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  • pdf文档 华为:2025年鸿蒙智能体框架白皮书

    互联的深度融合,推动着产业生态的颠覆性重构。在这一进程中,鸿蒙智能体 的崛起,不仅是中国信息产业自主创新的重大突破,更是全球智能终端生态迈 向新范式的重要里程碑。作为新一代操作系统与 AI 技术的集大成者,鸿蒙智能 体以技术自主为根基、生态协同为路径,为中国数字经济发展注入新动能,也 为全球产业智能化升级贡献了中国智慧。 鸿蒙智能体的突破性在于其开创了“以人为中心”的操作系统新范式。通 过分 支撑。这种“软硬件解耦、服务原子化”的技术路径,使得终端设备从“功能 容器”进化为“智慧体”,为 AI 应用的场景化落地开辟了全新空间。 鸿蒙智能体的核心价值,在于构建了“开放共赢”的生态体系。通过开源 项目 OpenHarmony,华为联合超 5000 家合作伙伴,打通了从芯片、模组、 终端到应用的全产业链条,形成了全球第三大智能终端生态圈,其“一次开发、 多端部署”的开发模式,更将应用开发效率提升 创新浪潮。在智能汽车领域,鸿蒙车机操作系统已赋能多家车企, 推动中国智能网联汽车技术领先全球。这种“技术普惠 + 生态共建”的模式, 为实体经济数字化转型提供了可复制的中国方案。 鸿蒙智能体的发展承载着国家数字主权的战略使命。技术层面,鸿蒙智能 体框架 HMAF 在传统软件安全工程的基础上,迭加构建 AI Agent 典型安全防线, 实现全栈安全自主可控;产业层面,鸿蒙生态实现了从底层芯片到上层应用的 完整技术
    0 积分 | 40 页 | 8.24 MB | 7 月前
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  • ppt文档 从实践到实效——数字化转型中的人力资源共享服务中心(HRSSC)规划建设研究(37页PPT)

    数字化转型中的人力资源共享服务中心 ( HRSSC )规划建设研究 从实践到实效 前言 01 02 概况 HRSSC 在数字经济时代的定位与普及发 展 12 价值 HRSSC 数字化图景及提质降本的主要方 式 24 落地 HRSSC 规划建设蓝图及实施中的重点问 题 结语 32 Contents 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 企 范围内普及率超过 40% ,在世界 500 强中国民企和美国企业中普及率达到约 70% 。 基于调研访谈,本报告提出员工角色视角和管理者角色视角的 HRSSC 数字化图景、 HRSSC 评价 体 系和参考的衡量指标,讨论提高服务质量,控制和降低运营成本,以及 HRSSC 规划建设涉及的 办公 地点选址、数据存储方案、运营成本承担、 HR 团队内部分工、引入外部合作方等重点问题。 前言 佩信集团 人力资源“三支柱”转型降低了事务性的员工服务工作占人力资源全部 工作的比重,使企业的 HR 团队可以在人力资源战略和内部服务及咨 询 工作上分配更多时间和资源。 人力资源数字化转型使数字技术渗透到人力资源服务和管理的方方面面, 增强了人力数据分析工作对管理者的支持作用,使人力数据成为另一类 值得强调的事务性工作。 “ 三支柱”转型使 HR 团队在 3 类 工 作上 的时 间分配由三
    20 积分 | 37 页 | 23.61 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025一体化政务大数据体系建设实践指南1.0

    景雯、潘隆、 张广运、王志明、李娜、郝叶飞 前 言 《全国一体化政务大数据体系建设指南》指出,到 2025 年,全 国一体化政务大数据体系更加完备,政务数据管理更加高效,政务数 据资源全部纳入目录管理。《关于深化智慧城市发展 推进城市全域 数字化转型的指导意见》指出,要加快完善省、市两级政务数据平台, 整合构建全国一体化政务大数据体系。2025 年 5 月国务院常务会议 审议通过《 以行政法规形式明确 政务数据共享内容,为构建全国一体化政务大数据体系提供基本遵循。 截止 2023 年,全国一体化政务服务平台数据共享枢纽累计发布数据 资源 2.06 万类,支撑各地区各部门共享调用 5300 余亿次,我国已有 226 个省级和城市的地方政府上线数据开放平台,开放的有效数据集 达 34 万个,横向联动、纵向贯通的全国一体化政务大数据体系已初 步形成。 然而,各地区、各 不同行业一体化政务大数据体系建设仍处于不同发展阶段,在管理机 制、技术能力、运营水平、场景创新等方面存在差异。为凝聚产业共 识,CCSA TC601 依托一体化政务大数据体系能力成熟度(GDMM) 评估调研成果及产业界先进实践共同研究一体化政务大数据体系建 设实践方法论。本文从一体化政务大数据体系的概念内涵及政策要求 出发,明确建设目标、建设维度等总体视图,并从统筹管理一体化、 数据
    10 积分 | 54 页 | 2.39 MB | 8 月前
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  • pdf文档 2025年城市低空经济创新发展白皮书:趋势、方法、实践三位一体研究-华信咨询-62页

