搭建或创立新的方法论体系，在根本上提升现有的实践水平 创造 + 完全满足创造的要求，部分满足革新的要求 创造 唯一条件 根据相关方法论，建立新的模式、方法或技术，显著提升现有的工作成果 改进 + 完全满足改进的要求，部分满足创造的要求 改进 唯一条件 对已有的模式、方法或技术进行大幅度的改进，解决问题的同时，在一定程度上提升现有 的工作成果 调整 + 完全满足调整 的要求，部分 满足改进的要求 调整 调整 唯一条件 对已有的工具或解决方法进行日常的改进，解决现有工作中的问题 遵守 + 完全满足遵守的要求，部分满足调整 的要求 遵守 唯一条件 只需按照已有的解决方法，进行标准化的工作。 全球标杆 中国智慧 领导力 - 领导范围  “ 领导力”：主要用于评判岗位在管理和领导方面对于公司的价值。评判这一要素的主要方式是：分 析该岗位在什么样的范围内，通过怎样的方式进行管理、施加领导。此要素包括：“领导范围”和 条件二 通过此类沟通，和沟通对象达成战略上的妥协和共识或形成组织思想上的统一 谈判 + 完全满足“谈判”的要求，部分满足“战略协商”的要求 谈判 条件一 通过讨论和妥协来控制沟通 条件二 需要通过此类沟通，和沟通对象对某一具体事项达成协议，使双方获得解决方案 说服 + 完全满足“说服”的要求，部分满足“谈判”的要求 说服 条件一 根据对方的反馈，灵活的对自己的沟通方式进行主动性调整

[Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention 输入文本 - LSTM - LSTM LSTM ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户 问 题 上下文 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯

充全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制 PE 绝访问拒绝访河拒绝访 问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝 访问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝 访问拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制巨绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 元全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全 控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝访问 确 定 取 图：软件操作权限设定 3.6.4 帐号和密码管理 智慧楼宇 IBMS 可视化管理系统的用户帐号和密码管理具备足够安 基于网络化的开放式数据库结构 为了满足数据库集成方式， 系统提供基于网络化的开放的数据库结 构。闭路电视监控系统数据服务器为实时数据库系统， 在闭路电视监控 和报警联动时，监控图像和报警信息数据完全驻留在数据库存储媒介上 (硬盘),具有快速的访问速度。同时，该系统数据库服务器可以在 IBMS.net 系统集成的同步网络环境下实现， 每一个分布的 CCTV.net 系 统数据库都可以接受或提供和自身系统相关的实时数据。

此外由式(15)可知，用户冷热电用能需求的偏 移量由自身热负荷耦合响应程度决定。假设在理想 情况下用户完全响应，此时用户通过调整用能设 备，让用户冷热电用能需求偏移量为 0。由于用户 用电需求只能通过用电负荷供应，用户将只调整供 应热、冷需求的电负荷进行响应。而热、冷用能需 求将通过调整热负荷来实现无偏移。完全响应时用 户电热负荷变化量满足式(16)。 e2e , e2h h2h EHP i t i t i t i t L L L L L η η η η ■ = Δ || = ·Δ ·Δ ■ | = ·Δ ·Δ |■ (16) 根据电力负荷价格弹性矩阵定义，定义完全响 应情况下用户 i 在 t 时刻的热电负荷耦合响应弹性 系数 he tt ε ' ： 0 h e 24 , he h e 1 , ( ) i t t tt t i t t L ' ' = - + (18) 当用户没有完全响应时，用户用能需求产生偏 移量，此时同样存在变化量原始分配和自由分配 情况。 综上所述，当系统运营商调整电价时，用户电 负荷响应量可用电价弹性响应矩阵模型来描述。在 用户存在耦合时，耦合响应特性将会同时影响用户 热负荷。在完全响应情况下，用户初始用能需求没 有偏移。在非完全响应时，用户用能需求产生偏移， 用户将会产生舒适性成本。可见不考虑需求耦合响

