内部审计数智化转型亟需解决的主要问题......................................................................72 一、 规划瓶颈：顶层设计不完善，转型路径模糊..............................................................72 (一) 战略定位模糊，缺乏长期布局.... 要素进行了通盘考虑和规划，呈现对现有信息化基础进行巩固和优 化、对以数据驱动为核心的“数字化”和以人工智能为驱动的“智 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 20 能化”阶段的顶层设计和资源准备，思路清晰，战略目标已瞄准更 深层次的能力建设。 (三) 地域与单位人员规模差异加剧发展鸿沟 调研显示，全国内部审计数智化转型的水平和进度在地域和单 位规模两个维度存在显著差异，凸显了“头部引领、区域分化”的 迷航成为制约规模化落地的两大核心障碍。其中，兼具业务能力与 技术背景的复合型人才极度稀缺（提及率 25.7%）和转型专项资金 投入不足（提及率 21.3%）构成了最主要的资源瓶颈；而缺乏系统 性的顶层设计（提及率 13.7%）与由此导致的实施保障与路径不明， 则凸显了普遍存在的规划难题。 图 16 审计数智化转型驱动因素与数据报送需求 图 16 揭示了推动内部审计数智化转型的核心动力来源。左侧图

建筑设备监控系统 、 建筑设备一体化 监控系统和建筑设 备能效监管系统等 实施智能化和数字 化综合管理的系统 BMS 与 iBMS 的 对比 ■ 核心基石 集成技术 BMS 与 IBMS 顶层设计 设计法则 智慧演进 第 章 BMS IBMS 系统结构 C/S B/S 中间件 ( 实时域 ) B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 移动端 智 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北 配置硬件 按需配置定义接口 预留冗余适度超前 顶层规划 顶层设计，解析痛点 规划场景，定义需求 搭建架构 南向数据汇聚边缘 北向数据沉淀中台 云边协同软硬一体 设 计 法 则 建设与交付 切块建设 模块化解决方案 实施路径 产品交付 目标：分析需求，策划场景 成果：可研报告、咨询报告 产品一 产品二 产品三 IBMS 平台 BMS 平台交付 顶层框架设计 设计同步 建设同步 应用模块迭加 EPC 总承包 智能化工程 信息化工程

特色优势，加快集聚大数 据、人工智能、 5G 等高端创新要素，通过数字化平台建设充分激发各类创新资源的潜力与活力，力争汇聚、孵化一批优秀大数据上下游企业。 背景 郑东新区龙子湖智慧岛携手华为从顶层设计着手，共同打造未 来城市新样板 荣获： 2019 中国领军智慧城区创新示范点 核心亮点 客 户价值  全球首创未来城市全景实验室，探索实践新基建长期运营模式；  创新实践城市数字 排名第一的区，是上海的“心脏、窗口和名片” 目标：打造智能普惠的智慧城市标杆示范区，实现基础支撑全球领先、政务服务高效协同、城市管理智慧精细、信息惠民普惠高效、兴业服务创新融合 背景 黄浦区携手华为从顶层设计着手，共同打造新型智慧城区解决方案 荣获： 2018 中国杰出智慧城区影响力奖 2019 中国领军智慧城区奖 核心亮点 • 统筹规划，“物联”顶设引领：携手华为做好总体框架设计， 共同整体解决方案  建设平安、美丽、便捷、和谐、文明和活力的泰达新城  建设目标：整合社会服务资源，精准服务企业和居民，提高开发区招商引资、服务企业的竞争力 背景 核心亮点 • 基于 AI 的智慧城市顶层设计１＋４＋ N ；关爱民众 AI 平台、服务企业 AI 平台、聆听民声 AI 平台、感悟 城市 AI 平台； • 通过与统一视频监控平台、综治 + 大数据指挥中心、 网格化平台联动，提升城市安全系数；

