球创新资源，贴近前沿技术，吸纳尖端科技人才等； 第三则是降低成本，主要通过直接降低研发成本、获 得当地补贴/奖励、享受税收优惠等方式实现。 随着全球格局的演变，研发最佳成本国家及地区的分 布正在发生变化。初步迹象表明，研发布局正在从地 缘政治敏感地区迁出，转向拉美、美国及中国以外的 亚洲地区。 为合理开展研发布局决策，需综合考虑成本竞争力、 经济生态系统、人才供给和战略符合度等四大维度。 对手、合作伙伴及供应商、经济激励和政府支持/协 助。评估该地区营商及政治风险，当地政府支持意愿 至关重要；第三是人才供给，涉及劳动年龄人口百分 比、大学/学院数量、学生入学、大学合作项目、劳动 力保留趋势以及人才招聘竞争格局，更多的劳动年 龄人口和大学生人数即意味着更充足的本地人才储 备；第四是战略符合度，主要用来评估地点与公司战 略和优先事项的匹配程度，重点考察新建地点能否 支撑现有产能优化、满足客户贴近市场和工程资源的 体系不完善，组织设计与业务发展阶段脱节，区域公 司设立及管理经验不足，前中后台职责界面划分不 清，管控模式和授权体系尚未有效落地；四是落地支 撑能力薄弱、体系基础薄弱，国内外KPI考核未有效 联动，国际人才体系不健全，属地人才培养与留用机 制缺失，海外业务流程简单复制国内模式，数字化系 统海外适配性差，数据共享和业务支撑能力不足等。 基于中国企业国际化现状，罗兰贝格设计了STAR海 外组织与治理模型。该模型主要包括战略决策层、协

（5）我国 AI 专业技术人才缺乏，校企合作存在工程化鸿沟 近年来我国加速 AI 人才培养并取得显著进展，2024 年我国 AI 产业人才约 75 万人。然而，我国 AI 人才供需仍存在较大差距。 从人才数量上看，麦肯锡报告显示，预计 2030 年中国对熟练 AI 专业人员的 需求将达到 600 万，但人才供应量仅能达到 200 万。专业技术人才数量与产业需 求之间的差距较大，制约了我国 技术的进一步发展和创新能力的提升。 从人才结构上看，我国的 AI 专业技术人才集中在算法研发、机器学习和数 据处理等核心领域，但在 AI 计算架构优化、跨领域融合等关键环节的人才储备 明显不足。此外，高端 AI 技术人才（如深度学习架构设计师、高性能算力优化 工程师等）缺口尤为严重，导致企业在技术研发中面临较大的人才瓶颈。 在人才培养方面，校企合作中的工程化鸿沟依然突出，制约了 AI 专业技术 人才的培养质量和 人才的培养质量和行业适配度。人才培养与产业需求不匹配，导致校企之间的合 作往往停留在表面层次，缺乏针对产业需求的联合培养计划。 2.3 国内智能驾驶基础资源情况调研 为进一步了解我国智能驾驶数据、算力和算法资源现状，以及智能驾驶智算 数据平台建设等问题，课题组针对不同类型调研对象分别开展了问卷调研。 调研周期：2024 年 8 月至 2024 年 10 月。 调研对象：整车企业、智驾供应商、数据/算力供应商、超算中心、高校和研

局的主线，紧盯人工智能技术演进趋势，充分 发挥制造业根基深厚的优势，探索形成“方法（Method）+装备（Machine）+语料（Material）+人才（Man）” 的“4M”工作路径，精准施策、协同发力，有效解决AI在制造业落地难、数据少、人才短缺等共性问题，加快推 动人工智能在制造业数字化转型落地见效，激活制造业发展新动能。截至2024年底，实现了规上工业企业 数字化改造“全覆盖”，为全国各 深刻转型。面对新 形势新挑战，宁波将“AI+制造”作为推进新型工业化的核心抓手，强化全局系统思维，突出问题需求导向，创 新提出以模型赋能体系为引领，以智能装备为硬核支撑，以数据语料为重要基石，以专业人才为第一资源的 “4M”工作理念并落地实施，为全国制造业数字化转型探索可复制可推广的“宁波样板”。 一、背景情况 “4M”工作理念 （一）深化“方法”贯通引领，构建转型赋能体系 二、主要做法 一是着力引进人工智能高层次人才。瞄准制造业算法模型、系统集成等关键领域，通过“甬江人才工程” 等重大人才计划，大力引进“AI+制造”领域高层次人才。举办人工智能赋能产业相关赛事活动，以赛代引，产 业聚才。二是大力培育人工智能高技能人才。建立产教协同育人机制，面向人工智能等新型产业领域和智能 家电等重点产业领域，建设“卓越-产业-现场”工程师学院体系。建立产学研人才共享机制，依托工程师学 院、现

