相关人员），而大多数非 IT 员工则不清楚如何 有效利用数字化手段来挖掘和创造新的价值，换言之，就是企业现有的人才组织难以支撑起新 的 IT 运营管理架构，往往会出现企业花费重金搭建的数字化成果在实际应用过程中“打折” 的现象。其实，这主要是行业人力市场中数字技能普及度不高，数字人才缺口大、供需不匹配 造成的。 细究原因，主要有三点： 1. 人才培养周期普遍较长，而企业数字化建设周期短，产业和市场发展速度快、变化大。无 “用户导向”思维解决 实际问题，成为业务与技术融合的桥梁。因此，数字人才的定义正逐渐超越单一技能领域的界 限，向具备全面能力的“全栈型”人才转变，其分类也更加注重岗位胜任能力的考量。  目前主流的数字人才定义：岗位胜任能力 数字化技术的飞速发展，相关岗位的技能需求持续演变，仅凭学历或专业背景已难以充分 满足企业的数字人才需求。因此，企业更倾向于依据数字人才在实际岗位上的应用表现和贡献 数字化人才发展现状分析 当今时代，数字经济已成为全球经济增长的新动能，在此时代背景下人才在我国经济全面 数字化转型的过程中已然成为第一资源和核心驱动力。对于企业方而言，人才的亟需，开启了 数字化人才刚需时代，但实际上我国数字化转型进程中人才还面临着各种不足，不能匹配企业 需求。  数字化人才供需失衡 《中国数字人才发展报告》显示，我国数字化人才缺口已达 2500 万至 3000 万，且以每 年约 2

经验，通识概念无法完全解决实际 遇到的问题 企业知识碎片化 需要一套领域专家知识库和智能问 答系统，实现企业级知识沉淀 查找资料过程繁琐 养殖员日常工作需要翻阅大量资料 解决操作问题，人工查找过程繁 琐，期望使用自然语言描述自己遇 到的问题 问题回答准确率 90% 奶牛养殖企业级知识库 降低学习成本 提升工作效率 简单快速地搜索相关养殖知识， 高效处理实际遇到的各类问题 赋能养殖员高效、快速学习大量 型的浪潮中，企业需要以开放和创新的心态拥抱技术变革，将AI与传统业务深度 融合，打造智能化、数字化的现代食品饮料产业链。 AI转型是一个循序渐进的过程，需要企业在技术应用、人才培养、组织变革等多 个维度协同推进。建议企业从实际需求出发,选择合适的切入点，稳步推进数字化 转型，在实践中不断积累经验、完善方案。 可以预见，随着AI技术的持续演进和行业实践的深入，将会有更多创新应用场景 被开发，为食品饮料行业带来更大的发展机遇。企业唯有主动拥抱变革、持续创

碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 政策环境的日趋完善 中国 AI 市场规模不断扩大， 投资及应用 Al 的热情高涨 1.1 05 在全球范围内，中国企业不仅展现出强劲的投资热情，更以实际行动推动 AI 技术的商业 落地，正在快速确立全球领先地位。根据 IBM 最新发布的《2023 年全球 AI 采用指数》 ，有超过 85% 的中国企业在加速其 Al 投入，并有超过 63% 的中国企业在积极应用生 为员工创造定制化提升 优化员工工作体验 采用 AI 大模型给企业带来的价值 09 随着大语言模型从技术竞争向商业化的拓展，生成式 AI 的应用正逐步聚焦于满足具体行 业的独特需求和特定业务场景的赋能。通过在实际应用中积累丰富的行业数据和实践经 验，AI 不断优化自身的适应性和效率，进而在企业级场景和行业级应用中展现出更为卓 越的表现。 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1 AI 在医疗健康行业的应用 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 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早期单纯的技术人才 扩展到现在需要具备 AI 思维和应用能力的复合型人才。这种转变促使我们必须重新思考

