式聚焦工具升级，通过注入智能算法提升数据处理、分析与 可视化效率，衍生出智能问答、对话式交互、AI增强分析等 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 BI不是简单的技术叠加， 而是通过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企 业从“经验驱动”迈向“认知驱动” ABI应用模式——AI + BI模式 来源：头豹研究院 ◼ AI + BI模式是从技术融合到商业价值重构，AI + BI不是简单的技术叠加，而是通 过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企业从“经验驱 动”迈向“认知驱动” 数据洞察自动化是AI + 决策反馈机制，使得企业能够更快地做出决策，抓住市场机遇，降低决策风险。 知识沉淀系统化是AI + BI模式推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”的关键。在传统 的经验驱动模式下，企业的决策往往依赖于过往的经验和案例，这种模式在稳定的 市场环境中可能有效，但在快速变化的市场中则可能失效。而AI + BI模式通过系统化 的知识沉淀和管理，能够将企业的数据资产、分析模型和决策经验等转化为可复用、 可扩

生物发酵生产中，灭菌、CIP 清洗、蒸发 和干燥都是耗能突出的工艺环节。但是随着 生物发酵企业加快国际化步伐，满足欧美等 海外市场日益严格的碳排放标准，已成为企 业开拓国际市场的必要条件。依托于系统化 的能碳管理，企业不仅能够降低运营成本， 还能够有效应对全球范围内的合规要求，为 实现可持续发展和国际化战略奠定坚实基 础。 集成的能碳管理解决方案 SIMATIC Energy 16 . 生命周期服务 西门子生命周期服务为生物发酵企业提 供全方位运维保障。从技术团队支持到备件 管理，从过程监测到预防性维护，再到快速 响应机制，形成了完整的服务体系。 这种系统化的服务模式帮助企业实现从 被动维护向主动预防的转变，不仅提高了设 备可靠性，降低了维护成本，更确保了生产 的稳定性和产品质量，最终实现经济效益的 全面提升。 图 15 数字化咨询服务

认知与 布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等 最新实践。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过 程中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基 础设施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈 现以下特征： • 在技术架构侧，企业通常以落地场景的体系设 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， 后续章节深入分析如何推进泛行业企业AI Ready进程，以便更好与各类合作伙伴共谋 发展。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过程 中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基础设 施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈现以下 特征： AI Ready硬实力 变革关键要素剖析 03 企业AI Ready需硬实力和软实力双向共驱，硬实力是底层基础，软实力是上层 建筑，企业硬实力的突破往往能催生出新型软实力形态，而软实力的前瞻布局 到技术栈的全链条映射，并通过定量化分析得 出了每个组成部分对业务目标的影响程度。由 此，该企业可以识别出影响最终业务价值的AI 体验与安全的薄弱环节，并精准优化。最终， 该企业CIO借助Splunk ITSI所体现的系统化治 理方式对齐了AI资源投入与业务价值，企业也 得以真正实现AI从投入到转化为业务成果的全 方位提升。 AI Ready 变革评估体系 04 本章制定了面向泛行业企业的AI Ready变革评估体系，旨在结合企业AI

作之一。除 此之外，薪酬管理还涉及合规安全等要求，合规的薪酬体系要避免法律风险，确保企业及员工双方权益兼顾， 故而对从事薪酬管理的 HR 而言提出更高要求。 从传统人工薪酬管理到借助数字化、系统化手段，再到如今启用 AI 应用进一步赋能，“AI+ 薪酬”的管理模式已 逐步进入深水区。以易路人力资源科技所构建的薪酬为核心的一站式方案为典型，已成功助力各行业企业已 由表及里、层层深入，打造基于 、培训与开发、绩效管理、 薪酬福利管理以及劳动关系管理； 战略管理阶段：该阶段关注内部系统化建设，将人力资源管理的战略、企业短期目标以及长期发展战略相结合， 借由 AI 应用辅助战略目标实现，例如人员培训、企业文化建设与推广、企业未来领导人培养（继任计划）等； 由外向内管理阶段：该阶段侧重外部系统化建设，更关注 AI 应用的业务转化能力与效果，即从客户和市场需 求出发，看内部业务对人力资源管理的要求，从而创造外部客户价值。

凭借多年在风电行业的深厚积累和持续研发 创新，威图为海上风电的各种应用场景提供 了多元化的防腐蚀方案。这些模块化的防腐 蚀解决方案可针对不同的防腐蚀等级需求， 提供压力平衡阀、温湿度控制器等系统化方 案，以降低整体腐蚀风险。 通过纳米陶瓷预处理、电泳底漆、粉末涂层 等特殊表面处理工艺，威图机柜可为内部电 器部件提供更好的防腐蚀保护，充分满足海 上风电机组的严苛要求。目前威图机柜最高

