等级，自低向高分别为一级、二级、三级、四级和五级，见图2。 五级 四级 三 级 二级 一级 图 2 数字化转型成熟度等级 数字化转型成熟度等级中的各级特征如下。 a) 一级：组织应具备转型意识，开始对实施数字化转型的基础和条件进行规划，在运营、生产、服 务等业务领域基于内外部需求开展数字化转型探索工作。 b) 二级：组织应对数字化转型的组织、技术、数据和资源进行规划，完成局部业务的数据收集、整 二级 三级 四级 五级 组织建设 a) 应在重点部门或领域，明 确主要人员的数字化转 型职责 ； b) 应针对数字化转型需求， 配备必要的人员； c) 应积极培育主要人员的 数字化意识； d) 应识别数字化转型所需 要的人才 a) 应在组织架构层面，考虑 数字化转型相关团队或 岗位设置； b) 应通过职责、考核、培训 等措施，确保数字化转型 活动有效展开； 应确保人员树立科学开 发数字资源的观念与方 法，并以数字化、软件化 的方法，共享知识、技能 和经验 ； d) 应识别信息技术及其服 务创新人才、数字化转型 治理与管理人才等需求， 并有意识地吸纳和培养 相关人才 a) 应结合数字化转型战 略，建立岗位数字化评 价优化机制，持续优化 岗位数字化评价模型； b) 应基于数字化转型优 化调整战略，适时优化 调整组织结构与岗位

5月联合国发布报告《 Big Data for Development ： Challenges & Opportunities 》；《纽约时报》文章《 The Age of Big Data 》，使普通民众开 始意识到大数据的存在，以及其对于日常生活的影响。 关于智慧城市建设的一些思考 进入 2012 年，大数据的关注度与日俱增： 1 月达沃斯世界经济论坛，大数据是主 题之一； 3 月美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，正式启动“大数据发 5月联合国发布报告《 Big Data for Development ： Challenges & Opportunities 》；《纽约时报》文章《 The Age of Big Data 》，使普通民众开 始意识到大数据的存在，以及其对于日常生活的影响。 因地制宜 我们在研究智慧城市的时候，首先要对区域的功能定位和社会经济总体情 况进行分析定位，这样后面才能提出有针对性的方案，契合客户需求，得 到对方特别是领导的认可。 天气（健康活动指数） • 个人健康活动评估 • 健康生活方式评估 饮食习惯评估、睡眠习惯评估 工作习惯评估、压力处理评估 日常行为习惯、生活质量评估 体力活动评估、休闲生活评估 疾病预防评估、安全意识评估 日常交通评估、所处环境评估 • 健康活动计划 • 膳食计划 * • 顾问指导 * • 个人活动提醒 • 亲情快递 • My trip 全国虚拟旅游 • My tree 健康树 • 个人活动监测

DeepSeek 的探测器可自主分析火星地质，决策效率提升 1000 倍 宇宙语言库：构建跨物种沟通系统，为接触地外文明做准备 ③意识融合实验 ⚫ 记忆上传：临终患者可将人生经历转化为 AI 数字生命 ⚫ 伦理边界：立法禁止“完全意识复制”，保留人类独特性 七、未来演进展望 1.技术演进：突破物理法则的认知革命 DeepSeek 的技术迭代正以“摩尔定律平方”的速度推进，未来 ⚫ 线下脱口秀票房超过 AI 生成内容 ③文明进化方向 ⚫ 星际探索：搭载 DeepSeek 的探测器自主分析外星土壤 ⚫ 意识延续：临终者将“思维印记”存入 AI 实现数字永生 ⚫ 伦理铁律：立法禁止“完全意识复制”，保留人类生物独特性 当我们在深夜与 DeepSeek 对话时，不仅是向机器提问，更是在与人类文明的未来对 谈——这场对话没有终点，因为

