Google Cloud的开源协作数据流通平台 Google Cloud是Google推出的云计算服务，服务涵盖计算、存储、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 只是模型参数而非原始数据。 （4）数据自主控制 Google Cloud通过分布式云等数据自主权控制功能，为用户提供对数据和工作负载的数据自主权控制。用户可以根据 自己的需求，选择在公共云或分布式云中部署应用，确保数据自主权的实现。 （5）赋能 Catena-X汽车空间 Google Cloud积极参与了欧盟Catena-X汽车数据生态系统建设。通过连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Catena-X汽车空间 1、赋能欧洲数据空间 2、参与连接器组件开发 3、提供多源数据共享服务 1、基于OPC UA的数据标准化建模 2、AAS实现产品语义表达 3、EDC保障数据安全流通 分布式部署模式，通过在AWS云基础设施上构建数据空间技术及服务能力，在提供数据空间的数据连接和存储服务的同时， 还可以将数据与分析、ML和商业智能等服务相集成，同时支持数据安全性,帮助用户打破数据孤岛，充分释放数据价值。

智能客服机器人可以帮 助业务人员分担大量重 复性的客服咨询问题 解放双手，通过面部识 别技术完成打卡动作 通过闸机即考勤，使员 工无感打卡与考勤 业务定义 数据获取 数据准备 特征工程 模型训练 模型评估 模型部署 性能监控 01 02 03 04 05 06 07 08 收益与价值 准备与加工 算法与模型 迭代与完善 图 6 算法模型框架——八步法 图 7 AI 应用场景图 81 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 根据员工诉求与企业需求，X 公司认为大语言模型的应用基础包括可内部部署与内容可控两个方 面： ● 可内部部署 X 公司在企业微信的工作台中嵌入了使用大语言模型的入口，可以帮助员工生成公告、海报、推 文等文字图片内容。目前处于测试阶段，还未大面积铺开供全体员工使用。如果想要全体员工都 能享受到大语言模型所带来的便利，企业需要将其部署于企业数字化系统内，以一站式服务的形 式为员工提供服务。