有些交易可能因此无法实现，从而限制用户选择 发电公司  存在输电损耗  在一定程度和范围上打击大用户远距离购售电的 积极性 6 电力市场 : 寡头垄断市场？  电力市场肯定不是完全竞争的市场，也不再 是垄断市场。  上述特征决定了在电力市场中，某些地区可 能只有少数的发电公司提供电力，这与寡头 垄断市场最为接近。  在寡头垄断市场中，发电公司可以采用一些 策略性的报价行为来最大化获利。 有些影响电价的因素难以描述，如报价 策略。  市场电价波动很大。  时间序列分析模型相对来讲比较合适。 31 如何报价？  发电公司只需要报一个比 MCP 略为便宜的价 格。  隐含地假设了市场是完全竞争的。  在报价的历史数据不公布的电力市场 ( 如加利 福尼亚 ) ，也许只能采用这种方法。  对于占市场份额很小的发电公司，也可以采 用这种方法。 32 3.2 估计其它发电公司的报价行为 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争  电力市场中一般采用分段报价。在这种情况下是否存在所谓的 平衡点理论上还不清楚。  在信息不完全的情况下，理论上也还不清楚是否存在平 衡点。  不论采用线性报价还是分段报价都是如此。 39 第四部分：主要研究工作 40 构造的报价策略模型和结果  模型框架  以单部分报价为基础

城区，驾驶员一般不需要接管车辆，不需握方向盘，不需注视道路，从汽车 的“控制者”转变为“监管者”。若系统提请驾驶员介入时未受到回应，其也应当 自动采取行动将风险最小化。 ⚫ L5 级为完全自动驾驶，是自动驾驶的终极目标，汽车将能在任何道路上自动 驾驶，从“座驾”变为“座舱”，“驾驶员”这个角色彻底消失。 图3、计算机辅助驾驶等级划分 数据来源：根据国家标准《汽车驾驶自 及以上级别进发是车企的必然选择，此时“单车智能”的三大缺陷逐渐凸显： ⚫ 感知能力局限：“单车智能”完全依赖于车载传感器，而在复杂环境中其必然存 在盲区，阻碍汽车对长尾、非常规险情（例如行人非法横穿、“鬼探头”等）作 出反应（这一情况对人类驾驶员同样存在，事实上是道路交通中长期存在， 难以解决的根本性威胁之一）。 ⚫ 运算能力局限：“单车智能”完全依赖车载运算设备，其不仅受到车载芯片算 力、辅助驾驶大模型能力的限制，亦受到汽车电力储备的限制。因此，计算 数据来源：各地区相关部门政策公告，各地区相关新闻报道，兴业证券经济与金融研究院整 理 无人物流场景或为“车路云一体化”开辟新模式，创造景气外溢方向。一方面， 无人物流车行驶于开放道路，而驾驶员已几乎完全退场，比乘用车高加激进；然 而，当前的“单车智能”技术难以担当在公共道路上实现较高速度，较高频次无 人驾驶的重任，限制了无人物流车进一步扩大运用；另一方面，无人物流车行驶 路

Relations Worldwide）一直在衡量公众对机构 （包括大型商业平台）的信任程度。其在2020年的一项调查中发 现，大部分商业平台都不能站在公众利益的立场上考虑自身的发 展，难以获得公众的完全信任。而Web 3.0不是集中式的，不受单一 平台的控制，任何一种服务都有多家提供者。平台通过分布式协议 连接起来，用户可以以极小的成本从一个服务商转移到另一个服务 商。用户与建设者平权，不存在谁控制谁的问题，这是Web ”，这使得将元数据 （如规范化域名或接口描述）与以太坊地址相关联成为可能。与DNS 一样，ENS是一个层次结构的域名系统，不同层次域名之间以点作为 分隔符，我们把层次的名称叫作域，一个域的所有者能够完全控制 其子域。顶级域名（如“.eth”和“.test”）的所有者是一种名为 “注册中心”（Registrar）的智能合约，该合约内指定了控制子域 名分配的规则。任何人都可以按照这些规则，获得一个域名的所有 台。从功能上看，Steemit类似于博客，用户可以在上面发布自己的 内容，并对他人发布的内容进行评论和转发。不过，Steemit并不像 脸书、推特那样有中心化的运营者，也没有专门的审核人员，它的 运行完全依靠一套基于通证的激励系统自动维持（见图2.1）。 Steemit中的通证分为三类： STEEM。这是Steem公链的基础通证，可以进行公开交易，也可 以兑换为比特币、以太坊等加密货币。 Steem

