年代，日本和欧洲确立了六轴机 器人的通用基本形态，这一设计后来成为工业自动化的标准配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert System）领域取得了一定 进展，但通用智能的“灵感”仍未出现。 3. 多元发展与国家战略（1980s-2000s） 随着电子技术与传感器的不断进步，机器人技术开始从“理想中 通用”到“现实中专用”再到“现实中形态通用”的方向发展。此后，Scara 机器人、Delta 高可靠性，以及标准化任务的重复执行，整体呈现出技术驱动、应用 场景集中、产业链结构清晰等特点；具身智能作为人工智能与物理实 6 体的深度融合，强调通过感知、认知、决策和行动闭环实现与环境的 动态交互，呈现出技术融合驱动、场景多元化、产业链复杂化等特点。 图表 3：传统机器人产业特点 序号 特点 描述 1 技术驱动 以机械结构、伺服电机、减速器等硬件为核心，软件多为控制系统，AI 含量较低。 2 应用场景集中 主要集 新多为增量优 化。 图表 4：具身智能产业特点 序号 特点 描述 1 技术融合驱动 AI 大模型、多模态感知、端到端运动控制成为核心，硬件与软件高度协 同，AI 算法占比显著提升。 2 场景多元化 从工业制造扩展至医疗健康、家庭服务、教育娱乐、公共安全等，应用渗 透率快速提升。 3 产业链复杂化 上游扩展至 AI 芯片、传感器、算法平台，中游包括人形机器人及其他形 态智能体，下游覆盖多场景定制化应用，生态协同性增强。

岗位 设置 Sample 24 组织与岗位体系诊断总结：具体而言组织与岗位方面存在如下问题 组织功能体系 结构体系 • 公司的组织定位明确 • 公司部门功能逐步明确分工和定位，而公司 多元化 业 务的不断深入，要求组织功能持续 优化 • 公司现行组织结构有待梳理优化 ，以 支撑业 务转型发展 • 新建门店需要构建组织架构，而根据目前试 水阶段需要搭建针对性的组织架构 • 岗位名称统一化 组织定位 与分工 组织功能 关键词 多元化 阶段性 一体化 1. 多元化 ：要求资源整合 和协调，以适应不同业务发展模 式和发展周期的需要； 2. 阶段性与一体化 ： 未来公司转型发展规划要求组织转型 分步骤实施，采取过渡方案与一体化 的 经营管控平台相 结合，兼顾短期和长期需求有力支撑公司业务转型和市 场拓展。 1. 公司总部：公司多元化 定位要求 强化公司总部职能，同 时多 主体冲突效应 决策时滞效应 信息失真效应 温室花朵效应 风险放大效应 集团劣势 74 为什么需要集团管控：避免“一抓就死”、“一放就乱” 集团管控的平衡点 集团价值 最大化 多元化 与专业化 的平衡 静态管理与动态管理 的平衡 集权与分权 的平衡 • 通过授权手册进行静态 管理 • 通过战略、经营计划、 预算、投资、审计、薪 酬绩效等管理体系进行 动态管理

岗位 设置 Sample 24 组织与岗位体系诊断总结：具体而言组织与岗位方面存在如下问题 组织功能体系 结构体系 • 公司的组织定位明确 • 公司部门功能逐步明确分工和定位，而公司 多元化 业 务的不断深入，要求组织功能持续 优化 • 公司现行组织结构有待梳理优化 ，以 支撑业 务转型发展 • 新建门店需要构建组织架构，而根据目前试 水阶段需要搭建针对性的组织架构 • 岗位名称统一化 组织定位 与分工 组织功能 关键词 多元化 阶段性 一体化 1. 多元化 ：要求资源整合 和协调，以适应不同业务发展模 式和发展周期的需要； 2. 阶段性与一体化 ： 未来公司转型发展规划要求组织转型 分步骤实施，采取过渡方案与一体化 的 经营管控平台相 结合，兼顾短期和长期需求有力支撑公司业务转型和市 场拓展。 1. 公司总部：公司多元化 定位要求 强化公司总部职能，同 时多 主体冲突效应 决策时滞效应 信息失真效应 温室花朵效应 风险放大效应 集团劣势 74 为什么需要集团管控：避免“一抓就死”、“一放就乱” 集团管控的平衡点 集团价值 最大化 多元化 与专业化 的平衡 静态管理与动态管理 的平衡 集权与分权 的平衡 • 通过授权手册进行静态 管理 • 通过战略、经营计划、 预算、投资、审计、薪 酬绩效等管理体系进行 动态管理

