央国企是国民经济的重要支柱，其数字化转型成功与否， 攸关我国经济的长远健康发展。在全球数字化的浪潮下，我国 《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》提出，要加快建设数 字中国，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方 式变革。国资委文件也提出，国有企业要实现数字化转型，数 字化资产比重要从当前的30%提高到60%以上。央企集团总部 要率先打造数字化平台，加快形成集研发设计、生产制造、经 营管理和服务保障为一体的“端到端”企业数字化供应链体 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化， 由此带来的是生产和业务 模式上的变革。这种变革对企业生产经营带来了前所未有的影 响，也为企业数字化转型提出了更高要求。与此同时，技术也 在不断发展和创新，推进企业对于数字化转型战略的实施。 （4） 央国企历史沉淀和实力雄厚 央国企 在积极布 局数字化。 图 1：能源央国企发展现状 （1） 石油 石油行业数字化转型是在原有的企业信息系统基础上，利 用信息技术、网络技术，实现企业生产、经营、管理全过程的 优化和变革。石油企业正在加快实施数字化转型战略，推进产 业数字化和数字产业化，建设数字油田、智能油田，加强数据 安全管理和信息共享，打造企业核心竞争力。 石油数字化的核心是利用数字技术的优势，将其与石油生产

也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所，携手 10 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI ·企业人力资源管理 AI 应用案例集 前言 5 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而 深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行 彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和 管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的， Management Research（IACMR） 女 性学者发展委员会联席主席。 寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时 代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 陈果（George Chen）先生 寄语：用

诊， 到网课辅导、在线问诊、生鲜快递；从远程打卡、线上招 聘、线上会议到文档协同、工作提交；从线下到线上的迁 移，加速了社会的智慧进化，主要表现为以下三个方面： 首先是加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上 办公，导致各种在线办公平台用户规 模指数级增长，其中钉钉平台超过 1000万家企业、2亿人协同办公；腾 讯会议系统上线仅两月，日活跃用户 就超过千万。学校选择线上教学，其 量270万TB，同比增长36%。经济活 王恩东 中国工程院院士 DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1299/f.2020.04.006 工信论坛 45 ｜ 2020 年 4 月刊 动的线上化变革，让大家在这个过程 中体验到了信息科技的价值和效率。 第二个明显的变化是社会服务 和社会治理更加高效智能。疫情期 间，运营商推出了“通信大数据行程 卡”，可以记录显示手机用户14天内 到访的地区。截至目前，累计查询量 件：开放标准、集约高效和普适普惠。 开放标准要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架 构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的； 集约高效要求智算中心的建设要有超大规模，要采用 领先的技术，保证自身的先进性； 普适普惠则要求智算中心发挥基础设施的社会价值， 服务大众。 下面，具体分析这三个条件。 首先是开放标准。通过简单回顾开源开放的历史，可 以看到开放的边界越来越广阔。 从最初的操作系统、数据库、

智慧社区 城 市 管 理 平安城市 医疗应用 AiCD 产业发展——产业机遇与行业机遇 · 传统产业智能化变革需求迫切 · 人工智能行业内企业对新型算力基础设施的需求迫切 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 7.20% · 涉及范围广，包括汽车、医药、化学、电子、半导 15.3 0%

交换、共享的规则和范围，对 全省各级财政的数据资源目录进行统一管理。其他财政级次数据资源目录建设 思路参照省级执行。 每级目录管理中心除了建设本级财政数据资源目录外，还要充分考虑向上的兼 容性，特别是一些关键内容如目录和交换的核心元数据库的兼容。本级数据资 源目录建设完成后，作为上级财政资源目录体系的一个节点，要进行元数据的 注册等工作，使本级资源目录能作为上级财政数据资源目录树的一个分支。 服务地址等目录信息，以便发现和定位交换服务。 第 4 页 图 2-3 数据资源目录技术框架 目录体系建设和使用过程中存在三类角色：信息提供者、信息使用者和目录信 息管理者。信息提供者负责信息的编目、注册，保证编目信息的正确性和实时 性。信息使用者通过应用系统查询公共资源目录和交换服务目录，发现所需信 息。目录信息管理者负责资源目录的建立和管理，并保证目录信息的安全和维 护。 2.2 整体技术路线 整体上是利用多年度多财政的平台 型标签。 3.2.1.2 登记数据表 按照事先约定好数据采集接口采集各类数据到标准库中形成数据的第一层，第 一层数据完全按照原有数据格式进行存储不进行任何处理，保证数据与来源数 据的一致性。 源数据表登记 对采集来的数据表按照原有的数据格式进行登记，包括原有数据表中包含的数 据项，字段类型等 转换表登记 登记数据源以及经过每一层转换所需要的数据表，数据表能够分类、分层管理。

