响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 模型开发与训练：基于经典算法和最新研究成果，开发适用于 不同场景的 AI 模型。通过分布式训练技术，加速模型训练过 程，并采用自动化调参工具优化模型性能。模型训练将涵盖监 督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。 4. 模型部署与优化：将训练好的模型部署到生产环境中，支持实 时推理和批量处理。采用模型压缩、量化和剪枝等技术，优化 模型在边缘设备上的运行效率。同时，建立模型更新机制，确 保模型能够持续改进。 定性。 6. 用户支持与培训：提供面向业务部门的技术支持和培训，帮助 他们理解和使用 AI 大模型底座。制定详细的操作手册和最佳 实践指南，降低用户的使用门槛。 为确保项目的顺利进行，项目团队将采用敏捷开发方法，分阶 段实施各项任务。每个阶段的目标和交付物将根据企业需求和市场 变化进行动态调整。通过持续迭代和反馈，确保项目的最终交付物 能够满足企业的实际需求，并在数字化转型过程中发挥重要作用。

酒店建设项目成功的关键，也将关系到智慧酒店建成后技术的先进性、功能的实用性及业务发展的 可持续性。 智慧酒店数字化与弱电系统建设总体目标，是在智慧酒店内物业及设施管理、酒店管理、综合 信息增值服务中，采用现代网络和信息科技，来提升智慧酒店自身对信息管理和信息综合利用的能 力。这种能力体现在信息共享、网络融合、功能协同的数字化与智能化技术应用的基础上。数字化 与弱电系统技术应用的能力涵盖了信息的采 体信号 的传输通道，它不但必须满足当前的业务处理需求，更需要考虑今后的通讯及宽带网络发展需求。 数据通信系统主干线采用多模光纤传输，主干线经过弱电间内交换机及配线设备分出各支路， 水平布线采用六类电缆，进入房间。 语音通信采用大对数+六类网线的方式。 水平语音和数据均采用六类非屏蔽双绞线，可通过跳线灵活转换终端功能类型（即语音和数据 用途可互换）。 我方将按照智慧酒店综合布线系统的要 运，维护， 变更，网络升级的费用降至最低的技术配置方案。 2.1.2 系统设计原则 为了把智慧酒店设计成为一座现代化、智能化的酒店，结合智慧酒店的自身特点，设计采用国 际先进技术进行规划设计和实施，建立满足信息时代需求，采用目前主流技术，既能适应现在，又 能面向未来的弱电系统。从而为智慧酒店的智能化管理提供可靠、高速和灵活开放的传输平台及实 现途径，创造一个投资合理有效、功能齐全高效、

层，是一家集餐饮、住宿、会展、商贸、娱乐、休闲等于一体的多功能综合性国际化商 务大酒店。 星级酒店智能广播系统解决方案 酒店广播解决方案 设计需求 背景音乐播放能单独控制每 个楼层进行选取播放 02 酒店广播采用数字架构； 01 能与消防进行联动报警 04 满足酒店日常背景音乐播放； 03 满足远程讲话和分控管理 06 酒店前台实现通知信息发布； 05 设计需求 客房多音源选择 ; 客房电视 伴音； 设计思路 星级酒店智能广播系统解决方案 酒店广播解决方案 系统优势 云架构  Luna 云系统以 Linux 系统为基础，采用云架构， 支持三种架设模式：  单机模式 / 主备模式 ：  P2P 模式：  汇聚模式： 全新通讯、安全保密  系统采用自主知识产权的 ipallocator 通讯协议  针对广播、沟通平台的应用需求，进行升级、功能扩充、 数据加密处理等。  协议支持最高 SSL 的数据安全加密通讯，可安全应用于机 关单位的内部通讯系统。 星级酒店智能广播系统解决方案 酒店广播解决方案 系统优势 高清音质、低带宽  Luna 云采用专业级的音频解决方案，支持用户自定义 音频码流及网络带宽占用率。  最高支持 768Kbps 高保真音频流传输以满足高端客户 需求。  最小支持 8Kbps 窄带传输以解决网络资源不足的问题。 AirPlay

提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法：  数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）进 行迁移学习，快速适应行业特定的分类任务。 等多个模块。数据预处理阶段将首先对流水数据进行清洗和格式 化，以确保数据的质量和一致性；特征提取阶段将利用机器学习和 深度学习的方法，分析和识别关键特征，以提升后续分类的准确 性；模型训练则依赖于大规模的数据集和强大的计算能力，采用最 新的深度学习框架进行模型训练和优化。在在线推理阶段，经过训 练的模型能够实时处理新的流水数据，为用户提供准确的分类结 果。 系统的实施将考虑到以下几个关键因素：  数据源多样性：项目将支持多种数据源，包括但不限于数据 换、缺失值处理和数据归一化等，以确保数据的统一性和有效性。 接下来，服务层是系统的核心，引入了 AI 大模型用于流水分 类。此层包含以下几个关键组件：  模型训练模块: 通过使用大规模的数据集进行模型训练，采用 深度学习等技术，构建高准确率的分类模型。  推理模块: 负责实时数据的分类推理，生成分类结果。推理模 块需要具备快速响应能力和高并发处理能力。  API 服务层: 该层通过 RESTful

