设施即服务（IAAS）、中间件和平台即服务（PAAS）和软件即服务（SAAS）在内的 IT 全栈体系，同时提供了包括公有云、私有云、混合云、多云在内的多种部署方式。从横向看，云计算的运用领域已经从最初的互联网和泛互联网行业延伸到了各行各业，渗透到各个业

11、务环节，企业在“云”上部署核心业务系统也已成为常态。“云”不但承载 IT 基础设施和应用，诸如生成式 AI 这样的新技术更需要“云”的大规模算力和数据支撑。“云”作为数字化的驱动力和加速器，其价值是多方面的：07卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察企业可以重新规划其IT价值链，“云”开箱即用的特性，使企业可将资源聚焦于应用和业务价值实现环节，进而加速数字化进程；公有云“即用即付”的特性，改变了 IT 的成本模型，将一次性的固定资产支出，转变为多阶段费用，提升财务效率；采用“云原生”架构的应用程序，不但可以提高 IT 基础设施的利用率，还可大幅提升应用系统响应业务变化的能力，

12、使业务更敏捷；今天，云计算提供了极易获取的技术和服务，如何转换意识，提升能力，消除障碍，将“云”转变为持续创新和转型的动力，是个更值得探讨的议题，所谓“技术易得，创新难获”。2.1.2 人工智能新阶段图：全球企业生成式人工智能投资情况ChatGPT 为代表的生成式 AI 无疑是过去一段时间最令人瞩目的新技术，它通过提供基于算法的内容创建工具，推动创造性表达大步向前发展，引发了前所未有的数字化创造力浪潮，被认为是人工智能历史上的.“iPhone 时刻”.。生成式 AI 同样引起了企业界的关注，迅速在知识管理、内容生成、可视化设计、应用开发、质量工作、流程自动化、信息安全等专业领域展现了它的潜力，

13、并在营销、销售和服务等企业关键价值链中展现了其变革力量，生成式 AI 可以为企业收入、成本和生产力等关键杠杆带来价值，并促进可持续的业务发展。由于担心错过时代给与的发展机会，生成式 AI 也给一些企业带来“人工智能焦虑”。生成式 AI 正成为企业重要的技术投资方向。IDC 预计，2023 年全球企业在生成式 AI 解决方案上投资约 160 亿美元，到 2027 年，这一支出预计将超过 1400.亿美元，年复合增长率超过 70%，约是整体人工智能支出增长率的 3 倍，几乎是全球同期.IT.支出年复合增长率的13倍。到2025年，全球 2000 强（G2000）企业将把 40%.以上的核心.IT.

14、支出用于人工智能相关计划，从而使产品和流程的创新速度达到两位数的增长。（2024AIGC应用层十大趋势白皮书）人工智能的突破性进展意味着数字技术发展走到一个质变阶段，技术进化的新纪元已然开启，企业逐渐转向“数据&AI驱动”的数智化新阶段。云计算与人工智能的支撑、承载与互为促进关系，对于企业而言，不是“做与不做”的选择，而是如何做，如何加速进程，转变和提升 IT 架构，变革业务模式，跟上时代步伐，最大化人工智能价值潜力，形成人工智能驱动业务的新常态。“云”作为一种效率更高的基础设施，是“绿色”基础设施，上云还赋予企业可持续发展的意义；当消费者，和包括供应商、客户在内的企业生态越来越多在“云”端时

15、，“云”意味着与价值相关者更好的连接、互动，“云”就是新业务模式。?08卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察图：中国企业数字化转型指数得分（2018-2022）图：中国企业技术投资重点图：中国云计算市场规模和增长预测企业数字化与新技术运用总体观察2.2中国企业的数字化进程受外在数字技术革新与内在发展要求所驱动，历经多年，对数字化转型的认知从了解、摸索，跨越到了全面接受和拥抱。从每年由埃森哲发布的“中国企业数字化转型指数报告”可以观察到数字技术在提升运营效率、促进营收增长、培育未来商机等方面所起的关键作用。对数字化的探索亦从局部单点场景，到融合多种技术、数据和分析，面向关键业

16、务流的数字化运营，再到融合内外部价值相关方的数字生态体系，中国企业数字化取得长足进步。通过对“中国企业数字化转型指数报告”的分析，可以看到整体数字化状况，.数字化进程远未完成，同时企业间分化严重，那些持续对新技术进行投资，不断吸纳新技术，整合为新数字化业务能力的领先企业，能够以科学系统工程理论为指导，通过数字技术构建竞争优势，实现卓越运营、营收和利润增长、客户价值实现，甚至企业文化的适应性转变上也远超一般企业。领先企业和一般企业的差距，呈现加大趋势。整体看，人工智能、“云”、安全、网络、数据是当前企业关注的新技术投资方向。数字化方面需求驱动了企业用最新云计算技术打造基础设施，进行应用系统现代化

17、升级改造，构建支撑数字化运营的数智化平台，这些措施也拉动了云计算相关基础设施和服务市场的快速增长。当下数字化已不再仅是技术领域问题，更是关乎企业转型、增长和持续发展的整体战略，在人工智能新技术浪潮的机遇背景下，数字化带来了新维度和新内涵，提出了新的命题，领先企业如何保持优势，一般企业如何加速新数字技术与业务融合的进程，是值得深入探讨的重大问题。?09卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察当前面临的挑战与问题2.3如何运用数字新技术的趋势，将技术力量转变为企业数字核心，打造竞争优势，与领先卓越企业相比，一般企业存在诸多问题与挑战，阻碍了新技术潜力发挥和价值最大化：缺乏系统性科学

18、方法论的指导很多企业初期的探索来自自觉行为，采用试错的方法，从单点、局部开始，问题驱动，试图通过整合不同的技术、架构和流程来找到适合的解决方案和路径。但在缺少科学方法论体系情形下，难以锚定明确目标、规划合理路径，常陷入反复论证与试错的泥淖，也难以规模化从局部走向全局，更错失了转型先机。存量旧技术的转型障碍新技术引入，带来机会的同时也带来复杂的整合问题。很多企业历经多年信息化建设，积累了厚重的资产，一些应用是架构臃肿、数据不贯通的“单体应用”，由于缺乏合理抽象而更多基于定制化开发，功能与业务逻辑深度耦合，难以快速响应变化，应用和整体架构亦早已偏离原有的设计。将这样的存量资产迁移为现代化、服务化、

19、组件化架构，并持续演进，支撑未来数字化创新，既是巨大技术挑战，更是组织能力和财务代价问题。从小规模创新到规模化应用跨越完全技术驱动的数字化创新，容易面临在局部的应用场景验证后，却难以实现规模化应用的困境。据 IDC 简报数字化转型：中国互联建造的未来显示，有近六成企业的数字化应用未能有效规模化。小规模创新试点适用解决特定问题或适配特定场景，要规模化，需要考虑系统和架构扩展性、性能和容量，以及复杂应用间的集成问题，因此需要有整体架构的良好匹配和支撑。很多时候这也往往涉及业务流程、运营模式层面的变革，面临部门冲突、组织惯性等问题，导致规模化难上加难。治理模式不兼容业界容易忽视数字化与技术革新带来的

20、企业治理新问题。数字化不仅是技术的改变，更是业务变革，需要对现有上层管理框架、制度、规章、程序和工作方法等的适应性调整，进而与企业现在治理架构不匹配。如：在传统财务管控治理模式下，集团可能更注重财务指标的监控和业务风险控制，以确保各个业务板块的盈利能力和资金流动性。而对数字化，则需要有更强的整体技术管控和协调，集中资源、整理能力，“各自为阵”的数字化导致重复投资、资源浪费、能力分散，也难以进行有效的整体整合。安全合规风险新数字技术的引入，以及诸如企业“出海”扩展业务边界，带来了新的安全与合规方面的要求，如：隐私保护与数据安全问题；不同国家不同行业数据合规要求不同；以及伴随数字化而来的网络安全风

21、险等。这些安全合规要求对大多企业现有的安全策略和能力而言是巨大的挑战，并因此成为新技术进入的“障碍”。组织能力欠缺数字化人才和变革能力的欠缺，是不少企业在新数字技术应用上难以产生预期效果的主要原因之一。从卓越企业实践观察，打造数字化组织能力，首先是数字化领导力，要能够洞察业务趋势，兼具业务和技术理解力，放眼未来，谋划全局。数字化是“一把手”工程，不仅意味着高层领导要主抓，更意味着来自顶层的驱动力和领导力。其次是全员参与，革新员工技能，培育融合技术、业务、数据的混合型人才，既需要有开放的人才策略，更要发挥存量资源潜力，全员赋能，全员转型。第三，新的数字化组织形式和工作模式，改变传统需求驱动的应用

22、开发模式，形成科技与业务相互融合的新数字化工作模式。10卓越企业 PRIME 模型白皮书数字技术与数字化趋势观察03卓越企业 PRIME 模型11卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型卓越企业模型定义及解读3.1“云”为代表的数字技术已然成为企业数字化的加速器，使数字技术投资、应用成为企业的战略问题。然而各行业企业的新技术投资都面临相同的挑战，即如何从中获得预期的收益和效果。很多技术投资的回报潜力和实际产出之间的差异甚大，造成了“创新落差”，事实也表明仅仅投资技术并不能确保企业获得所需业务敏捷性、创新能力和适应未来业务发展的数字核心。“卓越企业模型”是加速新技术应用驱动数字

23、化进程的数字化工程方法论，为企业新技术创新机制提供指引，帮助企业结合自身业务特性，立足业务战略目标，从卓越业务场景出发，基于“云”原生架构，迭代创新流程，同时转变组织能力，打造数字核心架构，驱动业务创新，成就卓越企业。场景、组织、流程、架构是.“卓越企业模型”的四大关键支柱，“卓越场景”从企业战略目标出发，定义企业新技术投资、应用的价值方向，从具体业务目标切入，识别落地关键业务价值场景；“卓越组织”描述企业拥抱新技术，充分发挥新技术的价值潜力，所需要匹配的组织能力；“卓越流程”则定义技术驱动的创新流程，在整体架构基础上，由点到面，从局部到全局，敏捷迭代，实现技术驱动创新应用的规模化和卓越场景落

24、地；“卓越架构”描述面向未来的“云”计算企业基础架构的基本原则和范式，是企业构建新技术底座、打造“云”上数智化应用的指南。图：卓越企业 PRIME 模型?1112卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型数字化进程的深入，推动了技术角色转变，从“技术使能”到“价值使能”。更好理解“云”和数字技术在提升效率、转变业务运营模式和驱动增长等三个方向的潜力和价值，有助于企业采取更合适的数字化战略，破除“数字化焦虑”。所谓“积厚成器”，数字化是一个持续过程，而不是一个速战速决的战役。应结合业务战略目标和数字化战略，将整体目标分解为若干的子目标，设定若干数字化的“主轴”。基于对各行业数字化

