文章核心观点 - 医药流通行业乃至更广泛的制造业和零售业，其供应链复杂度已超越人类经验处理极限，正经历从经验系统向可计算系统的历史性迁移，而人工智能（AI）是驱动这一转型的关键引擎 [11][20] - 广西柳药集团作为典型案例，通过与华为云合作，构建了由数据湖、盘古预测大模型和天筹AI求解器组成的三层智能供应链系统，实现了需求预测、运筹优化和自动决策，显著提升了运营效率并降低了成本 [4][12][19] - 供应链智能化正从企业自发升级转变为国家产业能力建设的一部分，成为未来几年最确定的结构性投资方向，而华为云凭借其数据治理、行业大模型和求解器工程能力，正在成为该领域重要的基础设施建设者 [10][11][22] 行业趋势与挑战 - **行业复杂度极高**：医药流通行业具有上万SKU、多仓协同、强时效（如两小时送达ICU）与强合规监管等特点，形成了时效性、合规性、经济性的“不可能三角”约束 [3][5][6] - **成本压力与效率瓶颈**：中国社会物流总成本占GDP比重约18%，显著高于美国的8%，产业链中段存在大量“无效流动”推高成本，行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [9][6] - **政策与市场双重驱动**：未来三年，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI与智能调度系统；工信部相关规划已将智能调度、运筹优化列为制造业必备的数字底座能力 [10] - **全球共识形成**：到2027年，全球超过50%的大型跨国企业将采用AI等技术构建供应链控制塔，以增强实时可视化与智能决策能力 [8] 柳药集团的智能化转型实践 - **转型背景**：作为广西区域龙头医药流通企业，业务覆盖医院、药店与B2B客户，日常运营需处理来自多区域仓的数百条配送请求，面临跨仓调拨、需求波动等动态调度难题，人工排车需一小时以上 [3][4] - **核心解决方案**：与华为云合作，构建三层智能供应链系统 - **数字底座（数据湖）**：整合分散数据，实现供应链全局状态分钟级可视化，为预测与优化奠基 [13][14] - **智能预测（盘古大模型）**：基于数万SKU历史数据及多维特征进行SKU级需求预测，公开实践显示预测准确率可达89%以上 [14] - **最优求解（天筹AI求解器）**：在拣货路径、配送排车、采购补货等多约束场景下进行全局优化，自动生成最优解 [15][16][18] - **实施成效**：调拨决策时间显著压缩，仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18% [18] 华为云的角色与能力 - **战略定位**：从云服务商向“数据+AI”底座演进，致力于解决行业中最复杂、最难抽象的问题，成为智能供应链的基础设施建设者 [22][23] - **核心能力**： - 数据治理与安全能力达行业领先水平 - 大模型可进行行业适配 - 求解器工程能力可在千万级变量上稳定运行 [22] - **落地策略**：具备长期ToB基因，将AI能力拆解为聚焦具体行业的“小分队”，与企业共同将业务逻辑转化为可计算、可验证的系统能力 [24] - **业务规模**：已帮助超过500家企业走向全球，云基础设施服务170多个国家，覆盖全球34个Region、101个可用区 [22] 智能供应链的系统性价值 - **从成本中心到增长引擎**：供应链从后台支持走向前台驱动，成为影响经营质量的关键变量，并可复用于零售、制造、快消等多个领域 [6][19][26] - **获得自我进化能力**：当数据湖、预测模型、求解器形成闭环后，供应链能提前预判、自动优化、持续学习，形成系统级的结构竞争优势 [20] - **技术周期成熟**：2020–2030年被视为供应链AI落地的黄金十年，运筹优化与AI结合成为共识，大模型、云计算算力等技术条件、产业需求与组织能力已同时成熟 [26]

