34% 37% 33% 提高自动化水平 引入人工智能/机器学习技术 增加/使用技术来创造更具吸引力的工作岗位 通过远程办公访问更广泛的人才库 引入灵活的日程安排（工作时间视情况而定、短时轮班等） 提高自动化程度 增加人工智能/机器学习的使用 增加培训和员工计划 采用智能制造技术 更好地利用实时数据制定决策 43% 42% 37% 36% 41% :: 25

CADGPT™，支持虚拟助手、智能推荐、文档生成、代码生产、CAD 项目辅助等各类 功能。以虚拟助手为例，CADGPT 能够基于用户前期的设计和偏好，提出替代性的方 案或者现有方案的改进意见，帮助用户短时间内能够获得更好的设计结果。在代码生 成方面，CADGPT 可基于用户输入的提示词生成适当的代码片段。 Synopsys 13（新思科技）推出了一款创新的芯片设计辅助工具——Synopsys.ai

有1-5年工作经验的人员通常已经具备了一定的 业务能力和实践经验，能够较快适应新的工作环 境和任务要求，同时又具有一定的成长潜力和创 新活力。且这类人才的成本可能相对较为合理， 并且能够在短时间内为企业创造价值。 （2）平均工作经验分布 图8 中国制造业海外人才学历分布情况 数据来源：科锐国际2023-2024海外人才市场需求大数据 图9 中国制造业海外人才工作年限分布情况 4 人才培训和发展挑战 培训成本挑战 在出海经营中，企业往往需要面对多地域、多文化背景的员工，这就意味着需要进行大 规模的跨文化培训以及多语言培训，尤其是对于刚刚进入海外市场的企业来说，需要在短时 间内对大量员工进行培训。而受到个体差异影响，员工接受培训的程度和效果各有参差，有 些员工对培训内容不感兴趣或者难以理解，从而影响培训效果；同时，企业培训过程中也会 存在培训内容和方法的设计存

象。由智能传感设备、工业机器人收集和产生的数据可以通过智能化 系统、云服务等平台进行存储、处理和分析，再经由工业互联网等进 行不同主体间的联通和共享。这些新型劳动资料能够采集人类无法通 过感知获取的数据，并在极短时间内完成过去数星期、数年，甚至无 法完成的海量数据计算，突破时间和空间的限制，汇聚超越个人生命 周期的全球创新资源。企业等创新主体利用数字技术能够快速抓取用 户真实需求，打通研发、生产、销售和服务等产品全生命周期环节，

➢ 材料基因工程（预测新型合金性能参数误差降低） ➢ 工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 为工业大模型提供更高效、 低功耗的计算解决方案。这些芯片在工业场景中的应用，能够加速模型训练过 程，缩短产品研发周期。例如，在航空航天零部件的设计优化中，高性能计算 芯片可使复杂的模拟计算在更短时间内完成，提高设计效率。 服务器作为承载工业大模型运行的关键设备，国内制造商不断进行技术创 新。针对工业大模型的大数据存储和高并发计算需求，服务器在存储容量、内 存带宽和网络传输速度等方面进