25、实践、数字技术应用状况、及业务关注点的观察，我们总结了八大“主轴”，这八大“主轴”是数字化最重要的目标方向和关键的业务价值场景。以这些“主轴”牵引数字化战略实施路径，打造数智化架构和平台、提升组织能力、创新流程，渐进实现数字化转型目标。八大卓越场景及相应的价值方向如下：近年数字技术的发展、市场和行业的变迁、客户偏好的改变，正重新定义客户体验。行业观察显示，积极的客户服务体验能更大概率的带来再次购买；消费者期望品牌能始终如一地提供个性化体验；客户在面对糟糕客户体验时，会选择离开；而那些拥有明确全渠道客户体验策略的公司，有更高的客户保留率。行业调查数据亦显示大多公司在客户体验上有较大的提升空间。但

26、企业在提供更好客户体验上正面临着越来越多的挑战，消费者目睹和体验越多，他们的期望也水涨船高，这些期望跨越了不同的产品和服务类别。企业谈论客户体验（CX）时，往往着眼于传统的销售和营销触点，价值主张却在停滞不前，CX 的很多基本要素已突破了传统触点的局限，变得无处不在。为了提供卓越体验，企业必须改变原有模式。图：卓越场景定义卓越场景3.2增长和业务模式转变：1-客户体验、2-商业增长、3-业务智能、4-模式创新现代化并转型运营模式：5-效能提升、6-可持续发展、7-全球化简化和优化 IT 成本效率：8-云成本管理3.2.1 客户体验?13卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型

27、客户体验提升的方向 以客户旅程为导向，协调企业多个领域设计、构建、交付个性化的全渠道场景，支撑持续客户运营和体验提升，是客户价值链的起点。打造“云”上客户服务解决方案，连接全渠道服务生态，实现在全国乃至全球范围内快速灵活部署，随时随地、快速、安全、高效地为客户提供服务，提升客户满意度；通过云平台整合拉通“端到端”客户旅程，实现客户服务流程的实时“数字孪生”，结合数据分析和行为预测模型，形成数据驱动的客户运营体系，更好理解、响应客户所需；基于“云”原生架构的应用和平台，可很好满足企业大规模客户运营和增长所需的弹性资源要求，让企业把快速握市场增长机会。生成式 AI 的突破性发展，进一步驱动了客户体

28、验创新，客服从过去语音和人工“交谈”为主，数字化助手为辅的模式，转向以智能数字化助手为主、较少人工干预的模式变迁，智能数字化助手可在新兴数字化媒体中以“全天候”响应客户。企业运用创新技术重塑和提升客户体验的同时，也极大降低运营成本。在当前宏观经济结构调整、外部地缘政治环境的不确定性、叠加数字技术正重塑造各行业格局的复杂环境下，企业持续增长面临多方面的困难和挑战：“第二曲线”增长的核心在于“创新”，数字技术赋能和驱动创新，“创新产品和服务”以“全新业务模式”结合“新生态”为客户带来“新体验”：需要回到企业经营和增长的本质，探索如何保持第一曲线的增长，同时挖掘第二曲线的增加机会，达成持续增长的目标

29、。数字化重塑增长塑造持续增长的能力是数字化最重要的目标，需针对“第一曲线”和“第二曲线”不同的增长策略和场景要求，确定相应的数字化措施。对于“第一曲线”的增长，要深挖现有的增长潜力，方向在于运用数字技术，围绕现有核心价值链的效率、成本、体验进行整合、升级和综合运营，关键场景包括：3.2.2 商业增长市场增长放缓，价格下行，增长红利消失，市场竞争白热化，过去成功的增长策略亟待调整；行业分化加剧，新的细分市场加速涌现，需要运营体系更精细更敏捷；数字化正重塑品牌的定位和内涵，社交媒体在品牌构建上拥有巨大影响力；流动的消费者，一方面偏好和习惯在变迁过程，客户忠诚度需匹配品牌定位调整而重构；另一方面用户

30、在产品、渠道上都面临极其丰富的选择，新型网络平台使商业过程愈加透明。过去的用户旅程不再适用；对大多数传统企业而言，营销模式和内容缺乏多样性，未能充分挖掘新兴数字媒体和流量提供的品牌传播和增长的机会；数字化也同时驱动渠道的变迁，“线上线下”已无法充分涵盖当下的销售模式。整合应用“云”、生成式 AI 等技术，打造数字化全媒体营销平台，发挥社交媒体、短视频、直播等数字化传播渠道优势，挖掘品牌价值潜力；围绕“客户体验”，贯通“端到端”客户旅程，建立数据驱动的精细化运营体系，深入洞察、快速响应客户需求，提升转化率增加营收；以数智化平台为基础，打造集成产品开发、集成供应链和集成财经的等数字化运营体系，提升

31、“端到端”流程效率，快速响应和捕捉市场需求；运用数据和数字化平台开拓新市场，包括：新兴数字渠道的拓展、新客户群体的覆盖、新兴市场的拓展等。以整合内外数据为基础洞察市场趋势和需求，精准把握目标客群新需求场景；14卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型很多企业将智能化作为数字化的目标，智能化本质是数据和AI 驱动的智能化，数据和 AI 是两大支柱。通过数据收集、处理和分析，提取有价值的洞察和知识，将这些洞察和知识与相关的业务活动进行连接集成，形成一系列随场景应变的数据洞察。同时，数据为 AI 模型的训练和优化提供基础，而 AI 则利用这些数据，模拟人类智能，实现自动化决策和任务

32、执行。相关的AI核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。典型的智能化应用场景包括：最终形成以智能化技术为基础，以产品和运营场景为核心的智能产品、服务和业务模式。智能化需要“云”底座支撑，承载数据，并提供 AI 模型训练和运行所需的海量数据和算力资源。3.2.3 业务智能智能推荐系统，基于推荐算法和用户行为数据，为用户推荐个性化的商品、内容或服务；智能客服系统，利用 NLP 技术，实现自动化的客户问答和服务；智能门岗，利用人脸识别，实现门岗的无人化；自动驾驶技术，整合应用计算机视觉、传感器、数据和AI 模型，实现车辆的自主导航和驾驶；智慧医疗，AI 模型利用分析患者数据和

33、医学影像，辅助医生进行更准确的诊断和治疗。产品智能，设计、制造结合 AI、IOT、软件和硬件的全新智能化产品形态；用户智能，结合精细化用户画像的用户智能运营平台，实现用户旅程全渠道运营；客服智能，集成 AIGC 大模型、自然语言处理和机器学习，自动化处理客户服务请求的智能系统，能为客户提供低成本 24/7 的服务；运营智能，如：智能供应链场景，数据驱动的供应链需求预测，基于大数据分析和 AI 算法智能排程、智能备货补货，结合人工智能、物联网传感器的自动化机械，物流路径的规划与优化，整合应用码、射频识别、智能传感等技术的智能仓储系统，基于数字孪生进行供应链模拟和预测等；智能制造场景，应用设计建模

34、、仿真优化和虚拟验证的产品智能设计；基于机理建模、物性表征和数据分析技术的工艺数字化；融合 5G、机器视觉、缺陷机理分析、物性和成分分析等技术的智能在线质量检测；以数据和AI 为基础的全生命周期质量精准追溯；通过模型算法结合市场需求预测、产能、库存、计划排产、资源调度等数据的智能计划调度等；智慧知识助手，利用 AIGC 大模型、自然语言处理和推荐算法创新数字化知识库，设计智能问答场景，面向内部员工和合作伙伴提供定制智能咨询服务。应用数字化新技术进行多种模式的产品和服务创新，包括：个性化的产品和服务、物联网（IoT）和“云”支撑的智能互联产品、以平台为基础的全球化服务，形成新价值创造点；建立数字

35、平台为基础的新商业模式，一些可参考的模式包括：共享经济、订阅、平台经济、产品即服务等；以开放平台为基础的合作伙伴生态，打破传统价值边界，形成跨界融合的产品和服务体系，为客户带来全新体验。业务智能化的方向和场景打造数智化平台，以数字化目标战略为牵引，围绕产品、客户体验、运营等企业关键价值流程和和活动，“由点及面”的实现业务全面智能化，相关的重点场景包括：15卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型数字化终将带来业务模式的转变。我们可结合商业、竞争本质和数字技术的本质进行分析，是“价值交换、不确定性、成本和效率”和“连接、数实融合、基于系统的自我强化”，可看到数字技术的演进将持续

36、塑造商业环境以及企业经营管理的方方面面，从对外的商业模式到对内的运营和管理：模式创新的核心在于基于“云”、数据和平台实现全价值链数据运营与平台化运作。对于非数字原生企业，数字化转型即是运用数字技术重新构想、打造新业务模式的过程。从企业价值链出发重新塑造业务模式企业应基于数字技术发展趋势、行业实践和潜力，审视现有价值链的关键业务流和环节，围绕关键业务流,.整合应用“云”、大数据、人工智能等数字技术进行业务模式创新，关键场景包括：3.2.4 模式创新当消费者的关注点从传统媒介转向新兴数字化媒体，企业通过新数字媒体连接客户与客户交互，改变了品牌的传播模式，增加新的销售渠道；数据和数据分析可以帮助企业

37、更好地洞察客户需求，理解市场趋势等，开发契合市场需求的产品和服务，提高客户满意度；将传统“人拉肩扛”的作业模式转变为线上化、数字化、网络化的平台作业；当企业内的流程信息聚合和共享，传统业务流的串行可转变为并行，协调机制也因此改变，“端到端”流程效率得以提高；RPA 等自动化工具与流程结合，提高业务活动效率，降低作业成本，加快响应速度；管理信息的集中、统一改变企业的管理模式，驱动组织变得更扁平；。商业模式创新。以整合的数字技术为基础，重新定义企业的价值提供模式，将传统基于“交易”的商业模式转变为包括共享经济、订阅、平台经济、产品即服务、服务即产品等在内的创新数字化商业模式；营销模式创新。以“云”

38、整合大数据、生成式 AI、机器人技术、内容管理的数字化营销平台，实现数据驱动的全渠道整合营销，以低成本完成快速、适度、多次的客户触达，打造强相关、个性化的客户旅程；客户运营模式创新。通过整合客户统一 ID、客户旅程数据、数据分析的客户运营平台，数据驱动的跨领域运营体系，深入洞察行为，快速响应客户需求，提升客户体验；产品研发模式创新。应用数字孪生、衍生式设计、多物理场仿真、增材制造/3D 打印等建立产品研发的数字化模式，提高研发效率，缩短周期，降低研发成本；运营模式创新。整合“端到端”业务流数据，结合数据分析、预测模型和前端移动 APP，打造面向运营的业务控制塔，实现业务流“端到端”可视、风险洞

