AI 应用案例集 前言 5 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而 深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行 彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和 管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的， “将人性与科技融合”的“数字化人力资本管理”阶段的到来。 的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学； ● 斯坦福大学的学者认为，AI 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“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计 算机视觉”。 上述

数据。随着大规模语料样本数据的不断积 累 ，需要更好利用智算中心具备的大数据挖掘技术、深度学习算法 ，构建更加高级的语音模型， 为客户提供流式计算、在线计算、大规模离线计算等多种形式的服务 识 别 检 测 高性能识别检测平台往往需要支持处理 10 万 + 的物体识别能力 ，具备分钟级别的模型 生成响应速度 ，具备模型持续优化升级的能力 ，需要支持诸如深度分离卷积、残差密集 网络（ RDN ）和隐式三维朝向学习等最新机器学习算法 ）和隐式三维朝向学习等最新机器学习算法 ，同时支持各类算法的灵活配置以 满足不同实际应用场景的需求 机器人 机器人产业的发展迫切需要智能计算中心平台提 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，快速推动新产品的研发、测试和应 用 AI 芯 片 在为各类用户主体提供多元化 AI 算力服务的同时， AI 芯片产业的快速发展必将带动智能计算中心的建设部 署 建设意义和应用需求 一、加速 AI 产业化创新发展 智 能 客 服 智能客服实际上是集合人工智能学、计算机科学、 语言学等多门学科的综合应用 ，需要让机器主动去认知

 大数据方案解读  产品运行效果展示 企业内部的各种应用系统相互独立，企业应用系统没有统一的入口，一名 员工拥有多个账户 个人业务相关信息缺乏集中展现的地方，员工需要不断在各种系统之间频 繁切换 企业中的基础数据和主要数据有在不同的系统中都是重复，混乱的，没有 统一的入口 企业无法快速，准确的获取下属企业的信息，并对下属企业进行有效管理 信息化建设障碍  创建流程、变更流程的记录  扩展信息的完善管理机制  企业规范的合法化  为IT部门进行整合提供技术基础 大数据管理的实质 大数据 基本档案 可根据需要挂接审 批流程的 可供多个异构系统 共享的 可通过封装服务访 问的 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读  产品运行效果展示 管理对象的定义方式  基于各信息系统信息处理的需要，以减少对 信息的重复采集、加工和存储为目的，进行 管理对象的选择。  最直接特征：  需要在多个系统中出现  管理者与使用者分离  常见需要大数据管理的对象有  组织机构、人员、用户  客商、物料（货品）  项目等关联型业务数据  其它用户所需要管理的核心数据 编码体系  常用编码形式

至是非 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后， 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目录体系主要由数据资源目录服务系统组成，同时还具备软硬件、网 络的支撑环境，以及标准与管理规范建设和安全保障。 财政数据资源目录的概念更类似于图书馆中使用的分类目录概念。以核心元数 据为主要描述方式，按照信息资源分类体系或其他方式对财政信息资源核心元 数据有序排列。通过目录能够准确地了解和掌握信息资源的基本概况，发现和 定位所需要的财政信息资源。 而数据资源目录交换体系则是提供了一个通道把相关联的上下级财政信息资源 有机结合起来，是信息资源通过网络系统从一个物理位置到另一个物理位置的 过程。交换方式较为宽泛，邮件传输、文件传输、消息传输等方式都能实现资 恢复，入库与出库；对目录服务器的运行进行监控；根据查询日志，统计访问 系统的次数，统计分析不同信息资源的查询次数等。 维护包括目录结构树和目录条目信息的维护。当资源的分类体系发生变化 时，目录服务系统要调整目录结构。当资源条目信息需要修改、删除、添加和 更新时，目录服务系统支持管理员实现这些操作。除了对目录结构和内容的维 护以外，目录系统还应该提供辅助的系统功能，主要包括： 1) 日志分析 根据元数据查询日志，统计访问资源目录的次数，统计不同信息资源元数

