行业转型趋势 - 在数智化浪潮与中企出海趋势推动下，人力资源管理正从传统模式向“人机协同”深刻转型 [1] - 企业面临跨国界、跨系统管理的复杂挑战，不再满足于分散式管理系统，迫切需要实现全球数据贯通、智能决策支持的一体化平台 [1] - AI正从操作、管理、战略三个层面重塑人力资源管理的本质 [4] “人机协同”技术架构 - 真正的“人机协同”是让机器具备理解人、辅助人、扩展人的能力，通过“数据底座+AI能力+智能中枢”的协同实现人类员工与数字员工的深度融合 [3] - 数据底座确保全链路数据可信与安全合规，为人机协同提供数据支撑 [3] - AI能力提供多模态智能支持与业务场景响应，实现所想即所得、推理有依据的智能化响应 [3] - 智能中枢作为人力资源管理统一调度的核心，将技术从执行工具升级为懂业务、能推理的战略合作伙伴 [3] AI重塑人力资源管理的具体层面 - 操作层中，AI实现招聘解析、薪酬核算等自动化处理，解放HR重复劳动，并通过智能应用提升全员服务体验 [4] - 管理层里，AI通过招聘筛选、个性化发展路径设计等，实现“一人一策”的精准管理 [4] - 战略层上，AI化身“虚拟CHO”，凭借人力规划、风险预警等功能提供精准决策支持，支撑企业科学决策 [4] - AI催生“人机混合团队”，为组织管理带来全新维度 [4] 公司产品解决方案 - 浪潮海岳HCM7.0以安全、敏捷、智能的三层业务架构，构建集基础平台、业务平台与管控决策于一体的企业级人力数智化平台 [5] - HCM7.0深度适配央国企“全员、全级次、全口径”监管要求，实现从薪酬核算、数据归集、智能校验到多模式上报的全流程线上化、穿透化管理 [5] - 产品深度融合薪酬业务与人事体系，内置国家标准，支持央国企各端动态扩展，助力企业高效合规、提质降本 [5] - HCM国际版以“一套平台、全球运营”为核心理念，深度融合国内领先实践与国际化特性，预置海外国家/地区包，具备多语言、多币种、多时区技术底座 [5] 中企出海挑战与机遇 - 中企出海面临多国法规合规、全球化运营复杂、海外数据分散三大挑战，但也蕴藏巨大市场机遇 [5] - HCM国际版通过矩阵式管控模型，在保障数据主权的前提下，实现全球人才精准配置与协同管理，为中企出海提供合规、高效的人力资源管理解决方案 [5]

公司AI战略核心观点 - 公司明确以垂直大模型为技术支撑，重构教育服务交付模式的AI战略方向 [1] - 公司提出“一体两翼一动力”战略，将科技创新作为重要一翼，强调高质量发展必须依靠科技赋能教育 [3] - AI战略已得到初步验证，2025年前三季度营收达24.64亿元，同比增长15.65%，净利润为2.49亿元，同比增幅达92.48% [1][3] 下沉市场战略 - 下沉市场成为非学历职业教育新的增长极，公司依托全国1000多个网点的渠道优势，将成熟教学模式下沉至地市 [2] - 公司2025年重点推进三大举措深耕下沉市场：推进区域运营改革、优化产品供给、优化服务流程 [2] - 通过建立轻型基地满足县域考生“近家上课”需求，并推出“考编直通车”等产品，单班规模普遍100人以上 [2] AI产品布局与成果 - 公司已布局包括AI面试点评、AI申论批改等20款AI产品矩阵，覆盖学员培训“学练考评”全学习场景 [4] - AI面试点评已规模化应用于教学、教研及师资培训，2025年上半年覆盖全国30余个省市上万名学员 [4] - AI申论批改产品的手写体识别率高于平均水平26%，且用户调用量保持每月翻一番的速度增长 [4] 技术优势与数据积累 - 公司拥有持续收集和整理全行业全模态高质量数据的能力，积累20万份批改样本 [5] - 