您知道吗？企业每天产生的数据量超过2.5 万亿字节。在这个数据量和复杂性呈爆炸式增长的时代，传统数据库已无法满足企业对信息速度、 规模和多样性的需求。而数据湖的实施正是为了解决这个问题——它提供了一个统一且可扩展的基础架构，用于存储结构化、半结构化和非结 构化数据的原始数据。 数据湖是现代分析和人工智 能的基石，能够实现实时洞察、自助式商业智能和预测建模。在本 文 中，我们将探讨数据湖的定义、构建数据湖 对企业成功的重要性，以及如何有效地设计数据湖。您还将了解到最佳实践、需要避免的常见陷阱，以及领先企业如何将数据湖转化为创新和 竞争优势引擎的真实案例。 要点总结 一个完善的数据湖能够加快分析和人工智能工作负载的洞察速度，提高可扩展性和效率。 从一开始就注重治理、元数据管理和架构设计，以确保长期成功。 如今，企业需要管理来自传感器、应用程序、客户互动和第三方系统的海量数据。相应地，传统数据库往往难以扩展或有效处理如此多样化的 数据。部署数据湖则提供了一种灵活、经济高效且面向未来的数据存储和分析解决方案。 保持业务团队和 IT 团队之间的紧密协作，以推动数据采用、建立数据信任并实现持续价值。 将数据湖视为战略资产 ...

金融基础设施建设 - 加快建设科技赋能监测监管设施 包括研究制定金融业网络安全管理制度 扩大金融网络安全态势感知平台监测范围 组织细化完善应急预案 [1] - 加强国库建设和管理 加强国库系统业务监测 扎实推进国家金库工程业务跟踪测试上线工作 [1] - 加强金融市场基础设施监管和互联互通 推动银行间和交易所市场互换便利工具等联通项目落地 制定出台《金融基础设施监督管理办法》 [1] 信息科技改革 - 制定信息化项目管理办法及规程 积极推进全行信息系统整合 加强数据中心集中管理 [1] - 制定数据湖应用工作方案 编制应用系统上云计划 推动数据湖和央行云使用率明显提升 [1] 金融立法推进 - 反洗钱法已正式出台施行 中国人民银行法修订取得重要进展 [2] - 配合推动金融稳定法草案后续审议 商业银行法 票据法 外汇管理条例等制修订取得阶段性成果 推动完善金融稳定保障基金管理规则 [2] 未来工作方向 - 持续推进巡视整改融入贯彻落实党中央决策部署 坚持稳中求进工作总基调 贯彻新发展理念 营造良好货币金融环境 [2] - 进一步压实化解金融风险责任 防范金融风险 持续加力建设自主可控安全高效的金融基础设施体系 [2]

大数据项目失败现状 - 85%的大数据项目失败，大多数企业无法从文本数据中提取价值 [2] - 2023年数据湖市场规模达152亿美元，增长20%以上，但实施效果不佳，被Bill Inmon称为"污水池"和"数据沼泽" [2] 通用大语言模型的问题 - ChatGPT每日运营成本高达70万美元，中型企业每月运行成本为3,000至15,000美元，处理10万次查询的API成本每月达3,000至7,000美元 [2] - 生成的是非结构化文本而非可操作数据，95%的内容与特定业务无关 [4][6] - 87%的数据科学项目未投入生产，因模型不可靠且会产生幻觉 [7] - 主要银行和跨行业公司投入数百万美元构建重复的通用模型，形成"军备竞赛" [8][10] 商业语言模型(BLM)的解决方案 - 由行业特定词汇(ISV)和通用商业词汇(GBV)组成，微软已与拜耳、Cerence等合作推出行业定制模型 [12][14] - 银行业BLM包含贷款、合规等术语，餐饮业涵盖菜系、运营等，词汇不重叠实现精准分析 [14][15] - 能将非结构化文本转为结构化数据，80-90%商业数据为非结构化，仅18%公司有效利用 [21] - 医疗、金融等行业应用显示：呼叫处理时间减少40%，转化率提高50% [17][23] 市场数据与实施路径 - 2024年AI市场规模达2350亿美元，2028年将超6310亿美元，70%企业仍处试验阶段 [10][25] - 预先构建的BLM覆盖90%行业需求，定制仅需调整不到1%词汇量 [24] - 实施步骤：评估现有文本分析→确定行业词汇→选择预建BLM→最小化定制→整合现有工具 [27] 非结构化数据挑战与机遇 - 每日产生3.28亿TB数据，2025年将达181 ZB，2024年企业管理非结构化数据量翻倍 [21][25] - 54%组织面临基础数据迁移困难，BLM可将数据负债转化为竞争优势 [27][28]