基于 Paas 平台多语言开发 微系统与微系统 基于 API 调用 全局集成 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 单体构架 微服务架构 创建方式 企业级，自顶向下开 展实施 团队级，自底向上开展实施，允许 采用不同技术堆栈 部署方式 整体部署，紧耦合 独立部署，微服务松耦合，服务之 间可以独立的部署 扩展方式 基于整个系统扩展， 资源利用率低 基于独立服务按需扩展，资源利用 管理 诊断 模型 模型 身份 验证 用户 登录 位置 服务 黑 白 名 单 日 志 API 网关 协 身 议 份 适 认 配 证 计 流 限 流 路 由 访问认证中心 服务注册管理中心 API 微服务 1 datastore API 微服务 2 datastore API • 工作流接口 • 数据统计服务接口 • 日志接口 • 订阅 / 消息队列 / 分发接口 • 负载平衡和迁移调度 • 存储 / 计算接口 • 状态 / 性能自诊断接口 可视化组件开发包 • 报表可视化组件 • 图表可视化组件 • 移动端可视化组件 标准化开放接口 信息访问 API 认证工程师 认证工程师 工业操作系统 平台 +APPs

藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 “灾难性遗忘”问题 基于 Transformer 架构的语言模型 • 优点： 长距离依赖处理能力强：自注意力机制能捕捉任 意距离的依赖关系。 并行计算能力强： Transformer 架构支持并行计 算， 训练速度更快。 • 缺点：资源消耗大 上下文学习、指令微调、 扩展规律 BERT、 GPT） 大语言模型 （ LLM ） 注意力 Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能 “关注 ”其他单词 ，包括自己 在内 ， 以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重 ，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制 ，将相同的输入映射到 不同的空间中进行上下文理解 ，使得模型获得了对输入序列有更细致透视 高探索自由度 = 推理能力自我觉醒 （更长的思维链、 更深层次的 推理路径） 低可控：生成文本可 读性差、语言混乱 拒绝采样： 筛选高质量样本 20 万条 通用数据 在探索自 由度、学 习效率、 行为可控 性 找到动 态平衡 第一阶段训练：增强推理能力，生成高质量推理数据 推理导向强化学习 （准确率奖励 + 可读性奖励） 第二阶段训练：增强通用能力，避免灾难性遗忘

的全面更新。我们的目标不仅仅是将传统制造业转 变为智能制造，更重要的是从人力资源出发，通过打破数据孤岛，整合信息流，帮助企业在数字化时代中找到 新的增长点，从而共同迈向数字化、智能化的未来。 自改革开放以来，中国制造业在人口红利的推动下迅速崛起，时代的机遇让企业在追求扩张与增长的过程中充满信心。这一 时期，制造业的发展重点在追求规模化和占领市场上。 然而，随着地缘政治、经济增速以及产业结 能极大提升招聘效率。入职后，通过线上培训，企业也能够更快更好地促进员工的成长。 另一方面，通过将员工在企业内的各项数据打通，进行整合、分析之后，能有效评估其能力、潜力、敬业度等，为其制定合 适的培训计划，并为升迁、调动提供更多数据支撑，做到更精准的人岗匹配，提高人才利用率，最终提升制造企业的人效。 无论是管理工人的排班、降低日常管理成本，提高人才利用率，其中的核心都在于数据，能否掌握并科学应用数据，也是数 量发展和产业升级。 而人才是企业创新的基石。在制造业从传统向智能转型的过程中， 由于生产过程和服务模式的转变，企业所需要的人才，以及人才管 理的方式也在发生变化。转型的挑战，不只来自于业务本身，还来 自于人。 用HR系统就选懂业务的i人事 �� �� �� 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� 如果十年前，你问企业信息化负责人工作中遇到的最大挑 战是什么，很多人的回答会是“说服老板”；但今天，当

