用 户 准 备 序号 项目 备注 资料准备 1 典型产品工艺全套文 件、BOM 表 用于 PLM 系统: 了解 BOM 典型结构及产品工艺文件，包 括 工 艺 书 、 工 艺 标 准 、 检 测 标 准 、 图 纸 （ 可 脱 敏）、BOM 表等 2 生产全套表 用于 MES 系统：了解生产过程中各业务涉及的表单，包 括但不限于销售订单、计划单、工单、过程记录文件、收 发阶段需要提供相关接口。 7 管理制度 用于进行流程规划：了解当前的管理制度、流程、规范。 包括生产管理制度、研发管理制度、车间管理规范等。 8 主 数 据 （ 实 施 阶 段 用） 提前准备各类主数据，用于实施阶段的数据迁移，包括： 客户主数据、供应商主数据、产品主数据、物料主数据、 设备主数据、人员主数据、组织架构组数据 指标数据 1 库存指标 1. 库存面积及库位 2.

才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 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 而言之，开源AI已不仅是一种技术资源 ，而是一种推动业务转型、社会流动与全行业协作的催化 剂，为下一代数字创新带来更多可能。 趋势 4：组织尚未完全做好AI部署准备 尽管AI应用不断推进、相关投资持续增加，但许多组织仍未完全做好大规模实施AI的准备。在战 略规划、人才储备、合规监管与组织治理等领域，挑战依然存在。劳动力技能（尤其是AI相关能 力）的缺口，使企业面临项目延误与网络安全风险；组织结构往往难以跟上AI整合的动态需求，

信息上报：实现信息的快速上报和传递，确保指挥中心及时了解现场情况。 事件上报：对发生的事件进行上报和记录，为后续的处理和分析提供依据。 预警发布：根据监测数据和分析结果，及时发布预警信息，提醒相关人员做好防范准备。 宣教视频：制作和播放宣传教育视频，提高公众的安全意识和应急能力。 数据上图：将各类数据在地图上进行可视化展示，便于指挥人员直观地了解情况。 （五）显示层 显示层是指挥中心将信息展示给指挥人员的界面，主要包括以下显示设备： 统一指挥协调公安机关内部各警种及外部相关部门力量参与处置。通过应急指挥平台，实现信息共享、协同作 战，如在应对重大火灾事故时，指挥中心协调消防部门灭火救援，交警部门疏导周边交通，治安部门维护现场 秩序，医疗部门做好伤员救治准备，各部门按照预案分工密切配合，高效处置突发事件。 c. 后期评估与总结 突发事件处置结束后，公安指挥中心组织开展后期评估与总结工作。对事件发生原因、处置过程、处置效 果进行全面分析，总结经验教 来自基层单位、公众、其他部门及监测预警系统的信息。例如，在台风多发季节，值守人员密切关注气象部门 发布的台风预警信息，及时获取台风路径、强度变化等动态数据。同时，与沿海地区基层政府保持紧密联系， 掌握当地防台准备工作进展及群众受灾情况，为后续应急决策提供第一手资料。 b. 信息快速收集与甄别​ 当突发事件发生时，应急指挥中心迅速启动信息收集机制。通过多渠道广泛收集事件相关信息，包括事件 发生时间、地

Source: Omdia 数字化 数字化转 转型永无止境；人工智能是其核心要素之一 型永无止境；人工智能是其核心要素之一 人工智能的成功取决于解决企业架构中的基础性问题，包括数据集成、混合 云准备就绪性以及安全性。尽管取得了进展，但北美地区仅有63%的企业被 认为在数字化转型方面已达到成熟阶段。人工智能的采用面临着更大的基础 性挑战，需要在应用程序、数据和业务流程等企业架构领域进行大量投资。 在技 在技术 术栈 栈上投入大量 上投入大量资 资金并不能克服人工智能的挑 金并不能克服人工智能的挑战 战 在不解决根本问题的情况下投资人工智能将导致失败。企业必须在三个维度 上做好准备：技术、人员和流程。盲目扩大人工智能规模而不考虑这些因 素，可能会浪费资源并破坏业务目标。 人工智能风靡一 人工智能风靡一时 时 评 评估 估组 组织 织在三个关 在三个关键领 键领域的成熟度 域的成熟度 方案（如TensorFlow、Hugging Face）。每种方法在灵活性、成本和维 护方面均存在权衡。 要成功应用人工智能，企业必须吸取过去技术部署的经验教训，解决基础性 挑战，并采取战略性方法。通过聚焦准备工作和集成，企业可以避免成为那 90%失败的人工智能项目中的一员。 Source: Omdia 在当今瞬息万变的商业环境中， 在这个瞬息万变的时代，清晰的战略 和果敢的决断只是参与竞争的基本条件。要想真正领跑市场，您需要

