信息安全测评实施作业指导书 测评层面：TOMCAT 序 号 测评项 操作步骤 预期结果 1 应按照用户分配账 号。避免不同用户间 共享账号 1、参考配置操作 修改 tomcat/conf/tomcat-users.xml 配置文件，修改或添加帐号。

术素养要 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。从落地速度来看，表现为C端>B端>G端， 成人教育>高等教育>K12>幼教，教师>学生>管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程 作为成长培训和课程推荐类工具，为教师提供 前沿的教育理论、教学方法和行业动态等内容 给传统评价体系带来压力：传统评价体系难以甄别学习者利用 AIGC进行作弊的作业反馈，从而影响评价的公平性和准确性 倒逼评价体系的变革：从传统的作业和考试成绩考评向围绕学习 者知识与素养的多元化综合性能力评价进行转变 为综合性评价提供技术支持：基于AIGC的评价工具可以根据学 习者的个性化表现，生成更具准确性和针对性的评价和反馈 来源：基于AIGC相关工具生成及展示，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 应用场景—教师—作业生成及批改 在作业生成方面，可分为选择题、连线题等典型题目和基于模板的作业任务。对于AI易于理解的经典题目而言，教师提供试题范围 及标准，AI即可批量生成标准化题目，并给出对应答案，需要教师进行下一步的试题合成等动作。而对于写作任务等作业模板，教 师勾选、填充作业要求后，即可发布给学生。在作业批改方面，内容上，AI可实现语法、错字、标点等一键识别与修改。数量上，

3、根据结构划分 根据结构划分，协作机器人可以分为单臂协作机器人和双臂协作机器人。 单臂协作机器人是最常见的形式，这种设计具有布局灵活、控制相对简单的特点，适用于各种需要与人类进行互 动的轻型作业任务，例如装配、拾取和放置、质量检测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。它们通常用于更复杂的任 务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双 传统工业机器人 目标市 场 大企业、中小企业 (SMES)、商业领域 大规模生产企业 生产模 式 任务形式灵活多变，适合 小批量多品种柔性生产 重复性任务为主，标准 化生产 作业环 境 人机共存的非结构化环境 人机隔离的结构化环境 结构特 点 一体化关节，结构简单， 自重较小 零部件多，体积大，自 重较大 负载范 围 较小，通常在 2-50kg 覆盖广泛，涵盖 2- 产品特 性 轻量、低或可变的刚度 较大的自重和刚度 辅助设 施 传感器种类多样 外接传感器少 投资回 报 价格低、易集成、投资回 收快 集成复杂、投资回收周 期长 作业方 式 人机协同作业 耐疲劳、连续作业 操作环 境 快速编程、操作简单、可 拖动示教 操作复杂、专家编程、 专员维护 常用领 域 精密装配、检测、包装、 上下料、抛光打磨、医疗 辅助、教学培训等 搬运、码垛、焊接、喷

业务数据化 数据管理 数据资产 数据 数据业务化 基础设施 应用支撑资源 资金 资源 知识 数字化营销 数字化财务 数字化运营 数字化供应链 产品设计 工艺设计 计划调度 生产作业 质量管控 设备管理 数字化生产 仓储配送 服务产品 服务交付 服务能力 数字化服务 服务运行 - 7 成熟度要求 7.1 组织 组织能力域包括组织建设、转型战略、流程管 适用时，应建设云平台， 实现组织在全球层面的 供应链协同和供应链风 险监测 GB/T 43439—2023 后 7.6 数字化生产 数字化生产能力域包括产品设计、工艺设计、计划调度、生产作业、质量管控、设备管理、仓储配送7个能力子域。各能力子域的成熟度等级要求， 应符合表7的规定。 表 7 数字化生产的成熟度要求 成熟度等级要求 能力子域 一级 二级 三级 四级 五级 产 关规范，并通过信息技术 手段记录 a) 应基于信息技术手段开 展工艺设计和工艺优化； b) 应支持工艺设计过程的 追溯，实现对工艺信息记 录和查阅； 示 例 ：工艺信息包括工艺过程 卡、作业指导书、图纸、 配方 a) 应基于典型产品或特征 建立工艺模板，实现关键 工艺的封装和复用； b) 应支持工艺设计文档或 数据的结构化管理、数据 共享、版本管理、权限控 制和电子审批；

