其中多位专家对 “ 防控备用资源储备能力” 和 “组织革新能力” 2 个指标提出建议与意见, 综 合考虑专家们的意见对 “ 防控备用资源储备能力” 予以删除, 将 “ 组织革新能力” 修改为 “ 优化 能 力”, 其余 2 个指标不变。 有 10 个三级指标的 CV> 0. 25, 主要集中在二级指标 “ 防控备用资源储备能 力” 下的三级指标, 专家认为 “ 备用资源储备能力 不属于基层疾控的职责范围以及备用人员和备用资金

协作的催化 剂，为下一代数字创新带来更多可能。 趋势 4：组织尚未完全做好AI部署准备 尽管AI应用不断推进、相关投资持续增加，但许多组织仍未完全做好大规模实施AI的准备。在战 略规划、人才储备、合规监管与组织治理等领域，挑战依然存在。劳动力技能（尤其是AI相关能 力）的缺口，使企业面临项目延误与网络安全风险；组织结构往往难以跟上AI整合的动态需求， 缺乏足以监督AI规模化、安全化开发的治理机制。 远高于全球平均水平（40%），几乎是北美（37%）和欧洲（35%）的两倍。这一现象从侧面反 映出亚洲组织的AI准备程度相对更高⸺当“优质数据缺失”取代“AI技能不足”成为更突出的挑 战时，恰恰说明其在技能储备上已取得一定进展。而在“投资回报率不确定性”方面，亚洲组织 的担忧比例最高（37%），北美（22%）和欧洲（21%）的担忧则相对较轻。 这些数据不仅揭示了不同地区劳动力对AI的信心差异，也展现了塑造各地区技术整合方式的多元 图 9：智能体工作流正深刻影响员工生命周期 来源：IDC 为跟上发展步伐，企业必须将传统技术专长与AI、自动化及数据驱动思维相结合。高校、培训机构 与雇主需协同合作，培养人才新型技能，确保人才储备能够在未来持续适应智能系统，以融合型团 队在未来进行持续学习。 AI对工作模式变革的影响 AI驱动的数字劳动力兴起，正从根本上打破传统员工生命周期模式。以下模型展示了员工生命周 期的变革趋势。

企业在AI开发与应用中，为实现风险防范、合规运营及伦理责任而 建立的规范与机制，涵盖技术风险全生命周期管理、可信AI准则、 数字伦理规范及社会责任履行等要素。 人才（Talent） 企业在AI人才储备与管理方面的策略，包括人才招聘、培养、激励 与留用，以及通过内外部资源提升员工技能、弥补人才缺口。 组织机构 （Organization） 企业在AI应用与创新方面所形成的系统性支持体系，体现为领导及 此外，分别有59%的受访企业选择“AI配套建设：应 用架构现代化及企业数据的分类和标定”和“人才体 系：建立AI+业务的复合型人才梯队”，并列第四，表 明完善的企业AI应用架构、数据治理体系和人才储备 是企业实现AI变革的重要支撑。另有37%和10%的受 访企业选择 “技术架构：构建多Agent架构与端侧AI 能力”和 “伦理治理：构建负责任的AI审查机制”， 占比相对较低。 73% 原有本地数据中心资源的同时，又能够借助公有云平 台来实现资源的弹性扩展，以实现灵活性与稳定性的 平衡。相比之下，完全本地部署由于较高的建设和运 维成本，限制了其普及程度；而单一的公有云部署则 因难以满足企业对安全防护、数据存储备份等方面能 力需求而排名靠后。 模型部署方式： 混合部署由于兼顾灵活和稳定性成为企业AI落地的主流选择 61% 32% 7% 混合部署，本地+公有云 自建，完全本地部署 公有云部署

能方 面，形成大型压缩机、膨胀机、冷箱、低温泵、固相蓄冷器等关键装 备制造技术。重力储能方面，实现发电 / 电动一体机、重物输送及装 卸系统等关键装备自主研发。 （4）前沿新型储能技术前瞻性储备 固态电池、热泵储电、氢储能等一批颠覆性前沿新型储能技术加 速发展，以应对未来新型电力系统对于多时间尺度、高安全性能存储 的需求。半固态电池作为全固态电池技术研发的过渡技术，已具备小 规模生 人才培养专 项的通知》（教研厅函〔2022〕10 号，以下简称《通知》）。《通知》 聚焦我国对储能领域核心技术领军人才的迫切需求，创新产学研协同 人才培养模式，为我国储能领域核心技术突破培养和储备一批创新能 力强、具备国际视野和引领产业快速发展的领军人才。 036 2025 中国新型储能发展报告 国家标准化管理委员会、国家能源局印发《新型储能标准体系建 设指南》 2023 年 2

过程 中，人才需求呈现多元化。除传统银行业岗位外，当前亟需以下领域的专业人 才： ◆ 金融科技架构设计：设计既满足金融业务功能要求，又具备技术先进性和 稳定性的整体架构，比如有金融业务知识储备的技术专家、架构师等； ◆ 关键技术研发：需要专业人才深入研究和应用，为金融科技发展保证核心 驱动力，人才方向包括但不限于人工智能、大数据分析、区块链技术、云计算 与分布式技术、物联网技术、数据采集、传输、处理等；