公司内部培训协会 现有人才管理 留住人才计划 离职服务 离职人员咨询项目 政府扶持 重塑供应链人才体系 与大学建立合作伙伴关系 人才资源共享平台 1 定位 新的体系– 文化 , 价值观 , 架构 , 作用 2 评估未来蓝图–人才，劳工法规，人才市场 正确的战略举措可以支持员工的学习提高员工的技能 3 转变人才结构– 当前的 离职的和未来的 9 定位 评估 转型 规划方法 人才管理计划 转型需要严格的人才管理方法 技能 & 支 持 未来人才管理 离职人才管理 学习网 高标准体系将成为实现跨职能 E2E 管理的关键 利用高潜力的资源从业务流程优化的角度来驱动转变 自动化速赢是转变进程加速的动力引擎 4 3 2 1 关键要点和指导原则 各组织仍在散碎的业务中遇到阻力 拥有正确技能的合适级别的人员不足 适应新技术 : 自动化，区块链 .. 有针对性的培训和发展机会 当地人才短缺 培养和留住最好的人才 波动 , 快速的变化 当今公司遇到的问题和难 点 11 业务流程优化 供应链设计 / 细分 物料计划 库存计划 生产计划 • 按组织部门的职能进行组织 • 按业务单位、品牌、类别、

兼容效果较差 ，难以实现系统间智能协同作业。 管理模式落后 ，技术人才缺失 04 • 传统矿山企业属于劳动密集型和资本密集型企业， 企业的生产、经营、管理方式没有与新技术更好 地融合 ，导致企业管理效率较低。 • 由于矿山地理位置偏远，引进技术人才难度较高 ， 人才流失率高居不下。 u 现阶段，我国智能矿山建设如火如荼，但由于尚处于智能化发展的初期，仍面临许多难点和挑战。 钻机 挖掘机 液压支架 带式传送机 资料来源：公开资料、亿欧智库 23 2.3.1 管理场景化解决方案——以数据驱动管理决策，推动矿山智能化应 用效果提升与专业人才队伍建设 u 智能矿山不仅体现在生产流程“矿石流”中，还体现在矿山企业的各个管理场景中。其中，既包括对单座矿山的“人财物”、“产运销”的管 理，也 包括多座矿山的集中管理。亿欧智库将主要管理场景分为 安全避险“六大系统”的升级改造与 VR 技术下的安全培训新形式。 设备管理的智能化升级帮助矿山企业 实现对设备结构、操作、维修等节点 的全面覆盖 ，实训形式推动企业高效 安全地培养智能化专业化人才队伍。 企业管理平台化是对矿山企业所拥有 的各类资源（人力、 财务、设备、矿 产、能源）等实现多维度互关联的管 理场景。 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) ©

监控产品质量 过程优化 生产规划 / 调度 如何使用所收集的数据 44% 的受访者表示其采集 的数据得到有效利用 第 10 版年度智能制造现状报告 9 CPG 行业着眼于技术前沿技能，以弥合人才缺口 CPG 业务负责人同时也在关注 ： • 引入弹性工作制 (39%) • 应用技术创造更具吸引力的岗位 (39%) CPG 制造商仍面临培训、变革管理和员工保留等传统人力挑战，但 应对策略正在升级。 研究 预计至 2030 年 *，劳动 力缺口将达 790 万人 该行业长期受困于吸引与留住人才问题，疫情后尤为突出。 CPG 制造商正通过投资自动化和数字化解决方案来减少对 人工及重复性劳动的依赖。这一转变催生了对掌握人工智 能、机器人技术及网络安全等高端技术人才的旺盛需求。 CPG 制造商并未将人才缺口视为风险，而是视作引入符合 数字化战略的新技能组合的机遇。 CPG 行业领导者正在寻求 AI/ML 化 以释放持久价值。 CPG 制造商需统筹考虑兼具直观性与扩展性的解决方案，在实现 长期业务影响的同时推动人工智能应用。此举将助力制造商提升团 队敏捷性、简化流程以应对更多 SKU、吸引 / 留住人才、降低网络 安全风险，最终构建一个更以数据为导向且更可持续的组织形态。 第十 版年度智能制造现状报告10 在未来五年内推动积极 业务成果的计划 采用智能制造技术 接受调研的 其他行业 接受调研的

n 智能化设计 智能装配 柔性生产 工艺研究 n 供方物流 n 园区物流 n 成品物流 n 产品平台化 n 产品标准化 n 装配简单化 n MBS n VSM n 品质内建 n 人才培育 n 布局调整 n 硬件升级 n 物流基础 路 径 智能产品平台 智能生产平台 智能物流平台 基 础 土壤 n n n 一、 析 二、制造愿景与 智能产品 Intelligent product 外壳 { 选配方案： n 产品定制化 整体规划 触摸式 信息技术 思路：通过与学校、研究所展开合作，设立联合试验室，开展科研项目、人才培养和技术交流，对前沿技术进行协同 研 究开发 ，并将技术成果应用到产品上，支撑产品智能化的实现 整体规划 产品模块化 产品定制化 产品智能化 智慧管理 Wisdom management 15 项 创新供应商： 5 项 精益领先 基础 / 方 向 精益 基础 思路：围绕精益基础建立 MBS 、价值流、品质内建、人才育成三级供应体系，以十六维度运作支撑其持续改善 精英团队打造，人才 优化布局（喷涂、焊 接、结构类人才）， 17 年引入 2 名专家 品质防呆工装夹具导 入，工序防呆占比 20% 品质简易自动化导入， 工装改善，设备自检，

