术，并投入大量资源；而其 他行业（尤其是制造业与零售业）则相对滞后。 当然，并非所有地区在从传统自动化、AI辅助技术向全面智能体模型转型的进程中都处于同一水 平。根据IDC《未来企业韧性与支出调查》，全球各地区在智能体的应用与使用阶段上存在差异。 值得关注的是，截至2024年底，超过四分之一的欧洲组织表示，其已在智能体领域投入大量资 源；在亚太地区，约41%的组织称其正在对智能体解决方案进行初步测试，并重点推进概念验证 （PoC）工作；而北美组织则更倾向于聚焦开发智能体部署的潜在应用场景。 在全球范围内，各组织既面临采用智能体工作模式的压力，又对自身组织的准备度存在切实担 忧，故正努力在二者间寻求平衡。IDC在调查中询问全球受访者“AI应用面临的最大风险”时，IT 领导者与员工均指出了数据安全隐患与潜在隐私问题。 图 3：各组织当前评估或使用AI智能体的状态 来源：IDC 还未开始做任何工作 正在开发潜在用例 足、技能培 养力度不够，以及AI战略沟通不畅。这些认知凸显出组织领导者亟需采取一系列行动，包括与员 工期望保持一致、改善内部沟通，并主动管理人才与安全风险。（来源：IDC《未来企业韧性与 支出调查（第 10 轮）》，2024 年 10 月） 趋势 2：为具备AI适配能力，组织加大技术栈投资 为持续推进向AI驱动型企业的转型，各组织正逐步加大对底层技术基础设施的投资：搭建具备可 扩展性、

Ready的七大核心评估维度，其中 技术、数据、业务主要对应“硬实力”；战略、治 理、人才和组织结构则对应“软实力”。 聚焦企业AI实践， 调研总结企业AI变革之路 毕马威与思科携手开展专项调查，面向全国范围内 已进行AI战略部署并且在业务中有明确AI落地场景， 并对期望借助大模型技术进一步扩大的泛行业企业 进行了问卷调研，以期深入了解企业AI战略认知与 布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等 核心的硬实力，以及以组织能力和战略思维为核心的软实力相结合的系统性升 级。当前，大企业在AI Ready的多个关键维度上仍存在显著不足，需要把握窗 口期完成转型，避免在智能化浪潮中掉队。在此背景下，毕马威与思科携手开 展专项调查，向全国范围内已进行AI战略部署并且在业务中有明确AI落地场景， 并期望借助大模型技术进一步扩大的泛行业企业发放调研问卷，问题主要涵盖 企业AI战略认知与布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等三大维度。 10年以上的企业占比88%以上，占据绝对主导。从受访企业所在行业分布来看，排 名前三的是制造、金融、电信和互联网，分别占比39%、20%和12%，是AI应用落 地场景最丰富的行业代表。 受访企业 基本情况 分析 2.1 调查企业所在区域分布 图 1 27% 24% 20% 7% 7% 5% 2%2%2%2% 广东省 北京市 上海市 江苏省 福建省 香港特别行政区 吉林省 安徽省 山东省 河北省 *

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、 职责范围、技术能力，以及其所采取的安全措施是否与数据规模、 敏感程度相匹配等因素，进行综合考量，以合理分配各方责任。 原则上尊重其约定，这对于鼓励和保障人工智能向智能制造生产 力转化具有重要意义。逐步探索建立与风险等级相适应的人工智 能解释义务，对涉及人身安全、重大财产利益等高风险场景，确 立更高标准的司法审查要点。同时，还需要强化技术调查官、专 家辅助人等制度在查明技术因果关系、判定技术缺陷等关键环节 的运用。 （2）明确审查标准，防范与化解人工智能歧视风险。坚持 以人为本，在审理涉人工智能歧视的劳动争议或不正当竞争等案 权，形成了一个开放与保护之间的治理难题。 3．司法对策 （1）完善事实查明与法律适用，厘定多元主体责任。充分 认识到涉及智能制造系统的产品责任或服务合同纠纷技术复杂 性和多因一果的可能性，积极并深度运用技术调查官、专家辅助 人、司法鉴定等制度，借助外部专业力量，对事故原因进行回溯 分析，准确辨别损害结果是由硬件缺陷、软件错误、集成疏忽还 是用户操作不当所致。在查明事实的基础上，综合运用《民法典》

