百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于突破的重要技术领域。由于其外观与行为高度拟人化，人形 机器人能够在许多领域替代人类完成任务，尤其是在高危行业，如消防救火、矿井巡查与作业、高架桥检修、有毒有害环 境检测等。近年来，随着人工智能和硬件技术的突破性进展，人形机器人有望为各行各业带来新质生产力变革。 2024 年 机器人面临成本与规模挑战，医疗骨科机器人面临系统 稳定性及技术挑战；但产业已告别 “工具时代”，迈入人机协同共生新阶段，这场变革既是技术跃迁，更是生产力模式重 塑，为智能未来开启新篇章。 百思特中国企业变革研究院 冯亚霞 著 第一章 / 机器人产业规模扩张与结构升级 01 第一章 机器人产业规模扩张与结构升级 2025 年 8 月，国际数据公司（IDC）发布的全球与中国机器人市场 的运动能力。 人机交互模块：基于高性能芯片与 AI 算力系统，支持自然语言处理、决策学习及情感交互。 * 资料来源：全国机器人标准化技术委员会《人形机器人标准化白皮书（2024 版）》 ， 百思特分析 图 1. 人形机器人三大核心技术模块 成本占比约62% 第二章 / 人形机器人：具身智能的先锋载体 03 3、应用场景与发展阶段 目前人形机器人主要应用于工业领域

石 油 石 化 新 智 运 营 白 皮 书 目录 序言 第一章 形势：石油石化运营发展新形势 1.1 新政策驱动行业运营能力升级 1.2 新时代推动企业运营水平提升 1.3 新技术加速石化运营智能变革 第二章 体系：石油石化运营迭代新体系 2.1 石化新智运营特征与能力框架 2.2 石化新智运营发展阶段成熟度 2.3 石化新智运营能力跃迁的价值 第三章 实践：新智运营场景及解决方案 实践：新智运营场景及解决方案 3.1 技术框架：全栈“三智”支撑 3.2 场景案例：石化“四新”方案 3.3 石化盈科的新智运营解决方案 第四章 案例：国内外石化新智运营案例 4.1 孪生平台创新，使能全球运营 4.2 落实体系智能，释放规模效益 4.3 依托体系运营，牵引业务变革 第五章 展望：石化新智运营的发展预测 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 “能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强 调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能 等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构 建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施 框架。

AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升 ，这是国策。 数据孤岛与质量困境 场景复杂性与模型泛化难题 投入产出比（ ROI ）不明确 安全层面： 智能化衍生的新型风险矩 阵 数据安全与隐私保护的红线 算法漏洞与网络攻击的新靶点 供应链安全与自主可控的挑战 01 02 专业层面：技术与业务的“两张皮”现象 传统业 务流程与组织架构的惯性 为企业知识安全保驾护航 • 事前可管：建体系 ，定策略 ，制定数据分级分类策 略 • 事中可控：治理监控 ，保障安全 • 事后可查：安全审计 ，全程追溯 360AI 企业知识库差异化产品特 点 多模态 / 浏览器采集 深度搜索 / 爬虫 API RPA 本地电脑 FTP 、 NAS 扫描仪、高拍仪 企业云盘 邮件系统 IM/OA/ERP 等 互联网资讯 行业动态

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、 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

1 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 智、效双驱： 赋新质、创新生 AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都 团队绩效方差、员工成长曲线等上百个参数的动态方程。我们的 AI 平台不仅能够接入 30 余个细分行业的薪酬 脉冲数据，更能通过组织网络分析（ONA）捕捉隐性薪酬公平因子，在保持组织熵减的前提下，为候选人生成独 特的薪酬方案。这种将博弈论、复杂系统理论与深度学习融合的决策模式，已帮助数百家企业将岗位匹配效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展 未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。 AI 技术的引入与应用落地，不仅提升 HR 管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。 AI 应用落地 为企业人力资源管理注入新活力 1.1 认识 AI-HR 所谓 AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优 化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着

为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载 机监视器提供了关键的硬件 支撑。在引入 VMX 技术之前，在 x86 平台上实现虚拟化需要借助软件虚拟化的方式通过复杂的二进制翻译和陷阱技 巧来模拟硬件，性能开销很大。VMX 通过在硬件层面提供新的指令和运行模式，将虚拟化的核心功能交由硬件实现， 显著提升了虚拟化的效率。 同时，英特尔也提供了 EPT (Extended Page Tables) 技术，通过硬件来管理客户机物理地址到主机物理地址的映射。 重新定向到正确的目标，完成中 断重映射。 混合负载整合优化 软 PLC 技术的广泛应用加速了 IT 与 OT 系统的融合进程，为 AI 算法与传统闭环控制的深度集成构建了理想的技术平台。英 特尔基于深厚的平台技术积累，提供涵盖硬件架构优化、实时调度算法、负载隔离机制等在内的综合技术解决方案，帮助客 户在实现多元化负载整合的同时，确保关键控制任务在复杂运行环境中的性能稳定性和确定性响应能力，最大化发挥

