工业自动化、医疗与老龄化护理、商业服务等行业；在标准化方面， 各国强调本国产业标准的制定与国际合作，以促进全球产业体系的兼 容性和互操作性。 图 4 不同国家和地区关于人形机器人产业政策特点对比 2.1.1.2 国内相关政策 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度， 出台了一系列人形机器人相关政策。 通过制定人形机器人产业发展规划和实施方案，明确发展路径并 提升产业战略地 提升产业战略地位，推动了产业的顶层设计和方向指引。同时，借助 “揭榜挂帅”制度激发企业与研究机构的创新活力，推动关键核心技 16 术突破。在此基础上，全国机器人标准化技术委员会成立人形机器人 标准工作组，制定标准体系，规范产业发展，并前瞻性布局未来的标 准化方向。 表 2 中国国家层面出台的人形机器人产业政策 政策文件 发布时间 内容 《人形机器人创新发展指导意见》 2023 年 提出了国内人形机器人发展目标和任务 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容

率从19%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同新能源电站的发电能力、储能设备的状态等多 方面因素，制定出最优的电力调度方案。这有助于提高电网对新能源电力的消纳能力，降低弃风、弃光率，提高新能源发电的利用效率。 10 ◼ 能源管理： 1、电网状态监测与故障诊断：利用 传感器网络收集电网的实时运行数 现并提示交易商抓住这个机会 进行交易 2、交易对手分析：在能源交易中，了解交易对手的情况对于制定合理的交易策略非常重要。 Deepseek可以通过分析交易对手的历史 交易数据、市场行为和信用状况等信息，为交易商提供交易对手的画像和分析报告，帮助交易商更好地了解交易对手的需求和行为模 式，从而制定更有针对性的交易策略。 3、交易流程优化： Deepseek等AI大模型可以对能源交易的流程进 4二、能源市场与交易 15 ◼ 能源市场的风险管理： 1、价格波动风险：能源价格的波动是能源市场的主要风险之一。AI 大模型可以通过对历史价格数据的分析和建模，预测价格的波 动范围和趋势，帮助能源企业和交易商制定相应的风险管理策略。例如，利用衍生品市场进行套期保值，对冲价格波动风险。 2、信用风险：在能源交易中，交易双方的信用状况直接影响交易的安全性和可靠性。AI 大模型可以通过对交易对手的信用记录、财

前沿技术，尤其是人工智能，正在重塑经济和社会的运作方式。然而， 它们的快速和广泛传播往往超过了许多政府应对的能力。 《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段 人工智能是历史上第一种能够自主做出决策和产生想法的技术。这使得 它与传统技术区分开来，并挑战了技术中立的观点。人工智能的快速发 展也超过了政府有效应对的能力。2025年科技与创新报告旨在引导政策 制定者穿越复杂的AI景观，并支持他们设计促进包容性和公平技术进步 的科学、技术和创新（STI）政策。 世界已经存在显著的数字鸿沟，随着人工智能的兴起，这些鸿沟可能会 进一步扩大。为此，报告主张基于包容性和公平性的人工智能发展，将 Conference on Trade and Development） 版权所有 © Adobe Stock 这三关键杠杆点的相互作用和协同效应可以加速人工智能的进步。这些内容在报告中 作为连接证据和制定政策建议的方式进行了讨论。 人工智能的快速 发展由三个关键 杠杆点驱动—— 基础设施、数据 和技能——这些 可以催化持续创 新。 下一次工业革命可以 通过人机协作、可持 续性和个性化带来一 个更加包容的未来—

