如，某珠宝品牌通过电商平台、社交媒体互动和数据驱动的个性化推 荐，成功吸引了大量年轻消费者，并建立了强大的品牌影响力。 未来，Z世代的消费行为将深刻影响珠宝市场的发展。个性化定制、环 保和可持续发展已成为核心议题。如何通过数字化升级和创新营销策 略，更高效地满足这一群体的需求，将是珠宝品牌的关键挑战。本白 皮书将深入分析行业现状、数字化趋势及实际案例，为品牌提供抢占 先机的解决方案。 前言 02 珠宝行业的发展趋势及现状 革，更涉及运营模式、品牌 传播和用户体验的全面升级。数字化手段不仅可以帮助品牌实时了解消费者的需求，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 珠宝行业消费分析及Z世代的崛起 贝恩公司预计，到2030年，Z世代将驱动 重要且急迫需要解决的问题如下三点： 1. 如何更好地了解用户：快速获取用户行为数据，做好私域生态的数字化建设。 · 线上平台在吸引什么样的用户，他们都从哪来？ · 消费者进来以后喜欢看什么？ · 不同海报吸引用户让其成为品牌会员，效果表现如何？ · 线上营销活动的执行效果如何？ 2. 如何留住用户：让数据赋能业务，通过用户行为充分挖掘用户需求，并找到最佳需求 响应方式，提高用户粘性。 · 如何通过数据看到业务问题？

伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径 2.2.1 如何构建跨尺度的科学智能模型 科学研究涉及从原子尺度到宏观系统的 跨尺度建模，但当前 AI 模型通常仅适用于 单一尺度，缺乏有效的多尺度耦合机制。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 的耦合建模，将已 知的物理规律嵌入到 AI 模型中构建跨尺度 关联，打造“灰盒模型”，提高模型的可信 度和计算效率。开发跨尺度、多模态统一的 神经网络架构，用于从微观到宏观的统一建 模。 2.2.2 如何提升 AI 模型在科学研究中的 泛化性 AI 模型依赖大规模训练数据，而高质量 的科学数据往往有限。在数据有限的情况下， 模型可能无法学习到有效的特征，难以适应 新的领域或任务，限制了其在实际科学问题 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 AI 目前仍局限于已有知识的重组与推 理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何 使其真正参与科学假设的提出和验证，仍是 未解的难题。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方

EMBA。 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 趁风而上，AI-HR 走向“大航海”时代 从“走起来”到“跑起来”，人力资源管理进入“智”胜关键期 从“想做好”向“做得好”迈进，企业 HR 如何推进 AI 应用落地 要“执行力”也要“领导力”，AI 落地离不开这项核心力 关于易路 关于 HR 数智研究院 1.AI 在人力资源中的应用现状概览 2.AI 在人力资源各模块中的应用现状 能力开始探 测心理需求、参与激励方案设计等研究。人机配合的新兴用工模式由此兴起。与此同时，如何寻求更科学合理 的人机配备比例，从而实现 AI 投入成本最小、HR 业务效率最佳，也成当前研究重点之一…… 10 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 1.2 HRVP 的新难题：如何界定标准工作与非标准工作？ AI 发展日益成熟的背景下，越来越多标准工作由 AI 完成， 完成，转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典 型场景诸如：早期电商平台采用智能自动回答顾客问题；以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。 而作为企业管理者，如何界定与划分人力资源业务场景中的标准工作与非标准工作，成为企业管理者，尤其是 人力资源管理者面临的新难题。 所谓标准工作，具有明确操作流程、固定的工作内容和可量化的产出，其特点主要表现为：重复性高，任务明确； 可以通过标准化流

