86%、10.54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。建筑设计项目规模相对 较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效以及信息化程度 TransBIM 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在 AI 的冲击下， 更高效绘图带来人均创收的大幅提升，减少基础绘图人员数量，降低人员 薪资的成本。以华设集团为例，在假设营业总成本、营业外收支、所得税 均不变的前提下，进行净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质

平台定位：关注的云平台的统一管理，而不是底层的虚拟化或 具体资源。支持平台资源和应用快速扩展。 数据中心弹性扩展，满足未来业务增长的需要。 帮助客户构建自助、标准化的服务型基础设施的 同时， 降低管理成本。 • 可集中部署，统一管控，故障自恢复，系统更 加健壮，运行零风险。 • 从业务应用、中间件、基础设施层三层一体化 安全管理和保护。 • 服务响应更加迅速，充分发挥设备性能，提高 利用率。 平台服务。 与终端应用紧密绑定。 满足不同用户个性化应用需求和服务。 云数据机房 - 系统特性 云数据机房 - 系统优势 低成本 高效率 简单 灵活 安全 私有云 云数据机房 - 成本优势 企业数据机房与 上天翼云五年费用支出对比 私有云数据机房，节省成本 30% 云数据机房 - 系统架构 IT运维管理中心 计算集群 11台 （存储）万兆交换机 （管理）千兆交换机 业务人员 会议管理系统主要包括会议计划管理、会 议组织管理、会议决策管理、决策支撑、 系统集成五大功能。 智能会议系统 - 会议管理系统价值 ● 提升会议组织与管理效率； ● 整合办公资源，节省管理成本； ● 保障会议规范，加速信息传递； ● 加强综合管控，深化体系统筹， 实现会前、会中、会后全业务链管 理； ● 全面智能提醒与查询统计，促 进管理提升。 8K 显示技术在医疗、智能家居的宣传窗口

应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 0 1 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 标准化配置， Al 讲解 全年无休，节省人力成本 数字化管理，动态升级 提升形象 等候区 电梯区 前台 门厅 · 基本服务：递送水、咖啡、 物品，可以与送餐机器人配合。 · 增项服务：陪聊、咨询回复 · 机器人联动：呼叫配送机器 开始递送 路径规划 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 应用场所及功能 应用于餐厅、办公、医院、娱 乐场所、工厂等室内场景，提 供送餐、递送文件、送货等服 务。 优势：降低人力成本；提高私 密性；减少配送时间；提高配 送准确性，提升满意度。 0 1 Al

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 为实现更具竞争力水平的薪酬管理方案，建立健全员工激励机制 和福利制度等目标，小熊电器与薪智平台达成通力合作，解决诸多 管理难点，例如： 1）行业动态：小家电行业竞品众多，充分竞争，既要在生产端 成本控制，又要在市场端运用各种新的营销方式。因此需要把握行 业整体人才需求和薪酬趋势，也要把握各类岗位的人才需求和薪酬 趋势； 2）职务对齐：企业内部收集过各类信息，因为数据无法对齐， 导致薪酬分析结果说服力不强，且耗时耗力； 技术将企业内部岗位对齐 至职务并进行部门内部、部门之间、城市之间数据对比分析，从而 提高人事管理相关决策说服力和准确性； 3）辅助生成薪酬调整策略：基于同类企业及目标竞品企业的人 效、行业景气度、城市生活成本以及重点岗位类型的涨薪率、离职率、 企业运营策略等多维数据智能生成薪酬调整策略。 创新案例 案例一 小熊电器薪酬方案优化 31 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 （2）招聘与人才发现

第 4 页 • 超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 70% 东数西渲 业务 电源与 散热 智算 一期 网络 带宽 核心业务场景需求 协议 传输 成本 可控 A I 训练 A I 推理 功耗 配置 实施 规划 渲染 集群 高可 靠性 强扩 展性 设计需求 技术需求 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 力密度低且占用更多机架 ， 16 卡需搭配高端服务器成本高 ) l 每机柜严格按 5U - 8U 、 10U - 13U 、 15U - 18U 位置部署 3 台，总计

Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Cloud通过在BigQuery上整合EDC连接器和联邦学习等技术，以及在数据自主权和互操作性方面的精心设计， （1）基于云原生架构的数据基础设施 Snowflake成立于2012年，总部位于美国加利福尼亚州圣马特奥，2020年在纽交所上市，是一家专注于提供云原生数 据仓库服务，并通过云计算技术解决传统数据仓库的扩展性、成本和效率等问题的数据基础设施企业。凭借云原生架构、开 放生态及AI融合，Snowflake已成为全球数据基础设施的主要提供商，其产品主要应用于支持实时数据查询与可视化的数据 分析与BI场景，以及A 存储资源。多数据类型支持技术。兼容SQL等结构化数据、JSON等半结构化 数据，以及非结构化数据，支持跨云平台的数据整合与分析。分层存储与计算分离技术将存储与计算资源解耦，用户可独立 扩展，降低成本并提升性能。 （3）丰富的数据基础设施服务平台 Snowflake的数据基础设施产品有数据仓库即服务、数据集成与共享、AI与机器学习集成等三种类型。数据仓库即服务 （DWaaS）能提供高性能、

