成型、烧结、精密加工等环节，以及部分下游应用领域。 2. 行业发展趋势 一是产品向高精度、高性能、微型化方向发展，以满足 5G 通信、新能源汽车等新兴领域对元器件的严苛要求； 二是生产工艺向智能化、绿色化方向升级，通过引入先进 设备和优化流程实现降本增效与节能减排； 三是产业链协同加强，上下游企业合作更加紧密，共同构 建从原材料到终端应用的完整生态； 四是数字化转型加速，数字技术在研发、生产、管理等环 节应 组建产业基金、创新“电陶贷”金融产品，有力支撑了企业发 展。尤为突出的是，娄底市以国家中小企业数字化转型试点城 市为契机，大力推动中小企业拥抱数字化浪潮。通过政府组织 举办供需对接会、企业积极引入 MES/QMS 等系统等措施，首 批试点企业数字化转型改造已全部完成，ERP 普及率达 100%， 有效降低了人工成本，提升了生产效率与产品质量。在数字化 转型与产业链协同的双轮驱动下，娄底市正加速培育一批专精 温度曲线）的敏感度极高。微小的波动都可能导致最终产品性 能的巨大差异，产生大量废品。 二是生产设备自动化程度低：许多企业仍依赖大量人工进 行上下料、转运、检测等操作，不仅效率低下、人力成本高昂， 更引入了大量因人为失误导致的产品质量不一致问题。 三是良品率不稳定：由于自动化程度低和过程控制手段的 缺乏，生产线的良品率波动极大。这不仅直接侵蚀了企业利润， 也使得企业难以向需要稳定供货的高端客户做出承诺。

天马微电子等龙头企业，并带动了大量中小配套企业集聚发展。 （三）电子器件制造行业中小企业业务痛点 电子器件制造行业的中小企业在发展中普遍面临研发效率 低、生产管理粗放、供应链协同不足等痛点。数字化转型需通过 引入新一代信息技术和智能化工具，显著提升企业竞争力，具体 转型需求体现在以下三个方面： - 4 - 一是需提升研发效率与创新能力，中小企业常因研发流程混 乱、版本管理缺失导致产品迭代缓慢，难以适应市场快速变化。 品种小批量订单成为常态的产业趋势，广大中小企业普遍面临研 发设计周期长、生产协同效率低、品质控制难度大、供应链响应 迟缓等核心痛点。数字化转型已成为企业突破发展瓶颈、构建核 心竞争力的必然选择。通过引入先进的数字化解决方案，企业能 够有效打通信息孤岛，实现全流程的数据驱动与智能决策，从而 大幅提升运营效率、降低综合成本、保障产品一致性与可靠性。 在此背景下，产品设计、工艺设计、计划排程、生产管控、质量 乏高端设计人才与先进研发工具，面对高频的技术迭代与复杂的 产品架构，难以突破核心技术与专利壁垒。同时，受制于资金限 制，企业在仿真分析、原型测试等环节投入有限，导致设计迭代 周期长、试错成本高，产品创新乏力。企业需引入模块化设计与 协同研发平台，降低设计复杂度，并通过仿真工具与虚拟验证减 少实物原型依赖，提升研发效率与创新成功率。 二是供应链协同效率低，设计验证周期长。元器件设计依赖 特定材料与工艺，而中小企业常因采购渠道分散、供应商响应慢，

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

结合矿山机械制造行业中小企业发展所面临的痛点问题，中 — 6 — 小企业数字化转型不仅是提升产品质量与管理效率现实需求，更 是推动企业高质量发展的战略路径。 一是提升企业研发与设计能力。通过引入 CAD 系统和 3D 建模技术，企业可规范图纸管理、提升设计效率、减少重复建模， 推动知识积累和复用。 二是优化生产管理与过程执行。依托 MES 系统，企业可实 现生产计划在线编排、作业过程监控以及工序数据实时采集，从 质量数据管理系统，企业可实现关键工序质量数据的自动采集与 实时监控，从而构建起从零部件到机械出厂的全过程质量追溯体 系，有效降低缺陷率，提升产品一致性和客户满意度。 四是实现产业链网络化协同。通过引入 ERP、WMS 等系统 工具，企业可实现采购、库存、生产、销售等业务环节的数据贯 通与流程协同，整合数据系统，消除信息孤岛，从而提升供应链 协同能力。 五是增强客户服务与市场响应能力。借助 部件如颚式破碎机动颚、圆锥破主轴、给料机振动器等进行结构 建模与基础参数设计，结合有限元分析，如对耐磨件应力、机架 结构强度进行初步验证，提升工程师的设计效率。 二级：信息化系统实现不同机械设备型号管理与版本规范。 引入 PDM 系统对设计图纸、模型、技术更改等实现集中管理， 规范不同机械设备型号的结构图、设计版本与材料清单（BOM） 等文件。通过统一设计编码与权限管理，减少图纸错发、版本混 淆等问题，提升设计项目执行准确率。

辅导员」 案例三：某高端物业管理集团的「AIGC 绩效教练」 CONTENTS 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中 的应用案例 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理 案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 74 eGPT 产品介绍 86 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI ·企业人力资源管理 AI 应用案例集 前言 5 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而 深刻的变革。在这样 综上所述，我们发现，人工智能的发展是核心领域的高度融合和统一，以实现从基于“大数据、 小任务”范式的“专用人工智能”向“小数据、大任务”范式的“通用人工智能”的迈进。未来 随着 AI 技术的进一步发展，所有的系统平台从一开始设计就会引入 AI，“AI 原生”产品的出现 一定会带来又一次人机交互界面的颠覆，带来巨大的产品“划时代感”，就像“功能手机”到“智 能手机”一样。而且经验告诉我们，随着人们对于新技术的掌握程度加深，技术创新一定会规模