在白皮书中，我们系统梳理了企业在拥抱AI过程中的关键维度。从企 业决策侧的战略决心与顶层设计，到组织体系侧的人才培养与流程再 造；从基础设施侧的算力、网络、存储支撑，到数据语料侧的高质量 数据准备与合规利用，每一个环节都至关重要。我们特别强调，坚实 的基础设施是AI应用高效运行的“底盘”，而科学的评估体系则是确 保“底盘”稳固、方向正确的“罗盘”。 第三章重点聚焦及解析的关键要素，以及第四章提出的AI变革就绪度 0时代，AI已成为企业数智化升级的关键驱 动力。然而，AI技术的应用并非简单的工具部署，而 是需要企业在多个维度上做好充分准备。这种准备状 态被称为“AI Ready”（人工智能就绪），即一个企 业在引入和应用AI技术前，需在战略、技术基础设施、 数据、治理、员工和文化等维度做好全面准备的状态。 它不仅要求企业具备先进的技术能力，更要求企业从 组织能力、业务流程和文化认知等层面实现全方位的 适 Ready程度仍需追赶行业平均水平 59% 20% 12% 10% 准备基本就绪，但仍需追赶同行业领域平均水平（31-60分） 准备较充分，且超出同行业领域平均水平（61-85分） 准备不充分，阻碍因素过多（30分以下） 准备充分，且处于同行业领域领先水平（86分以上） 对比预期和实际的布局效果来看，调查企业在硬实力和软实力各个维度的准备程度（单选） 图 5 绝大多数受访企业的AI Ready程度位于行业平均水平

智能识别 ○ 110 视频监控 自动预警 ○ 111 环境管理 扬尘监测 √ 112 噪声监测 √ 113 水质监测 √ 114 有害气体监测 √ 115 BIM 应用 项目建设 准备阶段 深化设计 √ 116 施工模拟 √ 117 项目建设 实施阶段 进度管理 √ 118 预算与成本管理 √ 119 质量与安全管理 √ 120 竣（交）工模型 √ 121 运维管理 设计、施工模拟、进度管理、预算与成本管理、质量与安全管理，实现虚拟建造和 精细化管理。 7.11.1.2 设计阶段宜采用 BIM 技术进行设计，供建设及运维阶段应用。 7.11.2 项目建设准备阶段 7.11.2.1 项目建设准备阶段 BIM 应用主要包含深化设计、施工模拟等。 7.11.2.2 深化设计包含桥梁深化设计、隧道深化设计、高边坡深化设计、机电深化设 计等。 7.11.2.3 施工模拟分为 技术文件清单 BIM 应用具体技术要求参照 GB/T 51235，各阶段应形成对应的技术文件，包含 但不限于表 11 所示内容。 表 11 技术文件清单 序号 阶段 技术文件名称 1 项目建设准备阶段 1.深化设计模型 2.施工组织设计模拟模型 3.施工工艺设计模拟模型 2 项目建设实施阶段 1.进度管理 4D 模型 2.成本管理 5D 模型 3.质量管理模型 4.安全管理模型 5.施工过程模型

货物交付 (1)采购方有权派人到主要设备生产厂家工厂对定购 的设备进行出厂检查。在贵方人员到达前，本公司将配合厂 家准备好所需的工具及记录表格等。如果采购方不派人，出 厂测试由厂家按有关技术指标严格执行，保证所有出厂产品 百分之百合格。 (2)在核实所有工程准备工作都妥当后，本公司技术 人员立即赶赴现场，与采购方一起首先清点装箱件数是否与 发货总件数相符，然后根据装箱单逐项验货，检查是否与合 似散落 信息，并解算出位置信息，供地面搜索人员前往搜寻。 3.工作流程 无人机系统，典型工作流程如下图所示。 整个流程可分为地面准备、起飞、目标搜索、目标锁定、 退出返航、分析评估 6 个阶段。 (1)地面准备 在无人机系统执行任务前，进行地面准备。 ① 号手进行起飞前检查； ② 在地面站上输入规划航线； ③ 通过数传链路将航线加载到无人机； 143 ④ 检查加载状态。 143 合下 定期进行。 (2)设备的检查：对设备的运行状况、工作性能、零 件的磨损程度进行检查和校验，以求及时地发现问题，消除 隐患，并能针对发现问题，提出维护措施，做好修理前的各 种准备，以提高设备修理工作的质量，缩短修理时间。日常 检查定期检查 2.设备修理 设备修理是对设备的磨损或损坏所进行的补偿或修复。 其实质是补偿设备的物质磨损。 (1)设备修理的类型 ① 小修

