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劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。 全球ICT岗位需求将新增3600万，ICT技术人才短缺将影响数字化转型进程 AI、安全、数据科学、云计算等领域的技术人才严重短缺，阻碍了业务创新和发展。IDC调研显 示，超过 65% 的企业表示技能缺口导致其数字化转型受阻。在汇总了世界经济论坛（WEF）等多 设立卓越中心或学生创新中心、加强企业实践项目等方式加强AI人才素养及动手能力培养。同 时，政府、技术厂商和学界也应加强合作，探索面向智能时代的人才培养先进理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI

........................................................................... 27 3.2.3 成熟期： 提升品牌国际影响力，标准化高效运营 ............................................................................... 37 3.3 出海数字化建设 展与企业社会责任 的大背景下，ESG（环境、社会和公司治理）理念愈发重要。绿色低碳技术的应用，本身就是对环境责任的积极践行。 企业在出海过程中，采用绿色低碳技术不仅有助于降低自身运营对环境的负面影响，还能契合当地环保法规与消费者的 绿色需求，提升企业在国际市场的 ESG 表现。 而在数据安全与合规方面，随着数据成为企业的重要资产，数据安全面临着严峻挑战。出海企业在全球范围内运营，涉 及 营收和占比有了显著的提升。这些企业通过跨国并购、 海外研发中心的建立、国际营销网络的扩展等方式，实现了产品和服务的全球覆盖，强化了国际市场的竞争力。 这种积极的海外市场布局不仅增强了企业的国际影响力，而且在很大程度上提高了企业的收入多元性和风险抵御能力。 报告显示，一些行业龙头企业的海外营收占比已超过 30%，甚至有的超过 50%，这一数据不仅体现了中国企业的国际 竞争力，也昭示了全球经济格局中中国企业的重要地位日益提升。

国联通针对该价值流构建3个智能体。 全网故障智能识别和监控调度Copilot：面向GNOC/NOC值班监控人员，打造的对话式 18 故障智能调度智能体。该Copilot提供智能识别异常事件、业务影响分析、工单派发、督办和 审核等能力，可实现网络监控调度从“面向设备”向“面向业务”转变；网络故障自动识别派 单率>=99%。 网络故障精准诊断和修复Agent：面向一线运维工程师，打造的网络排障智能体。该Agent 能提升助手，构建低效问题白名单和潜力站识别 模型，并提供分拣处置建议能力帮助一线快速决策，面向低效网元的故障类问题提供自动识别 能力，网优类问题智能提供方案建议，智能识别和监测计划拆减网元的下电影响，自动评估低 效问题网元的闭环情况。构建资源供需匹配模型，实现无线资源调配方案的智能化推荐及整站 21 资源的虚拟组装，快速输出资源调配盘活方案。该Copilot预计实现白名单站人工填报率降低 仍然烟囱林立，数据分散割裂， 生产环节还较为依赖人工，作业效率不高，运营成本居高不下。中国联通以自智网络为牵引， 致力于推进网络运维从过去的人工运维转变为AI使能的自动化运维，此外，通过洞察业务影响， 聚焦客户体验，从以网络故障为中心的运维转向以业务为中心的运维。 29 图13 以业务为中心故障管理示意图 中国联通创新性打造全国集约化故障中心，提供一体化的监控、故障诊断定位及自愈、派

打破原 有固定组合，引入灵活多通道架构，通过降速运行实时有效的规避任何通道发生 的故障，将链路可靠性提升万倍以上（助力 AI 网络互联可靠性超越 5 个 9），保 障 AI 训练和推理业务不受影响。FlexLane 技术支持在现有设备上通过软件升级快 速部署，或升级硬件实现更优的性能，同时可支持主动降速，在链路轻载和空闲 期间动态节能，为智算中心提供灵活、经济、高效的可靠性保障。 本白 ���−��� � ≈ ��� × ���（��� = 200���������1，��� = 3 时，��� × ��� ≈ 6 × 102���������），单个服务器或链路的故障通常只会影响到部分客户端，影响范围相 对有限。 新型智算中心主要承载 AI 训练与推理业务，部署大量服务器协同工作，流量 模式与传统数据中心不同，东西向流量特征明显。在这种流量模式下，大量服务 器共同承载 AI Processor）以及激光器等元器件。 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 3 图 1-3 光模块脏污遮挡 链路发生中断或闪断故障会对 AI 训练和推理业务产生诸多影响[5-8]，主要体 现在 AI 训练的效率、稳定性和结果准确性，同时也威胁到 AI 推理的可用性、实 时性和可靠性。根据业界当前情况，链路故障可能会导致小时级的业务中断。 IEEE802.3

