文/华彩咨询 白万纲

引言

从历史维度看，人力资源管理在每一次技术革命中都经历了深刻的重塑。

第一次工业革命催生了以效率为导向的科学管理，第二次工业革命推动了以公平为核心的劳动立法，第三次技术革命带来了以规范为特征的信息化HR系统。每一次技术跃迁，都在重新定义人与组织的关系。

如今，人工智能正掀起第四次人力资源管理范式革命。AI不再只是一个替代重复劳动的工具，而是正在重塑人才识别、能力培养、绩效评估乃至组织决策的底层逻辑。

国务院国资委部署深化拓展AI+行动，开展新一轮中央企业数字化转型行动。

在此背景下，招聘、考勤、培训作为人力资源管理中体量最大、重复性最高、标准化程度最强的三个板块，成为AI赋能最先突破、最能见效的领域。

然而，实践中AI+HR的建设并非一帆风顺。

许多国企在引入AI工具时，陷入了重采购、轻融合重技术、轻场景重工具、轻管理的误区：花重金采购了智能招聘系统，却因数据孤岛导致推荐失准；上线了人脸识别考勤，却引发员工隐私顾虑；搭建了AI培训平台，却因课程内容脱离实际而无人问津。

问题的关键不在于要不要用AI，而在于如何在国企特有的制度环境和组织文化中，找到AI赋能HR的有效路径。

本文将从政策背景入手，聚焦招聘、考勤、培训三个核心模块，深入分析AI赋能的典型场景与关键挑战，结合央企、地方国企的一线实践案例，系统梳理从试点到推广的实施路径，并提出风险防控与配套机制建设的建议，力求为国企AI+HR建设提供兼具前瞻性与可操作性的参考。

第一部分、政策背景：AI+战略下的国企HR新使命

一、国家层面：AI+上升为国企改革核心抓手

当前，人工智能已从技术热点上升为国家战略层面的系统性工程。

2025年2月，国务院国资委召开中央企业AI+专项行动深化部署会，会上发布了国资央企AI+专项行动实施要点，启动了战略性高价值场景建设专项工作。

会议提出，要着力强化中央企业推进人工智能发展的要素支撑，加大资金投入，坚持产投结合、以投促产，持续壮大发展人工智能的长期资本、战略资本、耐心资本。

在人才引育方面，需要建立更符合行业特点规律的人才评价体系，营造一个更加宽容、自由、耐心的发展环境，以吸引和留住人才。

2025年12月，中央企业负责人会议进一步部署，深化拓展AI+行动，开展新一轮中央企业数字化转型行动，强化智能工厂梯度培育，接续推动技术改造和大规模设备更新。

进入2026年，国务院国资委再次强调，要加快推动中央企业培育壮大新质生产力，深入实施中央企业AI+专项行动，加快推进数智化转型，因企制宜加快打造一批新兴支柱产业。

二、地方跟进：各省国资委密集部署AI赋能

在中央部署的引领下，各省国资委迅速跟进。2025年10月，湖南省国资委印发《湖南省属监管企业人工智能+专项行动实施方案（2025—2027年）》，提出了13753总体工作思路，明确在战略管理、科技创新、产业发展、经营管理、国资监管等7个重点应用领域强化人工智能的赋能与应用。

