华为质量管理体系解读 目录 1. 华为质量管理体系概述 2. 华为质量管理体系理论基础 3. 华为质量管理体系应用实践 4. 华为质量文化建设 华为质量管理体系概述 • 华为质量管理体系发展四个阶段： 第一阶段：流程管理： IPD+CMMI 流程管理体 系第二阶段：标准量化：建立明确的质量标准 第三阶段：零缺陷管理：全员参与的质量文化 第四阶段：以客户体验为导向的闭环：以客户为

Page 1 / 16 证券研究报告 | 宏观研究 [Table_Main] “十五五”规划建议全面解读 [Table_Invest] 宏观研究 日期： 2025.10.31 [Table_Author] 分析师 尤春野 登记编码：S0950523100001 ：

《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 和《数字化可信服务》系列标准解读 第 五 篇 加 快 数 字 化 发 展 建 设 数 字 中 国 “ 迎 接 数 字 时 代 ， 激 活 数 据 要素潜能，推 进 网络 强 国 建 设，加 快建设 数字 经 济、 数字社会、数 字 政府 ， 以 数 字 化 转 型 整 体 驱 动 生

2021年 2022年 2023年 2024年 10.4% 9.4% 3.1% 2% 6.5% 4% 1.5% 1.7% 4 涨薪率 - 按行业 人力指标 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读： 2021年，「芯片设计」涨薪率最高 2022年，「芯片设计」涨薪率最高 2023年，「芯片设计」涨薪率最高 2024年，「芯片设计」涨薪率最高 5 涨薪率 - 按行业 人力指标 人力资源核心指标 2024年02月 至 2025年01月 2% 2024年1月 至 2024年12月 0% 年1月 至 年12月 6 涨薪率 - 按时间 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读： 近12个月，「芯片设计」涨薪率为1.7% 7 涨薪率 - 按时间 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 统计说明：在相同行业、城市组合下，计算各职能月度薪酬的中位数，然后计算月度薪酬的同比 0.6% 8.9% 3.7% 3.5% 9.5% 4.5% 11.7% -0.7% -2.8% -4.4% 8 涨薪率 - 按城市 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读： 2021年，「贵阳」涨薪率最高 2022年，「全国」涨薪率最高 2023年，「嘉兴」涨薪率最高 2024年，「大连」涨薪率最高 9 涨薪率 - 按行业 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标

48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； · 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检 · 个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 趋势篇 应用方向 典型场景 商业化落地情况 投资热度 技术局限性 健康管理 健康监测 各类可穿戴设备和健康监测平台 广泛应用，但数据解读的专业性 和深度不足 高，消费级健康硬件与 软件投资热门 数据准确性、可靠性需进一 步验证，解读结果的专业性 和权威性不足 健康风险评估预测 保险公司和健康管理机构应用 AI 进行风险评估，但模型准确 性和通用性仍需提升 中，移动健康服务投

但传统 上需要预约并等待医生解读， 这 一 过程可能耗 时数天，甚至更久，导致患者在等待期间承受不必要的心理压力。 此外， 不同地区之间的医疗资源分配不均， 使得一些偏远地区的患者无法获得高质量的诊断服务。 当地医生的经验和设备条件有限， 可能导致诊断不够精准或全面， 影响治疗效果。远程医疗服务虽 然为解决这一问题提供了可能性，但在报告解读方面仍存在不足，无法充分满足患者的需求。 引入医疗健康大模型可以显著改善这一现状。通过一列健康大模型的专业知识储备， 自动化解读 医学报告， 并基于大模型的出色生成能力迅速提供易于理解的解释， 减少患者的等待时间和焦虑感。 同时， 它不受地理位置限制， 无论身处何地， 只要有互联网连接， 患者都可以获得专业的解读服务， 享受更加公平、高效的医疗服务，从而更好地管理自己的健康。 本章节聚焦于三个主流医疗大模型的行业应用， 动态优化沟通策略。对 于需要长期管理的高血压患者， 瑞宝健康将长程监测的血压数据转化为直观的趋势图表， 小瑞可向 用户科普盐摄入量与血压波动的关联， 建议清淡饮食； 针对体检后的健康报告解读， 系统自动识别 异常指标， 并根据个体状况生成针对性的导诊指导和健康管理建议， 进 一 步提升医疗服务的质量和 连续性。融合专业医疗响应能力与人文关怀， 使健康管理从机械化的任务升级为有温度的生命护航，

数智化阶段的价值重塑： HR 角色转型：HR 从业者从繁琐的事务处理者（Administrator）和流程执行者（Processor）， 转变为战略伙伴、数据科学家和员工体验设计师。他们的核心工作是解读数据洞察、设计 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 9 页 共 37 页 智能场景、驱动组织变革。 组织能力升级：企业拥有了一个“数字孪生”的组织体，能够基于实时数据洞察进行精准 的 政策红利释放与人才需求转向 这些政策不仅是技术升级指南，更是人才结构变革的号令。智能制造专项催生了对数字化 车间设计师、智能装备运维工程师、工业数据科学家等新兴岗位的庞大需求。 人力资源部门必须前瞻性地解读政策，将智能制造人才图谱纳入企业人才战略，从传统的 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 12 页 共 37 页 “劳动密集型”管理转向 “知识密集型”人才生态的构建。 1.2.2 市场驱动：个性化、快响应与全球化竞争的压力 技术构建的虚拟仿真实训系统，能极大降低实操培训成本与安全隐患，助力高技能人才培 训，如四川应用的 5G+XR 技术每年助力培训超 10 万高技能人才。 技术融合对人力资源管理的启示 技术的融合要求员工从“操作工”转变为 “数据解读与决策者” 。人力资源部门需主导 建立持续学习与技能重塑的文化，利用虚拟仿真实训、AI 个性化学习路径推荐等技术， 构建适应技术迭代的赋能体系。 1.2.4 内生驱动：降本增效、质量提升与绿色可持续发展的内在需求

本地化工业级大模型：MCCoder 采用专门针对工业控制领域优化的中小模型 (SLMs)，结合丰富的自动化代码生成示例 与训练数据，能够通过用户的自然语言指令实现高效的控制代码自动生成。系统完成了代码生成-验证-解读的完整闭环流 程，确保生成代码的质量和可靠性。 • RTX 负载整合技术：基于英特尔酷睿 Ultra 系列处理器和 RTX 负载整合方案，MCCoder 实现了运动控制和 AI 推理在同 一处 一处理器上的协同运行。通过先进的负载隔离技术，系统确保了运动控制任务的实时性和确定性，同时为 AI 代码生成提 供充足的计算资源，实现了控制与 AI 的完美融合。 31 智能化代码生成-验证-解读全流程 • 自然语言交互：工程师可直接使用自然语言描述控制需求。MCCoder 能够深度理解用户意图，通过检索高质量代码库， 自动生成匹配的控制代码，从而极大降低编程的复杂度和学习成本。 • 智能验证机制：依托 行结果与轨迹数 据进行分析。这种人-机-AI 协同的多重验证能确保 AI 生成代码的安全与可信，有效规避对设备和人员的潜在风险。 • 智能代码与文档解读：为确保代码的可用性与可信度，系统还能为代码及其背后的控制逻辑，生成图文并茂的多模态 解读。这种方式还原了专业文档的上下文逻辑，能有效帮助开发者深入理解和掌握代码，为后续的交互与改进提供清 晰指引。 • 个性化定制能力：用户可以将自身的代码模板与功能函数接入系统，使