务问题的能力； 为什么智能制造人才找不到、招不来、 留不住 那么，为什么制造企业“找不到、招不来、留不住”上面 所说的这些人才？ 首先，就是因为随着智能制造的推进，行业的人才需求结 构出现变化，但高阶人才在市场上普遍不足；其次，人才 供给结构也不够完善，由于产教融合不够深入，教育环节 输出的人才和企业实际需求的人才有比较大的出入，造成 的结果是，一边是越来越多的毕业生找不到工作，另一边 除此之外，随着产业的进一步升级，以及数据与业务的融 合日益加深，包括计算机科学、数据科学等领域在内的高 端人才也是企业落地智能制造的稀缺资源。“归根结底， 企业智能制造需要的是专业能力和综合能力都更强的高阶 人才，这将是企业未来发展的重要命脉。”朱德权表示。 观点 如何化解智能制造人才困境 要应对以上人才管理的“三连击”，i 人事 HR 系统人力资 源数字化业务专家李芳阳告诉 InfoQ，这需要政府政策、 场景举 例，有企业向 InfoQ 记者介绍，排班排的不应该是出勤时 间，而要把这个人排具体的订单工序上。比如，每天上午 贯穿全生命周期做人才精细化管理 也就是说，制造业“招不来”、“留不住”高阶人才，也受 到自身行业特殊性的影响。 比如，我国制造业过去长期以中低端生产为主，因此被贴 上了诸如工作环境恶劣、社会地位不高等特有的标签，而 这些“偏见”的存在，就使得制造业与互联网、金融等行

根据具体园区的需求特点和建设成本，外购绿电 ▪ 考虑建设冷热电三联供等综合能效更高的设备 ▪ 充分利用屋顶等场地条件，建设屋顶光伏等分布式能源设备 ▪ 为电驱或氢能运输车辆/设备建立相关储能设备，提高阶梯能源利用率 能源分配： ▪ 配电方面，对于有大量充电桩存在的园区，建立相应的充电管理系统稳定园区整体 能耗，还可尝试 V2G 等新兴应用 ▪ 对于仓储大空间大跨度场所，优化暖通空调等管道系统传输效率 集成西门子楼宇自控系统对灯光、空调、新风等环境因素的整体协调控制和高效运行 ▪ 集成西门子 EMS 能源管理系统对园区能耗不同颗粒度的在线实时计量，统计和分析， 以及电能质量监测，管网监测等高阶应用 ▪ 对安防和消防系统的无缝对接和高效联控 ▪ 电梯和停车管理系统的集中优化运行 ▪ 集成视频监控，门禁一卡通，物业管理和园区运维等子系统 - 实施效果： 江苏苏州常熟高新区

信任数据。 避免让员工对系统生成的工作流程结果进行 干预。对于已自动化并经过验证的流程，让系 统自行运行并完成任务。避免让为了迎合个人 目标而产生的不同分析干扰系统流程。相反， 鼓励员工进行高阶分析，利用助手进行创新， 解决供应链中复杂的操作和系统问题。 定期评估，不断调整，以适应环境变化。 打造一个能够随变化灵活调整的供应链，从 而在竞争中脱颖而出。选择灵活的技术架构， 帮助新功能无缝接入，不影响用户体验。

已经在一些特定的生产和管理环节中应用 人工智能技术参与检测、识别和决策。部分企业正在积极采用生成式人工智能技术开发新的应用 场景，力求给企业发展带来更强的驱动力。 石油石化领域的大企业持续向更高阶的L�、L�级智能化迈进时，需要高效整合内、外部力 量，推动人工智能技术与更深层面的业务流程进行全方位融合，包括针对石油石化产业的需求， 通过预训练、精调等方式，推动石油石化垂类大模型的发展，并将其应用在勘探、储运、生产和

外，还要求精通阿拉伯语。 海外人力资源岗位需求随企业出海阶段而动 以海外人力资源岗为例，企业对于职能岗的需求数量及复杂程度与当地业务开展阶段紧 密相连。在制造业企业出海的初期，企业往往零星释放高阶人资岗位，此类岗位经常要求人 选身兼数职，涵盖海外区域属地招聘、员工管理及日常行政事务处理等工作。此阶段的企业 并无人力资源团队搭建和职能细化的概念，受当地业务规模限制，初期海外人力资源岗位多

据缺乏代表性，或面对 特殊情况时，其泛化能力较差，容易产生错误预测。这些幻觉不仅影响生产决 策，还可能导致生产效率的降低或质量问题的产生。 大模型的内部结构通常较为复杂，特别是深度神经网络等高阶模型，它们 往往被视为“黑箱”，无法清晰展示如何得出具体的结论。对于工业应用，尤其 是涉及到安全性和高风险领域的决策时，决策的依据需要具备明确的可解释性。 这种缺乏透明度的“黑箱”性质，使得企业无法完全信任模型的输出，进而影