广州市国资委推动26家监管企业在集团层面设立企业首席数据官和数字化领导小组机制，大部分企业成立数智科技公司，致力服务本单位智能AI行动，提升企业数智水平。

从数据在线到流程在线，从动态监管到AI赋能，政策要求日益具体和刚性，国企HR数字化转型的压力和动力同步增强。

第二部分、AI赋能招聘：让人才选拔从凭经验到靠数据

招聘是国企人力资源管理中体量最大、重复劳动最多、主观干扰最强的环节。

从岗位发布、简历筛选、笔试组织、面试评估到录用审批，任何一个环节的效率和公平性都直接影响人才引进的质量。

AI的介入，正在从根本上改变这一格局。

一、智能筛选与匹配：从大海捞针到精准定位

传统招聘中，HR面对成百上千份简历，仅靠人工筛选不仅耗时费力，而且容易因主观偏好而错失优质候选人。

AI通过自然语言处理技术，能够自动解析简历关键信息，与岗位要求进行多维度匹配，实现候选人的智能排序和推荐。

典型实践：中智集团AI数字人智能招聘面试系统。

作为人力资源服务领域的中央企业，中智集团基于自研国产化大模型打造的AI数字人智能招聘面试场景，成功入选国务院国资委首批中央企业人工智能战略性高价值场景。

该系统深度融合人才胜任力评估体系，能够智能生成千人千面的面试题目，并结合实时动态追问技术，实现对候选人全面、客观的评估，重塑人才评估新范式。

传统招聘面临面试标准不一、套路化严重、跨地域成本高等痛点，AI数字人面试系统不仅将初筛反馈时间从3天缩短至4小时，还能为蓝领、高龄等重点就业人群提供更平等的面试机会。

目前，该系统已在中智集团全国74家分支机构应用，累计完成超1.7万场面试，平均降低企业招聘成本近40%。

二、AI面试官：从主观判断到客观评估

国企招聘长期面临的一个痛点是如何在保证程序公平的前提下，实现人才与岗位的精准匹配。AI面试官的出现，为解决这一问题提供了新思路。

典型实践：中智集团AI数字人面试系统。

在面试环节，AI数字人能够以标准化的流程和统一的标准对每位候选人进行评估，有效避免了传统面试中因面试官个人偏好、情绪状态等因素带来的评分偏差。

系统依托自研国产大模型，可生成个性化面试方案并实施动态追问，实现对候选人的立体化评估。

该项目已入选国务院国资委首批中央企业人工智能战略性高价值场景，成为人力资源服务领域国家级标杆。

更值得关注的是，中智还在贵阳赛码网团队中，让AI化身出题官审题官和判题官，构建起覆盖考试全流程的智考AI中枢，实现了从命题到阅卷的智能化闭环管理。

三、人岗匹配图谱：从人找岗到智能网生态

AI赋能的招聘不仅仅是流程的自动化，更是匹配逻辑的重构。

中智集团通过AI赋能，打通行业-企业-岗位-人才多维度图谱，将传统匹配逻辑重构为智能网生态，借助垂类模型动态校准功能，大幅提升人岗匹配效率与精准度。

依托全产业链积累的千万级动态人才库以及AI智能匹配引擎，中智不仅能更高效实现岗位需求与人才资质的匹配，还能通过人才数据沉淀形成行业能力模型，引领和推动行业从传统人力租赁向数据赋能转型。

技术突破：AI+云计算深度融合。

中智集团接入阿里云飞天企业版打造的中智行业云，依托通算+智算+公共云的原生混合云模式，构建起业务应用+数据智能+技术底座三位一体的数智化服务体系，为AI招聘系统的规模化应用提供了可靠的技术底座。

四、国企招聘智能化的特殊挑战

在国企场景中，招聘AI化还面临一些特殊挑战：

一是政策合规要求，国企招聘需严格遵守公开、公平、公正原则，AI算法的黑箱特性可能引发程序合规性争议；

二是数据基础薄弱，许多国企缺乏标准化的岗位能力模型和历史招聘数据，制约了AI模型的训练效果；

三是敏感岗位的特殊性，涉及核心技术和涉密岗位的招聘，对外包AI系统的数据安全提出了更高要求。

应对策略：

一是建立AI招聘算法透明度机制，对关键筛选维度和评分标准进行定期审计和公示；

二是分阶段推进，从非核心岗位和校园招聘等场景先行先试，积累经验后再向核心岗位延伸；

三是与具备国资背景和技术实力的供应商合作，确保数据安全和合规性。

第三部分、AI赋能考勤：从机械管控到智能协同

考勤管理是HR日常工作中体量最大、最琐碎的模块之一。国企人员规模大、组织层级多、用工形式多样，考勤管理的复杂程度远超一般企业。AI的介入，正在让考勤从事后管控走向实时协同。

