的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域 达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。 20 世纪 40-50 年代 20 世纪 70-80 年代 20 世纪 40-50 年代 1980-1987 1993- 至今 1987-1993 人工智能的 诞生 人工智能的 黄金时代 人工智能的 繁荣期 人工智能 真正的春天 人工智能的 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 医疗健康 行业 初步探索阶段 在某些领域的实践产生明显价值 广泛应用于多个业务场景，为企业带来突出价值 成为企业核心竞争力之一 尚未涉及AIGC领域 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 36% 14% 50% 消费品/零售 行业 100% 通信行业* 5% 14% 48% 33% 生活服务 行业 17% 33% 50% 能源与 公共失业 100% 休闲娱乐 行业* 60% 40% 化工行业 20 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新 评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用

动，包括农业食品领域的 agrifoodTEF项目、医疗保健领域的TEF-Health 项目、制造业领域的AI-MATTERS项目和智慧城市与社区领域的Citcom.AI项目。每个项目的预算为 40-6000 万欧元。这四 个项目的测试设施预计将于2024年开始投入使用。 名称 建设运营主体 关键行动 进展情况 欧洲共同语言数据空间由CELT统筹治理，EDIC技术支撑，DFKI（协调）、ELDA等机构建设， 平台推广技术应用、推动跨国数据标准统一，并推出eLangTech服务（含机器翻译等AI工具） 赋能公共部门及中小企业。协同AI on-demand平台（共享数据集/模型）及AI TEFs测试设施 （含农业、医疗等四大领域项目，预算40-6000万欧元），2024年投入跨境验证，支撑《人工 智能法案》合规落地，加速多模态数据生态与AI技术创新融合。 欧洲共同语言数据空间（European Common Language Data 系，为国家数据基础设施运营体 制机制和全国统一数据市场建设 提供基础支撑 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第四章 国家数据基础设施的涵义及其特征 40 > 41 数据基础设施建设试点示范地区和任务一览表 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第四章 国家数据基础设施的涵义及其特征 42 > 43 北京