维修简单方便 高度集成化插拔式收发组件 信号处理器 故障实时响应 到达设备现场 2 小时内恢复工作 P12 技术成果： 延长预见 期 融合短临预报和实测数据的降水空间分布计算方法 提出了耦合深度学习和时空地理加权回归的数据融合方法（ GTWR-LSTM ） ； 融合站点观测数据与雷达回波反演或模式短临预报数据 ，提供精细化降水时空数据； 降低短临预报平均绝对误差减小 10% 以上 ，预见期延长 将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 在充分考虑流域产汇流机制基础上 在充分考虑流域产汇流机制基础上 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 报，最大程度控制误差； 模型输入： 前 24h 降雨与边界流量 / 水位 ，未来 72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 开潭水库未来 72h 的流量 / 水位。 技术成果： 提高模拟精 度 P17 适用性强： 与其他神经网络模型相比 ，模型结构适用于雨水

（1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 案例三：西门子 AI 视频面试 （3）学习与发展 案例一：诺华智能匹配 案例二：掌上高考“岗位知识库”应用 案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱” （4）绩效提升 案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效 案例二：某新能源产业公司的「OKR 许景俊教授 香港城市大学资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统协会高级杰出会员。 曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统副教授和波霍夫特聘商学教授。 寄语：传统 HR 要改变思维定势，不断学习与更新 AI 基础知识，重视数据驱 动决策。 李绪红教授 复旦大学企业管理系系主任、博士生导师，富布莱特学者，Journal of International Business Studies Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、翰威特咨询全球合伙人。 特邀专家 7 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 孟盛先生 寄语：AIGC 去掉了技术门槛，带来平权时代，一定要主动学习，每个人都可 以参与。 HR 数智研究院理事，法国里昂商学院人力资源与组织创新中心顾问委员会委 员。前腾讯集团 HR 科技中心创建人，腾讯研究院特聘研究员，平安集团智慧 人事产品线总经理。

算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI 化 c 服务应用 AI 化 B 输出产品 AI 化 智能生态 CPU 最新 人工智能理论 领先 人工智能计算架构 AI 芯片 AI 服务器 高速互联 深度学习框架 资源调度 数据服务 数据开放共享平台 算力服务 算法服务 产业创新聚集平台 智能生态建设平台 图像 视频 高 效模 型 训 练框架 高 效模 型 优 化方 法 深度 学习 自然语言 处理 AI 场景 AI 算法 AI 工具 AI 服务 CPU GPU 细粒度切分 细粒度切分 调度策略 算力服务管理 FPGA ASIC 算力标准化 算力资源 算力池化 算力调度 算力服务 数据 处 理库 机器 学习 强化 自监督 学习 学习 自动机器学习平台 内存 配额策略 计算 负载均衡 共享超分 虚拟化 容器化 算力集群 智能网络 智能存储 算力聚合 RDMA 智能管理 软 件定 义 网络 软 件定 义 存储 ASIC 软件生态 先进

的生产生活学习等所有活动都在这个物理空间中开展；第 二阶段是网络空间时代。上世纪90年代互联网在全球普及之后，人类社会又多了一个新的网络空间，从通讯和社交开始，人 类社会的工作、学习和生活等逐渐从物理空间向网络空间迁移；第三阶段是计算空间时代。2000年以后，随着移动终端、 云计算、物联网等新业态的不断出现，政府、企业和个人等不同主体，将越来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 等事务 储、网络、大数据、机器学习及办公应用等众多领域， 如虚拟机部署的Compute Engine、网络私有部署的Virtual Private Cloud、全托管式AI平台Vertex AI、谷歌办公应用，以 及数据分析应用平台BigQuery等。其中，BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和

[1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的 问题，减轻人工压力，提升各行各业的工作效率。同时，AI人工 智能的发展方向也是一个未知数，值得深入研究。目前，AI人工 智能的应用形式主要有如下几个方面：一是机器学习。机器学习 是人工智能的核心，它通过模拟人类的学习方式、方法，来持续 2023 2023.12 | 061 提升自己的能力水平。机器学习能够通过模仿人的感觉，做出合 理的判断。机器学习的发展离不开海量的数据支持，也离不开计 算机的支持。二是深度学习。深度学习是目前人工智能研究的热 门内容，它通过模仿人体大脑神经网络的学习过程，模仿人的思 考方式，在各种复杂条件下进行决策优化。 （二）AI人工智能技术种类 一是优化算法：优化算法能够从一个特定的系统中寻找最 值，并利用 （三）建立专门的人机接口交互模式 将 AI人工智能技术运用到建筑的设计中，还必须有辅助的人 机接口，从而在满足工程设计目标的基础上，规划计算机程序执 行流程。在建立人机接口时，应能有效地减少用户的系统学习时 间，并根据工程设计和建造情况，对人机接口方式进行优化。当 下，专业人工接口模式可以分为两种，一种是使用者，一种是代 理者：使用者是利用 AI人工智能系统，对工程的设计进行全方位 的观察和

