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 ...................

《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

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

...................................................................................... 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 ........................

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

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

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。

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

位测距。 来源：AIoT 星图研究院 制图：AIoT 星图研究院 中国高精度定位技术产业 背景描述 1.1 为什么需要高精度定位技术 室外的卫星定位系统在不断地完善与发展，基于成熟的定位软件，人们的定位精度与体验也越来越好，但是在碎片化 的 IoT 场景很多时候无法获取卫星信号，这便需要 UWB、蓝牙、5G、音频、地磁等非 GNSS 定位技术补盲。 所以，本白皮书的高精度 芯片的智能硬件，比如电视遥控器、宠物项圈、寻物 Tag、智能 机器人等。 第三类市场：汽车市场。典型的产品就是汽车数字钥匙等。 第四类市场：手机市场。就是手机里面加入 UWB 芯片。 IoT 企业级应用是当前已经较为成熟的市场，这个市场特点是出货量不大，但是方案价值大，单项目上千个基站项目 规模就很大，所以这个市场是属于方案商的。 IoT 消费级应用，需要等待手机等平台类设备都有 UWB 芯片之后才有爆发基础，如果不依赖手机也可以起量的场景 定位管理、电子围栏等。 第四个是提供精准的寻向导航能力，应用领域包括会展场景、博物馆、封闭园区的自动驾驶以及 C 端的寻物场景等。 在过去，UWB 的应用大多数集中在对人的管理，而随着产业越来越成熟，UWB 技术用于对物体的管理需求将会越来 越多。 与四五年前我们写第一版定位报告相比，UWB 芯片厂商的格局已经发生了翻天覆地的变化。 首先是巨头的涌入，苹果、高通、三星、NXP 等巨头都推出了

应急管理、智能疫苗查漏补种、职业健康风险监测评 估、智能药品监管方面的应用，但整体应用范围还比 较有限，处于探索和试点阶段，距离广泛应用和成熟 发展还有一定的距离，本报告不做具体场景展开。 AI 在医疗健康行业的应用前景广阔，但不同应 用场景的成熟度存在显著差异。 智慧医疗： 智慧医疗是 AI 在医疗健康行业中 应用最成熟的领域之一，尤其在医学影像诊断方面 表 现突出。通过深度学习算法， AI 能够快速准确 地识别 X 人工精细设计。尽管如此， AI 有望将药物 研发周期从 10-15 年缩短至 5-8 年，为制药公司带 来显著的商业价值。 健康管理：基于 AI 的智能健康监测设备及配套 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 的生理数据，经由 AI 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 GD- PR、HIPAA）。随着技术的进步， AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言， AI 在医疗健康行业的部分应用场景 已经达到了较高的成熟度，特别是在智慧医疗和医药 研发领域，展现了显著的技术可行性和商业价值。而 在个人健康管理方面，虽然技术和市场接受度逐步提 升，但在情感理解、复杂问题处理和个性化服务等方 面还有改进空间。未来， 随着