39、察和智能决策，对业务进行统一协调管控，转变传统“分散”管理、自底向上协调为上下协同“作战”的运营模式；管理模式创新。集中整合内外业财数据，面向企业各层管理人员，构建体系化、数字化的决策和管理平台，实现财务决策、管理、运营的智能化，运营的自动化。让不同人员基于相同的“业务事实”进行经营决策，提升管理时效和一致性。16卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型有效提升效能是数字化的重要目标和议题。“云”赋能企业激发效能数字技术是提升效能最重要的工具和手段，“云”赋予企业以多种形态，围绕个人、核心流程、组织效能提升的具体场景和目标，部署数据、自动化智能化工具和平台，优化作业、流程、管

40、理及协作模式，提升整体效能。当前关注的场景包括：个人效能：即提升单个员工的业务效率和工作能力，通过业务优化、工具赋能，削减或减少员工无效的活动或时间，同时提升单位时间有效产出，以提升人效，创造更多价值；流程效能：关注企业价值链中关键流程的效能，从“端到端”视角优化流程、提高流程绩效(时间、成本、质量等)，提升业务流程单位产出，缩短流程总时长；组织效能：是企业部门或组织达成目标的能力和状况，通过优化组织资源结构和配置，将资源与业务结果进行合理匹配，同时优化流程，达成组织整体效能提升的目的。部署和应用 RPA 机器人提升流程自动化水平，减少流程环节的非必要人力，同时提高人效和流程效率；引入生成式

41、AI 支持数字员工和问答机器人驱动个人效能提升；通过“云”平台赋能集成供应链管理变革，并形成数据驱动的运营模式，提升供应链管理的整体效能；宏观环境的变迁和企业内在发展阶段的要求，使高质量发展成为企业当前核心议题，发展目标从过去“规模和增长为王”转变为“增长和效益兼顾”。效能提升蕴含提升效率和增强能力之意，是企业迈向高质量发展的关键，企业当前所关注的降本增效议题核心是效能提升。企业效能提升涵盖三个层次的维度：3.2.5 效能提升随着全球变暖、国家“双碳”目标和路径发布等，企业的利益相关方强化了对企业社会责任和可持续发展议题的关注，如：监管部门要求企业定期披露碳排放及 ESG 报告；投资者将可持续

42、性作为企业有利的竞争因素；一些国际品牌要求其供应商发展可持续的供应链；消费者亦展现出对可持续产品和商业形式的偏好，并愿意为之付出合适溢价；年轻一代更愿意选择致力于可持续性的雇主。可持续发展已成为中国企业关注的议题，也是出海企业需要关注的重大合规要求。企业需要匹配国家“双碳”路径，制定自己的可持续发展战略和路径，并采取包括：提高能效、减少直接生产和运营的碳排放，转向使用可再生能源，减少供应链相关排放，.提高碳足迹测量和披露的透明度，减少产品和服务使用期间碳排等举措来达成可持续发展的目标。在当下快速变迁和竞争激烈的市场环境中，要实现经济效益与可持续发展责任的平衡，调和好财务与非财务 ESG 指标间

43、的“冲突”，需要有合适的策略。将可持续与云转型结合数字新技术是可持续发展的驱动力和赋能者，“云”是可持续发展和技术领域的核心，企业应将可持续发展目标与“云”战略进行有机结合，并从三个层面来促进目标达成：3.2.6 可持续发展打造财务共享平台，整合和集中财务作业，构建财务共享中心，提升“端到端”财务流程的效能；通过集团统一的数据平台，集中、共享经营管理数据，赋能集团提升业务和风险管控能力，提高企业管理效能。绿色上云，“云”作为绿色技术，有助于直接减少 IT 相关的碳足迹。通过上“云”获得更高的资源使用效率，减少IT领域碳排；通过绿色软件与软件工程，优化“云”上工作负载和软件开发过程资源使用，进一

44、步减少能耗和碳排放，同时降低总成本；通过“云”在企业范围内赋能可持续性发展管理。基于“云”构建 ESG 管理平台，收集企业环境、水、能源使用、17卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型可持续发展是“新的”数字化，将可持续发展与“云”转型、数字化进行有机结合，将赋予可持续发展新的附加业务价值。废弃物等数据，利用数据分析、预测建模、数字孪生等技术，对排放和能源使用进行监控、分析、模拟，有效管理企业碳排，识别减排和提效机会。结合财务指标与非财务 ESG 指标，构建体现现代企业 360价值的综合管理指标体系，以加速企业可持续发展目标的达成；赋能新可持续业务模式，实现新的商业模式。以

45、“云”为基础，规划、构建、运营循环经济、可持续供应链、零碳物流等可持续业务场景，在产品创造、客户服务和整体价值网络中实现业务的可持续发展价值。随着“一带一路”和“双循环”战略的不断深化，以及近年宏观经济环境变迁、全球供应链和产业链重塑，“出海”已成越来越多企业开辟新增长曲线的“必选项”。与过去 20年相比，企业的出海在行业、区域、模式等方面都发生了诸多变化，从早先的金融、基建、石油和矿产，到现在消费品、制造业、医疗和互联网等各行各业，中国企业出海迎来前所未有的机遇。但风险和挑战总是与机遇同行，在埃森哲发布的中国企业国际化调研报告中，重点提出了出海的“五大痛点”：简单复制国内成功经验无法应对“出

46、海”的挑战，需要有全新运营模式和支持体系。数字技术赋能出海企业海外扬帆数字化是出海企业破局，突破“生存和发展”关口，转变成真正国际化企业的解药良方。但面对着更为复杂的复合挑战，需要更好的运用数字新技术，围绕合规、运营能力、创新、数字底座四大场景，整体提升全球化运营能力，实现业务发展目标。3.2.7 全球化82%的“出海”企业认为各地监管政策及法规复杂多样，合规性的要求越来越高；高达 55%的“出海”企业在业务中存在文化环境差异及沟通障碍，严重影响本地融入和运营效率；41%的“出海”企业承认因缺乏有效管理手段，难以确保当地业务按质按时落地；38%的“出海”企业面临供应链运营的挑战，如：原材料采购

47、缺乏灵活性、敏捷度的问题；另有 38%的“出海”企业还提出全球化各区域业务运作方式差异化较大且复杂。国际规则，合规合法。选择符合特定国际标准和合规性要求的云服务提供商，更好应用其安全、合规服务及功能，确保平台满足相应的数据安全和隐私保护标准；基于“云”建立覆盖供应网络的碳足迹管理体系，满足不同国家和地区对碳排和环境披露的要求；打造一体化的全球运营体系。通过数智化平台建立覆盖生产、供应、销售、服务等的本地化业务运营能力，充分发展利用当地的价值链，并实现全球化的资源协调和共享；品牌和渠道创新运营。以数字技术为基础建立覆盖线上、线下，及线上线下一体化的渠道运营管理体系，拉通全渠道数据，从品牌定位到客

48、户运营，精准面对客户，针对不同国家和市场定位的执行不同品牌营销方式；全球化数字底座。以“云”为基础打造全球化数智化底座，建立从底层规范，到全球化基础架构，再到全球化数据及全球化关键和共享业务能力支撑，实现全球业务一张网。云计算改变了 IT 资源的获取、部署方式，“开箱即用，按使用付费”也改变传统 IT 的财务管理模式，成本类型由固定变为可变，由关注成本前置评估转变为更注重全生命周期管控。“云”赋能竞争力的同时，也带来成本管理的复杂性和新要求，云成本“溢出”被认为是导致云价值“偏差”的主要原因。云成本管理是业务价值实现管理的重要组成部门，亦需“数字化”以解决所面临的挑战：3.2.8 云成本管理1

49、8卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型越依赖“云”，越需要关注云成本管理，将财务责任引入“云”，为业务发展提供云成本的透明度和确定性。云成本精细化管理企业应参照 FinOps 框架，匹配自身业务特性和云成本管理场景的要求，打造协同业务、财务、采购和云运维的FinOps 组织、流程和云成本管理平台，最大化“云”支出的业务价值。实现包括成本可视、成本洞察、成本治理、成本自动化等场景：这八大卓越场景并不是相互“孤立与隔离”，应以数字化战略为指引，在一个具体的数字技术应用或数字化场景中，结合多个卓越场景作为目标方向，形成多层次、不同优先级、互为因果的数字化业务目标。成本可变，云资

50、源按需弹性使用，成本随业务使用动态变化，要匹配业务目标，有效管控昂贵资源使用更是困难；去中心化采购，需要新的采购管控模式。业务优先考虑匹配和可用性，亦增加了管理的复杂度；云服务丰富，但计费量纲多样，成本调优困难，难以建立统一协调方案；云服务定价灵活，但要基于精细化成本要求驱动动态调整云上负载困难重重。建立覆盖从预算&计划&分摊、采购、使用&监控&跟踪、优化调整“端到端”云成本管理旅程，实现云服务提供商、SAAS 服务商、账单数据、云资源使用等对应的业务、人、应用等的多维度可视；通过单位业务成本分析、云资源利用率、异常检测、空闲资源分析、单位成本变化分析等进行单位支出的管理，并关联整体业务状况，

51、为成本治理提供依据；基于仪表盘/看板等综合展现成本预算、计划、及每月实际数、预测数，资源状况等，支持FinOps团队与业务、工程和运维团队定期的成本审核、识别资源优化的机会、确定成本及资源优化策略；成本管理流程自动化，实现 FinOps 数据采集、分析洞察、治理和优化策略的自动化。1819卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型图：卓越组织定义卓越组织3.3要把握新技术革命推动产业变革的机遇，企业需要调整技术应用策略，围绕业务目标和.“主轴”制定技术战略，把技术作为战略资产，通盘考虑技术布局，打造卓越组织能力，使新技术应用成为企业核心能力，驱动转换运营模式，实现数智化转型。卓

52、越组织定义将数字技术价值最大化，必须提升的关键组织能力，从新技术应用“价值链”实现出发，包括从战略规划、业务价值实现、到研发交付、运维以到管理支撑五方面，涵盖：战略规划、数据运营、数字化营销、研发交付，确定性运维以及云财务管理等六大关键能力，愿景是构建一个业务目标导向，技术驱动创新和转型的组织，构建推动数字化转型、持续提升业务效率、实现持续增长所需的能力基础。核心是“战略引领”，从整体业务战略出发制定数字化战略和技术战略，技术战略是数字化战略的一部分，支持并服务数字化目标。3.3.1 战略规划能力 技术战略与数字化战略融合协同企业整体战略与数字化.“分离”，带来了技术运用与顶层业务战略的“割裂

53、”，被认为是许多数字化转型未能成功的原因。战略引领，就是使数字化战略服务企业整体业务战略，业务战略目标或.发展“主轴”调整，数字化战略也随着升级调整，相应的技术架构也随之适应性变化。在数字技术成为驱动企业转型的最大外部因素今天，业务战略制定需要同时结合业务趋势、市场机会和技术的洞察和视野，将技术作为关键要素，充分把握新技术的机遇。技术战略需与数字化战略协调一致，并服务业务战略，“云”作为技术的底座，是技术战略的优先方向。明晰云战略云战略是企业技术战略的行动计划。Gartner将其定义为“关于云在组织中的作用的简明观点和行动”。云战略作为行动计划，确保“云采用”与数字化目标及业务优先事项一致。关

