平衡的人工智能 政策应促进采纳 ，同时规划长期 技术发展。 表 3 国家人工智能政策的案例研究 数字包容性和连接性（巴西）（日本） 移动数据空间（德国）在人工智能项目（哥伦比亚） 伦理指导原则应用于人工计算数据分析的实施 智能在生物医学研究以及（新加坡）中的应用 全国初级中学计算数字劳动力竞争力法案 课程（加纳）（菲律宾） 国家数字技能规划（西班牙）（尼日利亚） 21 国家可能 侵蚀 有效性 全球人工智能 治理 来源 联合国贸易和发展会议（UNCTAD），基于联合国高级人工智能咨询机构（2024）。 注意以下措施被认为值得考虑：经合组织人工智能原则，2019年；二十国集团人工智能原则，2019年；理事会 欧洲人工智能大会起草小组，2022–2024；全球人工智能伙伴关系部 宣言，2022；G7领导人关于广岛人工智能进程的声明，2023；布莱切利宣言， 2023; 的重要性。为此，成员国承诺建立独立的国际科学小组，就人工智能治理开展全球对 话。此外，科技发展委员会已设立一个专门工作组，参与关于数据治理的全面和包容 的多利益相关者对话。 全球关于人工智能治理的讨论已从建立以人为中心的方法原则转向采用基于风险的框 架来管理前沿人工智能系统。这伴随着对行业利益相关者更加积极作用的日益增长的 需求。公司需要确保开发出安全、可信赖的人工智能，并在人工智能生命周期中更加 注重透明度和问责制。将此

象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。 实践方法论 2，技术选择与整合 技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。企业 整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 |

提高10倍效率 提升10倍体验 四个“十倍”原则  四个方向  四个十倍 选择场景 分解流程  做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55 政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景

4. 培训档案：提供培训计划、记录、签到表、影像资料等，供企业存档使用。 六、方法工具：数字化转型方法工具适配 1.数字化转型推进思路策划 按照 TOGAF 企业架构设计方法，遵循四次迭代原则，在完成目标共识迭代、架构设计迭 代和治理路线迭代后，在第四次迭代时转入建设阶段，以制度流程化、流程表单化为依托，持 续开展表单数据化、数据算法多维分析工作，借助 DEEPSEEK 开源智能平台完成知识智能化， 。按照国家 IT 发展导向，十 二五“两化融合”要求、十三五“数字化转型”方针，并结合当前智能化发展趋势，凝练 制度流程化、流程表单化、表单数据化、数据算法化、算法知识化、知识智能化六步推进 原则，稳步推进数字化转型目标蓝图实现。 第 29 页 建设阶段 2.1 建设阶段-制度流程化 将条目化的制度要求，运用流程化、结构化、要素化的方法，将制度融入流程体系文 件，推进管理规范化。目 介绍数字化产品经理角色认知，对于业务调研与流程进行梳 理，通过业务流程图、用户旅程图等工具，讲解如何识别并 优化业务流程中的瓶颈。 第二天 课程聚焦于信息架构&原型设计，闫老师详细介绍了信息架构 的原则、方法，如何设计合理的导航结构。 通过深入剖析几个成功的 B 端产品案例，引导学员思考其背后的成功要素。以公司某产品或 某系统为例，从业务流程智能、业务管理决策智能或人际协作智能角度提供数字化智能改造

运营模式 投资组合管理 用例 中心：目标投资组合结构、预算与监控、灯塔用例 发言人：领域特定用例的优先级排序、开发和部署 开发和实施 数据处理与使用 数据管理 中心：数据/人工智能合规性与指导原则，数据标准/目录 发言人：数据质量保证、数据管理员、数据访问管理 法规和政策 意识和沟通 能力 并且文化 中心：基础培训、最佳实践分享、社区建设 发言人：能力发展和特定于业务单元/功能的培训

