用友数据中台解决方案 用 友 网 络 科 技 股 份 有 限 公 司 企业数据中台 —— 助力企业创新化、提升对用户需求的响应力—— 元数据管理、 数据标准、 数据质量、 数据清洗、 数据安全 SOD(Systems of differentiation) 用友数据中台是基于新的数据湖存储方案基础上重新定义的企业 IT 架构核心组成部分 稳定可靠 产品系统 客户管理 系统 财务系统 关联关系不清晰 有效信息过少 数据问题 多存储系统 高频数据变化 大数据量 用友云数据中台 数据智能 分析、报表、搜索与机器学习 智慧数据服务 社会化大数据 + 企业小数据 技术 + 数据 企业数据湖 OneData, OneID, OnePlatform, 基于数据湖实现一站式服务的数据中 台 One Platform 统一数据使用 | 分析、 模型训练、 数据开放 数据主题、 数据集市 财务数据 人员数据 订单数据 供应链数据 用户数据 商品数据 数字化企业数据中台全景图 依托于数据湖的存储技术 ，构建完整的跨行业多领域数据资产体系。 实现企业内部的数据驱动与外部客户的数据服务。 生态 统一数据服务 中心 业务 中心 领域 中心 统一 中心

自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层 设 加快生产速度及降低重复性。公共 层作为数据中台的核心部分，积累了 最关键的数据资源，同时也是最具备 品质保障的主数据。 简单地看，数据中台有点像一条生产 流水线，从原始数据收集，到提炼成稳定的 生产流程。在这个制作过程中，需要有一套生 产管理流程体系，用以保证数据品质、时效性、 一致性等关键点。但与生产流水线的差别在于， 数据中台不仅需要关注数据生产过程中的效率 问题，中台实际上还具备以下能力：1

虚拟电厂助力零碳园区 建设思考 做品罗 3 物一提 2 品血热面务 虚拟电厂 商业模式 与实践 智慧能源 简介 零碳园区 发展背景 零碳园区发展背景 【发改委《零碳园区建设方案》】 零碳园区是指通过规划、设计、技术、管理等方式，使园区内生产生活活动所产生的二氧化 碳排放降至 碳排放降至“近零”水平，并具备进一步达到“净零”条件的园区。 【零碳园区宗旨、目标、历史】 宝 能 智 慧 能 源 建设零碳园区是加快能源绿色转型、引导产业深度脱碳、促进区域协调发展、增强产品竞争力的 关键举措。 零碳园区没有历史，没有先例。零碳园区是创新，是创造历史。 ceN-ECH 2025.AL RbPesarvec 务 国家级零碳园区建设目标 第一步：到 2027 年 建成 60 个左右国家级零碳园区和一批省级零碳园区，相关技术路径基本清晰、商业模式 初步显现、政策制度逐步建立。 第二步：到 2030 年 建成 100 个以上国家级零碳园区和一大批省级零碳园区，相关技术装备、商业模式、政 策标准、配套服务等更加健全，零碳园区成为经济社会发展全面绿色转型重要的动力源和增长点， 为碳排放达峰后稳中有降发挥关键作用。

IBM Watson Talent 人力资源中的 AI 业务案例 关于入门的见解和提示 Nigel Guenole 博士和 Sheri Feinzig 博士 人力资源中的 AI 业务案例 2 前言 人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， Diane Gherson IBM 首席人力资源官 XVCXvMrMnOoPpRtQsPqPmN7N8QbRtRmMmOrNlOqQoPjMrQqObRpPyQxNsPoPMYoOtO 人力资源中的 AI 业务案例 3 Introduction 人工智能与战略洞察力相结合创造了新的商业机会, 并正在改变人力资源对组织竞争优势的贡献方 式。 本报告概述了人工智能在当今人力资源中提供价值的具体例子。它描述了 内部员工使用而开发的，它们提供了如此重要的价值，以至于现在可以在 商业上提供。其中包括 IBM Watso 候选人助理、 IBM Watso 招聘、 IBM Watso 职业教练和您的学 习。 在过去的十年中 ， IBM 一直为与世界各地的客户合作进行最重要的转型而感到自豪。我们帮助 CHRO 客户及其团队进行人力资源重塑 ， 构建投资业务案例 ， 确保有意义的业务和员工成果 ， 并提供有关如何管理由数字和