一、智能识别与实时打卡：从记录时间到识别身份

人脸识别、声纹识别、行为识别等AI技术的成熟，使考勤打卡的方式发生了根本性变革。

传统的刷卡、指纹打卡存在代打卡、设备损耗等问题，而AI识别不仅提高了打卡的便捷性，更重要的是实现了人证合一的身份确认。

典型实践：中国平煤神马集团的穿透式考勤管理。

该集团部署人证识别设备，完成十余万名员工统一电子考勤，从技术层面杜绝代打卡、虚报考勤等问题。

考勤数据与薪酬系统实时联动，当考勤异常触发预警时，系统自动限制薪酬核算流程，实现了考勤管理与薪酬管理的闭环联动。

二、排班优化与工时预测：从人工排班到智能调度

对于制造业国企、电力电网企业等一线操作岗位密集的行业，排班管理是考勤的核心难点。

AI能够基于历史业务数据、人员技能分布、劳动法规要求等多维因素，自动生成最优排班方案，并在业务波动时动态调整。

典型实践：华润啤酒AI助手哆啦的智能排班应用。

华润啤酒的AI助手哆啦在请假场景中，只需3.2秒就能理解语意、识别时间、匹配假种、调取排班，生成合规请假单。

这一能力背后，正是AI对排班数据的实时读取和智能判断。

华润啤酒明确AI只做信息处理和初步校验，最终审批交给HR，形成人机协同模式，既提升了效率又确保了决策安全。

三、行为分析与效能监测：从记录出勤到分析效能

AI赋能考勤的更深层次价值在于，它不只是记录人来了，而是能够分析人在做什么。

通过对考勤数据、工位传感器数据、任务完成数据的关联分析，AI可以识别出效率瓶颈、工作节奏异常等问题，为管理优化提供数据支撑。

典型实践：国网铁岭供电公司的数字新员工。

该公司于2026年1月引进智能装备，让人工智能从概念走进基层一线、融入日常工作，开启了人机协同服务电网、服务客户的新模式。

通过对一线员工工作轨迹和作业行为的智能分析，系统能够识别出操作不规范、效率偏低等问题，并自动推送改进建议。

四、国企考勤智能化的风险防控

考勤AI化面临的挑战主要集中在两个方面：

一是隐私保护，人脸识别等生物特征信息的采集和使用涉及员工隐私，需建立明确的授权机制和使用边界；

二是技术误判，AI识别存在一定的误判率，在扣薪、处分等场景中，技术误判可能引发劳动争议。

应对策略：

一是建立考勤AI应用的制度框架，明确数据采集范围、使用目的和保留期限，确保合规；

二是建立人工复核机制，对AI判定的异常考勤数据进行定期抽检和人工确认；

三是畅通员工申诉渠道，对AI误判及时纠正和反馈。

第四部分、AI赋能培训：从千人一面到因材施教

培训是国企人力资源管理中被寄予厚望却又常常雷声大雨点小的领域。传统培训面临四大痛点：课程内容与实际岗位需求脱节、培训方式单一缺乏吸引力、培训效果难以量化评估、学用转化率低。

AI的介入，正在从内容生成、路径规划、效果评估三个维度重构培训体系。

一、智能课程生成：从人工开发到AI生成

课程开发是培训中最耗时、最依赖专家经验的环节。

AI大模型的出现，使课程内容的快速生成成为可能。

典型实践：广州局集团公司AI考试题目自动生成。

广州局集团公司通过引入AI大模型对职教管理系统进行全面升级，系统应用场景包括AI计划、AI办班、AI考试、证书生成等。

职教人员只需录入培训起止时间及培训班负责人等基础信息，系统即可自动生成考试题目，AI生成的题目直接采纳率超90%。

这一应用将课程开发效率提升了数十倍，同时保证了题目质量和覆盖度。

二、个性化学习路径：从统一课程到一人一策

每个员工的岗位、经验、能力基础各不相同，一刀切的培训注定效果有限。

AI通过分析员工的岗位要求、能力短板、学习偏好，能够自动推荐最适合的学习内容和路径。

典型实践：中油e学的千人千面智能化学习。

中油e学是中国石油集团打造的智能化学习平台，上线5年来累计注册学员98万人，访问量突破2.8亿人次。

平台构建起纵向贯通集团管理和技术技能专业体系、横向链接岗位履职能力培训的智能化学习生态，从打破时空壁垒构建数字学习通道，到升级为线上+线下融合的测学练考评闭环生态，再到建立智能伴学和智培助手AI应用两大场景及话术陪练智能阅卷等九大功能，实现了从千人一面标准化供给向千人千面个性化赋能的突破。

典型实践：广东电网公司全链条智慧培训体系。

广东电网公司以人工智能为核心驱动力，深度融合多模态感知、语音语义理解等前沿数字技术，实现技能实操AI全自动评分，可替代内训师和考评员完成看动作、听表述、判分数全流程工作，打造出覆盖技能人才培育全生命周期的自适应培育体系。