地理位置信息的准确把握，来电人所在地址或者被诉主体所在地址将直接决定工 单要发往的承办单位。 第一，全面准确把握诉求地理信息难度较大。一是由于市域地理信息庞大， 每个接线员所了解的市域地理与行政区划知识有限，在实际服务过程中需要花费 大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置 47. 21 线的办理过程中，有效衔接政务服务热线与紧急事件求助热线（如 110、120 等） 可使业务办理和诉求受理的对接更加精准化。一是部分市民向政务热线诉求的内 容实际需要紧急事件求助热线介入，但接线员在实际服务的过程中可能无法准确 人为判断事件紧急程度。二是政务服务热线与紧急事件求助热线对事件紧急度划 分标准不一，双方责任边界不清晰、数据共享不充分、信息化支撑不到位，两类 热 的诉求是否得到解决？”等简单问题构成，然而现实中热线诉求的办理可能涉及 多种情况，市民难以通过回答上述简单问题来全面表达对办理工作的意见。例如， 部分城市已根据市民诉求的紧急程度，设置了不同类型事件的办理时限，但由于 实际办理过程中涉及多部门协作且存在技术性难点，许多诉求难以在规定时限内 顺利解决，市民在接到回访电话时，仅能以“未解决”等回答来回应结构化的追 踪问题。二是在回访过程中存在一定数量的针对相关业务部门或工作人员的“恶

地理位置信息的准确把握，来电人所在地址或者被诉主体所在地址将直接决定工 单要发往的承办单位。 第一，全面准确把握诉求地理信息难度较大。一是由于市域地理信息庞大， 每个接线员所了解的市域地理与行政区划知识有限，在实际服务过程中需要花费 大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置 47. 21 线的办理过程中，有效衔接政务服务热线与紧急事件求助热线（如 110、120 等） 可使业务办理和诉求受理的对接更加精准化。一是部分市民向政务热线诉求的内 容实际需要紧急事件求助热线介入，但接线员在实际服务的过程中可能无法准确 人为判断事件紧急程度。二是政务服务热线与紧急事件求助热线对事件紧急度划 分标准不一，双方责任边界不清晰、数据共享不充分、信息化支撑不到位，两类 热 的诉求是否得到解决？”等简单问题构成，然而现实中热线诉求的办理可能涉及 多种情况，市民难以通过回答上述简单问题来全面表达对办理工作的意见。例如， 部分城市已根据市民诉求的紧急程度，设置了不同类型事件的办理时限，但由于 实际办理过程中涉及多部门协作且存在技术性难点，许多诉求难以在规定时限内 顺利解决，市民在接到回访电话时，仅能以“未解决”等回答来回应结构化的追 踪问题。二是在回访过程中存在一定数量的针对相关业务部门或工作人员的“恶

服务层：包含支撑数字孪生业务应用的各类技术服务， 包括感知技术类服务，通常有 IoT，5G 等类型服务。建模服 务，指通过技术手段对物理实际业务实体进行建模映射。渲 染服务，指根据通过建模服务得到的模型进行渲染，从而得 到一个与物理实体等价的虚拟实体。仿真服务，指在建立虚 拟实体上进行各类运算，从而对实际物理实体的运行决策进 行支撑。 数据层：包含支撑服务层各类服务的各类数据，包括从 物理实体各处采集和监测的数据，以及对数据中间集和物理 优 化的途径。数字孪生技术可以帮助金融机构发现流程中的瓶 颈并通过模拟业务流程来优化低效环节。这种模拟既包括前 台的客户服务流程也包括后面的清算、结算等操作流程，优 化模拟流程能达到在不影响实际业务运行的前提下，提高业 务效率的效果。 4.数据安全与隐私保护 金融机构在数字化转型过程中，面临着数据安全和隐私 保护的挑战。数字孪生技术通过创建数据的虚拟副本，使得 金融机构可以在不泄露客户敏感信息的前提下，对虚拟数据 率，提升金融机构厅堂服务合规水平。 17 （3） 创造培训虚拟环境 通过数字孪生技术构建虚拟厅堂，可以帮助金融机构创 建模拟真实业务场景的服务培训环境。让员工在拟真业务场 景中熟悉不同业务的厅堂服务流程，提高实际工作中的应对 能力。 3.技术实现方案 数字孪生技术在厅堂服务方面的应用，主要围绕虚拟网 点的建设。通过对线下网点实体进行对象定义，选取部分物 理设施、流程作为数字化建模的对象，包括客户取号、业务

