图 4 数据目录的运营运维管理要点...................................................................... 15 图 5 数据治理人员划分.......................................................................................... 17 图 尝试依托于政务云统一整合并存储各部门数据资源，并融合运用数据 库、大数据引擎推进数据初阶治理。随着跨区域、跨行业数据需求的 2 日益增长，国家层面亦推进国家数据共享交换平台及国家政务服务平 台数据交换通道建设，为各地区各部门与国家平台间政务、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 枢纽建设，构 建起覆盖国务院部门、31 个省(区、市)和新疆生产建设兵团的数据共 享交换体系。随着政务数据平台承载数据量的不断增加、数据治理任 务复杂度不断增长，数据安全成为关切要点，各地方、各行业开始探 索运用人工智能、区块链等技术进一步降低数据治理难度、提高数据 安全性。各地方、行业建立健全政务数据管理制度体系建设，推进项 目、服务、算力、安全、标准等一体化建设管理，政务数据一体化建

合规运行。同时，要着力排除错误数据和恶意干扰，保障AI大模型推 理结果的稳定性和可靠性，这对于维系用户信任、保障业务连续性至 关重要。 本白皮书深入剖析了“AI Ready”的数据中心在计算、网络、存储及 相关治理组件等关键要素，并前瞻性地提出了AI变革就绪度评估体系。 我们希望，这不仅能为企业决策者提供清晰的指引，更能为技术管理 者提供具体可落地的行动方案。我们相信，通过构建面向未来的AI基 础设施， 向 “成本效益革命”，由此带来了“基础模型开源化 +垂直领域私有化定制”加速AI普惠化、生成式AI 加速渗透至千行百业等趋势。 从治理环境来看，中国内地在AI领域已形成以政策 战略、专项法规、标准建设和技术赋能为核心的多 维度治理体系，港澳AI治理体系则注重国际化和本 地特色产业的融合，整体上有助于打造健康安全发 展的AI生态。 从企业变革来看，大模型技术迭代升级使得企业对 于 计为起点，采取混合部署方式推进大模型落地 应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 适应创新之变； • 在数据语料侧，企业着眼于数据治理框架搭建 和数据质量提升，推进数据语料的深度治理， 并且已初步形成数据标准化体系、智能清洗工 具等共性选择； • 在基础设施侧，企业兼顾创新与务实，充分权 衡AI基础能力建设与业务需求满足，通过混合 部署和协作管理措施等实现协同优化；

业务创新转型 7 ……………………………………………………………………………………… 5. 4 新型能力 9 …………………………………………………………………………………………… 5. 5 治理体系 10 …………………………………………………………………………………………… 5. 6 系统性解决方案 11 …………………………………………………………………………………… 6 过程方法 业务创新转型过程联动方法 14 ……………………………………………………………………… 6. 4 新型能力过程联动方法 16 …………………………………………………………………………… 6. 5 治理体系过程联动方法 17 …………………………………………………………………………… 6. 6 系统性解决方案过程联动方法 18 …………………………………………………………………… 7 发展阶段与水平档次 阶 段与水平档次,系统阐释数字化转型的主要任务、过程联动方法和分步实施要求。 图 1 数字化转型参考架构的总体框架 主要视角给出数字化转型的任务体系,包括发展战略、业务创新转型、新型能力、治理体系和系统性 解决方案5个视角,明确数字化转型的主要任务,并给出任务间的关联关系。 过程方法提出数字化转型的方法体系,针对数字化转型的5个视角,分别给出其对应的过程联动方 法,并构建相关方法之间的相互作用关系。

前，大多数企业正处于IDC所定义的“AI转折”阶段⸺即在业务中发掘高投资回报率 (ROI) 的应 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。 全球ICT岗位需求将新增3600万，ICT技术人才短缺将影响数字化转型进程 AI、安全、数据科学、云计算等领域的技术人才严重短缺，阻碍了业务创新和发展。IDC调研显 示，超过 65% AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技 I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。 组织在成熟度模型上的分布，既凸显了AI应

技术挑战...................... 22 （三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期..................23 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力.......................... 23 1 一、司法观察背景 党的二十大报告与“十四五”规划纲要明确指出，要“推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”“加快发展数字经济”。在国 仅是一个产业方向，更是我国从“制造大国”迈向“制造强国”的主 攻方向，是保障产业链供应链安全、构筑国家长远竞争新优势的 战略核心。不仅为产业发展擘画了宏伟蓝图，也为包括人民法院 在内的国家治理参与者，指明了服务中心大局的方向。 作为国家治理体系的重要组成部分，人民法院如何有效护航 智能制造产业高质量发展，既是时代赋予的重大政治责任，也是 需要回应的核心实践课题。为此，2025 年 6 月至 8 月，广州互 特别是大模型的突破性进展，算法的应用正从辅助性工具向生产 核心系统的角色转变。这种转变在催生新质生产力的同时，其内 在的复杂性、决策过程的不透明性以及对生产经营活动的深度介 入，也带来了一系列需要审慎对待的法律问题，对现有治理体系 提出了新的要求。 1．产业反映 智能制造是先进制造技术、新一代信息技术与人工智能技术 的深度融合体，其目标在于推动我国制造业向数字化、网络化、 智能化的高阶形态转型升级，最终实现高质量发展。在此进程中，

