综上所述，引入 DeepSeek 岗位推荐系统不仅能够显著提高人 力资源管理的效率和精准度，还能够为企业带来更高的招聘成功率 和员工满意度。这一方案具有切实可行的应用前景，值得在人力资 源管理中广泛推广。 1.2 目的与意义 在人力资源管理中，岗位推荐系统的作用日益凸显，尤其是在 企业规模扩大、职位多样化的背景下，传统的招聘和岗位匹配方式 已难以满足高效、精准的需求。引入 DeepSeek 在通过先进的人工智能技术，优化人才与岗位的匹配过程，提升招 聘效率和员工满意度。其核心目的是通过数据驱动的方式，减少人 力筛选的时间成本，降低误配率，并为企业提供更为科学的人才决 策支持。 引入 DeepSeek 岗位推荐系统的意义主要体现在以下几个方 面：首先，该系统能够通过深度学习算法，综合分析候选人的技 能、经验、性格特质以及岗位需求，实现精准匹配，从而提高招聘 的成功率。其次 提升员工满意度：通过精准匹配，员工能够更快找到适合自己 的岗位，提升工作满意度和稳定性。 通过引入 DeepSeek 岗位推荐系统，企业不仅能够在短期内实 现招聘效率的提升，还能够从长远角度优化人才结构，增强竞争 力。这一举措具有较高的可行性和实践价值，是人力资源管理数字 化转型的重要方向之一。 1.3 研究范围与限制 本研究聚焦于将 DeepSeek 技术引入人力资源领域的岗位推荐 系统，分析其在实际应用中的可行性与效益。研究范围主要涵盖以

技术的突 破，数字化转型已成为企业提升竞争力、优化运营效率和创新业务 模式的关键路径。然而，许多企业在推进数字化转型过程中，面临 着技术集成复杂、数据孤岛、人才短缺等问题。特别是传统企业在 引入 AI 技术时，往往缺乏统一的技术底座和成熟的实施方案，导 致项目推进缓慢，效果不显著。 近年来，AI 大模型（如 GPT、BERT 等）的出现为企业的智能 化转型提供了新的可能性。这些大模型不仅能够处理海量数据，还 年全球企业在 AI 技术上的投资已达到 1200 亿美元，预计到 2025 年将突破 3000 亿美元。其中，大模型 技术在金融、制造、医疗等行业的应用尤为广泛。例如，某全球领 先的制造业企业通过引入大模型技术，实现了生产线的智能化调 度，生产效率提升了 15%，成本降低了 10%。这些数据充分证明 了 AI 大模型在企业数字化转型中的重要价值和潜力。 通过本项目的实施，企业将能够建立起一个高效、灵活且可扩 模型的快速部署与迭代。提供可视化的 模型管理工具，便于技术人员和业务人员共同参与模型的优化与监 控，确保 AI 应用与实际业务需求高度匹配。 最后，建立一个完善的 AI 模型治理体系，确保模型的安全 性、合规性和透明性。通过引入模型解释性工具和监控机制，实时 跟踪模型的性能与偏差，防止模型在使用过程中出现不可预见的风 险。 通过以上目标的实现，本项目将为企业打造一个智能化、高效 化的数字底座，显著提升企业的竞争力和创新力。

大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 化，但信息孤岛问题依然存在，各个环节之间缺乏有效的数据 共享。  智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 用，促使制造业向智能化转型，生产过程中的数据采集、处理 数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关键点共同构成了智慧工厂的基础框架，将促进生产效率

性的预测。例如公正全面有效 地提供内外部人才评估的决策结果、进行客流量预测并智能排班等。 同样我们发现，AI 技术在 HR 领域所展现的价值，与其在企业内部的应用阶段有关： ≫ 当企业在初期引入 AI 技术时，企业内部的数据积累较为薄弱，技术基础也未夯实。通过 AI 技术 跑通 HR 各模块的工作流程，并形成数据流的闭环逐步积累数据会是较好的选择 ≫ 当流程逐渐跑通后，可通过进一步优化 技术应用与 HR 部门仍处于观望状态。仅 10% 左右的企业已经在 HR 领域加以运用。对于已经应用和计划 应用的企业而言，招聘与配置、培训与开发是 AI 技术较为普遍的应用场景。 我们认为，由于引入 AI 技术的难度与成本较大，且供应商所提供的解决方案可能无法满足企业的实 际需求，或是企业对于 AI 技术在 HR 领域的应用画像仍然较为模糊，导致了实际正在或准备运用 AI 技术 的企业并不多。 技术在招聘与学习发展领域中被广泛运用的场景、已经在招聘与学习发展领域 中运用 AI 技术的企业它们做了哪些准备。希望帮助多数处于观望状态的企业判断 AI 技术可为 HR 领域解 决哪些问题，以及企业是否具备引入的基础。 █ 高管对 AI 技术的关注原因 高管之所以会高度重视 AI 技术在 HR 领域的运用，其背后的关键原因是高管对于 HR 的 期待越来越高。高管们会希望 HR 可以发挥更为贴近战略、业务的价值。但实际而言，HR

