石 油 石 化 新 智 运 营 白 皮 书 目录 序言 第一章 形势：石油石化运营发展新形势 1.1 新政策驱动行业运营能力升级 1.2 新时代推动企业运营水平提升 1.3 新技术加速石化运营智能变革 第二章 体系：石油石化运营迭代新体系 2.1 石化新智运营特征与能力框架 2.2 石化新智运营发展阶段成熟度 2.3 石化新智运营能力跃迁的价值 第三章 实践：新智运营场景及解决方案 实践：新智运营场景及解决方案 3.1 技术框架：全栈“三智”支撑 3.2 场景案例：石化“四新”方案 3.3 石化盈科的新智运营解决方案 第四章 案例：国内外石化新智运营案例 4.1 孪生平台创新，使能全球运营 4.2 落实体系智能，释放规模效益 4.3 依托体系运营，牵引业务变革 第五章 展望：石化新智运营的发展预测 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 “能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强 调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能 等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构 建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施 框架。

AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升 ，这是国策。 数据孤岛与质量困境 场景复杂性与模型泛化难题 投入产出比（ ROI ）不明确 安全层面： 智能化衍生的新型风险矩 阵 数据安全与隐私保护的红线 算法漏洞与网络攻击的新靶点 供应链安全与自主可控的挑战 01 02 专业层面：技术与业务的“两张皮”现象 传统业 务流程与组织架构的惯性 答案中带表格 答案中带公式 输入 解析 AI 企业知识库特点 2 ： 领先的多模态 RAG& 知识解析技术 ， 让 AI 精准理解知识 多模态 AI 交互 ，重构知识交互新范 式 输出 呈现 以 Agent 重构传统 RAG ，提升企业级复杂场景 AI 问答效果及准确率 ， 比如 ：如跨境电商运营复盘、 飞机维修等场景 引入智能体（ Agent ） 的动态规划能力

新质生产力探索 高品质协作技术白皮书 智慧园区系列 主编单位 华为技术有限公司 中国质量认证中心 编写指导 刘江、何霁、顾雪军、赵少奇、王瑞锋、牛琨、梁彦明、袁雅青、姜涛、王志明、何雨今 主编人员 刘耀耀、胡秀敏、朱慧章、阮冠春、熊志成、胡进伟、王群鹤、邹磊 参编人员 徐海、刘智辉、俞刚、赵高永、刘立波、朱元龙、宋文、赵能钰、周林、赵高永、翁财忍、张家宝、徐益 新质生产力是现 新质生产力是现代化产业体系建设和高质量发展的强劲推动力。高品质协作作为新质 生产力的具体实践探索，体现了科技创新与生产实践的深度融合，是推动经济增长和 高质量发展的重要动能。 在科技创新的过程中，新技术、新产品或新服务的研发过程中，高品质协作通过提供 智能化的协作平台，使得科技创新成果能够更便捷、更高效地与实际应用相结合，从 而实现科技成果的转化。 高品质协作作为新业态下的劳动工具和工作模式，担任了信息传递的媒介，让跨地域、 介，让跨地域、 跨产业、跨场景的合作交流更加协同。它推动着园区业务场景和商业模式的不断升级 和革新，加速园区向一体化、生态化的可持续发展智慧空间不断演进，助力战略性新 兴领域的高质量发展。 华为与中国质量认证中心（CQC）携手伙伴同行，共同探索更集约、更绿色、更高效 的增长方式，让每个人、每个组织、每个园区都能从高品质协作的技术中受益，享有 智能化的工作方式。 本白皮书分析了协作技

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 未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。 AI 技术的引入与应用落地，不仅提升 HR 管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。 AI 应用落地 为企业人力资源管理注入新活力 1.1 认识 AI-HR 所谓 AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优 化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着 2 HRVP 的新难题：如何界定标准工作与非标准工作？ AI 发展日益成熟的背景下，越来越多标准工作由 AI 完成，转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典 型场景诸如：早期电商平台采用智能自动回答顾客问题；以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。 而作为企业管理者，如何界定与划分人力资源业务场景中的标准工作与非标准工作，成为企业管理者，尤其是 人力资源管理者面临的新难题。 所谓