所，传统文印管理模式难以实现统一高效运维，设备调配与维护成本高，容易降低 打印设备的可靠稳定性，导致频繁出现故障而中断打印，影响患者的就医体验。 成本控制待加强：打印需求大，耗材消耗多，缺乏系统化的成本管控机制，各机构 成本核算不精细。 对打印性能和彩色打印品质要求高：该医疗集团作为高端私立医院，其文印在排版 和设计上更加注重美观和品牌调性的体现。作为医院与患者交流沟通的重要介质，

环境。 （2）强化涉数据案件的审判指引作用，健全数据侵权责任 与纠纷解决体系。为妥善应对数据领域的新型纠纷，并为市场发 展提供更为清晰、稳定的规则预期，建议从个案审理的针对性与 司法指引的系统化两个维度，稳步推进相关工作。在个案审理层 面，应针对数据侵权案件的技术性特点，继续探索并健全“技术 调查官+专家辅助人+司法鉴定”的多元化技术事实查明体系。 在审理涉数据安全责任的纠纷时，可结合各方主体的角色定位、

2031 年，全面建成全国项目管理标准体系，国际标准化取得 关键突破，项目管理标准体系作用发挥显著增强，实现项目管理人员 培训体系常态化与专业化、职业队伍建设规模化、项目标准化管理机 构认证体系系统化。 三、 建设内容 （一）全国项目管理标准体系结构 全国项目管理标准体系结构包含了项目管理标准体系的基本组 成单元，具体包括“A 基础综合标准”、“B 专业通用标准”、“C 项目评 价与改进标准”、“D

境。 2.3.6 具身智能评估 当前的具身智能评估体系尚不完善， 缺乏统一基准，难以全面衡量智能体的控 制能力、任务规划能力和泛化能力。如何 建立科学合理的评估体系，是关键挑战。 研发系统化的具身智能评估框架， 以更全面地衡量智能体的能力。需解决多 方面问题，包括：现有评估方法偏重单一 模态，忽略跨模态融合效果；智能体的泛 化能力评估尚不充分；持续学习评估需解 决灾难性遗忘问题；模拟环境与真实世界 容规范，防治 AI 产生破坏性的虚假信息。 4.3.3 前沿 AI 系统风险感知与治理 面 向 前 沿 AI 系 统 的 红 线 风 险， 研 制 主动风险感知技术，建模智能体行为失控 机制，形成系统化、实操性强的风险评估 体系，对预警和治理前沿 AI 系统至关重 要。 突破路径：研究工具交互、环境感知、 思维推理、记忆增强等优化方法，动态激 发基础大模型潜能，主动感知风险红线突 破点；从大模型、训练数据和系统软件出 确保 AI 在科学研究中的应用符合社会价值 观与伦理准则，从而推动科技创新、产业升 级与社会福祉的全面提升。 2.2 政策制定 为实现 AI4S 战略目标，建议政策围绕 以下六大核心领域构建系统化实施方案： 2.2.1 数据共享 推动科研机构、政府与企业之间的数据 互通，建立标准化科学数据共享平台，鼓励 开放获取与跨学科数据整合。制定数据质量 评估标准，确保数据的可靠性与可用性。

资源， 提升业务运行效率与资源使用率。从全局视角出发，开展系统架构的稳定性、安全性与可扩展性设计，支撑系 统平稳上云，并保障业务长期稳定可靠运行。 16 云平台基础设施通过软硬件深度协同，系统化提供高性能、大规模、高可靠、高安全的能力，具体包含以 下特征： (1) 融合高性能：协同云平台软件和计算、存储、网络等硬件设备进行深度调优，实现对硬件的精细化管 理和调度，最大化释放硬件性能。 发现执行中的潜在问题。同时，促进运维团队成员熟悉应急职责与处置流程，提升组织效率。 (2) 构建应急预案、自动化恢复平台和云服务容灾切换三位一体的故障恢复体系 ① 制定应急预案，指导自动化恢复编排设计 建立系统化的故障预案资产库，将应急方案设计、应急操作步骤等关键资产归档存储，形成可追溯、可复 用的知识体系，指导运维人员对应急预案进行自动化恢复流程编排设计，支持的常用应急预案包括：回滚、 扩容、重启、服务降级、应用限流和容灾切换。