干部管理和团队建设，相应的发展路径包括采用更多自动化和数据 处理相关技术、提升自动化水平、扩展服务内容和功能（以收集更 多员工数据）、提升人员对技术的应用能力、提升人员的数据分析 相关业务能力等。 17% 22% 37% 43% 优化对 HRSSC 技术和服务供应商的管 理 优化对 HRSSC 内部人员的管 理 提升 HRSSC 人员的业务能 力 提升 HRSSC 人员对技术的应用能 力 优化人力资源服务流程 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 5% 11% 21% 21% 26% 32% 32% 37% 42% 47% 63% 63% 社保公积金管理 商业保险管理 公司福利管理 员工各类手续办理 档案管理 算薪发薪 考勤、加班、休假管理 基础培训实施 员工咨询服务 企业在 500-5000 人之间；员工规模在 500 人以下的企业占 26% 。 从企业的员工工作地点分布来看， 20% 为跨国企业， 37% 的企业 工 作地点遍布全国多个地理分区， 43% 的企业工作地点集中在国 内单 一地理分区。 20% 37% 43% 涉及中国大陆以外的国家和地区 遍布全国多个地理分区 集中在国内单一地理分区 34 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团

平均月薪（元） 招聘薪酬环比变化 2023-Q2 53,748 -11.9% 12,848.372 5.2% 2023-Q3 43,794 -18.5% 12,356.572 -3.8% 2023-Q4 37,081 -15.3% 12,559.173 1.6% 2024-Q1 31,651 -14.6% 12,876.204 2.5% 2024-Q2 32,705 3.3% 12,970.919 0 较上期：0% 38 西安航天民芯科技有限公司 较上期：0% 27 厦门元顺微电子技术有限公司 较上期：0% 18 招聘动态 - 典型公司 TOP100 人力需求 TOP.36 TOP.37 TOP.38 TOP.39 TOP.40 TOP.41 TOP.42 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 30 辉芒微电子（深圳）股份有限公司 较上期：0% 18 深圳比特微电子科技有限公司 TOP.58 TOP.59 TOP.60 TOP.61 TOP.62 TOP.63 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 33 深圳市必易微电子股份有限公司 较上期：-11.9% 37 无锡力芯微电子股份有限公司 较上期：-12% 22 云知声智能科技股份有限公司 较上期：-13.6% 19 深圳宝砾微电子有限公司 较上期：-14.3% 18 南京高华科技股份有限公司

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........................... 37 3.5.1 园区发展概述 ........................................................................................................................... 37 3.5.2 园区发展痛点诉求 .......... ................. 36 图表 37：大企业园区智慧化建设内容 ................................................................................................................................. 37 图表 38：中国中小微企业园区类型概述 ... 角 度来看，环渤海地区（北京、天津、河北、辽宁）共有国家级高新区 15 个，其中长三角地区（上海、 江苏、浙江）共有国家级高新区 28 个；沿江城市群（安徽、江西、湖南、湖北）共有国家级高新区 37 个；珠三角地区（广东）共有国家级高新区 13 个；其他地区合计共有国家级高新区 83 个。 客观 中性 建设性 -26- 智慧园区白皮书 图表22：截至 2024 年底中国国家级高新区分布情况（单位：个）

人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 01 03 20 28 37 54 64 70 71 71 94 111 126 139 156 171 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 执行摘要 如今，AI正在从根本上重塑全球 已经开始大幅投资AI 智能体 问：您的组织目前评估或使用AI智能体的状态如何？ 66%专业服务机构 47% 金融机构 在使用AI智能体方面进行了 大量测试和投资 16% 17% 7% 22% 29% 37% 27% 19% 32% 24% 36% 41% 22% 22% 26% 18% 总体 北美 西欧 亚太 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 06 此 而亚洲和欧洲的这一比例分别为39%和42%。在实施成本方面，亚洲的担忧比例再次处于高位 （43%），略高于北美（41%），欧洲则以35%位居末位。 图 4：个人将AI融入日常工作的准备程度 来源：IDC 完全准备就绪 34% 37% 30% 33% 差不多准备好了 50% 58% 49% 53% 还没准备好 8% 4% 8% 10% 问：你如何评价自己将AI融入企业日常工作的准备程度？ 亚洲 北美 欧洲 总体

