能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 現任政治⼤學傳播學院數位內容學程專任副教授，並開設有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon Wireless等公 司，以及擔任HTC⻄雅圖設計中⼼研究總監。 ，但⼩學前的孩⼦ 是透過動⼿做摸索真實世界，感受⽣命的溫度，太早強迫⼩孩運⽤AI ⼯具，剝奪動⼿做的樂趣，可能會打壞學習的胃⼝。華梵⼤學校⻑林 從⼀甚⾄建議：「ChatGPT的確讓我們必須重新思考教育，但不必過 度憂⼼，不要被AI和關於AI的危⾔聳聽，扭曲或耽誤了孩⼦的成⻑。 在憂慮什麼能⼒不會被AI取代之前，先讓孩⼦好好活成⼀個⼈吧！」 有沒有AI，有沒有ChatGPT，孩⼦還是要先學做⼈，⼤學前先⻑ 利，感染孩⼦也當⼀個快樂使⽤者，未來就會銜接得很好。我們下⼀ 代孩⼦可能會非常習慣這種⼯具，任何事情都不必親⾃動⼿，只要命 令電腦處理就好。 電腦說⼈話的時代，八⼗分才算及格 這種⽣成型AI⼯具對未來最重要的改變是，讓我們重新思考： 「深度跟廣度學習哪個比較重要？」如果把能⼒分成零到⼀、⼀到 ⼗、⼗到⼀百的概念，就形成⼀個⾦字塔。過去，也許⾦字塔頂端⼀ ○％的⼈，需要非常深度的學習，才能掌握某個專業（比如說畫畫或 寫

对知识与学习提出的全新要求；接着，探讨AI时代下人才需要具备的核心能力， 包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 和终身学习能力；同时，分析AI时代教师职业发展的新方向，为教育工作者提供 前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 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 索计算机是否能够像人一样思考和解决问题。人工智能发展历程如图1-1所示。 6 图1-1 人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 20世纪60至70年代，专家系统成为AI的研究热点，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验 生变化。知识不再被视为静态的、孤 立的实体，而是被视为动态的、互联的过程。知识的价值不再仅在于本身的正确性 或实用性，更在于其激发思考、引导创新的能力。同时，随着AI技术在商业、教 育、医疗等领域的广泛应用，人们对于知识、能力与智慧的新关系，也会有更加深 入的认识和思考，进而改变知识观和行为价值体系。 1.3.2 知识与知识观变革的意义和挑战 AI时代下的知识与知识观变革，对于人类社会、经济和文化将产生深远的影响。首

研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 未来人工智能带来的科技产品，可以对人的意识、思维的信息过程进行 模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智 能。 人工智能（ Artificial Intelligence ， AI ）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以 影响是全方位的， 因此也需要有系统思维，否则就会“只见树木，不 见森 林 ”。 价值获取则涉及公司的财务体系和资本模式，包括公司的收 益、成本、债务或者股权等。 所谓系统思考，就是要把企业 当作一个价值创造、价值传递、价 值支持和价值获取的系统。这四大 价值模块覆盖了企业绝大多数经营 行为。 价值创造 价值传递 价值支持包括组织、人才、经营、管理、领导力等要素，这 组织和管理的数字化比较复杂，可以放缓一步。 应变局 就是需要企业不断创新，不断调整和优化自己的 方向。数字化转型过程中会遇到很多问题，在遇 到问题时，需要及时做出调整，要从不同的维度 去思考，然后做出好的决策。 揽全局 就是需要同时具备宏观视角、行业视角和微观视 角，知道数字化对企业和行业格局的影响，行业 里有哪些数字化转型的标杆，以及数字化对企业 的各个职能的影响。

