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 团队提供基于强化学习的战略沙盘。 当我们服务的世界 500 强企业开始用 AI 董事会辅助决策时，一个崭新的管理纪元到来了。 本白皮书呈现的不仅是技术路线图，更是面向未来的管理哲学。在此，我们邀请所有管理者共同思考：当 AI 能 比人类更精准地捕捉组织运行的暗物质，当算法比经验更可靠地预测战略选择的蝴蝶效应，管理的终极价值将 向何处演进？答案或许就藏在接下来的内容中——在这里，每个管理命题都将获得智能时代的最优解，每家企 心知识资产永不外流；2）支持企业知识库的增量训练与动态优化，形成持续进化的专属认知体系；3）提供军事 级安全防护，通过多层级访问控制与审计溯源，满足金融、政务等敏感行业的合规要求。这种 " 数据不出域，智 能自生长 " 的模式，彻底消除了企业对云端大模型的数据泄露担忧。 最后，Deepseek 运用了 MoE（Mixture of Experts，混合专家）技术，通过将多个专家模型集成到一个统一 的框

中国新型储能发展报告 2025 国家能源局能源节约和科技装备司 电 力 规 划 设 计 总 院 ◎编著 编制单位 国家能源局能源节约和科技装备司 电力规划设计总院 支持单位 中国电力科学研究院有限公司 中国电力企业联合会电动汽车与储能分会 中关村储能产业技术联盟 中国化学与物理电源行业协会储能应用分会 中国新型储能发展报告（2025） 前 言 2024 年，是新中国成立 周年，是实现“十四五”规划目标的 关键一年。党中央、国务院高度重视新型储能发展，作出重大决策部 署。《政府工作报告》首次提出“发展新型储能”。《中华人民共和国 能源法》指出“推进新型储能高质量发展，发挥各类储能在电力系统 中的调节作用”。国家能源局认真贯彻落实党中央、国务院决策部署 和“四个革命、一个合作”能源安全新战略，积极推动新型储能技术 创新和产业发展，支撑构建新型电力系统，促进“双碳”战略实施。 制《中 国新型储能发展报告（2025）》，研究国际新型储能发展形势，全面 梳理 2024 年我国新型储能发展情况，并展望 2025 年新型储能行业发 展趋势。 2024 年，我国持续完善支持新型储能发展的政策体系，强化规划 引领作用，加大科技攻关力度，健全电力市场机制，充分发挥新型储 能多元价值。与此同时，持续推动试点应用、健全标准体系、完善管 理机制，引导新型储能健康有序发展。截至

了解威图更多信息请登录： www.rittal.com ■ 机箱机柜 ■ 配电组件 ■ 温控系统 ■ IT 基础设 施 ■ 软件与服务 目录 前言：数字化赋能风电发展创新蓝图 ...................................... 中国风电产业发展现状及趋势 .................................... 大功率风电机组发展提 速 全生命周期服务成为趋 势 ................................................................................... 7 数字化赋能风电产 业 .......................................................................................... 9 ....................................................... 9 第三章：威图全价值链解决方案助力风电产业高质量发 展 11 前 言 数字化赋能风电发展创新蓝图 当前，全球新一轮能源革命和科技革命深度演变、方兴未 艾，大力发展可再生能源已经成为全球能源转型和应对气 候变化的重大战略方向和一致宏大行动。 根据全球风能理事会（ GWEC ）预测，