程序报告市政府。 各区政府要认真配合组织实施，推动加力支持设备更新和消费品以旧换 新各项政策落地见效。 （十一）加强项目和资金管理。市发展改革委牵头做好项目组织和 资金分配，科学合理设置调节储备项目，明确监督检查措施，开展全流 程监管。市财政局积极配合发展改革和行业主管部门科学合理制定资金 测算方案，把握力度节奏，合理拨付资金，做好监控预警，加强监督核 查，切实提高资金使用效益。各市级主管部门要牵头落实本领域专项管 新操作流程，细化完善工作措施，统筹本领域项目实施和资金使用，确 保各项任务落实到位。市发展改革委会同市财政局对资金使用进展，各 部门工作情况开展评估，及时动态调整优化各领域资金安排，适时组织 实施储备项目。审计部门要依法依规加强对资金使用情况的监督。 （十二）营造良好市场环境。落实全国统一大市场建设要求，一视 同仁支持不同所有制、不同注册地企业参与大规模设备更新和消费品以 旧换新。市市场监 按职责分工细化制定相 关领域补贴标准和实施细则，优化补贴申请审核流程，缩短资金发放时 间，组织各市落实好消费品以旧换新各领域支持政策。各市、各部门要 提高政治站位，充分发挥创造力，加大力度谋划储备设备更新项目，用 好消费品以旧换新政策，加快工作节奏，成熟一类、启动一类，尽快形 成实物工作量，推动各项政策落地见效。 （十九）加强项目和资金管理。各市政府是项目和资金管理的责任 主体，要严

聚焦制氢、储运、加注、燃料电池等产业链核心环节，兼顾氢能关联 技术，支持氢能企业及机构开展基础前瞻和关键共性技术自主研发， 促进氢能领域的科学发现和技术突破，支持重大共性技术和关键核心 技术的战略储备应用基础研究（市科委、中关村管委会）。 2.支持强链工程实施。鼓励领军企业牵头，围绕氢能产业链关键 环节，遴选研发合作单位和团队，组建产学研协同、上下游衔接的创 新联合体，开展联合技术攻关，完善产业链供应链，符合政策要求的 （州）申报 情况，形成拟支持项目。 第十三条网上公示。在省能源局官方网站及省平台网站上，对拟 支持项目情况向社会公示。公示期间有异议的，省能源局及时核实处 理。原则上每年 9 月底前完成项目储备工作。 第十四条资金分配方案。公示期满无异议后，省能源局按程序形 成资金分配方案，并会同省财政厅履行报送省政府审批程序。 第十五条 资金拨付。经省级人民代表大会批准预算后，省财政 厅按照规定 第二十条各市县可根据本细则，结合实际制定本地区充电站建设 运营补贴实施细则，报省能源局、省财政厅备案。 第二十一条本细则由省能源局、省财政厅负责解释。 第二十二条 本暂行办法自印发起施行（2024 年、2025 年项目申 报、储备、资金下达时间等，按照实际情况执行），有效期至 2026 年 6 月 30 日。 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn 辽宁省 1.大连市新能源产业高质量发展支持政策

IaaS层的核心价值是销售GPU算力，其客户主要分为三类：追求裸GPU的互联网大模型企业、 有算力回租需求的政企、以及需要额外PaaS能力支持的AI新兴行业（如自动驾驶、生物制药）。 头部云厂商可利用高端算力储备和技术know-how深度绑定大客户；另一方面则通过构建面向 具身智能、自动驾驶等关键垂直行业的平台级解决方案和生态，吸引并锁定赛道玩家。因此， “高端卡保有量”和“垂直行业能力模块建设”的结合，是

服务平台工作页面 21 该产品是集问答大模型、多模态大模型、生长大模型、具身智能大模型为一体的综合性农业服务平台，是国际首 个面向多作物、泛品种、跨区域、高精度的作物生长大模型。以农学专家团队指导和前期知识储备为基础，模型针对 42类标准化农业知识集、22.7万条问答知识库、2.6万条语义知识库、13.6万条图文知识库、4.2亿tokens、27万高质 量图像，自动化构建了80余万条单轮、多轮、多模态 基于该平台构建了众多创新应用，覆盖12大场景，为运营商及多行业提供全方位的智能化解决方案，并取得了显 著进展，全球运营商及垂直行业已有近60个商用及预商用案例。 （1）电信领域场景 基于对运营商架构的经验储备打造的电信大模型，可在特定场景下对算法模型进行微调输出，快速高效赋能运营 商从基于网络和云的通信服务向基于大模型和数据集的智能服务进行转变，实现进一步的智能化升级。当前已经应用 到B、O、M、D 冷技术领跑者、国际前沿的浸没式液态散热整体解决方案技术服务提供商。致力于为全球数据中心及高密度电子设备 提供高效、绿色的热管理解决方案。 兰洋科技核心技术成员曾定向服务航天项目，在散热导热方面具备领先的知识储备和雄厚的实验积累。核心团队 囊括多位核心期刊主编，省级、国家级研发课题带头人，省级、国家级科技进步奖得主，截至目前在册40余位中国知 名高校教授、博导加入兰洋研发中心。截至目前，公司已申请自主知

驶、低空经济等技术密集型产业，可联合监管部门、行业协会出 台专门的审判工作指引。同时，主动联合科研机构和产业界，对 机器人的法律主体地位、脑机接口数据隐私保护等未来议题进行 前瞻性研究，为未来立法与司法实践夯实理论储备。 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力 智能制造产业的发展是一项开放、协同的系统工程，其健康 24 生态的构建需要凝聚各方力量。人民法院应坚持和发展新时代 “枫桥经验”，积极