参与生成，权益交叠，现行法律对数据“持有权、使用权、经营 权”等分置运行的产权界定较为原则。同时，由于缺乏科学合理 的数据资产评估体系，在数据交易与合作中，各参与方在数据价 值评估、收益分配等问题上易产生争议，影响数据要素价值共创 共享。二是新型数据空间运营模式引发新问题。以“可信数据空 间”为例，其内部运营规则（如主体退出、权益清算等条款）的 公平性与合理性缺乏外部司法审查标准，可能因格式条款导致权 据安全置于较高地位，对“重要数据”的出境活动设有专门的监 管要求。与此同时，“重要数据”的具体识别标准在法律层面有 待进一步细化和明确，三地规则衔接的难度也随之增加，对数据 跨境的顺畅流转构成了一定影响。 3．司法对策 面对智能制造数据要素化带来的法律问题，人民法院承担着 通过个案裁判明确行为边界、统一法律适用、平衡多元利益的关 键职责。为及时回应产业发展需求与社会关切，妥善解决前述难 的历史数据存在偏差，人工智能可能在后续决策中对特定群体或 企业给予不公平的较低权重，形成事实上的歧视，而受影响方往 往难以证明其受到了传统意义上的不平等待遇。二是决策过程不 透明增加公平性审查难度。由于“黑箱”的存在，受人工智能决 策影响的个人或企业，难以知晓具体的决策依据，难以提出有效 的申诉。这种程序上的不透明，在一定程度上影响了利害关系方 的知情权与申辩权。 13 （3）人工智能创新成果的保护路径不明晰。人工智能模型

工业机器人行业市场概况一近年政策分析 近几年四家层面出台了一离列规划荧、支并类以及规范类政兼，为工业机器人的发展作明方向、提供支持 Wintelligence 时间 爱布方 政策名称 政莱性质 改策影响 《机技工业数字化转型文监方息 统解决方扇供应度，形成不少于200个优弄场量化解决方扇，到2030年机械工业规上全业 方南明确至2027年建成不少于200本卓态经智能工厂：培育一社既行业支里放字化的系 技术有量实现突破，未来中高课工业机器人市 ■未未工业机置将实现与A1，58、边量计算等薪 技术深应慰合，工业机器人将具备更强的自主 场册疑将稳步提升 学习能力，适应各种量柔多变的环境 各物致胜版权所有 应用领域不断拓展 全球影响力增强 随善技术进步，未未工业机器人将进一步英础 传绝制造业边界，向更多非结构化场量扩展 ·陆普中国企业加速落外布局，积极拓展港外市 场，全球市场对中国工业机器人的责求将不断 增加，国际知名度将不断提升 2024Total市场规校（Uniti台套） 2024年钻量增长单 2024年市场变动分析 2468人 1. 21 2024年错机器人同比2023年小幅康下滑，土要受光状，扭电等新能源行业 需求下降控累影响， 权所有 81, 288RA 格物致 5 2024年30电子行业竞苏带动S0ARA机器人需求上涨 快机器人 27.3# 2024年协作机置人实现两位数的快速增长，主更得益于下游行业潜适率不断