通过年累计3000名师资、300万小时、价值4亿元至6亿元的数据治理投入，将海量数据转化为高质量结构化数据 [5] - 公司AI产品的优势在于低成本、高质量和速度快，核心竞争力源于高质量数据驱动与人机协同机制 [4][5] 内部运营与组织效能 - 公司通过“全岗位、全场景”智能工作台赋能核心岗位，近70%约7000名员工深度使用该工作台 [5] - AI助力公司招生转化率提升35%，销售人员人均效率提升超50%，实现组织效能的显著提升 [5] - “学员侧-内容侧-工具侧”三位一体布局让AI技术贯穿教育服务全链条，成为降本增效的核心动力 [5] 行业前景与公司目标 - 2024年中国职业教育市场规模已突破9000亿元，预计到2030年将突破1.2万亿元 [6] - 公司预计未来行业集中度将进一步提升，目标将全国市占率从当前约5%提升至30% [6] - 数据驱动的教育垂类大模型将实现精准教学和个性化学习，推动教育高质量发展 [6]

文章核心观点 - AI正在引发自工业革命和数字革命以来最大的组织范式变迁，其终点是构建“智能型组织”，即由“人类+AI智能体”共同组成的自驱型组织，这并非可选项而是企业必须面对的革命[2][3] 组织范式转移 - 新范式核心是人类与AI智能体大规模、低成本地并肩创造价值，极少数顶尖人才与AI协同的产出将超越传统庞大团队，形成“以一当千”的格局[3] - 组织将演变为由人类智慧与AI能力共同驱动的共创型智能体[3] 报告关键结论 - 产出极度集中化：极少数高效能个体在AI放大下实现“以一当千”的生产力，依靠大规模人口堆叠流程效率的模式将失去优势[4] - 组织形态转变：金字塔式职能层级走向扁平化、网络化和高度自治的团队生态，结构变为动态的任务协作网络[4] - 人机协同新关系：从“人使用工具”变为“人与智能体协同共创”，管理对象扩展为智能体、工作流与数据资产，领导者角色转向“经营智能体”的构建者[4] - 竞争力重心迁移：企业竞争力从规模与流程效率，迁移到认知能力、数据优势与协同速度[4] - 具体场景：2到5人的小团队能够带领并管理50到100个AI智能体，完成端到端的业务目标[5] 智能型组织的五大支柱 - 商业模式重构：优势来自AI原生渠道实现实时个性化服务、AI优先工作流压近算力成本、构建受保护的“专属数据花园”形成数据护城河，企业有望成为满足客户多元需求的生态体[7] - 运营模式重构：组织基本构建单元变为“以成果为中心的智能团队”，由少数人类成员定义目标与监督，日常执行由AI智能体承担，组织架构图进化为动态任务协作网络图[8] - 治理机制升级：治理需嵌入每个工作流，由批评者智能体、护栏智能体等组成7x24小时实时治理体系，人类保留最终问责权[9] - 人才与文化重塑：关键角色包括跨领域通才的M型领导者、领域专家的T型解题者、以及通过AI工具放大影响力的一线AI赋能者，企业文化升级为组织的“免疫系统”[10] - 技术与数据生态：技术能力不再是IT部门专利，业务人员能直接创建自动化，组织需构建智能体网格平台并采用动态寻源策略[11] 关键争议与选择 - 管理中层角色：传统“传声筒”和“监督员”式中层岗位将减少，但“教练型”和“赋能型”中层角色将大量涌现，中层是重塑而非消失[14] - 组织进化路径：建议采取“灯塔域”策略，选择高可见性业务领域做破坏式AI原生重构试点，同时在全公司系统性建设五大支柱能力[15][16] - AI应用目标：不应简单将AI视为人力替代降本工具，真正降本来自价值升维，将人的时间释放到更高价值工作，目标是群体智慧的涌现，成本优化是结果而非唯一目的[17] 实操框架与落地步骤 - 第一步是确立“一号位工程”，需企业CEO亲自领跑，明确战略愿景、设定优先级、调动资源[18] - 第二步是选定“灯塔域”先试点后复制，选择能体现AI边际改进且足够可见的业务场景进行重构，做出可测量成果作为推广模板[18] - 第三步是聚焦三大核心转变：运营层面从“管人”转向“理事”，文化层面构筑“免疫系统”内嵌可执行规则，能力层面坚持“动态寻源”构建开放技术生态[19]

