20 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新 评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI 的加持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪 酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业 团队一起引入企业内部的 AIGC 生产力工具， 并营造人机协作的组织氛围，提供必要的培训支持，让人机协作和谐地发生。甚至，未来人力资 源管理的对象不仅仅是人，还有可能包括“数字人”。那，它们的价值如何评估、如何让它们对 工作成果负责，它们的绩效又该如何考核？这些听起来遥远，但经验告诉我们技术的进步是惊人的， 至少这些是值得我们人力资源管理者持续关注和思考的。 因为，就像在企业数字化转型的过程中，HR 到 前所未有的高度。 易路旗下薪智平台，作为 HRSaaS 领域率先应用 AI 技术赋能业务的品牌，通过运用 AI 算法 知识图谱技术整合海量数据，为企业实现全面薪酬管理，例如：职位梳理、职级评估、市场薪酬 趋势分析、薪酬方案自动化乃至赋能人才奖酬和激励制度管理，等等。作为人力资源管理中的重 要存在，基于 AI 技术赋能的全面薪酬管理将进一步释放 HR 人力，提升效率与准确性，为实现更

析，并提 出合理的解决办法；负责项目任务的分析、工单拆分与下发，负责服务厂商服务的定期考核 专家顾问组：由多名资深技术专家组成，主要负责对数据中心的规划设计，对用户提供安全评估、性能评估、稳定性评估、可靠性评 估、可用性评估，隐患预警报告；高级技术培训 技术资源部：由几十名资深专业技术人员组成，负责项目的规划；项目工程的实施；日常运营维护的远程、现场支持服务；用户故障 的诊断排查； 服务支持手段 对机房进行物理安全巡检，确保门禁系统、监控摄像头等设备的正常运行和覆盖范围。 灾难恢复计划： • 协助制定更新机房的灾难恢复计划，包括备份恢复、紧急停机和数据中心数据升级等情况 • 定期进行灾难恢复演练，评估计划的有效性和可行性，并及时修正和改进。 故障分级及处理方案 故障级别 定义 处理方案 响应时间 一级故障 指设备在运行中出现系 统瘫痪或服务中断，导致设 备的基本功能不能实现或全 面退化 用设备的准备和配置、网络 切换计划等。 快速切换：一旦发生硬件故 障，根据应急切换方案，迅 速启动备用设备，实施网络 切换或设备替换，以确保服 务的连续性和可用性。 故障恢复：在故障处理完成 后，评估故障设备的修复时 间和方案，进行必要的修复 工作，并恢复正常运行。 故障应急切换： 数据中心节能专篇 03. 机房 PUE 的目标 序号 项目名称 实施手段 年均 PUE 数值 1 百度云计算（阳泉）中心

Apollo和Palantir X等。其中，Palantir Gotham能够集成、管理、保护和分析来源广泛、类型异构的大数据，帮 助客户有效地向数据提问并给出客户可理解的答案。主要用于国防安全领域、反恐和情报分析，广泛评估美国情报界 （USIC）和地震等领域。Palantir Foundry面向商业客户，提供数据整合、分析和AI解决方案，提供一个集成数据操作系 统，帮助企业优化运营，提高了企业运营效率和决策能力。Palantir 设施联盟（EDIC）是语言数据空间的技术支持机构，协助CELT部署多模态语言数据收集和模型基础设施。语言数据空间的 建设机构有多家，如德国人工智能研究中心（DFKI），其同时担任项目协调员。法国评估和语言资源分配机构（ELDA）， 雅典娜信息、通信和知识技术研究与创新中心（ILSP），以及语言技术公司SIA Tilde等。语言数据空间的集成机构也有多 家，包括数据空间支持中心（DSSC）、AI 信息层分别规定了数据空间组件间的动态交互过程和共 享协议信息；系统层涉及支持数据可信交换的核心技术设施。安全原则包括基于现有标准实践的一般性原则，并支持安全级 别的可扩展性；认证原则基于标准进行评估和审查；治理原则涵盖数据生态系统的协同治理和数据治理。 （1）数据连接器 IDS架构创新提出“数据连接器”技术，并以其作为标准通信接口，从技术上支撑实现数据空间与分布式数据之间的安全 交换，并

以上 P20 误差实时校正： 物联网感知与反馈的模型评估与实时校正技 术 多模式降水预报结果评估与融合：多元回归分析、贝叶斯 模型加权平均。 水文 - 水动力耦合模型适应性评估：综合多维精度评定指 标（均方根误差、效率系数、相关系数等）动态打分 ，诱 导有序二项式系数多模型集合方法。 技术成果： 提高模拟精 度 多模型评估与集合 水文 - 水动力模型自适应校正 卡尔曼滤波数据同化 f(x) cj(x) F(x) OFF1 OFF1 f(x) cj(x) OFF1 f(x) cj(x) F(x) 个体约束处理方法 1 遗传操作 2 个体评估 3 适应度分配 & 4 个体选择 BRM PAR2 f(x) cj(x) F(x) OFF2 OFF2 f(x) cj(x) OFF2 f(x) cj(x)

