人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用 的现状及规划 21 1. 调研发现 2. AI 在人力资源管理中的具体应用 （1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatGPT 为代表的 AIGC 等新技术；同时， 也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本 书包含以下内容： ·关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势 ·AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命 ·AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入

无人商店的应用落地需要实现精准识别客户身份 、 商品标签、智能计算、支付等全流程智能购物 ，同时需 要基于大量的销售数据、行为轨迹、消费习惯等大数据 挖掘与深度学习分析。智算中心强大的算力支持和人工 智能技术应用是无人商店未来持续拓展的必要基础支撑 建设意义和应用需求 二、驱动产业 AI 化转型升级 医疗影像 医疗影像智能诊断应用需要基于大量的数据进行 知识挖掘和深度学习训练 ，获取具有实际医疗应用价 值的模型 智能计算中心经济社会效益分析 降低 Al 应用成 本 提高算力效率 智 算中 心 智能计算中心经济社会效益分析 • 算法创新、数据和可以用于训练的算力被认为是推动人工智能发展的三个关键要素 • 未来随着智算中心大规模投入使用 ，以 AI 算力、数据为基础、以 AI 模型生成和多场景应用的 AI 技 术生态链将逐渐形成 实现从模型开发、训练、部署、测试、发布的“流水式生产”与一站式交付，加速算力 政府作为现代政府治理主体，能够在智算中心强大算力支撑下开展精细化、智能化政 府治理，智算中心将在智慧交通、应急管理、防洪减灾、环境保护、地理测绘等场景中有 着极大应用空间 智算中心作为未来 AI 算力生产供应中心，其算力能够充分满足未来政府治理和公共服 务数据训练要求 • 智算中心作为“新基建”数字基础设施的主力军 ，其所承载的 AI 算力将是驱动政府治理智能化发展的 核心动力 • 丰富的应用场景为智算中心提供了大量

P1 面向数字孪生流域建设的洪涝模拟解决方案 汇报提纲 一、 建设背景与新的要求 二、 洪涝模拟方面技术成 果 三、 数字孪生流域建设成 果 四、 未来展望 P2 01 建设背景与新的要求 P33 洪涝灾害一直是我国的心腹之患 据 2000 多年的历史资料统计 ，我国平均每两年发生 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 情时间序列特征数据； ，发挥技术与经验优势 ，持续提 升 东盟国家大坝安全保障能力水平 ，李国英部长对数字孪生建设阶段成果给予了充分肯定。 数字孪生流域建设成果 李部长视察大坝与指导工作 系统平台 对接资料 P39 04 未来展望 P40 现代数据和计算机技术等为洪水预报的发展创造了有利条件； 面向复杂气候条件与水系条件下洪涝模拟 ， 需要满足 “精准性”与 “时效性”的高要求； 以产汇流理论研究为基础、 智能算法为动力

施工图智能生成等具有代表性的 AI 设计软件，已开始 应用于设计的各个阶段，如通过 TransBIM 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 2.2、现状：AI+设计现状应用如何 ..................................................................... - 8 - 2.3、未来：AI+设计龙头优势显现，设计行业痛点解决可期 ....................... - 13 - 3、投资建议及标的推荐 .............................. 景下，预计未来地产 投资难有大的增长。2022 年以来稳增长政策持续落地，基建投资迎来了阶段性加 速，基建相关设计单位持续受益，但中长期来看，我国基建投资占 GDP 比例过高， 在中央严控地方政府债务的大背景下，基建投资的需求弹性将逐渐衰减。参照美 国和日本经验，随着我国经济增速由高速增长转入中低速增长，基建投资大概率 向 GDP 增速回归。综合上述分析，预计建筑设计行业未来需求增长空间有限。

5亿；中国铁路提供了确 诊病例密接者查询服务。这些服务为 社会防疫防控提供了有力支持。 腾讯、阿里、浪潮提供的健康 码在山东、北京、广东等省市快速上 线，覆盖了绝大部分出行人口。可以 预想，健康码必将成为未来传染病防 控的必备手段。 最后是在工业生产方面。2019 年中国工业机器人装机量占全球的 36%，用于建设数字化车间和智能工 厂，成为全球最大的智能制造市场， 预计2020年中国智能制造市场规模将 算和智慧计算。每种计算都有相应的计算力中心去支撑。 科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政 府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中 心。当前，人工智能计算需求正呈指数级增长，未来将 占据80%以上的计算需求，承载这种需求的就是AI算力中 心，即智算中心。 智算中心成为新基建的三个基本条件 工业时代的电力生产需要电厂，计算力也需要强大 的生产供给中心，它就是智算中心。智算中心融合多元算 识别精度达98%，在中国铁路的5个 站点实现了高清货检和客运站智能管 理，大大促进了铁路的智慧转型。 新基建带来了巨大的发展机遇， 抓住机会就会发展壮大，丧失机会就 可能被淘汰出局。智算中心作为未来 的动力源，将是我们赢得未来的关 键。 （据在4月9日2020年浪潮云数据中心合作 伙伴大会上的演讲整理。标题及小标题为 编者拟）

