行业数字化转型成熟度评估通用标准35.240.01 CCS CAICI L00 中 国 通 信 企 业 协 会 团 体 标 准 T/CAICI XXXX—XXXX 行业数字化转型成熟度评估通用标准 Industry digital transformation maturity assessment standard (征求意见稿) .....1 5 模型综述 .............................................................................2 组织成熟度阶段 ...................................................................2 能力评价指标体系 ................ .............67 评分方法 .......................................................................67 组织成熟度阶段判定 .............................................................68 参 考 文 献 ...................0 积分 | 73 页 | 1.22 MB | 2 月前3
《企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型》+和《数字化可信服务》系列标准解读《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 和《数字化可信服务》系列标准解读 第 五 篇 加 快 数 字 化 发 展 建 设 数 字 中 国 “ 迎 接 数 字 时 代 , 激 活 数 据 要素潜能,推 进 网络 强 国 建 设,加 快建设 数字 经 济、 数字社会、数 字 政府 , 以 数 字 化 转 型 整 体 驱 动 生 综 合 可 信 的 客 户 服 务 能 力 转型痛点 转型者方法论 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 ( IOMM )】 通过标准对赋能者的数字化产品、解决方案 以及服务能力提出要求, 敦促赋能者提供可 信服务。 通过标准对转型者的数字化转型成熟度进行 评估 , 帮助转型者定位自身数字化水平, 明确未来发展方向。 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 赋能者标尺 【数字化可信服务能力要求】 转型者的方法论: 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 ( IOMM )】 • ( 一 ) 推进产品创新数字化 • ( 二 ) 推进生产运营智能化 • ( 三 ) 推进用户服务敏捷化 • ( 四 ) 推进产业体系生态化 • ( 一 ) 建设基础数字技术平 台 • ( 二 ) 建立系统化管理体系0 积分 | 21 页 | 2.40 MB | 6 月前3
全国项目管理标准体系建设指南(2025版)-全国项目管理标准化技术委员会南、数字化转型 项目管理人员能力指南等标准项目。 2.项目商业分析和立项论证指南改名为项目商业分析指南。 3.项目成熟度评估指南改为系列标准。 4.删除以下标准项目:项目财务管理通则、科学技术研究项目管 理指南、组织级项目管理能力评价要求、组织级项目管理成熟度评价 指南、项目管理咨询机构能力评价要求等 5 项曾申报但未通过国家级 评审的项目。 调整后形成的《全国项目管理标准体系建设指南(2024 目组合管理 挣值管理实施指南》《项目供应商管理指南》《项目变更 管理指南》《研发项目管理评价指南》《项目复盘评价要求》等标准项 目。 2.2024 版规划的标准项目《项目成熟度评估指南(系列)》更名 为《项目管理成熟度评价指南(系列)》,《项目总承包管理规范》更 名为《项目外包管理指南》,《项目进度计划技术方法》更名为《项目 进度计划编制方法》。 3.鉴于行业标准与项目管理国家标准的承接性较弱,删除附录的 评价与改进通用标准用于指导项目后评价、项目绩效评价、项目 管理成熟度评价、项目持续改进等,涉及相应的活动流程、准则、方 法和工具,通用于各行业、各领域的项目。具有行业特色的或领域专 有的,宜纳入“CC 行业项目评价与改进标准”。 2. 评价与改进技术与工具标准 评价与改进技术与工具标准用于统一项目的管理评价、技术评价、 12 经济评价、环境评价、综合评价,以及项目后评价、项目管理成熟度 等的评价方法、参考模型。评价方法宜通用,确实具有行业特色的或20 积分 | 41 页 | 1.07 MB | 1 月前3