不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 为什么需要用人脸识别智慧化社区出入口和实名制访 客管理系统、黑名单布控系统？  通过人的脸部特征，准确、快速的辨识每一个人员，由此获得进 出社区的所有人员的身份信息；  采用人脸识别方式，比传统的刷卡、指纹模式有非常明显的优势， 如：不会出现卡丢失（忘带卡）、无法作假出入数据、无需触摸 机器等等；  人脸识别简单易用，适用范围广，无论是在出入口、或是走道、 或是车库内，甚至如储物柜、快递箱等集成，均有相应的配套产 品。  社区车辆自动出入，安保人员只需要对访客的车辆进行管理，节 省人力物力。 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 应用方案介绍 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、 黑名单布控和访客登记管理系统 接口 实时查看监控、特殊情况短信通知、 LED 大屏 幕实时显示 访客来访实名登记 提供完善数据分析 实名制出入数据汇总出按周期的人 数等，管理人员无须人工查验，通 过电脑把记录进行分析，自动生成 需要的名单。 人脸识别门禁管理、考勤 黑名单布控、 访客管理 生物识别技术 •通过采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸 进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸

资产的价值越高，面 临的威胁越大，那么它的安全保护等级也就越高。 （3）深度防御原则 根据网络应用访问的顺序，逐层进行防御，保护核心应用的安全。安全域 的主要对象是网络，但是围绕安全域的防护需要考虑在各个层次上立体防守， 包括在物理链路、网络、主机系统、应用等层次；同时，在部署安全域防护体 系的时候，要综合运用身份鉴别、访问控制、检测审计、链路冗余、内容检测 等各种安全功能实现协防。 针对业务系统可能跨越多个安全域的情况，对该业务系统的安全防护必须 要使该系统在全局上达到要求的安全等级，即实现安全的最大化防护，同时满 足多个安全域的保护策略。 （7）可扩展性原则 当有新的业务系统需要接入业务支撑网时，按照等级保护、对端可信度等 原则将其分别划分至不同安全等级域的各个子域。 4.1.2. 安全域划分设计 根据 XX 数据中心的情况，把网络分为三个安全域：应用安全域，数据库安 等常见虚假源 IP 地址攻击事件约占 70%，对其溯源和处臵 难度较大。 DDoS 攻击最让人头疼的是攻击和防御的不对等性。现在的 DDoS 攻击技术 门槛越来越低，非常容易发起，但检测和防御则需要强大的技术支撑。由于黑 客地下产业链的发展，各种攻击工具在网上随处可见，甚至公然打包售卖。即 使是对于初级网络水平的人来说，使用这些攻击也是很简单的事情。而对于有 经验的黑客来说，使用这些工具

当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 型的目标，需要企业进一步认清形势，把握机遇，探索建立符合 自身实际情况的数字化转型之路。 （3） 燃气 燃气行业作为一个传统行业，在发展的过程中也经历了很 多个阶段，从最初的人工管理到如今的数字化转型，随着互联 ，随着互联 网技术、云计算和物联网的发展，燃 气行业开始面临着新挑战。所以从某种程度上来说，数字化转 型已经成为了整个燃气行业发展的一个必然选择。 燃气行业在数字化转型中主要需要考虑两个方面：一是基础 设施的建设要和行业需求相适应；二是燃气企业内部外部要建立 起与数字经济相适应的组织模式、运营机制及服务模式。 1.4 能源央国企数字化痛点分析 近年来，在国务院国资委的指导下，央企加快了数字化转 别创建调度计 划，智能派单引擎实时计算匹配路由，按照服务要求快速匹配合 适的工程师。 （3） 提供服务预测和服务资源优化配置，追踪资产位置、维修历史与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查看工程师移动轨迹和服务位置，准确掌握工程师上门服务时 间。实时了解工程师的服务进度，当SLA未达标时自动触发预警和 超时提醒。 2.8 SSC解决方案