二、构建统一数据标识、语义互通与联邦目录标 准，打破跨域跨业交互壁垒； 三、完善开发工具链、动态利益分配等技术支 撑，降低协作门槛激发共享价值。 三措并举构建安全高效的数据流通生态，驱动数 实深度融合。 未来三到五年，数场需在以下四方面实现突破： 一、技术深化与标准化建设。通过统一数据标 识、接口规范和安全协议，数场将与可信数据空 间、区块链等技术深度融合；强化联邦学习与同 态加密等隐私保护计算技术的结合，提升数据脱 给方与需求方的利益，优化数据处理效率，推动规 模化应用和“全国一张网”建设。 三、探索数据合规流通与标准化。通过技术手段，解 决数据流通过程中的数据确权、收益分配等问题，探 索数据高效流通过程中安全可信的解决方案。 未来三到五年数据元件需突破两大方向： 技术端深化隐私计算（融合联邦学习/同态加密防 逆向攻击）与统一跨行业接口协议，提升安全性 和兼容性； 场景端探索跨境流通（粤港澳试点+区块链合规交易） 及 性可能被用于洗钱、非法交易，需结合KYC/AML机制。四是存储压力。全节点需存储完整账本，存储成本高。 区块链的核心价值在于通过技术手段重构信任机制，但其技术选型需权衡去中心化、安全性、效率的“不可能三角”。 未来三到五年，区块链将向四个方向发展：一是绿色区块链。低能耗共识或碳抵消方案将成为区块链的主流方向；二是与隐 私计算融合。结合联邦学习、安全多方计算（MPC）实现数据可用不可见；三是合规化。通过监管科技平衡创新与风险，如

中石化销售有限公司 13 3.2 中国南方电网 14 3.3 中国华电集团 16 3.4 深圳燃气 17 3.5 中石油武汉昆仑燃气 19 4. 央国企数字化未来趋势展望 22 1. 概述 1.1 央国企数字化现状 央国企是国民经济的重要支柱，其数字化转型成功与否， 攸关我国经济的长远健康发展。在全球数字化的浪潮下，我国 ②客服处理问题更便捷 ③客服报表统计更全面 图 5：统计报表 4. 央国企数字化未来趋势展望 我国央国企数字化转型的趋势，将是以业务流程和核心数 据为主线，以构建数字生态为基础，以创新应用为重点，在数 字技术的支撑下，推进价值链管理和产业链管理。 在数字化转型中，企业的战略层面也要发生变化，未来央 国企的战略会更加聚焦在数字化领域的发展和突破。首先，央 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

美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 具备单体算力大、科研实验室居多 国内：近两年已有 30+ 城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研 520 亿美元 创新与技术局 290 亿美元 关键技术研发 169 亿美元 应对 AI 的机遇和挑战，争取主动权 数字领域 人工智能领域 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% ， 中长期＜ 5% ， 助力电网调 度优化， 降低运营成本 。 国产 化 国产硬件和开 发平台。 输入特征：历史负荷数据（ 1440 维 时序） + 气象数据（温度 / 湿度等 20 维） + 电网拓扑特征（邻接矩 阵） 。 输出结果：未来 15 分钟 - 7 天负荷 预测值 ，分时段精度要求： 短期 < 3% ， 中期＜ 5% 。 国产化适配：数据预处理组件采用 飞桨 PaddlePaddle

总的来说，大数据是"工业时代的价值思维"的批判，也是对范互联网时代 “创新式资产变革”的回应。作为信息时代核心的价值载体，大数据必然具有朝 向价值本体转化的趋势，而它的“资产化”，或者未来更进一步的“资本化”蜕变， 将为未来完全信息化、泛互联网化的商业模式打下基础。 5.2 大数据时代的数据资产管理 伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套 上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身 金融市场是现代金融体系的重要组成部分，由于其具有融资、调节、避险 和信号的功能，对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之 相类似，推动数据交易市场的建设，必然能加速数据资产化的进程。大胆预测 一下，未来数据市场有可能会出现数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生 品交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。 第 56 页

三 XTROTEC 中 科 逆 熵 AiC○ 运营历程 CHN 智算南京 · 焕新未来 南 京 智 能 计 算 中 心 合 作 首 批 企 业 签 约 仪 式 “ 逐梦杯”中国青年芯片科技创新大赛 7 月 16 日，南京智能计算中心正式启 动 国家信息中心领导，参观智算中心