端付费意愿、医生时间节约有利于成本控制。 ❑ AI+健康管理：国内“互联网+健康管理”经历了物种爆发→流量竞争加剧→ 淘汰整合的变革，我们认为发展瓶颈的原因主要包括对平台及相关数据信赖 度较低以及服务的碎片化和过于标准化。AI 的引入有望提高数据准确度和数 据连续性（智能可穿戴设备进行连续化数据采集，结合患者医院就医数据记 录），提供专业个性化健康服务（AI 医生/护士），并创造更多可能性（脑机 接口提供辅助运动与神经康复帮助，提高残疾病人生活质量等）。 于患者端的“AI+ 医疗”更多是基于文本生成、信息收集等方式提供服务，尚处早期发展阶段。 随着文心一言和 GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 注已具备一定流量及数据基础、积极引入 AI 模型的互联网医疗企业，例如京 东健康、阿里健康、平安好医生、智云健康、百度灵医智惠、微医、春雨医 生、好大夫在线、微脉等。 ❑ 风险提示：个人客户支付意愿不强导致商业化不及预期风险，技术迭代，生 敬请阅读末页的重要说明 4 行业深度报告 图 2 在医疗服务、医药流通、健康管理等领域已有众多互联网医疗企业进行布局 资料来源：招商证券 AI 的引入是否能突破传统互联网医疗服务的局限性，改变消费者日常健康管理 活动和就诊行为？后文将分问诊咨询、辅助就诊和健康管理三大部分进行探讨。 图 3 AI 在健康咨询、辅助就诊及健康管理领域的应用

络，在大幅提升网络能力 的基础上，具备智慧内生、多维感知、数字孪生、安全内生等新功能面对如此愿景，6G 的网络架构 和功能也会变得越来越复杂。为了使网络适应未来多变的需求，在 6G 网络中应通过引入端到端可 编程网络技术，让网络更加智能和灵活。 谈到可编程网络，最具代表性的当属 SDN 技术。2008 年，Nick McKeown 教授等人在 ACM SIGCOMM 发表了题为《OpenFlow: 为 SDN 2.0 时代，也被叫做用户面可编程。 从可编程技术的发展来看，其是一个从控制面可编程到用户面可编程的进化史，其是随着网络 时代发展而发展的。4G 时代的用户面（SGW 和 PGW）已经引入了控制面和用户面分离的思想，主 要负责用户数据的路由和转发，以及用户平面数据包的传输。它不涉及会话管理的控制功能，这些 功能由 MME 负责，用户面功能相对简单；到了 5G，UPF 不仅负责用户数据的路由和转发，还支持 数据转发和传 输，其传输的数据量也是成指数级增长的；对数据也不再是简简单单的路由和转发，而是对数据在 一定程度上做到随路计算、随路处理等多种复杂操作。 由于网络中的数据不再限于用户的业务数据，引入了大量的 AI、计算、感知数据，数据之间的 传输拓扑也不再限于 UE-RAN-UPF-DN 之间，而是可任意拓扑的，即存在 UE-UE、UE-RAN、 RAN-RAN、RAN-CN NF、CN NF-CN

行迁移学习，快速适应行业特定的分类任务。  部署架构：使用云计算平台，确保系统的高可用性和弹性扩 展。  用户接口：设计直观易用的用户界面，支持用户实时监控分类 结果并进行调整。  持续学习机制：引入在线学习方法，使系统能够不断适应新的 数据和分类需求。 以下是该系统的功能模块设计： 功能模块 描述 数据接入模块 负责接入来自不同来源的数据，包括结构化和非结构化 数据。 数据处理模块 高生产效率和优化资源配置的重要工具。 在传统的流水线生产或物流管理中，分类和处理流程通常依赖 于人工经验，这不仅效率低下，而且易于出错。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 已成为提升行业竞争力的关键举措。 1.2 目的和意义 在当今社会，随着人工智能技术的日益发展，大模型在多个领 域展现出卓越的性能，尤其是在数据处理与分类任务中，具有显著 的优势。针对流水分类系统的设计，通过引入 AI 大模型，旨在构 建一个高效、精确且可自我优化的分类系统，以满足行业对数据处 理的高要求。此外，随着信息量的激增，传统的数据分类方式越来 越显示出其局限性，无法满足快速响应与高准确率的需求。因此，

