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 与通信技术（ICT）人才所需的技能及岗位演变需求。报告还包含一份详尽的附录，列举了受AI影 响最大且对未来智能化业务发展至关重要的50个ICT岗位及其技能。 AI正在重塑商业模式与工作流程，大多数企业正处于“AI转折”阶段 AI及智能体 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 11 新时代背景下，组织面临的压力日益增大，需快速调整人才战略；尤其是在ICT领域，当前的技能 短缺已对组织创新与竞争力构成生存威胁。随着工作形态的进一步演变，“吸引并留住高技能专业 人才”的能力正迅速成为AI驱动新经济中“领先者”与“落后者”的关键分水岭。 IDC发现，四大相互关联的挑战已成为阻碍企业可持续增长的核心障碍：首先，全球ICT组织难以 显出组织亟需将“透明沟通”与 “主动变革管理策略”置于优先地位。 此类策略不仅应聚焦于AI整合的技术与运营层面，还需应对AI对员工的情感与心理影响。关键在 于，企业应帮助员工理解自身岗位将如何演变，并为其提供明确的“技能重塑路径”或“新岗位 转型通道”，以缓解员工焦虑、确保其平稳过渡到AI驱动的工作模式。（来源：IDC《未来企业韧 性与支出调查（第 11 轮）》，2024年12月，样本量=889）

AI Agent 智能体的具体应用，以 下结合具体案例阐述。 41 CHAPTER 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 3.3 企业人才管理进入新时代 “AI 智能体正从“工具”演变为“伙伴”，其与企业软件的深度集成将重构工作流，推动效率跃升；随着技术成熟与 生态完善，AI Agent 将成为企业智能化转型的核心驱动力，并在多领域催生“人机共治”的新范式。人力资源部 门的角色将发生根本变化。HR 应用成熟且得到验证。 需注意的是，随着 HR 在企业中职能角色的演变，逐步由行政管理、职能管理到战略参与，再到由外而内、业务 驱动下的人力资源前瞻性引领。AI 的选择和使用不能仅单纯从 HR 业务本身的效率和效能出发，更需要对齐 或配称业务战略和执行落地对人力资源的要求，也要考虑数字时代的员工体验。 以下为人力资源角色演变不同阶段的业务重点： 行政管理阶段：人力资源业务的最基础层次，涉及 应用的业务转化能力与效果，即从客户和市场需 求出发，看内部业务对人力资源管理的要求，从而创造外部客户价值。 业务、战略 & 体验： HR 角色演变下的 AI 落地视角 HR 角色演变示意图 时 间 发 展 HR: 由外而内管理阶段 HR: 职能管理阶段 HR: 战略管理阶段 HR: 行政管理阶段 HR 的演变 62 CHAPTER 4 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 根据 Gartner 的一项研究显示，AI

人受伤。初步判断因电芯过热引发热失控 韩国 2025 年 3 月 表 1 近年重大储能安全事故举例 02 储能系统全生命周期安全风险特征 02 电化学储能系统作为长周期运行的能源装备，其安全风险源呈现全生命周期覆盖、动态性演变的特征。从设计的缺陷， 到建设安装的过程风险，再到长周期运维的隐患，安全挑战贯穿始终，且随工况、环境、运行时长动态变化，形成持续存 在的安全压力。 储能热失控是能量失衡 - 热蔓延 - 链式反 等隐患。 运维运营环节风险源 作为储能全生命周期持续时间最长、变数最多的环节，当前许多项目仍依赖传统人工“看仪表”式巡检，难以精 准捕捉电芯一致性衰减、绝缘老化、触点松动等隐性隐患，小问题累积演变为燃爆、触电等恶性事故。 各类绝缘失效带来的电气问题，散热能力不足带来热累积等问题，均会引发热失控；热失控后可燃气体在舱内堆积， 易触发燃爆事故。 随着储能舱向高密大容量演进，高密度布局使线

