Administration Shell， 下称“AAS”），以及Eclipse数据空间组件（EDC）。 （1）基于OPC UA的数据标准化建模 OPC UA作为国际标准，为数据建模提供了机器可读且标准化的方式。对于产品碳足迹计算而言，这意味着生产线上的 各个模拟站可以通过OPC UA实时采集能源消耗数据，并将其转化为统一格式进行处理。企业可以使用西门子OPC UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等 S，并存储于开源AAS存储库中。这些AAS包含了详细的能 耗数据和碳强度信息，支持用户通过特定路径“AAS Environment > Objects > Submodels > CarbonFootprint > Product- CarbonFootprint > PCFCO2eq”访问到具体的范围2二氧化碳PCF（产品碳足迹）数据。这种结构化的数据组织方式极大地 简化了数据分析流程，让 简化了数据分析流程，让企业能够更快速地响应环境变化和市场需求。 （3）EDC保障数据安全流通 为了确保能耗数据和碳强度数据能够在不同环节之间安全高效地传输与共享， EDC发挥了关键作用。其中，连接器负责 搭建数据交换通道，联邦目录帮助参与者发布和发现数据产品，身份中心管理参与者身份以保证数据访问的安全性，注册服 务则提供快速准确的注册信息管理服务。借助这些功能，产品制造商可以放心地将生产工艺中的能耗数据分享给客户，而客

创作的难度。这一技术极有可能取代 人类从事创作性工作，从而彻底颠覆我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能 力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效 率的方式满足海量个性化需求。 为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期 来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会 综上所述，人工智能已经在企业人力资源管理的各个模块中有了非常多的应用场景和应用案 例，下图是对这些场景从“应用价值”和“成熟度”两个维度的总结，高价值、低成熟度应用较多， 目前 AI 许多应用场景仍停留在理论阶段。 价值和成熟度矩阵 高 高 低 价 值 成熟度 智能简历筛选和双向推荐 智能招聘助手 （咨询应答） 虚拟形象 VR/AR公司或者职位体验 候选人绩效预测 个性化拒信撰写 12 13 14 18 19 17 1 2 5 8 9 业务价值 15 低 中 中 高 高 70 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 为了进一步指导大家在应用方面的选择和评估，Gartner 也给出了如下更为详细的评估列表。 Gartner 建议，我们可以优先考虑风险低、成熟度高的业务场景，并设计出详细的路线图。 ● 在模型的选择上，我们要格外关注其“可解释性”，即：技术能够解释人工智能所给出结

展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用 目前部分企业尚未形成成熟的数字化技术体系，在智能 化、新基建等方面还存在短板，缺少先进的数字化技术、产品 和解决方案等数字化技术工具，在一些关键领域和重点环节还 从业务角度来看，央企内部各业务部门之间、与外部系统 之间，经常会存在数据壁垒及数据共享不畅等问题。同时，信 息系统建设时间长、数量多、业务覆盖面广、信息孤岛问题 严重。 （5） 数字化投资规模大，效率低 在企业内部建设信息化系统时，通常会存在需求复杂、投 资规模大、管理周期长等问题。部分企业数字化转型缺少顶层 设计，转型路径不清晰，制度和规则不健全，难以保障数字化 转型工作顺利开展。