54、键内容包括：云架构蓝图设计、路线图规划、目标运营模式、云平台、技术栈和供应商及合作伙伴选择、数据平台组12?20卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型件组合等，并匹配数字化战略的执行，确定新的云上应用和解决方案需求。云投资组合战略企业的云路线图与战略优先事项具有相关性，应使云投资组合与数字化转型优先事项相匹配，进而使技术规划与业务发展战略紧密结合，保证技术投资产生最大的商业价值。价值实现管理“云”及新技术的价值实现是一个伴随业务发展的持续进程，需要一个坚实的跟踪、反馈和管理机制来不断改进这个过程。“云”成本的可计量性使价值实现管理成为实现“云”价值最大化的保障，可根据业务运

55、营要求所明确价值指标及测算逻辑，通过量化指标跟踪相关业务结果；在业绩指标中增加“技术性”观察指标或加分项，如：资源利用率；根据价值实现计划，定期审视指标完成情况，并进行问题溯源；在项目运营期根据价值承诺设定兑现周期。数据运营能力是实现“数据&AI 驱动”的基础，是企业释放数据要素价值、挖掘数据潜力、驱动业务创新和变革的关键，仅拥有数据基础设施并不能“自动”将数据转化为业务价值。数据运营能力涵盖三方面内容：现代化数据资产管理将数据作为战略资产和生产要素进行管理，目的是保障数据资产的清洁可信、安全合规和高效使用，需把数据平台、治理功能和海量的内外部数据相结合，整合连接“数据供应链”，现代化数据资产

56、管理能力包括：基于数据目录或数据市场的内外部数据服务、访问和共享机制；数据安全管理与合规；自动化数据供应链，连接数据源和消费场景；数据质量自动化。数据与分析产品开发将产品思维应用于数据和数据分析的能力，数据通过“数据产品”这种形态，确保其可用性、可发现性，便于沟通与采纳，企业要在数字化环境中塑造品牌定位和价值，依赖于所具备的数字化营销能力，需要理解洞察数字媒介和流量的特质，依托“云上”数智化平台，建立数据驱动营销策略，以合适成本完成快速、大量、多次的客户触达，使品牌营销内容在合适场景的适当时刻传播给合适的人，打造强相关、个性化的客户旅程。包括三方面关键能力：全渠道整合营销全渠道数字媒体资源和线

57、下渠道的整合，包括：社交媒体、搜索引擎、小程序、短视频、直播等，以及传统的线下渠道，制定一致的品牌形象和传播策略，以数智化平台为支撑进行营销活动的统一规划和执行，通过多渠道数据共享和协同分析，实现渠道间的协同互动和转化，从而最大程度地提升品牌曝光度、用户参与度和销售转化率。数据驱动客户运营完善客户信息采集和管理机制，拉通客户全生命周期旅程数据，以全生命周期旅程数据为基础洞察客户行为和偏好，建立客户标签体系，精准识别目标受众，将数据转化为营销洞察，并基于数据洞察及反馈制定个性化营销策略和定制化产品推广方案，实现客客运营的精准定位、高效和持续优化。3.3.2 数据运营能力3.3.3 数字化营销能力

58、1134提升数据资产使用率。企业可将数据理解、统计分析、机器学习模型、预测模型、数据洞察等通过数据产品转化为“可消费智能”，更好支撑数据场景的规模化应用，在 AI 模型训练场景下，可将训练数据集作为数据产品管理，提高模型训练的效率。数据与业务融合数据只有与业务融合才能产生价值，这是数据运营的最后一公里。数据与业务融合涵盖几个层次：数据被采用，成为业务决策的依据；业务流程与数据无缝衔接，将数据以服务方式嵌入业务活动，通过数据驱动协调业务活动，形成了新的运营模式；数据与智能融合到业务运营流程中，发现市场新需求、新商业机会，以数据驱动增长和创新。23221卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 P

59、RIME 模型 客户服务管理充分应用“云”提供的工具和平台，使客户能够更便捷地获取服务，提升服务响应速度和效率，实现客户价值实现闭环。同时通过服务触点的数据，全面、深入洞察客户需求和行为，挖掘客户潜在需求，为客户提供定制化、更个性化的服务和解决方案。3“云”满足企业对基础设施快速、灵活、弹性部署要求的同时，也赋予了新开发模式和云原生架构，使科技可以更敏捷地应对客户需求变化，实现快速迭代、持续创新。新的开发交付和管理、架构治理是新技术“价值链”实现的关键环节：IT 服务与产品管理即 IT 服务数字化的能力。基于“IT.for.IT”的核心理念，将以“云”为底座的 IT 基础设施和相关工具链，以标

60、准化、自动化、产品化、可配置的服务，来满足上层应用 XOps开发和应用运行时弹性资源的要求，满足 IT 服务规模化管理，.IT 基础设施高效率服务的要求。敏捷交付与 DevOps要更好发挥云原生架构的灵活性和敏捷性，需要有新开发能力和开发模式，转变传统需求驱动开发，集中管控，瀑布式的开发组织方式。建立DevOps工具链支撑，产品开发交付、测试、和维护协同的敏捷开发方法，同时转变 IT 与相关业务部门工作组织模式的，使 IT 组织与业务组织协同对齐，促进业务与 IT 融合，实现从研发交付敏捷到业务敏捷。架构管控与 IT 治理为匹配云原生架构的目标模式，企业需要建立新的架构协调管控和 IT 治理能

61、力，以新架构规范、标准和要求，构建新管控、治理流程和机制，打造全局性安全、合规监控体系，平衡好安全合规、目标蓝图与应用架构的灵活性，以及领域自治和统一架构的要求。随着数字化的深入，业务运营越来越依赖“云”，云基础设施服务的稳定性要求已超越传统IT运维模式和水平的要求，要满足业务所需 IT 服务质量、更好体验的保障和要求，需要构建面向云服务全生命周期的质量看护，实现业务可预期的高可用质量结果，这种运维理念以及质量管理体系称之为确定性运维，以确定性运维作为运维能力的指导思想，通过全面的质量管理体系，在架构和工具的支持下，实现基础设施和业务系统确定性故障率、确定性恢复时长和确定性影响范围，相关能力要

62、求包括：确定性高可用架构和监控规划、设计和构建支撑业务确定性的高可用架构，及相应度量业务稳定性的监控体系，相关指标包括确定性失效率、确定性恢复时长以及确定性故障影响范围等，以有效对业务确定性进行度量和管理。全面质量管理建立涵盖 SLO(服务水平目标)/SLI(服务水平指标)能力、确定性恢复能力、运维数据运营能力在内的以运维数据为基础的全面运维质量管理的能力体系，确保能够及时发现和洞察问题。动态风控延伸传统运维的边界，建立主动式的动态风控运维管理能力，包 括：PRR（Production.Readiness.Review）能 力、ORR(Operational.Readiness.Review)

63、能力、混沌工程.-通过应急预演发现问题和风险、以及生命周期管理能力。持续交付通过持续发布，持续跟踪变更，以此持续度量对服务带来的影响，并使每一次的变更影响都是可控可度量来保障业务稳定性。持续交付通过管理工具和持续发布的流程协同的自动变更能力，建立应用开发的快速反馈闭环，促使应用及时自适应调整以加速整体进程来保障业务的稳定。3.3.4 研发交付与治理能力3.3.5 确定性运维能力112233422卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型本变化并及时采取措施控制成本；通过深入分析了解云服务成本构成和变化趋势，识别成本的主要驱动因素，并制定相应的成本优化策略；借助自动化工具和智能化

64、技术，实现成本管理的自动化和智能化，提高效率和准确性。云产品及服务定价基于现实和历史成本数据对“内部”云产品和服务进行定价。云服务的租户和按使用计费的模式，使 IT 能够实现传统 IT模式下难以实现的对 IT 服务转移成本的精确计量，技术部门在为使用部门提供产品及服务时，可明确定价规则，以便更好的向使用部门计费和转移成本，从而更准确计量业务的价值实现。关键内容包括：透明化的定价标准、匹配不同服务的灵活计费模式、监控和调整，以保证定价的合理性。云采购管理“按需采购”和“按使用付费”的云服务亦改变传统 IT 大宗固定资产采购的模式和相应的财务管理模式。云服务的易获取性，亦使采购流程更简化，采购成本

65、更低，由此带来的分散采购，是云费用超支的原因之一。.“云”众多 SAAS化服务选择，亦改变原有的供应商准入模式。企业需要匹配“云”的特性，升级原有供应商和采购管理流程。平衡好业务需求、成本、效率、合规等多方面因素。卓越组织的打造是个长期过程，需在数字化愿景和目标组织能力模型指引下，打造新的数字化组织架构，挖掘和培养企业数字化人才，提升业务水平和数字化专业能力，培育数字文化基础，不断优化组织结构和运营方式，提升变革能力，推动数字化目标达成。安全合规安全合规是运维和业务稳定性的基础，需综合相关法律法规、监管单位合规要求、云运维标准和规范、及企业内部相关的合规要求，制定运维安全合规的组织、制度、流程

66、和工作机制，打造相关的支撑工具，制定针对不同资源的安全策略和应急响应策略，建立相应的安全防控和监控措施，定期执行安全合规的检测与评估。资源治理基于确定性运维目标要求，以监控数据和洞察为基础，对基础设施资源进行治理的能力，包括：一致性管理能力，健康检查，资源弹性管理，与资源使用、资源利用率、资源规划等成本管理相关联的治理能力等。云财务管理不但是“云”价值管理的基石，同时也是“云”持续运营的关键能力要求。随着企业数字化进程的深入和“云转型”的加速，精细化云财务管理能力的缺失或不足，会使企业面临“云”费用超支的风险，从而影响数字化战略的执行。云财务管理应关注三方面的能力：精细化云成本管理通过 Fin

67、Ops 实现“端到端”云成本管理，以及云资源和财务成本多维度可视；通过数据分析，洞察云资源使用情况，制定优化策略；设定成本控制策略和自动预警机制，监控成3.3.6 云财务管理能力125632223卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型图：卓越流程定义卓越流程3.4无道法则人不至。企业如何整合应用新技术，加速业务转型和创新进程，是以一种“Big.Bang”式的大规模推倒重构，或是采用“稳扎稳打”逐步推进策略，需要有科学数字化工程方法论指导。应在蓝图指引下，围绕卓越场景，打造一个渐进式云创新框架，采用敏捷原则处理不确定性，通过“规划、验证、构建、评估和迭代”的循环，不断试错，通

68、过与用户紧密互动，及时发现识别改进机会，小步快跑，持续迭代和规模化。卓越流程是渐进式创新数字化工程方法论，是行业数字化最佳实践和软件工程方法相结合，聚焦帮助企业厘清从战略规划到试点验证、规模化应用的“端到端”旅程，并给与工程实施科学方法论上的指导。卓越流程数字化工程方法论的整体过程包括三个阶段八大步骤：一、从业务战略出发，整体规划，确定业务目标和技术蓝图，二、锚定卓越场景，进行细化和验证，三、再逐渐的规模化。它也是一个业务和技术融合，敏捷迭代的交付流程。蓝图规划的主要目标是“锚定”业务战略和业务“主轴”，制定相应的业务蓝图和技术架构蓝图，确定业务运营模式、云战略和匹配的 IT 治理和运维要求，