超过五年 时 间 这三个层次的时间跨度因业务形态而异，但一个大致的起点可能是一到两年、三到五年 以及超过五年。对这种时间跨度的思考有助于指导投资决策。短期目标可能会争取到更 多的投资，而长远目标则相反，但所有的计划都应该被包含在每一个预算周期中。这些 不同视野的业务有必要分布于不同的投资组合中，因为它们具有不同的度量成功的标准， 行优 先级排序能够确保组织致力于那些产生最 大价 值的项目 对于许多组织来说，进行优先级排序是极其困难的，因为他们每件事都舍不得放弃。对于在现有目标和 新目标上进行多少投资的决定，需要周密思考、冷静判断和一点点运气。为了降低带领组织走上错误道 路的风险，需要根据客户价值定期进行优先级排序 价值优先级排序 P59 06 第 6 章、建立产品思维模 式 P60 项目思维 产品思维 发布计划、技术决策和一 些架构性思考。 产晶所有 者 产品所有者 用于分享产品决策、已验 证的产品假设以及一些关 于产品的未来设想。 价值实现团 队 价值实现团队 用于实现宏观层面的资源 规划、投资分配和管理活 动变更。 投资组合所有 者 投资组合所有者 用于根据相对价值对投资 进行优先级排序。 利益相关 者 利益相关者 用于思考未来应如何投资 产品才能实现战略目标。

最大的优势在于满足个体的自由 需求。 新时代的个体不再满足于成为标准化流程中的一个节点 , 也不甘心只做企业的一颗螺丝钉 , 日复一日、 年复一年地 重复单调工作。 创新个体自身希望思考、 学习和成长 , 渴 望有更宏大的目标和更深度的参与。 新生代不同于思想和行动受束缚的前辈们 , 他们的思维方 式、价值观和认知发生了翻天覆地的变化 , 主要呈现自 我 价值高于一切、 的抽象概念的数量 , 组成抽象概念的个数就是它可变的维度 ; 而哲学上说 , 维度意指人们观察、 思考与 表述 某事物的 " 思维角度 " 。 自由职业者 什么是升维 五维空间 企业雇员 大学毕业 在平台化管理之中 , 升维的 概念意指管理者站在更高的维度 去看待和思考商业社会发展的宏 观趋势 , 不断打破原有认知 , 从 而实现思维与心灵的自我突 破 大化来降低成本 , 实现资产的最大回 报 , 资产在工业时代起至关重要的作用。 随着时代发展 , 企业步入管理时代 , 专 业 化管理成为主流 , 专业的知识工作者成 为 员工的主体。 企业开始思考专业员工 的价 值观 , 并建立了 " 员工是企业的主体 " 意 员工是企业的主体阶段 数字时代 工商业正在发生的最伟大的变革 , 不是以所有权为基础的企业关系的出现 , 而是以合作伙伴

述了如何具体地运营供应链，读者们可以窥见作者如何从丰田运营背后 的思考过程入手，从而总结出丰田如何实现控制4v的目标，这其中蕴涵 的知识让人受益匪浅。 对于任何想学习丰田运营真正奥秘的读者们而言，本书是一本必读 的教程。在学习丰田供应链管理的同时，我们也被赐予了一条探索健全 的通用供应链管理之路。 在我的个人研究生涯中，丰田公司自20世纪30年代成立以来对供应 链的管理实践、深入思考和创新给我留下了深刻的印象。本书作者在该 特别收录了第13章“啤酒游戏与丰田供应链”。在这章中，描述了供应链 中著名的“牛鞭效应”，并解释了丰田跨供应链流程的整合如何减少“牛 鞭效应”带来的影响。本书中还包括两个“思考”章节，第14章谈的是供 应链参与方的思考。第15章说的是广义的丰田经验，并考虑了汽车行业 供应链管理在未来可能出现的创新。 尽管目前有一些优秀的图书描述了丰田生产体系，还有一些图书也 包含了丰田供应链运用的原则。但我们相信，读者一旦理解了丰田供应 丰田是一家世界汽车巨头，产品线齐全，市场广阔。其产品在全球 市场的区域化差异（如美国、欧洲和日本），需要不同的供应链支撑。 此外，不同的车型，如丰田，雷克萨斯和新贵轿车的供应链流程也不 同。纵然存在共通性，但其差异性能引发我们更多的思考。我们相信， 对供应链经理来说，了解不同的供应链在公司中并存的状况，将会学到 如何在实际工作中应用v4L架构。 v4L架构 丰田公司的业绩衡量取决于两个同样重要的要素：对过程的考虑及 取得的成