措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。 1.2 智慧诊断的概念及发展 智慧诊断作为一个综合性的概念，结合了人工智能、大数据分 析和生态环境监测等多种技术，对环境问题进行有效评估和响应。 随着技术的不断进步和环保意识的增强，智慧诊断在生态环保领域 的应用越来越受到重视。其核心在于通过多模态数据的整合与分 析，及时发现环境污染的源头和变化趋势，并为决策提供科学依 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 通过构建生态环境综合信息平台，提升了生态环境管理的智能 化水平。  行政部门能够快速响应突发的环境事件，降低了环境风险。  企业在生产活动中能够实时监控排放情况，减少了对环境的影 响。  提高了公众的环保意识，促进社会各界对生态环境保护的参 与。 未来，随着人工智能技术的进一步发展，智慧诊断将在生态环 保领域发挥更加重要的作用。建立更为完善的多模态 AI 大模型， 将为生态环境的实时监测、分析及预测提供强有力的支持。通过推 再者，环保政策的执行力度和公众参与程度有限。尽管国家和 地方政府已经出台一系列环保政策，但落实情况往往不尽如人意。 环境保护的重视程度受经济利益的驱动，有时导致短视的行为。此 外，公众的环保意识尚需加强，缺乏有效的公众参与机制。 在技术上，虽然机器学习和人工智能等新技术的快速发展为生 态监测提供了新的解决方案，但由于缺乏足够的生态标注数据和多 模态数据互通的标准，导致传统的 AI 模型在生态环保领域应用受

过基层单位防护薄弱、管理存在缺陷等问题进入内网。 通过攻防演练裁判视角总结网络安全存在的主要问题，内网安全十分薄弱 网络安全存在的突出问题 五是供应链风险巨大。产品供应商、软件开发商、第三方运维厂商安全意识薄弱，频繁出现泄露系统源代码、 网络拓扑、建设方案、接入 VPN 账号密码以及违规外联情况，给攻击方以可乘之机。 六是网络区域之间缺乏有效隔离。 DMZ 区与内网区直接连通，内网和生产网直接相连，内网大区之间缺乏纵深 八是核心业务系统缺乏重点防御。核心业务系统安全防护基本依赖网络流量层设备，运行依赖的主机基本上是 零防御、零感知状态，攻击方基本发现即可将其控制。 3.防守思路 防守工作面临的现实困境 管理困境 技术困境 部分人员安全意识有待提高 安全专业技能有限 组织协调难度较大 资产暴露、泄露信息不清晰 各类漏洞难以防范 现有安全监测手段局限性 供应链监管困难 应急处置效率低、执行难 防守服务目标 发 现 内 部 隐藏管理页面，管理与业务端口分离，修改 配置信息，部署诱饵文件 安 装 补 丁 客户端部署补丁分发系统，服务器尽量对漏 洞进行防护措施 安 全 意 识 全面强化口令，避免弱口令，加强安全意识， 避免被鱼叉攻击 全面升级纵深防御技术手段 互联网接入区 网站服务区（ DMZ 区） 核心交换区（旁 路） 核心业务区 安全管理区 防火墙 入侵防御 防火墙 防火墙 蜜罐 入侵检测

1、数据智能：LLM取得了突破，最被看好 • 概率模型，机器学习（统计学习方法）、数据模型、计算数学 2、学习人脑：当前遇到挑战，可能会成为道路1的一部分 • 抽象模型：杨立昆的世界模型+功能分区 • 类脑计算：意识研究、认识论（哲学物理学）、认知神经科学  包括生物计算，不排斥数据科学方法（mortal computation） 3、具身智能：刚起步，研究热点，可能会成为道路1的未来 • 强化学习，环境交互，自我进化 4、集群智能：持续研究，给道路3以启发 • 生命智能，混沌理论：细胞、生态、鸟群 01 对AI技术的认知：通向AGI之路 AGI实现后的问题与挑战  哲学问题 • AGI产生了自己的目标怎么办？意识呢？  人类有明确的目标吗：功利主义（火车道难题）  人类有统一的目标吗：族群、国家、阶级等等 • 认知融合：人与动物的不同始于认知革命  人人融合：所有人类的智慧可以融合，个人可以利用所有人类的智慧 必备技能  人工智能专业  大专：编程基础 | 数据处理 | 模型训练 | 算法应用 | 工具使用 本科：基础知识掌握 | 编程能力 | 算法理解 | 实践应用 | 跨学科意识 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 | 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领  AI+学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程

