21 2.1.12Localization Kit（本地化开发服务） 不同地区用户的语言、文化背景各不相同，且部分用户可能讲多种语言。因此，应用发 布面向不同地区版本时，需要充分识别语言、地区和文化的差异。通过国际化和本地化过程， 可使应用界面显示符合当地用户的使用习惯，增加应用潜在市场。 国际化（Internationalization，I18n）是系统提供的一套能力集，支持设置区域特性、 屏密码或验 证指纹/人脸，确保只有用户本人才能访问密码。 25 密码保险箱基于关键资产存储能力，保存并保护用户的账号密码。 根据用户操作自动识别使用账号密码的场景（如登录、注册、修改密码），基于识别的 场景，提供对应的免密登录服务。 在填充过程中，依托统一用户认证能力，若用户指定需要使用某条账号密码进行填充时， 会进行用户身份信息认证（人脸/指纹或锁屏密码），用于保证正确的人访问了正确的数据。 ⚫ 设备真实性证明能力：提供了基于设备证书的设备真实性证明和应用身份证明的能 力，采用标准的 X509 证书格式，基于密码算法和证书链实现校验业务请求是否来 自真实设备和合法应用，帮助开发者识别黑灰产的攻击行为。 ⚫ 证书算法库：提供证书/CRL 文件的解析和属性读取、证书/CRL 数据的筛选和选择、 证书链的校验和证书吊销状态的检查等基础能力， ⚫ 证书管理能力：提供系统级的证书管理能力，包括

提供端到端供应链解决方案，使制 造商能在货物到达目的地后进行订 购或销售、跟踪和付款。作为扩展， IOT 传感器和智能设备测量集装箱 的 状况和区块链上的信息来结算 定向召回 使制造商和零售商能够识别不安全 或含有缺陷部件的产品，从而为这 些产品发布特定的召回或服务公 告。这可以减少对消费者的干扰以 及召回过程的成本 联网服务 允许企业提供有保证的售后服务和 保修。售后服务可以基于区块链上 电子货架标签 / 广告标牌 • 信标分析和营销 • 智能音箱语音交互 u 企业可以通过应用 RFID 等物联网技术来优化供应链的管理，实现商品在流通链条的全程可视化，实现自动识别，提高智慧运营能力； u 可以通过智能摄像头，结合人脸识别、姿态识别等 A I 技术，来掌握消费者从进店、选购、购买、出典的全线下交易情况的数据信息，通过数据分析，洞察品类和商 品 的相关性，对店内的消费者购买路径、商品陈列、店员调配进行优化，从而提高经营效益； 无人机 有人货车 / 辅助驾驶 编队运输 / 智能跟随 无人货车 / 无人传站车 自动化分拣 机器人分拣 RFID 智能盘点 AGV 视觉识别盘点 无人机视觉识别盘点 高速扫码、分合流 AGV 智能搬运 视觉 /RFID/ 红外识别 机器人码垛 输送带搬运 AGV 自动包装 自动贴标 原包自动贴标 © 华润（集团）有限公司

的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 AI 的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 分钟 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 AI 的智能摄像头可以在本地完成人脸识别、行为分析、异常检测等任务，只将关键事件 和统计数据上传云端，大幅减少了网络带宽占用和存储成本。 · 3 图：端侧 AI 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制 端侧 AI 的经济效益在 2025 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中

通过自动化、智能化技术重构业务流程，实现运营效率和能力的提升； ◆ 运用大数据分析推动经营决策由"经验导向"向"数据驱动"转变，精准对接实 体经济需求； ◆ 依托大数据与 AI 技术提升风险识别能力，完善数据分级分类和脱敏机制， 实现数据全生命周期安全管理； ◆ 数字化发展催生创新型金融产品； ◆ 构建跨行业合作生态，银行与政府、科技企业在合规安全框架下开展深度 合作，促进产业融合； 安全风控类岗位紧随其后，包括金融风控、合规稽查、网络安全和风控算 法等，这有助于将先进的风控理论、分析方法、算法等应用到银行业，应对数 字化转型所带来的交易方式、场景、产品、渠道等变化带来的新风险，同时更 精确识别风险、适应监管变化、助力创新协同等； 技术类岗位如 Java 开发、前后端开发、运维和测试等占据重要比重，支撑 技术升级需求。数据类岗位如数据分析师、金融数据分析、数据开发和数据运 营等，则 并行运作），高效分流每日近千名考生，确保现场秩序井然； 2.为确保人选面试体验感，设置个性化面试体验区-1V1 轻咨询、茶歇区、 面试流程指导师，缓解到场考生压力，提升服务体验满意度； 3.为提升资质审核效率，采用数字化人脸识别系统，智能完成人证核验， 考生可快速核实身份后入场； 4.为保证公平公正，执行双盲面试。考生签到后抽签决定面试顺序，后发 放胸贴（考生编号），全程盲面，4 天成功保障 3000 人面试项目顺利完