攻方向，是保障产业链供应链安全、构筑国家长远竞争新优势的 战略核心。不仅为产业发展擘画了宏伟蓝图，也为包括人民法院 在内的国家治理参与者，指明了服务中心大局的方向。 作为国家治理体系的重要组成部分，人民法院如何有效护航 智能制造产业高质量发展，既是时代赋予的重大政治责任，也是 需要回应的核心实践课题。为此，2025 年 6 月至 8 月，广州互 联网法院院长带队围绕“以高质量司法服务保障智能制造发展” 应数据驱动型经济的复杂性与动态性方面，存在一个逐步调适的 过程。一方面，数据侵权的责任认定日趋复杂，对传统侵权法理 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 技术优化目标与 法律价值规范存在差异性。人工智能以提升效率、降低成本等为 主要优化目标，其技术导向的决策路径，可能与法律所要求的安 全、公平等多重价值规范位阶不一致。当此类行为引发损害时， 如何在缺乏明确法律规定的情况下，清晰界定人工智能系统设计 者与使用者合理注意义务的边界，成为新的法律难题。 （2）人工智能训练数据偏差，可能引发歧视性风险。人工 智能的决策倾向性源于其学习的训练数据。当训练数据本身反映

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 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？ 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 利益和个体价值得到统一，做到 “岗得其人”、“人 适其岗”，根据人不同的素质和个性将其安排在最合适的岗位上，做到 “人尽其才，物尽其用”， 才能使人才发挥最大价值，同时激活组织。 那么，HR 如何做好人岗匹配呢？ 以前，在千百万份简历中筛选人才，是 HR 工作中 “解不开的劫”，每天花费大量的时间和精力 对优秀简历和职位信息人工做匹配，不仅消耗着 HR 的积极性，往往结果也不尽如人意，筛不到 网络原理正在适配适合现有数据类型的模型。本节 主要简要介绍 DNN 和 Wide&Deep，DeepFM 的使用，再阐述对现有数据的思考。 以 YouTube 的经典 NN 为开端（如图 3，引用自相应论文），现有的数据下如何去使用 DNN 达 到收益正是我们所考虑的。在现有的特征中除了上文提到的二分类特征，embedding 相似性等 特征之外我们包含知识图谱抽取的实体 embedding 和文本 embedding。文本

各行各业、 经济体系和社会结构。 得益于计算能力的指数级增长、算法效率的显著提升以及数据的广泛可用 性，人工智能的采用已成为全球商业战略的核心组成部分。企业不再讨论是 否要整合人工智能，而是专注于如何快速实施并扩展人工智能以获得竞争优 势。 尽管近期人工智能领域取得了快速进展，但我们必须清醒地认识到，这仅仅 是发展的开端。在未来几年里，人工智能将在解决复杂挑战方面发挥越来越 重要的作用——从提 能以及该领域供应商的产品提供了框架。 Omdia的框架还明确了代理型人工智能与生成式人工智能（GenAI）以及传 统机器人流程自动化（RPA）之间的关系。 理解这些技术之间的差异，有助于明确它们如何互补，以及代理型人工智能 的独特之处。 这对于设计有效的AI战略至关重要，无论是从供应商路线图和营销角度，还 是从企业部署战略角度。 代理型人工智能并非单一应用或技术，而是整合多种技术、方法和组件的架 人工智能供应商可通过开发以安全设计原则为导向并注重数据隐私保护的综 合解决方案来应对这些挑战。 他们应提供符合行业特定监管要求的定制化人工智能治理框架，尤其针对在 合规方面面临困难的小型企业。 人工智能供 人工智能供应 应商如何提供帮助 商如何提供帮助 供 供应 应商 商应 应提供： 提供： 没有什么比客户成功故事和真诚合作更能有效地建立更深厚的忠诚度和促进 持续互动：积极倾听、持续学习，并开放地分享知识和经验。 这种协作方