构网型储能安全 白皮书 华为数字能源技术有限公司 欧阳明高院士工作站（国家市场监督管理总局储能与动 力电池安全重点实验室） 应急管理部天津消防研究所 西藏开发投资集团有限公司 华电海外投资有限公司 三峡国际能源投资集团有限公司 山东电力工程咨询院有限公司 陈 伟 李卫春 叶万祥 华剑锋 祁腾武 郑 越 董景林 孟元东 张顾篷 郝应涛 徐汇智 卓 萍 李石头 北京鉴衡认证中心有限公司 韦莱保险经纪有限公司 中国人民财产保险股份有限公司深圳分公司 在全球携手推进可持续发展、能源转型向纵深突破的今天，储能已成为衔接 风光等绿电与全球电网的核心纽带，更是守护人类能源安全、助力气候治理的战 略基石。 当前储能产业正向规模化、高压化、构网型趋势加速发展，但电芯到电网的 全链条风险、全生命周期的动态隐患也愈发突出，传统被动防护模式已无法应对。 为此，本 五大核心理念，构建系统性安全解决方案。期望凝聚全球行业共识， 推动储能产业从 “规模扩张” 转向 “安全提质”，为清洁低碳的全球能源新秩序 筑牢根基。 前言 储能安全成为行业关注重点 储能系统全生命周期安全风险 特征 2.1 储能系统热失控触发因素 2.2 储能产品安全风险源 2.3 储能全链路风险源 2.4 储能行业痛点与风险管控困境 4.1 储能产品全架构安全设计 4.2 储能全链路数字化防护 02 03

©2025 iResearch Inc. 中国数字化赋能实体商业实践白皮书 突破增量困境，探寻品牌商户破局之道 2 近年来，随着经济格局和消费市场的深刻变革，实体商业逐步回归日常生活舞台，成为城市经济发展 的重要抓手。然而，伴随消费升级和需求多元化，线下实体商业面临的竞争愈加激烈。从商业综合体 到品牌商户，如何突破传统模式、在复杂多变的市场中稳步增长，成为每一位从业者的核心命题。 术的应用，更是商 业模式和经营逻辑的重塑。从选址到开店，从消费者触达至经营扩张，数字化手段正深入到实体商业 的每一个环节，解决品牌商户遇到的“选址难、营销难、运营难、拓展难”等痛点。通过数字化赋能， 实体商业可以实现线上线下的无缝融合，全面提升经营效率和市场竞争力，最终实现可持续增长。 珠海万达商管作为中国实体商业数字化领域领军企业，依托其20多年深厚商管经验和全国业务布局， 始终致力于 序言 3 ▋ 研究意义 在实体商业迈向数实融合的进程中，数字化赋能已成为推动实体商业高质量发展的核心驱动力。随着消费升级 与市场竞争日益加剧，品牌商户不仅需要应对选址、经营、营销等传统挑战，还需在数据驱动的时代下重塑增 长模式。数字化技术的应用，正全面改变实体商业的价值链、业务模式和市场格局。 在此背景下，本研究聚焦于数字化赋能实体商业的实践，以及万达智慧商业平台在推动行业转型中的关键作用， 旨

AI 赋能，智塑未来 机器人产业的变革与展望白皮书 AI Empowerment for the Future 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 变革深水区：人机共生时代的共性挑战与人才重构 14 第六章 百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于突破的重要技术领域。由于其外观与行为高度拟人化，人形 机器人能够在许多领域替代人类完成任务，尤其是在高危行业，如 域实现术 前规划与术中实时调整，推动市场年均增速超 25%。人形机器人 国产化突破加速。宇树机器人在消防、巡查等领域不断突破，优必 选机器人进入汽车检测一线。 产业升级离不开政策与技术双重赋能。中国 “智改数转” 政策双 向发力：对内通过补贴推动核心零部件国产化率提升，对外助力 企业成为全球第三大出口国。技术上，从 “自动化工具” 向 “AI 驱 动智能体” 跨越，多模态传感延迟降至