消费者和零售户，采集数据 使用多种先进的互联网创 新技术和平台 工商零消协同营销及管理效率 技术推动了传统营销工作方 式及流程的改变 互联网 + 人才队伍结构，工作 得到持续升级和推动 培养专业人才，成立网络营销 队伍，制定管理标准 “ 互联网 +” 转型 组织变革 效率提升 技术进步 技术进步是基础 效率提升是目的 组织变革是保证 “ 互联网 +” 的三大要素 作要求 制定网络 营销策划 员选拔方 案，并从 电访班中 选拔人员 思维 变化 职能 变化 岗位 变化 制度 规范 人才 培养 微信公众号 管理规范、 企业微信管 理规范、消 费者数据采 集与分析规 范等运营和 管理制度 培养了 一批符合 企业转型 发展需要 的人才 一是有机统一、无缝对接、联接一切节点的紧密关系网络。以互联网将研发 - 采购 - 生产加工 - 物流 - 市 分析消费、引导消费，实现消费即 数据、数据即资产。 创新引领 构建以“新入口”“新平台”“新模型” “新流程”“新零售”“新模式”为创新支 撑的卷烟营销体系。 底层工作 前沿研究 顶层设计 项目孵化 技术开发 思维普及 人才培养 产品输出 运营指导 打通链条 构建有机统一、无缝对接的现 代卷烟营销体系，打通原料采 购、生产制造、商业流通、终 端销售、卷烟消费等环节。 实效实用 多工业、多商业深度合作， 实现“需求预测”“精准投放”“工

面，如投资回报率、劳动生产率、生产效率、成本降低等； 复制推广方面，如推动解决方案复制推广情况；标准研制方 面， 如牵头或参与智能制造相关标准研制、依托标准开展工 厂建设；人才培养方面，如培养智能工厂建设和运营人才。) 七、后续实施计划 (一)预期目标 (二)下一步建设主要内容和实施计划 (三)成长性分析 (四)推广应用计划 6 附件 1 每个场景实例描述 环节名称 生产作业 (重点围绕项目建设已形成的特色亮点，安全可控情 况，以及在技术产业创新、经济效益、复制推广、标准研 制、 人才培养等方面已取得的成效进行阐述，不超过 3000 字。) 五、领航级智能工厂培育方案 (一)培育目标 (培育目标应为两年内工厂建设预期达到的目标，可围 绕智能化水平、模式创新、经济性、复制推广、标准研制、 人才培养等方面展开，不超过 2000 字。) (二)实施举措 (结合企业具体业务，围绕模式探索、技术突破、工艺 (结合企业具体业务，围绕模式探索、技术突破、工艺 创新、装备升级、组织变革等方面，阐述实现目标的方法与 路径，不超过 10000 字。) (三)保障措施 (围绕组织机制、资金、人才等方面阐述如何推进领航 级智能工厂培育工作，不超过 3000 字。) 6 附件 1 每个场景实例描述 环节名称 生产作业 场景名称 人机协同作业 场景实例名称 多机协同的发动机壳体柔性加工与检测 场景解决方案供应商名称

大模型相关的软硬件技术需要大量 人才 ，大量的优秀本科生选择出国深造， 而其中超过 60% 的毕业生选择在海外工作， 导致长期的优秀人才流失。另外在中西方 脱钩的背景下 ，美西方限制了对中国高科 技人才的培养与学术合作交流 由于各类政策管制和商业模式复制壁垒 低 ，导致的基础数据和语言语料同质化 中文语料 短缺 数据和语 料 的同质 化 全球化 经营 人才流失与 人才短缺 中国在高质量数据获取方面面临挑战 ， 主要由于缺乏完善的数据法规、行业内 固有的竞争性保密性 ，对开源合作文化 的不足 中国科技企业的市场导向和商业化压力 常使得大厂技术部门在追求 KPI 的同时 ， 难以专注于前言技术的研发 相较于英文、中文高质量开源数据非常 少 ，特别是在构建通用领域大模型的百 科类、问答类、图书贡献、学术论文、 中国科技企业较少开展全球化经营 ， 导致在营收、人才获取、全球化商业 场景方面制约明显 产业研究 战略规划 技术咨询 6 数据 人才 行业高精 数据短缺 商业化 压力大