结合企业实际，找准战略 定位与自身能力的平衡点。 战略锚定 五年目标拆解至三年、一年， 至多 5 个核心指标，拉通预 算，确保目标层层落实。 五年到年度指标 防止指标堆砌，聚焦关键指 标，避免目标过于分散影响 执行效果。 常见陷阱与对策 01 02 目标拆解 三张清单形成 项目办统一 PMO ，形成项 目清单、责任清单、进度清 单，避免项目孤岛，提升项 目管理效率。 常见陷阱与对策

从政务信息化建设到共享交换，政府侧在管理模式、技术资源、 数据资源等方面逐步探索并完成经验积累。随着政府职能定位逐步由 行政管理向服务型政府转变，公共服务部门开始依托在线模式提供政 务服务，面对信息系统分散带来的重复采集和数据质量等问题，地方 尝试依托于政务云统一整合并存储各部门数据资源，并融合运用数据 库、大数据引擎推进数据初阶治理。随着跨区域、跨行业数据需求的 2 日益增长，国家层面亦推进国家数据共享交换平台及国家政务服务平 政务热线 在政务服务数字化转型背景下，政务热线面临诉求办理渠道分散、 反映诉求不够便利、协同治理能力不强、分析预警能力不强等多重挑 战，亟需通过人工智能技术优化治理效能，推动政务热线归并整合， 提升服务便捷性和高效性。依托政务热线大模型，通过语义理解与语 音识别技术整合全域热线号码、业务系统及知识库数据，可推进政务 热线场景由分散受理到集中管理的场景应用模式创新。通过工单内容 智能抽取、

如《加州消费者隐私法》（CCPA）还有金融领域的《格雷姆-里奇=比利雷法》（GLBA）和健康领域的《健康保险流通和责 任法》（HIPPAA）等。美国至今没有一部保护数据产权方面的法律，即使是数据隐私的相关法规也相对分散，管理较为宽 松—只要不涉及公民隐私，企业通过政府开放平台、网络爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时，联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算，交换的 金融、医疗与工业领域落地： 政务领域支撑温州、北京等地数据共享与资产凭证； 金融领域通过“元件+隐私计算”实现银行风险评估， 企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层

土地出让环节或项目招商引资环节明确规定实行综合能源站集中供 能方式，保障供能服务范围内用户接入；对存量分散供能用户，按照 锅炉蒸发量给予定额补贴，鼓励其积极接入集中供能。定额补贴分 2 年按 6:4 的比例进行发放，并根据当年度使用集中供能的情况进行认 定。（具体补贴标准见表 2） 表 2 分散供能锅炉接入费补贴标准 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia 位建筑面积暖通空调用能先进值的差值给予奖励。（具体标准见表 8） 表 8 非天然气分布式系统超水平运营奖励标准 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn 注：1.Q=采用分散供能方式的同类建筑（全市样本）全年单位面 积暖通能耗-能源站的全年单位建筑面积供能能耗。 2.能源站单位建筑供能面积能耗=能源站全年能源消费量（标准 煤量）/能源站供能面积，单位为千克标煤/平方米·年，全市同期同 .cn 能耗合理值区间时，综合能源站运营主体支付对应的违约金。（具体 标准见表 11） 表 11 非天然气分布式系统低水平运营自我约束标准 注：1.Q=能源站的全年单位建筑面积供能能耗-采用分散供能方 式的同类建筑（全市样本）全年单位面积暖通能耗。 2.能源站单位建筑面积供能能耗=能源站全年能源消费量（标准 煤量）/能源站供能面积，单位为千克标煤/平方米·年，全市同期同 类建筑单位