佩信集团 佩信集团 佩信 员工服务设计应重点关注影响工作状态的主要因 素 91% 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 人力资源等支持部门的工作相关。此外，行业和用工形式的差异会使 这些影响因素的相对重要性有所不同，企业需要考察自身情况。 本着结果导向的员工服务设计理念， HRSSC 的服务内容和功能设计 应 重点关注影响工作状态的主要因素，这样才能最大化员工服务起 到的 激励作用。 来源：佩信行业研究院自主研究绘制 职场人士认为影响工作状态的主要因素 例如，工资单的设计参考“全面薪酬模型”，在显示薪酬 佩信 远程办公和线上服务影响 HRSSC 选址策 略 12% 15% 21% 30% 36% 58% 67% 当地基础设施情况 税务等政策法规因素 当地租金成本 当地用工成本 当地符合要求的人才供给 当地现有和预期的员工服务需求量 靠近集团总部 调研结果显示，靠近集团总部被最多的 HR 认为是影响 HRSSC 办 公 地点选址的主要因素，其次的影响因素是当地现有和预期的员工服

能。这种不同以往的生产环境变化，促使全球各国在调整自己的国家战略。 农业、工业作为社会的骨干性行业，尤其工业，对社会 的结构与运行起着巨大的影响作用。自2008年经济危机 以来，人们意识到，只有革命级别的技术发展，才会实 质性的保持经济的健康发展。所谓革命级别，需要影响 的行业、领域非常广泛，影响的人群巨大，并且和日常 的生产、生活息息相关。目前社会基本达成共识-“数 据”将是这一代表性技术。而数字化将是产生数据的直 信息化是数字化最紧密相关的行业，近几年，互联网企业作为数据意义最终体现的代表行业，表现出了巨大的社会影响 力，也揭示了开放、标准、连通等重要数字化发展特质。 为什么 要数字化转型 参考专题：科技发展轨迹 工业领域的科技发展，经历了工业1.0时代（实现机械 化），工业2.0时代（实现电气化），工业3.0时代（实 现自动化）。数字化已经深刻影响了工业领域，经历了 CIM（计算机集成制造）、NC（数字控制系统）的实 践。机器代人、人机协作、机器智能，3D打印等产生着 越来越深远的影响。对工业4.0的期望，工业界提出了 CPS（信息物理系统）的概念，目标是实现人-物理空 间-数字空间的联动，实现预测、智能。 工业发展阶段 数字化转型实现之道白皮书 为什么要数字化转型 04 03 政策引领 “数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有

与医疗行业中，智慧医疗的发展也在如火如荼地进行中。 作为传统医疗信息化的升级，通过对5G、云计算、大数 据及人工智能等新一代信息技术的应用，中国生命科学 与医疗行业正在向智能化方向转型。 发展智慧医疗的动力来自多个宏观因素的影响。首先， 智慧医疗预期能帮助解决中国长期存在的医疗资源分布 不均的问题。根据国家卫健委数据，2023年我国三级 医院数量仅占全国医院的10%，却承担了全国62%的医 院门诊量。三级医院的门诊量承载量在过去十年持续增 城市和一线城市因拥有较多的互联网科技企业和生命科 学与医疗企业，整体发展较为活跃；中西部地区的地方 政府对智慧医疗发展的支持力度逐年加大，但受数智技 术普及应用率较低、医疗资源分布不均等结构性问题的 影响，整体发展速度慢于沿海一线城市。 目前各省市的智慧医疗发展模式以“政府主导，多方合 作”为主，即政府部门出台政策框架，企业、医院及科 研院所借助各自优势相互合作推进智慧医疗建设。纵观 各地的智慧医疗发展进程，长三角地区的智慧医疗发展 增长。2019年，我国智慧医疗行业共发生13起投融资事 件，融资总额达约7亿元；2021年，智慧医疗投融资事 件数量增长至121起，投资金额超百亿元，三年间实现 倍数增长。 然而，受行业整体宏观因素影响，如进入估值调整期、 医疗反腐行动深化等因素，智慧医疗行业投融资的增长 节奏自2022年起有所放缓，在2023年更为明显。2023 年共发生了95起智慧医疗投融资事件，融资规模达76亿 元。从投资偏好来看，投资者们变得更关注项目的合规