百名工人回到工作岗位，更何况是在严格管控的疫情期 间。 看得见的是各种智慧服务，看不见的是新型的基础设 施。支撑智慧化转型的正是以云计算、大数据、人工智能 为核心的智慧计算。 智慧时代需要新型基础设施 疫情期间，腾讯和阿里每天都在扩充云计算资源，用 于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每 天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据，通过数据定 向、分析等途径助力流行病学调查。而浪潮的智能工厂里 具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。 伴随生产力的升级，社会基础设施也在产生变化。农 业时代的基础设施比较简单，就是水利、交通等；工业时 代，则是我们熟悉的“铁公机”、电网等；那么，智慧时 代必将需要新型的基础设施。 我们可以和电力基础设施做个类比。电力基础设施提 智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源 CIIT FORUM 工信论坛 46 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY 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 力，以开源架构计算系统为平台，以数据为生产资料，以 强大计算力驱动人工智能，为社会生产和生活提供源源不 断的智慧服务。 智算中心已成为经济新动能，社会新基建。

培训的时间、人数、地点等具体内容由客户方和我司商定。 4. 客户方为培训人员提供设备、场地、资料等培训条件。 培训 根据我司经验，机房工程涉及到大量的软件操作和设置， 例如 DCIM 系统，电能管理系统均需要详细讲解和培训， 这是系统是否能顺利投入使用，稳定运行的关键因素之一。 缠绕式标签 01 旗形标签 02 机柜正面 03 机柜后面 04 施工细节 线缆隐藏 01 预留空间散热 2. 立即报告给项目总监与数据中心领导，告知领导故障原因； 3. 运维工程师在排查出故障后，如能够立即解决，则立刻解决故障，如需要设 备厂商的技术人员到现场，应立即拨打技术厂商的技术工程师联系电话，请 求立即到现场进行故障排除； 4. 如果因硬件设备出现故障而无法修复，需要更换时，应报数据中心领导，同 时立即办理硬件更换事宜； 5. 在故障排除后，运维工程师对故障原因及解决办法进行详细说明，填写“运维 当得知系统出现故障时，首先在最短的时间赶到故障现场查看故障点状态， 并分析故障原因； 2. 立即报告给项目总监，项目总监应通过电话或当面把故障报告数据中心领导； 3. 运维经理在排查出故障后，如能够立即解决，则立刻解决故障，如需要设备 厂商的技术人员到现场，应立即拨打技术厂商的技术工程师联系电话，请求 立即到现场进行故障排除； 4. 在故障排除后，运维工程师应对故障原因及解决办法进行详细说明，填写“运 维服务单”。 30

进行调整，保证数 第 10 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 据中心稳定、健康的运行。 （5）基础支撑服务不仅提供统一认证服务、大数据离线分析处理功能，同 时提供应用系统建设需要的基础服务，如报表服务、消息服务等。 3、应用层 一中心四平台所有应用全部通过统一认证门户进行登录和管理。 业务系统包括：城市管理平台、电子政务平台、经济运行平台、民生服务 平台。 2.3 聚和整合，同时可以将数据提供给上层业务系统以及委办局使用。 大数据中心在数据整合的同时提供基础数据的可视化展示，包括数据的查 询，人口法人数据的统计报表；将人口、法人数据结合 GIS 地图进行展现；对 于数据应用无法满足需要的情况，提供自定义展示等功能。 基础信息库应用可以实现对人口和法人的全生命周期管理和展示。基础数 第 15 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 据和扩展数据的融合初步组成 XX 大数据中心，后期面向公众、企业、政府提供 全方位的信息服务，共建共享，从而缩小政府和民间的数字鸿沟，降低企业的 信息化采集成本，增强政府的社会管理和服务能力。下面分层介绍系统整体架 构： 1、基础设施层 一中心四平台需要基础设施主要由 XX 市现有机房提供，包括物理服务、虚 拟机和存储设备，以及整体网络布设、机房安全等。 2、数据采集 （1）数据交换方式 大数据中心数据采集主要是通过交换平台和舆情数据采集服务两种方式来