奢侈品牌的“信任红利”正在被消耗 奢侈品的本质不仅是材质和设计，更是一种信任关系。 消费者愿意花费高额成本购买 Gucci 的手袋或 Saint Laurent 的高定，不仅是因为其艺术价值，更因为其承载的稀缺性与 身份象征。然而，数据泄露暴露了另一层现实：这些品牌未 能为客户的数字隐私提供同等等级的“奢侈保护”。 当客户的姓名、地址、生日以及消费总额被泄露时，这 不仅是隐私风险，更意味着高净值人群的生活方式可能被画

数据管理  促进数据融合和共享 多模态模型的统一发展需要对不同模态的数据进行融合和处理，这将推动数据的标准 化和规范化，促进不同来源、不同格式的数据之间的融合和共享  缓解数据稀缺问题 某些模态的数据可能比较稀缺或难以获取，而多模态模型的统一发展可以通过利用其 他模态的数据来弥补某一模态数据的不足 应用落地  拓展应用场景 统一的多模态模型可以打破不同模态之间的界限，为各种创新应用场景的开发提供了  可能面临的挑战 • 战略风险高：将全部资源投入 AI 存在较大的战略风险，如果技术发展不如 预期或市场需求发生变化，可能对公司造成重大影响。 • 人才短缺：AI 和 LLM 领域的专业人才稀缺，招聘和留住高素质人才可能成 为难题。 • 监管不确定性：AI 技术的发展可能面临监管政策的不确定性，公司需要应 对不断变化的监管环境。  典型案例 百度、阿里云，以微软与OpenAI的整合作为标杆，以AI应用未来的快速发展作 AI开发者脱颖而出的空间 ②面向机构/企业 SaaS+AI方向，SaaS应用普遍增强AI能力，从而提升用户体验和 付费意愿与ARPU，目前在营销、客服、数据分析、HR、财务等多 个环节尝试与应用 社会资源相对稀缺的方向，利用AI实现普惠+个性化，从而提升 社会服务覆盖面与效果 ①面向用户 降低用户使用社会服务的门槛，提升服务质量，目前在AI教育方 面相对比较突出，心理咨询等尚处于探索阶段 ②面向专业人士 仍

鸣，从而提高品牌忠诚度和为该品牌支付溢价的意愿。 • 核心零部件的垂直整合及创新：垂直整合不等于“全面自制”。在当前快速迭代、高投入的环境下，盲 目自制会导致资源分散、回报降低甚至质量问题等。因此，车企需从零部件的供应稀缺性、对整车 竞争力的影响以及成本效益等角度慎重评估自制策略，集中资源于关键技术，优化资源分配并提 升开发效率。 除了整车制造和销售外，车辆全生命周期价值管理应成为车企和零售服务商寻求价值增长的重点方 新一代领导团队风格与特色的重要抓手。 罗兰贝格认为，治理与管控重构是化工企业进一步增强综合竞争力的重要举措，为战略发展与业务 经营提供扎实的基础保障与赋能支持。进入新阶段的发展周期中，将有愈来愈多的中国化工企业将 注意力从单一的业务问题转移到全面的企业管理上。 人工智能，宏图渐展 人工智能技术（下称AI）在过去2年实现了重大突破、形成全球关注之热潮；以ChatGPT为代表的 生成式人工智能（下称GenAI）成 激烈渠道竞争中获得优势的关键所在。 时尚与生活方式企业重新思考全球DTC与渠道建设之路 近年来，直接面向消费者（DTC）热潮正在消退，由于DTC基础设施的高昂投入，时尚和生活方式 企业逐渐将注意力转向多品牌零售和线下渠道。 罗兰贝格对美、德、日三个主要市场1800余名消费者的研究显示，消费者仍然重视零售终端和线下 门店，线上线下渠道协同和全渠道互动变得至关重要。企业需要根据市场的特点制定个性化的渠道布