案例一：诺华智能匹配 案例二：掌上高考“岗位知识库”应用 案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱” （4）绩效提升 案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效 案例二：某新能源产业公司的「OKR 目标 AI 辅导员」 案例三：某高端物业管理集团的「AIGC 绩效教练」 CONTENTS 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 处理和生成人类语言的技术。NLP 涵盖了语音识别、文本分析、情感分析等应用。 ● 计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的 技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 ● 强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和

2/8 原则，用有特定转换逻辑的转换模块完成大部分 数据转换工作，剩下少量的个性化的、难度大的可以用 Kettle 或存储过程完成。 3.2.4.1 数据同步组件 负责完成数据从数据源读取，并写入目标表的过程，是 ETL 过程的第一步，数 据同步主要完成对数据增量读取逻辑的封装，支持多种数据增量同步方式，主 要有：全表更新（全表先删除后插入）、按标志位更新和全文比对更新。 3.2.4.2 对照表定义组件 清洗规则模块中设置清洗规则名称、清洗源表、清洗目标表物理表名、目标表 数据项定义、清洗规则等。根据设置的清洗目标表物理表名和定义的数据项创 建维护清洗目标物理表。初始创建规则时，默认将清洗源表结构数据项定义复 第 27 页 制到目标表数据项定义中。 4) 汇总规则设置 汇总规则模块中设置汇总规则名称、汇总源表（可以多选）、汇总目标表物理 表名目标表数据项定义、汇总规则等。根据设置的汇总规则目标表物理表名和 定义的数据项创建/维护汇总目标物理表。 定义的数据项创建/维护汇总目标物理表。 3.3.5.2 数据清洗 数据清洗的目的是保证数据质量。数据清洗内容包括数据拆分、合并和数 据项补充等。数据清洗过程由系统根据清洗规则自动清洗和人工手动清洗两部 分。首先是系统根据设置的转换频率自动按规则清洗数据，对已清洗成功数据 标识，对不合规则的未清洗数据标识清洗错误，清洗错误的数据转到人工手动 清洗，由负责本业务清洗的业务人员根据清洗目标要求，手工对数据进行拆分

数据中心信息系统安全建设项目 技术方案 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。在保证安全的同时，还要保障业务的正常运行和运行效率。 信息安全服务所强调的核心思想是应该从客户（业务）而不是 IT 服务提供方（技术）的角度理解 IT 服务需求。也就是说，在提供 IT 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 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。在保证安全的同时，还要保障业务的正常运行和运行效率。 信息安全服务所强调的核心思想是应该从客户（业务）而不是 IT 服务提供方（技术）的角度理解 IT 服务需求。也就是说，在提供 ...........................................................................................4 1.2. 目标与范围................................................................................................

，强化研发创新。 财政金融：统筹专项资金 ，支持项目融资 ，鼓励金融创 新。 要素保障：保障用电用网 ，支持清洁能源 ，培养专业人 才。 政策服务：优化审批流程 ，统筹能源消费。 产业集群目标：打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 ：优化数据中心 布局， 引导算力资源向西部倾斜 ， 促 进东西部协同发展。 2 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 智算中心定义 超算中心 智算中心 停机时间≤ 4 小时目标 离线渲染 + 模型服务 + 算力租赁 l 采用 “计算 - 网络 - 管理 - 安全” 协同架构 ，各层深度联 动 ，为业务稳定运行提供支撑； l 分层协同 ： Spine 层与业务 / 管理 核心层构成骨干网， Leaf 层接入 服务器 ，管理 / 安全层独立部署 业务与目标

视频图像，做到局部与周边的同时兼顾。 跨境追踪 平台支持当用户在视频巡逻时或联动告警发现嫌疑目标后，对嫌疑目标在空间中的移动路径进行视频捕 捉跟踪。相比于传统的通过多人协作，提前打开多路视频来预判嫌疑目标逃窜的路径、方向。基于视频空间 大数据的手动跨镜追踪为用户在追踪过程中提供了一种嫌疑目标逃窜路径智能化的视频预判。 全息场景回溯 平台能将安全事故发生时的高点视频、低点视频、标签、抓拍图片、报警信息等场景元素存储下来，在 视频逐更 50 实景智能管理平台 u @ 黄游 C² 民众 九 3n L 债场通 共 田 火灾联动报警 平台支持接入具备智能识别火灾功能的热成像摄像机，当摄像机侦测到视频画面中的目标温度异常或者 出现烟雾时，产生报警信号能同步传输到平台，并实现在平台上弹窗报警提示，让监控人员更好了解现场情 况，作出合理的应急处理措施。 2018-02-1211:3059

作为建设创新型国家的重要内容 ， 这是党中央从党和国家事业全局出发做出的重要决策 构建智慧水利体系 ， 以流域为单元提升水情测报和智能调度能力 —2021 年《国家国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》 大力推进数字孪生流域建设 ， 并部署各流域管理机构…先行先试。 — 2021 年水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议 2023 年 ，基本建成七大江河、 11 个重要水利工程数字孪生平台。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 P18 在各类规划规程调度的基础上 ，根据工程调度的需求 ，在流域水利工 程 调度拓扑关系图上 ，针对调度对象和目标 ，可进一步优化水库水闸的 调度方式 不同控制单元 P19 各种水力特性单元开展数值模拟 ， 完整反应洪水调度的物理过程 技术成果： 提高模拟精 度 调度模型精细化模 拟 水工程控制方式 水动力模型自适应校正 卡尔曼滤波数据同化 四维变分数据同化 结合机器学习与随机模拟的方法 ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 ， 实现对模型参数的快速率定 ，解决参数率定的计算负荷问题。 提高参数率定速度： 基于深度学习替代模型的参数快速动态率 定 技术成果：