系统落地与实施案例分享 5 MMC 在组织领域的专家与团队 目录 这 是 一 个 混 乱 的 时 代 ， 混 乱 不 可 怕 ， 可 怕 的 是 按 照 昨 天 的 逻 辑 做 今 天 事 情 数 字 化 、 自 动 化 、 人 工 智 能 正 在 加 速 工 作 性 质 的 变 化 ； 同 时 人 才 特 性 也 正 在 不 断 进 化 未来的工作 未来的人才 自动化、机器人 全球化 3D 打 印 员工 人才队伍 业 务领 导 业务战略 组织能力 领导力和文化 人才管理 员工价值主张 / 整体激 励 敬业度和赋能 职业愿景 工作和生活需求 储蓄和退休养老 我们如何吸引和留住适 应未来的人才队伍？ 我们如何在商业上应对 未知的未来？ 当今社会中，如何定 义职业上的成功？ 在 组 织 、 人 力 、 个 人 三 个 层 面 实 现 蓬 勃 发 展 蓬勃发展的团队 管理层：只设定业务方向和宏大目标，不会提详细的行动要求 中层管理：在不同前端团队相互协调，保持内部的战略协同 设计师 （选款 / 打 样） 页面制作专 员 货品管理员 产品小组内部“权责 利”对等，权利被下 放到最小单元，能自 驱动加快决策速度 47 第三层：协调的框架 组织中典型的五种协调模式通常对应五种组织形态，在同一个组织机构中往往多种协调机

改变 3 持续变革将成为数 字化未来的新规范。 精益切片方法更好 地建立了试验和学 习能力 ，帮助组织 在外部市场和客户 期望的变化的驱动 下继续发展业务运 营模型 2 精益切片方法更适 合暴露职能约束和 抗体 ，且干扰更少 ， 允许你将组织演化 为更适合目标的业 务架构 1 全面的大型转型方 法通常无法满足人 们的期望并取得成 效 ，在数字化转型 中它将更加艰难 关键点 级别采用敏捷方法以及其他迭代的持续交付方 法。 级联模型中的关键步骤摘要 总结一下 1 2 3 创建一个级联的、有关新的工作方式如 何将重点放在实现成效上的心智模型。 评估当前进行中的工作 ，以了解它适 合当前战略的哪一部分。 要点三 在组织级别的架构中 ，以 客 户的角度设定成效有助于员 工清楚地了解他们为什么进 行工作。级联模型是消除摩 擦、确保所有工作都对齐并 聚焦实现预期成效的好方法 关于一致性和简单的识别。使用颜色来划分或分 类工作。图标用于指出热点或胜利之处 ，突出显 示希望管理层讨论的关键领域 有即兴表演和讨论的工作空间 有开会的空间 团队空间采用看 板工作方式 ， 适 合协作和共同创 造 有安静的思考空间 报告和图表 理解 关于洞察和图表的例子 ： 愿景锚点 创建可见性 组织协同 创建可见性 创建可见性 价值交付的愿景锚点示例 价值驱动 减少

、货物超 2100 万吨 ；与沿线 国家贸易额 2023 年超 2.07 万亿美元 ，投资合作持续深化。 • （二）开放平台升级：自由贸易试验区、海南自由贸易港建设不断取得新突破， 2023 年自贸试验区实际使用外资占比超 18% ，在投资贸易自由化便利 化、制度创 新 等方面先行先试，为全 国 扩大开放积累了宝贵经验。 生态文明 • （一）节能减排 : 单位 GDP 能耗 2023 年较 资本流向更聚焦硬科技、绿色产业，企业 融资结构需适配长期价值投资逻辑 社会 （ Social ） 人口结 构、消 费观念、 社会治 理模式 1. 人口老龄化加深（ 2035 年 60 岁以上预 计超 30% ），银发经济、适老化改造等需求 爆发，医疗、养老产业迎来机遇 2. 年轻群体 “悦己消费”“数字依赖” 特征显著， 倒逼企业产品服务数字化、体验化升级 3. 社会治理强调共建共享，企业需融入社区、 乡村振兴等场景 ， 显著 1. 劳动力成本压力：制造业（如纺织、电子组装）依赖人口红利的企业，在东南亚、 南亚建厂面临用工成本上升（年均涨薪超 8% ），倒逼自动化升级 2. 消费需求分化：老龄化市场催生康养、适老产品需求（日本老年护理设备需求年 增 12% ），青年群体推动潮玩、电竞等新消费，企业需精准定位 3. 人才竞争加剧：新兴市场青年人才流向科技、创意行业，中国出海企业在海外招 聘技术、管理人才，需匹配更高薪资与职业发展通道

