人类社会正进入数据要素化发展新阶段 10 > 11 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 》 （DGA） 《数据法案》 （Data Act） 《 数 字 市 场 法 案 》 （DMA） 《 数 字 服 务 法 案 》 （DSA） 美国 加州隐私法 （CCPA） 金融领域的《格雷姆-里奇= 比利雷法》（GLBA） 《健康保险流通和责任法》 （HIPPAA）等 中国 《中华人民共和国网络 安全法》 《中华人民共和国数据 安全法》 《中华人民共和国个人 通过研究对比发现，美国在 联邦层面上一直没有数据安 全和个人信息保护等方面的 立法，只在个别州和金融、 健康、信用、视频、教育、 证券、未成年人、通信、计 算机、贸易、消费者保护等 11个领域出台了隐私保护 相关法律，这种相对宽松的 数据流通法规环境，催生出 了几种不同的数据基础设施 建设和运营模式。 数据基础设施类别 平台公司数据流通平台 专业公司数据分析平台 经纪商数据交易平台

应用白皮书 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 前言 04 主创团队 1. 特邀专家 2. 项目组 06 从认识和了解 AI 开始 1. 人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 （6）员工服务及关怀 案例一：腾讯员工关怀新玩法 案例二：国潮运动品牌的人工智能化 HR 共享服务中心 案例三：民企 500 强上市公司的「AIGC 数字人助手」 （7）组织和人才发展 案例一：某半导体制造领域头部企业组织和保留人才 案例二：百度智能组织管理 案例三：某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官” （8）价值和成熟度矩阵 3.AI 时代的 COE 规划 CONTENTS 4 ·关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势 ·AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命 ·AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·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

加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研 520 亿美元 创新与技术局 290 亿美元 关键技术研发 169 亿美元 应对 AI 的机遇和挑战，争取主动权 数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 2021 年的 51% 跃升为 2023 年的 70% 来源：中国信通院《中国算力发展指数白皮书（ 2022 ）》 政策加持国内外提前布局，智能算力需求激增 各国政府布局 AI 领域全栈能力，并出资引导智能算力基础设施建设， AI 智能算力增速远超摩尔定律 智算中心主要由国家政府总体牵头建设，同时基础设施提供商积极参与 l 2022 年 11 月 30 日， OpenAI 的对话式

能 AI人工智能技术在建筑设计领域的应用还很少，因此，如何使其在建筑领域的应用 优势得到更好的体现，是建筑行业从业人员必须重视的问题。 一、AI人工智能概述 （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 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。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的 问题，减轻人工压力，提升各行各业的工作效率。同时，AI人工 智能的发展方向也是一个未知数，值得深入研究。目前，AI人工 智能的应用形式主要有如下几个方面：一是机器学习。机器学习 存在的复杂的非线性映射问题，提高整个建筑的设计水平；三是 形状语法：该技术就是利用一种特殊的几何方法，对各种2D、3D 图形进行研究，并根据用户的需求和规则，自动构建出相应的图 形；四是集群智能技术：该技术是分布式人工智能技术领域的一 个重要研究方向。在一个特定的群体中，有许多非智能体，它们 之间仅能进行简单的信息传输和处理，而在微观合作中，它们可 以从宏观上表现出复杂的智能行为，在具体的应用中可以通过群 蚁群算法和粒子算法来实现

率的提升较难，信息化渗透 率低、协同效应低效，人均创收无边际递增趋势，从而限制了设计人员效率提升， 并且设计企业人力成本占比高，限制了设计人员数量大规模增长。再一方面，设 计院有各自擅长的设计领域，跨细分行业竞争项目难度较大。三方面原因共同制 约了设计院大规模扩张。 表 2、龙头上市设计企业分地区收入占比情况梳理 企业名称 地区 2018 2019 2020 2021 2025 年，我国基 本形成 BIM 技术框架和标准体系，完善行业规范，促使 BIM 在设计行业中的渗 透率提高。《“十四五”住房和城乡建设信息化规划》提出深化 BIM 和 CIM 在住 房和城乡建设领域的全方面应用，以新技术赋能“新城建”，以“新城建”对接“新 基建”。 《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》提出加快提升 BIM 设计软件 性能，加快推进 BIM 正向协同设计，推广工程项目数字化交付。BIM 平台集成开发公共服务平台研究与应用。 2022 年 《城乡建设领域碳达峰实施方案》 提出利用建筑信息模型（BIM）技术和城市信息模型（CIM）平台等， 推动数字建筑、 数字孪生城市建设，加快城乡建设数字化转型。 2022 年 《“十四五”住房和城乡建设科技 发展规划》 建筑信息模型（BIM）技术在工程设计、生产和施工领域得到推广应 用。研发自主可控的 BIM 图形平台、建模软件和应用软件，开发工程项

