1 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 智、效双驱： 赋新质、创新生 AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 DeepSeek 等大模型为管理科学带来 神 经网络。这些曾经被视为 " 不可量化 " 的管理艺术，正在被转化为可计算、可迭代、可验证的智能模型。 作为全球首个将大模型深度植入 HR SaaS 内核的科技企业，易路正在构建下一代智能人力资源系统。它不是 简单的流程自动化工具，而是具备战略推演能力的数字孪生体——它能模拟企业未来三年的3000 种发展轨迹， 预判每一次组织调整带来的文化相变，甚至为 CXO 团队提供基于强化学习的战略沙盘。

数字化转型中的人力资源共享服务中心 （ HRSSC ）规划建设研究 从实践到实效 前言 01 02 概况 HRSSC 在数字经济时代的定位与普及发 展 12 价值 HRSSC 数字化图景及提质降本的主要方 式 24 落地 HRSSC 规划建设蓝图及实施中的重点问 题 结语 32 Contents 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 01 人力资源数字化转型是继“三支柱”转型之后，人力资源领域又一次意义重大的转型。对于员工规模大、 工作地点分布广的大型企业，适合将人力资源共享服务中心（ HRSSC ）作为人力资源数字化转型的 重要支柱，从而更好地服务员工和支持管理者。 生成式 AI 进入应用爆发期，为数字化 HRSSC 带来新的想象空间。佩信行业研究院联合佩信集团旗 下 专注人力资源数字化解决方案的高新技术企业佩企信息，对数字化 化 HRSSC 规划建设进行了专题研 究， 调研访谈了 HR 群体和广大职场人士，结合我们为大型集团客户的 HRSSC 设计开发 IT 系统及 提供业务 流程咨询的经验，愿为大型企业集团推进人力资源数字化转型提供有价值的参考。 结合调研访谈与公开信息，我们发现，大型央国企、民企、外企对 HRSSC 的期待既有共性也有特性。 央国企注重发挥多元业务带来的优势及应对相关挑战，民企注重及时响应市场环境和业务需求的动

2175 云，人力资源数智化解决方案 第 1 页 共 37 页 - 2175 云倾情发布 2025 制造业数智化发展白皮书 从转型到智变：赋能·增效·重塑未来 GEOMETRY COMPOSITION WHITE PAPER 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 2 页 共 37 页 目 录 序....................................... 第六章：2175 云：赋能制造业数智化新未来.....................................................................35 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 3 页 共 37 页 6.1 我们的使命、愿景和价值观............................................................ ......................................................................................37 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 4 页 共 37 页 序 制造业正站在一个历史性的拐点。 过去十年，我们见证了“数字化转型”从时髦词汇变成企业生存的必修课。但今天，当我与 众多制造业企业家深入交流时，

沙剑锋、王君、王昉、周瑞群、张国宝、高攀、杨景雯、潘隆、 张广运、王志明、李娜、郝叶飞 前 言 《全国一体化政务大数据体系建设指南》指出，到 2025 年，全 国一体化政务大数据体系更加完备，政务数据管理更加高效，政务数 据资源全部纳入目录管理。《关于深化智慧城市发展 推进城市全域 数字化转型的指导意见》指出，要加快完善省、市两级政务数据平台， 整合构建全国一体化政务大数据体系。2025 年 5 月国务院常务会议 审 截止 2023 年，全国一体化政务服务平台数据共享枢纽累计发布数据 资源 2.06 万类，支撑各地区各部门共享调用 5300 余亿次，我国已有 226 个省级和城市的地方政府上线数据开放平台，开放的有效数据集 达 34 万个，横向联动、纵向贯通的全国一体化政务大数据体系已初 步形成。 然而，各地区、各行业因其发展基础及资源禀赋不同，不同地区 不同行业一体化政务大数据体系建设仍处于不同发展阶段，在管理机 评估调研成果及产业界先进实践共同研究一体化政务大数据体系建 设实践方法论。本文从一体化政务大数据体系的概念内涵及政策要求 出发，明确建设目标、建设维度等总体视图，并从统筹管理一体化、 数据目录一体化、数据资源一体化等九个维度梳理行业先进实践经验。 结合大模型技术在政务领域的最新应用实践，本文进一步分析政务大 模型在一体化政务大数据体系建设中的作用和意义，并对一体化政务 大数据体系的发展态势进行研判和展望。

