-计划（Plan）-评估（Evaluation ” ） 五个维度，构建了一种全周期的系统性分析框 架。工程项目的全过程审计需要系统化的规划和多维度的评估体系，这使 SCOPE 模型在复杂工程项目的系统性审计中具有广泛应用价值。 应用场景：重大工程项目全过程审计 1. 情境（Scenario）：大型综合交通枢纽项目全过程审计需求 2. 复杂情况（Complications）：项目周期长、参与方多、资金量大、技术复杂 、施工、验收全过程的审计方案 5. 评估（Evaluation）：建立多维度、全过程的审计评估体系 提示词模板 作为工程全过程审计专家，请根据以下框架设计审计方案： 1. 情境：[工程项目]的基本情况、规模和战略意义 2. 复杂情况：该项目面临的特殊挑战： - 多方参与协调难度 - 技术复杂性 - 资金规模与来源 - 潜在风险点 3. 目标：全过程审计的总体目标与分阶段目标 施工阶段审计要点 - 验收结算审计要点 5. 评估：审计评估体系设计： - 合规性评估指标 - 效益性评估指标 - 风险评估指标 - 创新性评估指标 SCOPE 模型在工程项目全过程审计中的核心价值在于其对复杂情况的明确 识别和对全周期审计的系统规划：复杂情况维度使审计人员能够全面把握项目特 殊挑战；计划维度提供了覆盖项目全生命周期的审计路径；评估维度则可以建立 了

b) 应驱动创新与融合的数 字化技术引领产业或行 业发展创新与重构 信息安全 应具备信息安全意识，明确数 字化转型活动中的信息安全 要求 应将数字化转型过程中的风 险纳入风险管理的全过程，并 控制相关风险到可接受范围 a) 应对信息环境进行监测 预警，定期开展信息安全 防 护 措 施 的 检 测 评 估 活 动 ； b) 应建立全员理解和掌握 信息安全保护的技术与 应满足功能性、易用性、 可靠性、可移植性、可维 护性等要求； b) 应支持为组织应用和系 统提供开发、运行和管理 服务及基础能力和集成 环境 a) 应提供从数据库访问到 界面展现的全过程的封 装，并提供高效研发所需 的功能组件； b) 应支持多种类型数据库 的访问，支持多种缓存以 及多种展现方式，便于应 用扩展 ； c) 应支持集群部署、分布式 服务、横向扩展等 适用时，建设物性表征系 统或配方管理系统，应用 快速评价、在线制备检 测、流程模拟和材料试验 等技术，创建原料物性数 据库和模型库，优化原料 选择和配方设计，支撑生 产全过程质量优化和效 益优化 a) 应支持工艺知识分类管 理，建立典型工艺流程、 工序、工步、工艺资源、工 艺设计标准的知识库，支 持快速检索； b) 应支持基于生产现场反 馈信息的工艺参数动态

提供有 效支撑。 1．技术平台体系 可信数据空间应当构建能够提供接入认证、身份认证、可 信存证、数据标识、使用控制、智能合约等基本服务的技术接 口和服务平台，共建共用保障数据流通利用全过程合规高效的 技术工具和软硬件产品，促进数据开发、数据连接、数据交易 和数据应用，规范服务平台管理职能和业务流程，实现为空间 参与方提供可信登记、评估、交易、支付和试用等应用服务， 不断强化数 署应用开发环境，为数据使用方和数据服务方等参与方提供数 据产品和服务的应用开发环境。 二是建立运营规则。可信数据空间应建立共建共治、责权 清晰、公平透明的运营规则，建立各方权责清单，制定数据共 享、使用全过程管理制度，探索构建动态数据价值评估模型， 以及按贡献参与分配、公平透明的收益分配规则。 21 三是打造运营生态。可信数据空间应为数据开发、数据经 纪、数据托管、审计清算、合规审查等数据服务方，提供标准 分布式密 钥协议将单一密钥进行分片，将分片托管于不同机构保 管客户端密钥分片。使用可信执行环境（TEE）保护托 管环境的安全性以及隐私性，并提供服务的可信验证。 （2）数据资源使用合约和全过程管控规范：利用数据权限 控制策略、智能合约、数据沙箱、投票与共识协议、数据授权 与流转协议、数据质量规范与隐私保护协议、全网分布式域名 跨链技术能力，提升可信数据空间合规与信任管控能力。 ⚫