MaaS 应用作为跳板，利用其合法身份向内部系统发 起攻击，从而触发 SSRF、XSS、命令执行等传统安全漏洞； ● 身份认证与权限管控：MaaS 需管理包括用户、AI 模型、智能体在内的多种身份， 如何实现精细化授权与动态权限控制，以规避越权使用及滥用风险成为了一大难题。 21 20 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 的研发投入与商业价值。模型一旦被非法窃取或篡改，不仅可能导致知识产权损失， 还可能引发线上服务异常，甚至带来法律与声誉风险。 ●用户数据隐私泄露与合规性风险。大模型在推理过程中通常需要处理大量用户数据， 其中往往包含个人信息。如何确保这些数据在整个生命周期内的安全，防止泄露、滥 用，成为 AI 基础设施建设中必须高度重视的安全性课题。 1.2 高可用性挑战：系统稳定性压力增加 国务院常务会议于 2025 年 7 月 31 的场景需求，打造了覆盖全生命周期的 安全防护体系，从基础设施到模型资产，为 AI 系统的数据安全与业务连续性提供全 方位保障。 2.2.1 安全的 AI 运行环境 推理任务运行于基于 GPU 的计算环境之上，如何确保多租户之间资源严格隔离，是 保障推理链路安全的第一道屏障。阿里云通过软硬协同的深度加固机制，构建高隔离、 强可控的 AI 运行环境。 ● 安全容器：阿里云 AI 基础设施基于自研芯片级虚拟化技术，通过

为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 34 33 为什么要数字化转型 什么是数字化转型 如何实现数字化转型 时代演进 政策引领 科技使能 行业发展 02 03 04 04 数字化转型定义 数字化转型内涵 数字化转型挑战 08 10 11 四大关键原则 顶层规划-五段论 战略框架设计-DXF 技术架构设计-DXRA 关键支撑技术 工程实施设计-四视角法 的是一个综合体验，这种体验不仅要质量更好，还需要新 奇、特色、时尚、便宜、好用、易用、快捷......等等一系 列综合性指标，谁能将客户体验做到极致，谁将赢得竞争 的最佳条件。 创新至上。如何应用数字化技术来包装和创新产品和服 务，是每个数字化时代的企业都需要思考的问题。数字化 时代我们总喜欢说跨界，事实上，在数字化时代界限从来 都没有存在过，传统思维下，隔行如隔山，那是因为行业 性。例如多地政府，针对新一代人才出台相关优厚政策； 大学教育也针对这个方向在调整变革，例如校企合作，双 创平台的数字化教育创新手段。 存在这些客观的挑战，我们发现实现数字化转型困难重重。 如何规划可行的数字化转型路径，本文从框架与参考架构方面，将给出建议。 数字化转型的重要模型与科学 数字化转型需要多学科、多技术的支持，其依托的主要模 型与科学为： 数字孪生：数字孪生（Digital

此外，患者对个性化医疗和精准治疗的需求日益增长，这要求 医疗机构不仅要提供基础的医疗服务，还要能够利用大数据、人工 智能等先进技术进行病情分析和治疗方案的优化。然而，技术的快 速发展和应用的落地之间存在着显著的鸿沟，如何有效地将前沿技 术转化为实际医疗解决方案，成为行业面临的一大难题。  人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一 最新的医学研究成果和临床指南，确保所提供的建议具有科学依 据。此外，系统还可以通过自然语言处理技术，生成易于理解的语 言，使患者能够轻松理解和执行建议。以下是一个示例，展示了 DeepSeek 如何根据患者的个人数据生成健康建议：  患者基本信息：年龄 45 岁，性别男，体重 85 公斤，身高 175 厘米，有家族糖尿病史。  健康数据：近期血糖水平偏高，血压正常，血脂略高，缺乏规 避免因误操作导致的数据泄露或系统故障。培训中应包括系统 登录、数据查询、结果导出等关键操作的详细步骤和注意事 项。 4. 应急响应与报告机制：员工应熟悉数据安全事件的应急响应流 程，包括如何识别安全事件、如何进行初步处理以及如何及时 上报。培训中应通过模拟演练，提高员工在实际场景中的应对 能力。 此外，培训应采用多种形式，以适应不同员工的学习习惯和需 求。例如： - 在线课程：通过录制的视频课程，员工可以灵活安排