2025企业出海数字化白皮书...................................................................................... 27 3.2.3 成熟期: 提升品牌国际影响力,标准化高效运营 .............................................................................. .............. 53 4.5 企业出海数字化整体成熟度评估 ............................................................................................................. 54 4.5.1 全连接成熟度框架 .............................. .......... 54 4.5.2 国际标准成熟度框架 ........................................................................................................................ 55 4.5.3 安全韧性成熟度框架 ........................20 积分 | 62 页 | 12.38 MB | 1 月前3
2025年制造业数智化发展白皮书-2175云15 2.1 发展阶段评估:四类企业的转型路径与困境........................................................ 15 2.2 关键领域应用成熟度分析......................................................................................17 2.3 挑战与瓶颈:跨越转型的“深水区” 清晰的演进路径 - 我们从“数字化”与“数智化”的本质区别入手,帮助企业厘清转型的 阶段性目标,避免盲目投资。 全景的现状扫描 - 通过对四大类型企业的深入剖析,辅以研发、生产、供应链等关键领域 的成熟度分析,为企业精准定位自身坐标提供参考。 落地的技术指南 - 我们不空谈概念,而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的 实际应用场景,展示它们如何真正为制造业创造价值。 真实的行业实践 底层的 HR 数据中台,将分散的数据资 2175 云,人力资源数智化解决方案 第 10 页 共 37 页 产进行统一治理、整合与建模,形成可复用的数据服务。 同时,引入或搭建 AI 平台,将成熟的算法模型(如离职预测模型、人岗匹配模型)沉淀 为标准化服务,供 HR 各个业务场景随时调用。 4. 第四步:文化重塑与组织适配 技术只是工具,真正的变革在于人。必须培育企业的数据文化,鼓励各级管理者基于数据10 积分 | 37 页 | 3.81 MB | 1 月前3
2025一体化政务大数据体系建设实践指南1.0同,不同地区 不同行业一体化政务大数据体系建设仍处于不同发展阶段,在管理机 制、技术能力、运营水平、场景创新等方面存在差异。为凝聚产业共 识,CCSA TC601 依托一体化政务大数据体系能力成熟度(GDMM) 评估调研成果及产业界先进实践共同研究一体化政务大数据体系建 设实践方法论。本文从一体化政务大数据体系的概念内涵及政策要求 出发,明确建设目标、建设维度等总体视图,并从统筹管理一体化、 一体化政务大数据体系能力成熟度评估模型(GDMM)................26 四、从政务数字化到政务数智化,政务数据应用边界持续拓展......................... 29 (一) 大模型助力政务行业数智化转型........................................................ 29 (二) 政务大模型应用能力成熟度概述..... .................................................27 图 13 一体化政务大数据体系建设的五大成熟度等级及其特征........................ 28 图 14 政务大模型应用能力成熟度总体架构........................................................ 30 表 目 录 表10 积分 | 54 页 | 2.39 MB | 6 月前3
2025年应用全生命周期智能化白皮书场景选择困难:单点试点难以穿透企业核心业务链的转型挑战,ROI 的评估难度大; 3. 产业协同低效:技术供应商能力分散与企业需求的差距。 本白皮书旨在为企业智能化转型提供系统性参考,通过解析智能应用的核心特征、构建分级成熟度模型、设计分步 实施路径,我们希望为不同数字化基础的企业厘清转型逻辑。在技术快速迭代的背景下,期待与产业界共同探索最佳实 践,务实推进应用智能化落地进程。 ——《应用全生命周期智能化白皮书》编写组 间的自主协商与任务分解。此外随着云原生 AI 技术(如多模态大模型、 智能 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等) 的成熟,使得 Agent 的开发效率提升数倍以上,支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地,形成更广泛、更灵活的智能体系统,从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 大模型能力的突破性提升,为 Agent 提供智能化基座 3.1.2 Agent 从单一工具向自主协作系统演进 3.1.3 行业需求从效率优化到体验升级,Agent 成为优先选择 3.1.4 Agent 技术生态的成熟支撑 3.2 智能应用的核心技术架构概览 3.3 智能应用的六大核心特征 3.3.1 特征 1:多模交互 3.3.2 特征 2:智能协作 3.3.3 特征 3:自主运行 3.3.4 特征20 积分 | 59 页 | 8.39 MB | 5 月前3
