才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 源；在亚太地区，约41%的组织称其正在对智能体解决方案进行初步测试，并重点推进概念验证 （PoC）工作；而北美组织则更倾向于聚焦开发智能体部署的潜在应用场景。 在全球范围内，各组织既面临采用智能体工作模式的压力，又对自身组织的准备度存在切实担 忧，故正努力在二者间寻求平衡。IDC在调查中询问全球受访者“AI应用面临的最大风险”时，IT 领导者与员工均指出了数据安全隐患与潜在隐私问题。 图 3：各组织当前评估或使用AI智能体的状态 而言之，开源AI已不仅是一种技术资源 ，而是一种推动业务转型、社会流动与全行业协作的催化 剂，为下一代数字创新带来更多可能。 趋势 4：组织尚未完全做好AI部署准备 尽管AI应用不断推进、相关投资持续增加，但许多组织仍未完全做好大规模实施AI的准备。在战 略规划、人才储备、合规监管与组织治理等领域，挑战依然存在。劳动力技能（尤其是AI相关能 力）的缺口，使企业面临项目延误与网络安全风险；组织结构往往难以跟上AI整合的动态需求，

信息上报：实现信息的快速上报和传递，确保指挥中心及时了解现场情况。 事件上报：对发生的事件进行上报和记录，为后续的处理和分析提供依据。 预警发布：根据监测数据和分析结果，及时发布预警信息，提醒相关人员做好防范准备。 宣教视频：制作和播放宣传教育视频，提高公众的安全意识和应急能力。 数据上图：将各类数据在地图上进行可视化展示，便于指挥人员直观地了解情况。 （五）显示层 显示层是指挥中心将信息展示给指挥人员的界面，主要包括以下显示设备： 统一指挥协调公安机关内部各警种及外部相关部门力量参与处置。通过应急指挥平台，实现信息共享、协同作 战，如在应对重大火灾事故时，指挥中心协调消防部门灭火救援，交警部门疏导周边交通，治安部门维护现场 秩序，医疗部门做好伤员救治准备，各部门按照预案分工密切配合，高效处置突发事件。 c. 后期评估与总结 突发事件处置结束后，公安指挥中心组织开展后期评估与总结工作。对事件发生原因、处置过程、处置效 果进行全面分析，总结经验教 来自基层单位、公众、其他部门及监测预警系统的信息。例如，在台风多发季节，值守人员密切关注气象部门 发布的台风预警信息，及时获取台风路径、强度变化等动态数据。同时，与沿海地区基层政府保持紧密联系， 掌握当地防台准备工作进展及群众受灾情况，为后续应急决策提供第一手资料。 b. 信息快速收集与甄别​ 当突发事件发生时，应急指挥中心迅速启动信息收集机制。通过多渠道广泛收集事件相关信息，包括事件 发生时间、地

Source: Omdia 数字化 数字化转 转型永无止境；人工智能是其核心要素之一 型永无止境；人工智能是其核心要素之一 人工智能的成功取决于解决企业架构中的基础性问题，包括数据集成、混合 云准备就绪性以及安全性。尽管取得了进展，但北美地区仅有63%的企业被 认为在数字化转型方面已达到成熟阶段。人工智能的采用面临着更大的基础 性挑战，需要在应用程序、数据和业务流程等企业架构领域进行大量投资。 在技 在技术 术栈 栈上投入大量 上投入大量资 资金并不能克服人工智能的挑 金并不能克服人工智能的挑战 战 在不解决根本问题的情况下投资人工智能将导致失败。企业必须在三个维度 上做好准备：技术、人员和流程。盲目扩大人工智能规模而不考虑这些因 素，可能会浪费资源并破坏业务目标。 人工智能风靡一 人工智能风靡一时 时 评 评估 估组 组织 织在三个关 在三个关键领 键领域的成熟度 域的成熟度 方案（如TensorFlow、Hugging Face）。每种方法在灵活性、成本和维 护方面均存在权衡。 要成功应用人工智能，企业必须吸取过去技术部署的经验教训，解决基础性 挑战，并采取战略性方法。通过聚焦准备工作和集成，企业可以避免成为那 90%失败的人工智能项目中的一员。 Source: Omdia 在当今瞬息万变的商业环境中， 在这个瞬息万变的时代，清晰的战略 和果敢的决断只是参与竞争的基本条件。要想真正领跑市场，您需要