当前先进技术物联网、 大数据、 AI 等发展迅速 ，园区不断涌现出 新 的应用和管理业务。 l 而园区建设周期长 ，导致建设初 期的设计规划无法满足建成后的 需求 ，启用即落后现象普遍。 缺 乏顶层设计导致难以实现业务扩 展及系统更新 。 l 物联感知设备的建设薄弱 ，导致 无法采集更多有价值的数据 ，比 如视频、 音频、 人、 车、 表计 数等。 l 基础网络独立部署 ，缺乏智能化 整体科技化不足 ，难以 满足管理者的管理需求和最终用 户的使用需求。 园区数字化转型解决的五大问题 场景智慧 ：通过场景 AI 实现可视 化管理 ，建设人本化、 生态化、 科技化园区。 顶层规划 ：顶层视角 ，俯瞰全局 ， 系统化建设 ，统一平台管理 ，开放 兼容。 数字运营 ：采集更多价值数据 ，对 价值数据统一清洗和计算 ，将数据 在线化 ，为管理提供决策。 系统融合 ，将分散在各个子系统的 数据融合 ，提取价值 ，实现系统之 间的联动。 感知一体 ，通过物联网进行数据实 时在线采集 ，为园区数字化打下良 好基础。 管理运营能力弱 场景智慧化不足 物联感知建设差 管理系统联动少 园区顶层设计缺 253809 da hua 2023 03 20 超融合 大集成 智慧园区大脑 IOT 接入服务

2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 5G 网络基建完善，智能路侧单元存 量领先，基础设施投资由政府主导，更适合走“系统性”路线。 五部委政策指引、试点企业及城市落地，车路云一体化有望全国推行 今年 1 月，工信部等五部委给予顶层政策指引，正式启动车路云一体化城市 试点工作。我们看到，近期试点工作正有序落地：1）首批 9 个进入智能网 联汽车准入和上路通行试点联合体已确定；2）京杭武等重点城市陆续发标， 完整 20 个首批试 ................................................................................. 14 有“法”可依：发展呈现“顶层支持-地方试点-场景落地形成闭环” .......................................................................... 17 前景可期：车路云产业空间有望突破 5G 网络 基建完善，智能路侧单元存量领先，基础设施投资由政府主导。 近期试点不断推进，产业即将进入建设期，建议关注整体方案商及领先终端/模组/MEC 提 供商。我们认为，产业发展有望呈现“顶层政策指引-地方试点-政府牵头成立运营主体-引 领应用落地”的模式。近期地方试点工作稳步推进：1）首批 9 个进入智能网联汽车准入和 上路通行试点联合体已确定；2）京杭武等重点城市陆续发标，完整 20

系进行物体指代的能力，以及在三维空间中定位空闲区域的能力 任务指令：“我要喝右边的饮料”，展示人形机器人（宇树G1）在 灵巧手操作任务中的效果，体现了顶层模型判断相对方向的能力， 以及灵巧手模型精准控制能力 任务指令：“我要吃肉汉堡”，展示双臂机器人（松灵）在夹爪操 作任务中的效果，体现了顶层模型对任务拆解以及执行的能力33 Limitations still met for embodied models? n Semantic

量运营信息淬炼为穿透表象的战略图谱，当领导者能实时感知全局动态、预判趋势拐点、量化决策风 险，就能获得更精准、更敏捷、更自信的掌控力。 构建顶层决策支持力 数字管理领导力 国有特大型汽车企业 国家 " 一五 " 计划重点项目 产销汽车超 6100 万辆 中国一汽 打破数据壁垒，数据驱动效能跃迁 支撑顶层会议报告以及 Easy 头条驾驶舱 35 份报告 215 个指标服务的订阅 全域数据无缝集成 140+ 分析资产沉淀 数据开发者 数据行管 业务系统IT负责人 其他角色 全角色覆盖 手机端 PC端 自定义数据工作台首页 自定义数据工作台首页 驾驶舱 我的作品展示 数据资产地图 BI头条 代办中心 职能督办 顶层会议 资产运营视图 自定义数据工作台首页 报告生成 预警&建议 知识问答 数据分析&决策 ...... 数据需求管理 数据治理 数据开发 数据应用 数据生命周期管理 数据资产搜索 数据资产生 指标管理平台 指标管理 生命周期管理 运营分析 数据开发平台 数据入湖管理 多维模型开发 数据整合开发 数据服务开发 数据能力平台 数据人员管理 数据资源管理 数据评价管理 顶层会议 数据分析平台 数据服务平台 自助分析空间 数据API管理 共享场景管理 数据服务运营 数据需求管理 数据授权管理 数据仲裁管理 数据问题管理 信息架构平台 数据资产目录