及程度产生重大影响。他们把估计下调到可能不到5％的工作适合「完全自动 11 化」。6 乐见增强，人机协作 「全自动」这个词非常重要。全自动常见的替代方案是部分自动化，或者透 过智慧机器增强人类的工作，反之亦然。这也是本书关注重点。AI——至少是 2020年代初期可以用的那种——非常适合强化大多数现实世界里的工作环境。 在广大的真实使用场景里，无论是办公室、工厂和现场环境，使用增强的案 例比完全自动化的例子多更多，而且这种状况预计在可预见的未来持续下去。自 动驾驶汽车和卡车已经 「指日可待」，但实际上仍遥不可及。现在，我们拥有的并非完全自动化驾驶汽 车，而是各种驾驶和导航辅助设备，让驾驶汽车更容易、更安全，而不是完全的 自动驾驶。尽管这类系统的供应商做了很多宣传和承诺，但一些观察家如今质 疑，我们这些生活在今日的人，是否能在有生之年看到所有驾驶环境里，都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。AI能够帮助业务人员优先考量潜在客户，并指导他们在销售对话时 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客服领域，明智的组织也永远不会完全撤除人类客服人 员。相反地，AI系统可以处理客户最常重复和结构化的问题，而人类则会接管其 余部分；或者当AI系统无法处理客户问题时，人类就可以出面。 根据制造业机构的一些证据显示，机器人确实取代了工人：每个就定位的机

EAM 立项 Excel MES EAM WMS Excel MES EAM WMS 通过生产基地调研学习，进行应用系统分析发现：缺乏整体规划，建设分散、应用集成 少、应用深度弱、应用分析缺，距离完全满足业务经营管理的需要尚有差距 集团：智能部门 FCSS 和 HRCSS 应用系统，及供应链的 ERP ， SRM 和 TMS 等系统。已由集团统一进行应用方案实施、推广，至各事业部、基地、生产 销售、计划、供应链（采购、物流）、生产和研发等的数据、数据和颗粒度么有拉通，在业绩统计和预测、计划和管理报表，均为手工执行，决策支持的准确性和时效性 差。 CRM 客户数据 梳理和 ERP 数 据由集成，当 前新客户源头， 未能实现完全 来源于 CMR ； CRM 和 ERP 的业务数据尚 未能双向互动， MES ， WMS 、 TMS 基础 数据和业务数 据也不能拉通 共享，实时集 成等 目前 SMR 系统 在供应商预测、 能力协同这块 能力协同这块 是空白； 该产品的功能 界面和运维支 持，有局限性， 且供应商绩效 评估，没有相 关功能等。 从计划口没法 启用外协类采 购，没有进 SMR 功能。 另外供应商源 头，和 ERP 这 块没有完全一 致同步。 目录 01 02 03 愿景与战略解读 计划专题现状解析 供应链能力评估结果 04 关键举措与改进方向 XX 事业部计划领域已形成总体框架，计划内部评审和跨部门协同是下阶

的私有化部署架构重塑了企业知识安全边界。从安全性考量使用者并不愿意尝试将自有知识 上传至大模型，基于此 DeepSeek 创新打造的本地化部署方案，通过企业级私有云架构和动态加密技术，使客 户能够在完全自主的数据环境中构建专属智能体。该方案实现三大突破：1）物理隔离的数据处理环境，确保核 心知识资产永不外流；2）支持企业知识库的增量训练与动态优化，形成持续进化的专属认知体系；3）提供军事 级安 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。 基于此可总结出标准工作与非标准工作的关键定义指标，如下表： 典型场景示例： 缴纳 等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。 关键指标 标准工作 非标准工作 任务可重复性 任务高度重复，每天或每周的工作内 容基本相同 任务多变，每次处理的问题或项目可能 完全不同 流程的标准化程度 有明确的流程和操作指南，员工只需 按步骤执行 流程灵活，需要根据具体情况调整策略 和方法 对技能的要求 对技能的要求相对固定，通常可以通 过培训快速掌握 需要较高的专业技能、经验积累和创造