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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”
北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。
记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。
AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。
北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。
武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。
在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。
研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。
他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。
火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)
今日行业报告传递行业新政策（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”
北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。
记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。
AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。
北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。
武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。
在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。
研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。
他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。
火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)
一、引言
随着数字技术、绿色经济与平台生态的深度融合，新经济环境已呈现“要素重构、生态重塑、约束强化、风险常态化”的特征，对企业传统管理模式形成系统性挑战。近年来，全球经济格局深度调整，数字经济、平台经济、绿色经济成为新经济的核心载体。据中国信息通信研究院数据，2023年我国数字经济规模达50.2万亿元，占GDP比重提升至41.5%；同时，“双碳”目标推动产业绿色转型，2024年我国绿色制造体系覆盖企业超万家。新经济环境下，企业面临的不再是单一技术或市场的变革，而是“技术迭代加速（如AI大模型普及）、市场需求碎片化、政策约束刚性化（如ESG披露要求）、供应链风险常态化（如地缘政治冲击）”的多重挑战，传统“层级制、规模化、低成本”的管理模式已难以适配。
二、新经济环境的核心特征分析
新经济并非单一领域的变革，而是“技术、市场、政策、生态”多维度叠加形成的新型经济形态，新经济环境具有知识密集、信息化、网络化等特点，市场变化快速、消费者需求个性化等特征，具体表现在以下几个方面：
数字化与信息化主导：以互联网、大数据、人工智能等技术为核心基础设施，企业运营、市场交易、用户互动等环节全面向数字化迁移，数据贯穿企业研发、生产、销售全过程，成为关键要素。
市场动态化与需求个性化：受供求关系影响，技术迭代加速推动产品生命周期缩短，市场竞争格局快速变化；消费者需求从标准化转向定制化、多样化，对产品体验和服务响应速度要求更高。
创新驱动化与边界模糊化：创新不再局限于技术领域，商业模式、管理模式创新成为核心竞争力；企业边界逐渐打破，跨界合作、平台化生态（如供应链协同、产业互联网）成为主流形态。
可持续化与不确定性：绿色低碳发展成为企业生存的基本要求，ESG（环境、社会、治理）表现纳入企业评价体系；企业需兼顾经济利益、社会责任与环境影响，实现长期价值增长；经营风险的不确定性成为常态。
全球化与本地化交织：跨界跨领域合作成为常态，数字技术推动资源全球流动，但地缘政治、文化差异促使企业在全球化布局中注重本地化运营，平衡全球效率与区域适应性。
三、当前新经济环境下企业管理存在的问题
基于新经济环境的特征，当前企业管理存在四大突出问题，这些问题并非孤立存在，而是相互关联、形成“短板效应”：
（一）战略规划不合理：缺乏协同思维
部分企业的战略规划短视，仍聚焦“短期市场份额”或“单一技术突破”。一是缺乏对数字经济等趋势的前瞻形研判，数字化转型战略缺乏系统性，数据价值为充分发挥；二是“重竞争轻生态”，传统企业仍将同行视为竞争对手，不愿参与平台生态合作，如部分零售企业拒绝接入第三方配送平台，错失流量红利；三是“战略调整滞后”，面对技术迭代（如AI大模型），企业多采取“被动跟随”策略，而非主动布局，导致错失技术窗口。
（二）组织架构僵化：科层制管理效率低下