核心变量。当“数据要素”与“绿色转型”这两大时代洪流交汇，一个充满机遇与挑 战的新兴领域——ESG数据资产化——应运而生。 ESG（环境、社会与公司治理）数据不再仅仅是企业社会责任报告中程式 化披露的范畴，它已演变为衡量企业可持续发展能力、风险管理水平与长期投资 价值的关键指标。将这些蕴含巨大价值的数据，通过合规、可信、高效的路径转 化为可交易、可融资、可评估的数字资产，不仅能为金融市场注入新的活力，更 21 5 第一章：宏观逻辑与时代背景 在数字经济重塑全球产业格局、“双碳” 目标引领绿色转型的当下，两大 时代浪潮交汇催生了 ESG 数据资产化这一新兴领域。ESG 也从最初的合规要求 ，逐步演变为企业创造价值、提升核心竞争力的关键引擎。本章将从数据要素 的战略意义以及“双碳”目标下绿色金融新范式入手，剖析 ESG 的价值转型， 深入阐释 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠

从被动应对到主动管理 企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 2025年度 2025年度 1引言：外汇风险管理的时代挑战与转型机遇 1.1全球经贸变局下的外汇风险新特征 1.1.1外汇风险演变——多维因素驱动 1.1.2政策监督升级——“风险中性”要求 1.2企业传统外汇风险管理模式的痛点诊断 1.3数智化转型的核心价值 1.3.1从被动应对到主动管理 1.3.2技术赋能的风险管控范式革新 企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 企业外汇风险数智化转型白皮书 从被动应对到主动管理 2025年度 2025年度 1.1全球经贸变局下的外汇风险新特征 1.1.1外汇风险演变——多维因素驱动 近年来，中美贸易摩擦、美联储密集加息、巴以冲突等国际重大事件频发，对全球 外汇市场造成负面冲击，俄罗斯卢布的汇率大幅波动以及日元贬值屡创新高等均造成了 各国外汇市场风险的累积 宏观经济指 标、央行政策声明、新闻报道和社交媒体情绪等非结构化数据，从而建立更贴近真实市 场运行机制的预测模型。 大模型还具备动态推理和自我学习的能力。在外汇市场中，影响汇率走势的因素不断 演变，传统模型往往依赖静态规则，难以应对突发事件或结构性变化。大模型则可基于 “预训练—微调—推理”的技术路径，不断吸收新信息并优化预测逻辑，实现对市场趋 势的持续感知与动态调整。同时，凭借对事件之间的复杂关联建模能力，大模型能够识

2.1 更个性化的智能服务 随着大模型等 AI 能力的突破进展，具有类似人类大脑的记忆和学习能力，以及决策能力的 AI 智能体将进入人们的日常生活。智能设备的交互入口将可能从基于应用程序的界面逐步演变为 基于智能体的界面，向用户提供个性化场景化的智能服务，使我们的生活变得更加便捷。例如： 虚拟 AI 私人助理具有记忆和自主学习能力，随着陪伴用户时间的增长，对用户的过去历史、 当前状态、个 具体场景、明确用户意图，为用户调整推荐合适的交互方式，能够有效减短交互路径，提升协 同智能感，加速虚实融合体验。 空间交互能力 随着感知、AI 能力等技术的不断发展，人机交互方式从 2D 平面逐渐演变到 3D 的空间， 从单模态逐渐演进到多模态融合，还原人与真实世界的交互方式，向用户提供自然、简单、无 缝的交互体验。人机交互一般可划分为四个阶段： 鸿蒙 2030 愿景及关键特征 - 23

03 行业背景、业务痛点与需求 传统数据管理方案虽是信息技术进步的成果，但它们并非为应对新型电力系统的复杂性而量 身定制。因此，在电力行业，这些方案面临着多重挑战，主要由于它们在适应行业快速演变 和应对数据量爆炸性增长方面的不足。 具体来看，这些数据库在应对电力行业日益增长的复杂数据场景时显得捉襟见肘，特别是在 性能方面，它们难以满足电网实时监控和设备管理对于高并发处理和即时响应的需求。随着