该成果以智慧岗评系统、智慧培训系统为核心载体，攻克了复杂作业场景AI智能理解与决策评估行业性难题，成功突破跨场景小样本适配、复杂小目标识别、操作时序理解和电力专业语境判别等核心技术。

该成果已在广东电网落地应用，实现了技能人才培育从经验驱动、千人一面向数据驱动、一人一策的根本性转型。

三、沉浸式实训：从纸上谈兵到虚实结合

对于技能型岗位，理论培训无法替代实操训练。VR、AR与AI的结合，正在创造一种全新的虚实结合培训体验。

典型实践：某国有工业企业的AI+VR干部培训。

创新利用VR/AR等技术打造模拟生产线改造、智能工厂运营等场景，使理论与实践充分结合。

同时，智能问答机器人可24小时在线答疑，充当随身辅导老师，为不同领域和层级的干部提供定制课程。

典型实践：龙融高速AI安全教育培训基地。

已投用的AI赋能安全教育培训系统可实现因岗施教：钢筋工学习绑扎与吊装安全，电工了解掌握临时用电规范，机械操作员精修设备规程，系统自动记录每位工人的学习轨迹。

通过岗位与课程的智能匹配，实现了培训的精准化。

四、培训效果评估：从凭感觉打分到数据驱动评价

培训效果的量化评估一直是行业难题。AI通过整合考试数据、实操数据、工作绩效数据，能够构建多维度的培训效果评估模型。

典型实践：广东电网智能内训师+智能考评员模式

在配电专业岗评冲刺班中，广东电网试点引入了智能内训师+智能考评员模式。

员工自主练习时，AI能实时监测并语音纠正不规范动作；培训结束后，系统自动输出个人短板分析报告，精准定位能力弱项。

该系统创新采用AI评分+人工复核双轨模式，整体考评时长较传统模式缩短了30%。

在组织层面，系统通过融合分析全员培训数据，可精准诊断团队共性短板，为培训规划提供科学依据，助力人才培养从标准化向个性化转型升级。

实践成效：中油e学的价值转化。

为解决学用脱节难题，中国石油集团同步推行321课堂知识萃取、136成果转化和知识火炬研学机制，搭建培训智能体，强化知识管理和资源共享。

辽河油田采油工艺研究院的张曦宇在培训期间系统梳理、萃取所学知识，围绕油气井举升优化设计提出提质增效方案；返岗后组织专题分享并推动方案落地，目前已在多个采油厂推广应用，阶段性创效达1500万元。这一案例有力证明了培训效果量化评估与价值转化的可行性。

五、国企培训智能化的特殊价值

对于国企而言，培训智能化具有多重战略意义。

首先，国企人员规模大、岗位类型多，传统培训难以兼顾覆盖面和针对性，AI能够同时解决广覆盖和个性化的矛盾。

其次，技能型人才是国企的重要力量，AI+VR/AR的沉浸式培训能够大幅降低实操培训成本和安全风险。

第三，培训数字化有助于建立知识管理体系和传承机制，降低核心人才流失带来的知识断层风险。

第五部分、AI赋能HR的全链路协同：从模块突破到系统整合

招聘、考勤、培训是AI赋能HR的三个重要切入点，但真正释放AI价值，需要实现全链路的数据贯通和业务协同。

招聘数据需要进入培训系统，考勤数据需要联动薪酬系统，培训效果需要反馈到绩效评估——只有打通这些数据孤岛，AI才能真正发挥1+1>2的效能。

一、标杆案例：国家电投集团AHR系统——全场景注智、全链路赋能

国家电投集团是中央企业中较早系统推进HR全面智能化的标杆。

集团秉持全场景注智、全链路赋能的策略，将人工智能技术深度嵌入人力资源管理的各个核心模块，实现了从基础流程优化到高阶战略决策的全维度、跨越式升级。

依托强大的大模型分析能力，国家电投集团AHR系统实现了组织洞察、人事管理、干部人才管理、薪酬管理、绩效管理及员工服务等核心业务场景的全面智能化。

通过创新性地构建数字员工和智能看板体系，该系统极大提升了用户体验与管理效率。

如今，AHR系统不仅能够高效完成精准薪酬测算、组织管控预警、科学人才评价、干部多维画像等多维复杂功能，更打造了全流程在线流转+全场景在线监控的智慧薪酬监控看板，实现了人资业务全周期线上化、监控规则全场景线上化、管理效能全链条可视化，推动了人力资源管理模式从传统的经验主导型向数据驱动型的根本转变。

