理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 6/70 智慧运维平台建设方案 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处 后期的管理数据统计需要单独 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ⱻ7⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单 分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

管理上划分优先级是被普遍认可的方式，优先级划分能实现管理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ഀ� 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域 的知识库，可通过爬取相关领域的最新公开数据或引入专家知识， 进一步丰富数据集。 接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用

需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 示功能；而对于更深层次的数据挖掘，该平台则可充当基础载体，辅以 XX 科技专业的 信息化功能模块即可满足更高级的功能需求。以下项目建议也都是基于该软件平台进行 驱动库中拥有五千余种不同厂家不同设备的驱动，如 果设备型号或通讯协议匹配，一般可直接通讯），只要设备具备通讯的基础条件，如： 额外的通讯接口，寄存器点表，厂家建议的通讯参数等，那么数据就可以被采集到 KS 中。 对于 KS 中的数据采集逻辑如下图所示： 本次项目中，设备多为西门子、三菱、欧姆龙等品牌，这些品牌的驱动在 XX 驱动 库中也存在着多种型号，应可以满足当前需求。如果现场设备的数据采集基础条件不具 输。可能 还需要分布式的去部署采集器以及建设相应的内部网络。采集器即部署了 XX 数据采集 软件的计算机，一般如果直接在生产现场使用，都是采用的工控机，以达到应对更苛刻 的现场环境的目的。 对于本次项目，我们建议采用如下的采集器部署方式： 8 通过该方式的采集链路部署，可以有效的减少数据传输中的不稳定因素产生，同时 可以简化和规范数据采集过程中的网路结构。在今后功能出变化或者设备出现调整时，

阿瑟在《技术的本质》中讲到：“科学与经济的发展，都是由技术所驱动的。技术给我们带来 了舒适的生活和无尽的财富，也成就了经济的繁荣。我们的世界因技术而改变。”诚然，无论是在经济学理论 中技术要素对于生产函数的改变，还是在现实中技术对于人类生产生活的改变，都证实了技术的重要力量。 在 2023 年，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）无疑是备受关注的科技热点。麦肯锡 Technologies of 2023 报告中也同样将生成式 AI 列为 2023 年的新兴科技之一，并表示在合理的应 用之下，生成式 AI 能够颠覆行业、促进经济增长、改善人们的生活。 生成式 AI 的出现对于人工智能领域而言既是转折点，同样也是引爆点。与以往的人工智能技术不同的是， 生成式 AI 通过对大规模语料、数据、图形等信息的无监督学习，可以生成文本、图像、代码、音频等新的内容。 依靠着其强大的生成功能，生成式 部门也同样面临着变化与创新。 上述的利好与变化是企业管理者们、HR 从业者们所关注的，也是本研究报告的出发点。由于大语言模型 是人工智能技术中的一个类别，大语言模型在 HR 领域的运用情况很大程上取决于企业对于人工智能技术的关 注与支持，以及人工智能技术在 HR 领域的发展情况。因此，本研究会先从 AI 技术在 HR 领域的运用概况讲起， 为大语言模型的落地提供基础。而后，研究将聚焦于讨论大语言模型在

者任务的核心。 经济学家作为知识工作者，毫无疑问处在这次变革的中心。经济学家的日常工作，包括数据分析、编程和 专业写作等，恰恰都是大语言模型擅长而且仍在快速进步的领域。如果我们采用 O*NET 对于经济学家的任 务描述，请 GPT-4o 来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 响之下。人工智能的飞速发展，一方面使我们好奇：究竟是怎样的技术，能够具备如此令人惊叹的文字输出和 模型的其它应用，包括代码编辑器以及大模型知识库。对于一般咨询的场景，使用网页访问即可满足要求；而 1从概念的包含关系上看，人工智能（Artificial Intelligence, AI）包含了生成式人工智能，生成式人工智能又包含了大语言模型，简称大模型。本文 主要讨论大语言模型的影响，因此若上下文中无特殊说明，本文中的 “AI”、“大模型” 均指代大语言模型。 2 人工智能时代的社会科学家 5 对于需要大规模文本分析的应用，则需要通过 能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将 AI 作为自己的另一个 “朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都会提供相应的案例以及提示词，并总结相关的提示技巧。 本文所展示的案例远不能覆盖所有的应用场景，希望这些示例能抛砖引玉，启发读者们更多更有创意的应用。 本文的主要贡献体现为以下两

中，需确定是否 支持多语言处理、语义理解深度以及实时性要求。 其次，非功能性需求同样不可忽视。这包括系统的响应速度、 并发处理能力、可用性、安全性以及可扩展性。例如，对于实时交 互场景，系统响应时间应控制在毫秒级别；对于大规模部署场景， 系统应具备良好的水平扩展能力，以应对用户数量的增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 其丰富的生态系统和高效的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）成为首选。对于需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Cython 等工具进行性能优化，满足高效计算的需求。 然而，对于需要更高性能和更低延迟的场景，C++是一个不错 的选择。C++提供了更底层的控制能力，适用于开发核心算法和性 能敏感模块。通过结合 Python 和 C++，可以利用各自的优势： Python 用于快速开发和集成，C++用于优化关键路径的性能。 此外，对于分布式任务和并行计算，Go 语言因其简洁的语法 和强大的并发支持，也是一个值得考虑的选择。Go

人工智能行业概况 • 人工智能市场概况 • 生成式人工智能概况 • 人工智能对各行业的影响 2. 人工智能对住宿业和商务旅行的影 响 • 人工智能对于住宿业的影响 • 人工智能对于商务旅行的影响 3. 旅行者对人工智能的使 用 • 人工智能对于旅游者影响 目 录 © 2024 Wezo. - All Rights Reserved 扫描领取报告 人工智能行业概况 第 01 章 扫描领取报告 77% Next Move Strategy Consulting 2 0 2 4 - 2 0 3 0 年人工智能复合年均增长率 +1.549 万亿美元 +4328 亿美 元 我们统计了主流机构对于人 工智能 ( AI) 市场， 均预计 将 在 未 来 十 年 呈 现 显 着 增 长； 根 据 Statista 的 数 据 ， 人 工 智能市场规模预计将从 2 0 2 3 年的 奥地利是欧洲住宿企业将人工 智能 ( AI) 视为未来六个月关 键 机遇的比例最高的国家有 4 4 % 的奥地利受访者认同 人 工 智 能 对 住 宿 和 商 务 旅行 的 影响 人工智能对于住宿业的影响 +38% 2 0 2 3 年 8 月进行的一项调 查 中有 38 % 的德国受访者认 同 S o u r c e ( s ) : B o o k i n g . c o m ;