1 业务架构 业务能力 业务活动 1 N 业务能力框架 L1 业务能力框架 L2 1 N 1 N IT 技术架构 识别功能需求 提出技术诉求 数据架构 业务域 主题域 业务对象 1 N 1 N 价值流 识别功能需求 7 数据架构包括四个组件 数据模型 数据资产目录 数据分布 1 3 2 4 数据 / 信息架 构 数据标准 • 通过分层架构表达对数据 是业务定义的规范 • 统一语言，消除歧义 • 为数据资产梳理提供标准 的业务含义和规则 业务术语 数据标 准 数据标准 • 是数据在业务流程和 IT 系统 上流动的全景视图 • 识别数据的“来龙去脉” • 是定位数据问题的导航 业务视角 IT 视角 概念数据模型 L1 L2 L3 L4 L5 主题域 业务对象 属性 业务域 逻辑数据实体 数据分层结构 BY AIR N 供应链管理部 / 物 流部 - - 进出口报 关单 DS0000324 299 编号 报关单号 Declaration Number 报关单号是报关单的唯一识别编码，报 关单是指进出口货物的收发货人或其代 理人，按照海关规定的格式对于进出口 货物的实际情况做出的书面申明，以此 要求海关对其货物按适用的海关制度办 理报关手续的法律文书。 系统自动创建，编码规则为：

化评价指标-2025》，取消了分类，指标重点涵盖“配电网生产运 行数字化评价指标”与“配电网营销服务数字化评价指标”两方 面，指标数量筛选至 50 项，初步规范了“覆盖率、在线率、完整 率、成功率、识别率、准确率”的配电网数字化评价方式。会议 明确了“易理解、无歧义、易计算”的编写原则，重点关注评价 指标的可操作性与可推广性，主要体现为： 1) 易理解：界定了配电网数字化评价指标的术语和定义。 .. 4 5.1.2 智能配电站房覆盖率 ............................. 4 5.1.3 智能巡检缺陷/隐患识别率 ........................ 5 5.1.4 智能巡检缺陷/隐患识别准确率 .................... 5 5.1.5 馈线自动化覆盖率 .............................. ..... 12 5.1.19 台区拓扑自动识别功能覆盖率 ................... 12 5.1.20 台区拓扑自动识别准确率 ....................... 13 5.1.21 低压停电自动研判覆盖率 ....................... 13 5.1.22 低压停电自动研判识别率 ....................... 14

能履行和数据创新情况的直接体现。 数据质量管理是数据治理流程的关键环节，质量管理工作组将设 立质量规则库，根据规则库评估数据计划、获取、存储、共享、维护、 应用、消亡等生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行 识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过相关技术与管理 措施使得数据质量获得进一步提高的过程。在此过程中质量管理组还 将推进数据质量评价指标制定、数据质量检测、出具数据质量分析报 告、数据质 应用阶段所需关注的重点亦有所不同，例如数据采集阶段更加关注敏 感数据源发现及源头分类分级管理，从敏感数据发现与保护视角出发， 一方面强化数据源认证管理，另一方面借助特征规则从海量数据资源 中识别出敏感数据，并参照分级策略开展相应级别的安全防护。传输 安全则重点关注数据传输过程相关安全协议的适配应用，可采用 IPsec VPN、SSL VPN、标准 TLS、CA 和证书管理、KMS 等方式来 安全风险监测与治理过程中，通常由安全管理方明确其所采用的技术 路径和风险处置方法，由安全执行方依托工具技术推进安全风险监测 管理，按照预置的安全防御策略开展安全防护，由安全审计方推进数 据库审计等相关事前风险识别、事中登记留痕、事后事件追溯等相关 工作。借助第三方数据安全风险评估等方案将进一步助力关键风险识 别，降低数据应用过程的安全合规风险。 （十）一体化政务大数据体系能力成熟度评估模型（GDMM）

