人工智能的 冬天 1950 年， 图 灵测试，1956 年，人工智能 真正诞生 shakey 诞 生， 聊 天 机 器 人 ELIZA 诞生，计 算机鼠标出现 日本研究人工 智能计算机， 3D 打 印 机 问 世，各国开始 纷纷拨款响应 人工智能研发 “深蓝”“AlphaGo” 等 多 个 机 器 人 问 世，Google 开 源 TensorFlow 平台， OpenAI 的诞生，人 工智能四处开花 “通用人工智能”是“未来” 通用人工智能的研究目标是寻求统一的理论框架来解释各种智能现象，并研发具有高效学习 和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自 主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的 法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求： 1) 通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义 特别是近年来，随着各品牌在电商等赛道竞争更加激烈，电商主 播、数字营销等新兴岗位需求急速增加；不同品牌之间为挽留优质 人才同时也为招揽更多线上营销人才，各类薪酬激励政策频出；加 之数字营销方式多样且高速迭代，技能要求多变，薪酬水平也多变， 因而招聘定薪时需及时了解行业水平并调整。 基于此，薪智平台在对标竞品招聘动态场景中利用 AI 赋能的价 值得以凸显，例如： 1）招聘动态数据：实时跟踪市场上主播、数字营销类人才需求，

景： 第一期用例和场景包括：硬件、软件组件、供应链法规文件、产品全生命周期数据的可追溯性，碳足迹、社会治理、循 环经济等可持续性场景，实时协作的质量管理，增强供应链韧性的需求和产能管理，业务伙伴主数据服务等。 第二期用例和场景包括：模块化制造、制造即服务、实时控制和模拟、数字孪生等。 第三期用例和场景包括：敏捷制造和扩展等。 其中供应链管理、质量管理、需求和产能管理、循环经济、碳数据交换 院作为研发主体机构。该研究院围绕IDS复杂研究需求，由院属十二个研究所共同推进研发工作，并通过联盟和网络的形式 组建若干科研联合组，灵活整合专家、企业、高校等资源开展协同创新，确保联合各方研发力量解决数据共享难题。二是打 造开源创新生态，加强IDS组件的开发维护。IDSA在GitHub上建立了IDS参考测试平台开源项目，测试平台为IDS开发和认 证过程提供了一个测试和评估的环境，IDS参考实例和示例代码可供软件开 块链技术在数据流通中的应用场景广泛，主要应用于政务、金融、 供应链管理、 医疗健康、制造业、数字身份认证、 知识产权、广告、能源、数据交易等领域。在政务领域，主要应用于政务数据共享交换、协同审批等场景；在金融领域，主 要应用于跨境支付与清算等场景；在供应链管理领域，主要应用于数据共享与商品溯源等场景；在医疗健康领域，主要应用 于患者数据共享等场景；在制造业领域，主要应用于设备数据交换、机器间微支付等场景；在数字身份认证领域，主要应用