控制与产 品、地点、时间相吻合。在美国，就有三种配送模式。 1.北美产品配送 在这种模式下，车辆在北美装配工厂生产，并运送至北美经销商 处。整车一旦从车间下线，就会被运到编组场，编组场为装运做准备。 车辆的运输通过公路和铁路完成。如果车辆经铁路运输，那么，在运送 至铁路中转站之后，仍需由公路运输至经销商处。而车辆在编组场时， 会装配一些零件，也会挑选部分车辆进行试车，做最后的质量控制测 试。 头，仅有很少的一部分寄存在经销商处。 4.欧洲配送模式 欧洲配送模式与北美配送模式有所不同，因为大部分的经销商位于 城市，并没有空间来储存车辆。因此，车辆一离开工厂就直接运至编组 场。编组场的作用只是让汽车做好装运准备。汽车主要通过公路运输至 被称为“中转站”的连接点。在欧洲，一个国家通常至少有一个中转站， 小一些的国家会与几个国家共用一个中转站，较大的国家则可能有多个 中转站。中转站负责储存车辆，直至经销商与顾客签订合同为止。签订 了货车路线，随后，零 件又被运到地区性的交叉转运处。为了提高效率，同一辆货车不仅从多 级供应商那里提取零件，而且要根据供应商要求运送至指定的丰田工 厂。 一旦货车到达交叉转运处，零件就会被卸载，并准备运往各个装配 工厂。随后，零件又被装上货车，直接运送到每个工厂。货车根据生产 进程在工厂卸载。如果工厂按时间表运行，货车最多只能在工厂等待几 小时。零件被卸载后，货车会再装上可重复利用的空集装箱。这些可回

通过替换为云原生数据库与中间件，提高容灾和运维效率。其优势如下： 容灾更简单：原生支持多实例高可用，无需额外设计容灾方案 运维更高效：支持自动备份、自动调优，无需手工扩容与恢复 ① 实施前准备：包含信息调研、迁移评估、迁移工具部署、迁移规划等步骤 在迁移评估阶段，要识别出传统数据库与分布式数据库的主要差异。如应用实现、数据库定义以及数据类 型、语法、语义等方面的差异。 在规划设计阶 ，会涉及应用逻辑与数据模型的整体重建，并伴随新旧 系统间的数据迁移。这类工作本质上属于应用迁移与重构范畴，涉及业务规则重建和数据治理，通常由应用改 造和迁移团队主导。 数据库迁移通常包括实施前准备、迁移演练、正式迁移和应用上线等阶段。 在验收保障阶段，重点是在数据与作业迁移后和业务上线过程中进行保障，确保源数据库的业务完整迁移 至分布式数据库，且业务上线运行正常、无性能问题。 具体包括 双轨并行验证 并行运行 一致性校验 灰度切流 小范围试错，逐步放量 小流量试点切流 分批拓展 全量收敛 系 统 并 轨 在真实业务环境下检验新旧系统一致性 准备阶段 环境搭建 方案设计 功能与数据对齐 并轨切流前的准备阶段 41 (3) 灰度切流 灰度切流是全量割接前的核心控制环节，遵循“小范围试错、逐步放量”的原则，通过分维度、分批次迁 移流量，在可控范围内验证新系统的稳

制个性化的 学习路径和材料。这种个性化定制可以提高学习效率，帮助学生更好地掌握知识， 尤其是在复杂和抽象的主题上。 （2）提升教学资源 教师可以利用生成式AI生成教学内容、练习题和教案，大大节省准备课程的时间。 此外，AI还可以给学生提供即时反馈，帮助教师监控学生的学习进度，从而更有效 地指导学生。 （3）拓展学习资源和环境 生成式AI使得学习不再局限于传统课堂。学生可以通过聊天机器人等交互式工具随 生成教案和课程内容 AI可以帮助教师自动化生成教案和课程内容，包括课文、习题以及参考资料等。利 用自然语言处理和机器学习技术，AI能够根据教师的要求和学生的学习水平，定制 化地生成教学材料，从而节省教师准备课程的时间，让他们能够将更多精力投入教 学方法的创新和学生互动中。 2. 生成评语 通过分析学生的作业、测试成绩和行为表现，AI能够生成个性化的评语和反馈。这 不仅提高了评价的效率，还能够提供更加细致和具体的建议，帮助学生了解自己的 而如果我们直接提问，得到的答案就不太让人满意了。 直接提问： 请写出一首6行、每行7个字的藏头诗，主题是教师人工智能。请给我写两个例子， 做得好给你10美元小费。 ChatGPT的回答： 我为你准备了两首藏头诗，主题是“教师人工智能”。 第一首： 教诲如春风，温柔又细腻。 师恩似海深，涌动着智慧。 人工智能来，辅助我们学。 工夫不负有心人，创新不息。 智慧光芒，照亮学子路。 能力提升，技术更进步。