是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 量， 提升巡检效率和安全性 。 国 产 化 适 配 ： 采 用 昇 腾 GPU+MindSpore 视觉框架 ， 适 配国产硬件和深度学习平台。 l 场景： 基于历史负荷数据 、气象 数据和电网拓扑结构 ，预测未来 短期和中长期电力负荷。 l 应用价值： 短期负荷预测误差 < 3% 转换为 INT8 量化推理模型 • 优化模型体积和计算效率 4. 边缘部署 • 推送 INT8 模型至变电站 NPU 节点 • 完成边缘侧模型部署 学习率策略：初始学习率 1e- 4 ，余弦退火衰减（周期 200epoch ）， 动态调整学习率。 训练时长：单卡训练约 120 小时，集群训练约 15 小时，线性加速比 8.5 倍，显著提升训练效率。 技术细节：采用梯度累积（累积

理仿真 动作 Al 化 身 AI 控制 自主学习 玩家 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 奥意建筑 三方 应用 HARIX RDK 可视化蓝图及 多语言编译器与 多平台开发 IDE 大世界构建工 具 机器人构建工具 深度学习训练平 台工具 动作舞蹈表情 采编工具 数字人构建工具 XaaS Cloud 云原生 容器化 元 宇 宙 应 用 深度 学习 训练 平台 服务 硬件 实 施 层 机器人 云渲染 loT 联动 仿真推演 三维重建 导航规划 语义知识库 大世界 网格化服 务 机器人操作系统架构 系统 应用 跟我来 带我去 数字孪生服务 (eXtream Reality) SmartVoice NLU ASR/TTS 知识图 谱 情感 分析 4G/569 网 络 语音增强 运动增强 远程监控 视觉增强 示教学习 应急控制 多模态融合 AI 服务 (RI) 云端大脑服务中心 状态同步 虚实同步 数字孪生智能体 HA 人工增强服 务 模拟执行 物理控制 网络设 备 观察 专网 数字孪生运营管理平台

是一家专注于利用 AI 技术生成云渲染图的公司，推出的同名插件帮助用 户在 Revit，SketchUp 和 Rhino3D 等主流设计软件中直接生成高质量渲染图。 ArkoAI 通过对大量渲染案例的深度学习，理解各项参数对渲染效果的影响，针对 用户场景与材质提出高质量渲染方案。ArkoAI 的另一特点是云端渲染，对用户自 身硬件要求较低，能快速完成渲染，一定程度为用户降低算力成本。 图 16、ArkoAI 官网，兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源：ArkoAI 官网，兴业证券经济与金融研究院整理 ➢ 万翼 AI 审图 万翼 AI 审图软件利用领先的 CAD 图纸解析技术将图纸数字化，结合图形图像处 理和深度学习等 AI 技术智能识别图纸空间、构件等对象信息，快速发现并标注设 计缺陷，自动完成图纸审查。使用过程中，无需对图名、图块、图层等信息进行 加工处理，直接上传图纸文件，即可开始审图，全面支持建筑、结构、给排水、 资料来源：华建数创官网，兴业证券经济与金融研究院整理 ➢ TransBIM 施工图智能生成 第三维度开发的 TransBIM 平台能将输入参数转化为 BIM，经过可行性分析，一 键生成施工图。AI 基于强大学习能力，经过海量模型训练，实现自动制图，大幅 提升设计效率。用 3～7 天便可以交付建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、 暖通施工图、电气施工图等全套图纸。根据第三维度官网数据，通过 TransBIM

讯会议系统上线仅两月，日活跃用户 就超过千万。学校选择线上教学，其 中钉钉平台超过14万所学校、1.2亿学 生在线上课；腾讯课堂有超过140万 老师，每天有2000万中小学生在腾 讯课堂上学习。工信部发布的数据显 示，2020年春节期间，移动互联网流 量270万TB，同比增长36%。经济活 王恩东 中国工程院院士 DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1299/f 第三是调度算力。浪潮AIStation 计算资源平台支持AI 训练和推理，可以提供AI模型开发和部署一站式交付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最后是释放算力。浪潮自动机器学习平台AutoML Suite ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮将引领开放计算体系，打造智算中心基石，构 具备行业整体方案交付能力的右手伙伴共同组成。聚合了 AI最强算力平台、最优质的算法模型开发能力和最优质的 集成、部署和服务能力，将支撑和加速各行业、各产业与 人工智能的融合，让各个行业、各个产业具备可感知、自 学习、可进化的能力，最终帮助用户完成业务智能转型升 级，以生态之力成就行业、产业AI大脑。 通过元脑生态，浪潮加快了智算中心的建设和应用服 务落地。例如，在金融行业，浪潮在国有六大行的服务器 占

的评估，对可能发生的火灾、产生的后果、 处置方案的有效性进行模拟和优化。 提升公共消防安全服务水平和工作质效  通过消防大数据平台，为园区和个人在火 灾隐患举报、火灾报警、业务办理、信息 查询、知识技能学习等提供便捷高效服务。 绿色健康大数据：综合大数据决策分析服务系统架构 综合大数据决策分析服 务系统通过有效地集成 “格上、线上、网上、云 上”等方方面面的数据资 源，为园区治理、园区 服务、应急指挥提供重 应用场景：饭堂 支付方式： 1 、刷卡 2 、扫码 3 、刷脸 1 、内部人员和外部访客通过人脸、卡片、指纹等多 种介质由外到内多重身份认证通行，有效保证安全。 2 、先进的人脸算法，基于前端深度学习算法，准确 率和适应性更高； 3 、活体检测 - 防止视频和照片防假、避免人脸介质 被复制； 活体检测 - 杜绝人脸代刷行为发生； 人脸照片实时抓拍、事后影像查询 4 、灵活的对比模式：多种认证方式，对应场景适应