金科创新社 金科创新 01 2025金融业新一代数据中心创新发展案例集 数据中心智能化与云化升级 财信人寿：云数据中心建设项目 财信吉祥人寿保险股份有限公司（以下简称“财信人寿”）所有信息系统采用总公司集中建设的方式，云数据 中心投产上线前，均集中部署在 2012 年建成投产的老数据中心，也是当时公司唯一的生产中心，老数据中心位于居 民区，在机房电力供应、机房环境设计标准、机房设备使用年 基于云数据中心 IaaS 平台上，项目也同时构建了云 PaaS 平台服务能力，包括 Devops、微服务开发框架、应 用运维监控中心、中间件服务，容器服务、数据库服务。 灾备应用主机生产业务系统采用 V2V、数据同步软件、存储卷复制等将数据从新中心，构建了同城两个数据中 心的应用级灾备能力。 项目引入云计算架构建设基础设施 IaaS 服务能力，同时为保障信息系统的平滑迁移，云计算架构兼容传统稳态 设。为 确保两个数据中心数据的一致性，灾备应用主机生产业务系统采用 V2V、数据同步软件、存储卷复制等将数据从新 中心同步至老中心。整个灾备系统基于域名访问的方式完成了系统间的业务流调试。 根据两地三中心建设规划，建设同城两个数据中心的应用级灾备能力。 3. 灾备能力 四、项目成效 借助云计算、容器等新技术和最佳实践，采用自动化和标准化的流程和工具，优化资源管理流程和资源库，实 现了

智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 2 源支出。同时，在面对土地资源紧张、土建成本高昂等诸多不利条件 时，可通过部署液冷系统解决服务器高密部署的散热难题，以实现算 力规模扩展与初期投资的高效平衡。施耐德电气曾对采用不同散热技 术的高功率密度部署场景进行了比较分析，结果显示，在假设算力规 模相同时，对于单个机架功率为 20kW 的场景，使用液冷技术可以比 传统的风冷方案节省大约 10%的投资成本；而当单个机架功率增加到 较为成熟，利于工程实施与规模化应用。此外，IT 设备与冷却液工 质采用间接接触方式，不必过多考虑服务器设备材料与冷却液的兼容 性问题，进一步降低了系统应用门槛。 来源：中国信息通信研究院 图 1 冷板式液冷系统原理图 兼顾性能与成本，是液冷系统落地的现实首选。现有智算中心散 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 4 热设计以风－液混合形式居多，即针对服务器芯片等局部热点采用冷 板散热，而机房内其他热负荷则由精密空调承担。冷板式液冷系统在 板散热，而机房内其他热负荷则由精密空调承担。冷板式液冷系统在 基础设施架构与运维模式上与风冷系统高度兼容，可充分借鉴成熟的 风冷设计与运维经验，具备良好的工程落地基础。此外，对于风冷智 算中心改造项目，采用冷板式液冷改造方式无需对服务器芯片及其他 组件进行重大修改或大规模替换，可最大限度保留服务器主板原有形 态，方案实施难度低、改造周期短、综合成本可控，具备较强的可操 作性与推广价值。 （二）浸没式液冷技术稳步发展

数字孪生技术的兴趣 消除有关成本、数据、复杂性等方面的误解 65%的中小企业在部署数字孪生之后，效率 得到显著提升 56%部署数字孪生的企业计划为其数据收集 改进工作投资 采用集成数字孪生的企业，相较采用独立 数字孪生的企业平均多出三项优势 数字孪生行业报告 4 企业整体获益 提高效率 主动解决问题的能力 降低风险 提升产品或服务质量 提高可靠性 提高安全性 提升客户满意度 造的价值远超企业领导者的预期。 为探究数字孪生是否符合预期，我们请尚 未采用数字孪生的受访者，对其观念里的 数字孪生创造的效益进行评分。同步，我 们也请采用数字孪生的企业高管对数字孪 生所创造的效益进行评分。 结果显示，未采用数字孪生的企业普遍低 估其潜在价值。例如，在未部署数字孪生 的受访者中，仅有19%的人预计数字孪生 可显著提高协作效率。而在已经采用数字 孪生的受访者中，44%的人表示数字孪生 已经提升了协作效率，两者之间的差距达 已经提升了协作效率，两者之间的差距达 到25个百分点。 同样，仅28%未采用数字孪生的企业预计 数字孪生能显著提升企业主动解决问题的 能力，而47%已采用数字孪生的企业的主 动问题解决能力显著提升。 有意思的是，现实和预期之间的差距随着 量化的效益提升而减小。例如，在降低成 本、提高产品质量和增加收入方面，实际 效果与预期之间的差距是最小的。就增加 收入而言，现实与预期之间的差距仅仅为

