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 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等 多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术 的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经能够自动编写代码， 这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。 15 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 OpenAI 代表企业 6.“通用人工智能”是“未来” 通用人 VR/AR及数字人 垂直行业应用 已实现 探索中 待突破 文本创作优于人类 平均水平 自动生成系统界面 AI绘画创作优于 人类平均水平 AI音频创作优于 人类平均水平 AIGC决策及管理 达到人类一般水平 根据指令生成创意视 频，视觉问答系统等 根据指令即时生成 数字人分身及应用 文本创作优于专业 作家水平 自动生成最终 操作系统 绘画创作优于专业 绘画师水平 优于专业作曲家、 配乐师水平

访客签到管理 人证合一实名验证 + 访客管理系统 社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统， 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 为什么需要用人脸识别智慧化社区出入口和实名制访 客管理系统、黑名单布控系统？ 如：不会出现卡丢失（忘带卡）、无法作假出入数据、无需触摸 机器等等；  人脸识别简单易用，适用范围广，无论是在出入口、或是走道、 或是车库内，甚至如储物柜、快递箱等集成，均有相应的配套产 品。  社区车辆自动出入，安保人员只需要对访客的车辆进行管理，节 省人力物力。 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 应用方案介绍 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、 黑名单布控和访客登记管理系统 访客来访实名登记 提供完善数据分析 实名制出入数据汇总出按周期的人 数等，管理人员无须人工查验，通 过电脑把记录进行分析，自动生成 需要的名单。 人脸识别门禁管理、考勤 黑名单布控、 访客管理 生物识别技术 •通过采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸 进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸 定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识

AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小程序、APP、企 质服务建议。 （4） 实时查看移动服务轨迹，高效管理现场作业流程，为客户提供更加 优质的服务。 （5） 实现服务流程的标准化、自动化，方便企业员工快速上手系统，操 作更简便、管理更规范。 2.7 派单管理 （1） 实现服务流程标准化、自动化，动态地创建工作订单，并在计划冲 突时主动重新分配工程师，利用AI智能分析实时提供优质服务建 议。 （2） 根据地理位置、客户偏好、可用性以及服务协议级别创建调度计 与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查看工程师移动轨迹和服务位置，准确掌握工程师上门服务时 间。实时了解工程师的服务进度，当SLA未达标时自动触发预警和 超时提醒。 2.8 SSC解决方案 （1） HRSSC：在人力资源业务部门服务全公司过程中，SSC通过集中各业 务单元所有与人力资源管理有关的行政事务性工作（如员工招聘、 薪酬福利

数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 私 域 数 据 个 人 隐 私 数 据 国 家 机 密 数 据 企 业 秘 密 数 据 道路监控设备 工业互联网自动感应装置 智能家电 可穿戴设备 广度扩展 互联网爬取 物联网自动生成 深 度 扩 展 数据生产方式正在发生巨大变化。2022年人工智能大模型的异军突起，对数据资源的需求陡增。据京数智科技研究成 果，预计到2028年全球可流 果，预计到2028年全球可流通数据将完全耗尽。数据生产方式将从互联网上采集结构化数据的传统方式向数据资源的广度 和深度两个方向拓展：第一个方向是向广度拓展，即从互联网爬取数据向物联网自动生成数据的方向拓展。各种可穿戴设 备、智能家电、道路监控设备、工业互联网自动感应装置等生成的多模态非结构化数据，正成为当前数据来源的主流，专业 数据生产方式不断向广度和深度拓展是数据要素化发展新阶段的重要标志 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 门子OPC UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等工具，轻松完成能耗数据的标准化封装，从而确保数据的一致性和准确性。 （2）AAS实现产品语义表达 在Azure数据空间中，系统自动为每个模拟产品样本创建AAS，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