个组织管理水平的重要指标。指挥中心，作为应急响应、资源管理、决策制定和行动协调的核心枢纽，正逐渐 成为现代社会治理体系中不可或缺的关键组成部分。 指挥中心的建设和发展，离不开现代信息技术的有力支撑。从早期的电话通信、无线电联络，到如今的卫 星通信、移动互联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术的广泛应用，指挥中心的信息处理能力、决策支 持能力和行动协调能力得到了质的飞跃。这些技术的应用，不仅提高了指挥中心的响应速度和准确性，还极大 指挥中心又称为调度中心，是对多种资源进行综合指挥调度的中心。它依托政府或职能部门系统资源网络， 融合现有通信方式，实现通信手段的互联互通和统一调度等功能。通过对各级跨地区、跨部门之间的统一指挥 协调，实现对突发事件的统一部署、迅速处置和联合行动。其核心功能包括资源整合与调度、信息处理与分析、 跨部门协同指挥以及突发事件应对等。 在现行对于指挥中心的建设，没有统一的定义，没有统一的建设要求，甚至没有统一的验收标准。行业内 以控制台为例，控制台的设计结合新建指挥大厅的实际情况，布局合理、美观、可用性高，符合安全规范 以及人体工学方面的要求，配置应依照指挥中心的实际面积、尺寸以及空间布局的合理性进行设计，并且考虑 到与整个环境的协调性。操作台是指挥大厅中调度控制人员应用最频繁的核心设备，要求经久耐用、符合人体 工程学并能提供紧急避险，是指挥中心建设中重要系统之一。 1. 设计定制化：指挥中心控制台需要根据特定的岗位工作流程和操作需求进行定制设计，以确保所有的设

轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 2 轮咨询的专家积极程度较高, 专家权威系数为 0. 8, 专家咨询较为可 靠。 第二轮肯德尔协调系数大于第一轮且有统计学意义, 变异系数均小于 0. 25, 专家意见协调性较好。 最终形 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 个维度作为目标层, 分别是预警能力、 吸收能力、 适应能力、 恢复能力和 变革能力。 调查显示, 基层疾控应急防控体系建设不足、 队 伍能力偏低、 培训演练形式单一、 物资经费设施设备 保障不足、 部门间沟通协调能力有待加强 [12], 其中 人才队伍能力是影响机 构处置防控能力的基本要 素 [13]。 以上种种问题导致基层疾控防控薄弱环节多, 韧性不足, 因此在准则层纳入领导治理能力、 防控队 伍能力、 Cs= 0. 76, 专家权威系数 Cr = 0. 8, 说明专家权威 程度较高 [16], 专家咨询结果较为可靠。 2. 4 专家意见协调程度 由变异系数 (CV) 和肯德尔协调系数 ( W) 反 映。 变异系数越小, 肯德尔系数越大, 说明专家的意 见协调程度越高, 得到的结果越可靠 [16]。 在第一轮 咨询中, 82. 69%的数据 CV 小于 0. 25, 第二轮咨询中 所有数据的

代中国特色社会主义思想，深入贯彻党 的二十大和二十届历次全会精神，围绕全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标， 以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴，统筹推进“五位一体”总体布局，协调推进“四个全 面”战略布局，统筹国内国际两个大局，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局， 坚持稳中求进工作总基调，坚持以经济建设为中心，以推动高质量发展为主题，以改革创新为根 本动力 主义现代化建设提供根本 保证。 ——坚持人民至上。尊重人民主体地位，紧紧依靠人民，维护人民根本利益，促进社会公平正义， 注重在发展中保障和改善民生，在满足民生需求中拓展发展空间，推动经济和社会协调发展、物 质文明和精神文明相得益彰，让现代化建设成果更多更公平惠及全体人民。 ——坚持高质量发展。以新发展理念引领发展，因地制宜发展新质生产力，做强国内大循环，畅 通国内国际双循环，统筹扩大内 才链深度融合。 培育壮大科技领军企业，支持高新技术企业和科技型中小企业发展，提高企业研发费用加计扣除 比例。加大政府采购自主创新产品力度。 （13）一体推进教育科技人才发展。建立健全一体推进的协调机制，强化规划衔接、政策协同、 资源统筹、评价联动，促进科技自主创新和人才自主培养良性互动，建设具有全球影响力的教育 中心、科学中心、人才中心。围绕科技创新、产业发展和国家战略需求协同育人，优化高校布局、