技术逐渐应用到园区的办公协同、生产班组运营、设备预测性 维护、质量检测、应急指挥等多种业务场景中，形成了以数据为关键驱动、以业务为核 心的创新协作新模式。 在协作体验方面，视网联动技术可纵向贯通端、网、云，对视频会议进行应用标签识别， 用切片技术划分视频专属通道，提供 VIP 会议重保。使用随流检测技术实时感知会议质量， 打造视网一张图，故障分钟级自动定位，让网络无卡顿，会议无干扰，为企业数字化转 型提供更加稳定、安全、可靠的智能化支持和保障。强大的“AI+ 预约 / 通知 实时日程 智能签到 设备运维 设备远程可视 设备集中控制 质量可视 智能联动 灯光窗帘联动 设备联动 环境监测 智慧纪要 智能摘要 智能分析 智能保障 超宽网络 会议流量识别 智能调度 安全保障 音频水印追溯 视频水印追溯 超高清交流 4K/8K 高清 智能导播 智能拾音 智简交互 智能书写 白板协作 多屏协作 沉浸体验 视频增强 沉浸音频 裸眼 3D 智能助手 提供更佳的摄像 机视角，确保发言人时刻呈现为最佳构图，领导坐远处时仍处于黄金 C 位构图。 高清语音交流：会议终端自动检测和跟踪声音位置，实现 12 米远距清晰拾音；并提供智 能降噪功能，智能识别和过滤键盘声、关门声、走路声音等环境噪音。 大部分的会议和讨论都会涉及到秘密信息，如企业内部的项目沟通会、销售例会、政府部 门的政策讨论会，在没有正式对外公布结论时，都需要遵循保密原则。因此在会议过程中，

中文档加密的重要性、以及工程设计部图纸设计审批的文档流程管理的需求，部署更加兼具数 智设计且安全有保障的惠普打印机解决方案。而对于不同的厂区和办公楼的日常办公需求，部 署时重点考虑了支撑远程打印、刷卡打印、人脸识别功能在不同分布点的打印设备上的加载， 以确保文印的便捷性，优化员工的文印体验。 在高质量发展和降本增效的大背景下，制造企业在加速数字化转型时，对文印管理服务商的 选择显得尤为重要。一方面需要

需求进行协调与对接，以“场景化联动服务”为主线，打造融合了网格化管理、精细化服务、 信息化支撑、开放共享的智慧社区。 对外，通过智能门禁的人脸识别、可视对讲等技能筑起小区安防的坚实屏障；对内，借助智能 监控的 AI 智能分析进行火情、高空抛物监测、电动车入梯等异常情况识别和及时预警。同 时，对接政府管理平台，实现一屏统管、告警联动，内外双管齐下，为社区安全全天候、全场 景保驾护航，助力提升社区治理

于消费互联网、行业互联网等领域的常规计算能力，通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 21 - 2.4.1.1 数据治理体系 （1）. 数据分类与标签体系 1) 按敏感等级划分：公开数据、内部数据、机密数据（如医疗影像、金融 交易记录），采用自动标签引擎（如基于 NLP 的内容识别）实现数据分 类，标签随数据流转动态更新。 2) 按业务场景划分：训练数据、推理数据、日志数据，结合数据血缘追踪 （如 ApacheAtlas）记录数据产生、加工、消费全链路，支撑溯源审计。 根因定位工具 1) 日志聚合：通过 ELKStack 集中收集应用日志，支持按关键词、时间范围 检索，日志保留期≥90 天。 2) 智能诊断：结合机器学习算法（如决策树）分析日志、监控数据，自动 识别故障根因（如 GPU 显存溢出导致推理失败），诊断准确率≥85%。 2.4.3 智能运维协同 2.4.3.1 数据与算力联动调度 （1）. 数据本地化计算 1) 任 务 调 度 时 优 先 将

的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域， 计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天

两大引擎，助力人才知己、 企业知人、社会知命。利用大数据和人工智能技术构建的画像，将对人才的素质、性格、职业 动力都进行全方位描述，帮助人才认识自己，进行自我反思，同时帮助企业和 HR 更全面、更立体、 更准确识别候选人，实现选、融、育、激各个环节高效的人才管理。 （扫描二维码查看文章） 23 第二部分 | 作为 HR+AI 赛道的领跑者，e 成科技从创立伊始就将 AI 基因根植于业务，并开创性地将 AI 技将持续打造更多创新智能产品，全面加速人力资本数字化升级！ 作者：e 成科技 AI 算法团队陈嘉钦 场景：音视频面试 内容：AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ AI 黑科技： 机器学习、语音识别、面部识别、排名算法、计算机视觉技术、语义理解能力、跨媒体协同推 理技术 这回院长为大家带来一个神秘炸弹：猎豹（Leopard）项目！听起来是不是很炫酷？你一定想 不到，这个猎豹（Leopard）项目是做什么的吧？没错！就是众多候选人 技术是基于机器学习的复杂算法，并结合语音识 别以及面部识别，协同排名算法，通过 15000+ 个不同的维度（包括肢体语言、语音模式、眼 神活动、做题速度、声音大小等）来对候选者进行评分。 △AI 面试可以通过 15000+ 个不同维度对候选者评分 , 图片来自 BusinessInsider 之前有同学跟院长说，现在我们的语音识别和人脸识别技术都已经非常成熟，做基于 AI 的音视 频频面试只