----------------------- 01 二、行业洞察：数字化转型是刚性需求 ----------------------------------- 02 1.时代背景 | 中国数字经济成就为人才发展提供时代舞台 ------------ 02 2.政策环境 | 中央及地方积极出台数字化转型及人才培养政策 ------- 04 三、拥抱变化：数字化人才将成为企业新的发力点 -- ----------------------------------------------------------------- 50 第 1 页 一、引言 在科技飞速发展的当下，数字化转型已成为全球经济发展的核心驱动力，深刻改变着各行 各业的运营模式和发展格局。从智能制造到智慧金融，从医疗健康到教育文化，数字化的触角 延伸至社会的每一个角落，重塑着我们的生活与工作方式。 大模型技术的兴起，将 但是，当前数字化人才供求不平衡的问题日渐突出，传统教育培养体系不足以满足企业需 求，数字化人才的培养和管理存在多重挑战。破解数字化人才供需难题，不仅关乎企业的创新 发展、产业的升级转型，更是我国在全球数字经济竞争赛道上抢占制高点的关键所在。 作为这一领域的先锋，北京中培伟业管理咨询有限公司（以下简称“中培伟业”）自 2006 年成立以来，一直致力于为企业提供最前沿、最专业的数字化人才培养解决方案。我们深知，

准备抓住人工智能 机遇 利用人工智能提高生 产力和员工赋权 第23页 全球合作 为了包容和公平的 人工智能 ©2024联合国贸易和发展会议 前言 iv 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 这需要一种多维和基于证据的方法。为此，确定了三个关键杠杆点—— 基础设施、数据和技能，提供了一个广泛的社会经济视角，并突出了构 建有弹性的基础设施和促进包容性和可持续工业化和创新的需求。 v Rebeca Grynspan 联合国贸易和发展会议秘书长 历史表明，虽然技术进步推动经济增长，但它本身并不能确保公平的收 入分配或促进包容性的人类发展。更加强劲的国际合作可以将焦点从技 术转向人 工人，生产结构 也应重组，以确保国家、企业和工人之间公平分享利益。同时，加强国 际合作也非常重要，以使各国能够共同创造包容性的人工智能治理。 前沿技术，尤其是人工智能（AI），正在深刻地改变我们的经济和社会 ，重塑生产流程、劳动力市场以及我们生活和互动的方式。人工智能是 否会加速实现可持续发展目标，还是会加剧现有的不平等，使弱势群体 进一步落后？发展中国家如何利用人工智能实现可持续发展？ A 人工智能在技术前沿

花旗是全球最⼤的⾦融机构之⼀，在所有主要成熟和新兴市场开展业务。在这些世界市场上，我们的员⼯进⾏着持续的多学科对话 - 获取信息，分析数据，制 定⻅解和提出建议。作为我们的⾸要思想引领产品，花旗全球展望旨在帮助我们的读者应对全球经济⾯临的最具挑战性的问题，并预测⼀个快速变化且相互关 联的世界中的未来主题和趋势。花旗全球展望汇集了我们全球对话的最佳要素，并整合了我公司各个⾼级专业⼈员的思想领导⼒。本⽂不是研究报告，也不构 成对投 的机器⼈市场——⼈形机器⼈——可能每年超过10亿台，我们最终将拥有的机器⼈数量将超过 ⼈类。2 这个新市场有3个主要推动因素: 1. 技术-多项技术进步，特别是⼈⼯智能（AI）的发展，已经显著改变了机器 ⼈的前景 2 经济-机器⼈可以解决劳动⼒短缺问题。随着⼈⼝⽼龄化和更为严格的移⺠政策加剧，短 缺问题变得更加棘⼿ 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中 物理人工智能即将来袭 我们预测到2035年时，将有13亿台AI机器⼈在我们周围移动，到2050年将达到40亿台。这其中的三个主要推动因素将是技术、经济和改善。以下是⼀些关于机器⼈崛 起的数字。 机器人单位数量（以百万计）按类型预测 来源：花旗经济研究部 2024 2025 2030 2035 2050 CAGR ⾃动驾驶汽⻋ 27 34 126 380 1,858 17.4% 国内清洁机器⼈