• 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算： • 多节点并行计算梯度 • 参数服务器架构更新模型参数 • 节点间同步最新参数 • 验证评估： • 定期计算预测误差 • 反馈调优信号指导模型优化 3. 模型压缩 • 将 FP32 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 模 型 加 载 向 量 读 取 向量库 训练集数据 索引数据 业务数据 向量库 模型训练 原始数据 + 训练 + 调优 + 评估 - 》模 型 三方收集、 、边缘汇聚… 网络爬取 数据获取 原始数据 推理应用 输入数据 + 模型 ->Vector-> 应用 边缘存储 数据预处理 原始数据 RNN 用 于图 像或时间序列数据分析； ② 使用预处理后的数据进行模型训 练，调整模型参数以优化性能， 利用 GPU 加速，提高训练效率； ③ 对训练好的模型进行评估，如使 用准确率、召回率等指标衡量模 型性能。将训练好的模型保存到 模型仓库中，供后续推理使用。 推理服务部署： ① 优化算法（如 Adam 、 Adagrad

将提交给安全管理与 综合审计平台，成为风险分析的重要数据来源。 漏洞扫描系统是基于网络的脆弱性分析、评估和综合管理系统，漏洞扫描 系统能够快速发现网络资产，准确识别资产属性、全面扫描安全漏洞，清晰定 性安全风险，给出修复建议和预防措施，并对风险控制策略进行有效审核，从 而在弱点全面评估的基础上实现安全自主掌控。 5.2.2. 安全管理平台 安全管理平台系统是一个面向全网 IT 资源的集中安全管理平台。通过对网 资源的集中安全管理平台。通过对网 络中各类 IT 资源的安全域划分，以及海量异构网络与安全事件的采集、处理和 分析，面向业务信息系统建立一套可度量的风险模型，使得各级管理员能够实 现全网的资产运行监控、事件分析与审计、风险评估与度量、预警与响应、态 势分析，并借助标准化的流程管理实现持续的安全运营。 系统的主要功能包括： （1）网络运行监控 系统能够对全网的各类网络设备、安全设备、主机、数据库、应用系统等 实时 信息的一致性。针对 所有安全事件，系统能够通过事件关联分析引擎进行多种事件关联分析，包括 规则关联、漏洞管理、统计关联，等等。 （3）脆弱性管理 系统支持将各类第三方漏洞扫描、应用扫描和人工评估的漏洞信息整合到 一起，形成基于资产和业务的漏洞信息库，并计算资产和业务的脆弱性。系统 能够对新发现的漏洞信息进行预警通告。 （4）响应管理 系统具备完善的响应管理功能，能够根据用户设定的各种触发条件，通过

能耗分析管理系统带来 的价值 远程抄表 用电警告 节能评估 决策依据 通过远程自动抄表，解决了传统手工抄表方式中数 据时效性，准确性及后期数据操作性问题。 用电异常报警，分析设备是否故障或存在供电用电 异常的问题。 通过分析基站设备耗电量，可得到哪些设备效率高、 更省电，为设备采购提供重要参考依据。 对节能措施进行评估，为后期大规模推广和应用提 供决策。 能耗管理  智慧路灯概述 利用大数据技术，对相关数据进行采集、整 合、处理、加工，为火灾预防、研判分析、 移动执法、辅助决策等提供服务，充分发挥 数据潜在价值。 提供有效的预测手段，掌握消防的主动权  对园区的消防安全水平进行更加科学合理 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。

集群上。该部分非本期重点建设内容，二期会有 更多规划和使用。 3.4.2 数据质量设计 3.4.2.1 数据质量要求 大数据中心数据的质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四 个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质 量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。 第 23 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 1、完整性 完整性指的是数据信息 完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个 数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能 借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量最为基础的一项评估标准。 2、一致性 一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。 数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。规范 指的是，一项数据存在它特定的格式，例如 IP 地址一定是由 4 个 虚拟主机，主要防护的环节包括身份鉴别、访问控制、安全审计、剩余信息保 护、入侵防范、恶意代码防范、资源控制等 7 个方面。具体安全防护设计如下 表所列。 防护环节 主要措施 身份鉴别 选型进行了安全评估的操作系统、数据库、云存储、主机、网 络设备等具有处理器能力的主机平台；操作系统及数据库系统 启用用户鉴别和标识别，通过系统的用户安全组策略对口令有 复杂度的要求并定期更新；操作系统启用失败处理功能，非法

筑方案设计、建筑施工安装等，是一个庞大复杂的工作 系统。随着计算机技术的发展，AI人工智能技术也开始快速发展起来。而将 AI人工智能应用到建筑设计工作中，可以 辅助设计师更好地进行方案设计和方案评估，进而优化建筑功能，打造智慧建筑。基于此，文章阐述了 AI人工智能的 概念及应用优势，之后分析了其在建筑设计工作中的具体应用，并提出了几点优化措施，希望可以为相关人员提供参 考，推进建筑行业的良性发展。

通过整合各方业务系统数据，更好的服务厂区管理，提高管理和生产效率 基于视频画面的实景指挥调度，直观展示各类应急资源，提高应急指挥效率 对各类安全生产预案进行数字化管理，形成应急指挥调度方案并实时指挥调度 针对安全生产应急演练和事后评估，完善预案，形成指挥调度指导方案 01 视频实景 02 预案联动 04 数据融合 应急指挥 解决思路 03 实景指挥 ● 实景调度