AI战略发布与规划 - 公司在北京国家体育场举办AI战略发布会，系统展示AI战略规划、产品落地与发展路径上的全面布局 [1] - 公司提出“一体两翼一动力”战略，将“科技创新”作为重要一翼，强调高质量发展必须依靠科技赋能教育 [1] - 公司持续加大AI研发投入，2025年三季报披露研发费用同比激增160.41%至1.45亿元，主要用于扩充研发团队 [1] 财务业绩与战略调整 - 公司2025年前三季度营收达24.64亿元，同比增长15.65%，净利润为2.49亿元，同比增幅达92.48% [2] - 为满足考生“近家上课”需求，公司重点推进三方面工作：区域运营改革加大地级市分校建设、优化产品推出“考编直通车”、优化服务流程推动运营向产品和服务驱动型转变 [2] - 未来竞争制胜关键为高质量基地产品建设和以AI为核心的科技赋能 [2] AI核心竞争优势 - 公司在结构化垂直数据的积累和人机协同上拥有行业独一无二的优势，这种优势是二十多年积累的结果 [3] - 优秀教育AI产品的核心构成环节包括支撑技术、结构化垂直数据积累和充分的人机协同 [2] - 公司拥有持续收集和整理全行业全模态高质量数据的能力，并通过年累计3000名师资、300万小时、价值逾4~6亿元的数据治理投入，将数据转化为高质量结构化数据 [8] AI产品进展与市场验证 - AI面试答疑和申论批改产品用户调用量行业领先，且保持每月调用量翻一番的速度增长 [6] - 目前已推出约20款AI产品，目标构建覆盖“全学科、全场景”的50大学习场景矩阵，AI面试点评上线40天使用量突破100万 [10] - AI申论批改产品的手写体识别率高于行业平均水平26%，并通过人机协同机制使批改准确性不断提升 [8] 人机协同机制与运营效率 - 公司拥有3000名老师，每年投入300万个工时用于数据标注等教研内容建设，相当于4~6亿元的人力成本投入 [9] - 公司打造“全岗位、全场景”智能工作台，AI助力招生转化率提升35%，销售人员人均效率提升超50% [9] - 公司内部已有近70%、约7000名员工深度使用AI工作台，覆盖教师、销售、班主任等核心岗位 [9] AI产品战略与执行方法 - 公司AI战略形成“五大坚持”的系统执行方法：坚持人机协同、数据优先、因材施教、优胜劣汰、一岗多能 [12] - 公司不追求仓促上马AI产品，坚持产品需在无人工干预下达到90分标准，并能覆盖90%的场景才会推出 [12] - 在AI产品竞争上，用户调用参与程度远重要于产品销售额，调用次数的领先是决定性的 [12]

企业AI应用现状与挑战 - 行业AI应用普及程度差异显著：制造业以传统自动化为主，AI仅在质检、设备预警等场景锦上添花[2] 金融领域因门槛高、准确性要求严苛，AI多作为风控辅助工具，敢全面铺开的企业寥寥无几[2] 房地产、能源电力等行业数字化基础薄弱，部分公司缺乏像样的AI方案[2] - 企业AI应用场景集中于内部知识库查询、智能客服应答、自动报告、数据分析及代码生成等省钱领域[3] 但自建大模型成本高昂，当AI生成报告需人工核验或单个场景年花费足以招聘3-4名员工时，ROI计算复杂化[3] - AI落地面临多重难题：部门协同不畅、战略模糊、AI人才稀缺、数据质量低下、流程重构困难，以及AI幻觉、偏见和信息安全等新风险[3] 