数据和电网拓扑结构 ，预测未来 短期和中长期电力负荷。 l 应用价值： 短期负荷预测误差 < 3% ， 中长期＜ 5% ， 助力电网调 度优化， 降低运营成本 。 国产 化 适配： 使用华为云盘古电力 预训 练模型 ，基于 MindSpore 框架开 发 ，适配国产云服务。 l 场景：通过自然语言处理技术理解 分布式存储，满足大规模数据 存储与并行访问需求，保障数据存储的可扩展性与 灵活性。 分布式存储采用多副本机制，确保数据可靠性与安 全性，结合智能调度算法，优化存储资源利用率， 降低存储成本。 存储架构 存储方案 第 17 页 数据策略 分布式统一存储 全闪池 混闪池 NFS 全面存储协议支持 NFS 、 SMB 、 POSIX 、 S3 、 iSCSI 智能化数据管理 智算节点以及并行文件存储均采用超高速网络 。 Fat-Tree （胖树）结构 l 成熟的 Infiniband 拓扑结构 l 可灵活配置为非阻塞线速或 1/N 线速 l 容易保障网络延迟和带宽性能 l 规模越大，网络成本增加越快 管理汇聚交换机 10GE 管理接入交 换 机 / 千兆 IPMI 交换机 IB 交换机： 40 端口非阻塞管理 HDR 200Gb/s InfiniBand 智能交 换机 100Gb

需求牵引 先进适用 智能计算中心的建设要点 以培育区域 智能生态圈为根本 以全面提升 AI 计算力为核 心 着力推动 AI 产业创新聚 集 以促进数据 开放共享为基础 免费或低成本提供很多开源的人工智能算法及其代码 以强大算力驱动 AI 模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务 通过平台开放接口的方式将行业领军企业的算法能力、数据资源及运营服务等输出 给 算力能够为不同用户提供算法产品与服务，解决用户面临的业务痛 点，实现用 AI 为传统行业用户赋能 使得智慧计算像水电一样成为城市的基本公共服务，进而帮助城市中小企业、创新 型企业和传统企业降低企业 AI 技术研发、应用和部署成本，增强企业创新和转型发展 能力 • 智算中心是智慧时代经济社会运行所必须的关键公共算力新型基础设施 • 数据中心是产业转型升级、新旧动能转化的必要支撑 ，但现有数据中心算力服务能力已经难以有效满 、城市管理等项目 ） 政府和社会资本 合作模式 同时发挥政府和市场的优势， 既安 全有序，又有市场化效率 提升项目建设运营专业化程度 减小财政资金压力和投资风险 机制设计复杂，存在制度性风险 融资成本较高。 属于公共服务领域 ，市场化参与程度较高 、国家 安全和公共利益方面潜在风险较低 、需求长期稳 定 、使用者付费比例高于 10% （原则上属于能源 、交通运输 、市政公用 、农业 、 林业 、水务

没有行业平台服务，服务界面散 建筑业“大而不强”，信息化上升空间广阔 智慧工地快速增长， 20 某省市场规模将达 120 亿 全国上百万个工地，均自行选购，独立安装，资源利用重复低效 单个工地预算有限，选择空间小，变更成本高 技术更新越来越快，有些项目刚安装完即已经落后 智慧工地的内容和服务对象 智慧工地 面向管网门站设备，服务于一 线生产运维人员，协助他们进 行管网监测、设备设施维护安 全应急抢险等工作 端联动一体化解决方案。无法 基于场景进行灵活选配相应联 动应用。 通信问题  目前多数成熟应用缺少无 线通信能力，无法实时将 数据回传，每个应用添加 独立的 DTU 实现数据回传 会额外加大建设成本。 边缘云柜解决工地场景痛点 算法 分析 LoRa zigbee 485 RJ45 数据 采集 云柜 数据 处理 本地 交换 数据 透传 组网 架构 网桥 组网 光纤 接入 提供灵活部署、高带宽的 通信能力 云边协同的 AIoT 架 构 通过智能边缘的 AIoT 核心技术， 形成物联网与人工智能、云计算与 边缘计算相结合的架构体系，实现 主动预警、云边协同、高可靠、低 成本的智慧工地方案 标准一体化硬件资源 数据可视化，“一屏观天下” 真正实现生产和施工的实时可 视化，从管理层到班组成员， 均可直观看到权限范围内的数 据统计和告警信息、工地信息 平台 + 应用，菜单式选用

从回复大量 简单重复问题中释放出来。 （3） 财务SSC：即将企业各种财务流程集中在一个特定的地点和 平台来完 成，通常包括财务应付、应收、总账、固定资产等等的处理。 这种模式在提高效率、控制成本、加强内控、信息共享、提升 客户满意度以及资源管理等方面，都会带来明显的收效。 图 2：SSC 解决方案 3. 能源央国企数字化转型客户案例 3.1 中石化销售有限公司 （1） 公司介绍 ①建立电动车主线上沟通渠道，改善客户用车体验，提升客户满意 度。 ②建立规范的服务问题处理流程，实现同一平台跨部门之间的协 作。 ③接入目前现有主要渠道：APP、热线电话等渠道。 ④引入自助客服节省人工服务成本，提供7*24小时快速自助服务通 道。 （4） 解决方案：在线客服、智能工单、辅助组件、自助客服 机器人 ①在线客服建设 采用呼叫中心对通过中继热线呼入的电话进行接听;采用 夸平台等多个系统数据，快速掌握客户的相关信息。 ④自助客服机器人 用户反馈问题呈多样性，很多标准问题可由智能机器人进 行解决引导，当机器人无法解决的情况下转入人工接待，知识 库的功能最大限度的帮助企业降低人工成本，提高服务效 率。 图4：自助客服机器人 3.3 中国华电集团 （1） 企业介绍 中国华电集团公司，简称中国华电，是2002年底国家电力体制改革组 建的 全国性五家国有