加速企业的云转型不仅意味着机遇。 在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 CloudWatch、Amazon Elastic Beanstalk 以及 Amazon Trusted Advisor 等亚马逊云科技服务，大幅 降低 IT 运营成本。 查看完整案例研究 如何估算商业价值 亚马逊云科技助力企业降低基础设施支出。在计算现有 IT 基础设施的总拥有成本 (TCO) 时，重要的是要了解当前支出 并建立准确的基准以供对比。 获得这些数据后，将您的未来需求映射到亚马逊云科技的服 QuickSight 等分析工具提供快速 洞察，简化流程并增哟决策能力。 洞见生成： Amazon QuickSight 等分析工具能够快速 提供洞察信息，以简化流程并提升决策水平。 HP 如何借助亚马逊云科技提升员工生产力 HP 员工体验平台 (HP Workforce Experience Platform) 利用包括 Amazon S3、Amazon Redshift 及 Amazon

题，具 体如下： 薪酬包如何定？ 从业务到激励，如何建立从公司到部门到员工的分配模式，牵引公司整体业绩与效能提升、部门与员 工与公司形成利益共同体，力出一孔？ 不同业务如何分类激励？ 公司业务多元，不同业务间的业务特点、市场行情、人才情况、发展阶段均不相同，存在“赛道大于 努力、肥田躺平胜于瘦田细耕”的情况，如何分类激励或平衡各类业务发展？ 新业务如何激励？ 新业务的薪酬包从哪儿 新业务“无人愿做”“短期难出成果 影响个人评价”等问题，如何牵引负责人和核心骨干主动参与新业务？ 团队负责人如何激励？ 团队负责人一般与个人业绩和团队绩效挂钩，易出现“重视个人绩效、不重视团队绩效”，“重视 要人员编制、不重视提高人效”的情况，“重视个人发展、不重视团队成员能力提升”，如何激励 团队负责人带好团队多打粮食？ 如何牵引多团队协作？ 多团队合作的场景下，存在“资源匹配依赖 多团队合作的场景下，存在“资源匹配依赖部门自由给、奖金分配全依赖双方谈、项目决策依赖多 条线逐层报”等情况，如何牵引多团队自主高效的合作？ 14 Typical Question 2 Typical Question 1 Typical Question 3 Typical Question 4 Typical Question 5 智联测评研究院 究院 测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院

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？

37 页 序 制造业正站在一个历史性的拐点。 过去十年，我们见证了“数字化转型”从时髦词汇变成企业生存的必修课。但今天，当我与 众多制造业企业家深入交流时，感受到的已不仅是转型的迫切，更是对“如何转得对、转得 值”的深切焦虑。 许多企业投入巨资引入系统，却陷入“数据孤岛”的困境；部署了 AI 技术，却难以在核心 生产环节创造价值；升级了设备，但组织能力和人才结构却成为制约发展的短板。这些问题 的成熟度分析，为企业精准定位自身坐标提供参考。 落地的技术指南 - 我们不空谈概念，而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的 实际应用场景，展示它们如何真正为制造业创造价值。 真实的行业实践 - 汽车、电子信息、化工医药三大行业的典型案例，见证了领先企业如何 通过数智化实现质的飞跃。 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 5 页 共 37 页 核心定位：不止于描述现象，而是作为“战略指南”和“行动路线图”。强调“数智化”（数 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 的人才盘点、科学的组织诊断和前瞻的战略规划。管理从“经验主义”和“后知后觉”走 向“数据驱动”和“先知先觉”。 1.1.3 顾问视角：企业如何规划从数字化到数智化的演进路径？ 实现数智化升级绝非一蹴而就。我建议企业采取“整体规划、分步实施、场景切入、持续迭 代”的策略。 1. 第一步：夯实数字化地基，打通数据孤岛 评估与整合：首先，审视你现有的

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