AI 生产全环节覆盖 l 腾讯云 TI 平台 TI-ONE 定位于满足产业 AI 落地全环节需求，因 此 平台中包含从数据接入、数据处理、算法构建、模型训练、模 型评估、模型管理、模型服务的全过程功能，能够消除 AI 模 型 从实验室训练到产业环境落地的全环节问题。 多种数据接入与处理 l 腾讯云 TI 平台支持多种结构化 / 非结构化数据源及数据存储 的适配，支持配置结构化存储和非结构化存储。平台提供

讨交流，提供过程中的疑难咨询、方法讨 论。帮助界定内容，指导把控要点，促进 甲方项目组成员数字化专业水平的提升 监理式 AI大模型应用专业顾问服务，也类似于项 目监理服务。通过服务，保障企业AI+创 新应用项目的全过程得到专业化的质量管 控。协助组织和参与实施项目前期方案评 审、过程重要节点评审、项目验收评审， 对交付成果依据项目需求和研发协议进行 全盘评价，协助与技术开发方的沟通和完 善。从需求阶段的共研，到过程中外协开 善。从需求阶段的共研，到过程中外协开 发方各节点规划设计的交付评审，到最终 规划成果的评审验收，提供专业意见和规 范指导 伙伴式 AI大模型应用专业顾问服务，同样类似于 伙伴式服务。围绕项目全过程，与企业工 作组成员一道，随时响应，及时交流，结 合外协开发方服务进度和方式，共同沟通， 融合协作，随时响应沟通交流，双方决策 层建立协作直通车，在项目研发、应用和 成果化等各方面进行紧密协作，保障规划

在算电协同的控制阶段，数字孪生技术的应用至关重要，能有效 提升网络管理效率、优化资源调度。其应用主要体现在孪生体的生命 周期管理、实时监控与反馈、自适应控制策略等方面。 （1）生命周期管理涵盖从创建、运行、优化到维护的全过程。 ⚫ 创建阶段，系统需从物理算力网络中获取基础数据，包括计算 节点拓扑结构、资源利用率、数据流向等，并利用数据建模技术构建 虚拟映射体，此过程依赖传感器数据采集、网络日志分析以及人工智 储能设备、分布式可再生能源与区域电网为资源支撑，通过统一的资 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 46 源调配策略与能碳管理模型，实现从任务接收到能源调度、碳排跟踪、 交易结算的全过程闭环控制。在这一体系中，算力服务不再孤立存在， 而是作为综合能源服务的一部分，为用户提供低碳计算、绿色调度、 能源优化等复合型解决方案。系统可根据用户任务的计算量、电价预 测曲线与碳强度变化趋