69、识别出业务转型机会和关键场景。蓝图规划回答新技术可能的机会，潜在业务价值方向，相关的技术上下文要求和路径等。战略制定理解企业业务战略和业务发展“主轴”的基础上，定义业务3.4.1 蓝图规划能力蓝图，规划技术能力蓝图，确定云战略，选择最佳的云服务组合与云供应商。关键是确保企业云转型战略与业务目标一致性的基础上，规划匹配的云技术能力。业务规划在结合业务目标和技术趋势洞察的基础上，规划业务蓝图，描绘业务架构，勾勒详细业务能力要求，识别转型机会，定义关键卓越场景，设计相应的业务运营模式。?1224卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型 架构设计将数字技术能力和云战略转换为技术架构蓝

70、图，识别关键应用，规划应用架构、数据架构、及云基础设施架构，定义匹配目标蓝图架构的运维模式和技术要求，规划架构演进路径。整体业务目标和业务蓝图的实现，往往涉及复杂的技术、成本、风险等多方面因素，应在大的战略方向上，通过更小业务目标的逐步增量达成的方式实现业务蓝图。以具体的业务卓越场景为切入，在蓝图架构上下文中，构建创新方案并进行实际业务验证，为大规模的应用构建及业务运营奠定基础，帮助企业在全面铺开规模化应用前充分了解和评估各种因素及价值收益，确定技术和运营模式的有效性。创新原型是数字化工程方法的重要步骤，根据业务方向和卓越场景，结合数字技术重新构想、设计业务流程，详细定义新业务场景，进行沙盘或

71、实际业务和技术环境的推演和演练，来验证创新业务、技术方案的可行性，帮助企业减少方案风险，同时确定创新业务在业务运营流程上的匹配要求。试点验证目标在于测试创新方案或服务的业务实效，验证相关技术架构的合理性，同时评估业务结果、客户和用户体验等是否达到预期，分析问题，优化方案，为后续规模化应用提供指导和改进方向。通过试点应用可以帮助企业做好风险控制与性能优化，验证云策略的可行性，准确评估云和相关技术成本，并在过程中强化业务与 IT 及各相关方的协同。在整体蓝图指引下，经过试点业务和技术验证，数字技术的价值和作用逐步凸显，应抓住发展的机会，将创新场景规模化，充分释放数字技术的潜力。规模化应用阶段企业需

72、要充分复制和扩展试点经验，同时根据业务场景需求、关联关系、价值评估等确定相关应用建设范围、优先级和步调，并统筹3.4.2 创新试点3.4.3 规模应用规划技术架构优化、存量技术迁移改造、安全防护升级、运营能力提升等多个视角进行体系化的建设，使得云战略真正产生规模化外溢效应。.持续迭代在试点方案基础上，基于用户反馈、试点方案执行状况，优化形成面向卓越场景业务、技术、运营和运维整体方案，确定衡量业务成本和价值的模式。规模应用在目标技术架构的支撑下，实现卓越场景全功能的部署，全业务领域的覆盖，目标业务运营形态的就位，以及存量技术和应用的迁移，赋能达成用户体验提升、业务创新和增长的目标。效果评估随着卓

73、越场景实现规模化部署和应用，可通过业务成效与效果、成本与价值量化、技术架构成效、运营与运维等四方面综合评估目标达成状况，及时发现新技术应用的问题，围绕技术资源服务、容量、性能、运维管理等多个方面持续优化架构与能力，提升运营效能、改善服务体验。卓越流程为企业数字化转型及持续.“数字技术”之旅提供了可行路径，基于以上三个阶段八大步骤，完成一个完整周期的渐进式创新历程，并随着不断迭代及新的卓越业务场景需求，以及持续的技术革新步伐开启新一轮迭代，支撑业务战略渐进落地，充分释放数字技术价值，实现业务重塑和持续增长。34567825卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型卓越架构3.5构

74、建具备高度灵活性、弹性及韧性的基础架构，支撑卓越组织能力形成，赋能高效流程，实现卓越场景的大规模部署，是构筑竞争力的重要基础。一个优秀的架构，应能在满足各方利益诉求的同时，实现效率的最大化。卓越架构的战略价值体现在：它为企业业务铺设未来之路，塑造价值实现的新模式，并持续应对市场变化、挑战及创新需求。卓越架构不仅是企业业务与技术实力的载体，更是企业在科技领域竞争中核心竞争力的体现，科技竞争本质在于架构的竞争。面对当前日新月异的技术发展趋势，一个具有持久生命力的架构需兼顾以下核心要素：图：卓越架构定义保持开放性与弹性，具备持续演进的能力；支撑数据与人工智能驱动的企业发展，这在当前的 AI浪潮中显得

75、尤为重要；探索非传统能力以支撑企业业务创新；卓越架构体系致力于通过结构化框架，为企业提供一套涵盖当前及未来数字化、现代化弹性企业架构所需技术能力的全面视图。该架构框架重点聚焦于六大核心技术领域，即分布式 AI 基础设施、数智融合、应用智能化、确定性运维、云原生安全及精益化治理，这些领域分别对应于构建现代化企业架构的六大关键维度：基础设施、数据与 AI、应用、安全、运维及运营。此框架旨在为企业打造成为卓越企业的技术基础，并提供支撑技术战略的“工具箱”。?实现架构与业务运营的紧密融合，确保能够快速、灵活、敏捷地响应业务需求。“算力泛在分布”正成为云计算的一种新交付形态，这种形态能够对跨部门、跨区域

76、、跨系统的算力、数据、应用、安3.5.1 分布式 AI 基础设施26卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型1分布式任务调度。在分布式云场景下，经由统一算力调度实现多种集群管理服务的管理与调度，涵盖集群、Serverless、裸金属、竞价实例、on.-.premise.等。通过统一算力调度抽象各云集群的算力规模与类型，分析时延状态，感知集群算力成本，结合用户业务诉求综合评估最优分发策略，在满足业务稳定性要求前提下，实现算力成本最低。算力池化架构算力池化架构通过将分散的、异构的算力资源集中管理，形成一个统一的资源池，为上层应用提供灵活、高效的算力支持。该架构通过软件定义的方式，

77、实现对硬件资源的抽象和封装，使得算力资源能够按需分配、弹性扩展。随着 AI 业务的快速发展，当前算力池化架构主要包含多元通算池和超节点智算池：多元通算池。是一个高度集成的计算资源平台，它打破了单一架构的限制，将基于 ARM 架构的芯片与基于X86 架构的多种芯片整合在一起。通过先进的虚拟化技术和资源管理系统，这些异构的计算资源被统一封装、管理和调度，形成一个可按需分配、灵活扩展的算力资源池；超节点智算池。大模型发展，传统单台服务器算力提供模式已无法满足诉求，逐步出现基于超节点的算力池化架构。此架构去中心化，虽依托服务器，但具超高速互联网络，设备可灵活组合成不同算力单元。将基本模型抽象为资源节点

78、.Node，高速互联抽象为边.Edge，超节点为.SuperPoD，多个.SuperPoD.组成集群.Cluster，资源池为集群聚合。全等进行一体化管理，以应对企业需要强大的基础设施来支持大规模数据存储、计算以及 AI 大模型的运算的需求。分布式云和AI基础设施的结合，为实体企业提供了灵活、高效、智能的云服务，还能够支持企业在数字化转型中实现业务创新和优化运营。.“分布式 AI 基础设施”包含多中心架构、分布式架构，算力池化架构等三项基本能力组成。多中心架构随着物联网、大数据、人工智能等技术迅猛发展，多中心架构的分布式基础设施成为支撑这些技术的关键，这一分布式系统设计，目的将各类服务与数据分

79、散于多个地理中心，当前分布式基础设施已成趋势。多中心架构涵盖业务中心、智算中心、数据中心、灾备中心等。业务中心负责处理业务逻辑相关操作，包含多个可独立扩展的业务服务，需与其他中心紧密集成。智算中心专注于数据分析、机器学习和人工智能处理，拥有大量计算与存储资源，可提供智能决策支持。数据中心存储和管理结构化与非结构化数据，具备高性能存储系统与备份方案，且可分布多地降低风险、提升访问速度。灾备中心用于灾难时恢复业务操作，包含主中心完整备份，可在故障时迅速接管业务。此外，网络中心、安全中心、管理中心等也可作为分布式基础设施的一部分。分布式架构伴随企业数字化进程深入，以及企业在应用上云、数据和AI 应用

80、的规模化，传统单云单集群架构难以满足客户需求。分布式云原生架构可将云端同一架构拓展至多云乃至边缘端，把云上算力与服务延伸至用户期望之处。尤其近年.AI.技术长足发展并深入应用，得益于云计算丰富集中的算力资源，云上执行大数据分析与.AI.计算成为企业通用之选。智能协同与分布式任务调度为分布式架构两项核心能力：智能协同。凭借平台的.AI.算力、模型及任务管理能力，以及多样的分布式.AI.系统开发框架，提供云边协同推理、增量学习、终身学习等标准化分布式.AI.应用控制流程，助力企业迅速完成.AI.应用的分布式云原生改造，高效管理.AI.应用，降低开发与运维成本；32伴随着“数据驱动”的 AI 正在变

81、得越来越“触手可及”，以及数据在数字化战略实现的支柱作用和数据要素的发展，使数据和人工智能融合架构成为卓越架构的重要主题，也是云架构演进和技术变革的一个重要方向。数智融合架构为数据和 AI 应用带来以下的好处：3.5.2 数智融合27卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型 AI For DataData.for.AI 强调的在数据生命周期过程过程中，包括数据质量、数据建模、数据安全与访问控制、数据关联、数据洞察等多个场景中融合人工智能能力，基于半监督或无监督的学习，发现数据管理中的规则，驱动形成自动化与智能化工作流。在数据采集方面，通过利用图像识别、语音识别、自然语言处理等

82、 AI 技术自动化采集各种半结构化和非结构化的数据；在数据质量方面，通过将监督学习、深度学习、回归模型、知识图谱等 AI 技术与数据质量管理的深度融合，实现对数据清洗和数据质量的评估自动化。数据处理过程叠加人工智能，通过自动化和智能化的方式加速处理数据的过程，提高数据处理效率，降低数据处理成本，进一步缩短数据价值的实现过程；AI 技术融合数据分析，通过数据挖掘和模式识别发现隐藏在数据中的有价值的信息，可以深度洞察市场趋势、客户需求和竞争态势；通过机器学习和深度学习技术实现更准确的业务预测和优化。数智融合的实现框架包括：同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等实现多模态数据处理；湖仓和 AI