International,2018,9(3): 246-263. [4] 王冰洁,宁 宁,张 宁,等. 国内外卫生系统韧性研究现状 分析[J]. 卫生软科学,2023,37(9):24-27. [5] ADHANOM GHEBREYESUS T, JAKAB Z, RYAN M, et al. WHO Recommendations 区域间居民健康素养综合评价指标体系的研究[J]. 中国 健康教育,2023,39(1):70-74. [16] 陶思敏,孙思露,吴仕英,等. 医养结合机构服务质量评价 指标体系的构建[J]. 卫生软科学,2023,37(11):38-43. [17] 张 进,陈 宏,刘国栋,等. 公立医院的组织韧性:一个概 念框架[J]. 中国医院管理,2019,39(9):1-3. [18] BLANCHET

项的比例高达76%，由此可见，以算、网、存为代表的基础设施建设是企业AI布局 中最为看重的战略核心。硬实力的另外三个选项中，分别有44%和41%的受访企业 将“AI数据治理”和“AI应用服务优化”列为第二选项，另外有合计37%的受访企 业选择了“AI全栈治理”。 受访企业对于AI软实力布局的重视程度整体弱于硬实力。具体来看，共有40%的受 访企业选择了“员工AI技能培训”，其中14%的受访企业将其作为位列前三的首选 有76%的受访企业将“数据分析报告自动生成”作为 最能体现大模型能力的应用，其次是“智能客户多轮 对话优化”和“代码生成与自动化测试”，各占比 63%和44%， 分列第二和第三位。“营销文案创意生 成”占比37%，位列第四。 其中自动生成数据分析报告、生成代码和营销文案生 成这三大场景的突破集中体现出大模型技术自动化能 力的增强。例如自动生成报告主要源于大模型技术能 够自动解析海量数据，识别深层规律，并通过自然语 从而提升客户对话的满意度。 能力突破情况： 大模型技术在企业场景端的核心突破体现 在自动化能力增强和场景适配性的提升 调查企业引入AI大模型后，在哪些场 景实现能力突破 （多选） 图 7 37% 44% 63% 76% 数据分析报 告自动生成 智能客服多 轮对话优化 代码生成与 自动化测试 营销文案 创意生成 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询

是否每个产品、每道工序有标准工时？ 28 标准工时的单位？是天？小时？分？秒？ 29 业务痛点和需求 30 供应商数量有多少？ 31 32 33 34 35 36 供应商是否有配额管理？ 37 38 39 业务痛点和需求 BOM版本数 1个□ 多个□ 贵司最典型产品的整个生产流程都包括哪 些？各个工序是什么？ 其中哪些工序之间是连续生产的，哪些是 间断的？

国家数据基础设施将向“一空间（场或网）四技术”方向收敛 数据基础设施将实现人工智能大模型的“数据平权” 05 07 07 08 09 13 21 33 33 34 35 37 37 39 46 50 54 58 61 64 69 71 73 74 结束语 2024年7月18日，党的二十届三中全会审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现 年9月部署，2023年4月至2025年 2月实施，旨在加速文化遗产数字 化，推动多模态资源（如3D/XR 内容）共享与复用，促进跨领域 科研、教育及文化创新应用。 已具备的基础 Europeana自2008 年开放，整合37国 3500机构资源，至 2023年累积5500万 件数字对象，提供检 索及主题展览服务。 建设目标和任务 欧洲文化遗产数据空间 旨在构建统一平台，集 成3D/XR技术存储处理 能力，提供高质量内容 成10万余册，2008年第一部分数字化图书投入使用，Europeana正式对公众开放。随后Europeana迅速发展，工作重心由 大量纸质资源数字化逐步转向对数字资源的整合。截至2015年年底，已有37个国家的3500个机构参与，集聚4 800余万条 元数据。截至 2023 年初，Europeana 网站通过先进的搜索和过滤工具以及许多主题收藏、展览、画廊和博客，提供对超 过 5500 万件数字对象（书籍、音乐、艺术品等）的访问。

3.3 大模型在医疗健康领域的评测实践 3 . 3 . 上 海 AI Lab 医 疗 健 康 数 据 集 MedBench 25 25 27 29 31 31 31 31 32 33 37 37 04 医疗健康大模型伦理与法律评测框架 4.1 医疗健康大模型应用中的伦理法律风险 39 4.1. 医疗健康大模型应用中的伦理法律风险 复杂医学推理： 评估模型在临床问诊、诊断与治疗方案等复杂任务中的推理能力 ， 面向实际 医疗应用。 指标：临床推理正确率、分诊诊断一致性（自动评价 Bert Score） 指标：医学考试模拟得分 37 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 improving the medical safety of large language models. arXiv pre print arXiv:2403.03744 . [37] Hu, E . J . , Shen, Y . , Wallis, P . , Allen -Zhu, Z . , Li, Y . , Wang, S