飞速从简单地识图、识字、辨音等 基础场景 进化到今天: AI 具备了强大的分析能力, 能够深度挖掘数据价值, 走 深向实, 行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初 步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮,体现在《中 国企业智能化成熟度报告 (2024) 》 (以下简称《报告》) 中,便是千行百业如 雨后春第般地开始探索与迈进各自的智能化发展旅程 创新成为企业普遍共识, 赋能千行百业提质增效 ......................................................................... 2 1.3 数字经济迎多重政策利好, 驱动数字中国发展提质提速................................................................. 3 二、以 AI 2.0 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域

集约化、超大规模化的数据中心需求，由此孕育出了算力中心定制批发的业 务模式，并且该业务模式在2015-2020年间实现了快速增长。然而，伴随着移动互联网用户红利见顶、新基建边际效应递减及后疫情时代经济周期波动， 定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 需求变化，逐步扩大市场份额，提升行业集中度，推动行业向高质量发展转型。 • 随着各行业数字化转型进程加速，尤其是 AI 与科技企业对算力资源的旺盛需求，正推动中国算力中心市场需求不断提升。一线及环一线城市凭借经济 发达、数字经济活跃的优势，对算力资源的需求更为突出，且由于资源与能耗限制，这些地区的算力中心服务资源或将率先面临供不应求的局面。算 力中心定制批发业务在不同地理区域的供需格局存在一定差异，为行业参与者带来了多元化的市场机遇与挑战。 算力中心需求分析 III. 算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 年均复合增长率 23-28E 30.8% 17.8% 算力作为激发数据要素潜能的新动能，已经成为数字经济时代重要的战略资源。算力基础设施是算力的载体，对 实现数字化转型、培育未来产业等方面具有重要作用。 26 ➢ 算力主要由通用算力、智能算力和超算算力组成。通用算力作为基础，满足广泛的日常计算需求

智算中心对我国算力格局的影响 集中度提高，算力更加集中在少数大型数据中心 推动算力向边缘计算下沉，满足实时数据处理需求 促进区域平衡，缩小不同地区的算力差距 影响算力价格，由于技术进步和规模经济，价格更加亲民 提高智算中心服务效率，促进产业高质量发展 来源：与非研究院 智算中心建设提升了算力集中度和效率，对促进区域算力平衡、降低算力成本、支撑产业高质量发展具 有重要作用。 13 Supplyframe 集群规模扩大导致故障率上升，算法效率提升与算力需求增长并存。 架构演进 ｜ 单节点性能提升+横向扩展并行，推理需求驱动芯片架构创新。 应用落地 ｜ AI与实体经济深度融合，需解决算力利用率低、场景适配不足问题。 长期趋势 ｜ DeepSeek等算法优化主导发展，智算中心成为数字经济核心驱动力，前景广阔但 需持续突破能耗与成本瓶颈。 30 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary distribute. 4. 未来挑战与趋势 预测未来五年我国智算中心的区域发展程度 主要集中在经济发达地区，作为区域创新发展的驱动力 在全国范围内得到推广，但地区之间存在发展不平衡 实现全国范围内的均衡发展，不同地区的智算中心各具特色、协同发展 无法判断 来源：与非研究院 未来五年，我国智算中心将主要集中在经济发达地区，作为区域创新发展的驱动力。同时有望在全国范 围内逐步推广，地区之间仍存在一定的不平衡性。