恢复能力和适应能力三维度建立新冠疫 情防控韧性评估指标体系。 本 研 究 从 动 态 能 力 视 角 [11] 将疫情防控韧性划分为 5 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 公众信任与舆情管理能力 B24 0. 147 0. 012 实验室设施设备健全情况 B31 0. 225 0. 014 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 防护和调查物资数 B32 0. 225 0. 014 疫情防控专项资金 B33 0. 300 0. 018 外部资源调配 B34 0. 251 0. 015 信息整合上报 B41 0. 422 0. 019 平,竺家哲. 组织韧性:最新文献评述[J]. 外国经济与 管理,2021,43(3):25-41. [12] 赵文琦,马春光,张志芳,等. 某地区基层疾控机构突发公 共卫生事件应急能力现况调查[J]. 医学动物防制,2022, 38(3):239-242. [13] 陈艺平. 常态化疫情防控下基层疾病预防控制机构人力资 源管理对策研究[J]. 中国公共卫生管理,2022,38(5):610

工作效率，并节约机构成本。清华大学附属北京清华 长庚医院神经内科邳靖陶 2025 年在《中国卒中杂 志》发表的《不同年资神经内科医师对数智化诊疗 的认知、态度及功 能需求现状调查》，对全国范围内不同医院级 别和 年资职称的 174 名神经内科医师进行问卷调查， 结果显示， 40.23%的医师尝试使用过 AI 工具， 而神经 病学 专业 未定级 / 医学生 尝 试 过 AI 工具 的 比例达 71.43%。神经内科医师对 组 织的整体关系，显著提高诊断精度。 2.智能化临床决策支持 由于罕见病和复杂病症等疾病种类繁多，且疾 病症状因人而异，导致医生在诊断过程中出现难以避 免的错误。四川华西医院进行的一项大样本量调查发 现，我国医院的临床误诊率平均约为 30%， 而肺 外结核和恶性肿瘤等恶性疾病的平均误诊率更是高 达 40%。 因此，如何提高医生的重大疾病诊疗水平 和工作效率，减少基层医疗机构的误诊、漏诊等现 和质量。 1.病历生成及质控 AI 大模型能够自动转录医疗对话内容，辅助 医生撰写病历，从而减少医生的文档工作量，缓解职 业倦怠，并改善患者体验。在一项对中国医学科学院 阜外医院冠心病病区的临床医生的调查研究，80%的 医生高频率使用病历智能书写助手。在病历内容采纳 方面，84%的医生选择完全采纳或在生成内容的基础 上进行修改，仅少数医生选择不采纳推送的内容。目 前 AI 生成的病历和文书在法律上仍需医生审查并签

采用按价值计费模式显著改善 总体拥有成本 39% 高达 查看全文 价值支柱 3 增强安全和韧性 在云端强化您的安全态势 由安全漏洞、硬件故障、软件缺陷或人为失误 导致的意外停机可能代价高昂。最近一项调查 显示，五分之一的受访者报告称，他们最近一 次停机造成的损失超过 100 万美元。7 云服务可以避免高昂的 IT 中断成本，通过消 除许多遗留系统中存在的漏洞来提高运营韧性 并增强网络安全的稳健性。云服务还为零信任 如何估算商业价值 您可通过评估减少停机时间、增强安全性和简化运营等核心指标， 计算亚马逊云科技为您释放的运营韧性效益。 例如，可以首先估算业务中断所造成的成本，以及网络事故可能 带来的潜在成本。最近一项调查显示，基础设施故障的平均成本 通常超过 10 万美元 10。 通过对比您企业每年因突发停机和网络攻击所产生的成本，并计 算其中有多少成本可通过迁移得以消除，即可估算出迁移至亚马 逊云科技将带来的投资回报率。

协调交警部门为急救车开辟绿色通道，确保患者得到及时救治。 b. 投诉受理与反馈 公安指挥中心负责受理群众对公安机关及其人民警察执法执勤、服务态度等方面的投诉。对接收到的投诉， 详细记录投诉内容、投诉人信息，及时转办至相关部门进行调查处理，并跟踪督办处理进度。处理结果及时反 馈给投诉人，做到件件有回音、事事有着落，维护公安机关良好形象，提升群众满意度。如群众投诉某派出所 民警在处理纠纷时态度粗暴，指挥中心接到投诉后，迅速将投 至各应急救援力量，实现协同 作战，最大限度地减少突发事件造成的损失和影响。 c. 安全事件调查与评估​ 突发事件处置结束后，机场指挥中心组织相关部门对事件进行调查评估，总结经验教训，提出改进措施和 建议，完善应急预案和安全管理体系。通过对事件发生原因、处置过程、处置效果等方面进行全面深入的调查 分析，查找安全管理工作中存在的薄弱环节和问题，制定针对性的整改措施，防止类似事件再次发生。同时， 作不力的进行 问责，提高全体人员的安全意识和应急处置能力。例如，在某起机场建筑火灾事故处置结束后，指挥中心组织 消防、安全管理、设施设备等部门对火灾原因、消防设施运行情况、人员疏散过程等进行详细调查分析，针对 发现的问题提出改进措施，如加强消防设施维护保养、优化人员疏散预案等，进一步提升机场的消防安全管理 水平。 4、信息管理与共享​ a. 信息采集与整合​ 机场指挥中心通过多种渠

