究院主导研发，IDSA联合 130余成员推动。2017年 发布架构模型，2019年升 级为国际数据空间参考架 构3.0版（IDS） 建设路径 一、政策引导 1、德国2014年启动工业数据空间行动，资助500万欧 元建IDS架构 2、政府配资50%支持非营利研发，维持技术领先 3、2021年发布数据战略，联合法国推GAIA-X整合IDS 二、技术创新 1、弗劳恩霍夫研究院整合12所资源，跨学科协同研发 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端侧训练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。 图：隐私保护计算技术的应用现状 图：隐私保护计算技术的突破方向 数据异质性 隐私保护计算中的挑战 ，降低开发成本。在智能制造场景中，可信数据空间助力工 业数据融合分析，优化生产流程。 在金融与信贷服务领域，主要应用于普惠金融与风控等场景。在普惠金融场景中，通过企业信用数据跨域联合建模，提 升中小微企业贷款效率。在风控场景中，供应链历史数据脱敏后作为融资增信依据，维护供应链安全韧性。 在医疗健康领域，主要应用于医疗数据共享与精准医疗场景。医院、研究机构通过共享患者数据，不仅支持疾病研究与

60% 基本达到预期 没有达到预期 达到预期 超出预期 9.5% 33.3% 57.1% 此外，非常多的企业对于 AIGC 在企业内部的应用也表现出了相当积极的态度，特别是在提 升文档制作和流程执行效率方向。根据 Gartner 的调研，76% 的人力资源领导者认为，如果他们 不在 12 到 24 个月内采用和实施 AIGC，将使得组织的成功落后于他人。接下来，我们逐一看一下 HR 甚至可以自己动手做一下基于数据和模型的 AI 73 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 应用的端到端的创新。先在 HR 侧完成最小化可用产品的上线，再交给 IT 去完善和工程化，以提 升双方协作的效率，加快 AI 尝试的速度，提升成功率。 当然，AI 发展到一定阶段，HR 很多角色也可能会消失，一些重复性的、操作机械性强、工 作量大的内容可以被 AI 取代，比如：简历筛选和招聘流程中的初面。这必将推动人力资源管理人 根据员工诉求与企业需求，X 公司认为大语言模型的应用基础包括可内部部署与内容可控两个方 面： ● 可内部部署 X 公司在企业微信的工作台中嵌入了使用大语言模型的入口，可以帮助员工生成公告、海报、推 文等文字图片内容。目前处于测试阶段，还未大面积铺开供全体员工使用。如果想要全体员工都 能享受到大语言模型所带来的便利，企业需要将其部署于企业数字化系统内，以一站式服务的形 式为员工提供服务。

时期，开始向注重“质”的时代迈进，智能小区 的 建设将使人们生活质量进一步改善和提高，以 适 应人们日益提高的生活品味和对生活品质的追 求， 所以住宅小区智能化必将成为我国住宅建设 改善 功能和提高质量的一个重要手段和推劢力。 城市流劢人口逐步增加，带来更多丌安定因 素，社会治安形势严峻，刈事案件特别是入室案 件，抢劫案件居高不下，针对这一日益突出的社 会安全问题，中央提出对社会治安进行综合治理，