投入 产出 过程 全球标杆 中国智慧 职位价值评估体系适用于各 类型岗位 沟通协调 影响 解决问题 工作领域 领导管理 知识技术 解决问题 工作范围 职位层级 职位特性 管理型： 领导管理 > 沟通协调 > 知识技能 专业型： 知识技能 > 沟通协调 > 领导管理 营销型： 沟通协调 > 知识技能 > 领导管理 全球标杆 中国智慧 影响 - 影响范围  “ 影 根据所影响领域的工作计划，建立相关工作制度、标准和流程，组织日常工作开展 或：根据所影响领域的专业发展路线，制定相关工作方法、程序等专业细则，以独立完成自身工作为 主，可管理、协调他人工作，在专业上对缺乏经验的同事来说是一种资源 条件三 承担所影响领域内短期业绩的直接责任，同时承担对管理、协调他人工作时产生的间接责任 部分影响 + 全部满足部分影响的条件，部分地满足直接影响条件 部分 影响 条件一 在相关影响范围内，独立完成 管理 + 全部满足“管理”的条件，部分地满足“规划”的条件 管理 条件一 在相关领导范围内，为他人诠释短期工作方向及目标 条件二 在相关领导范围内，并组织建立工作计划，对他人实施管理，为他人协调资源 或：在相关领导范围内，并组织建立项目或方案，进行项目管理，控制、分配他人的工作任务 或：在相关领导范围内，并组织建立营销方案、计划，进行营销管理，管理他人的营销资源 督导 + 全部满

..................... 9 （一） 推进基础保障体系建设，夯实地方政务数据管理基础...................... 9 （二） 统筹管理一体化，助力政府侧数据共享协调集约利用.................... 12 （三） 数据目录一体化，盘点数据底数构筑数据资源总账本.................... 14 （四） 数据资源一体化，归治用一体发挥数据资源汇聚效益 、监管数据 的共享交换提供通道，为政策制定和决策提供数据支持。 从共享整合到一体化建设，开启了以政务数据为重要枢纽的现代 化协同治理新模式。伴随着各地方数据管理部门的陆续成立，政务数 据共享协调机制日益完善，各部门以数据为纽带紧密推进组织协作， 大幅提高了政务服务的效率和便捷性，并在疫情防控、卫健、公安、 交通等多个领域展现出大数据助力应急管理、促进履职能力建设方面 的潜在价值。国家 加高效，政务数据资源全部纳入目录管理。通过深化数据目录治理和 数据直达基层实践，一体化政务大数据体系建设将持续赋能数字政府 建设和城市数字化转型。其中，重点建设目标如下。 一是完善政务大数据管理体系，建立健全政务数据共享协调机制。 加强政务数据供需对接，优化审批流程，推动政务数据属地返还，探 索利用多种手段按需回流数据，支撑地方数据资源深度开发利用。二 是建立全量覆盖、互联互通的高质量全国一体化政务数据目录。按照

务体系设计端到端的业务场 景,以形成支撑柔性战略的灵活业务。 企业应从参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等方面统筹考虑,系统开展业务场景设计,以 数据驱动场景参与主体、行为活动、资源条件的协调联动和融合创新,包括但不限于: a) 从岗位/角色、部门/团队、企业、合作伙伴等层面,明确业务场景涉及的参与主体; b) 从需求定义、研发(规划)设计、生产(建设)、交易/交付、产品运维、循环利用/终止处理等方 甚至生态合作伙伴领导等共同形成的协同领导和协调机制; b) 建立数字化转型战略活动全要素、全员、全过程数字化动态跟踪、管控和优化机制。 5. 5. 3 数字化治理 企业应运用架构方法,从数字化制度、数字化人才、数字化资金、数据治理、信息安全等方面,建立与 新型能力建设、运行和优化相匹配的数字化治理机制,包括但不限于: a) 围绕实现数据、技术、流程、组织等四要素和有关活动的统 筹协调、协同创新管理和动态优 建立适宜的制度、标准规范和治理机制; b) 全员数字化理念和技能培养,建立完善数字化人才绩效考核和成长激励制度,以及跨企业人才 共享和流动机制; c) 建立适宜的制度机制,强化围绕新型能力建设等数字化资金投入的统筹协调利用、全局优化调 整、动态协同管理和量化精准核算; d) 建立数据治理体系,强化数据制度建设,完善数据治理流程设计与运行管控机制,提升数据驱 动作用; e) 充分应用网络安全、系统安全、数据安全等信息安全技术手段

进程被阐述为“多阶段演进的过程”。 第 1 章 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 03 图 1：IDC全球AI驱动型组织成熟度模型 来源：IDC 单点试验 AI试点阶段 缺乏统一协调的AI战略， 也没有集中的领导机制 AI技能或技能开发计划内 部不可用或极少 局部推广 AI转折阶段 由AI核心部门推动更一致 实践方法，部分应用场景 进入生产阶段 AI技能开发被倡导，但主 用更标准 化的开发与部署流程。当组织进入“AI对齐”阶段，其AI应用场景将实现规模化扩展，覆盖整个 业务职能领域；同时，在推动财务、IT运营及供应链转型方面，企业需要进一步开展自上而下的 协同协调。 在“AI转型”与“AI驱动型组织”这两个更高成熟度阶段，AI与智能体流程已深度嵌入运营模式 核心。这类成熟组织将释放更高水平的自主性、敏捷性与创新能力，凭借AI驱动的效率优势与战 略优势脱颖而出。 ”：51%的组织处于这一 充满机遇的阶段，能够积极识别高投资回报率（ROI）的AI应用场景，但尚未形成标准化实践。 随着组织逐步推进，35%的企业已开始“扩展复制”，在各业务职能领域规模化推广和协调AI技 术落地；另有7%的企业达到“运营管理”⸺该阶段的显著特征是具备完善的治理体系与协同化 转型机制。值得注意的是，仅有不到1%的企业属于“全面优化的AI驱动型组织”⸺在这类组织 中，AI已深度融入商业模式与工作流程的各个环节。