    10 积分 | 62 页 | 11.30 MB | 22 天前
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  • pdf文档 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书(2025年)-中移智库

    (2025年) 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化 解决方案白皮书 发布单位:中移智库 编制单位:中国移动通信研究院 当前,全球正迎来以 5G-A 与人工智能为核心驱动的新一轮科技革命与产 业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 键阶段,推动 5G-A 与 AI 深度融合,构建“算力、网络、智能”一体化 融合的新型基础设施,成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合,实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越,才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下,中国移动积极响应国家战略部署,依托自身网络优势与技术 创新能力,提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念,重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系, 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 01 02 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行
    10 积分 | 24 页 | 4.83 MB | 2 月前
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  • pdf文档 数字船舶白皮书(2025)-中国船级社

    3.2.2 协议交换层 15 数字船舶白皮书 2025 概念内涵、技术架构与行动方案 2 1 前 言 纵观全球工业格局,一场由数据驱动的深刻变革正在席卷每一个角落。从航空航天到智能网联汽车, 从智慧城市到精准医疗,数据要素已成为重塑产业规则、定义国家竞争力的核心变量。反观全球航运业, 这个承载了超过80%的世界贸易、维系全球经济的运输方式,在经历了风帆、蒸汽、内燃机的百年演进 后, 16 3.3.2 数据定义与标识技术 17 3.3.3 数据流通使能技术 17 3.3.4 数据信任构建与数据安全技术 17 3.3.5 “船-岸-云”一体化网络安全技术 18 第四章 数字船舶的典型应用场景 19 4.1 多主体联合设计评审 19 4.2 船舶和设备的碳足迹认证 20 4.3 船-港-货动态协同 22 , 并 深 度 剖 析 其 背 后 技 术 性 、 生 态 性 、 国 际 性 三 大 挑 战 。 1.1 政策与标准层面,顶层设计高瞻远瞩与落地实施步履维艰 全 球 主 要 经 济 体 均 已 认 识 到 数 据 在 航 运 业 未 来 的 决 定 性 作 用 , 竞 相 出 台 战 略 , 抢 占 先 发 优 势 。 然 而 , 蓝 图 和 计 划 与 复 杂 现 实 之 间 , 存 在
    10 积分 | 21 页 | 11.69 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025年石油石化行业新智运营白皮书-IDC

    见》(下文简称意见)明确提出,应推动人工智能与全要素生产、运营管理及供应链深度融 合。国家发展改革委和国家能源局落实意见要求,抢抓人工智能发展重大战略机遇,加快推 动人工智能与能源产业的深度融合,要求到2027年,初步构建能源与人工智能融合创新体 系,人工智能赋能能源核心技术得到显著突破。在此背景下,“智能原生”作为关键实现路 径,强调从系统设计初始就将人工智能嵌入运营决策核心,而非事后附加。它通过构建以数 能化与绿色增长相互促进的良性循环。 智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管 道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化,以及风险控制、财务管理、科 技研发等领域的创新。当前,政策不仅推动单点技术升级,更注重构建可持续的智能运营体 系。例如,《原材料工业数字化转型工作方案(2024—2026年)》强调建立基于数据的数字 化决策机制,《智能制造典型场景参考指引(20 求不足等因素影响, 石油石化产品价格低位徘徊,行业利润承压。据国家统计局数据,2023年及2024年行业利润 总额同比分别下降20.7%和8.8%。在此背景下,企业亟需从传统成本管控转向全链条一体化 优化,增强对市场需求与价格趋势的前沿洞察能力,以驱动产品结构动态调整、生产与物流 计划协同优化,实现资源精准配置。同时,企业还需通过深化产销协同与高效排产,加强区 域供需调控,系统提升资产创
    10 积分 | 52 页 | 5.02 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年工程智能白皮书-同济大学