Digital cost; System construction; Implementation path; Efficiency; Sustainability 引言 建筑工程是复杂的系统工程，涉及众多领域和多方利益相 关者。传统的造价管理方法往往存在信息不对称、数据不精确、 决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可行的构建和实施路径，以指导建筑工程领域的从 业者更好地利用数字化技术，提高项目管理的水平和效能。 1 建筑工程数字化造价体系的重要性与需求 在现代建筑工程领域，数字化造价体系的重要性愈发凸 显。随着社会和科技的不断发展，建筑工程的规模和复杂性也 在不断增加，这使得传统的造价管理方法逐渐显得滞后和不足 目生命周期的全面成本管理，使项目更具可持续性，有助于项 目的长期维护和管理。建筑工程数字化造价体系的建立和应用 对于提高效率、准确估算成本、提供决策支持以及实现可持续 发展具有重要意义。它不仅是建筑工程领域的一次革命性变 革，也是建筑行业持续发展的必然趋势。因此，我们需要深入 研究数字化造价体系的构建和实施路径，以更好地满足建筑工 建筑工程与设计 第 2 卷第 8 期 2023 年 42 程的需求和挑战。

强大 高效 易用 生 产 算 力 服务 平台 语 音 交 互 语音交互算法的训练语料数据量将很快突破百万小时 ，训练数据包含大量不同用户的口 音数据、多领域歧义语料数据和具备复杂语法规则的数据。随着大规模语料样本数据的不断积 累 ，需要更好利用智算中心具备的大数据挖掘技术、深度学习算法 ，构建更加高级的语音模型， 为客户提供流式计算、在线计算、大规模离线计算等多种形式的服务 适用范围 政府投资 建设模式 建设运维过程更加安全可控 政府对项目决策和执行效率高 财政负担全部投资，压力大 资金使用效率可能不高 涉及国家安全或重大公共利益的项目 （如政务领域 、基础数据库 、信息安全平台设施 建设等项目 ） 企业建设 运营模式 财政资金压力较小 大企业平台化和整体性优势 ，有利 于加快区域间协同发展。 政府控制力较弱 存在大企业绑架风险 不涉及国家安全，具有公共服务特征和一定公益 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 、环境保护 、保障性安居工程 、教育 、 科技 、文化 、体育 、医疗卫生 、养老 、旅游等 行 业领域的项目 ） • 采用政企合作建设运营的框架，高效整合政企资源。

施工现场管理应用移动通讯与射频技术 ，与工程项目管 理信息系统结合，实现工程现场远程监控和管理 • 研究应用工程定位和测量技术、工程结构健康监测技术 近年建筑行业信息化规划，重点聚焦在以下领域： 劳务实名制管理 、工程结构安全监测、大型设备监管、现场安防监控 … . 住建部《 2011 ～ 2015 年建筑业信息化发展纲 要》 1. 行业背景 - 住建部大力推动建筑行业信息化应 用 各省市根据规划积极实施劳务实名制一卡通系 统 1. 行业背景－施工现场的应用现 状 利用 RFID 技术进行车辆监 管 塔吊作业的实时监控 工人进出考勤 劳务人员 管理 施工现场管理领域 五大领域监管难题 特种设备 监管 安全施工 绿色施工 材料控制 2. 现状分析－施工现场管理问 题 • 劳资纠纷频繁发生 • 存在作业安全隐患 • 现场人员管理复杂

① 行业背景 施工现场管理问题 材料控制 绿色施工 劳务人员 管理 安全施工 特种设备 监管 施工现场管理领域 五大领域监管难题 ◆ 材料费占整个过 程 造价的 50%- 70% ◆ 进场材料验收采 用 手工完成，常 导致 数目误报 ◆ 劳资纠纷频繁发生 ◆ 存在作业安全隐患 ◆ 现场劳务人员管理 复杂 《关于进一步加强和完善建筑 劳务管理工作的指导意见》推 行劳务实名制管理 住建部 《关于推进建筑业发展和改革 的若干意见》强化安全质量管 理 住建部 《关于征求关于推荐 BIM 技术 在 建筑领域应用的指导意见 ( 征 求意见稿 ) 意见的函》 住建部 启动建筑工程信息模型应用、 分类、编码、存储、交付等 5 项 标准的编制工作。 数字孪生智慧工地 数字孪生智慧工地通过工地中台、三维建模服务、视频 ⑨ 宇国天向你推荐 1. 上千份精选资料、白皮书、解决方案、案例 ( 智慧城市、智慧园区、数据治理、 AI 、 AIGC 、 数字孪生、数字化转型、碳中和、 5G 等智慧领域 )( 持续更 新 !) 2. 节约您的时间，提高效率 ( 省去在各网站搜寻资料的时间 ) 3. 获得长期的知识积累沉淀 4. 多元化的交流平台，共同学习交流 ( 知识星球社群，微信行业交流社群

城市建成或在建设智算中心，总体 投资规模超千亿，旨在带动当地产业智能化升级 参 AI 领域的竞争是未来世界领导权的竞争 NSF 基础科研 520 亿美元 创新与技术局 290 亿美元 关键技术研发 169 亿美元 应对 AI 的机遇和挑战，争取主动权 数字领域 人工智能领域 计算基础设施 1500 亿欧元 200 2021 年的 51% 跃升为 2023 年的 70% 来源：中国信通院《中国算力发展指数白皮书（ 2022 ）》 政策加持国内外提前布局，智能算力需求激增 各国政府布局 AI 领域全栈能力，并出资引导智能算力基础设施建设， AI 智能算力增速远超摩尔定律 智算中心主要由国家政府总体牵头建设，同时基础设施提供商积极参与 智算中心发展情况 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共