个性化培训计划：提高培训针对性，激发员工学习积极性 分析员工的岗位需求、技能水平、绩效数据和职业发展规划，制定个性化的培训计划 推荐最适合的培训课程和学习资源，实时跟踪学习进度，提供反馈和建议，提高培 训的针对性和效果 人才预测与保留：预测人才流失风险，优化员工职业发展路径 分析员工的行为数据、绩效表现和离职趋势，预测人才流失风险，为管理者制定留 才策略提供数据支持 提供人才发展规划建议，优化员工职业路径，提升员工忠诚度并满足企业未来的 CSDN 发起 AI 应用开发者调研，调研实践2024年9–10月 作为组织的决策者，AI 实践领导者是企业 AI 转型的掌舵人。这类人才通常由 CEO、 CTO、CIO 等高管担任，其核心职责包括制定组织 AI 战略、推动 AI 与业务融合以及负 责 AI 团队建设。他们需要具备 AI 思维，深刻理解 AI 对业务决策和战略规划的影响。 培养体系与企业实际需求之间存在明显脱节。 面对 AI 的快速发展，企业对 基于对市场需求的深入分析，我们可以将企业所需的 AI 人才划分为四个层次，形成完整 的人才梯队。 14 AI 实践领导者（战略层） 定位：组织高层决策者 人员构成：CEO、CTO、CIO、COO、CDO、CPO等 核心职责：制定组织 AI 战略、推动 AI 与业务融合、负责 AI 团队建设 关键能力：具备 AI 思维，理解 AI 对业务决策和战略规划的影响 AI 应用践行者（业务层） 定位：一线业务执行者 人员构成：产品经理、设计师、运营、营销等业务岗位

私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 3 然而，许多银行却因为保守而故步自封。定义长期价值 颇为不易，许多银行在制定明确目标、确定关键业绩指 标（KPI）和验证投资回报率（ROI）方面步履维艰。技 术升级需要成本，实施存在风险，而且高管希望转型但 却对领导这项工作犹豫不决，使得挑战显得更为严峻。 如欲将自 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 7 可能有助提升人工智能应用速度并创造长期价值的四个关键考虑因素： 设计符合核心竞争力并能够创造价 值的人工智能战略 银行应制定与其核心竞争力相一致的人工 智能宏伟愿景。应围绕这一愿景规划转型 路线图，以重新定义人工智能推动增长和 创新的方式，并在团队中落实成果责任 制。将人工智能部署与战略目标相结合， 如改进欺诈检测、简化业务流程和增强客 员工负责任地应用此 项技术。然而，深度的人工智能培训仍然较少，只有30%的受访银行提供了高级培训课 程，以促进对人工智能能力的全面了解。 我们在人工智能方面仍处于试验阶段。尚未就其 使用方式制定任何明确的目标或KPI。 某日本银行的首席执行官 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 打造智慧银行 阶段一 调研 结论

转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 一、总体要求 （一）指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻 党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新 发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。以构 应用，推动 “云边端”算力泛在分布、协同发展。加强行业算力建设布局， 满足工业互联网、教育、交通、医疗、金融、能源等行业应用 需求，支撑传统行业数字化转型。 4. 推动算力标准体系建设。加快制定面向业务需求的算力 设施、IT 设备、智能运营等方面的基础共性标准，完善相关技 术要求、测试方法等，充分发挥标准对产业发展的引领和推动 作用。同步探索算力计量、感知、调度、互通、交易等方面标 析，推动威胁处置向风险预警和事前预防转变，建立威胁闭环 处置和协同联动机制，提升威胁处置科学性、精准性和时效性。 2. 强化数据安全保护能力。加强数据分类分级保护，根据 监管要求对重要和核心数据实行精准严格管理。制定数据全生 命周期安全防护要求和操作规程，配套建设数据安全风险监测 技术手段，加强数据安全风险的分析、研判、预警和处置能力。 3. 强化产业链供应链安全。加强产业链协同联动，逐步形 成自主可控

有机推动、动态迭代, 从 而螺旋式进阶发展。 1) 智能化转型战略 智能化转型战略具有纲举目张的作用。首先,企业在智能化转型过程中应明 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 11 确并制定清晰的战略目标。企业需要通过充分研讨和论证,并在企业上下达成普 遍共识。愿景和目标, 是对智能化转型的结果和效果的憧憬和预设, 需要达成一 把手和高层共识。企业需在充分研讨和反复论证的基础上, 于内部的各部门和各 从企业整体 的愿景和核心目标出发,结合当前业务痛点和其他企业的成功实践进行深入分析, 以此逐步形成有力的 "顶层设计" 。 在愿景和战略共识之下,还需要分解和制定分阶段的转型蓝图。转型蓝图一 般包括设计新 IT 技术架构、制定转型实施路线图、制定投资预算及动态管理体 系。新 IT 技术架构是总体需要保持稳定,但要根据技术趋势和需求变化, 保持 动态迭代和细化。实施路线图一般分解到 3-5 年,明确不同年份的重点任务和里 程碑, 把握转型的合理节奏。同时, 转型的总投资规划与管理体系将包含详细的 成本效益分析,指导企业合理分配预算,并通过动态预算管理体系在实施过程中 不断优化资源使用, 确保投资精准聚焦。 在制定战略的过程中,高层决策是关键,但战略共识的达成过程也非常重要。 这个过程就是 "上下协同" 与 "左右沟通" 的过程。值得注意的是, 达成共识并 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 12