在白皮书中，我们系统梳理了企业在拥抱AI过程中的关键维度。从企 业决策侧的战略决心与顶层设计，到组织体系侧的人才培养与流程再 造；从基础设施侧的算力、网络、存储支撑，到数据语料侧的高质量 数据准备与合规利用，每一个环节都至关重要。我们特别强调，坚实 的基础设施是AI应用高效运行的“底盘”，而科学的评估体系则是确 保“底盘”稳固、方向正确的“罗盘”。 第三章重点聚焦及解析的关键要素，以及第四章提出的AI变革就绪度 0时代，AI已成为企业数智化升级的关键驱 动力。然而，AI技术的应用并非简单的工具部署，而 是需要企业在多个维度上做好充分准备。这种准备状 态被称为“AI Ready”（人工智能就绪），即一个企 业在引入和应用AI技术前，需在战略、技术基础设施、 数据、治理、员工和文化等维度做好全面准备的状态。 它不仅要求企业具备先进的技术能力，更要求企业从 组织能力、业务流程和文化认知等层面实现全方位的 适 Ready程度仍需追赶行业平均水平 59% 20% 12% 10% 准备基本就绪，但仍需追赶同行业领域平均水平（31-60分） 准备较充分，且超出同行业领域平均水平（61-85分） 准备不充分，阻碍因素过多（30分以下） 准备充分，且处于同行业领域领先水平（86分以上） 对比预期和实际的布局效果来看，调查企业在硬实力和软实力各个维度的准备程度（单选） 图 5 绝大多数受访企业的AI Ready程度位于行业平均水平

通过替换为云原生数据库与中间件，提高容灾和运维效率。其优势如下： 容灾更简单：原生支持多实例高可用，无需额外设计容灾方案 运维更高效：支持自动备份、自动调优，无需手工扩容与恢复 ① 实施前准备：包含信息调研、迁移评估、迁移工具部署、迁移规划等步骤 在迁移评估阶段，要识别出传统数据库与分布式数据库的主要差异。如应用实现、数据库定义以及数据类 型、语法、语义等方面的差异。 在规划设计阶 ，会涉及应用逻辑与数据模型的整体重建，并伴随新旧 系统间的数据迁移。这类工作本质上属于应用迁移与重构范畴，涉及业务规则重建和数据治理，通常由应用改 造和迁移团队主导。 数据库迁移通常包括实施前准备、迁移演练、正式迁移和应用上线等阶段。 在验收保障阶段，重点是在数据与作业迁移后和业务上线过程中进行保障，确保源数据库的业务完整迁移 至分布式数据库，且业务上线运行正常、无性能问题。 具体包括 双轨并行验证 并行运行 一致性校验 灰度切流 小范围试错，逐步放量 小流量试点切流 分批拓展 全量收敛 系 统 并 轨 在真实业务环境下检验新旧系统一致性 准备阶段 环境搭建 方案设计 功能与数据对齐 并轨切流前的准备阶段 41 (3) 灰度切流 灰度切流是全量割接前的核心控制环节，遵循“小范围试错、逐步放量”的原则，通过分维度、分批次迁 移流量，在可控范围内验证新系统的稳

