字化资产比重要从当前的30%提高到60%以上。央企集团总部 要率先打造数字化平台，加快形成集研发设计、生产制造、经 营管理和服务保障为一体的“端到端”企业数字化供应链体 系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 营管理等 国企会把数字化转型上升到公司战略层面。在转型过程中，我 们将看到央国企战略定位发生变化，例如更加注重数据驱动， 更加强调业务导向的数据赋能价值；其次，央国企在经营管理 方面将更加关注敏捷性，对于经营管理的敏捷性要求更高，因 此会让业务更加敏捷；再次，数字化技术将成为央国企数字化 转型的基础。 l' 注沃丰科技 北京沃丰 代 据科技有限公司

慧化转型。 目前，行业用户的智慧化转型，仍然面临着巨大的 技术鸿沟。这个鸿沟既有如何选择最合适的算法模型，也 有如何从软硬件两个方面对算法做性能优化，更有如何面 向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问 题。要填补这个鸿沟，就需要计算 中心提供整合的、易用的开放服务平 台。 基于智算中心先进的AI算力基 础平台、AI算力调度平台、AI算法模 型来打造人工智能开放服务平台，汇 算体系。模式开放就是以客户场景为核心，与合作伙伴 一起联合规划、协同设计、敏捷研发、快速交付；技术 开放，无论是以液冷、循环利用为代表的冷却技术，还 是以RISC-V、FPGA、CXL、智能网卡等为代表的基础技 术，浪潮将一直坚持技术领先；产品开放以开放架构和开 源为指导，基于先进的开放硬件架构，模块化、标准化构 建MDC，并引领其发展方向。基于先进的开源软件，打造 标准、高效、敏捷的智算中心基础软件平台和统一管理平 台，并最终形成开放的云数智一体化服务。

让决策更加智能。 分级标准 在实现智能化的过程中，三一提出了人力资源智能运营的分级标准，参考自动驾驶 L1 到 L5 的级 别划分了智能化的五个级别（如图 1）；同时制定了五年发展规划，分步骤敏捷开发迭代，逐步 推进实施。 L1 线上化运营 简单辅助决策 HR事务在线办理 L2 信息化运营 中等辅助决策 档案在线，数据盘活 L3 数字化运营 半自动决策 人才效能，数智结合 型并投入使用。 三一人力资源总部制定了五年规划，逐步将 AI 应用于人力资源管理实践中，并已经取得了一些成 果，未来也希望通过 AI 更多地解决复杂场景下的问题，让人力资源管理变得更灵活、更敏捷（如 图 7）。 第二阶段 : AI 场景化应用 人才画像 人岗匹配 结合机器学习与算法对人才 进行分析，形成全维度画像 基于大数据及机器学习建模 并自动推荐合适人才 第三阶段 : AI 的影响，也会带来更多的发展机遇。在这样的现实背景下，未来的组织、人才、工作环境和技术 如何发展，作为企业又当如何应对，都是需要积极思考的问题。大部分企业应该从三个方面顺应 时代发展做出改变：第一，在企业内部采用协作性更强、敏捷性更高的工作流程，连接各个部门 和职能；第二，与日益发挥关键作用的外部合作伙伴开展合作，实现企业的核心目标；第三，参 与更广泛的生态系统，发挥真正的平台经济效益，并且与希望或需要利用平台优势以实现目标的

水文模型中的下垫面信息 模拟方法。 P7 模型普遍停留在定制化阶段 ， 通用化程度不高 ， 重复建模工作大 目前的水利专业模型尚不能适应智慧水利建设对水利专业模型“标准统一、接口规范、分布部署、 快速组装、敏捷复用”的要求， 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 ， 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 ， 但尚欠缺统一、 规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 多针对特定区域问题定制

2. 节省成本：边云协同架构实现视频安防云化和端侧应用统一管理，实现云端运维，减少边缘节点的运维成本投入 3. 资源弹性，按需取用，全国工地就近接入 · 标准、开放性 1. 平台 + 生态，应用敏捷开发 2. 兼容主流开源生态 3. 工地多样异构系统接入 安全施工 工地响应时间由 7.5 分钟降到 2 分钟；处置效率提升 50%; 事件事后处置变事前预防、事中处 置；实现一个中心，管理全局事件

S83-4090T8 144 台 8 卡 NVIDIA 4090 GPU ，单卡 40TFLOPS 算力， 10KW 高功率机柜部署，支撑千卡 级计 算 既支撑了物理网络的高效扩展、东西向性能与敏捷运维 ，又实现了逻辑层弹性扩展、虚拟机无缝迁移（跨机柜 /POD ）与多租户隔离 管理平面安全（双重防御架构） 防火墙边界防护（双重防御架构） 双机热备 网络分层表

等联合发起，通过云网络整合全球汽车 产业链数据。聚焦供应链追溯、质量管理、碳数据交换等5大核心场景，分三 期推进数字化协作：一期实现质量监控与循环经济，二期布局数字孪生与模 块化制造，三期扩展敏捷制造。已构建宝马、博世、西门子等参与的产业生 态，打通端到端数据链，提升生产要素配置效率20%以上，支撑欧盟汽车业 可持续转型与供应链韧性。 德国工业数据空间（IDS）由弗劳恩霍夫研究院2015年启动，依托“五层三原 环经济等可持续性场景，实时协作的质量管理，增强供应链韧性的需求和产能管理，业务伙伴主数据服务等。 第二期用例和场景包括：模块化制造、制造即服务、实时控制和模拟、数字孪生等。 第三期用例和场景包括：敏捷制造和扩展等。 其中供应链管理、质量管理、需求和产能管理、循环经济、碳数据交换等是5个核心应用场景。供应链管理主要指零部 件追踪；质量管理主要包括预警接收、转发和回应，解决故障并通知关联方，质量事故侦测与共享等；需求与产能管理主要