进行分析，拆解他们 购置 AI 需要满足的真实需求。 1.1 政策主导下的 AI 购置动力 图表 1 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上 政策制定者通常会根据医疗卫生领域的发展现状和未来趋势，制定具有前瞻性和指导性 的政策文件。这些政策文件不仅明确了医疗信息化建设的总体目标和阶段性任务，还规 定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。因而对于公立医院，政策需求是他们 便已 通过 NMPA 的三类证审批，率先将机器学习应用于勾画解剖轮廓，切入“治疗”环节。但 随后数年，虽有瓦里安、联影智能、柏视医疗、连心医疗等企业陆续实现注册准入，还 把机器学习应用于放疗计划制定，这些 AI 始终没有离开放疗这一场景。 2022 年 10 月，强联智创的颅内动脉瘤手术计划软件打破了困境，该软件可用于脑血管 病患者 X 射线血管造影三维体层图像的显示、分割、测量和处理，辅助医生在神经介入 评估斑块的稳定性，为医生提供了客观、量化的诊断依据。 13 此外，AI 在三维重建与模拟方面也展现出了强大的能力。它能够对冠状动脉及其周围结 构进行精细的三维重建，并模拟手术过程，帮助医生评估手术难度和风险，从而制定出 更为个性化的手术方案。基于三维重建模型，AI 还能够规划出最佳的支架或球囊输送路 径，确保手术过程的安全和有效。 术中辅助方面，AI 的作用同样不可或缺。它能够实时分析 X 光透视等影像数据，提供

业院校（含技工院校）数字技术技能类人才 培养，深化数字经济领域新工科、新文科建 第 5 页 设，支持企业与院校共建一批现代产业学 院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、 现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实 施数字技能提升专项培训计划，提高老年 人、残障人士等运用数字技术的能力，切实 解决老年人、残障人士面临的困难。提高公 民网络文明素养，强化数字社会道德规范。 鼓励将数字经济领域人才纳入各类人才计 1. 企业数字化人才培养策略  育：精准化能力提升 数字化人才能力培养是企业数字化转型的关键。首先要明确企业所需的数字化人才类型有 哪些，当前存量如何，确定数字化人才定位，最终基于企业实际需求制定可落地的建设规划方 案，补足差距。 第一步：组织架构盘点 全面梳理企业现有组织架构，分析其对数字化转型的支撑能力。重点关注部门职责划 分是否清晰、协作机制是否顺畅、资源配置是否合理等方面，为后续优化提供依据。 过科 学、高效的培训方法，全面提升企业员工在数字化领域的专业技能和综合素养，为企业的数字 化转型和可持续发展提供坚实的人才支撑。 中培伟业培训的评估体系设计得非常系统和全面。按照企业需求调研、制定培训方案、签 订服务协议、搭建项目团队、培训准备工作、企业培训实施及企业培训结项共计 7 个步骤执行， 打造培训流程闭环。  企业需求调研 1. 需求调研：通过企业背调，问卷调研，沟通访谈等获取企业（团队）的培训需求。

参考。受限于篇幅和案例落地时间，已经在行业内深度应用的 决策式AI、小模型算法等案例在白皮书中仅占据较少的篇幅， 择机再做专题。第三章提供了一套从战略、执行及组织三个维 度的综合实践指南，为行业企业制定AI转型策略和路径提供思 维框架和工具。第四章就仍在高速发展的新一代人工智能技术 以及与其他数字科技的可能融合做了展望，期待给读者以更多 启发。 我们深知，技术创新永无止境，推动行业日新月异，期待更多 过人机协同释放更大 的创新势能。当算法持续优化生产流程，人类得以聚焦于产业创新、体验设计和 可持续发展等更高维度的价值创造。面对这场深刻变革，行业需要构建开放协同 的创新生态，在技术研发、标准制定、伦理规范等领域深化跨界合作。 站在产业智能化的转折点，我们将持续以牛客松系列活动为纽带，深化“业务场 景开放+技术能力共享”的双向驱动。我们期待更多企业以战略远见拥抱转型， 用技术温度守护食