成品出货 客户 产品交付 订单信息发送 检测设备 工单信息 生产报工 生产制造执行 MES 设备管理 品质管理 质检数据 生产数据 质检任务 计划管理 工单计划信息 工单完工状态 作业管理 安灯管理 工装管理 人员管理 设备状态及工艺参数 制造车间 – 现场管理 客户管理 CRM OA Project Content 实施方法 01 02 03 04 统筹规划，落地实施 降低设备及模具异常，提高设备综合效率（ OEE ）  提高产能（ UPPH ）  减少在制品积压（ WIP ）  人机防错，避免物料浪费，降低制造成本  提高产品良率（ FPY ），减少次品（ DPM ）  实现作业流程无纸化（ SOP ） 平均获益 产生效益 基于统计数据：制造运营成本下降 -25% 我们不仅仅提供技术和系统，最重要的是我们提供的是精益 工厂制造解决方案 Project Content 通过电子看板、监控界面，实时了解各车间生产等进度  WIP 在制品分布清晰可知  生产信息实时采集和共享 可视化  产品生产过程的全过程追溯  员工作业的快速追溯  快速的报表统计，实现订单的生产等历史信息追踪 可追溯  防止不良流入生产线  员工按标准流程作业，作业过程可控  异常事件的预警，生产计划可控  产品包装及出货等防错 可控制 系统目标 平台化 可视化 可追溯 可控制 Project

家长辅导时间不足： 89% 的家长每天辅导孩 子 的时间少于 30 分钟 学习辅导能力不足： 72% 的家长遇到“ 四年级 数学题不会做 ”的窘境 。 亲子冲突频发： 65% 的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 。 家长焦虑情绪普遍： 80% 的家长对孩子的学 业 表现感到焦虑， 60% 的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 。 外部交互 家校协同（作业反馈机制） 、社会影响（短视频对注意力的冲击） 。 特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 家长的两大疑问 1.“ 孩子会不会因此变懒？ ” 2.“A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 拓展而非作业代劳） 2. 混合学习： 每周安排 AI 辅助与传统学习交替任务 （如 AI 润色作文后手抄加深记忆） 3. 能力审计： 每月用非 AI 环境测试核心能力（如关 闭分步提示做数学题检测真实水平）

大量人工工作帮助制造业提效。人工智能技术的引入使得制造业能 够实现高度自动化，减少对人力的依赖，从而提升效率。例如，在 无人矿卡的应用中， 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶，无人矿 卡能够实现 24 小时不间断作业，显著提高了作业效率。此外，通过 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 显著提高生产效率。其次，人工智能能够通过优化已有生产流程， 帮助制造业提效。人工智能技术能够优化制造业研发设计、生产调 作 24 业。 链斗式连续卸船机人工作业存在安全风险、作业强度大、 作业环 24 境复杂、司机培养周期长、连续作业率有待提升、无统一管控等 问题。宝钢股份与赛迪奇智开展智能化改造，构建以感知为眼、 决策为脑、控制为手的智能化系统，涵盖卸船机的船舱内外作 业、关键部位点检、皮带流量监控、数字孪生、远程智能驾舱的 全天候、全流程智能作业系统。该系统融合实时动态感知识别、 工业大模型和多模态能力， 工业大模型和多模态能力， 自主规划编排、空间融合动态转化技 术、机载决策模型、取料作业模型，充分吸取宝钢股份专家作业 经验，转化为精确标准的智能化作业流程，实现无人化作业，单 船通算能力提升 6.25% ，其智能化水平达到业内领先。 （三）运营管理环节 人工智能赋能制造业运营管理环节，帮助降低运营成本、提高 智能化决策。一是智能化供应链管理，利用机器学习算法与高级预 测分