遥感影像凭借其宏观、连续的优势，能够系统识别采矿活动引发的土地损毁范 围，包括地表开挖、压占和塌陷等多种不同破坏类型。通过多时相遥感数据的对比 分析，可以精确提取不同时期土地利用与覆盖的动态变化信息，进而定量评估土地 破坏的演变趋势与影响程度。这种基于时序影像的土地变化监测方法，能够为矿山 生态修复方案的制定提供空间明确、时序完整的数据支撑，辅助确定修复优先级与 治理范围。 （2）尾矿库监测 利用高分辨率遥感影 作面、排土场、运输道路等关键要素的空间分布进行高精度成像，形成矿区全貌的 数字档案。通过对比不同时期的遥感影像，能够动态识别设施新建、区域拓展、道 路改线等空间变化信息，从而系统掌握矿区布局的演变过程。这种空间动态监测机 制有助于企业科学规划生产区域，合理优化采矿、运输与堆存等功能区布置，有效 避免布局混乱引发的安全风险。同时，影像中如边坡过度开挖、排土场侵占禁排区、 安全距离不足等问

革视角，精准剖析关键要素 硬实力是企业AI Ready的底层基础，在AI发展阶段 性态势下，以“预测下一个token”为核心的技术 范式兴起，技术、数据、业务等硬实力要素不断突 破固有边界，在token化的演变中迎来价值重构。 在业务应用层目标驱动下，纵向深挖基础设施层、 模型服务与编排层的关键模块，横向细究服务治理 层的重要构成，可以精准把握各要素的核心价值逻 辑和变革新特性，助力相关企业锚定前进方向。 基础设施即“AI工厂”，企业级基础设施需积极应变。 如果将“智能”比作一种产品，那么推理的本质就是 在生产token，AI推理需求的爆发意味着要大规模生产 token。此背景下，传统的以硬件设备为核心的基础 设施正在演变为“AI工厂”，需要以算力、数据等基 础资源为原材料，以极高效率实现token的集约化、 规模化生产。纵向扩展（Scale Up）和横向拓展 （Scale Out）都很重要，可以先将单机、单系统的规 布局 又能反哺硬实力发展，形成相互强化的DNA双螺旋式发展。在AI发展阶段性态 势下，以“预测下一个token”为核心的技术范式兴起，技术、数据、业务等 硬实力要素不断突破固有边界，在token化的演变中迎来价值重构，部分企业 已逐渐摸索出下一轮螺旋式成长路径，但还有更多企业仍在迷雾中徘徊。本章 立足企业AI Ready硬实力变革视角，以业务应用层目标为驱动，纵向深挖基础 设施层、模型服务与编排层

构建万物互联的智能世界 韧性DC白皮书 中国工商银行数据中心、华为技术有限公司 联合发布单位 一份给CIO规划建设数据中心的参考 AI驱动的新一轮智能化转型浪潮中，数据中心已从传统IT基础设施，演变为企业核心竞争力的战略资产，越 来越多企业的核心业务正由数据中心承载。与此同时，快速发展的AI应用驱动数据中心规模不断扩大，AI技 术也让威胁攻击频率更高、成本更低、手段更多样。近期我与客户伙伴的交流中，大家都提到一个关切点： 实用框架指南，激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代，数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速，这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期，我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流，大家都提到，韧性DC是当前数智基础设施建设的核心，但也面临居多挑战。华为 运行的战略平台。数据中心的每一次升级换代，背 后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更 高灵活性的新要求——这正是韧性建设的内在逻辑 与必然要求。 尤其是在AI驱动的新一轮智能化转型浪潮中，数据 中心已从传统IT基础设施，演变为企业核心竞争力 的战略资产。作为战略资产，韧性成为衡量其核心 竞争力的决定性指标。韧性不仅体现为抵御风险的 能力，更是保障企业和社会在高度不确定、复杂环 境中持续创新、可持续发展的基石。