传统科层制“金字塔式”架构存在“层级多、决策慢、部门壁垒”的问题，决策效率低，市场响应迟缓，影响运营效能。一是决策链条长，如某传统制造企业一项生产线调整决策需经过“车间-分部-总部”多个层级，耗时长，错过市场窗口期；二是部门协同弱，销售部门与研发部门数据不互通，导致研发产品与市场需求脱节；三是组织弹性不足，面对突发风险，企业难以快速组建临时团队应对，只能依赖固定部门流程，效率低下。
（三）运营管理低效：“数据孤岛”问题普遍存在
企业成本控制精细化程度不高，资源利用效率低。尽管多数企业已开展数字化建设，导致运营效率难以提升。一是内部数据割裂，生产部门的设备数据、财务部门的成本数据、销售部门的订单数据分别存储于不同系统，无法实现“生产-成本-销售”的联动分析；二是外部数据协同不足，企业与供应链伙伴（如供应商、物流商）的数据未打通，导致供应链响应滞后；三是智能化技术应用深度不够，数据驱动决策机制未有效建立。
（四）人才体系断层：缺乏“数字+绿色+业务”复合型人才
新经济对人才的需求从“单一技能”转向“复合能力”，但企业人才体系存在明显短板。一是人才结构失衡，传统技术人才（如机械工程师）过剩，而“数字+业务”（如数据分析师）、“绿色+业务”（如碳管理师）的复合型人才短缺，据智联招聘2024年数据，我国碳管理师岗位缺口超50万人；二是培养机制滞后，企业仍以“内部培训”为主，缺乏与高校、科研机构的协同培养，导致人才技能跟不上技术迭代；三是激励机制僵化，多数企业仍采用“固定薪酬+绩效奖金”的传统激励方式，对核心人才（如AI算法工程师）缺乏长期激励（如股权激励、项目分红），导致人才流失率高。
四、新经济环境下企业管理的提升策略
针对上述问题，本文从“战略-组织-运营-人才”四维协同视角，提出系统性的管理提升策略，强调“策略之间的联动性”。
（一）更新管理理念：构建“绿色-预警”协同战略
推进“绿色”转型，实现“绿色降本”：将绿色目标纳入企业战略，实现“绿色降本”。例如，三一重工建设“灯塔工厂”时，通过物联网技术实时监测设备能耗，结合AI算法优化生产流程，使工厂能耗降低20%，同时生产效率提升30%；某钢铁企业利用数字孪生技术模拟炼钢过程，优化原料配比，减少碳排放15%，年节约成本超亿元。
建立动态调整机制，应对不确定性：加强预警监测，通过大数据分析技术监测技术迭代、政策变化、市场需求等风险信号，定期调整战略。例如，某互联网企业建立“AI技术跟踪小组”，实时关注AI大模型的发展趋势，2024年及时将AI技术融入产品研发，推出智能客服系统，用户满意度提升25%。
（二）优化组织结构：打造“敏捷-协同”新型组织架构
推行扁平化架构，缩短决策链条：减少中间管理层级，下放决策权，建立“总部-业务单元”两级架构，赋予业务单元更多决策权，提高决策效率。例如，海尔推行“人单合一”模式，将企业拆分为数千个“小微组织”，每个小微自主决策、自负盈亏，决策周期从“月级”缩短至“日级”，2023年海尔小微组织推出的创新产品占比达70%。
组建跨域敏捷团队，打破部门壁垒：针对特定任务，组建由研发、销售、财务、供应链等部门人员构成的敏捷团队，实行项目制管理，任务完成后团队解散。例如，某汽车企业在芯片短缺时，快速组建“芯片替代研发团队”，联合研发、采购、生产部门人员，仅用2个月就完成替代芯片的测试与生产，避免了生产线停工。
（三）加强运营管理：推进“数据驱动+资源循环”的运营革新
搭建数字化协同平台，赋能组织协作：构建企业级数据中台，整合内部各部门数据与外部生态伙伴数据，引入企业微信、飞书等协同工具，实现“文档共享、实时沟通、数据互通”。例如，某零售企业通过飞书平台整合“门店销售数据、总部库存数据、物流配送数据”，门店可实时查看库存并发起补货申请，补货周期从3天缩短至1天，库存周转率提升40%。
推行循环经济模式，提升资源效率：通过“产品回收-再制造-二次销售”的循环模式，降低资源消耗与成本。例如，某手机企业推出“以旧换新+再制造”业务，回收旧手机后拆解零部件，重新用于新手机生产，原材料成本降低15%，同时减少电子垃圾污染，提升品牌形象。
（四）发挥人才作用：建立“复合型人才培养+柔性激励”体系
校企协同培养，共育复合型人才：制定科学人才引进政策，加强员工培训，与高校共建“数字+绿色”特色专业（如碳管理、数据科学），设立实习基地，定向培养符合企业需求的人才。例如，某新能源企业与清华大学共建“新能源与碳管理学院”，2024年培养的复合型人才入职后，快速推动企业碳排放监测系统建设，使碳核算效率提升50%。
推行“轮岗+项目制”培养，提升人才复合能力：安排员工在不同部门（如数字部门、绿色部门、业务部门）轮岗，参与跨域项目，培养“一专多能”的能力。例如，某制造企业安排机械工程师参与数据中台建设项目，使其掌握数据分析技能，成为“机械+数据”复合型人才，推动生产线数字化改造效率提升30%。
实施柔性激励，留住核心人才：针对不同类型人才设计差异化激励方案，如对AI算法工程师采用“股权激励+项目分红”，对碳管理师采用“低碳目标奖金+职业晋升通道”。例如，某互联网企业对核心AI团队给予项目利润10%的分红，2024年该团队推出的智能推荐系统使平台交易额增长28%，团队留存率达95%。
五、结论与展望
新经济环境下，企业管理提升不是“单点优化”，而是“战略-组织-运营-人才”的系统性变革。本文通过分析新经济的“要素重构、生态重塑、约束强化、风险常态化”特征，指出企业存在的“战略短视化、组织刚性化、数据孤岛化、人才断层化”问题，并提出“三维战略、新型组织、绿色运营、柔性激励”的提升策略，核心逻辑是“以战略为引领、以组织为载体、以运营为核心、以人才为支撑”，实现多维度协同。
在新经济浪潮下，企业唯有打破传统管理思维，主动拥抱“数字、绿色、生态”趋势，发挥人才引领作用，通过系统性管理提升，创新运营管理模式，才能在不确定性中把握机遇，实现高质量发展。
（南昌职业大学：高习文）【吴一凡】