合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏观因子与市场情绪的耦合分析中展现独特价值，有效应对市场 突变场景。 AI 在动态赋权模型中，因子有效性的实时调整与模型稳定性的平衡主要通过以下技 术机制实现：模型首先通过风险预算约束限制单一因子的影响力，例如设定单因 子权重上限不超过 45%，避免单一因子的短期剧烈波动对整体策略产生过度干扰。 同时，引入基于波动率的自适应窗口调整机制，动态控制观测周期长度——市场 波动率升高时缩短窗口以增强对近期信号的敏感性，波动率降低时延长窗口以平 滑噪声。这一设计通过弹性调节时间维度上的信号权重，兼顾了对市场变化的响 态优化”展开，既保留了传统模型的逻辑可解释性，又通过 AI 的实时学习能力适 应市场状态变化，最终在测试周期内实现风险收益比的显著提升。 问题 5：财务造假样本的行业分布不均是否导致模型对低风险行业的误判？是 否需要引入行业分层采样优化训练集？ 财务造假样本的行业分布不均（如通讯服务行业占比 19.4%而金融、公用事业不 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 6 足 8.5%）可能导

研发队伍的扩大、产品品类的增加，在资料管理、资料共享， 零件标准化等方面均面临着一定的难度，导致研发效率低下， 严重影响了企业的客户满意度和市场竞争力。 具体举措：泽东照明于 2024 年底引入 PLM 系统，经过两 个月的实施，已成功构建起覆盖产品全流程的数字化管理体 系。系统实现了对产品部件、半成品和成品的统一管理，通过 标 准 化 命 名 规 则 显 著 提 升 跨 部 门 协 助结构化审批与权限机制，在保障资料准确性与安全性的同 时，建立起独立变更控制模块，确保技术文档、BOM 及版本迭 代过程清晰可控，全面提升了产品数据的可靠性与一致性。 - 10 - 取得成效：引入 PLM 系统后，泽东照明显著提升设计资 料与 BOM 版本准确性，BOM 及资料版本更新迭代准确率较导 入前提升 15%，稳定达 100%；新入职设计人员培训周期从 21 天缩短至 14 天，缩短 ”闭环。 四级：AI 赋能光配方动态优化与自适应生成。应用高级光 学仿真软件进行精准光效模拟，评估光谱分布、照度均匀度等 关键指标，借助参数化建模优化光学输出，生成配光曲线与光 效评估报告。引入人工智能与智能控制技术，实现光配方的动 态生成与优化，使其能够自适应环境变化与用户行为模式，支 撑智能化、个性化光环境解决方案的落地。 - 13 - 典型案例：欧曼科技以云端一体化平台重塑光配方创新体系

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

过程中，既要满足造型与装配需求，又要兼顾结构刚度、强 度、振动舒适性碰撞安全性等多项性能指标。传统的“设计 试制－测试改进”开发路径成本高、周期长难以支撑整车快 速迭代和高性能要求。为此，一彬积极引入 CAE（计算机辅 助工程）技术，构建覆盖结构仿真、性能预测、产品优化的 虚拟研发体系，将 CAE 深度融入设计前期与全流程决策中， 实现研发效率与产品性能的双提升。 具体举措：（1）建立标准化有限元建模体系运用应用 涵盖塑性、结构网格划分；对连接方式进行建模，例如焊点、 卡扣、螺栓等；模拟疲劳、碰撞特性；实现多种工况（模态、 静力学、非线性、疲劳等）模型的集成。建立零部件级建模 标准（如扶手、门板、门拉手）；推行模板化、参数化的建 模流程；引入网格质量自动检查工具，确保仿真精度。（2） 多工况仿真分析驱动结构设计。一彬将仿真与结构设计过程 深度融合，针对不同零部件的设计阶段开展多维度性能分 析。例如进行模态分析，提升门板系统的 NVH 力进行优化。（3）多目标结构优化设计。在满足结构性能 的前提下，通过 CAE 实现零部件轻量化与性能的平衡。 取得成效：一是研发周期缩短。在传统模式下，零部件 研发周期通常需要 3-8 个月。引入 CAE 后，可在设计早期进 行虚拟验证和多轮方案筛选，实物试验明显减少，整体周期 平均缩短约 15%～25%。二是试制成本降低。通过仿真替代部 分样件试制轮次由原先的 3～4 次减少到 2 次左右。单零结

......................- 5 - (三) IPv6 引入的安全风险.................................................................................................. - 7 - (四) IPv6+引入的安全风险................................. 联网核心协议——IPv6 在全球范围加速部署。IPv6 不仅有效解决了 IPv4 地址资源枯竭的问题，更凭借其协议内嵌的安全特性，为构建 更安全、高效、可靠的网络环境提供了关键基础。然而，IPv6 的大 规模应用也引入了新的安全挑战，保障下一代互联网的安全稳定运行， 亟需对这些挑战进行深入分析，并制定有效的防护策略。 本白皮书全面阐述 IPv6 网络安全发展趋势、IPv6 安全风险及相 应防护技术、IPv6 ID 规律 实施注入攻击或误导数据重组。IPv6 将分片功能限定在源主机，明 确禁止分片数据包的内容重叠，要求数据包不得小于路径的最小 MTU（除非为最后一个分片包），并且对分片 ID 的生成机制引入随 机性或加密约束，大大增强了对已知碎片攻击的防护能力。 图 2 “泪滴攻击”示意图 (二) IPv6 继承的 IPv4 安全风险 尽管 IPv6 在网络层带来了诸多安全改进，但传输层和应用层的