各项业务工作很好地融合在一起，需要以精细 化的运营管理做支撑，才能最终实现数字化的 价值变现。 当数字经济发展到新的阶段，众多企业基 本完成数字化基建的布局，来到数字化的中局 战场，企业就要更加意识到思维转变的重要性。 通过扎实系统的数字化运营设计，让技术创新 与具体的业务场景融合，从而将技术转化为真 正的数字生产力，驱动企业实现高质量发展。 那么，如何进行体系化的运营管理设计？ 如何提升数字化运营能力？需要掌握哪些新的 型、人才、组织架构，再到制度，乃至于文化 等多个层面的升级。只有这样，数字化才能为 企业带来实实在在的价值。 当数字经济发展到新的阶段， 众多企业基本完成数字化基 建的布局，来到数字化的中局 战场，企业就要更加意识到思 维转变的重要性。 同时，我们也发现，仅凭企业自身的力量 无法有效覆盖数字化转型的方方面面，很多企 业数字化转型面临最大挑战之一是没有专业的 技术和知识提供有力支撑。选择合适的合作伙 观的视角看，这种融合性能力难以被模仿，有 潜力构成企业的长期竞争优势。然而，要实现 二者的深度融合，关键挑战在于如何让数据分 析人员融入到业务活动之中，形成对业务需求 的敏锐洞察，培养起积极探索分析方向的主动 意识和有效梳理分析逻辑的综合能力。 在现实中我们经常观察到，面对同样的业 务问题，有经验和有主观能动性的数据分析和 建模人员可以更快地理解业务特点，主动学习 和掌握业务知识并将其应用在分析和建模过程

能被嵌入整个组织，为业务流程自动化编写代理就成为一个合理且强大的 下一步。这就是2026年预期最具动力的地方：AI从被动辅助转向工作流的 主动协调。 人工智能泡沫周期显示出顶峰的迹象，尽管专家们对时间表示不一致。一 些人认为，随着企业意识到炒作并不能带来即时转型，泡泡正在显示出破 裂的迹象。其他人反驳说，这个模式在达到修正之前还有两到三年的时间 。 人工智能将不会感觉像一项单独的倡议。到2026年，在已经建立良好基础 的公司中，人 性和数据安全问题。AI个人电脑正开始出现，并将将某些应用场景卸载到本 地托管的开源模型，这些模型正在发展，并且对于许多用途来说已经足够好 。 多个行业将经历剧烈的运营转变。到2026年，人工智能将比人们意识到的 更主导零售运营，在幕后悄然运行。从定价和品类组合到营销和供应链， 大部分日常决策将由自主或半自主代理处理。团队不会消失，但它们的重 心将从执行转向判断和创造力。 行业将成熟，新的标准、协议、工具和服务将进入市场。行业将从实验过 很难过分强调数据产 品和数据民主化的重 要性。当员工能够按 需探索和分析数据， 并且基础数据模型完 整、易于理解、为广 泛可用而设计时，组 织才能成功。 13 2026趋势报告：数据与人工智能 组织层面的自我意识 集成现代 平台 AI/ML 能力 数据 平台 Agen 编排 数据艺术专家们完成了这句话：“在2026年将蓬勃发展的公司是那些理解...” 投资创新（人工智能、数据）和网络安全。两者都应进步。否则，IT足

认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%） （81%）、机器学习（81%）、 视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智

施 工设计资料的存储和应用进行全面的监控，尽可能地保障施工设 计资料的使用安全。建筑企业的领导人员还要对监理人员进行培 训，同时要加强内部工作人员的信息保密意识，并制定有效的奖 惩机制，来提升企业内部员工对建筑设计信息的保密意识 [10]。其 次，建筑企业应增加对信息化工作设施的资金投入，通过对市场 的全面调研，挑选出高品质、高性价比的软硬件设备，并对杀毒 软件和防火墙进行定期的升级，提高其抵御病毒和黑客的能力。