业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信 对外依赖。 2、场景驱动：聚焦供应链追溯（汽车）、 多语言保护（语言）、文化遗产数字化（文 化）等刚需场景。 3、标准引领：推动IDS架构、ESAP（金 融）等成为国际标准，主导数据空间规则制 定权。 4、经济赋能：预计至2027年降低语言服务 成本25亿欧元/年，创造超5万岗位，加速产 业数字化转型。 5、全球协作：通过DSBA联盟、日荷数据互 通等案例，构建跨区域可信数据流通网络。 际认可，加速全球工业数据可 信共享。 2022年5月3日，欧盟委员会宣布启动欧洲健康数据空间（EHDS）建设，并发布了《关于欧洲健康数据空间条例》提 案，提供法律保障。EHDS将通过构建一个由规则、共同的标准和实践、基础设施和治理框架构成的医疗生态系统，促进医 疗数据的初次利用（医护机构间的数据交换，使患者在不同欧盟成员国获得便利的医疗服务）和二次利用（用于促进研究、 创新、政策监管等活

岛问题 严重。 （5） 数字化投资规模大，效率低 在企业内部建设信息化系统时，通常会存在需求复杂、投 资规模大、管理周期长等问题。部分企业数字化转型缺少顶层 设计，转型路径不清晰，制度和规则不健全，难以保障数字化 转型工作顺利开展。 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 （3） 解决方案：呼叫中心、在线客服、工单管理、 统计报表 ①用户进线自动分配 大量用户拨打热线电话时，系统通过提前在后台配置好路 由及IVR导航语音， 可保证不同客户按照自定义的路由规则自 动分配到对应客服队列。 ②用户信息批量导入和维护 针对已有客户信息，可通过系统提供的Excel表格模板批 量导入客户信息并对不同客户进行针对性的信息完善和后续 维护工作。 ③线路并发全覆盖

Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的 ChatGPT 就属于“机器学习”和“自 调休班与节假日等几种。这么庞大的组织与复杂的规则，要做到考 勤排班精细化管理，可谓是困难重重。要做到每名员工合理科学排班， 每个周期薪资补贴计算准确，工时数据实时传递，演职人员时间地 点动态调整安排等等，这只有 AI 的帮助才可能真正实现管理自由。 Disney 引入的 AI 考勤排班系统，可以根据工时特点、员工类型 与员工时间设定不同类型员工的排班规则，系统就可以自动准确地 安排演职人员的