制定数据标准管理、使用流程，包括发布及变更流程、质量改进流程和考核 制度。 8) 其它与项目相关的领导与决策事务。 2.2.3.4. 过程控制方法 为了适应项目实施特性，保证全体项目小组成员顺利沟通，协同完成任务，采用 较为普遍的项目工程项目管理方式。 在制定项目管理规范的过程中，吸取 ISO9000/GB－Tl900 质量管理和质量控制 国际标准以及 CMM 项目管理中的精华，紧密结合单位内部的实际和本项目的实际情 头系统保证数据的正确性、完整性、唯一性；在数据应用开发阶段，利用元数据监控 数据使用，利用数据标准保证数据正确，利用数据质量检查加工正确。 2.5.1. 强化源头控制 从数据采集的源头就需要强化控制好数据质量，在数据的新增和变更时采用系统 自动化校验、人工干预审核甚至线下约谈业务部门及第三方应用厂商相结合的方式进 行管理。 一方面需要贯彻数据规范性理念、强化录入规则、制定考核方案，提高录入人员 工作质量；另一方面通过与第 权等方面，提供适当的用户身份认证与权限体系、分域管理、数据传输加密、日志审 计、容灾备份等功能。 1) 在数据的规划和设计阶段，应对涉密、敏感数据进行识别、分类和分级，并 定义数据安全保密控制的规则。 2) 数据创建阶段采用流程化控制机制进行审批审核，保障数据的安全生产。数 据存储阶段可根据数据的安全等级不同进行分库、分表存储，对关键涉密或 敏感进行加密存储。 3) 数据使用阶段要有相应的数据使用安全防护措施，例如：加密传输、脱密脱

描述进行解析，提取关键指标，如岗位职责、技能要求、工作经验 等。同时，系统通过机器学习模型对候选人的简历进行深度分析， 生成候选人画像，涵盖专业技能、职业发展路径、个性特征等核心 要素。基于这些数据，系统采用协同过滤、知识图谱、深度学习等 算法，将候选人与岗位进行多维度匹配，输出推荐结果。 其次，系统支持动态调整和优化。通过实时收集候选人和企业 的反馈数据，系统能够不断优化推荐算法，提高匹配的准确性。例 岗位推荐系统的技术架构基于微服务设计，采用分 布式计算框架，确保了系统的高可用性和扩展性。系统主要由数据 采集模块、数据处理模块、推荐算法模块和用户接口模块组成。数 据采集模块负责从多个渠道收集岗位和求职者的数据，包括招聘网 站、社交平台和公司内部数据库。数据处理模块则对这些数据进行 清洗、转换和存储，确保数据的质量和一致性。推荐算法模块是整 个系统的核心，采用多种机器学习算法进行岗位推荐，包括协同过 的快速迭代要求人力资源专业人员不断学习和适应新工具，对其专 业能力和适应性提出了更高要求。 综上所述，人力资源领域正经历着深刻的变革，技术的发展为 人力资源管理带来了新的可能性，同时也提出了新的挑战。企业需 要在采用新技术的同时，关注其带来的问题，确保技术应用的合规 性和有效性，以充分发挥其在提升人力资源管理效率和质量方面的 潜力。 3.1 人力资源管理的主要挑战 在当今快速变化的商业环境中，人力资源管理面临着多方面的

全球行业战略高级总监 转型现状 本章重点在于诠释业务转型的关键驱动力，揭示了我们调查的企业将精力聚焦于哪些方面，并强调了其所面临的阻碍。 生成式 AI：采用与影响 本章将撇开生成式 AI 的炒作热潮，深入分析其真实面貌。其审视了企业对生成式 AI 的认知、采用情况、 用例的关注领域以及它所带来的影响。 领导者的经验 本章探讨了领导者在转型方法上存在的不同。我们将研究发现提炼为关键框架和洞察，供您加以利用。 第 � 章 第 � 章 第 � 章 世界各地的受访 ��% 的受访者为副总裁或以上 ��% 的受访者所在企业的年收入超过 ��� 亿美元 关于本调查： 本报告以一项双盲调查为基础，该调查采用 计算机辅助电话访谈 (CATI) 的方式开展， 并遵循欧洲市场研究协会 (ESOMAR) 指南 及德国 ADM 标准的要求。数据收集工作 遵循了 GDPR 标准，受访者已被告知调查 目的、其数据将被使用的方式，亦知晓其回 的企业表示，提高运营效率是其转型的核心驱 动力 ��% 的企业表示，改善客户体验是其转型的核心驱 动力 生成式 AI 潜力巨大 但企业对其采用持谨慎态度 生成式 AI 有望降低成本，并助力产品/服 务更快上市。然而，在缺乏明确用例、基础 设施及风险缓解策略的情况下，企业的投 资态度较为谨慎。 ��% 的企业表示，采用生成式 AI 有助于降低 成本 ��% 的营销成本降低 - 已由测试过生成式 AI 用例的企业所观察到