应用场景：点胶、涂胶、装配垫测、提运， 上下料、钻孔、切割等 并联机照人 三承从动胃：动平台+静平台+ 重量轻，运行速度快，精庭高 食品饮料、医药、电子等行业 (Delta) 运动支性 应用场景：特料搬运，包类、分抹等 协作机器人 一体化关节模组构：集成语 装减退器、中空电机，刹车装 安全性高。灵活易用，负鼓低, 汽车丰部件、电子、医疗等行业 (Cobot) 置，塌码胎等 运行遇度慢，成本较高 Automation 拓顺达 KUKA ABB 安川 欢斯幅 物汇川技术土 拓斯达 STAUBLI Kawasaki EPSON EFORT STEP 新时达 AAELTA 台 达 Robotics 史陶比尔 悦敏机器人 特用的机客人 婴普生 埃大特 新时达 自达 Ct DENSO NACHI JAKA GSKEAR DENSO WAVE ROKAE M 树马 电能机盟人 那智不二放 三拉 节卡机器人 STROBOTICS Panasonic OTO CRO3OTPBB 华政机限人 SIASUN新极 量控普 ST Robotics 松下 欧增量 卡诺普 华整机器人 新器机图人 CLOOS STUAA YAMAHA HDHOMORES MOKA章卡 UAR RBA 克鲁斯 有靠哈机多人 代 艾利特机器人 尊卡机运人 镇江机器人 2025年9月 格物致胜片 中国工业机落人行业研究 4/50

誌謝 感謝⼗四位專家學者分享 （按姓⽒筆畫排序） 感謝⼗四位⼈⼯智慧領域及教育專家，從專業、親師的⾓度，提 出了AI時代所需的能⼒與解⽅，讓我們做好準備，迎接這個AI新時 代。 產業界 張嘉淵 廣達電腦技術⻑暨副總經理、廣達研究院院⻑。原本學的是航 太，⼆○○○年加入廣達，負責前瞻產品研發、未來科技策略及全球研 發合作，同時是APEC企業諮詢委員會數位⼯作⼩組共同主席。他希望 慧專家， 同時也是七歲男孩和⼀歲多女孩的爸爸。原本想⾛學術研究路線，但 由於統計是應⽤科學，要解決現實世界的問題才有意義，因⽽決定和 幾位志同道合的朋友在AI領域創業，近幾年連續獲得國內外重要新創 企業獎項肯定。 簡立峰 台灣Google前董事總經理，在台⼤念博⼠時，就是研究⼈⼯智慧 語⾔模型，⻑期在AI領域觀察最新科技發展趨勢。 教育界 李吉仁 現任誠致教育基⾦會董事⻑、台灣⼤學國際企業學系名譽教授， 半。 張淑玲 昶⼼蒙特梭利實驗教育機構負責⼈，是台灣早期投入實驗教育的 先驅。關⼼教育創新與公共議題，期待實驗教育能夠成為國教創新的 原型，加速公共教育創新，⽬前除了致⼒於蒙特梭利教育理念的推廣 外，也投入PBL 專題導向式學習法的推動。 曾俊夫（⼩⿊老師） 原任新北市積穗國⼩老師，現任新北市海⼭國⼩老師，在⼆⼗六 年的教學經歷中，將近⼆⼗年擔任資訊科技老師，也當過社會科老 師、

真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 BERT：HR 聊天机器人强大聊天技能背后的秘密 第六部分 人工智能历史 人工智能演义第一回：阿兰图灵开山鼻祖，达特茅斯豪杰聚义 人工智能演义第二回：遇险阻创始人早逝，敢坚持三剑客逆袭 人工智能演义第三回：一脉相承得失公论，两度寒冬冷暖自知 第七部分 智能职业发展规划 叮，您的智能职业发展规划师已上线 第八部分 在模型方面主要可以分为两个总方向，分别是非线性树和 deep 模型的探索，在探索上主要是根 据不同模型的性质进行特征工程。 3.1 非 线 性 树 模 型 > 我 们 主 要 以 gbdt 为 主 的 树 模 型 展 开 特 征 工 程 的 探 索，gbdt 的 实 现 以 xgboost 和 lgb 为主。gbdt 模型结构如图 2 所示，gbdt 为一个 boosting 模型，通过叠加多 个弱模型来提升拟合能力，根据 否匹配来构建二分类特征（如职能是否匹配等称为 match 特征），将这两类统称为硬性离散类 特 征；JD 和 CV 类 的 graph embedding 产 生 vector 对 计 算 余 弦 值 作 为 连 续 特 征（称 为 IDsim 特征），加上文本相似性特征（称为 textsim 特征）和薪资组成连续特征。值得注意的是 文 本 特 征 主 要 根 据 JD 和 CV 的 格 式 分 为 title 和

....................................................................................... 11 1.3.1 新质生产力时代，产业园区的重新定义和构建 .................................................................... 11 1.3.2 AI .................................................................................... 14 1.5.1 园区是新质生产力的载体，经济贡献大 ............................................................................... 14 1 ......................................................................................... 17 2.2 新质生产力时期，AI、中台成智慧园区厂商竞争重点 ................................................................ 18 2.2.1 AI