度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在京出席民营企业座谈会并发表重要讲话，强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 202 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商 05 中国大模型产业发展趋势 产业机遇、关键挑战 5 中国人工智能产业宏观环境 —— 当下，中国人工智能产业 在经济、政策、认知、技术维度的发展环境如何？ 发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 在2月召开中央民营企业座谈会，众多与人工智能相关的民营企业家参会，为中国经济转型与产业升级打下重要基调，也进一步反映 出未来中国人工智能产业发展的重要战略意义。 中国人工智能产业政策 高维规范建设

度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在京出席民营企业座谈会并发表重要讲话，强调 民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 202 01 中国大模型产业宏观环境 政策、经济、社会、技术 02 中国大模型产业价值总览 基础层、模型层、应用层 03 中国大模型产业商业进程 语音、视觉、语言及多模态产品 04 中国大模型产业实践案例 典型产品、标杆厂商 05 中国大模型产业发展趋势 产业机遇、关键挑战 5 中国人工智能产业宏观环境 —— 当下，中国人工智能产业 在经济、政策、认知、技术维度的发展环境如何？ 发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 在2月召开中央民营企业座谈会，众多与人工智能相关的民营企业家参会，为中国经济转型与产业升级打下重要基调，也进一步反映 出未来中国人工智能产业发展的重要战略意义。 中国人工智能产业政策 高维规范建设

AIoT与设备连接的价值 AI对可靠的、现实世界的数据有着无尽的需求，以此来推动训练和推理。因此，AI的快速发 展需要大量关于我们所处世界的准确数据，而这种依赖从根本上改变了设备连接的经济价值。 过去，评估一个联网设备的价值往往基于其功能的内在价值，比如恒温器能够测量温度并控 制HVAC系统。但如今，AI拓展了设备的价值主张，使其价值还包括对能源管理等更高级别 系统的贡献。 4无线电子系统，因此多家供应商都能轻松提供 相关的无线电芯片。展望未来，Thread是实现安全、可靠、低功耗mesh网络连接的最佳 选择。 利用Wi-Fi、Thread和低功耗蓝牙来构建IoT产品既简单又经济。芯片厂商将这三种无线电 通信功能集成在单个芯片上，并配备统一的软件协议栈。恩智浦的“三频无线”技术通过以 下方式将产品集成成本降至最低：（1）降低设备复杂性；（2）无需进行网络协议栈软件开 发；（3）解决了共享同一频段（2 然而，出于以下三个原因，向互联网协议过渡具有很好的商业意义。首先，基于IP的产品可 以与许多其他设备和应用程序连接，包括高价值的、由AI增强的生态系统。梅特卡夫定律2 告诉我们，网络的经济价值与连接设备数量的平方成正比，因此与更大的生态系统进行互操 作可以增加产品价值，或许不会达到n2的增长，但肯定会实现超线性增长。其次，基于标准 网络的产品开发和制造成本更低、速度更快。第三，使用标准网络可以将技术债务降至最低，

赋能企业变革 人才先行 01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 果、临床指南及类似病例处理经 验，为医生提供临床决策支持，辅助医生减少误诊和漏诊的风险，提高医疗安全。 市场分析和趋势预测：精准洞察市场，优化营销策略 利用 AI 分析消费者行为、社交媒体趋势、经济指标等数据，帮助零售商预测未来 销售趋势 基于消费者购买趋势和偏好的变化，及时调整产品线和营销策略 医学教育与培训：虚拟病例训练，优化教学内容 模拟真实临床场景，为医学生和医生提供虚拟病例训练，提升他们的临床决策能 策 略和互动建议 为销售人员提供实时的对话建议，帮助他们更好地与客户建立信任和关系，提升 客户购买体验和复购率 销售预测与市场趋势洞察：数据驱动决策，优化资源配置 分析销售数据、市场趋势和宏观经济指标，为销售团队提供精准销售预测和市场 洞察 预测销售趋势和需求变化，识别市场机会和风险，帮助销售团队优化资源配置和 战略决策 供应链优化：提高库存效率，降低成本 AI 通过分析市场需求、库存水平和物流数据，优化供应链管理