83、 融合实现 Data.for.AI，加速企业基于大模型的业务创新，发掘数据价值；AI.for.Data，AI 大模型实现向量化、语义编排和自动标注，识别内容语义，加速数据使用和生产。多模态数据处理在 AI 浪潮背景下，大数据的处理范式已无法满足 AI 对不同形态数据特征处理的要求，需要有多模态数据处理能力，对企业产生的各类数据进行更全面的理解和分析。对于不同类型的数据，需采用不同的特征提取方法，如：对于图像数据，采用卷积神经网络等模型进行特征提取；对于文本数据，采用词向量等技术进行特征提取；对于语音数据，采用语音特征提取技术进行特征提取。这些特征提取方法可以提高多模态信息的表达能力和准确性，并

84、通过向量数据库实现特征数据的快速推荐和查询。Data For AI“数据驱动 AI”，面向大模型应用所对应的数据获取、数据清洗、数据标注、数据安全、数据发布等方面的要求，需要有集成的、一站式数据集成、数据开发、数据治理与管理的数据架构能力，实现数据的采集、提取、格式化、过滤、分类、去重、质量评估和数据集管理的自动化，为大规模模型训练提供高质量的数据。Data.for.AI 实现三方面目标，一、为 AI 系统提供高质量的数据；二、管理 AI 模型训练数据集；三、提升数据效能，降低 AI 系统的能耗，降低大模型训练对计算资源的需求。132随着大模型和AIGC的发展，企业应用正在从“+AI”向“AI

85、+”转变，智能化应用将呈现爆发式增长，AI 定义场景成为新范式。当大模型在行业场景中落地，AI 原生应用不应仅被视为大模型的躯壳，而更应该由行业用户带着痛点寻求 AI+解决方案，即从方案设计初始就开始思考 AI 的融入，贯穿于业务应用的全生命周期中。同时，AIGC 也会进一步改变软件开发设计的模式和方法，提高技术创新的效率。AI 原生应用可带来三方面的优势：个性化体验，AI 原生应用通过从用户行为和偏好中持续学习改进提供高度个性化的体验；效率提升，AI 原生应用可以将企业日常流程化，重复性高的任务自动化完成，让用户专注更重要的工作；驱动创新，通过人工智能 AI 原生应用可以引入传统应用程序无法

86、比拟的创新功能。可以看到AI/ML和云原生具有相似的部署模式。事实证明，DevOps 围绕云原生建立的许多最佳实践也可以应用于 AI/ML。例如，CI/CD、可观察性和蓝绿部署非常适合 AI/ML的持续开发迭代需求，实践中可以像为微服务一样为 AI/ML 构建非常相似的开发交付流水线。云原生为 AI 带来弹性和资源分配。AI/ML 往往需要弹性的计算资源当在一个新的数据集上训练一个模型时，云原生调度器可以通过3.5.3 应用智能化28卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型端云协同渲染。在 3A 游戏及 4K+超高清图像场景下，借助端云协同系统，可实时（1s）将渲染任务调至云

87、上，利用其算力完成后回传端侧显示，解决端侧算力差距，提升渲染效果；端云协同推理。通过端云协同推理架构，合理切分.AI.任务，结合多种因素，将大模型推理任务在云端完成并下发结果，尤其在.Agent/Multi-Agent.场景下时，可通过多任务组合处理复杂任务，加速.AI.技术在端侧应用的落地与普及；端云协同办公。端云协同架构可使同一.“云应用”.在不同终端保持操作体验和数据一致性，摆脱终端限制，为企业人员提供丰富选择。智能分配资源来解决这个问题，如 Volcano 调度器就是为AI/ML 场景设计的。应用智能化的实现框架包括微服务架构、Serverless 架构、AI.native 应用架构、

88、端云协同架构四项能力，以构建 AI 驱动、高性能、可扩展、高可用、易集成等方面都达到最佳水平的智能化应用系统。.微服务架构微服务架构是一种将大应用拆分为多个小型服务.-.即“微服务”，来组成粒度更小应用的架构模式。基于微服务或服务化架构的应用系统是应用现代化的关键特征，让应用更灵活、扩展性更强，让业务更敏捷。微服务以高内聚、低耦合为原则设计，实现管理的自治性、可替换性，从而可以提高开发和运维的效率，降低不同应用间的耦合和变更的相互影响。每个微服务都可独立开发、部署与运维，并通过.API.接口与其他应用进行通信或交互。Serverless 架构服务器无感知（Serverless）是一种无需管理服

89、务器或基础设施的计算模式，只需编写函数代码并部署到云平台，按需执行并按需使用资源。Serverless 的核心价值是高性能、低成本、高可靠性，改变传统应用与基础设施的紧耦合导致的资源利用率低、运维成本高、敏捷性差的挑战。AI native 应用架构AI-native 应用架构是以 AI 为核心的全新架构设计方法。这种方法不仅是集成 AI，它将整个系统以 AI 功能为中心，使程序业务逻辑与 AI 功能的深度融合，应用可以无缝地与不断发展的 AI 技术整合，实现 AI 驱动的决策、预测建模和个性化的用户体验。AI 原生应用通过与数据系统对接实现对企业实时信息的处理，支持 AI 模型自动化生命周期管

90、理能力。端云协同架构端云协同通过云端算力替代端侧算力，实现“云助端”的计算协同，进而优化终端性能，实现智能在端侧的有效输出。端云协同架构主要的三类技术方向与应用场景：.214329卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型当“云”越来越成为企业数字化转型和智能化升级的底座，需回应业务可靠性和稳定性的要求，解决无论是软硬件故障、机房故障，还是人为操作导致故障，所带来的大量不确定因素。要应对这种高度的不确定性，需要平台架构支持.SRE为基础设施服务和业务提供“确定性运维”能力。确定性运维能力需要平台提供相关工具和能力的支持，包括上线管理、业务可观测、混沌工程设计、确定性恢复设计、风

91、险治理、运维合规、运维服务化、智能运维等八项，通过工具链的支持提升运维自动化和跨专业协作水平。上线管理提供确定性运维所要求的基础设施和应用上线过程规范化、自动化和智能化管理能力，并支撑 PRR 评审流程（Production.Readiness.Review.生产就绪程度评审）的相关要求，确保过程效率及服务稳定性。上线管理关键能力包括：过程监控、发布管理、自动化部署、回滚、审批、审计等。提供确定性运维所要求的基础设施和应用上线过程的规范化、流程化、自动化和智能化能力，通过 PRR 评审（Production.Readiness.Review.生产就绪程度评审）识别产品质量风险，降低现网故障发生

92、概率，确保上线过程的效率以及稳定性。上线管理关键能力包括：发布管理、自动化部署/发布、PRR 评审、转维验收等。业务可观测以微服务体系结构为主要特征的云原生软件系统，具有高度的动态性、复杂性和不确定性，给运维管理带来巨大挑战，在这种背景下，如果想了解软件系统的内部运行状况、及时发现各种异常和问题、快速进行问题诊断和故障根因定位，我们必须要依靠各种可观测性手段。可观测性提供全链路指标、日志、调用链、profiling、coredump、event 等不同类型数据的统一采集、关联分析、可视化呈现，强调以业务应用为核心，重视应用性能、用户体验等可观测，保障系统稳定性，提高用户体验，加强系统和数据的安

93、全，优化资源利用，是其他运维手段的基础。13.5.4 确定性运维 混沌工程设计混沌工程（Chaos.Engineering）是通过主动向系统中引入软件或硬件的异常状态，通过混沌工程的方法模拟可能出现的故障，进而综合验证系统在不同故障场景下的容错能力、监控能力、应急响应能力、定界定位、快速恢复等确定性恢复能力。混沌工程有三种形式：可靠性测试、红蓝攻防、生产突袭，核心内容包括：故障场景分析（分析输出故障模式库、制定故障注入策略、分析故障影响范围）、演练风险分析与控制、制定应急预案、故障注入、监控与应急恢复、复盘改进，匹配体系化组织、流程、工具来开展常态化演练，帮助我们识别系统中潜在的风险和系统瓶颈

94、，促进主动解决这些环节存在的问题，不断驱动产品迭代优化，并改进现网的MTBF，降低MTTR，提升系统的可靠性和快速恢复能力。确定性恢复设计故障确定性恢复能力是指在确定的时间内，对发生的故障采取恢复或止损动作，按规定的程序和方法对系统完成修复，让系统保持和恢复到规定的状态的能力。确定性恢复需要可用性架构师来主导故障模式库的建设，基于业务的高可用架构特性和历史故障来完善故障模式库和快速恢复预案，并利用混沌工程逐步提高故障模式库的命中率和恢复预案的可信度，缩短故障恢复时长，从而达到确定性恢复的目的。风险治理风险治理的目标是根据客户类别、业务影响、技术难度、风险关注度、特殊场景等因素，对可能引起现网业

95、务稳定性或用户体验，如业务中断、性能下降、客户投诉等的风险隐患，依据风险发生后影响程度进行评估，按照严重程度进行评估定级，并采取措施进.行风险消除。风险治理需要平台提供包括变更风控、风险冒泡、护航、数据驱动运营等在内专项能力的支持，以达成对现网风险识别、分析、应对的目的。运维合规.“云”基础设施和业务的确定性运维要求，为运维工作定义了新高度，同时也带来合规相关要求，通过一系列的管理策略及技术手段对运维各项活动进行合规性管理，保障服务质量的同时保证合规性。运维合规能力核心在于运维安全生2345630卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型念和实践，构建全面、持续、智能的安全防护

96、体系，以保护应用、数据和基础设施的安全。云原生安全的实现框架包括：合规性与政策管理、AI 隐私计算与模型安全、安全运营.、应用安全、数据安全、网络安全、主机安全等 7 个方面，实现安全策略以身份为中心、可编码和自动化、深度的防御、全局保障等。合规性与政策管理为确保云环境符合相关法律法规、行业标准、安全策略、合规性要求，平台提供包括法规条款和规则配置、安全遵从包订阅、合规性评估、策略扫描、安全合规总览、合规性报告等安全合规相关能力，使企业能更好的满足不同区域的安全法律法规的要求，有效管控安全合规风险。安全运营安全运营对企业意义重大。它需构建有效体系，涵盖威胁监测预警，借助工具技术实时分析多维度数

97、据，及时发现并预警潜在威胁。事件响应处置能力也很关键，安全事件发生时，要有预案流程，团队迅速行动，调查评估、遏制发展、恢复系统服务并记录总结。此外，要注重持续安全优化改进，完善防护体系，加强员工安全意识培训。安全运营需多方协同，建立完善体系，才能保障企业信息安全与业务连续性。AI 隐私计算与模型安全AI 隐私计算主要关注在数据处理和模型训练过程中，如何保护原始数据的隐私性。这通常涉及如差分隐私、同态加密、联邦学习等技术，它们能够在不暴露原始数据的前提下，完成数据的计算和分析任务。这些技术的应用，不仅保障了数据的隐私性，还促进了数据共享和合作，推动了 AI 技术的进一步发展。与此同时，模型安全也