升乡村建设水平，实现城市与乡村深度融合、美美与共，在“双向奔赴”中把中国式现代化不断推 向前进。 19 智慧农业 智慧农业是农业新质生产力的重要体现，指利用现代信息技术和 智能装备，对农业生产全过程进行精准感知、智能控制、智慧管理的 新型农业生产方式，实现农业生产的数字化、网络化和智能化，提高 农业生产效率、资源利用率和农产品质量。 2023-2024 乡村振兴十大关键词 智慧农业 智慧农业 比为 37.3%。 数据来源：中国社会科学院农村发展研究所“中国乡村振兴综合调查”数据 趋势观察 趋势观察 王术坤 中国社会科学院农村发展研究所副研究员 智慧农业通过信息技术手段，实现农业生产全过程的数据采集、分析与科学决策，显著提升资源 利用效率，减少环境污染，并保障农产品质量安全。同时，智慧农业通过智能化管理优化经营效益， 降低生产成本，改善生态环境，并与新兴技术深度融合，全面提升农业综合竞争力，为乡村振兴注入 向。当前数字农业发展存 在缺乏理论基础、信息化基础薄弱、无法形成产业协同和价值闭环等问题。为了突破当前数字农业发 展的瓶颈，同时深度挖掘“基因 - 环境 - 耕作”的耦合关系，实现对农业生产的全过程进行动态模拟 以及分析决策，中信农业与深圳开鸿数字产业发展有限公司充分发挥“农业 + 科技 + 产业”的优势并 深度合作，实现种业的“芯片”与“开源鸿蒙操作系统”完美适配，共同打造自主可控的农业开源鸿

确保经营目标的实现。 • 内部控制建设：公司持续优化和完善内控体系，围绕风险管理、合规管理和关键岗位授权，强化重点业务和关 键环节的日常管控，健全管理制度及责任追究机制，并建立监督评价体系，推动全员、全过程、全业务的风险 防控与合规执行，全面提升公司治理水平和经营管理的规范性与有效性。 探路者——社会责任履行 • 人才发展：公司严格遵守劳 动法律法规，保障员工权益 与社会保障，实施公平激励 中国海油坚持生态保护，坚决守护绿水青山。严格遵守中国及其他业务所在国法律法规，秉持 “在保 护中开发，在开发中保护” 的理念，不断提升环境治理能力，优化能源资源管理，始终将环境保护贯 穿于勘探开发生产全过程。坚持 “生态优先，保护优先” 方针，定期举办环保公益活动，提高社会公 众环保意识，切实有效保护生物多样性，实现生产运营与自然环境的和谐发展。 中国海油安全环保核心管理战略 2025减碳 150万吨 端产品，并与多家电池企业合 作，推动3C数码、车载动力及 储能领域的发展。 环境端：公司遵守环境保护方 面的法律法规，积极承担环境 保护责任，进行负责任矿产管 理，推广、使用、创新环境保 护技术，落实全过程的环保监 测与治理措施。 社会端：公司优先吸纳本地劳 动力，增强社区参与度，带动 区域经济。公司组织开展常态 化的公益活动，包括志愿服务、 节日慰问、文化联动、就业帮 扶等。 厦钨新能 X 厦钨

配 置。 推动 5G 、人工智能、大数据等技术。 2022 年 8 月 科技部 《关于支持建设新一代人工智能示范应用场 景的通知》 充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基 础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范 应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。 2022 年

大模型陆续发布以来， 探索 AI 与教育的结合变成教育转型的重点探索 方向。中国《国务院关于深入实施“人工智能+” 行动的意见》指出要推行更富成效的学习方式。 把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创 新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新 模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为 本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育 质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学 习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的 的风险。 学无止“境”，让每个学生在智能孪生教室里获取真知 52 2035 年，先进的 ICT 技术将重构教育生态，成为推动未来教育变革的核心驱动力。智能技术 将深度融入到教育教学全要素、全过程，推动教育向更智能、更高效、更公平的未来跃迁。 到 2035 年，全球将有超过 10 亿学生日常使用智能学习助手辅助学习，同时也将有超过 5000 万孪生智能教师辅助教学，超过 80% 的智慧教 50~100w，提高 30~50 倍；网络速率速率 5~10Tbit，提高 1000+ 倍；AI 算力端侧 1000wP/ 年， 中心侧 300wP/ 年，提高 2000+ 倍。 交付服务维度：从下单到交付全过程透明可视，可随时更改对应周期内配置，客户参与制造过 程，提升消费者的“参与感”。秒级答复用户、分钟级智能排产、小时级交付周期精确度。未来架 构将变为订单 / 生产 / 供应链 / 物流等 AI 实时求解。算力：40P