我要（做）**，要给**用，希望达到**效果，但担心**问题 37 例如：我要做一个从北京到日本的旅游攻略，要给爸妈用，希望让他们在日本开心的玩20天，但我担心他们玩 的累，腿和腰不太好 √ 先抓住总原则 √ 全面非常考虑o(￣▽￣)ｄ 正式 回答 38 ① ② ③ ④ DeepSeek输出的 日程安排清晰明确 贴心准备清单 甚至细致考虑到了 每日5000步 2.DeepSeek提示词技巧-通用公式

年人工智能转向更加实际的应用探索。 一方面, 以大模型为主线的基础大模型技术加速迭代, 头部企业沿着规模定律,不断 刷新基础大模型的能力上限。另一方面, 随着人工智能技术的日益精进, 工 程化和应用赋能加速落地, 安全治理也从原则走向实践。尤其是 2024 年下 半年,在应用维度, AI 大模型的发展轨迹已悄然转变,不再将目光局限于单 纯的文字生成领域,而是以破竹之势向视觉理解、 视频生成、智能搜索以及 AI Agent 企业智能化转型框架和成熟度模型获得业界广泛高度认可（1~5 分制） 2.1 企业智能化转型框架 重构混合 AI 数字底座 理论体系创新都必须遵循实事求是的思路。企业智能化转型框架正是基于这 一原则,在企业自身转型实践基础上,广泛吸收业界已有研究成果, 参考来自政 府、行业协会、行业研究机构、媒体、战略和业务咨询机构, 以及服务和解决方 案提供商等多方面的成熟度研究体系, 进行系统化的补充和提炼。 全面提升组织的智能化能力。 2.2 企业智能化成熟度模型 企业智能化成熟度模型,可以帮助企业准确诊断自身智能化转型所处的阶段 水平, 以及应当采取的重点策略。本报告中的企业智能化成熟度具体划分延续去 年的划分标准和原则,共分为 L1 至 L5 共五个水平,包括: 尚处于基础信息化建 设,被动单点尝试数字化/智能化尝试的 L1; 局部数字化建设, 信息化基本完成 (开始搭建数据中台) , 探索尝试智能化应用的 L2;

展和国家重大 战略需求，稳步提升算力综合供给能力，着力强化运力高效承 载，不断完善存力灵活保障，持续增强算力赋能成效，全面推 动算力绿色安全发展，为数字经济高质量发展注入新动能。 （二）基本原则 多元供给，优化布局。坚持多元发展路线，调动各类市场 2 主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系， 持续优化算力资源地域布局，加强集约化建设，强化算网存用 协调发展，推动新一代信息技术与算力设施融合应用，引导算

初步探索期：业务发展伊始，企业往往采用试点验证的思路，小幅投入IT资 源，进行局部尝试和验证。一些初创企业或新业务往往会选择成本相对较低 的公有云基础设施服务和SaaS服务，以满足当期发展实际需求作为IT投入和 环境搭建的根本原则。 快速增长期：业务进入快速增长阶段时，企业会以业务为中心敏捷扩展IT系 统规模和软件功能、以支持高并发场景，并考虑到长期发展，调整和优化IT 环境架构。伴随业务竞争的逐步加剧，企业开始重视大数据对于业务发展的

监控如何运作，以及您的防护措施如何跟上技术进步。 公司熟悉构建基于LLM（大型语言模型）的系统，并且想 要在二进制大爆炸中投入更多资金，可以从寻找内部机会 开始。一个良好的开始是创建特定任务的内部代理，利用 丰富性、抽象和自主性原则来指导您选择用例。在从小规 模开始之后，您可以逐步进行，随着时间的推移，扩大内 部代理可以访问的功能和数据，并利用它们来学习和准备 未来构建面向外部的代理。 追踪代理系统的研究，以丰富你的艺术可能性。这些系统 是，只需租用所需的机器就能意味着实验可以以更少的 硬件投资启动，而且可以重新部署或返还的能力将使测 试新用例的财务风险降低。 这个决策框架和管理机制对任何企业都至关重要。借鉴 既定的人工智能责任思维和原则是一个良好的开端，但 领导者现在就应该规划如何应对他们所处的独特环境。 人们在重新构思如何在人类世界及其周围与人类进行运 营和业务往来时，对机器的接受度将对企业成功至关重 要——负责任的做法正是构建这种信任的基础。