》 》 》 零碳园区创建与学习 零碳产业园区实施路径 规划 01 零碳产业园区的时代使命与意义 02 零碳产业园区的关键术语解读 03 零碳产业园区的“ 1+9+1” 实施路 径 04 零碳产业园区的实施案例分析 05 零碳产业园区的未来展望 PART01 零碳产业园区的时代 使命与意义 应对气候变化与实现双碳目标 气候变化与全球碳减排行动 全球气候变暖导致极端天气频发，国际社 会达成广泛共识，纷纷制定碳减排目标。 中国作为全球最大的发展中国家，提出“双 碳” 目标，体现了应对气候变化的决心和大 国担当。 产业园区碳排放占全国总量的 31% 左右， 推动产业园区向零碳转型，对于实现“双碳” 目标具有重要意义，是实现经济绿色转型 和可持续发展的关键路径。 零碳产业园区的经济与 社会价值 零碳产业园区通过优化能源结构、提高能 源利用效率、推动产业绿色升级等措施， 协同发展。 零碳产业园区的建设有助于提升城市形象 和品质，改善居民生活环境，带动相关产 业发展，创造更多就业机会，促进社会和 谐稳定。 应对气候变化与实现双碳目标 零碳产业园区的定义与目标 零碳产业园区是为适应产业绿色高质量发展和区域碳 中和需要而诞生的新型产业园区。它致力于在边界范 围内，综合运用能源、生态、建筑、交通与管理等多 种手段，实现零碳发展目标，促进产业绿色化发展、

剔除公共事业类行业；2.货币单位统一按 2025 年 9 月 3 日汇率换算为人民币。 过去 10 年，我国制造业呈现出显著的增长态势。然而，其中传 统制造业也面临着产能过剩、附加值低、内卷严重等一系列问题。从 中可见，发展能够增强经济韧性和安全性，且有效创造更高利润率的 “高端制造”成为必要。 “高端制造”通常指处于制造业价值链顶端、具有高技术含量、高 附加值、高创新强度、强品牌影响力和良好绿色发展水平的产业和产 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析 回望历史，具身智能的“前身”——人工智能与机器人技术是彼此 交织、并进发展的。从二战后的跨学科交叉融合到如今的智能浪潮， 两者在理论突破、工程实践与产业化进程中持续的相互促进，形成了 现代科技史中独特的双螺旋进化路径。 4 1. 起源与学科奠基（1940s-1950s） 二战后，随着信息论、控制论和计算机科学的兴起，人工智能与 机器人技术逐步拥有了最先的理论基础。1948 拓展了机器 人在制造业中的使用范围。至 1980 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

美图数据中台建设实践 陈满意 - 高级技术经理 目录 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 总有一款美的产品你感兴趣 加拿大 美图秀秀 美颜相机 美拍 美妆相机 BeautyPlus 日本 中 irBrush VCUS Pomelo 美图问医 美图定制 菲律宾 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 从无到有 - 快速上线

制产生了重大的影响，数据已经成为“国家基础性战略资源”。 在数字经济时代加速发展中，数字要素成为不可或缺的一种“流通货币”。随着产业端不断丰富，应用层迭代优化，智能终端技术快速革新的 浪潮中，数据的应用和采集以及分发制度等完善，成为当下企业发展的重要课题之一。 贯彻中央部署，升级企业新战 略在数字经济大潮中全面突破 数据要素赋能保障，实现商业模 式、运营模式、治理模式创新 形成人人为我，我 证监会等九部委重点支持的国家级文化产权交易及投融资综合服务平台。 上海文交所是以文化股权、物权、债权、知识产权等各类产业要素为交易对象的专业化市场平台，作为中央及地方文化企业 国有产权指定交易机构，是中共中央十七届六中全会决议要求办好的重点文化产权交易所。 科技人才评级权 01 数字资产、数字 IP 版权保护 02 03 数据标准：各传统行业的数字内容资产化，迫切需要第三方共同完善合作生态 遵循政策法规 治理保障完善数据治理体系， 打造“一套制度、一个数据中 台、一套治理方案”。 作为企业数字化转型行动计划的重要组成部分，按照“一套制度规范，一个数据中台、一套治理方法”原则，贯彻数据共享理念，由统一数 据中台汇聚、拉通、整合、共享全域数据，业务牵引，技术协同，聚焦智慧运营场景，强化数据赋能，激发数据生产要素活力。 总体目标 数据赋能 数据中台 全域多源 三大转型 发展方式转型 运营模式转型