..............................................................................13 （三）主体维度：需关注调适新型生产关系与权利义务边界..................15 1．产业反映................................................................ 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。其三， 智能制造催生的平台用工、共享制造等新业态，在一定程度上模 糊了传统法律关系的边界，引发发展与规制方面的讨论。司法裁 判需要为新模式下的风险承担与权益保障提供指引。其四，产业 发展本身蕴含着多重价值的平衡诉求。司法裁判需要在鼓励数据 流通与保障数据安全、激励技术创新与防范伦理风险、促进人才 的人工 智能技术，已成为推动智能制造产业转型升级的关键力量。其深度 应用在重塑生产关系的同时，也带来了新的法律挑战，亟需我们持 续关注与研究。人工智能在智能制造中的价值实现，关键在于完成 从“模型层”（通用基础模型）到“应用层”（特定工业场景）的 转化。这一过程并非简单的技术部署，而是伴随着权利义务关系的 重构与法律风险的转移，由此衍生出以下主要问题。 （1）人工智能决策不透明，企业行为预期不明朗。以深度

黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 一文读懂 RPA、AI 与 HR 的关系 真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 BERT：HR 聊天机器人强大聊天技能背后的秘密 第六部分 人工智能历史 人工智能演义第一回：阿兰图灵开山鼻祖，达特茅斯豪杰聚义 所示，其中包含格式化离散数据和整段文本数据，从整段文本数据获取招聘 意图是提取 JD 特征的重点难点。 为了更好的解决该问题，我们分别引入知识图谱（KG）方法和自然语言处理（NLP）方法，其 中 KG 负责去充分提取文本中实体的关系和联系，NLP 则更好的获取 JD 本文和 CV 文本相似性 信息。因涉及个人隐私此处不展示 CV 信息。 01 特征为王 4 第一部分 | 图 1 JD 示例 在以 JD 和 CV 对是 型： ID 离散特征：比如 UID，职能 ID，公司 ID，行业 ID，技能 ID，专业 ID 等。 硬性离散类特征：除了性别，年龄，工作地点等基础类型特征，还包含有知识图谱提取的实体 之间的关系特征比如学校是否匹配，职能（工作职位对应能力）是否匹配等，此处成为 match 特征。 连续性特征：除薪资等，还包含有知识图谱提取的实体之间的 graph embedding 的 vector 相

可视化监控：通过集中管理控制台，运维人员能够快速掌握整个系统的状态和健康状况 08 (3) 数据服务层 主机的数据服务层，聚焦于数据的存储、管理、处理与保护，是支撑核心业务数据全生命周期的关键一层， 组件主要包含关系型数据库、层次型数据库、文件存储系统、数据加密保护系统等。 (4) 中间件层 中间件层主要负责连接业务应用层与底层操作系统和数据库，为应用程序提供一系列支持服务，以实现高 效的事务处理、消息管 COBOL、FORTRAN，企业大多缺少精通这类语言的人才，需 借助自动化代码转换与辅助工具，帮助用户高效完成代码转换与重构，并确保转换后的代码在业务逻辑和 功能与原始系统严格一致。 ② 主机侧数据库包含关系型、层次性、文件型等多种类型，在 数据模型、存储引擎、SQL 语法、数据类 型以及事务机制上都存在显著差异 ，需提供具备广泛兼容性和较高自动化能力的数据库迁移工具，以高效 地完成数据类型、表结构、索引、约束等内容的映射和转换工作。 实施难度。此阶段的目标是全面了解现有系统 形态、依赖关系和运行特性，为后续迁移改造提供依据。建议围绕应用特性、架构设计、资源容量、风险合规 及批次迁移五大维度展开评估，为迁移方案设计提供完整、可靠的决策依据，确保迁移工作科学有序推进，支 撑系统迁移改造目标达成。 应用评估聚焦业务功能与应用逻辑，核心目标是明确业务承载范围、模块依赖关系以及应用拆分路径，为 后续云化改造提供清晰依据。 (1)

