针对受访者所在机构的总体审计能力，本次调查要求受访者从制度、组织、流程、人员、 技术等方面对其所在机构的审计成熟度做一个评估，成熟度由低到高分为 1-5 分，调查结果 17 数智化审计调研报告 的平均分为 2.73 分。成熟度为 1 和 2 的机构总占比达到了 46.6%，这说明有很大一部分机 构还处于审计成熟度的初级阶段，大多数机构的审计成熟度还有很大的提升空间。尽管有很 多机构已经对审计进行了一定程度的建设，但仍然需要通过总体规划和体系建设来提高其审 需要通过总体规划和体系建设来提高其审 计能力和完善其审计体系的成熟度。 图表.16.审计成熟度 ( 七 ) 对数智化审计的投入明显不足 当前组织对数智化审计的资金投入明显不足，意味着组织无法购买和维护先进的审计工 具和技术，导致审计过程效率低下；对人员配置的投入不足，将导致组织没有足够的有一定 技能和经验的专业人员来应对复杂的审计挑战。 从统计数字来看，71.73% 的受访者认为其组织对于数智化审计项目实施、团队组建、

度与信息两大系统管理间的统筹与整合？ • 是否考虑逐步改变目前以三产公司为主的外包策略？ 初步意见 22 附录 – IT 架构治理诊断问卷结果 23 EAM 要素评估结果举例 - 架构创建与维护 EAM 要素成熟度平均分 1. 低； 2. 中低； 3. 中高； 4. 高 答卷总数 : 14 资料来源： 调研及访谈科信部、业务部 IT 联络员、欣能公司、物资公司 A 硬件平台 3.5 3.0 3.5 是“参考国外先进经验”，不是参 考模型，没法直接用。 我们得按国网的“典设”（典型设 计）做，比如 CMS 系统的项目。 24 EAM 流程评估结果举例：架构创建与维护 有关架构创建与维护的流程成熟度平均分 1. 低； 2. 中低； 3. 中高； 4. 高 答卷总数 : 14 利益相关者的参与 2.8 交付模式 2.6 企业架构管理的内容 需求管理 2.5 测试原型 2.5 记录归档 当被问及架构维护和技术改 进 : A 资料来源： 调研及访谈科信部、业务部 IT 联络员、欣能公司、物资公司 25 EAM 角色评估结果举例 - 架构创建与维护 有关架构创建与维护的角色成熟度平均分 安全架构师 2.6 硬件架构师 2.5 集成架构师 2.4 需求协调员 2.2 流程架构师 1.5 EA 备选库主 管 业务数据架构师 1.4 2.2 2.0 企业架构师

。然而，企业必须考虑大量因素，才能使 AI 实施 真 正有效。不断增加的监管压力以及扩展 AI 应用案例的需求，带来了一系列复杂的运营和组织挑战。 在罗兰贝格，我们根据每家公司的 AI 发展成熟度，提供一种模块化方法满足不同公司需求。我们的定制化解决方案可以帮助公司 量 身打造其 AI 应用之旅，以最大程度地提高公司应用适配性和影响力。 2 AI 在制药领域的应用 执行摘要 AI 的 规模化应用。在这种情况下，制药公司需要应对不断增加的监管压力，并确保成功扩展 AI 应用案例。 采用 AI 创建运营防护机制以实现 AI 规模化部署应 用 从基础搭建到广泛应用 AI 成熟度阶段比较 AI 起步 初步建立 AI 卓越 AI 部署 战略转型 启动数据治理 推动数据卓越 资料来源：罗兰贝格 AI 试点 随着行业对 AI 的使用和受益不断推进，在规模化运营和持续升级 AI 用例方面的阻碍也在不断更迭。在罗兰贝格，我们根据每家公司的 AI 发展成熟度，提供一种模块化方法满足不 同公 司需求。从识别和实施 初始用例到建立 IT 架构，我们的定制化解决方案可帮助企业量身打造其 AI 应用之旅，以最大程度提高企业应用适配性和影响力。 我们的解决方案

市场定位、产品服务、 财务表现、运营效率、技术应用、人才管理、合规与风险管理和战略执行。这些是划分保险公司 优势能力的重要方向。 在评估和考察公司在技术应用方面的优势，常使用到的方法论是这个成熟度评估框架，以技术应 用维度中的AI应用为例，可以设立如下评估维度。 破：找到本质解 如何找到本质中的那个“一”，核心的思路大致如下： 规律带来的趋势 企业的优势能力 “——” AI价值创造的主战场：保险领域场景大揭秘 5 • 考察公司 如何利用 数据在统 计分析、 商业智能、 大数据分 析、数据 中台和AI 应用方面 的使用情 况 • 评估公司 在数据增 强类产品、 数据洞察 类产品和 数据即服 务类产品 的成熟度 人才与文化 6 • 分析公 司的人 才招聘 策略和 培训机 制 • 评价企 业文化 对员工 的吸引 力和激 励作用 合规与 风险管理 7 • 了解公 司如何 遵守行 业法规， 如隐私 领导力和组织文化，是否能够支持 AI应用的推广和实现。 数据 指对企业数据的全面评估，主要会包括：数据质量、完整性、安全性等，通过对这 些方面的评估，可以帮助企业全面了解其在数据层面的AI应用成熟度，以便更好地 规划和推进AI应用的发展。同时，还可以帮助企业发现存在的问题和障碍，并及时 采取措施加以解决。 ➢ 数据清洗和预处理 ➢ 数据探索和分析 ➢ 数据安全和隐私 ➢ 数据可视化 ➢

