新质生产力探索 高品质协作技术白皮书 智慧园区系列 主编单位 华为技术有限公司 中国质量认证中心 编写指导 刘江、何霁、顾雪军、赵少奇、王瑞锋、牛琨、梁彦明、袁雅青、姜涛、王志明、何雨今 主编人员 刘耀耀、胡秀敏、朱慧章、阮冠春、熊志成、胡进伟、王群鹤、邹磊 参编人员 徐海、刘智辉、俞刚、赵高永、刘立波、朱元龙、宋文、赵能钰、周林、赵高永、翁财忍、张家宝、徐益 新质生产力是现 新质生产力是现代化产业体系建设和高质量发展的强劲推动力。高品质协作作为新质 生产力的具体实践探索，体现了科技创新与生产实践的深度融合，是推动经济增长和 高质量发展的重要动能。 在科技创新的过程中，新技术、新产品或新服务的研发过程中，高品质协作通过提供 智能化的协作平台，使得科技创新成果能够更便捷、更高效地与实际应用相结合，从 而实现科技成果的转化。 高品质协作作为新业态下的劳动工具和工作模式，担任了信息传递的媒介，让跨地域、 跨产业、跨场景的合作交流更加协同。它推动着园区业务场景和商业模式的不断升级 和革新，加速园区向一体化、生态化的可持续发展智慧空间不断演进，助力战略性新 兴领域的高质量发展。 华为与中国质量认证中心（CQC）携手伙伴同行，共同探索更集约、更绿色、更高效 的增长方式，让每个人、每个组织、每个园区都能从高品质协作的技术中受益，享有 智能化的工作方式。 本白皮书分析了协作技术的发展趋势和历程，总结高品质协作的“泛在化、智能化、

盖基础上正逐步转入连续运营，近 10 个省份已实现按工作日 连续开市，省间多通道集中优化出清交易转正式运行，跨省跨 区交易方式更加灵活。省内中长期市场以年度交易为主、月度 交易为辅，月内交易频率逐步提高，部分省份探索开展了 D-3 或 D-2 交易。交易时段划分更加精细，多个省份实现了中长期 合同按照 24 时段签约电力曲线，通过分时段的交易机制和价 格信号，引导经营主体主动响应系统峰谷变化，提升资源配置 件印发以来，电力现货市场建设进一步加快推进。山西、广东、 山东、甘肃和省间电力现货市场陆续转入正式运行，蒙西、湖 北、浙江等试点持续开展连续结算试运行，南方区域电力市场 开展多轮结算试运行。各地区积极探索实践，电力现货市场建 设正从试点逐步走向全国。从各地现货市场运行情况来看，现 图 1-8 省间电力现货市场转入正式运行 一、发展现状与问题挑战 9 货市场电力价格信号能够充分反映不同时段和不同地点的电力 体系，实现了市场对资源的优化配置，对保障电力系统安全稳定 运行、促进新能源消纳、降低系统调节成本发挥了积极的作用。 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 10 部分地区积极推动辅助服务市场机制创新，积极探索辅助服务市 场与现货市场协同运行，引导独立储能、虚拟电厂、负荷侧可调 节资源等新型主体参与辅助服务市场，取得了良好效果。 ���� ������ ���� ���� ����� ���

一、加强统筹谋划，构建智慧教育“四梁八柱” ······ 9 二、推进集成化，建强用好国家智慧教育平台 ······· 11 三、探索智能化，实施人工智能赋能教育行动 ······· 14 四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 ······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ········ 30 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 ············· 30 二、更新教育内容，树立人才培养新标准 ············· 32 三、构筑未来要素，探索教育变革新路径 ············· 33 结 语 ································································ 大以 来，习近平总书记多次就数字教育作出重要指示，为教 育数字化发展指明了前进方向，提供了根本遵循。中国 教育部出台了一系列政策文件，指导各地各校在完善校 园网络环境、强化资源供给、开展创新探索等方面进行 了大量实践，取得了显著成效。 2022 年，中国教育部启动实施国家教育数字化战略 行动，上线国家智慧教育公共服务平台（以下简称国家 智慧教育平台），坚持联结为先（Connection）、内容