AI+HR黑科技秘笈 A I 赋 能 人 力 资 本 智 能 化 变 革 e 成 科 技 H R 图 灵 学 院 出 品 a i . i f c h a n g e . c o m AI黑科技揭秘 顶尖科学家团队力作 AI+HR创新应用 前言 前言 献给走在数字化浪潮前沿的 HR 们， 数字经济时代已全面开启，大数据、人工智能、云计算等新科技推动经济、社会、 企业发生翻天覆地 模型。以上可得 deep 模型非线性表征能力还是略微的比 xgboost 能力强。 经 过 wide&deep 模 型 的 实 验 基 础 上 我 们 想 更 加 利 用 交 叉 特 征 的 功 能，因 此 我 们 尝 试 了 deepFM 模型，deepFM 模型结构图如图 5 所示（引用自 deepFM 相应论文）,deepFM 将 wide&deep 的 wide 部分替换成了 FM 特征输入。结果很是令人欢喜，达到了以上实验的最优值，可能这就是 深度学习带来的魅力吧。 8 第一部分 | 在 喜 悦 的 同 时，我 们 想 现 有 的 ID 初 始 化 embedding 都 能 产 生 如 此 大 的 魅 力，利 用 graph embedding 岂不更加喜人。在 DeepFM 模型输入基础上我们将 ID 的 graph embedding 也加 入到模型的 dense

的，是船舶能否从诞生之初就拥有完整的数字基因，其全生命周期的数据是否可以在安全、可信的规则下 自由流动，持续赋能，创造前所未有的价值。然而，现状是，我们的行业仍被禁锢在数据孤岛中，宝贵的 造船和航运数据在漫长的产业链中断裂、沉寂，无法形成驱动创新的合力。 数据的割裂，意味着价值的湮灭。它直接导致了高昂的协同成本、令人遗憾的决策滞后、被浪费的能 源以及被放大的安全风险。这不仅是技术问题，更是深层的机制性问题：数据交换困难、数据权属不清、 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 3.3.1 统一语义构建技术 16 3.3.2 数据定义与标识技术 17 3.3.3 数据流通使能技术 17 3.3.4 数据信任构建与数据安全技术 17 3.3.5 “船-岸-云”一体化网络安全技术 口 。 然 而 ， 与 航 空 、 汽 车 等 行 业 相 比 ， 船 舶 领 域 的 数 据 要 素 潜 能 远 未 释 放 。 全 生 命 周 期 数 据 割 裂 、 数 据 权 属 不 清 、 数 据 价 值 封 闭 ， 已 成 为 制 约 行 业 迈 向 高 端 化 、 智 能 化 、 绿 色 化 的 核 心 瓶 颈 。 本 章 将 系 统 梳 理 当 前 船 舶 数 据 管 理 和 应

先进半导体解决方案。与此同时，随着数据中心从传 统计算任务转向 AI 工作负载，其能源需求也在急剧上 升。为满足这一持续增长的能源需求，未来的数据中 心将经历深刻的架构变革，并面临更高的质量、能效 与热管理要求。而实现这一切，都离不开创新的电源 管理解决方案。 AI 已深深融入我们的生活，它势不可挡，正不断拓展 自身的应用和影响范围。英飞凌始终坚持创新，因为 我们深知保持这一创新势头的重要性。当前，业界已 供电挑战方面的技术实力。然而，前行的征途不能止 步于此，展望未来，我们仍需面对众多技术挑战，同 时还需要持续提升能效与性能。我们还必须确保为 AI 数据中心提供清洁、可靠的电力。毕竟，没有电力， 就没有 AI。正是这一现实，驱动我们不断推进技术革 新，确保随着 AI 的持续演进，我们为其高效、可靠供 电的解决方案也能同步升级。 在本白皮书中，我们将分享英飞凌对未来 AI 电源管理 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以 发展的若干洞见，探讨架构、质量、效率、热管理以 及能源可及性等方面的变化，将如何塑造这一领域的 未来格局。我们旨在通过分析，帮助读者深入理解这 一持续演进的前沿方向。 借助英飞凌的创新解决方案，迈向更高能效、更具可 持续性的 AI 驱动世界之旅。 Adam White 电源与传感器系统事业部总裁 4 引言 在大型数据中心中，训练日益庞大的 AI 模型需要更强大的计算能力，并将多达 10 万颗处理器聚合成一个虚拟机。