HR 领域第 一 AI 专栏，希望以此为窗口，向 HR 传达专业的 AI 知识与信息，赋予人力资 本领域变革力量，以 AI 为钥，携手 HR 开启数字化变革之门！在这里，HR 们可以得到前沿技术思考、行业技术干货、全球 AI 好物、HR+AI 创新应用等。 目录 第一部分 人岗匹配 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 型尝试。 同时并借鉴了 PNN、DCN、DLRM 和 DKN 网络原理正在适配适合现有数据类型的模型。本节 主要简要介绍 DNN 和 Wide&Deep，DeepFM 的使用，再阐述对现有数据的思考。 以 YouTube 的经典 NN 为开端（如图 3，引用自相应论文），现有的数据下如何去使用 DNN 达 到收益正是我们所考虑的。在现有的特征中除了上文提到的二分类特征，embedding 相似性等 入到模型的 dense feature 部分，然而实验证明并没有想当然的好 , 甚至产生了负作用。但至 少证明了特征交叉能带来收益，至于 graph embedding 的加入为啥效果不好却是值得思考和 探索的问题。 经过上面的探索我们获取了一些经验，例如交叉特征有用，用 embedding 产生的向量两两相似 性计算对树模型有用，因此我们本着上面积累的经验进行了人工构建交叉特征作为 xgboost

Model）通过引入“思考过程”来增强模 型在逻辑推理问题上的准确性和可解释性，已被广泛应用于各类大模型中。然而，由 于思考过程具有发散性和探索性，在回答风险提问时可能产生不安全内容。应对这一 挑战的方式是构建带思考过程的安全语料库 ：思考过程本身避免不安全的假设和推 演，并在面对恶意指令时，主动思考问题的意图并制定安全的回复策略。该方法有效 保证了推理模型的安全性，抵御了思考过程被恶意滥用的风险。 在语义理解与内容生成过程中始终遵循预设的安全规范与伦理要求，从而显著提升输 出内容的合规性与可信度。 （2）推理阶段引入安全反思模式有效纠正错误。通义千问 3（Qwen3）在启用 Thinking 模式时，采用“先思考、后生成”的机制，显著提升复杂任务的求解能力。 内容安全在线防护 针对越狱攻击等对抗性行为，系统通过引入多维度的安全反思，在推理过程中对用户 意图进行多角度分析，有效识别潜在安全风险，并依据预设的安全准则生成响应策略，

这场变革不仅改变了人机交互的方式，更重构了整个智能生态的服务逻辑。 消费者的需求不再是简单的功能堆叠，而是追求随时随地、自然流畅、无 感协同的智慧体验。他们希望终端设备更聪明、更懂人，不仅能理解指令、 完成任务，还能超前思考、主动服务。在这样的趋势下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 的链路，带来全新的服务模式。 Operator 等为代表的智能体，标志着 AI 开始从“对话交互”向“任务闭环” 进化，未来将会有更多智能体介入现实世界的操作。 华为在《AI 终端白皮书》中提出，当 AI 结合了更高维度的感知结果，将触发思考，进而 影响自主行为。与人类常见的行为模式一样，看到乌云即可联想到下雨从而带了一把伞出门， AI 将学会感知复杂世界并与之互动，并在此过程中触发智能的、可按需编排调度的主动服务。 在不久的将来 便捷性和实用性提升到了一个新的高度。2025 年 3 月 20 日华为 Pura X 手机发布，全新小艺 重磅升级 [6]，兼具情感与效率，拥有更具呼吸感的视效与更拟人的真实感音色，懂用户的情绪 与生活，同时能够自适应开启深度思考，用更强大脑帮助用户解决更多复杂的问题。据统计， 2025 年 5 月鸿蒙系统智能体小艺的使用率已超过 30%，可见，小艺越来越受到用户的喜爱， 这一数据也将随着小艺的进化进一步提升。 垂域应用智能体快速发展，将成为下一个

协同变革阶段 企业内部通过低成本、 高效率地生产产品满 足更多人的需求 组织与组织的关系 人与组织的关系 激发个体内在价值 个体价值崛起 需要 系统思考的领导者 技术与人的关系 顾客与企业的关系 组织管理的逻辑 新的管理范式 变化五：个体价值崛起 具有 依赖 ! 改变 改变 过去 今天 n n 面向未来的 领导者 持续变革的 领导者 数字化时代领导者的新定位 持续变革 持续变革领导者需做到以下几点： 人的活性化（ 自我超越与自我革命 ） 系统思考的内部改造 真正的客户导向 思维模式转变 开放合作 面向未来 卓越领导者对组织重要的原因： 让组织高效运营 指明方向，鼓舞人心，重振希望 应对不确定性带来的危机，带领 团队摆脱危机