2023 年期间，美国政府对“脑 计划”的投入累计超过 40 亿美元。这些投入经费明确划分为基础经 费和补充经费两部分。基础经费在 2023 年之前呈现持续增长的态势， 自 2023 年起投入额度开始减少。与之形成对比的是，补充经费自 2017 年开始拨付，此后逐年增加，2023 年开始大幅增长，使得 “脑 计划”的 2023 年经费额度达到历史新高。补充经费来源于 2016 年 12 月美国议会通过的《21st 构与功能图谱，堪称全球规模最大、最为详细的连接组学数据集， 推动了神经科学领域对大脑复杂网络结构的认知。此外，还研发出 大视场双光子成像显微镜，可在活体大脑中实现神经元亚细胞分辨 率的钙成像，为实时观测大脑神经活动提供了工具。自 2022 年起， 美国“脑计划”的研究方向逐渐转向应用验证。深部脑刺激、脊髓 电刺激等先进技术被应用于难治性抑郁症、卒中等疾病，取得了良 好成效。科学家甚至还利用脑电信号重建出受试者所聆听的歌曲， 主体，构建形 成“技术验证-审批-商业化”的闭环体系，有助于加速脑机接口技 术从实验室研发到实际应用的转化进程，临床转化的关键环节得以打 通，有效解决监管指导流程缓慢、融资渠道不畅等难题。 自 2025 年起，美国的“脑计划”或将受到经费削减、人才外流 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 10 等影响。以美国国立卫生研究院（NIH）为例，2025 年第一季度， 其科研经费同期减少

一）普及推广基础级智能工厂。鼓励制造业企业参考 智能制造能力成熟度评估结果制定智能工厂建设提升计划， 部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，加快生产过程 改造升级，对照基础级智能工厂要素条件自建自评。省级工 业和信息化主管部门、有关中央企业应结合实际构建智能工 厂梯度培育体系，指导基础级智能工厂建设，做好监督管理。 鼓励基础级智能工厂总结凝练典型场景，并推动普及推广。 （ 二）规模建设先进级智能工厂。鼓励基础级智能工厂 指导，助力培育具有全球领先水平的智能工厂。领航级智能 工厂应积极对外输出新技术、新工艺、新装备和新模式，引 领研发范式、生产方式、服务体系和组织架构变革。 四、强化组织实施 （ 一）制定梯度培育指引。相关部门共同研究制定并适 时更新《智能工厂梯度培育要素条件》，明确各级智能工厂 建设重点。工业和信息化部修订完善《智能制造典型场景参 考指引》，引导智能工厂场景化解耦、模块化建设。鼓励重 点地区、研究院所、行业组织等研究编制细分行业智能工厂

+ Assistants API ： ◦ 初级 Agent 形态与 GPT 生态构建 2023.2 ◦ LLaMA 开源： ◦ 开源生态的反击， 大多数公司的“自 研”有了基础 2024.2 ◦ 英伟达 Chat with RTX 发布 : ◦ 端上智能的曙光 ◦ GPT-4 上线： ◦ “ 与 AGI 的第一次接 让你用好大模型 大模型一站式服务平台，集成 AI 助手，帮助行业客户用好大模型 ，快捷构建智能应用，实现“模型使用自由” • 模型灵活集 成 • 流程自动智 能 • 能力无限拓 展 • 行业专属适 配 • 安全多重保 障 自动任务分解 插件服务 评估优化 内容安全 问题侧防护 模型侧防护 答案侧防护 服务编排 提示词工程 多模型管理 应用层 政府

.......................................................................................... 28 2. 自研建设模式 ........................................................................................... 29 ......................................................................................... 21 图 3 自研智算平台建设示意图 ............................................................................... 30 表 纳米及以上、14 纳米及以上等工艺芯片的大规模量产并应用，以中芯 国际为代表的部分企业正加速研发基于 DUV 技术的 7 纳米工艺芯片。 在大模型方面，大模型正在加速人工智能产业化进程，推动算力服务 普惠普适。DeepSeek、百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”等国内 央国企智算创新实践报告（2025 年） 4 超大规模模型正加速演进，认知能力不断提升。同时，“预训练大模 型+下游任务微调