具体实现方案主要包括浸没式液 冷和喷淋式液冷,非接触式液冷技术的典型方案是冷板式液冷，技术路线对比见表 1｡上述三种液冷技术方案中,冷板式液冷技术是应用最早､普及率最高的液冷制冷 方式,其可实施性和市场的成熟度也相对较高｡ 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 8 表 1 数据中心液冷技术路线 数据中心液冷技术路线对比 特征 冷板式 浸没式 喷淋式 接触方式 间接接触型 通过智能化管理系统，实现对数据中心的实时监控和自动化管理，提高了智算数 据中心的运营效率。 五、 冷板式液冷系统工程设计要点 1. 一般规定 对于单机架功率 20kW 及以上的制冷需求，综合技术成熟度、经济性，优先推 荐采用冷板式液冷系统。 2. 负荷计算 负荷计算可参考现行规范《数据中心设计规范》GB 50174-2017 的相关要求。 服务器液冷散热部分负荷可根据机架液冷部分运行功率进行计算。液冷占比按照

（三）人工智能在交通领域典型应用及产业分析 1. 典型应用及成熟度 本部分结合企业调研及业界分析报告，选取当前人工智能在交通 领域有较多商业落地的典型应用场景，简要分析其技术特性及应用成 熟度情况。 来源：国泰君安证券产业研究中心 中国信息通信研究院 图 2 技术应用成熟度象限 按照技术特性和应用成熟度，可以将人工智能在交通领域的应用 大致划分为四个象限。技术特性高，说明从测试验证样品到可规模复 大致划分为四个象限。技术特性高，说明从测试验证样品到可规模复 制的商业落地产品还存在较大的技术难度；应用成熟度高，说明产业 链、运营模式、管理制度和商业模式等已相对成熟。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 12 刷脸出行服务是指使用人脸识别技术的辅助验证服务，旅客只需 要在少数关键环节（如安检）出示身份证件，其他环节可直接使用人 脸识别技术核验身份信息，并完成相关所有操作，能够有效加快通行 速度，提

能。另一类产品以亿航智能的 EH216-S为代表，通过与景区、文旅集团等合作，由合规运营企业运营为终端消费者提供 eVTOL服务。 相较之下，移动出行领域eVTOL企业受制于监管、基础设施、技术成熟度等多方面因 素，目前仍处于商业化早期阶段，尚未实现量产或规模化运营。未来潜在商业模式主要包 括提供空中出租车等按次收费的出行服务，或作为私人飞机出售或租赁给高净值个人及企 业等。 波士顿咨询公司 中国载人eVTOL行业白皮书 24 4. 远航新程：海外eVTOL市场潜力 在全球低空经济蓬勃兴起的背景下，全球eVTOL市场正从技术验证加速迈向商业化落 地，其发展轨迹因各地区政策开放度、技术成熟度与市场需求差异而呈现多元态势。除中 国市场外，海外eVTOL市场规模预计到2040年将达到1,840亿美元。对于中国eVTOL整 机厂商而言，这代表着未来10至15年内的关键增量机会（参阅图19）。

 （ 3 ）应用层：利用 AI 技术在制造业生产和服务的各个环节创造价值。 图表：“制造业 +AI” 产业结构 AI 应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且 成熟度不断提 升。  产品设计：（ 1 ）通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务；（ 2 ）通过 AIGC 生成衍生设 计，为工程师提供灵感；  生产计划：需求预测、智能排产。（ 1 ）通过

—— 目前阶段 能思考，还可以采取行动的 AI 系统 L1 聊天机器人 具有对话能力的 AI 来源： OpenAI 对于 AI 的分级 www.jazzyear.com 生态系统成熟度 产业生态与应用场景 L4 创新者 能协助发明创造的 AI L2 推理者 像人类一样能够解决问题的 AI L5 组织者 可以完成组织工作的 AI 能源供给 开源模型和社区合作 LLM 进入投资与落地快车道。 AI Agent 高价值场景筛选公式：业务价值 × 数据可用 × 流程契 合 技术实现与落地 • 技术可行性与成熟度： 评估所需 AI 技术 （算法、模型）的成熟度，以及团队的技 术储备是否足以支撑开发与维护。 • 部署与运维可行性： 规划方案的部署方 式（云端

决策驾驶舱 基地手机端 农田地块管理 作物分布地图 土地资源监测 生产主体监测 高标准农田监测 两区划定监测 种植结构变化分析 长势监测 产量预估 苗情分析地图 病虫害监测预警 成熟度预估地图 气象预报预警 历史灾害风险地图 农机作业轨迹 农田记事 基地决策大屏 非空间数据管理 空间数据管理 地块管理 气象服务 轨迹管理 农田记事 致力于：让中国农业，从“看天吃饭”到”知天而作“