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副总裁裴金林则强调了工业场景中“语义层”的极端重要性。她举例说明，同样叫“库存”，在汽车行业和服装行业的语义可能完全不同，如果不做精准的行业语义改造，AI落地工业场景极易失败。她分享了SAP在供应链智能体领域的实践：以苏伊士运河堵塞事件为例，SAP的多智能体系统能够综合评估清淤进度、合同条款、库存调度与成本考量，进行辅助决策。“在SaaS层面，SAP的探索走在全球靠前位置，但AI行业每天都在剧变，
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