1 前言 我们正处在一个人工智能（AI）技术迅猛发展的时代，AI正以惊人的速度改变着 社会的方方面面。作为教育领域的探索者和实践者，我们肩负着责任，希望能将 AI的独特价值和潜力呈现给更多的读者。AI不仅给教育带来了新的可能性，还拓 展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具，还可成为读者探索AIGC（人工 智能生成内容）世界的助手与伙伴，助力学生和教师在数字时代得到更多收获。 刘晓猛 2024年9月 3 Part 1 第一部分 理念与趋势 本部分首先概述数字化技术的发展及 STEM教育是一种跨学科的教育方法，它将科学（Science）、技术 （Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）4个领域的知 识整合在一起，鼓励学生在这些领域内进行探索和创新。STEM教育的目标是 培养学生的批判性思维、问题解决能力、创造力和团队合作精神，以适应快 速变化的全球经济和技术环境。 如图1-5所示，AI时代的课程将更加数字化。随着AI技术在教育上的应用，STEM教

章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 第 3 章、 EDGE 原则 第 7 章、战略和常规业务整合的投资组合 第 11 章、 EDGE ：探索转型的未来 第 4 章、构建价值驱动的投资组合 第 10 章、适应性领导力 第 6 章、建立产品思维模式 02 第 2 章、以技术为核心 -Tech@Core 在当今快节奏、不确定的世界里，可持续竞争优势本身已经不复存在，取而代之的是短暂的竞争优势， 在这种竞争优势中，快速学习和高适应力是通往成功的入场券 企业可持续发展的缺口 探索与利 用机会的 能力差距 机 会 P1 8 2 3 5 1 你无法计划未来的道路，这需要探索。 计划会让决定论的幽灵冒出来：只要计划得足够好，然后按照计划去做就行了。在不确定 性的时代，随着变革步伐的加快，那些传统的、依赖计划的做法已经行不通了。这并不是 已经行不通了。这并不是 说我们不再做计划，我们只是不相信我们的计划能经得起现实的考验。如果要成功实现数 字转型，这种假想 - 探索的思维必须要渗透到组织中去。 从“计划 - 执行”到“假想 - 探索” “ 计划 - 执行” “ 假想 - 探索” P1 9 EDGE 总结 P20 Tech@Core 意味着技术就是你的业务本身。接受 Tech@Core 应该成为数字化转型的核心。技术是成为数

点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 论提出了挑战。在算法“黑箱”、数据安全保障义务边界不清、第 三方网络攻击等情形下，如何合理划分各方主体的注意义务与法 律责任，是司法实践中需要审慎研究的难点。另一方面，面对上 述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。 （3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳 题，广州互联网法院立足互联网审判职能，在系统开展智能制造 领域法律问题专项调研的基础上，结合司法实践经验，建议从以 下几个方面开展工作： （1）完善数据产权与市场流转司法保护，赋能要素价值释 放。在现有法律框架内，积极探索数据权益司法认定路径。审判 中应依据数据来源和生成特征，区分公共数据、企业数据和个人 数据，准确把握不同类型数据的权益认定标准，并充分尊重可信 数据空间内部通过协议或共识规则形成的数据权益分配机制。在