近年来人工智能（AI）技术的飞速发展，各行各业正在经历一场颠覆式的科技革命，早期的模型以 判别式为主，主要通过大量的自然语言预训练语料，来让模型学习词句的语意，从而实现文本分类 、命名实体识别（NER）、关系抽取等偏向于理解的任务，此类判别式模型也通常只能解决该场景 下的 特定任务 ， 迁移 性和 可扩 展性 较 为有 限 。 自 20 17 年 由 Google 团 队 提出的 Transformer[1] 识别和校正是应用中的重要任务。 新型医患关系下的信任问题： 在诊疗过程中过度依赖大模型的风险之一是有可能削弱医患关系中 至关 重要的人 文关 怀 。医 生 与患者 之 间 的 关系建 立 在 信任 、 共 情和有效 沟 通 之 上。对 于 医疗专业人 员来说， 与患者保持开放的沟通渠道至关重要， 确保患者的关切、价值观和偏好在决策过程中得到 考虑。然而，医疗大模型日益增长的影响正削弱传统的医患关系以及患者对于医生权威的信赖。 包括专业医疗知识图谱和内部垂搜知识库，外部知识包括搜索引擎获取的实时知识。 医疗知识图谱是一个结构化的、语义丰富的数据库， 它整合了广泛的医学信息和专业知识， 通过 定义实体及其之间的关系， 构建了 一 个复杂的网络， 使得机器能够理解和推理医学领域的概念。其 中常见的实体类型包括但不限于： 实体类型 实体示例 疾 病 （ Diseases） 糖尿病、心脏病、癌症 症 状 （ Symptoms）

年提出了谷歌流感趋势（google flu trends，GFT）的 概念：其构建的模型纳入了 45 个流感及类似流感 症状的检索词。谷歌的 GFT 模型的预测结果与美 国疾病预防控制中心（CDC）流感病例监测结果的 相关系数高达 0.97，并比美国 CDC 流感监测系统 报告早 1 ~ 2 周。初步证明了基于网络监测可以提 早 发 现 疫 情 。 其 后 ， Ortiz 等 ［ 5］以 2009 年 甲 型 H1N1 证结果显示预测发病高峰与实际发病高峰高度重 合。Pelat 等［9］基于谷歌平台，研究了 2004－2009 年 法国流感、胃肠炎、水痘 3 种传染病临床哨点监测 数据与法语词条“禽流感疫苗”，“胃肠炎”，“水痘” 的同期搜索量的关系，研究发现相关指数分别为 0.82、0.90 和 0.78；西班牙、韩国与中国广东省均有 研究证明检索词的搜索量与流感监测病例数存在 一致性［10–12］。以上研究表明基于谷歌平台，该方法 在不同语种间同样适用。 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 感在中国的发病情况，同时选取了“流感预防”、 “流感的症状”等相关系数高的检索词构建复合指 数，模型的确定系数 R2 为 0.95，而预测病例数与实 际 发 病 数 相 比 平 均 百 分 误 差 ＜ 11%； Gu 等 ［ 14］ 发现 2013 年中国 H7N9

在新数字化时代，企业将根据其独特的技术身份与个人消费者建立持续 的个性化关系。每个员工都凭借自身的技能和知识储备在新技术的帮助 下培育出全新的能力。 数据和算力作为新生产要素在推进生产力发展和生产关系变革中的作 用更 加凸显，经济社会实现从生产要素到生产力 ，再到生产关系的全面变革 • 数据资源不断丰富，计算能力快速提升，基于数据驱动的智能应用快速 11 产业数字化 正转型 发展 新型生产力 催生 新生产关系 成为 新生产要素 云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展和应用，赋能消费行业进行 数字化转型，从而实现优化顾客体验、降本增效、线上线下融合等效果 业务痛点 科技赋能 ，满足存 量需求 ，价 值在于通过 售卖提高商 流效率。 全产业要素与 更多增量消费 群体构建链接 关系价值在于 创造更多新需 求 , 寻求协同 创新的机会。 单向供给关系 多边链接关系 交易 互动 体验 技术 组织 金 融 物流 技 术 物流 金融 组织 技术 中国商业从“以产