能目标责任评价考核等要求，支撑开展节能管理。 能流分析。通过绘制桑基图能源平衡表等，对能源输入、转 换、分配、利用等全过程进行计算，对能流、能效与损失等进行 分析，实现对能源流动全貌的查看、重点能耗环节的识别等。 能效平衡与优化。运用大数据、人工智能大模型等技术，结 合能效对标、能流分析等，优化工艺、设备等运行参数，实现能 源综合平衡与优化调度。 用能与碳排放预算管理。对一个时间周期内工业企业和园区 安全保护意识，落实《信息安全技术 网络安全等级保护基本要 求》（GB/T 22239）等国家标准，压实网络和数据安全主体责任。 根据实际情况，对能碳管理中心设定相应的安全等级保护级别， 做好重要数据识别、分级防护和风险评估，保障数据安全。

智慧业务管理 智能分析决策 智慧办公运营 空间服务 空间管理 智 慧 图 书 馆 大 模 型 应 用 智 慧 图 书 馆 应 用 架 构 自动元数据生成 自动分类 文本图片识别 数据转换 古籍与数字人文智慧研究 学术研究助手 审稿助手 馆员 AI 知识 库 数智助手 创作助手 实体机器人 智慧预约 智慧 服务 智慧 业务 智慧 24 小时还书一体机 6 、盘点检测设备 7 、本地白名单数据库 1 、借书系统 2 、还书系统 3 、安全系统 4 、查询系统 1 、入馆还书通道 2 、出馆借书通道 3 、人脸识别一体机 4 、信息提示屏 机器人系统 无感借阅系统 自助借阅场景 智慧服务 1 、智能咨询导 览 借 还机器 人 2 、智能咨询导 览 机器人 3 、盘点机器人 4 、智能语音客服机器人 ( 如 MARC 21) 自动生成编目记录。 智能分类： AI 自动对文献进行分类，简化编目流程。 书目数据规范检查 自动检查： AI 自动检查编目记录的规范性，确保数据质量。 错误识别：识别编目记录中的错误，并提出修改建议。 自动纠错： AI 自动检测并纠正编目数据中的错误。 规范性维护： AI 维护数据的规范性，确保编目数据的一致性。 AI 赋能知识组 织 上海图書 | 館

量子精密测量通过对物理量变化引起的量子态演化进行调控与 观测，实现超越经典技术极限的高精度传感测量，测量分辨率、灵 敏度与稳定性等指标带来数量级提升，主要包括时频基准、电磁场 测量、重力测量、惯性测量、目标识别、痕量检测等技术方向。微波原 子钟、冷原子重力仪、光量子雷达、量子磁力计等已实现商业化应用， 光学原子钟、原子陀螺仪、原子天线等开展样机研发与应用验证，在国 防军工、航空航天、生物医疗、资源勘测等领域应用前景广阔。 影响产生的退相 干性，以及量子比特和量子逻辑门的操控、读取等环节引入的错误。 量子纠错是对抗退相干和量子态错误的解决方案，通过物理量子比 特冗余编码构造高维状态空间，通过特定的测量和修正机制来识别 并校正由环境或操作噪声导致的量子态错误，在维持量子态信息完 整性的同时确保量子计算过程的可控性和正确性。 来源：Nature 638, 920–926（2025） 图 10 谷歌 Willow 余项测试对 7 种量子计算软件开发工具包（SDK）进行系统 性评估，结果表明各种 SDK 软件性能差异明显，为用户选择工具提 供参考。美国南加州大学提出用于量子门基准测试的新协议71，可更 高效地识别相干和非相干误差，已在超导量子系统中验证协议可行性。 中国信息通信研究院在 2024 年发布量子计算测评体系 1.0 基础 上，持续与科研机构及企业联合开展研究与测试验证，完善测试用 68 https://www