企业数字化预算制定逻辑 - 数字化预算无统一标准，但需基于四个关键维度：企业战略目标、行业特性、数字化成熟度及业务痛点与紧迫度[4][5] - 企业战略目标决定投入方向：生存阶段聚焦节省成本与效率提升，投入占营收1%-2%[5] 高速增长期支持新市场与客户体验，占比可提至3%-5%[5] 行业颠覆目标需前瞻布局AI等技术，投入可超5%，但需设定阶段性里程碑[5] - 行业特性影响投入基准：互联网、金融等技术驱动型行业投入占比通常在5%以上[5] 制造、零售等传统行业注重供应链与运营效率数字化，投入一般控制在2%-4%[5] - 数字化成熟度决定投入节奏：起步期以基础能力建设为主，占比1%-2%[5] 发展期围绕业务场景深化应用，占比提至3%-4%[5] 成熟期投入稳定在4%-5%，重点转向智能化与生态构建[5] CIO角色转变与预算策略 - CIO需从技术专家转变为商业伙伴，具备投资思维与业务洞察力，量化技术投入带来的效率提升、成本节约或收入增长[7] - 对于资金有限的企业，不必追求大而全平台，应选择最痛业务点切入，通过小场景、快迭代验证价值，用成功案例和清晰ROI数据争取更大预算[7]

人工智能驱动消费市场升级 - 国内居民消费正处于向发展型和品质型消费加快升级的关键阶段 人均国内生产总值超过1.3万美元[1] - 消费增长正从“量的扩张”转向“质的提升” 需抓住“人工智能+”带来的新机遇以培育智能服务新方式[1] - 人工智能等新技术融合发展催生消费市场新需求、新场景、新业态 进一步释放智能化、个性化消费潜力[1] 人工智能在消费领域的应用现状 - 人工智能已发布超1500个行业模型 覆盖50个重点行业领域、700余个场景[2] - 在家电市场 今年前三季度智能家电零售额持续高速增长[2] - 在汽车市场 已建成涵盖智能座舱、自动驾驶、网联云控等的完整产业链体系 人工智能大模型实现批量上车[2] - 人工智能技术在实际操作环境中进行复杂推理和动态决策等能力验证 为未来迭代优化提供数据支撑[2] 人工智能提升服务消费质量 - 健康助手、外骨骼机器人、远程教育等产品以更精准高效的方式改善医疗、养老和教育等民生领域服务质量[2] - 推动工作、学习、生活等场景迈向“人机协同”新范式[2] - 需降低人工智能技术应用门槛 促进产品和服务向无障碍、适老化及普惠化发展[2] 人工智能消费的技术与数据支撑 - 需加快高质量语料库和行业数据集建设 实现数据供给创新以提升模型基础能力[3] - “人工智能+消费”通过数据采集、路径分析与规律反馈形成产销闭环 助力商家进行定制化生产并营造新型消费场景[3] - 需加强人工智能、物联网、云计算、区块链、扩展现实等技术的集成运用 以提升供需适配质量和效率[3] 智慧商业的运营与消费模式 - 在运营端 需深入挖掘商圈大数据平台功能 根据客流量、用户画像等数据分析消费特点以完善智慧服务[3] - 在消费端 需构建个性化推荐、精准化营销和沉浸式体验等智慧商业新模式[3] 人工智能消费应用的制度保障 - 需构建灵活包容的制度保障体系 让消费者安心消费以扩大智能化消费新需求[4] - 相关部门应完善人工智能法律法规 有序推动人工智能应用合规落地[4] - 需加强数据安全、伦理风险等领域的前瞻评估和有效监管 明确用户数据所有权和使用权并厘清智能产品责任归属以保护消费者权益[4]