98、是 AI 应用中不可忽视的一环。模型在训练和使用过程中，可能会面临各种安全威胁，如模型窃取、对抗样本攻击等。为了确保模型的安全性，需要采取一系列包括模型加密、访问控制、安全审计等安全措施。此外，还需要对模型进行定期的安全评估和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全问题。应用安全应用安全是保护应用程序在设计、开发、部署、运行和维护保障云上资产的安全是云转型的前提，也是基础架构的重要议题，相关的潜在安全风险包括：内部威胁、不安全的API、身份和访问不恰当的管理、数据泄露、云资源滥用等。云原生安全是云计算环境下安全架构的方向，CNCF.将云原生安全定义为：在云原生环境下，云基础设施和服务的安全工具和策略

99、，通过采用安全即代码、DevSecOps.等理3.5.5 云原生安全1324产和出海运维合规的建设，安全生产为持续保障现网质量的“稳定可靠”，在安全预防、过程监控、结果稽查等维度进行安全生产管理。需要有账号权限管理、人员资质、运维工具纳管、高危拦截、安全生产稽查等平台技术能力的支撑。出海运维合规可从管理能力和技术能力等方面进行建设，保障业务稳定、数据安全、质量可靠、作业可信，全球化运维，数据处理遵从本地法规，助力业务全球扩展。通过人员外派和本地招聘，数据不出境，避免数据安全与隐私保护风险。需要有合规风险评估、产品测试和认证、数据隐私处理、网络安全、数据分析等平台技术能力的支撑。运维服务化以运维

100、作业标准化、自动化为基础，实现运维作业的“云”化和服务化，服务可定制、可编排，提升运维作业的自动化能力和运维效率。减少因人工操作带来的运维风险，提高运维质量。运维服务化需要的架构能力支持：标准化服务、服务编排、自助服务配置、自动化等。智能运维智能运维，即 AIOps（Artificial.Intelligence.for.IT.Operations），是一种结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析等先进技术的运维方法和架构能力。它的目标是自动化和增强 IT 运维过程，以应对现代 IT 环境中数据量庞大、环境复杂以及需要快速响应的挑战。AIOps通过自动分析和优化 IT 系统的性能与

101、可靠性，帮助企业预测和防止潜在问题，减少故障恢复时间，提升整体操作效率。AIOps 的主要应用方向包括：异常检测与预测、根因分析、自动恢复、智能自动化、成本优化与效率提升等。7831卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型3.5.6 精益化治理大型企业的组织结构复杂、业务规模庞大，在云上有数百个业务系统和海量云资源，包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。大型企业必须构建精益化、集中化和结构化的 IT 治理体系才能有效控制这些风险，最大化业务收益，保

102、障业务的持续增长。平台架构需提供精益化治理体系的能力支撑，治理范围包括组织、人员、财务、资源和数据等方面，涵盖五个模块：组织分级分域管理、精细化权限控制、集中化 IT 管理、全方位数据边界和精细化成本运营。组织分级分域管理组织分级分域管理是一种重要的治理方式，按照业务架构将不同的业务单元（如子公司、业务系统、产品线、部门、项目等）部署在不同的云账号，一方面可以匹配公司的治理架构，另一个方面可以实现故障和安全隔离，有效隔离单个业务单元的故障和风险，减少爆炸半径。各个业务单元只能查看和管理自身云账号内的资源、数据和应用，公司 IT 部门可以对各个业务单元进行一定程度的集中管理，实现分统结合的管理，

103、在业务灵活性和中央管控之间达成平衡。精细化权限控制在安全合规要求日趋严格的情况下，企业需要采用精细化权限控制手段授予用户足够履行其职责的最小权限。企业可以依托 ABAC（Attribute-based.access.control）机制，综合身份属性、资源属性、网络属性、时间属性和运行环境等属性进行精细化的权限控制，降低配置权限过大带来的系统风险。企业利用这些细粒度授权方法可以精确设置访问控制的 5 个要素：Who、What、How、Where、When。Who 表示谁可以访问云资源，What 表示可以访问哪些云资源，How 表示有权执行该资源的哪些操作，Where 表示允许用户从哪里访问，W

104、hen 则表示允许访问的时间段。12全生命周期中，免受各种安全威胁和攻击的实践。覆盖软件全生命周期的 DevSecOps 是应用安全解决的方向，核心能力包括安全编码、安全配置、开源安全和渗透测试等，通过将安全要求前置，将安全性集成到软件交付流程的所有阶段来解决这些问题。数据安全随着数据成为战略资产，企业面临的数据安全和合规要求愈发严苛，架构需提供更为现代化的数据安全与合规管理能力支撑，以便在整个数据生命周期融入相关要求，从设计、构建，到治理、持续创新，规模化且自动化地施行数据安全保护与合规策略，消除风险，确保数据价值得以实现。相关能力涵盖：集成.DevSeOps.的数据开发工具链、精细化的数据

105、分类分级、基于角色的数据安全策略、数据脱敏、数据访问日志与审计等。网络安全在“云”环境中，应用和数据通常存储在分布式系统中的多个服务器上，用户通过互联网进行访问，面临比传统网络安全更复杂、更动态的环境。需要综合应用包括身份验证和访问控制、数据加密、网络防御和安全审计等多层次的安全措施，并进行定期安全评估和扫描，保护云上数据、应用程序和基础设施免受未经授权的访问、数据泄露、恶意攻击和其他网络威胁的影响。主机安全主机安全是保护计算机系统免受未经授权访问、使用、披露、破坏、修改或干扰的措施。在云环境中，应基于云平台的企业主机安全服务（Host.Security.Service，HSS）能力提升主机整

106、体安全性，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验、安全运营、网页防篡改等，全面识别并管理主机中的信息资产，实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为，帮助企业构建服务器安全体系，降低服务器面临的主要安全风险。56732卓越企业 PRIME 模型白皮书卓越企业 PRIME 模型要是由云服务提供访问控制策略，如 OBS 的桶策略。精细化成本运营精细化成本运营基于 FinOps 理念，将财务管理与云资源运营相结合，旨在帮助企业优化云资源的使用和成本管理。通过基于 FinOps 的成本全生命管理体系，企业可以在云环境中实现精细化的成本控制和资源分配。这种管理体系允许企业按

107、照不同的粒度进行成本分析和管理，包括子公司、业务系统、产品线、部门、项目，甚至是微服务级别。这种细粒度的管理使得企业能够准确识别各个业务单元的成本消耗情况，从而做出更明智的决策。通过实施 FinOps，企业可以提升资源使用效率，避免资源浪费，并在不影响业务性能的前提下降低成本。通过精益化治理解决方案，大型企业可视实现数据边界可守护、复杂组织可治理、人员权限可管控和资源成本可优化，有效控制大规模用云的各种风险，最大化业务收益。集中化 IT 管理集中化 IT 管理是指将企业内分散的 IT 资源、服务和管理职能集中到中心 IT 部门进行统一管理和协调，中心 IT 部门可以针对众多业务单元进行集中网络

108、管理、集中运维管理、集中安全管理、集中合规审计、集中身份认证和公共资源管理等。通过集中化的方式提高 IT 管理的效率和一致性，降低运营成本。各个业务单元无需为基础设施的部署和运维操心，可以加速业务云化进程。全方位数据边界全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚不可摧的数据安全屏障。确保仅有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。华为云的身份控制策略主要通过 SCP 和 IAM 策略实现，网络控制策略主要通过 VPCEP 策略实现，资源控制策略则主3453233卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实

109、践04行业最佳实践34卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实践海亮-卓越架构赋能集团数字化转型顶层设计，战略引领海亮集团于 2021 年制定并发布“12345”数字化转型战略目标，并规划了“一年出成果，二年大变样，三年新飞跃”的推进路径：第一年建立组织保障机制，完成“上云入湖”、搭建统一技术底座；第二年夯实数据基础，全面数据治理，并启动三大共享工程蓝图设计；第三年聚焦数据应用，数智赋能产业核心业务场景，海亮股份通过生产流程再造和企业价值链创新，全面提升工业体系的智能化水平；明康汇持续提高数字化覆盖率，基本实现农产品从田间到餐桌的全链路数字化闭环管理；海亮教育则聚焦数字校园的教育教学及管理场

110、景，将现代教学实践与教育科技深度融合与创新。海亮集团通过前瞻性的战略规划和科学顶层设计为海亮数字化战略指明方向。技术赋能，底座先行数字化战略的落地离不开强有力的技术支撑。业务能力要达成“聚是一团火，散则满天星”的效果，需要卓越架构的匹配支撑。海亮构建“集团搭台，产业唱戏”的协同架构模式，共性能力、通用服务、技术底座等由集团统建，个性能力、业务应用、产业需求等在满足集团框架的基础上各自建设。4.1既实现集团各产业的能力共享、管理共享，又能灵活赋能产业加速数字化进程。自 2022 年起，海亮集团明确“应上尽上”原则，推动核心应用系统实现全面云化，上云后 IT 效率提升 20%，成本降低 40%，系

111、统更新迭代周期极大缩短，90%以上应用系统实现了高可用部署，大幅提升了系统可靠性和稳定性。同时以“应入尽入”原则推动重要系统数据统一入湖，聚合数据资产，形成数字化转型的数据底座，并依托数据底座进行数据资产集中治理，建立覆盖多业态的统一数据资产目录。短短 2 年内，海亮集团数据管理成熟度大幅提升，并于 2024年 1 月顺利取得 DCMM 三级能力等级证书，达到行业领先水平。组织保障，转人磨芯数字化转型蓝图的落地和长效保障需要依时而动，因地制宜设立新的治理架构，培养新的组织能力，构建新的运营模式。为有效落地数字化转型战略，海亮组建了全方位、立体性的数字化组织：数字化转型领导小组，是海亮数字化最高

112、决策组织，指引数字化工作方向、制定数字化顶层规划；由集团海亮集团于.1989.年在绍兴诸暨市成立,管理总部位于杭州滨江区。现有员工2.6万余名，产业布局.13个国家和地区，营销网络辐射全球。海亮集团是世界 500 强企业，连续二十一年上榜中国企业.500.强，位列中国民营企业.500.强第.32.位，浙江民营企业第.5.位。旗下的海亮股份在亚洲、美洲、欧洲设有 23 个生产基地、是全球铜管加工行业的标杆和领袖级企业，海亮教育是中国民办基础教育的标杆。.近年来，海亮集团秉持“既讲企业效益，更求社会功德”的发展理念，优化高质量发展的产业结构，聚焦教育事业、有色材料智造、生态农业三大核心领域，致力于

