附件 煤矿智能化建设评分方法 第一部分 智能化井工煤矿 一、井工煤矿智能化建设条件分类 根据煤矿生产能力、煤层赋存条件、开采技术条件等对智 能化建设条件进行分类，分类结果为：智能化建设条件Ⅰ类煤 矿、智能化建设条件Ⅱ类煤矿、智能化建设条件Ⅲ类煤矿，分 类评价指标如下： 表 1-1-1 煤矿智能化建设条件分类评价指标 序号 评价指标 单位 等级划分 指标得分 权重值 1 生产能力 化建设条件进行综合评价，依据评价结果集：｛智能化建设条 件Ⅰ类煤矿、智能化建设条件Ⅱ类煤矿、智能化建设条件Ⅲ类煤 矿｝＝｛100～85 分（含），85～70 分（含），＜70 分｝，确定 煤矿的智能化建设条件类别。 二、井工煤矿智能化评定 根据煤矿智能化建设条件分类结果，分别采用对应的分级 评价指标体系（智能化建设条件Ⅰ类煤矿评价指标体系、智能 化建设条件Ⅱ类煤矿评价指标体系、智能化建设条件Ⅲ类煤矿 评 评价指标体系）进行评价打分，每类评价结果分为：高级智能 化（综合评分值≥90 分）、中级智能化（综合评分值 75～90 分， 不含 90 分）、初级智能化（综合评分值 60～75 分，不含 75 分）。 煤矿智能化各系统综合评价指标分为必备指标、评分指标、 加分指标，必备指标不具备的不予评定。系统考核得分等于该 系统评分指标与加分指标得分之和，综合评分值为各系统考核 得分乘以系统权重之和与矿井加分指标得分相加，采用式（1）

2025年汽车智能化培训框架 证券分析师 ：黄细里 执业证书编号：S0600520010001 联系邮箱：huangxl@dwzq.com.cn 联系电话：021-60199793 2025年3月14日 证券研究报告 1 （ 核心结论：淘汰赛模式！强者恒强！ ◼ 汽车智能化产业趋势三部曲（5-10年维度）：本质是一场出行革命！1）2025-2027年第一部 【L3智能化帮助车企卖车 海外消费者认可。 2 ◼ 消费者愿意为汽车智能化买单吗？2025年或是拐点之年！城市NOA（L3智能化核心体验）普 及是推动智能化成为消费者购车前三考虑因素的力量。目前我们根据【引领车企新车周期—终 端草根调研—爆款车型验证】体系将紧密跟踪【L3智能化渗透率】2025-2027年从10%- 50%-80%+的变化过程。Robotaxi（L4智能化核心体验）将进一步颠覆认知，给消费者带来 更快 更快捷更安全更舒适的出行方式，从而带动社会效率提升。 ◼ 智能化如何重构汽车产业链？淘汰赛模式！强者恒强！产业链利润分配模式或类似消费电子产 业链。整车或分为三类公司：1）一类是B端Robotaxi，核心壁垒在于【算法技术+整车成本+ 平台流量】；2）一类是C端个性化品牌，核心壁垒在于【爆款车型推出能否成为大概率事 件】；3）一类是整车高端制造，核心壁垒在于【能否绑定优秀合作伙伴】。零部件或分为两

I 序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代 站在 2025 年初启的当下, 回首被时代的飞轮带走的 2024 年, 可以清晰地 看到, 曾在金字塔顶端的 AI, 已经化身百模大战、自动驾驶、智能制造等场景和 应用, 以周计地改写着人类的未来, 也将中国企业的智能化发展之路,带至一个 全新的高度。 从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等 等多个行业领域实现了初 步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮,体现在《中 国企业智能化成熟度报告 (2024) 》 (以下简称《报告》) 中,便是千行百业如 雨后春第般地开始探索与迈进各自的智能化发展旅程,从智能制造领域的智能生 产线优化,到医疗行业的辅助诊断与疾病预测,再到交通领域的智能调度与拥堵 缓解, AI 技术如同流水 在今年的调研中, 我们将企业智能化成熟度量表做了刷新, 针对智能体转型 "领先者们" 的衡量标准 也即 L4 和 L5 水平的要求,进一步明确了企业智能 体的布局、探索、应用的水平,希望在 AI 2.0 时期的新要求、高要求,对企业利 用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。 作为率先布局全栈 AI 的领军者, 企业聚焦数据、算力和算法, 积极投身 AI 带来的智能化变革的时代洪流。过去的近八年