19 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 目录 样本分布 01 人力指标 涨薪率 04 离职率 10 应届生起薪 11 城市薪酬差异系数 16 人力需求 招聘趋势 19 城市招聘趋势 20 5e3f6aaa06444fd8a666eb59160aa400 招聘动态 22 热门职能 39 福利洞察 热门岗位薪酬 41 概念与定义 43 关于薪智 44 人力资源核心指标 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 分类 二级行业 代表企业 上游 芯片设计 国科微、思特威、寒武纪、兆易创新、卓胜微、艾为电子、 瑞芯微、翱捷科技、上海贝岭、澜起科技 公司数量 样本数量 中游 材料及设备 长川科技、中微公司、盛美半导体、芯源微、华峰测控、 中晶科技、北方华创、拓荆科技、概伦电子、华亚智能 公司数量 样本数量 芯片制造 中芯国际、华润微、华芯微、英特尔、台积电、海力士、 995 1,402 504,411 3,287 1,935,849 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 排行 单位(公司数) 深圳 829 上海 633 北京 398 成都 290 苏州 261 西安 252 南京 246 杭州 209 合肥 183 无锡 179 2 公司总部分布 样本分布 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 100 人以下 58.9% 100-500

金融服务、医疗、教育、文娱、环境和楼宇科技、化工、物流、工业、制造业、农业等方面最新 的市场趋势，并拥有上述行业最相关且有见地的市场信息。 灼识咨询通过运用各种资源进行一手研究和二手研究。一手研究包括访谈行业专家和业内人士。 二手研究包括分析各种公开发布的数据资源，数据来源包括中华人民共和国国家统计局、上市公 司公告等。灼识咨询使用内部数据分析模型对所收集的信息和数据进行分析，通过对使用各类研 究方法收集 ，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力 态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 需求变化，逐步扩大市场

....................................................................................- 12 - 2.2.1 硬件资源管理................................................................................................. .................................................................................- 20 - 2.3.4 算力调度与资源管理................................................................................................. 通用算力场景：面向日常计算需求，涵盖个人终端、通用服务器计算能力，应用 于消费互联网、行业互联网等领域的常规计算能力，通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工

······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ···· 20 二、促进人工智能广泛应用，助力教育创新发展 ···· 22 三、健全智慧教育机制建设，构建良好教育生态 ···· 25 四、强化智慧教育设施保障，筑牢教育数字基座 ···· 中国政府高度重视教育数字化工作。党的十八大以 来，习近平总书记多次就数字教育作出重要指示，为教 育数字化发展指明了前进方向，提供了根本遵循。中国 教育部出台了一系列政策文件，指导各地各校在完善校 园网络环境、强化资源供给、开展创新探索等方面进行 了大量实践，取得了显著成效。 2022 年，中国教育部启动实施国家教育数字化战略 行动，上线国家智慧教育公共服务平台（以下简称国家 智慧教育平台），坚持联结为先（Connection）、内容 中国特色的教育数字化发展路径。 当前，大力推进教育数字化，发展包容和公平的优 质教育，让全民终身享有学习机会，已经成为世界各国 的普遍共识。面对教育发展与变革，中国愿与世界各国 携手合作，共促国际文明互鉴、共享优质教育资源、共 建协同创新生态、共护人工智能安全，构建伴随每个人 一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教 育、更加开放灵活的教育。 为全面介绍中国推进教育数字化、发展智慧教育的 理念、思

DC 白皮书 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 09 08 ·冗余与缓冲机制：复杂系统通过冗余和去耦 合机制，避免单点失败放大成全局瘫痪，韧性 数据中心设计亦需强调多地多中心、跨域协作 与资源池化等弹性机制。 ·自适应与自组织能力：复杂系统能在压力中 维持动态平衡，依赖其局部调整与全局协调。 韧性数据中心要从“被动防御”转向“主动适 应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么， ·组件的多样性与异构性：数据中心集成成千 上万的服务器、网络设备、存储设备、电力与 冷却系统等，各组件来源多样、架构多样、协 议多样，形成高度异构的技术环境。 ·多维动态交互：数据中心必须同时支撑多租 户、多业务场景并发运行，资源调度、安全防 护、能效优化等要素高度耦合且实时变化。 ·非线性与放大效应：数据中心内部的局部故 障可能通过依赖关系链条迅速放大，演化成系 统性风险（如“级联故障”），一个微小的配 置错误可能引发全局服务瘫痪。 域的4个数据中心全部暂停服务。火灾造成约 360万个网站瘫痪，其中部分用户资料及企业 业务数据永久丢失。 事故 安全威胁 2023年“双十一”期间，某电商平台遭遇峰值 达 8700万次/秒的DDoS攻击 ，服务器资源耗 尽导致服务中断。据测算，该事件每分钟造成 180万美元损失 ，而全球数据中心遭受的类似攻 击日均近 3万次。 事故 难以预知的软硬件缺陷 2025年6月12日，Google Cloud因一次软件