这个承载了超过80%的世界贸易、维系全球经济的运输方式，在经历了风帆、蒸汽、内燃机的百年演进 后，正面临着前所未有的效率瓶颈与转型阵痛。而船舶，作为人类工业文明的集大成者，其设计之精妙、 建造之复杂、运营之艰险，无不凝聚着极致的智慧，但在数字化的进程中仍然举步维艰。 在安全为本、效率为王、绿色为先的新时代，传统的规模化竞争态势正在被重构。决定未来竞争优势 的，是船舶能否从诞生之初就拥有 商、船级社、监管机构乃至国际社会的共识与协同。 通过构建数字船舶这一全球航运的新一代数字基础设施，使我们不仅能大幅提升效率、保障安全，使 造船和航运更加智能和绿色，更能开创一个协同、透明、共赢的新数字航运时代，让造船和航运继续为人 类文明的繁荣与发展提供最稳固的支撑。 3.2.3 平台服务层 15 3.2.4 生态应用层 16 3.3 关键使能技术 16 济 体 均 已 认 识 到 数 据 在 航 运 业 未 来 的 决 定 性 作 用 ， 竞 相 出 台 战 略 ， 抢 占 先 发 优 势 。 然 而 ， 蓝 图 和 计 划 与 复 杂 现 实 之 间 ， 存 在 巨 大 的 鸿 沟 。 1.1.1 国 家 战 略 密 集 落 地 ， 呼 唤 行 业 级 解 决 方 案 中 国 的 “ 海 洋 强 国 ” 、 “ 交 通 强 国 ” 、 “

“嫦娥号”月背探秘，一项项新时代的重大工程，其规模之宏大、系统之复杂、 学科交叉之深度，都远超以往。这些超级工程早已不是单一学科知识的线性延伸， 而是需要融合材料、信息、控制、能源、生命等多学科知识的庞大异构系统。如 何实现跨领域知识的高效整合与涌现创新，如何应对极端工况与未知环境下的动 态不确定性，如何确保超大规模系统在全生命周期中的极致安全、高效与可持续， 这些时代之问，为传统的工程技术范式带来了根本性的挑战，也为工程智能的应 究者和从业者提供一套系统的认知框架与实践参考，更希望能吸引更多有志之士 加入进来，共同破解难题、凝聚共识。 工程智能是新质生产力的重要载体，是教育强国、科技强国建设的关键支撑。 作为同济人，我们始终坚信，大学不仅是知识创新的高地，更应是服务国家战略 的前沿。我们愿以这份研究成果为纽带，与学界同仁、行业伙伴、青年学子一道， 以开放包容的心态、求真务实的作风，探索工程智能发展的新路径、新可能。 期待更多人能读懂工程智能的 10 月 24 日 于上海 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 iii 序二：从先进技术到新质生产力 华先胜 （同济大学工程智能研究院执行院长、同济大学长聘特聘教授、IEEE Fellow） 人类文明的每一次跃迁，都与工程领域的突破紧密相连。从金字塔到空间站， 从蒸汽机到互联网，工程

大量时间和精力，结果却往往不精准，随着人工智能和 NLP 技术 的发展，一些招聘网站纷纷推出自动化推荐功能，但却同质化严重，准确率不高。现在 “graph embedding” 给 人 岗 匹 配 带 来 新 突 破！在 e 成 科 技 AI 团 队 的 实 践 和 研 究 下，“graph embedding” 在人力资本领域落地且取得不俗效果，助力人岗匹配更加高效，这样的 AI 技术， 作为 HR ogle 推出了 Word2Vec 模型， 可以将语义相近的词映射到向量空间中相近的位置，之后 Google 又提出了 BERT，BERT 可以 考虑到相同词在不同位置有不同含义等信息，利用这个新的语言模型刷新了问答、文本情感分 析等多个语言任务的表现。同时，Embedding 也可以作为深度学习模型的隐藏层，可以极大提 高模型的表现。 自从 word2vec 横空出世，似乎各行各业的一切东西都在被 [6]、Struc2vec、Starspace[7]（Facebook 用的技术）、EGES（阿里巴巴推荐使用的技术之一） 等。 13 | 第一部分 03 Graph Embedding为人岗匹配带来新突破 在人力资本行业最主要的两大核心要素就是简历 CV 和工作岗位 JD，如何让 CV 和 JD 有效的 匹 配 是 人 力 资 本 行 业 一 直 非 常 重 视 的 问 题 也 是 一 个 难