读者更全面地了解电力行业的挑战、技术需求以及 TDengine 在其中的作用和价值。 随着智能电网和新能源的快速发展，电力行业正面临数智化转型的挑战。这一转型不仅涉及 到技术层面的革新，也关系到整个行业的运营模式和管理方式。新型电力系统强调的是智能 化、自动化和信息化，旨在通过先进的信息技术和通信技术，实现电网的高效运行和能源的 优化配置。这种转型使得电力行业能够更好地适应可再生能源的接入，提高电网的可靠性和 当前，电力行业正处于关键转型期，面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全 等多方面挑战。这些挑战要求行业不仅要在技术层面进行革新以融入新能源和智能电网，还 要优化电力调度以应对日益复杂的供需关系，最终在经济层面寻求成本效益的平衡。 在这一转型过程中，电力行业需要面对的不仅是宏观层面的技术、经济、供需管理以及数据 安全等挑战，还包括一系列战略性和技术性的挑战。这些挑战直接影响电力系统的运行效率 04 传统数据管理方案的局限 传统数据管理方案的局限 0 2 传统关系型数据库普遍适用于低频监控场景和电力一区 SCADA，但在分布式环境中，它们 却普遍面临性能和扩展能力不足的问题，特别是随着数据量的增加，查询速度会逐渐变慢， 且由于它们并非专为时序数据优化，在处理海量时序数据时读写性能较低。 传统关系库的局限 典型场景：低频监控场景、电力一区 SCADA 分布式环境中的性能和扩展性有限

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 AI 技术的成熟和普及，AI-HR 逐 渐从概念走向实践，成为企业提升竞争力的重要工具。 尽管 AI 在人力资源领域的应用最早可以追溯到 20 世纪 90 年代，但真正快速发展其实是在过去 思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。 基于此可总结出标准工作与非标准工作的关键定义指标，如下表： 典型场景示例： 作为 AI 在人力资源标准工作场景中的典型应用，深圳某公司引进一批数智员工提供了有效示范。 应 需要较高的专业技能、经验积累和创造 性思维 绩效评估方式 绩效评估主要基于效率、准确性和完 成度（如处理了多少简历、计算了多 少薪酬） 绩效评估更注重结果的质量、创新性和 影响力（如解决了多少复杂员工关系问 题、制定了多有效的战略计划） 技术替代性 容易被自动化工具或 AI 替代（如薪 酬计算、考勤管理） 难以被完全替代，需要人类的判断力和 创造力（如组织文化建设、高管招聘） 11 AI 在企业人力资源中的应用白皮书

字仓单”、“电子债权凭证”等新型信用载体。这不仅是一场技术革命，更是一 场深刻的商业范式革命。它让过去不可见、不可控、不可信的资产变得可信、可 控、可融资，从根本上重塑了企业的信用基础与生产关系，这正是“改革”在产 业层面的具体体现。 放眼全球，大国博弈的焦点正日益集中于对关键产业链、供应链的控制力。 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 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 合的产业生态，将成为我们在全球竞争中不可撼动的基石。 当然，前路 出。 传统信贷 风险多集中于单一借款人，而供应链金融的风险则天然具有网络化特征。链条上 的任何一个节点——哪怕是看似微不足道的末端供应商——出现经营困境或信 用违约，其风险都可能沿着紧密的交易关系链迅速传导，如同多米诺骨牌般引发 连锁反应，甚至最终冲击核心企业的稳定。在行业下行周期，这种风险传导更易 升级为“风险共振”，即全行业范围内的系统性危机，其破坏力远非个体风险的 简单叠加。

中，可以关注多方面指标之间的联 动。 例如在尝试和采用新自动化技术 的过 程中，关注 HRSSC 人员服务比、 问题 被一次性解决的比例、由技术和 工具 自动处理的任务占比 3 个指标之 间相关 关系的变化，检验特定技术和 工具对 于降本增效和优化体验的实际 效果。 HRSSC 发展提升的衡量指标举 例 来源：佩信行业研究院自主研究绘制  HRSSC 的服务内容和功能数  可以线上完成的服务流程和活动占比 持续的能力提升和清晰的职业发展前景 85% 和谐的人际关系 70% 被认可和成就感 69% 被信任和安全感 54% 办公设备和业务流程的良好体验 39% 明亮安静的工作环境 39% 物质激励 广泛调研大型企业和中小企业各类各级职场人士，询问影响其工作状 态的主要因素，结果显示，超过一半的职场人士选择物质激励、发展 前景、人际关系、被认可和成就感、被信任和安全感。这些都与企业 团队形成前台和中台分工，并不要求 进 行 严 格 意 义 上 的 “ 三 支 柱 ” 转 型 。 随 着 技 术 发 展 和 市 场 变 化， HRBP 、 HRCOE 、 HRSSC 的职责范围和协作关系持续在发 生着变化，并不存 在典型的“三支柱”模式。 74% 26% 是，有 HRCOE 、 HRBP 、 HRSSC 岗位和角色设置 否，还没有搭建“三支柱”， 只是将事务性工作集中化