113、为人民美好生活提供“海亮方案”。在高质量发展的新征程上，科技创新已成为推动社会进步的关键动力。海亮集团深刻认识到数字化转型是一场全面性、颠覆性的再造变革，是企业未来高质量发展的核心力量。面对数字化转型这一时代命题，海亮集团携手华为，自2021年以来，合作展开了一系列以数字化转型咨询与实施、管理变革咨询为主的项目合作，旨在通过数智化手段，实现企业的跨越式发展。35卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实践及各产业、各领域专家组成的数字架构委员会，承担数字化变革项目的架构评审，保证架构遵从度并避免重复建设；建立项目管理办公室，负责数字化变革项目的全生命周期管理；成立大数据管理部，总体牵头数据能力

114、建设和数据治理工作；组建 IT 共享运维团队，对云资源和相关平台的运维进行集中统筹管理，为各产业提供基础设施“服务到位，成本够低”的确定性运维支撑。海亮以“数字化是全海亮人的数字转型”为理念驱动全员提升能力、转变工作方式，IT 和业务均跨越各自传统的工作边界和职责分工。业务回归初心、从其本质出发，思考并回答如何更好地利用数字化技术实现业务变革；IT 转型升级，深入理解业务流程，不断引入创新技术，共同形成数字化解决方案。价值场景，厚积薄发数字化价值的体现最终是要落地到业务场景上。集团聚焦于人资、财务、采购三大共享工程以及数字化协同相关场景，同时各产业全力推进各自数字化转型路径，启动包括全球ERP

115、 升级重构、智能制造、数字校园、智慧零售等多领域专项工作。以数据平台为底座打造的“海亮大脑”管理驾驶舱，覆盖 5大主题，782+指标，3500+指标维度，累计服务中高层用户 2.6 万次，通过数据驱动管理闭环，实现经营决策有效支撑；并通过以用促建，推动数据源头治理，提升全员“用数据说话”文化和意识。同时，海亮集团积极响应国家数字经济战略，海亮股份作为浙江民企首家在上海数据交易所成功挂牌交易企业，中国首家在上海交易所完成交易的有色金属加工企业，通过数据资产挂牌交易，激发数据资产价值，为“二次价值”的释放奠定坚实基础。智能驱动，产业升级海亮集团积极探索 AI 大模型的应用，致力于将人工智能技术与产

116、业的升级需求紧密结合，推动产业的高质量发展。2024 年 3 月，海亮股份与华为成立了有色金属行业第一家联合创新实验室，以生产铜箔所涉及到的 12 道大工序、90+的工艺及设备参数、30+质量检测指标、26 套系统平台为核心数据基础，共同打造“铜箔工艺优化大模型”，挑战行业天花板。对制造业来说，构建.AI.大模型的过程不仅仅是一次技术升级，更是一次从根本上重新定义生产力的革命。海亮相信在不远的将来，每一个行业领军企业都会成为它所在行业垂直大模型构建者和主导者，推进行业垂直大模型开发和应用，打造自己的护城河，也促进行业的发展。同年 9 月，海亮集团与华为联合发布有色金属材料行业首个 AI 蓝皮书

117、有色金属材料（铜基材料）行业大模型创新应用蓝皮书，蓝皮书立足有色金属材料行业智能化发展的新形势新要求，梳理了行业智能化发展现状，剖析了面临的机遇和挑战，并且通过探讨有色金属材料行业智能化转型的参考架构和关键举措，期望为行业智能化转型提供决策参考和行动指南，助力行业健康发展，加快实现新质生产力的革命升级。海亮集团数字化的启示海亮集团数字化转型实践对行业有以下几个方面的启示：海亮集团的数字化转型不仅为多元化企业集团树立了标杆，也充分展示了云计算和数字技术在塑造现代企业管理体系和商业模式中的关键作用，其经验值得业界广泛借鉴。战略引领，围绕集团核心定位、产业整体发展制定数字化战略，并将数字化战略分解至

118、组织能力、基础设施、业务共享、数据应用等各个层面，确保战略落地；以数字平台为基础，创新“集团搭台，产业唱戏”的架构模式，有效解决了统一管理与业务多样性之间的矛盾，既保持了集团战略的一致性，又赋予了各产业数字化的灵活性，管控与发展两手抓；建立与数字化战略相匹配的组织架构，包括数字化转型领导小组、数字架构委员会和项目管理办公室等，这些机构的设立为数字化变革提供了坚实的组织保障；数字化实施策略“稳扎稳打”，先构建数字平台基础底座，推动核心业务上云，实现数据集中管理，并在此基础上，以业务场景驱动，逐步构建数据应用产品和数字化的业务解决方案。36卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实践卓越架构 云原

119、生分布式基础设施架构2019 年美图通过全量业务整体上华为云，将业务底座升级为云原生基础设施，解决 2 亿多用户对存储和性能的要求，并满足用户和业务增长带来的突发海量业务请求的弹性资源要求。AIGC 业务的增长使美图算力需求从 CPU 转向 GPU，“人工智能驱动”需要有稳健的 GPU 算力供应链保障，可获取、具有成本效率的算力成为竞争的关键。美图的解决方案是构建以 K8S 为底座的云原生分布式基础设施架构，将算力资源管理纳入统一架构体系，聚合了包括自建算力和云厂商算力在内的多元 GPU 算力资源，实现不同性能、不同成本、异构多元算力资源的统一管理、流量调度、弹性伸缩，同时规范化、标准化资源交

120、付标准，来极大缩短从新算力资源获取至算力发挥价值的周期。基于云原生基础设施架构，美图构建了由大模型构成的底层，为全系 AI 产品提供 AI 能力，服务上亿用户。算力成本精益化治理AIGC 产品需要消耗昂贵的 GPU 算力，算力成本精益化对业务可持续至关重要。美图建立了 GPU 资源财务管理和持续优化机制。通过GPU 大盘，从云厂商、区域、GPU 卡类型、计费类型以及卡单价等多个维度给 GPU 资源确定优先级。通过定期复盘把一些业务从低优先级的区域动态地调度到高优先级区域，同时定期清理和调整未使用的资源和低利用率的资源规格，来保证成本最优。基于大部分应用场景都是用户上传图片或视频后生成对应效果，

121、美图可结合这些功能的单次成本以及每日服务器的成本，来最终确定每日的毛利，并持续关注业务 ROI，来保证业务稳定且成本更优。在美图，每个产品线除了相关的业务运营成本分摊外，产品线也需要分担一些技术类的指标，包括：成本、故障及算力利用率等，算力和其他云资源的精益化管理使每个产品线的P&L 得以准确的衡量。美图-卓越架构和确定性运维赋能 AI业务增长4.2以“美图秀秀”为国人所熟知的美图，是一家以“美”为内核，以人工智能为驱动的科技公司。美图在 2022 年底始的 AIGC 浪潮中持续发力，在多个领域展现了 AIGC 应用的商业价值及潜力，从 2023 年美图影像节开始接连发布美图奇想大模型(Mir

122、acleVision)在内的七款基于 AI 的产品，并于 2024 影像节上，以 AI 工作流为主题，发布了涵盖多个领域的六款全新 AI 产品，这些 AI 产品将美图影像与设计产品业务，进一步从“生活”场景深度拓宽到“生产力”场景，促进了美图在专业视频编辑、电商设计、商业摄影等领域的用户和营收的大幅增长。美图也因此成为国内市场上少数通过 AI 实现大规模业务增长，并盈利的公司。美图的成功离不开公司对 AI 的定位和长期布局，以及对 AI 业务特性的深度洞察和相关基础架构的部署、构建。AI业务传播快、爆款产品增长快的特性，需要业务快速反应，海量数据存储能支撑用户快速增长，以及弹性算力资源保障。美

123、图构建了云原生卓越架构、敏捷快速组织阵型和确定性运维能力，这是支撑美图成为以人工智能为驱动的“AI公司”的关键。37卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实践围绕 AIGC 研发交付的敏捷组织“人工智能为驱动”不仅仅是口号，需要公司从产品规划到技术落地要整体跟上，紧密整合公司的研发、业务、技术、交付和运维。美图构建了一个涵盖：AI 算法研究、业务产品线、统一中后台体系三层的敏捷交付组织阵型。致力于计算机视觉及深度学习相关的前沿影像技术的美图影像研究院（MT.Lab），是美图的核心竞争力，为现有和未来的产品提供核心算法交付和工程化支持，并通过前沿技术来推动的产品发展，而最终产品的效果取决于算法

124、。统一中后台组织，目标为产品提供统一、标准化的云底座服务，涵盖：数据、移动技术、基础架构、运维和统一的业务中台，为上层产品应用提供 PAAS 平台、公共服务在内的基础服务，保证在统一标准下的应用构建，避免重复“发明轮子”。业务线技术团队按产品线垂直设置，在标准架构规范要求下，聚焦于最终的产品的实现，实现产品工程化的技术闭环。采取产品牵引的模式，将以上三个不同层次和专业的人员组织在一个虚拟敏捷组织中，使最新 AI 技术能够快速叠加到原有的 ToC 产品系列中，驱动产品的迭代，同时构建了面向 ToB 场景的创新生产力工具，为公司业务增长注入新动能。确定性运维能力自 2019 年全量上云伊始，美图就

125、围绕稳定性、效率和成本，构建一个可观测、可掌控、持续进化、覆盖业务全生命周期的确定性运维体系，以实现各种资源、算力的稳定交付。随着AIGC业务的发展，相关的算力、流量亦囊括在该体系中。多元算力资源的管理需要在故障管理、灾备、稳定性运行、性能、成本权衡等方面重点发力，同时 AIGC 业务特性亦对资源交付需求量、性能和交付响应周期提出了更高要求。美图通过规范资源交付标准和构建多云容器管理平台，实现对多元资源和集群的统一治理和纳管，并保障持续交付能力。通过 SRE 稳定性运营平台，可以定期生成稳定性运营周报、巡检报告等，这些报告包含核心业务的监控和数据，能够对服务确定性、服务质量和风险进行监控和管理

126、。在美图，确定性运维具有“双重”含义，如美图资深运维总监王关胜所说，“通过确定性运维和精细化的成本管理，我们实现了服务的稳定、成本稳定，这对产品定价至关重要，让产品运营拥有有竞争力和清晰的定价”。得益于架构、平台、服务的标准化和运维自动化，美图可以通过一个非常精干的运维团队，为业务持续增长提供更多的价值，是美图 AI 产品竞争力的关键。3738卓越企业 PRIME 模型白皮书行业最佳实践未来以来，行稳致远。毋庸置疑，技术是第一生产力，是企业创新驱动力，数智化无疑是全行业的方向。无论是在当下，还是在长久的未来，“数智化”奏响的旋律，终将穿透企业的边界，连点成线、聚线成面，创造产业的新时代。华为云致力于与各行业企业共同探索更好运用数字技术加速数字化进程之路。通过 PRIME 模型，将华为云多年自身和行业赋能实践积累的数字化“功力”融合，输出更好运用新技术，迈向数智化的科学系统工程方法论，以全新数字化架构、持续演进的新技术力量打造数智化底座基础，秉承“授人以鱼不如授人以渔”的理念，持续深度助力不同行业的企业数智化成功，成就卓越企业。05未来展望与总结?