先进计算、人工智能、5G/6G 等关键技术创新能力不断突破。 2024 年, 人工智能启动了技术重心转换期 , 与 2023 年 "百模大战" 比拼理论性能不同, 2024 年人工智能转向更加实际的应用探索。 一方面, 以大模型为主线的基础大模型技术加速迭代, 头部企业沿着规模定律,不断 刷新基础大模型的能力上限。另一方面, 随着人工智能技术的日益精进, 工 程化和应用赋能加速落地, 安全治理也从原则走向实践。尤其是 型经验和众多 客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终 又要回归实践, 始终秉持 "动态迭代、与时俱进" 的理念,通过企业的智能化转 型实践和行业赋能行动,将实际操作中积累的经验融入到理论模型中,逐步形成 新的理论优势, 不断攀登创新的思想高峰。 2024 年 AI 重塑后的“企业智能化转型框架”和“企业智能化成熟度模型” 的迭代过程也进行了充分的测试评估和验证: 才能防止出现战略高高在上、无法落地的情况, 也可避免部门间各自为政、资源分散, 甚至平台功能重复建设等问题,确保战略 实施高效且有序。 2) 智能业务运营 智能业务运营作为企业价值创造的核心活动,直接关系到企业的实际收益和 “ ” 发展的需求。智能业务运营的主要内容是搭建敏捷柔性的数字化业务中台,推动 —— 此外, 它还要求建立企业内部统一的智能运营管理体系, 贯穿整个价值链流程。 在智能业务持续深入的背景下

机器人产业的战略规划与具体要求，旨在深入贯彻《十四五机器人产 2 业发展规划》中关于机器人标准化工作的重要部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且 方面，集中资源推动核心技术的突破，包括人工智能、机器学习、机 器人技术和人机交互等领域的研发，并为相关技术研究提供资金和政 策支持；在市场拓展与应用推广方面，重点关注人形机器人在提升生 产力、改善产品质量及缓解劳动力短缺等领域的实际应用，特别是在 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 末端同时具备俯仰和侧摆能力，传统串联关节难以实现。通过新型的 线性执行器与并联机构的组合，能够更好地分配负载，降低惯性和反 冲效应，提高机械臂的响应速度与操作精度。通过拓扑优化与增材制 造技术，机械臂的每一部分都能够根据实际工作需求进行精确设计， 既保证了结构的强度，又降低了整体的重量。利用新型复合材料与多 材料加工技术，能够提高机械臂在高强度、高频率操作下的耐用性与 稳定性，确保其在各种复杂环境下的长期可靠性。仿人机械臂将朝着

机器人大模型正改变传统机器人开发模式，“十五五”时期 有望引领机器人跃升突破。随着机器人不断进入新的应用场景， 8 其面临的任务和环境复杂性快速提升，传统上由技术人员进行编 程控制的模式以难以满足实际需求。同时，随着机器人逐步走入 人类工作和生活环境，能够与人类进行自然交互、协同配合也成 为了机器人的必要能力之一。近年来，人工智能大模型技术持续 快速进化，为机器人增强环境感知、行为控制和人机交互等能力 提供了更加高效、实用的技术路径，有效缩短了创新型、颠覆性 机器人产品开发周期。“十五五”时期，机器人大模型将助力机 器人与人类自然交互与协作，快速学习和掌握多种专业技能，快 速在非结构化场景中部署和执行实际任务的能力，极大提升机器 人在家庭服务、医疗康养、智能制造和特种场景中的应用规模。 02 谋远 “十五五”时期，建议各地区政府基于自身基础实力和资源 禀赋，采取差异化行动，推动本地机器人产业高质量发展。

技术剖析： DeepSeek-R1 Zero 11 跳过 SFT 阶段，直接运用纯强化学习拓展推理能力边界实际上也带来了几个很重要的启示： 需要足够强的基座模型： 基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值 （ 671B 在 14.8T 高质量 Token 真实内部计算过程。 模 型可能学会输出符合人类期望的思维链，但实际推理过程可能与其展示的 CoT 不同。 当模型具备长期目标意识（ Instrumental Reasoning ）时，它可能会构造看似合理但实际上误 导 性的 CoT ，以隐藏其真正的意图。此外， CoT 仅是文本输出的一部分，并不代表模型的 实际内 部推理过程，因此不能确保其真实透明。 为了防止 CoT