该系统凭借在AI+HR场景深度融合方面的卓越实践，获IDC中国未来企业—新工作方式领军者优秀奖。

二、标杆案例：广西电网——三把数字钥匙打造人资数智化新场景

广西电网公司运用数字化智能技术，以三把数字钥匙打造人资领域数字化新场景，推动传统人资管理向数智化变革。

第一把钥匙：竞聘全流程线上化

依托一键报名—数据比对—资质审核—移动面试一体化竞聘场景，原本至少耗时一个多月的竞聘工作，现在整个流程最快可缩短14天，效率提升超50%。

一体化竞聘场景实现系统数据自动核对，让竞聘资质审查从人工逐条校验变为智能审核。

第二把钥匙：AI人资专属顾问

人力小智智能问答平台集合南网大瓦特、DeepSeek、通义千问等先进AI模型，实现高质量数据与高频场景应用相结合，不仅能秒回制度咨询，还能进行业务流程智能化流转。

自2024年12月在广西电网公司试点上线以来，已服务超8000轮次，处理问答超3.6万次，问题回复准确率超95%，逐步实现7×24小时人资在线服务。

第三把钥匙：专家人才线上组队

人才+项目数字化平台实现了揭榜挂帅、人才邀约、直接下达等流程线上流转，并汇聚7000余名技术专家，像技术淘宝般实现人才与项目的高效精准匹配。

截至目前，平台已发布并实施3.8万余项，推动1.4万余人协同攻关。

三、标杆案例：中核咨询核小智——AI智能体赋能基层

中核工程咨询有限公司在人力资源管理领域创新部署核小智AI智能体，实现人力资源制度智能问答、业务流程智能引导、薪酬福利智能查询等核心功能。

通过AI智能体为基层员工减负赋能，实现常见人力资源问题一键解答，将HR人员从重复性事务性工作中解放出来，腾出更多精力投入到战略性人力资源规划与人才发展中。

该系统同样采用了AI处理+人工复核的双轨模式，确保关键决策的安全性与准确性，是央企将AI智能体落地人力资源场景的典型实践。

第六部分、实施路径：从试点到推广的AI+HR建设方略

基于前述分析，结合国企实际情况，AI+HR的建设建议采取三步走的渐进式策略。

第一步：基础准备与单点突破（6-12个月）

核心任务： 夯实基础，单点突破。

具体行动：

• 开展需求调研，梳理招聘、考勤、培训中的高频重复性工作场景，识别痛点最突出、AI应用价值最大的切入点

• 统一数据标准，完成核心人力资源数据的清洗和标准化，为AI模型训练奠定数据基础

• 选择一个场景（如招聘简历筛选或培训课程生成）开展AI试点，以小切口验证价值、积累经验

• 建立AI应用的制度框架，明确数据使用边界和合规要求

第二步：系统集成与场景拓展（12-24个月）

核心任务： 打通数据，扩大应用。

具体行动：

• 推动招聘、考勤、培训系统与HR主系统的数据联通，实现一次录入、多处使用、自动同步

• 在试点成功的基础上，将AI应用拓展到更多HR场景（如绩效评估、薪酬测算等）

• 建立跨系统的数据分析和协同机制，如招聘数据与培训需求匹配、考勤数据与薪酬联动

• 开展HR人员和业务管理者的AI应用培训，提升数字化素养

• 同步推进技术迭代，根据业务反馈持续优化AI模型的准确性和适应性

第三步：智能决策与生态构建（24个月以上）

核心任务： 数据驱动，价值跃升。

具体行动：

• 在扎实的数据基础和丰富的场景应用之上，构建预测性分析能力，如人才流失风险预警、岗位继任者智能推荐、培训需求预测等

• 打造HR智能决策支持系统，为管理层的重大人事决策提供数据支撑

• 构建开放的人力资源数据生态，与外部人才市场、高校等机构实现数据互联

• 建立AI应用效果评估和持续优化机制，定期复盘成效、迭代升级

第七部分、风险防控与配套机制

一、数据安全与合规风险

HR系统承载大量员工个人信息和敏感数据，AI应用更涉及人脸识别、行为分析等深度数据采集，数据安全和隐私保护是底线问题。