    动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概念时,不少人对其内涵与价值尚存疑惑,认为 不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进,我们 愈发清晰地认识到,工程智能绝非技术的叠加,而是以改造世界为核心目标,衔 接科学智能与产业应用的跨学科体系,是解决工程领域非确定性问题、实现规模 化赋能的全新范式。 这些年,我们见证了太多鼓舞人心的变化。战略层面,国内外对工程智能的 作报告,把 工程智能作为建设数字中国的重点领域;美国、欧盟纷纷出台专项政策与法律框 架,加大研发投入、规范发展路径,全球范围内的战略布局与协同创新已然形成。 技术层面,大语言模型实现从表层流畅到深层认知的跨越,数字孪生、时空多模 态基础模型与工程场景深度融合,工程智能操作系统的核心架构逐步成型,让曾 经的技术构想正在变为现实。应用层面,智能建造的生成式设计、智能制造的预 测性维护、智慧 核心技术研发、规模化落地路径等诸多问题,都需要我们在实践中不断探索、逐 步完善。 而驱动我们必须攻坚克难的,正是这个时代赋予工程领域的崭新命题。放眼 今日中国,从 C919 大飞机翱翔蓝天,到“深海一号”能源站矗立碧波;从“中 国天眼”遥测宇宙,到“东数西算”织就算力网络;再到“祝融号”登陆火星、 “嫦娥号”月背探秘,一项项新时代的重大工程,其规模之宏大、系统之复杂、 学科交叉之深度,都远超以往。这些超级工程早已不是单一学科知识的线性延伸,
    10 积分 | 81 页 | 6.09 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年应用全生命周期智能化白皮书

    郑瑞姣、张劲明、曾雪征、张 然 出版时间 2025 年 6 月 当前,以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革,推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径,旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战: 1. 技术链断裂导致的落地周期过长:算力、大模型、智能体的新概念,开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导 致企业落地智能化的周期依然较长; 践,务实推进应用智能化落地进程。 ——《应用全生命周期智能化白皮书》编写组 前言 迈向 AI-Native 时代:智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来,随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型技术的快速发展,人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局,而 Agent 智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于 50% 的人类工作任务场景将被大模型影响,据麦肯锡预 测,生成式 AI 的深度协同,构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下,应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”,即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看,AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合,传统企业系统沉淀的海量数据,需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通,为
    20 积分 | 59 页 | 8.39 MB | 7 月前
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  • pdf文档 鸿蒙2030白皮书 共筑万物智联的鸿蒙世界-华为

    - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 ���� ��������� - 2 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 在人类历史进程中,从农业革命到工业革命,再到当前的信息革命和智能革命阶段,科学 技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年,随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技 术的突破和广泛应用,我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界,它将重塑 我们的数字生活和生产,推动各行各业的数字化转型。 为能够感知环境、进行用户意图的自主理解、做出决策和采取行动的 AI Agent(智能体)系统。 - 4 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 智能体将彻底改变人与机器的协作方式,从“以指令为中心”发展为“以意图为中心”, 为人类带来更深层次的便利和效率提升。在任务流程中,用户只需要设立目标,提供相应资源, 监督完成的结果,智能体在得到授权后,自主完成策略规划和任务拆解,灵活运用多种辅助工 具和数据资源,并控制进度,直至工作完成。 性 [5]。感官逼真性是 指信息内容呈现的方式从 2D 平面提升至 3D 空间,甚至加入数字触觉、嗅觉等实现更多维度 的体验。例如 XR 设备将您带到一片虚拟海滩,可以切实“感受”到从指尖流走的沙粒感。物 体逼真感是指在虚拟空间中创建的数字化虚拟物体,与物理世界中的物体在质地、纹理、形态、 行为和发展规律上是统一的。物体逼真感依赖于数字虚拟内容能够全方位地展示物体的形态、 结构和纹理。3D
    0 积分 | 41 页 | 3.36 MB | 8 月前
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