3.2 AI 人才短缺 3.3 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿 03 12 13 15 人才是变革的关键 4.1 引入大模型≠提升生产力 04 16 4.2 AI 力的诊断和测评 17 4.3 发展大模型时代的 AI 力 18 22 2.1.3 AI 在销售领域的应用 10 2.1.4 AI 在人力资源领域的应用 11 2024 年被业界公认为“大模型落地元年”。经过 AI 工具完成任务，并从 AI的输出中获得更深入的洞察。 基于对 AI 赋能人才发展领域的深刻洞察，UMU 推出了创新性的 AI 力测评工具。这套 系统通过科学的量化指标，全面评估企业员工的 AI 力，为企业的 AI 转型提供可靠的 数据支撑。 UMU AI 力测评工具构建了全方位的量化评估体系，从五个关键维度精准解析员工的 AI 力现状： 基础认知：评估对 AI 技术的理解深度 情感态度：衡量对 解决业务问题的能力 合规使用：评估 AI 应用的安全性和规范性 4.2 AI 力的诊断和测评 18 UMU 的 AI 力测评工具可以生成直观的 可视化报告，清晰展现员工 AI 力的现状和 不足，帮助管理层量化分析各个团队和部 门在 AI 转型中的优势与短板，从而制定更 针对性的人才赋能方案。 在实际应用层面，UMU 的 AI 力测评工具 突破了传统一次性评估的局限，通过持续 追踪员工 AI 力的提升轨迹，精准对比员

服务级别管理、用户支持、变更与发布管理、服务交付、问题管理、 技术支持、网络及基础设施运维、应用系统支持、信息和知识管理、 信息安全管理、设施管理(11 个能力项) 赋能 质量 人力资源管理、绩效管理与职业发展、技能设计与测评、学习计划与 交付、技术专长、ICT 质量战略开发、ICT 质量管理(7 个能力项) 营销 客服 采购、合同管理、关系管理、客服支持、数字化品牌、数字营销、渠 道管理、销售与销售管理、产品与服务管理(9 精彩授课：确保讲师授课质量，及时收集学员建议，反馈给讲师优化教学设计。 2. 特色教学：提供小组讨论、项目路演、竞赛、实战训练等多场景的教学方式。 3. 服务保障：提供考勤管理、物品发放及企业和学员所需的其它服务。 4. 考核测评：通过多维度的考核指标，跟踪学员知识掌握程度，确保学员学有所获。  企业培训结项 1. 效果评估：全员填写《培训满意度调研表》，对机构、讲师、课程进行评分。 2. 结业证书：提供培训全员的结业证书或结业证明，海量证书模板可选。 2 天，每天 6 课时。 第 36 页 培训前 培训中 培训后 企业需求调研 定制培训方案 签订服务协议 搭建项目团队 建班级群 人员准备 场地准备 物品准备 精彩授课 考核测评 效果评估 结业证书 培训总结 培训档案 2 天 12 课时面授课程内容安排 1.LLM 大模型核心原理 2.LLM 大模型微调 3.国内外大模型研究进展和评测 4.大模型 Prompt

MDI 装置 MDA 产能 12.8 万 t/a，粗 MDI 产能 16.176 万 t/a。。 2、中国信通院：正式启动 DeepSeek 国产化适配测评工作 中国信息通信研究院 13 日表示，正式启动 DeepSeek 国产化适配测评工作，旨在为 DeepSeek 系列模型在多硬件多场景下的适配部署提供参考。①一是评价模型在包括硬件 芯片、计算设备、智算集群等软硬件系统中的适配效果；②二是反映模型在软硬件系统适

言模型 •Diffusion+Transformer架构：例如Sora的DiT（加入Diffusion的视觉模型），部分新的多模态模型架构 大模型的发展阶段 生成模型 ref:中文大模型基准测评2024年度报告(2025.01.08) 推理模型 生成模型与推理大模型的对比 比较项 OpenAI GPT-4o（生成模型） OpenAI o1（推理模型） 模型定位 专注于通用自然语言处理和多模态能力，适合日常对

Effectiveness， PUE） 指数据中心总耗电量与数据中心 IT 设备耗电量的比值，一 般用年均 PUE 值衡量。详细计算和测量要求参照 YD/T 2543《电 信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法》。PUE 数值大于 1， 越接近 1 表明用于 IT 设备的电能占比越高，制冷、供配电等非 IT 设备耗能占比越低。 计算公式为：PUE=PTotal/PIT 式中： PTotal—维持数据中心正常运行的总耗电，单位为

微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适 老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持 贯彻十九大报告要求和北京市委市政府的工作理念，建立了“七有”“五性”的 民生诉求监测评价指标体系，并将其所涉及的 12 项民生大类事项作为改革重点， 持续深化改革。 二是在促进协同治理方面。在改革过程中，北京市形成了党委领导、政府负 责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的工作体系，建立起 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI 问答、数据统计分析、智能检 索等服务。 大模型与政务服务咨询问答场景结合，依托政务大模型及工程化手段，从政 策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等 方面，提供精准的大模型智能问答、智能检索、智能信件等应用。知识中枢通过 优化算法，精准解析文本和表格中的政策知识，并利用 OCR 技术增强模型对图 片类型政策知识的摘要总结能

微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适 老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持 贯彻十九大报告要求和北京市委市政府的工作理念，建立了“七有”“五性”的 民生诉求监测评价指标体系，并将其所涉及的 12 项民生大类事项作为改革重点， 持续深化改革。 二是在促进协同治理方面。在改革过程中，北京市形成了党委领导、政府负 责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的工作体系，建立起 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI 问答、数据统计分析、智能检 索等服务。 大模型与政务服务咨询问答场景结合，依托政务大模型及工程化手段，从政 策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等 方面，提供精准的大模型智能问答、智能检索、智能信件等应用。知识中枢通过 优化算法，精准解析文本和表格中的政策知识，并利用 OCR 技术增强模型对图 片类型政策知识的摘要总结能

成类人“超级大脑”， 形成机器人元宇宙，未来人形机器人将广泛应用于工业生产、社会服 务、救援救灾等领域。伴随着人形机器人的多场景实地应用，为确保 机器人能够在多样化环境中安全、高效地运行，安全测评的需求愈发 重要。未来人形机器人技术的发展不仅需要持续的技术创新，更需要 系统的安全保障技术与标准化支持，以满足不同交互环境下对机器人 安全性、互操作性和环境适应性的需求。提升人机交互的安全性，不 需要优先推进，进而确保行业在推动技术进步的同时能够同步推进标 准化和规范化进程，从而促进整个产业链的协调发展与技术规范化。 表 8 人形机器人技术标准图谱 人形机器人基础共性技术涵盖性能要求、检测评测、边/端侧计算 59 平台、仿真测试、模型训练、数据、总线、多模通信接口等。侧重于 制定术语/框架和接口标准、通用技术要求、兼容和互联互通规范、测 试认证与性能评测标准、安全和伦理标准等。

此外，监管部门可借鉴世界卫生组织提出的独立第三方审计和评估机制，搭建医学人工 30 智能应用评估平台基于研发、使用、监管等各利益相关方的实际需求，形成规范、透明 的信息共享及交换平台。平台还可执行相关价值评估、产品测评、红队对抗、检测、价 值对齐规范制定等相关职能，对不同风险产品实施分类管理，确保低风险产品的标准统 一，以及高风险产品检测手段的实施。  深化“人工智能开发、提供和部署价值链”的法律责任确定