期开展用户满意度调查，涵盖医生、护士、患者及管理人员等多角 色，确保反馈的全面性。此外，还可以通过社交媒体、论坛等渠道 收集用户的非结构化反馈信息。 收集到的反馈数据应进行分类和分析，常见的分类包括功能需 求、性能问题、用户体验和安全性等。通过自然语言处理技术对文 本反馈进行情感分析和主题提取，快速识别用户的核心关切点。对 于高频问题或重要建议，成立专项小组进行深入调查，制定改进方 此外，建立安全文化，鼓励员工主动报告安全问题和隐患。可 以通过设立安全奖励机制，表彰在安全工作中表现突出的个人或团 队，从而激发全员参与安全工作的积极性。 为了确保培训效果，应建立培训效果评估机制。可以通过问卷 调查、知识测试和实际操作考核等方式，评估员工的安全知识和技 能掌握情况。根据评估结果，及时调整培训内容和方式，确保培训 的有效性和针对性。 最后，应建立持续改进机制。通过定期回顾和总结安全培训与 试：通过对比员工在培训前后的知识掌握情况，评估培训的有效 性。 - 实际操作考核：模拟实际工作场景，考察员工在操作 DeepSeek 系统时是否能够遵守安全规范。 - 员工反馈收集：通过 问卷调查或面谈，收集员工对培训内容和形式的反馈，持续优化培 训方案。 通过系统化的员工安全培训，可以有效提升员工的数据安全意 识和操作技能，为 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的应用提供坚 实的安全保障。

温和复苏。《2024年上半年商业地产租金指数报告》依据全国15个重点城市主要商业街及购物中心商铺租赁的相关数据， 选取了重点城市中的100条商业街商铺与100个典型购物中心商铺作为样本标的进行了深入调查与分析。研究发现，商业街和商圈购物中心租金延续小幅上涨态势，但 涨幅收窄，消费市场有望保持平稳恢复态势，商铺租赁需求亦有望继续释放。 商业街及商圈购物中心租金小幅上涨，消费市场平稳恢复，商铺租赁需求有望继续释放 访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数 据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询 对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述 的观点均不构成任何建议。 本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范

供给缺口。在此背景下，发展智慧养老已成为 突破资源约束、提升服务可持续性的必然选择 ◼ 核心观点二：老年群体对智慧产品接受度稳 步提升，需求呈现多元化特征 随着智能养老产品的普及，老年群体的接受程 度显著提高。调查显示，43.08%的用户每日使用 时长达到1-3小时，日常生活服务类产品拥有率 最高。值得注意的是，居住模式深刻影响需求 特征，与子女同住的老年群体对个性化休闲娱 乐需求可达独居老人的2.27-3.13倍，表明多代 强共同推动市场持续扩容 中国互联网医疗老年用户规模正持续扩大，从2020年约1.08亿增长至2030年预计约9.74亿，年均增速显著。 尽管当前老年群体中仍有相当比例尚未接触或完全使用互联网医院，但调查显示超半数老年人表现出较强 的使用意愿。随着老龄化程度加深和智能技术适老改造推进，互联网医疗在老年群体中的普及度和服务深 度有望进一步提升。 单位：万人；% 单位：% 单位：万人；% 中国智慧养老产业 居家养老以多样服务为基础，五大要求为关键，旨在满足多数老年人居家安享晚年的核心诉求 居家养老服务形式多样，涵盖基础照料、康复护理、精神慰藉等多个方面。为保障服务质量，其发展需满 足安全性、专业性、多样性、普惠性与及时性五大核心要求。调查显示，目前有超过七成的老年人倾向于 选择居家养老，主要原因包括希望在熟悉环境中生活以及便于家人照顾；另有近三成老年人则倾向于机构 养老，多出于对专业照护模式的认同。 数据来源 上门服务 日间照料