家数 据局、工业和信息化部发布《国家数据基础设施建设指引》，正式按下国家数据基础设施建设的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 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 进 行分析后，处理结果依然存储于BigQuery，方便消费者随时获取处理后的数据，极大地提高了数据的利用效率。 （2） EDC搭建数据交互桥梁 EDC是由Eclipse基金会托管的开源项目，其目标是提供一个可弹性扩展的开发架构。EDC在Google Cloud的数据交互 体系中扮演着桥梁的角色，是实现互操作性的关键一环。借助EDC，服务提供商和消费者的数据系统得以无缝对接。例如， 消费者 源浪费。 通过集成OPC UA、AAS以及EDC等核心技术组件，微软提供的解决方案不仅能够有效支撑产品碳足迹的精确计算，还 能促进相关数据的安全流通与价值挖掘。这对于推动绿色制造、实现可持续发展目标具有重要意义。这不仅帮助企业准确掌 握产品碳排放情况，还为企业优化生产流程、降低能耗提供了关键依据。借助精准的产品碳足迹计算功能，企业能够准确掌 握产品生产过程中的碳排放情况，通过优化生产流程、

应用场所：学校的教室、食堂 以及卫生间；接待大厅，待办 业务人员座椅，工作人员办公 室、手接触机器人表面；办公 楼大厅、办公室、卫生间、会 议室等； 酒店大厅、房间等。 · 目标消毒水平：高水平消毒、 中水平消毒。 · 优势：实现降低人力投入成本； 提高消毒效率。 01 Al 机器人应用场景 传染病房、重症监护病房 (ICU) 等。 · 目标消毒水平：高水平消毒 · 以机器人为载体，集成紫外线、超干雾过氧化氢、空气过滤三种消毒灭菌方式 于一体，结合手术室实际特点：手术台数多，病人多为危重病人，如果消毒灭 菌不规范化容易引起感染等问题，智能消毒机器人则能加强消毒得规范化管理 , 自动根据空间面积计算消毒时间，自动围绕消毒目标进行 360° 无死角消毒。 · 目标消毒水平：高水平消毒 检验科： 作，结合机器人自主移动、自动工作的特性，实现传染科病房内消毒过程量化 管理。 · 涉及消毒区域：检验科室、病理科室、实验室、静脉药物配置中心 (PIVAS) 等。 · 目标消毒水平：高水平消毒、中水平消毒 手术室消毒 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 食 智慧医疗消毒应用场景

的优秀管理人员组成工程项目经理部， 按照我司项目管理模式，建立的质量保 证体系来运作，形成以全面质量管理为 中心，以专业管理的科学化管理体制， 高效地组织和优化企业及社会各生产要 素，以出色地实现我企业的质量方针和 质量目标，以及对业主的各项承诺。 人力资源组织 根据我们在机房工程的实施经验，施工小组按合理化专业划分：弱电智能化专业组、装修施工专业组、电气 施工专业组与暖通施工专业组，确保本项目的施工质量和施工工艺，同时根据工程进度投入劳动力，保证以 专业工程师 运维管理模式 服务厂商 · 实施方 接任务 & 调资源 & 做实施 & 管交 付 客户经理 项目经理 工程师 工程师 项目经理 工程师 工程师 数据中心 · 业主方 定目标 & 立项目 & 下需求 & 做考 核 部门领导 业务工程师 数据中心 平台组 业务工程师 分组组长 业务工程师 业务工程师 分组组长 服务 协同 全程管控 ( 含考核 ) 考核验收 业务组 承建方 拆预算 & 派任务 & 做管控 & 保成 果 主管领导 专家顾问组 运维工程师 项目总监 运维工程师 运维工程师 技术资源部 运维服务团队组成 主管领导：参与年度目标、项目建设规划与项目运维预算的制定、调整的讨论，升级调整优化工作的验收审核，对接数据中心领导， 处理服务中重大风险、争议、投诉的处理 项目总监：对接中心部门领导，负责运维工程师上报的项目风险、争议

1. 概述 1.1 央国企数字化现状 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 的发展机遇和广阔的市场空间。尤其是央国企在经济发展中 起到了不可替代的作用，其历史优势是央国企独特优势。 1.3 能源央国企数字化状况 从现实情况看，央国企数字化转型距离数字资产60%的目标还 有一定差距，但是大部分央国企已经开启了数字化进程，特别 是传统能源行业，能源央国企“五大六小”等头部企业也在积极布 局数字化。 图 1：能源央国企发展现状 （1） 石油 石油行 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 型的目标，需要企业进一步认清形势，把握机遇，探索建立符合 自身实际情况的数字化转型之路。 （3） 燃气 燃气行业作为一个传统行业，在发展的过程中也经历了很 多个阶段，从最初的人工管理到如今的数字化转型，随着互联