支FP64、FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等多精度 计算，精度完备，全面支持科学计算和AI加速计算 全面兼容 面向主流AI生态 DCU迁移平滑无忧 全程护航 支持大模型 多元场景应用落地 DAP（DCU AI Platform / DCU人工智能应用平台） 云原生AI平台 大模型应用平台 光源ModelZoo | 镜像仓库 开发者社区 基础算子层优化 框架工具层优化 HYGON 海光DCU行业实战手册 中国石化 建设油气行业首个国产液冷人工智能中心 作为国家发改委人工智能示范工程唯一行业案例，中国石化人工智能 计算中心引入海光DCU构建全栈国产化安全体系与多元算力平台，实 现勘探开发、炼油化工、安全环保等9大类200+场景的AI深度赋能。 落实"2025年AI应用国内领先"战略，亟需建设集约化算力 底座支撑9大类200余项智能场景落地。 关键领域 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 全栈国产安全架构：集成国产冷板液冷模块、独立计算网络及 集群管理系统，内嵌国密算法与芯片级安全机制。 多元算力融合平台：海光DCU提供FP16/FP32/FP64全精度算 力，同步支持科学计算与千亿级模型训练。 行业级液冷创新：自主研发液冷散热系统，PUE降至1.15以下， 成为油气行业首个绿色低碳AI基础设施。

级数据交易所，预计在 2025 年，实现交易规模 超 100 亿元，设立 100 家以上合规工作站，培育、引入 50 家以上数据服务企业，对经济增加值贡献超过 50 亿元。深圳数据交易所努力构建多元开 放生 态，培育壮大数据交易市场。吸引数据提供方、数据商、数据需求方等 484 家市场参与主体，覆盖 26 个省市，市外占比 76% ；启动数据开发 者培养 计划，为深圳市引入 8 家数据开发企业。 数据分析和治理服务； 国央企数字化升级咨询； 资本数字化融资服务； 数据开放混合云服务； 大数据、人工智 能、 SaaS 等技术产品服 务。 精准人才需求匹配分析； 专业人才猎头定制； 多元人才培训服务； 一站式智库优选直达； 人才成果转化落地分析。 综合性集团 / 大型企业 细分领域龙头 政府 / 产业园区 投资 / 研究 / 券商 / 投行 研究分析 · 行业分析 · 战略研究

Oracle 公共 接口 SAP 公共接 口 瑞典账套 深圳编码 广州编码 瑞士编码 瑞典编码 场景 多元化 针对不同地区不同公司，设置不同的账务规则；兼顾 多账套、多准则，多币种的核算需求 规则 可配置 接口 适配化 集成 多系统 自动化账务处理可 用于多元化场景、 复杂化场 已预设 Oracle 、 SAP 等主流核算 系统账务接口 根据规则配置，实现 多目标系统集成