更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 5 ——来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展研究报告（2024）》 图 1-1 中国数字经济规模 需要指出的是 人工智能发展之路并非一帆风顺。企业在引入人工智能 技术时, 需直面技术兼容性、数据安全、人才培养等多重挑战。只有克服这 些障碍, 才能充分释放 AI 的潜力, 推动企业向智能化转型的纵深发展。未 来, 随着技术的持续进步与应用的不断深化 二是践 行 ESG,通过智能化技术, 企业能够更有效地实现数据安全、隐私保护,促进包 容性增长, 服务更多弱势群体 更有效创造节能减排、环境保护等综合价值和长 远价值。 2. 四个维度: 引入智能体 体系化推进智能化转型 为实现智能化价值目标, 企业的转型应从智能化转型战略、智能业务运营、 混合 AI 的数字底座、以及组织与文化变革等四大维度有机推动、动态迭代, 从 而螺旋式进阶发展。 算法与虚拟仿真技术辅助研发? 是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系? 针对智能产品研发 软件, 企业可从以下角度探索: 是否形成了贯穿需求、设计、开发到测试全生命周期的数字化管理? 是否引入 "生成式代码助手" 等 AI 技术提高研发效率? 是否实现了企业研发体系的知识共享与智能化赋能? 是否搭建了基于行业场景的定制化研发平台? (2) 智能供应链: 对于制造、零售、医疗等行业来讲

局限，开展业务创新，提升 营业收入。本篇章共计七个数字化发展优秀案例，正是企业利用数字技术突破既有 局限、拓展业务版图，为企业创造新收入来源的典范。其中有五家分别从供应链、 营销、服务领域通过引入数字技术重塑业务流程，巩固行业地位，如通过用户洞察 了解需求，提升用户体验、增强用户粘性，进而提升现有业务营业收入： 珠海华润银行股份有限公司 基于云计算、大数据、人工智能、移动互联、中台化等数字技术打造新一代供 养，设立专项小组以及大数据委员会等机构，推动重大数字化项目的实施。 3）优化业务/组织流程，建立数据驱动决策机制 1.组织架构变革 23 2024 CCF企业数字化发展优秀案例集 组织保障 吉利汽车通过引入敏捷开发、DevOps等先进方法论，实现了设计、研发、生产、销 售等全链条的大数据数字化协同。同时，建立数据驱动决策机制，确保各项决策都能 基于实时、准确的数据，快速响应市场变化，提升企业竞争力。 、园区和市政等智慧场景。为进 一步提高竞争力，公司积极推进数字化转型，构建智能建造产业园的运管服务体系， 以智能装备和软件平台实现园区的高效运行。未来将以“1平台+6专项”的战略布局， 进一步引入战略投资者，助力公司迈向全国化布局。公司同时将以政策标准为指引， 构建数字化的智能建造标准模式，提升资源配置效率，最终实现可持续高质量发展。 中亿丰数字科技集团数字化转型发展项目 37 2024

PD）希望通 过验证5G云原生架构的鲁棒性来对其预先部署的5G SA核 心网络的弹性进行严格测试。思博伦运用其Landslide CNF弹性测试解决方案进行了基于混沌的测试。这一解决 方案引入了破坏性网络故障场景（如存储连接丢失或基础 设施资源耗尽等），从而深入了解其恢复机制、体验质量 （QoE）及自动响应的有效性。作为该公司与思博伦的一 整套广泛合作计划的一部分，这项工作旨在改进测试自动 昂的部署成本、复杂的集成过程、工业级设备的短缺，以及对5G R17和R18特性支持的不足。此 外，5G能够为运营商带来的价值尚待进一步验证。 在面临安全、隐私和性能挑战的情况下，在专用环境中引入增强型网络切片有助于推动企业接受 混合型公用/专用网络。 通过增强RedCap及接入流量引导、切换和分流（ATSSS）等5G功能，可以解决成本和集成方面 的挑战，这尤其适用于需要与Wi-Fi共存的棕地（brownfield） 键要素。最新的专用网络基础设施引入了由AI和机器学习所驱动的制造创新，支持在生产线之间进行数据切片，从而优化工作 流程并提升可扩展性。这种新一代的高效制造模式展示了5G LAN为工业生产带来变革的能力，为全球范围内类似的智造项目 铺平了道路。 2024年5G经典案例 5G LAN助力开创“智造”转型 12 思博伦5G报告 2025 进展、关键点与未来展望 在5G Release 17中引入的轻量化（RedCap）技术提供了一种“轻量级”