应对策略：

一是建立分级授权的数据访问权限体系，严格限定敏感数据的访问范围和操作权限；

二是数据采集必须最小必要，明确采集目的和使用边界，取得员工知情同意；

三是数据存储和传输全程加密，建立完善的数据安全审计和日志追踪机制；

四是对涉及敏感数据的AI模型，优先采用本地化部署方案，确保数据不出企。

二、算法偏见与公平性风险

AI模型的训练依赖历史数据，如果历史数据中存在性别、年龄、地域等方面的偏见，AI可能会习得并放大这些偏见，引发公平性争议。

应对策略：

一是建立AI算法的透明度机制，对关键决策维度进行定期审计；

二是在招聘、晋升等敏感场景中，采用AI筛选+人工复核双轨机制，避免完全依赖AI决策；

三是定期对AI模型的公平性进行检测和修正，对出现偏误的模型及时调整。

三、员工接受度与变革阻力

AI引入HR领域，部分员工可能产生被机器替代的担忧，或对技术透明化带来的管理压力心存抵触。

应对策略：

一是做好变革沟通，明确AI是辅助而非替代，让员工理解AI的价值在于赋能而非管控；

二是设立AI应用的试点期和缓冲期，允许员工逐步适应；

三是开展AI素养培训，帮助员工掌握与AI协同工作的能力；

四是建立员工反馈机制，及时收集和处理员工对AI应用的疑虑和建议。

四、技术依赖与自主可控风险

当前主流AI大模型多依赖外部技术供应商，国企在核心人力资源数据上过度依赖外部技术，存在数据安全和供应链风险。

应对策略：

一是优先选择具备国产自主可控能力的供应商和技术方案，如国产大模型、国产云计算平台等；

二是在核心敏感场景采用本地化部署，确保数据不出企；

三是建立技术备选方案和应急预案，降低对单一供应商的技术依赖。

第八部分、未来展望：AI+HR的三大演进方向

一、从单点应用到全链智能

当前AI+HR多集中在招聘筛选、培训推荐等单点应用，未来将向选、用、育、留全链条的智能化跃迁。

从人才画像到岗位匹配，从能力诊断到发展路径规划，从绩效评估到薪酬测算，AI将贯穿人力资源管理的每一个环节，实现从单点提效到全链赋能的跨越。

二、从被动应答到主动预测

当前AI+HR多处于响应式阶段，即员工提问、AI回答；员工发起流程、AI辅助完成。

未来的AI+HR将具备更强的预测能力：主动识别哪些岗位可能存在人才流失风险，主动推荐哪些员工适合参加某项培训，主动预警哪些团队的绩效可能存在异常。

从响应需求到预见需求，是AI+HR能力跃迁的关键一步。

三、从工具赋能到人机共生

AI不会也不应替代HR，而是要让HR人员从繁琐的事务性工作中解放出来，将更多精力投入到战略规划、人才发展、文化建设等高价值工作中。

AI处理是什么怎么样的问题，HR人员聚焦为什么怎么办的洞察。人机协同、共生进化，是AI+HR的终极图景。

写给未来的话

AI赋能HR，不是一次简单的工具升级，而是一场关于人的管理范式的深刻变革。

对于国有企业而言，这既是深化改革的必然要求，也是提升核心竞争力的战略选择。

然而，技术只是手段，管理的本质从未改变——识人、用人、育人、留人。

AI可以帮HR更快地筛选简历、更准地识别人才、更精地推送课程，但人才战略的制定、企业文化的塑造、组织活力的激发，始终需要人的智慧与温度。

站在十五五规划的开局之年，国企HR应主动拥抱AI、善用AI，让人工智能成为管理提质、业务增效、员工减负的加速器。

同时，也要保持清醒：AI不是万能钥匙，不能为了AI而AI。脱离业务需求的AI是空中楼阁，脱离数据基础的AI是无米之炊，脱离员工接受的AI是缘木求鱼。

唯有将技术嵌入业务、将数据做实做细、将员工放在中心，AI+HR才能真正落地生根、开花结果，成为国有企业高质量发展的强劲引擎。

【全文完】