行业智能化发展现状 - 智能开采已成为行业亮点，覆盖“采、掘、运”的智能化、数字化、信息化装备水平达到世界之最 [4] - 全国已建成1806个智能化采掘工作面，建成智能化工作面的煤矿达907处，煤矿智能开采产能占比超过50% [4] - 智能化建设已让超1.6万个固定岗位实现无人值守，重点煤矿企业智能化综采工作面单班作业人员减少6人以上，劳动工效提高20% [4] 技术应用与突破 - 神东矿区“煤海蛟龙”实现掘进、支护、运输“三位一体”，月进尺达3088米，创造单巷掘进月进尺世界纪录 [4] - 国家能源投资集团建成世界首套8.8米超大采高智能工作面，首个薄煤层智能化无人工作面生产效率提高16.7% [4] - 中国中煤能源集团推动“人工智能+”全面落地，部署计算机视觉领域场景应用160余项，边缘侧小模型1080个 [12] 智能化挑战与解决方案 - 目前高等级智能工作面常态化运行率不足60%，与2026年不低于80%的目标存在差距 [6] - 通过人机协同和数字孪生技术可破解智能装备可靠性欠佳、感知不精准等难题，实现“以虚控实”的超视距远程控制 [8][9] - 数字孪生系统通过内置大模型、专家系统等对传感器数据进行自主分析，依托算法进行调优决策 [9] AI技术赋能成效 - AI能理解信息间逻辑关系并进行自主推理，推动矿山从“智能”升级为“智慧” [1][11] - 陕煤集团AI+NOSA智能风险管控系统使安全周期超1000天矿井达33对，员工工效提升40%，百万吨死亡率下降92% [11] - AI在电厂运行和巡检、化工智能生产方面也取得良好应用成效 [12] 未来发展趋势 - 具身智能将成为矿山机械发展趋势，AI将赋予设备自主感知、自动决策能力，使掘进机、支架等成为“会感知、会思考、会执行”的智能体 [12] - 未来煤矿将从“人管设备”转向“设备管设备”，智能体将替代人员下井 [12] - 随着数字孪生系统完善和人机协同水平提升，矿山智能设备将更加易用 [2]

合作概述 - 全球消费电子精密结构件龙头蓝思科技与广东机器人企业越疆机器人达成战略合作 [1] - 合作核心为1000台机器人采购订单与持续深化合作层次承诺 [1] - 协议由蓝思科技董事长周群飞与越疆机器人董事长刘培超共同签署 [1] 合作规模与时间框架 - 蓝思科技承诺于2025年向越疆采购1000台具身智能机器人 [1] - 未来三年内双方将深化合作 [1] 合作内容与机制 - 越疆科技将被纳入蓝思科技产能规划与新建项目优先考量 [1] - 双方将实现从研发设计至生产应用的前端协同 [1] - 合作将为技术共研、定制化开发及规模化示范项目提供持续保障 [1] 技术应用与生产目标 - 蓝思科技将规模化部署越疆科技高性能协作机器人 [1] - 部署将聚焦人机协同、产线柔性部署及多工序无缝流转 [1] - 借助机器人高效安全、高精度优势，实现生产单元升级与全产线数据联动 [1] - 目标为全面提升生产柔性与运营效率 [1]

AI数字员工产品发布与展示 - 公司在1024开发者节专题直播中首次系统性介绍了覆盖招采、法务、风控、出海、交互等场景的“AI数字员工天团” [1] - 展示通过访谈形式进行，由企业数字化业务群咨询总监担任揭秘官，展示AI如何辅助人类完成高重复、高专业、高风险的工作 [1] - 公司推出了基于“星火快答”平台的虚拟人“玥凝”，作为面向客户交互的“首席形象官” [5] AI数字员工的核心能力与应用场景 - AI“法务合规官”具备秒级审查合同能力，能精准识别如违约金比例从30%降至5%的风险行为，并捕捉隐蔽的条款修改风险 [1] - AI“运营风控官”在毫秒级内审核多模态数据，可发现报销单中“起始时间晚于结束时间”、“发票姓名与申请人不符”等细节，并自动拦截不符合资质的供应商 [3] - 虚拟人“玥凝”能进行多语言、多模态实时讲解，通过知识库回答专业问题，并实现“对话式购买咖啡”等沉浸式体验 [5] - AI的角色正从工具型助手演进为具备交互、决策与执行能力的“智能体”，人类将更多地扮演“指挥官”角色 [5] 客户实践与效益验证 - 某商业管理集团通过引入运营风控官，实现了月审核60万单据的自动化处理，效率提升70% [7] - 客户实践表明，AI正在成为“最快见效的数字化投资”，其价值不仅是降本增效，更是企业运营模式的根本性升级 [7] - AI数字员工方案已在能源、制造、金融等多个行业落地应用 [9] 市场推广与生态建设 - 公司在合肥奥体中心设立的1024科博展行业应用馆将持续开放至11月6日，供参观者与AI数字员工现场对话并进行沉浸式互动 [8] - 公司企业数字化团队已准备好完整解决方案，为希望引入AI数字员工的企业提供从需求对接到部署实施的全流程支持 [9] - 2025科大讯飞全球1024开发者节于10月24日启动，主题为“更懂你的AI”，包含主论坛、科博展、AI开发者大赛等活动 [10] - 主论坛将发布星火大模型底座能力升级、多模态交互技术突破、智能体应用升级，并推出一系列覆盖教育、医疗、办公、汽车等领域的AI应用 [10]

核心观点 - AI在数学研究中的角色实现从“解题工具”到“科研协作伙伴”的升级，清华大学团队通过人机协同模式成功解决均匀化理论难题，形成约17页数学证明 [1][2][3] - 该研究验证了“人类分析+AI推导”协同范式的可行性，为攻克复杂数学问题提供了新路径，使AI踏入“原创科研”核心地带 [2][3][5] 研究背景与目标 - 当前主流AI系统在数学研究中存在局限，如FunSearch、AlphaEvolve依赖程序化表述，AlphaGeometry系列聚焦几何推理，难以覆盖广泛数学分支，且完整证明构建仍需依赖人类 [4] - 研究核心目标是打破AI在数学研究中的困境，通过人机协同实现能力互补，共同攻克单一主体难以突破的复杂数学难题 [5] 具体研究问题与成果 - 研究聚焦均匀化理论问题，具体为推导周期性分布的流体夹杂尺度趋近于零时耦合Stokes-Lamé系统的极限均匀化方程，并严格证明原解与极限解的误差估计 [6][7] - 团队通过人机协同不仅得出极限方程，更精确证明了误差阶数α=1/2，形成约17页数学证明，AIM系统在最困难的子问题证明中作出非平凡贡献 [8][12] 人机交互五大模式 - 直接提示：通过定理提示、概念引导、细节优化，引导AIM聚焦核心推理路径，减少无效探索 [13][14] - 理论协同应用：将完整数学理论体系打包为“知识包”提供给AIM，使其在预设框架内开展多步骤连贯推导 [16][17] - 交互式迭代优化：遵循“AI输出→人类诊断→反馈修正→AI再推理”循环，逐步完善证明链条 [18][19] - 明确运用边界：针对AIM当前难以胜任的任务由人类主导完成，避免资源浪费 [20][21] - 辅助优化策略：通过多轮尝试筛选最优证明、提供目标结论约束推理方向、根据任务选择适配模型，提升AI输出可靠性与效率 [22] 研究价值与突破 - 验证人机协同数学研究范式，将AI推理能力与人类知识经验系统性融合，拓宽数学工作者能力边界 [27][28] - 攻克均匀化理论难题，证明内容很大程度上由AI生成，体现了人机协同在解决研究级数学问题方面的潜力 [29] - 系统梳理交互模式，提炼具有实证价值的见解，为未来AI辅助数学研究框架设计提供参考，加速AI与数学科研融合落地 [30] 未来研究方向 - 深化并系统化人机交互模式，研究现有模式能否迁移到其他数学领域，并针对特定需求设计更丰富高效的交互模式 [32][33] - 基于交互反馈优化AIM系统，以实现数学定理证明自动化为长期目标，依据实验积累的见解提升模型推理能力 [34][35][36]