医院智能化系统规划方案 目录 医院背景 一 建设需求 二 建设目标 三 建设规划 四 达成效果 五 医院背景 医院新区医院设置病床2000张，项目用地面积 366.89亩，总建筑面积为39.19万平方米。新建 综合医疗中心、医技中心、综合医院门急诊中心、 胸科、心脑血管、健康管理中心等业务用房，地 下车库与人防工程及相关配套设施。 这将是一座现代化、信息化、智能化、人性化的 乃至20年的发展趋势，在解决基础配置的情况下也要考虑到 当前所遇到的短板。当今社会已经从工业社会转变为数字社 会，今后还将向智能型社会转变，医院建设也应紧跟社会背 景建设成现代化医院，具备数字化、智能化的智慧型医院。 建设目标 一个“目标”三个“平台”五项“服务” 目标：以智慧医院建设为目标 平台：以临床为主的“医院集成平台建设” 以后勤保障为主的“物联网管理平台建设” 间联盟、兼并，资源整合要 求信息系统建设区域化 智能的人性化医院建设成为主流 各类硬件及配套设施以患 者为核心的理念建设，建 筑设备自动化、楼宇办公 自动化、环境监控自动化 智慧医院是最高目标 进一步建设智能化、数字 化、智慧化、集团化医院 建设规划 智慧门诊 智能分诊叫号系统 智能 3 D 导诊系统 信息发布系统 智慧病房 I P 医护对讲系统

2 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 报告编委 报告指导人 张扬 爱分析 联合创始人&首席分析师 外部专家 张杜丽 蓝凌 副总裁 3 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 特别鸣谢 4 | | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 目录 1. 报告综述! " 2. 落地实践! # 案例: 蓝凌助力中集集团，以智能 BPM 平台重塑流程管理新范式! $$ 3. 结语! $# 关于爱分析! %& 产品服务! %$ 法律声明! %% 5 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 6 1. 报告综述 2025 年伊始，推理模型的崛起与 AI Agent 的再度火爆，使得流程智能化领域迎来新的突破机 会。金融、零售、制造等诸多企业在部署 DeepSeek 大模型之后，都在积极探索企业内部的流程 重构与效率提升场景。 企业探索流程智能化，一方面是为了在疲弱的宏观经济形势下取得成本优势，另一方面也是为了在

......................................................................................... 128 4 智能化安全运营（ISOC）已成为企业提升安全能力的必然选择。国内市场需求强劲。据安全牛 2025 年调 研显示，国内多数组织（90%）对 ISOC 的未来发展持乐观态度，目前已有 39%的组织正在开展或测试 索 AI 在不同场景的应用创新，利用大语言 模型（LLM）和 AI Agent 等技术，在智能问答、告警降噪、威胁情报分析、自动化响应、报告生成等方面取得 了初步成果，呈现百花齐放的态势。 智能化降本增效应用效果初见成效。ISOC 的应用已在国内多个案例中开展取得显著成效。部分案例实现告 警降噪能力大幅提升（部分案例降噪率>80%）、告警准确率提升（（部分案例提高>80%））、安全事件分析 动化的基础，构建安全数据湖、加强数据治 理（包括数据清洗、标准化、标注、安全与隐私保护等）成为 ISOC 建设的关键环节，以确保为标准化分析提 供高质量的数据支撑。 云化与 SaaS 化加速智能化安全运营普及。为降低成本、提高灵活性和解决人才需求，越来越多的企业选 择云化或 SaaS 化的 ISOC 解决方案。云原生 ISOC 和 AI 赋能的安全托管服务（MSSP）成为市场的重要增长点。

当前，全球数字化浪潮与国家战略布局深度协同，共同驱动软 件工程领域迈入智能化转型的关键跃升期。从《新一代人工智能发 展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 持续强化，为技术自主创新与产业智能化升级注入了强劲的驱动力。 智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 智能赋能的辅助设计以及智能化测试与智能运维工具链为代表的前 沿技 本报告旨在构建“技术栈-工程域-行业线”三维一体的智能化 标准实施矩阵，通过夯实智能工程基础底座、覆盖全生命周期的核 心能力建设、强化人机协同保障体系，推动技术全流程工程化落地。 聚焦垂直领域差异化需求，建立行业适配路径，为破解发展瓶颈提 供标准化方法论，赋能产业智能化升级。 本报告分为五个章节，第一章从战略布局、市场规模、技术发 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析；第五章总结软件工程智能化未来发展趋势，为 产业智能化升级提供系统性指引与行动思路。 目 录 一、 背景引入：数字化浪潮下的软件工程智能化变革需求 ................ 1 （一） 国家战略聚焦智能转型，科技治理加速规则重构 ...............1 （二）

应用全生命周期智能化 白皮书 100 0 101 010 00 10 01 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 01 01 00 1 0 00 11 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战： 1. 技术链断裂导致的落地周期过长：算力、大模型、智能体的新概念，开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导 致企业落地智能化的周期依然较长； 2. 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 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 前言 迈向 AI-Native 时代：智能体驱动的应用现代化新范式