员工， 如何在多元文化环境中建立统一的价值观和行为准则，都是企业需 要解决的难题。  如何提升员工的工作满意度和归属感，以降低员工流失率。  设计灵活多样的培训方案，满足不同员工的职业发展需要。  引入先进的绩效管理工具和技术，提高绩效评估的效率和准确 性。  加强法律和合规性培训，确保企业管理实践符合最新的法律法 规。  建立跨文化管理机制，促进多元文化环境下的和谐共处。 工参加 外部培训或考取专业认证的机会，并提供经费支持。通过这些措 施，员工不仅能提升自身能力，还能增强对企业的归属感和忠诚 度。  根据岗位需求设计个性化培训计划  采用线上线下结合的多元化培训方式  建立科学的培训评估机制  支持员工职业发展规划并提供相应资源 通过以上方案，企业能够系统地提升员工的能力，优化人力资 源配置，从而为企业的长期发展奠定坚实的基础。 7.1 求，还能够通过实际行动提升员工的工作满意度和忠诚度，从而为 公司创造更大的价值。 10.2 员工沟通与反馈机制 为构建高效、透明且可持续的员工沟通与反馈机 制，DeepSeek 人力资源管理系统提出以下实施方案。首先，建立 多元化的沟通渠道，确保员工能够通过多种方式表达意见和建议。 具体包括：  线上平台：通过内部员工门户或移动应用，提供匿名或实名反 馈功能，支持员工随时提交建议、投诉或意见。  定期会议：每月

，以最终 打造形成 开放化生态 平台为 目标的整体转型规划 中 期 服务转型 口 孵化新业 务， 支撑远期业务 发展 口 服务型新业 务创 立 近期 全渠道升 级 口 基于全渠道的多元化 门店升 级 “ 云店”打造 线 上线下交互 口 通过 服务辅助 门店升 级 远期 生态化平台 口联合甲方 和社会多 方 参与 , 建构产、学、研一体化 态 圈，打造开放生态平台 能 力 与 架 构 地 Page 3 1 业 务 领域进一步拓展 · 政策推动，提供更多机会，新型健康 业 务 出现，趋于多元化 · 其他行业 在服务、体验 都有质的改变 和提高，促进大健康业 务的 转型 2 消费者需求更加差异化 当今消费者是“数字化”消费者 · 用户不再只看性价比，而更在乎体验 大健康行业 起到至关重要的作用 智能 / 产品 设备 技术的不断创 新升 级 驱动大 健康行业 更新 新的数字 化生态系 统 增强 / 虚拟现实等技术使消费者摆脱门 店 家庭与工作环境限制，以更加多元 花 的方 式 进行健康管理和医 疗服务 为 医 生 提 供 了 更 好 的 技 术 支 持 ， 提 升 医 生 治疗效率 新技术突破 如何提升 体验 康服务、产品购买、社交、阅读等提供

19 （四）高安全网络保障算力安全 金融行业智算应用关乎金融数字资产安全、生产系统安全。 在大模型建设中，需网络与安全建设并举，以确保智算中心安全 合规性。 AI 大模型训练应用场景日益多元化，将面临算力和数据开 放，同时也面临核心资产安全风险加大，如表 4 所示： 表 4 AI 大模型智算网络安全挑战 典型场景 关键业务 安全挑战 大模型智算网接入场 景 管理接入：本地或远程登录 通过负载均衡、流量控制等技术，打造高性能、高可用的智算网 络基础能力；同时围绕智算网络，构建简化运管复杂性的自动化 运维网络能力。 二是构建 AI 网络系统，支撑行业万亿模型训练及推广推理 应用，多元化智能场景服务，如数字柜员与无人银行，基于音/ 视频/文复杂业务流程一体化自助办理。智算网络需具备 400G/800G 速率实现高性能万卡连接，并基于端网协同，与 AI 计算平台联合调度，构建高速无阻塞高可用智算网络系统；同时

数千项指标 汽车保有量 百万级 / 千万 级 数据采集频度 100ms/1s/10s 性能 数千列大宽表实时写入 数千亿数据实时检索 国标 GB_T 32960 企标 智能业务 多元化 存储、检索、计 算、 AI 成本 PB+ 规模数据 动态列 车辆增加信号 第三方机构观点 / 数据，仅供参考，不代表本公司观点 / 研究数 据 分析计算 • 车辆运营分析