接入实时降雨、地震数据， 触发高风险区域闪烁报警。生成应急路线（避开滑坡/液化区）并推送至移动端。图中展 示为孪生项目中的场景地质切面： ②地形数据在数字孪生中的地形生成方式  数据获取与准备 高程数据：如数字高程模型（DEM）、数字地形模型（DTM）或数字表面模型（DSM）， 常见格式：GeoTIFF、ASC、LAS/LAZ（点云），shape 数据组。 纹理数据：卫星影像、航拍图或人工材质贴图（如 方法创建纹理对象，并绑定至当前的渲染上下 文。 设置纹理参数。使用 gl.texParameteri() 方法设置纹理的缩放、环绕等参数，以保证在 不同分辨率下显示效果的一致性。 上传视频帧数据。在每次渲染循环中，检查视频是否准备好数据，如果视频处于播放 状态，则通过 gl.texImage2D() 将当前视频帧数据更新到纹理中。 实时更新。利用 requestAnimationFrame 或其他定时更新机制，实现视频帧与纹理数 数字孪生世界白皮书(2025) 41 少文件占用的内存大小。将水动力的所有结果处理并存到一个文件中，这样做可以只在第 一次加载时加载一次，不需要后续多次请求结果文件，并且为后面能够及时响应时间轴的 拖拽事件做准备。下图为处理数据的流程图。  构建几何网格 通过处理后的数据构建模型。通过每个平面构成的顶点编号得到顶点索引，根据顶点 索引的关系实现每一个小四边平面的构建，最后由这些小平面集合为最终水动力平面的显

训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 其二， 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 安全 性 、 合规性 、 伦理道德等方 面， 并 列 举 中 文 医 疗 健 康 评 测 集 ； 以 Med 目录 03 医疗大模型评测 3.1 通用大模型评测框架 3.1.1.任务定义 3.1.2.数据准备 3.1.3.评测方法 3.2 大模型在医疗健康领域的评测概述 3.2.1.科学性：从通用能力到医学专业能力的提升 3.2.2.安全性：从潜在风险识别到安全输出保障 3.2.3.合规性：确保法律与行业标准的严格遵守 大语言模型具备充分的疾病诊断支持、医学文献解析、健康咨询的潜力， 这对模型的安 全性与伦理性提出了更高要求，也使得大模型评测工作的重要意义更加凸显。 通用大模型的评测 框架可 分为 任务定 义 ( Task) 、数据 准备 ( Data) 、评 估 方法 (Process) 三个层 面 [16]。 图 10 . 通用大模型评测框架 3.1.1.任务定义 在评估医疗健康大模型时， 任务定义是建立科学、系统评测框架的第一步。任务定义需要明确评

技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 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 能力和默默潜心研发的科学家及算法工程师们作为支撑。未来，e 成科 技将持续打造更多创新智能产品，全面加速人力资本数字化升级！ 作者：e 成科技 AI 算法团队陈嘉钦 场景：音视频面试 内容：AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ AI 黑科技： 机器学习、语音识别、面部识别、排名算法、计算机视觉技术、语义理解能力、跨媒体协同推 理技术 这回院长为大家带来一个神秘炸弹：猎豹（Leopard）项目！听起来是不是很炫酷？你一定想 成科技 AI 算法团队研究的新成果，之所以起这个名字是希望我们的 AI 面试像草原上狩猎 的猎豹一样敏捷高效！下面就随院长一起看看 “这只猎豹” 背后的黑科技吧！ 第三部分 AI面试官来袭，HR你准备好了吗？ 01 AI技术正在改变招聘 说到 AI 面试，相信很多参加过校招的候选人都不陌生，被 HireVue 支配的恐惧还历历在目，不 少小伙伴面完忍不住把一首 “凉凉” 送给自己…… 对于很多企业和

而变革能力的权重最小。 预警能力 [11] 是 疫情防控韧性的始动环节, 是指在疫情未发生前, 机 构领导及成员具备情景意识, 能主动监测内外部疫情 风险因素, 较好地执行防控预案等, 做好预防准备的 能力。 适应能力 [18]是疫情防控韧性最为关键的能力, 对疫情造成的损害大小和机构恢复时间起到决定性作 用, 指机构在疫情发生时, 能快速调整适应疫情情境 18 第 5 期 郑 凤,

客户到PaaS平台，开源吸引生态建设。 • 三者至少做到其一，越多越好：性能领先 （阿里）、性价比领先（豆包）、行业适配 性领先（百度）。 做好MaaS的两条路径 具备卷基模资本 不具备基模能力 过去：企业部署AI购买GPU、准备数据、组 建团队一系列昂贵资本支出 现在：企业通过MaaS部署AI，几行代码，立即 注入顶尖AI能力 模型业务理解提升（IaaS+PaaS） 业务增长带来资源需求提升（带动IaaS） 从API调用获益