043 2026年我国产业科技创新发展形势展望 【内容提要】 展望2026年，全球产业科技竞争将更加激烈，前沿技术加速突破，人 工智能技术加速赋能传统产业，与此同时我国在深化产业科技创新顶层战略、构建产业创 新生态，以及增强企业创新能力等方面持续发力。赛迪研究院认为，面对严峻复杂的国内 外形势，我国需锚定“十五五”时期关键任务目标，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革 的窗口期，重点关注高质量科 以及日本的《统合创新战略2025》。预计2026年，美国、欧盟、日本等 世界主要经济体大概率将延续做法，持续增强人工智能、量子科技、生 物制造等前沿技术研发，我国将面临国际产业科技创新竞争进一步加剧 的形势。 045 （二）顶层产业科技创新战略持续深化，产业科技创新生态不断完善 创新政策支撑将更加有力。随着“十四五”规划收官和“十五五” 规划的启动，2026年，我国产业科技创新政策将在国家战略的指引下进 入系统深化阶

当前央企已步入从“业务数字化”向“业务数智化”转型的关键阶段。 央企作为国民经济的中流砥柱，面临着国家战略、全球竞争和内部转型的三 重需求。在宏观层面上须践行“新质生产力”与“高质量发展”的顶层设 计，担当科技创新的排头兵；在竞争层面需应对全球领先企业利用智能化手 段重构价值链的战略挤压；在运营层面则有待破解因规模体量带来的管理复 杂性与市场创新敏捷性之间的深层矛盾。 当前人工智 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环， 且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023 年顶层设计阶段，政策明确 AI 发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划 定能源、制造等重点应用领域，提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 重目标融合难度大，协同效率偏低。 （四）战略落地挑战： AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 30 央企需同步承接数智化转型、产业升级、双碳等国家战略与市场化经营双重目标，部 分顶层规划重战略部署、轻落地路径设计。加之业务场景垂直细分，跨区域+多板块布局导 致场景碎片化，行业缺乏统一标准，试点项目难规模化复制。 （五）生态合规挑战： 核心痛点有两方面：一是需严格遵守

AI 可信数据空间 3、数据空间与 AI 协同发展的关键挑战 3、新生态:数智共生 0 AI 可信数据空 间顶层设计 0 目 录 15- 06- 03 1、贵州大数据集团公共数据授权运营空间实践 2、贵州省文旅行业数据空间及大模型实践 3、上海数据集团城市数据空间实践 4、深圳南山数据可信流通服务探索实践 饥 ” 渴需求 进一步放大了可信数据空间的价值。本白皮书结合新技术的理解与创新实践的 探索，梳理可信数据空间与 AI 协同发展的技术路径、制度框 架与实践蓝图，提出 AI 可 信数据空间的顶层设计与创新架构，希望借此推动产业共识，联合各界探索数据要素市 “ 场化改革的灯塔，共同开启 数据可信即 AI ” 未来 的新纪元。 05 数据空间与人工智 能协同发展 挑战 1、数据空间发展与挑战 定基础。 · 第二阶段：立顶设（2023-2024 年）：数据局负责 完成发布《数字中国建设整体布局规划》，明确构 建 “ 全国一体化数据资源体系，提出让数据 供的出、流 得 ” 动、用得好 的顶层设计方案。 · 第三阶段：强行动（2024-2025 年）： “ 陆续发布《 数 据要素 ×”三年行动计划（2024—2026 年）》、《公共 数据资源授权运营实施规范（试行）》等管理要求，推