2025年新一代智能企业:应对快速发展的AI领域报告-Omdia为确保成功实施,企业应避免盲目采用代理型人工智能,而应聚焦于其能力 能为简单解决方案带来真正优势的具体应用场景。 提升商业智能 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 缘AIo AIoT:源 T:源头 头智 智 能 能 Andy Brown, Practice Lead, IoT Andy Brown, Practice Lead, IoT 物联网部署正逐步成熟,越来越多的组织开始寻求从海量数据中获取更多洞 察。 越来越多的组织开始借助人工智能(AI)/机器学习(ML)和边缘计算技 术,以实现对运营环境的实时洞察(见图1)并提升自动化水平。 人工智能与 速了相关兴 趣与实验,尤其因为代理型AI能够在生成式AI投资的基础上进行扩展和深 化。 克服这些采用障碍的组织报告了显著的益处,特别是在研发加速和客户智能 改进方面。 这表明,随着人工智能计划的成熟,解决技术债务和其他采用障碍可以释放 巨大的商业价值,而更多的人工智能概念验证项目将过渡到生产阶段。 人工智能供应商可通过开发以安全设计原则为导向并注重数据隐私保护的综 合解决方案来应对这些挑战。20 积分 | 30 页 | 1.80 MB | 1 月前3
中移智库:2025年面向新型智算的光计算技术白皮书本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与 技术路线,并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力,中国移动愿与业 界合作伙伴一道,共同攻关光计算关键技术,孵化创新应用,加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程,推动光计算技术成熟和生态繁 荣,助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书(2025) AI 加速计算芯片等纳入重要内容,为科研工作提供了明确的方向指引。 国家自然科学基金委将“实现大规模光计算芯片的智能推理与训练”列为 2024 年度中国科学十大进展之一,进一步推动光计算技术的发展成熟。 地方政府积极响应国家号召,因地制宜地加快制定相关行动计划。广东省发 布的《加快推动光芯片产业创新发展行动方案(2024—2030 年)》,全力支持光 计算、光神经网络等前沿技术研发,致力于攻克光芯片领域的关键核心技术,培 MZI 阵列 支持复数域计算、技术手段成熟 级联数目较多、相位误差积累、 片上衰减大 MRR 阵列 尺寸较小、矩阵映射方法简单 受 WDM 信道数目限制、对环境敏 感 PCM 结构 结构简单、尺寸小、功耗低 工艺与 COMS 不兼容、调制时延 稍高 亚波长衍射结构 对光场控制精确 工艺复杂、稳定性低 基于 MZI 阵列的方式工艺简单、技术相对成熟,具有较高的认可度,但存在 中国移动10 积分 | 25 页 | 1.02 MB | 1 月前3
2025年AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 -智、效双驱: 赋新质、创新生AI-HR 所谓 AI-HR,是指将人工智能技术应用于人力资源管理,并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术,优 化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来,随着 AI 技术的成熟和普及,AI-HR 逐 渐从概念走向实践,成为企业提升竞争力的重要工具。 尽管 AI 在人力资源领域的应用最早可以追溯到 20 世纪 90 年代,但真正快速发展其实是在过去 10 年左右。 我们从诸多研究与观察中可以清晰看到,AI 投入成本最小、HR 业务效率最佳,也成当前研究重点之一…… 10 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 1.2 HRVP 的新难题:如何界定标准工作与非标准工作? AI 发展日益成熟的背景下,越来越多标准工作由 AI 完成,转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典 型场景诸如:早期电商平台采用智能自动回答顾客问题;以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。 而作为企 升效率、释放人力已经在现阶段取得较为明显 的成效,典型如自动化简历筛选,缩短招聘时间;智能考勤系统,减少人工统计错误;薪酬核算自动化,降低 HR 事务性工作负担,等等。 而随着 AI 技术逐渐成熟,AI 的能力已从简单的任务执行扩展到复杂的决策支持,为提升有效性提供了可能。 未来,AI-HR 的核心价值不仅要强调“把事情做快”,还要力争“做对的事情”。 为了实现提升 AI 赋能有效性的目标,企业及20 积分 | 71 页 | 13.80 MB | 1 月前3
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