中等收 入群 体，推进公共服务均等化，把民生改善转化为增长韧性。 第六，统筹安全和发展：坚持以新安全格局保障新发展格局，前移风险防控关 口，构建供应链、科技、能源、数据和金融的安全体系。完善识别、预警 、处 置机制，推动地方债与房地产风险有序化解。 第七，坚持党的全面领导：以党的集中统一领导为根本保障，把政治优势转化 为治理效能与执行力。持续推进从严治党与反腐机制建设，为改革发展与 日 将安全置于发展议程中具有更高优先度。“以新安全格局保障新发展格局”这一提法，体现了 发展和安全并重的理念。具体而言，可以通过在供应链、科技、能源资源、数据、金 融等关 键环节建立可识别、可预警、可处置的风险防控体系，把风险管理关口前移并嵌入经 济活动 的全生命周期和各环节。做法上，一是将安全指标纳入标准、认证和质量基础设施体 系，推 动重要设施和关键通道的冗余布局以备不时之需；二是在金融领域完善宏观审慎政策 性的整 体布局。我们认为，可以从以下几个维度来理解这一转变：第一，在链条上，要围绕供 应链、 科技、金融、能源资源、数据等重点领域构建多层次安全防线，形成风险“识别—预 警—处 置—问责”的闭环管理机制。例如，在产业链供应链方面，识别关键环节的脆弱点并 建立备 份和替代方案；在科技领域，加强关键技术自主可控和技术出口管控；在金融领域， 完善系 统重要性金融机构和金融基础设施的风险预案等。第二，在政策工具上，注重平战结

沟通交流，激发员工主动性 ：辅导员以平等姿态 倾听员工意见，通过开放式提问（如“为什么会这 样？”“是否有其他方案？”）引导深度思考。 ● 现场观察，挖掘问题本质 ：聚焦员工行为、设备状 态、流程运行等维度，识别潜在风险点，引导员工分 析根因。 ● 行动改进：闭环管理机制 ：将问题转化为改善提案 卡，明确责任人、完成时间，并张贴于广告牌公示 , 持续跟踪改进进度，确保问题闭环解决。 实施成效与文化影响 各模块通过紧密协同形成合力，构建起“目标驱动 - 过程管控 - 结果反馈”的闭环系统： ● T 会作为核心引擎 ：在 T 会上，各模块实施进度被 实时跟踪，难点问题被集中讨论，责任分工被明确落 实。例如，战略部署模块识别出的重点项目纳入 A3 项目管理体系，相关行动项通过领导标准化工作表格 跟踪管理，并在 T 会上进行回顾与推进，同时以目视 化看板形式展示项目内容。 ● 5S 目视化与标准化作业融合 ：推动传统型目视化 个问题的根因分析，通过跨车间共享机制推动解决方案快速扩散， 形成“问题发现―升级―跟踪―闭环”的全流程管理闭环。 流程标准化体系构建 ：建立“工艺员牵头―操作工参与―SOS 标准化推进”机制，系统识别 63 项标准 化作业，完成 47 项 SOS 落地（完成率 74.6%），覆盖 12 类高频高风险操作场景。 管理文化转型 ：推动管理活动从“会议记录”转向“问题解决”，从“结果汇报”转向“行动聚焦”，

在关键的价值创造点（如分行）建立派驻式数据分析岗位，在 实践中推动数据人才建设 ▪ 壮大数据人才队伍，引导其市场化和专业化： – 从需求出发和价值创造出发参考同业对标规划数据人才需求 – 绩效识别市场化：鼓励数据人才向业务需求和数据用户倾斜 – 岗位专业化：高级分析、统计报表和系统开发岗位相互独立 对相关模块设计的启示（数据组织与人才模块） 整体设计原则 “ 组织集约化” “ 人才市场化、

全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 欧盟 《通用数据保护条例》 （GDPR》 《 数 据 治 理 法 案 》 （DGA） 《数据法案》 （Data Act） 欧洲开放科学云（EOSC）集成。 （2）AI4Europeana AI4Europeana是文化遗产数据空间的人工智能平台。AI4Europeana将围绕文化遗产机构在扫描文档中的多语言文本 识别、生成和验证多语言字幕、通过从图像和语义链接中提取信息、文化遗产元数据的机器翻译等各种场景，提供用于训练 和测试人工智能模型公开标记的数据集等人工智能相关资源池、一组可部署可重复使用的工具和能力，以及定制平台的组 密传输；在 硬件层，引入可信执行环境（TEE）如英特尔SGX，隔离敏感计算过程，兼顾效率与安全；在协议层，采用新型加密协议实 现隐私对齐，避免原始数据泄露；在应用层，采用对抗训练和梯度检测机制，识别并过滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微