服务的时候，我们首先应该考虑业务需求，根据业务需求来确定 IT 需求包括安全需求。 在安全域划分时会面临有些业务紧密相连，但是根据安全要求（信息密级要求，访问应用要求等）又要将其划分到不同安全域的矛盾。是将业务按安全域的要求强性划分，还是合并安全域以满足业务要求？必须综合考虑业务隔离的难度和合并安全域的风险（会出现有些资产保护级别不够），从而给出合适的安全域划分。 安全域方法的根本目标是能够更好的保障网络上承载的业务。在保 .......................................................................................5 2.1. 系统脆弱性分析.................................................................................................. 20986-2007《信息安全技术信息安全事件分类分级指南》 2. 安全风险分析 2.1. 系统脆弱性分析 人的脆弱性：人的安全意识不足导致的各种被攻击可能，如接受未知数据， 设置弱口令等。 安全技术的脆弱性：操作系统和数据库的安全脆弱性，系统配置的安全脆 弱性，访问控制机制的安全脆弱性，测评和认证的脆弱性。 运行的脆弱性：监控系统的脆弱性，无入侵检测设备，响应和恢复机制的 不完善。 2.2. 安全威胁分析

集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 头采集输电线路影像， 通过视觉 大模型识别线路缺陷。 l 应用价值： 实现缺陷自动识别 ， 准确率≥ 99% ，减少人工巡检工作 量， 提升巡检效率和安全性 。 国 产 化 适 配 ： 采 用 昇 腾 GPU+MindSpore 视觉框架 ， 适 配国产硬件和深度学习平台。 l 场景： 基于历史负荷数据 国产化适配：采用国产 CAE 软件与大模型联合仿 真，适配新能源并网优化 需求。 • 问题描述：通用大模型在电 力 领域适配性差 ，难以满足 特定 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7

安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 素；第二阶段是工业社会，以技术和资本为主要生产要素；第三阶段是数字社会，以数据为主要生产要素。数据作为数字社会的 新型生产要素，不同于土地、劳动力、技术、资本等传统生产要素，具有虚拟性、非稀缺性、易复制性等二十多个独特的特性， 彻底颠覆了传统资源稀缺理论、边际效应递减理论、产权理论等经济学经典理论，对现代经济社会发展模式提出了新的挑战。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 ogle Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通

（一）AI人工智能的概念 AI人工智能是一门新兴的技术，具有鲜明的时代性和实践 性。从20世纪60年代开始，经过科学家们不懈的努力，AI人工 智能技术不断地获得新的突破，并深刻地影响着社会各行业领域 的发展。AI人工智能的四大模块分别是机器智能、语言识别、图 像识别和自动处理 [1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。A 的可能性，帮助设计人员实现更具创造性的设计；三是确保了工 程设计的科学性和合理性。AI人工智能能够实现对设计的可视化， 使设计者能够借助3D模型对设计方案进行细化，并且能够根据用 户的需求和工程的具体情况，通过 AI人工智能技术在建筑设计中 的应用进行实时的补充、修正 [3]。AI人工智能技术能够直观地展 现建筑的外部形态、内部结构及荷载特征，提高建筑结构设计的 科学性与合理性。 目管理人员的工作提供重要的决策支持。在进行建筑设计的过程 中，设计人员应通过网络平台，利用计算机语言开发和人工智能 造型的方法，来建立一个更完善的建筑结构虚拟模型，提高建筑 工程设计环节的实用性和普适性，从而使建筑设计的效果得到最 大程度的保证 [4]。 （二）进行多个设计方案的比较 AI人工智能技术也可以在施工过程中，实现高效的方案比 较。在设计阶段，要根据项目的建设需求和结构的特点，制定相

委办局和舆情主题库数据，以及人口库、法人库等基础信息专题库数据。 （3）大数据中心提供数据共享服务，根据内部系统和外部委办局及系统的 需求提供数据授权，提供完善的数据安全机制，保证数据的安全性。 （4）大数据中心通过数据管理平台提供数据管理维护的功能，方便运维人 员及管理员查看委办局主题库、人口法人库的数据量、数据使用情况等。依据 数据需求量及数据中心的负载等信息，运维人员可在技术上进行调整，保证数 式。 序号 交换模式 描述 1 分布式前置交 换 对于信息化建设水平高，业务系统及业务信息库完善的部门，安 装交换前置机，将交换平台与部门业务系统隔离开来，保证部门 业务系统与业务数据库的独立性，同时保证部门业务网络、业务 系统的安全。交换前置机上安装部门前置交换信息库，保存部门 对外交换共享的数据和从交换平台接收的数据。部门业务应用数 据库与前置交换数据库之间通过信息交换桥接实现交换信息的实 梳理数据转换规则、比对规则等，ETL 配 置执行，保证不产生重复数据 3 数据交换平台配置，可自定义数 据采集内容和数据采集周期 提供采集周期和采集数据内容的配置功 能。 4 数据字典采集和整合，保证数据 一致性 梳理数据字典及各委办局数据比对规 则，ETL 配置执行 5 数据入库规则，入库后形成各委 办局主题以及基础信息库（专题 库）并保证数据质量 将整合后数据分为委办局主题库和专题 库，分析每层入库规则，从不同层面上