角，成为连接未来理想与现实生活的关键桥梁。它有望继计算机、智 能手机和新能源汽车之后，成为重塑全球经济产业格局、改变人类生 活与生产方式的又一强大驱动力，其在智能制造、家庭及商业服务、 仓储物流、特种作业等诸多领域的广泛应用潜力，彰显了作为未来科 技变革核心驱动力的巨大价值，人形机器人无疑是开启人类未来无限 可能的一把关键钥匙。 随着人形机器人技术的迅猛发展，其在国际科技舞台上的竞争愈 发激 减速器、传感器、控制器、芯片，以及基础软件等核心技术支持；中 游主要由整机系统制造商构成，负责机器人本体的研发设计、组装、 测试和系统集成；下游聚焦于终端应用场景，覆盖工业制造、家庭服 务、医疗康养、高危作业、教育培训等多个领域。 图 6 人形机器人产业链图 21 2.1.3.2 上游 1)核心零部件（硬件） 人形机器人本体的核心零部件包括感知器件、运动器件、灵巧手、 芯片和动力模块，这些部件构成了机器人实现环境感知、精确控制和 将成为商业服务领域最先落地的场景。当前，商业服务人形机器人产 品应用在展览展厅、商超酒店、网点大厅等场合，主要用于迎宾接待、 导览讲解、需求解答、舞蹈表演等。 5）高危作业场景 人形机器人在核、危、化、害等高危环境下的应用实现对人力替 代、能力互补，降低作业人员危险性，在应急救援场景的应用是与人 协作共融，提高救援效率，两类场景下的地形复杂、环境极端，人形 机器人在高危/救援下的应用成为最有价值的场景，也对机器人的性能

率的保障。在运维活动中不 断提升服务能力，包括对新技术的掌握、新的工具的使用等，及时应对新技术架构的挑战。 效率：指在运维活动中，得到的结果与所使用的资源之间的关系。在运维工作中，要不断提升 作业效率，用更少的资源交付更好的结果。 效果：指运维活动达成的结果，衡量是否达到需求或者预期的目标。运维要达到流程、服务或 活动的目标，并有切实的成效。 围绕这“四效”目标，政企客户需要围绕运维制 应用运维现代化 高可用 架构设计 高可用SLA规划 应用高可用设计 高可用治理 端到端 应用运维 应用数据治理 运维故障分析 安全运维现代化 无死角 安全管控 用户授权可控制 作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 数字资产&运维能力迭代 云运维团队组建 运维团队管理流程经验 云平台档案、应用管理 运维平台治理 统一CMDB 运维数据接入 统一故障处理 运维可视化 运维自动化 运维组织治理 组织架构 岗位职责 人员绩效 人才管理 组织协同 数据安全 人员安全 IT安全 作业可信 物理安全 最后，通过对目标用户的战略意图、业务现状、技 术演进等方面进行全面的调研，作为统一的业务输 入，对运维体系进行规划和设计。 此外，运维体系的实施也不是一簇而就的，而是在

用 审计分析模型 三个面向 面向数据 面向职能 面向业务 四个统一 统一数据平台 统一业务平台 统一空间支撑 统一基础支撑 审计分析 审计监测 审计预警 整改跟踪 管理作业 审计报告 规划和自然资源部门用户 省市审计单位用户 外部中介机构用户 基础数据 总 体 框 架 P13 专题数据 监测数据 业务 审计系统业务功能 审计分析系 统 审计 整改通知书审批 整改跟 踪 编 辑 跟 踪 项 目 跟 踪 信 息 初 始 化 跟踪落实 整改报 告 修 改 整 改 报 告 新 增 整 改 报 告 整改报告审批 预警系统 管理作业系统 审计分析系统 整改跟踪系统 监测系统 审计分析模型 审计建模 全文检索 综合分析 审计分析报告 整改立项 整改通知书 整改跟踪 整改报告 整改归档 列表 审计预警 疑点库 审计标准 融合多源遥感数据，细化林种、冠幅、生物量等评估 P28 重现自然资源空间信息 P29 无人机外业核查 空中解算分析出图 辅助审计监测 实时图传 P30  远程智能指挥调控，作业区域现状实时呈现；  无人机进行空中作业， SLAM+GNSS 实时三 维 重建，生成正射影像及地形数据；  深度学习智能检测关注要素，实时实现变化 检测； • 项目现场多源时空监测数据进行展 示与分析