据局、工业和信息化部发布《国家数据基础设施建设指引》，正式按下国家数据基础设施建设的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成 流通服务，其核心组件有连接器、注册服务、身份提供者、目录和策略 引擎等。其中，部署在数据供给方处的连接器提供了连接数据供给方和应用方之间的数据共享系统，通过一个共识协议来实 现连接不同的参与者并协调数据流，同时强制执行参与者之间商定的数据使用策略。由Eclipse基金会托管的开源项目EDC是 提供一个可弹性扩展的开发架构，是数据空间连接器组件的主要开发方之一。AWS的许多客户参与了EDC组件构建的许多数 台）和数字金融平台（含Data Hub合成数据集）为核心。通过客户数据主权 保障、标准化监管数据共享及AI测试支持，推动金融创新，促进跨境投融 资，强化欧盟数字金融竞争力与监管协同。 通过CELT协调多国构建多模态语言数据生态系统，部署联邦学习与多模态AI 技术（如Wav2Vec 3.0、XLM-RoBERTa），集成eLangTech服务矩阵，强 化24种官方语言保护。联动AI TEFs测

在这本电子书中，Omdia专家将分享可操作的洞察与实证研究，助您应对当 前最关键的人工智能相关挑战： 克服企 克服企业 业人工智能 人工智能扩 扩展障碍 展障碍 通 通过 过人工智能 人工智能协 协调转 调转变 变工作 工作场 场所 所动 动态 态 驾驭 驾驭快速 快速发 发展的AI 展的AI领 领域 域 通 通 人工智能 人工智能 调转 调转 工作 工作场 场所 所 态 态 实 实施有效的 实现可扩展的自动化 创建自适应工作流 在复杂流程中提供智能协调 人工智能成熟度较低的组织可利用预配置的领域专用代理或低代码平台，同 时确保健全的治理框架、持续监控和强大的安全措施。 供应商应整合反馈机制，使代理在面临不确定性时能够寻求人类输入，实现 全面的数据可观察性，实施 robust 验证流程，提供可解释性工具，并开发 复杂的多代理协调解决方案，以最大化影响力和客户吸引力。 图 图1：代理型人工智能的特征定 仍存在需要克服的障碍。精简模型运行时将需要显著的计算能力。 此外，精简模型可能在复杂推理任务上有所妥协：为特定应用定义的模型可 能在物联网环境的长期生命周期中变得过时。 物联网高度分布式，这意味着本地模型的协调可能仅适用于特定运行环境。 然而，小型化模型的进展已为更多云-边缘混合部署打开了大门，使智能能 够更接近数据，直达“微边缘”。 摩尔定律表明，专用且更强大的硬件将继续向边缘普及，这将推动AIoT在未

确的产品。丰田致力于通过供应链的协同管理最大限度地降低供应链上 每个环节的成本，从订单、采购到生产、运输、库存再到交付、营销甚 至是危机处理。供应链上的每个企业在核心企业的统筹下优势互补、相 互信任、协调作业。有数据显示，在全球金融危机爆发前丰田的供应链 成本比美国汽车公司低8%左右。面对沸沸扬扬的“召回门”事件，丰田 更是利用了其供应链的管理优势，携手上下游企业对问题产品做出迅速 反应，团结一致应 丰田模式和丰田生产体系仅是基础支柱而已，丰田成功的另一具体 奥秘是它驾驭供应链的模式。丰田模式和丰田生产体系已经成为其以供 应链准则管理供应商、经销商和制造商的组成部分。基于这些准则，丰 田公司协调整个供应链的计划，取得了良好的执行效果。卓越的供应链 管理是丰田公司实现一流运营效率的最终途径。 看到这本由两位学术界领军人物和一位经验丰富的丰田公司经理撰 写的有关丰田供应链管理的书籍，我十分欣慰。本书揭示了强大的丰田 的这本书才真正使整个研究版图完整。 作为版图的核心，丰田生产体系主要讲述了丰田如何管理工厂。而 供应链管理则要广泛得多，它统合了丰田的供应商，甚至供应商的供应 商、分销渠道、经销商，并最终刺激着消费者。协调、计划与控制如此 广阔的网络，工作十分艰巨。本书很好地描述了丰田如何安排供应链的 空间、产品和时间这三个维度，还告诉我们丰田如何设计与运营供应 链，来适应这三个维度。例如在日本和美国市场上，佳美[2]和雷克萨斯