技术塑造，这是一种能够自主决策、以目标为导向并仅需极少人类干预的新 一代人工智能系统。与传统系统通过预设输出响应特定输入不同，代理型人 工智能代表了根本性演进，将为各行业开辟全新应用场景与可能性。 边缘计算环境中更强大的人工智能能力普及，是市场发展的另一重大演进。 这一趋势正推动人工智能与物联网（IoT）的融合——这种架构转变将催生新 的物联网应用场景并带来变革性效益。通过赋能实时决策、提升安全性及强 press enter for the accessibility optimised version 最大化代理型人工 最大化代理型人工 智能：在潜力与 智能：在潜力与实 实 用主 用主义 义之 之间 间寻 寻求平 求平 衡 衡 Eden Zoller, Chief Analyst, Applied AI Eden Zoller, Chief Analyst, Applied AI 涵盖内容生成到自主执行的全方位、全栈式解决方案。 这使供应商能够追求更大规模、更复杂的交易，实现更深入的企业集成并提 升客户依赖度。 然而，代理型人工智能引入了显著的复杂性，既放大现有生成式人工智能的 挑战，又带来了新的难题。 代理型人工智能对基础设施提出更高要求，需要与内部系统、外部环境、工 具及数据源进行集成。 代理型人工智能高度自主的特性也引发了关于可靠性、透明度和安全性的关 键担忧。 为确保成功实施，

的核心解法之一。 “改革”与“发展”是我国经济工作永恒的主题，也是本会的核心使命。审 视当下，企业改革已步入深水区，其焦点正从单个企业的管理效率提升，转向整 个产业生态的协同与共生；企业发展的新动能，也正从依赖要素投入的传统模式， 转向依靠技术创新、模式创新与效率变革的内涵式增长。这一深刻转型，迫切需 要一种能够穿透企业边界、链接产业生态、精准滴灌实体经济的全新力量。供应 链金融，正是承载这一历史使命的关键枢纽。 增强我国在全球供应链中的核心竞争力，是刻不容缓的战略任务。一个强大的国 家，必然拥有一批具有全球影响力的产业链“链主”企业，以及一个与之共生共 荣、充满韧性的产业集群。供应链金融通过“固链、补链、强链”，将金融资源 与产业战略紧密绑定，不仅能够为“链主”企业提供全球化运营的资金支持，更 能稳定其上下游关系，培育一大批“专精特新”的隐形冠军，形成“链主”引领、 骨干支撑、中小微企业协同发展的雁阵形态产业集群。这种根植于本土、深度融 深刻剖析了其面临的机遇与挑战，并对未来发展趋势做出了前瞻性展望。我们希 望，这份报告不仅能为政策制定者提供决策参考，为企业家提供战略启迪，更能 激发社会各界对这一领域的关注与思考，共同推动中国供应链金融事业迈向新的 高峰。 时代浪潮，浩浩荡荡。以供应链金融为支点，撬动产业生态的整体变革，赋 能中国企业的持续发展，是我们这一代人义不容辞的责任。愿以此书，为中国经 济的航船行稳致远，贡献一份绵薄而坚实的力量。

担当。 国新证券始终将服务国家战略、助力国资央企高质量发展作为核心使命。我们有幸深度参与《央企控股上市公司 ESG 评价体 系研究》课题，携手国务院国资委研究中心构建既与国际接轨又具中国特色的评价体系，推动 A 股上市公司 ESG 报告披露 率稳步提升。白皮书系统梳理政策脉络、上市公司实践进展与关键领域转型成效，聚焦火电清洁转型、数据中心节能降碳等 重点方向，融入嘉实基金、国新证券等绿色金融实践案例，既是对 治理经验的沉淀总结，更是对绿色转型路径的探索指引。 ESG 的生命力在于实践，价值在于赋能。当前，绿色金融正成为连接资本与绿色项目的重要桥梁，中国 ESG 投资政策标准体 系日趋完善，为经济社会绿色转型注入强劲动力。国新证券将以白皮书发布为契机，持续深化“研究 + 金融”服务模式：在 成果转化上，推动 ESG 评价体系落地应用，助力企业精准识别发展短板；在金融创新上，打造绿色债券、碳中和融资等特色 产品，降低绿色项目融资成本；在生态构建上，搭建 治理驱动绿色转型，既是一场关乎长远的深刻变革，更是一份沉甸甸的时代责任。期待各方 以白皮书为纽带，凝聚共识、深化合作，让更多企业投身绿色发展实践，让资本更精准地流向可持续领域，共同书写人与自 然和谐共生的高质量发展新篇章！ 国新证券党委书记、董事长 以 ESG 治理驱动上市公司绿色转型 3 领导寄语 党的十八大以来，我国把生态文明建设作为关系中华民族永续发展的根本大计，将碳达峰碳中和目标全面融入经济社会发展 全局