填补了数字化战略与价值交付之间必不可少的一环。转型 需要持续创新，而这又需要一种敢于挑战现状的先锋文化。 P2 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 建立一个能够快速适应并蓬勃发展的组织 清除不必要的治理流程、过时的“指挥与控制”领 导方法和迟缓的预算 / 规划周期 在重要、快速响应的情况下改善协作 根据愿景和目标不断优化投资分配与监管 面对市场的不确定性， EDGE 强调使用实用性思维，建立 章描述如何构建待办列表，及进行优 先级排序 l 第 8 章描述治理与价值交付的竞争需求间 的平衡方法 l 第 9 章解决“我们应该如何合作？ℽ l 第 10 章主题是自治团队与适应性领导力 l 第 11 章总结要点，展望未来 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 目录 第 9 章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 Managing for Happinessd 的 作 者 这是一本令人影响深刻的书，书中提供了一整套原则和实践，以帮助企业提 升创新力。通过聚焦成效和价值，并依靠产品思维、轻量级治理和适应性领 导力，作者诠释了公司如何通过敏捷产品组合在日益复杂的环境中生存和发 展。本书值得珍视并仔细品读 Robert D.Austin 毅伟商学院教授， Adventures of

，对应十五项核心工作，严格把控七个关口，将安全生产 稳定性保障左移，在入网控制时介入，对入网控制、发布上线、故障预防、故障发现、故障定位，故障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 核心业务链路深度治理 做实安全生产，提升IT系统稳定性 架构设计 研发测试 生产变更 运营支撑 稳 定 性 架 构 设 计 版 本 管 理 变 更 管 理 链 路 识 别 监 控 管 理 故 障 预 防 3、技术监督实现变更管控 1、故障事前制定应急预案与应急演练 2、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 经验有效沉淀，整改措施有效落地 1、系统深度健康体检，全链路性能隐患分析 2、系统容量隐患深度分析 3、统一隐患闭环治理 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监’与 ‘控’，实现多场景故障自愈 1、全链路读、写压力测试、评估链路容量水位 推送 审批 智能自愈 判断逻辑 引擎 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 系统隐患预防 从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识别潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 B A C D 深度性能问题分析 定位性能瓶颈节 点初步定位 看表象  链路节点RT增长->初步定位瓶颈节点  trace明细分析 ->

障发现、故障定位，故 障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 做实安全生产，提升 IT 系统稳定性 核心业务链路深度治理 设计关 验证关 上线关 变更关 监控关 应急关 优化关 平台工具保障 组 织 架构保障 运营机 制 2 0 2 3 · 上 海 站 1 、系统深度健康体检，全链路性能隐患分析 2 、系统容量隐患深度分析 3 、统一隐患闭环治理 1 、故障事前制定应急预案与应急演练 2 、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3 、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 经验有效沉淀，整改措施有效落地 1 、涵盖业务层、前端触点层、网关层、应用层、组件 线程池、连接池是否打满 l 慢 SQL 分析 l 内部方法自耗时高原因 l 重复调用是否可优化 …… 性能治理 l 压测 结 论、问题、论证、优化方案 l 与研发侧确认问题、推动治理 l 复 测 从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识 别 潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 评分与趋势 高风险指标 中风险指标 低风险指标

...........36 组织机制 .......................................................................36 流程与治理 .....................................................................38 人才管理 .................... .........41 综合行政 .......................................................................42 12 数据治理能力类 .....................................................................42 数据战略 ................ 范围 本标准适用于不同组织和机构对数智化转型成熟度进行评估。 本标准给出了行业数字化转型成熟度评估模型以及相应的成熟度等级，定义了产品发展、生产运营、 商业服务、生态协同、战略管控、组织管理、数据治理和技术基础等8个能力类。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 12 > 13 第二章 世界各国积极探索 数据基础设施建设和运营 与欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR》、《数据治理法案》（DGA）、《数据法案》（Data Act）、《数字市场法 案》（DMA）、《数字服务法案》（DSA）等数据相关法律制度，以及中国的《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共 和国个人信息保 Spark的大数据和机器学习平台，高性能的Databricks Runtime（DBR）、开源的Delta Lake湖仓表格 式、统一的Lakehouse Platform、机器学习管理平台MLflow，以及数据治理解决方案Unity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的 习 （ 语 言）、IDS架构（工业）、数据连接器（汽 车）、3D/XR平台（文化）等核心技术，确 保数据安全流通。 3、治理体系完善：设立CELT（语言）、 IDSA（工业）、CEDCHE（文化）等专业机 构，推行双认证、主权控制（如GDPR合 规）与分权治理。 4、生态协同推进：联动GAIA-X云平台、AI TEFs测试设施等基础设施，整合博世、宝 马、Europeana等跨行业资源。