27 | 第三部分 02 黑科技揭秘：AI面试为何那么神 AI 技术似乎具有与生俱来的争议性。 虽然基于音视频的 AI 面试已经在很多场合得到广泛应用，但是也有不少人对其产生质疑。 一方面，到底 AI 面试官的信效度如何，能否达到专业面试官的水平？院长觉得机器和人类各有 优劣，机器并不是要替代人类，而是要辅助人类，和人类更好地合作。在具体形式上，AI 面试 官和专业面试官可以有很多协同方式，比如由 RPA 是开数字化历史的倒车，认为 RPA 只不过是在重复执行脚本， 不过是不断执行命令的 “手脚”，AI 才是发布命令的 “大脑”。 面对众说纷纭、信息纷繁，我们似乎只能管中窥豹难得全貌，那么到底该如何看待 RPA ？ RPA 和 AI 有哪些联系？ RPA 和 HR 又有哪些关系呢？本期，院长就聊一聊关于 RPA 你想知道的那 些事儿。 第四部分 一文读懂RPA、AI与HR的关系 真技术还是伪AI，HR如何选择合适的智能工具？ 01 RPA能满足HR需求吗 2019 年，RPA 突然火了，成为新兴风口、资本的宠儿，甚至有些媒体宣称人力资源部门一定要 部署 RPA，但这种火热到底是资本炒作，还是 RPA 真的有用，相信很多人都心存疑惑…… RPA (Robotic Process Automation），是指用软件流程自动化方式实现在各个行业中本来是 人工操作计算机完成的业务。

界的数据，并以数据为核心，从而改变人们的 生产与生活状态。 这也是物联网的愿景与目标，而要实现这样的目标，采集数据是基础，数据的种类多种多样，但位置数据是其中必不可少 的一类。 关于位置数据到底会在今后的数字化时代占据多少比例，目前还没有确切的数字。从我们身边常见的 IoT 产品与应用来看， 无论是手表、手环，还是共享两轮车、实时公交地图、或是巡检、资产管理、访客接待等各式各样的场景，都需要用到定 IoT 消费市场，只要任何一个单品爆发，它的量就会很大， 并且这个市场也是国产芯片、方案商的优势市场。 2.3 中国 UWB 市场驱动力＆需求度＆市场机会分析 UWB 可以应用于各行各业，但是到底有哪些行业市场潜力更大，对 UWB 的接受度更高，这是目前所有行业的人都 非常关注的问题。 所以，本章节通过“行业驱动力模型”、“行业需求度模型”、“市场机会模型”三个维度对 UWB 行业进行更详细的分析。 所谓点对点定位产品指的是以手机为核心，不需要布置定位网络，只需要被定位的产品与手机进行连接即可。 其定位原理包括了蓝牙 RSSI 与 AoA，因为 RSSI 与 AoA 现在基本都是蓝牙芯片的标配，具体到产品到底有没有 AoA，最主要的是看有没有加 AoA 天线。 而以手机为核心的点对点蓝牙定位场景最有代表就是寻物 Tag 以及汽车钥匙。 消费类的寻物 Tag 可以分为两种。 第一种是纯蓝牙的 Tag

铯镨·工业互联网智能制造暨数字建筑产业平台，为建筑全过程参与方提供平台信息技术服务。围绕建筑产品模 型体系实现建筑全生命周期“一模到底”的数据化管理，平台提供国产自主设计，支持多专业、多地区、多语言在线 云协同，实现建筑产品生产线虚拟建造；平台云工厂，整合工业资源输出“中国产品”；智能建造，“一模到底”全 过程在线智能管理；编码标识，打造“数字护照”支持产品出口；全屋智能、社区及园区及城市智能化管理，依托鸿 资源，实现部品部件集成出口。通 过智能筛选与评估系统，精准匹配符合项目质量、成本和工期要求的供应商，提供一站式供应服务，保障物资供应稳 定。 14 3.项目模型管理：以BIM为载体实现“一模到底”全过程管理，铯镨平台为项目构建全生命周期模型管理体系。 前期通过数字孪生创建全周期数字产品模型，实施中实时更新数据，通过平台可随时查看项目实际进展。竣工后留存 数字资产，为园区后续运维、升级提 构设计优化构件与工艺，采用定轧型材体 系，节省用钢量、降低成本，工业化生产加工周期缩至1个月，主体结构原计划6个月的施工周期仅用时2个月。平台 集成供给使钢材供应周期从3个月缩短到1个月。“一模到底”全过程管理减少管理成本，劳动力费用降低50%，综合 成本降低 20%，产品回收率约80%。 2.产业发展带动：通过铯镨平台可将多国家、多行业和多企业的业务链条与建筑产品的虚拟建造、项目实施过程

结果显示领导治理能力最重要, 这与其 它研究结果一致, 认为领导治理能力是卫生系统的核 心, 能起到 “桥梁作用”, 充分整合内外部资源。 预 警能力的高低在很大程度上取决于机构疫情监测评估 能力, 因此要加强落实 “纵向到底, 横向到边” 的 监测网络建设和建立部门间的信息共享机制 [20]。 运 行恢复能力是疫情防控韧性的短期结果变量, 即基层 疾控从处置疫情的混乱无序的状态中恢复到之前稳定 有序运行的状态, 以某一次具体的疫情处置效果看

位价值链构成时，明确在哪些环节进行数字化转型。 什么是 数字化转型 前一章节已经讨论了数字化转型的原因，可对数 字化转型具体是什么，仍然存在很多不同认识。 本章节试图帮助企业和组织更清晰的认知，到底 什么是数字化转型。 数字化技术改变了什么 改变了人与物、人与人、物与物之间的连接。 数字化延伸了人与人连接的方式，突破了连接的数量、空 间和时间的限制。 数字化时代的我们已经习惯了通过手机APP、微信或其他

通过纵向拓扑展示系统组件南北向部署关系：按“业务、应用、中间件 & 数据库、云平台资源、物理硬件” 采集指标数据建模，以应用纵向部署关系拓扑呈现，支持总览整体健康态势和下钻查看各层运维指标详情， 形成从用户问题到底层资源故障的全链路观测闭环，助力故障快速溯源。 等指标的快速捕获。同时支持任务与配置的统一管理和灵活的 Region/ 跨 Region 扩展能力，从而有效 满足大规模监控场景下的指标快速采集需求，实现故障秒级感知。

亿级别用户的迭代、打磨，已处于全球领先地位，如今 "Copy from China" (复制中国)已经成为新趋势，其中也蕴含着新机会。面对新的市场形态、新的员工结构，一个数字化全球企业 的组织架构到底应该怎么构建和适配，是一个巨大的挑战。 17 在全球化背景下，中国企业需要在不同国家和地区建立技术团队，以支持全球业务发展。首先是人才招聘难题。在海外 市场的品牌认知度和吸

企业、数 据安全企业与其他数据企业共生发展等生态格局也正在形 成和完善。 图 21：数智企业龙头引领并共生发展 5.数智生态多维构建并相互融合 一个国家和地区数智产业的竞争归根到底表现为数智 生态间的竞争。数智生态既表现出多维层次和多种类型特点， 又表现出各种类型数据生态相互融合的特点。 一方面，数据生态有多维层次和多种类型。包括数据资 37 源生态、数智