与布局，在 AI 芯片、部件、基础软件等方面构建技术壁垒，全球算力竞争愈发白热化。与 此同时，人工智能大模型的发展对计算效率和计算能耗提出了更高要求，在此背 景下，各界纷纷加大对新型计算架构的探索，光计算凭借其在大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等方面的独特优势，成为近年来业界关注的热点。 国家高度重视光计算的研究和布局，将光计算作为我国重大科技发展方向予 以重点支持。多个部委相继出台一 育具有国际竞争力的领军企业，打造千亿级产业集群。北京市印发《北京市算力 基础设施建设实施方案（2024—2027 年）》，提出推动硅光芯片等先进技术研 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 2 发，鼓励企业探索采用光计算等新技术、新架构开展智算中心建设。重庆市出台 的《重庆市未来产业培育行动计划（2024-2027 年）》，聚焦硅基光电子技术， 大力支持光子技术发展，推动区域相关产业实现创新升级。湖北省在 实，传统电子芯片能耗问题亟待解决。 1.3. 产业情况 在全球光计算技术竞速与 AI 算力需求爆发的双重驱动下，国内外企业及科 研院所加快光计算技术的探索与实践，取得了一系列关键进展。 以美国为主的海外光计算企业依托顶尖科研院校技术积淀与资本密集投入， 加速光计算产业化探索。Lightmatter 创立于 2017 年，技术出自麻省理工学院， 其产品涵盖光子计算平台（Envise）、芯片互连产品（Passage）和适配软件（Idiom），

线下 40 多家企业的深度访谈，旨在全景呈现当前企业 AI 应用的实践图景。然而，正当白皮书即将收官之际， DeepSeek 技术的突破性进展却为报告中 150 余家企业敲响警钟：其现有的 AI 探索路径或将面临根本性重构。 这一变革源于 DeepSeek 三大核心能力对传统 AI 模式的颠覆： 首先，DeepSeek 的透明化推理机制重构企业决策信任体系。与传统大模型的 " 黑盒生成 " 模式不同， 一站式人力资源云平台，在中国 HR SaaS 领域不断深耕和创新， 带领易路成为亚太地区领先的人力资源服务供应商和世界 500 强 的人力资源战略合作伙伴，服务了近千家全球知名企业； 2023 年，带领团队率先探索 AI 大模型在人力资源领域的各项应 用与实践；2024 年，率先开拓上线首个垂直于人力资源领域 AI Agent- 易路 iBuilder 智能体平台，引领国内人力资源 AI 实践创新 的融合应用。 作为 AI 在人力资源标准工作场景中的典型应用，深圳某公司引进一批数智员工提供了有效示范。 应用场景：通过采购数智员工用于文案生成、数据统计、信息整理等繁琐重复性工作。 效果评估：数智员工的用工模式探索，相较于传统用工方式，在节约人力、产出效率稳定，同时免去险金缴纳 等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。 关键指标 标准工作 非标准工作 任务可重复性 任务高度重复，每天或每周的工作内

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 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 场景：人岗匹配 内容： 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 AI 黑科技： Embedding、知识图谱（KG）方法、自然语言处理（NLP）、非线性树模型、deep 模型、 BERT、 Word2Vec 模型等 本期和大家讨论下 “人岗匹配排序的探索与实践”。从人力资源管理的发展来看，人岗匹配大致 经历了三个阶段，“三历 大大提升人岗匹配效率与准确率，将 HR 从机械、琐碎的招聘工作中解放出来。 第一部分 让AI技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 3 第一部分 | 那么，实现 AI 人岗匹配背后的依据和逻辑又是什么呢？ e 成科技基于前沿的自然语言处理技术 和深度学习模型，并结合大量数据和知识图谱，通过不断探索和反复实践，形成一套高效的人 岗匹配推荐算法系统，下面院长将详细为大家介绍这套系统及其背后的逻辑。 在人岗匹配的任务中存在

网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 12 美国的数据基础设施探索实践 欧盟的数据基础设施探索实践 第三章 建设和运营国家数据基础设施意义重大 32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 、Palantir Acxiom、Corelogic、Factual、BDEX、Infochimps 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 12 > 13 第二章 世界各国积极探索 数据基础设施建设和运营 与欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR》、《数据治理法案》（DGA）、《数据法案》（Data Act）、《数字市场法 案》（DMA）、