其中多位专家对 “ 防控备用资源储备能力” 和 “组织革新能力” 2 个指标提出建议与意见, 综 合考虑专家们的意见对 “ 防控备用资源储备能力” 予以删除, 将 “ 组织革新能力” 修改为 “ 优化 能 力”, 其余 2 个指标不变。 有 10 个三级指标的 CV> 0. 25, 主要集中在二级指标 “ 防控备用资源储备能 力” 下的三级指标, 专家认为 “ 备用资源储备能力 不属于基层疾控的职责范围以及备用人员和备用资金

束后，对事件进行复盘评估，总结经验教训，完善风险评估体系与应急预案。例如，在制定城市防洪应急预案 时，对城市内涝风险进行评估，分析不同降雨量下城市易涝区域、积水深度、可能受影响人口等因素，为防洪 工程建设、应急物资储备及人员转移安置提供科学依据。 3、应急决策与指挥调度​ a. 科学决策支持​ 应急指挥中心依托应急决策支持系统，整合各类应急资源信息、历史案例数据、专家知识库等，为指挥员 提供科学决策依据 众救助等工作，确保灾害得到 有效应对。 4、应急资源管理​ a. 资源储备与调配​ 应急指挥中心负责统筹规划应急资源储备，建立健全应急物资储备库，储备包括抢险救援设备、防护用品、 生活物资、医疗药品等各类应急物资。根据不同地区、不同类型突发事件特点，合理确定物资储备种类、数量 及储备布局，确保应急物资储备充足、调配便捷。在突发事件发生时，根据应急处置需求，迅速启动物资调配 机制，通 机制，通过公路、铁路、航空等多种运输方式，将应急物资及时、准确送达受灾地区或救援现场。例如，在疫 情防控期间，应急指挥中心统筹协调医疗物资储备与调配，确保口罩、防护服、检测试剂等防疫物资优先供应 重点地区与一线医护人员，为疫情防控工作提供坚实物资保障。 b. 应急队伍建设与管理​ 应急指挥中心负责组织、指导各类应急救援队伍建设与管理。建立以国家综合性消防救援队伍为主力，专 业应急救援队伍为骨干

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， 缺乏足以监督AI规模化、安全化开发的治理机制。 远高于全球平均水平（40%），几乎是北美（37%）和欧洲（35%）的两倍。这一现象从侧面反 映出亚洲组织的AI准备程度相对更高⸺当“优质数据缺失”取代“AI技能不足”成为更突出的挑 战时，恰恰说明其在技能储备上已取得一定进展。而在“投资回报率不确定性”方面，亚洲组织 的担忧比例最高（37%），北美（22%）和欧洲（21%）的担忧则相对较轻。 这些数据不仅揭示了不同地区劳动力对AI的信心差异，也展现了塑造各地区技术整合方式的多元 图 9：智能体工作流正深刻影响员工生命周期 来源：IDC 为跟上发展步伐，企业必须将传统技术专长与AI、自动化及数据驱动思维相结合。高校、培训机构 与雇主需协同合作，培养人才新型技能，确保人才储备能够在未来持续适应智能系统，以融合型团 队在未来进行持续学习。 AI对工作模式变革的影响 AI驱动的数字劳动力兴起，正从根本上打破传统员工生命周期模式。以下模型展示了员工生命周 期的变革趋势。

企业在AI开发与应用中，为实现风险防范、合规运营及伦理责任而 建立的规范与机制，涵盖技术风险全生命周期管理、可信AI准则、 数字伦理规范及社会责任履行等要素。 人才（Talent） 企业在AI人才储备与管理方面的策略，包括人才招聘、培养、激励 与留用，以及通过内外部资源提升员工技能、弥补人才缺口。 组织机构 （Organization） 企业在AI应用与创新方面所形成的系统性支持体系，体现为领导及 此外，分别有59%的受访企业选择“AI配套建设：应 用架构现代化及企业数据的分类和标定”和“人才体 系：建立AI+业务的复合型人才梯队”，并列第四，表 明完善的企业AI应用架构、数据治理体系和人才储备 是企业实现AI变革的重要支撑。另有37%和10%的受 访企业选择 “技术架构：构建多Agent架构与端侧AI 能力”和 “伦理治理：构建负责任的AI审查机制”， 占比相对较低。 73% 原有本地数据中心资源的同时，又能够借助公有云平 台来实现资源的弹性扩展，以实现灵活性与稳定性的 平衡。相比之下，完全本地部署由于较高的建设和运 维成本，限制了其普及程度；而单一的公有云部署则 因难以满足企业对安全防护、数据存储备份等方面能 力需求而排名靠后。 模型部署方式： 混合部署由于兼顾灵活和稳定性成为企业AI落地的主流选择 61% 32% 7% 混合部署，本地+公有云 自建，完全本地部署 公有云部署

能方 面，形成大型压缩机、膨胀机、冷箱、低温泵、固相蓄冷器等关键装 备制造技术。重力储能方面，实现发电 / 电动一体机、重物输送及装 卸系统等关键装备自主研发。 （4）前沿新型储能技术前瞻性储备 固态电池、热泵储电、氢储能等一批颠覆性前沿新型储能技术加 速发展，以应对未来新型电力系统对于多时间尺度、高安全性能存储 的需求。半固态电池作为全固态电池技术研发的过渡技术，已具备小 规模生 人才培养专 项的通知》（教研厅函〔2022〕10 号，以下简称《通知》）。《通知》 聚焦我国对储能领域核心技术领军人才的迫切需求，创新产学研协同 人才培养模式，为我国储能领域核心技术突破培养和储备一批创新能 力强、具备国际视野和引领产业快速发展的领军人才。 036 2025 中国新型储能发展报告 国家标准化管理委员会、国家能源局印发《新型储能标准体系建 设指南》 2023 年 2

过程 中，人才需求呈现多元化。除传统银行业岗位外，当前亟需以下领域的专业人 才： ◆ 金融科技架构设计：设计既满足金融业务功能要求，又具备技术先进性和 稳定性的整体架构，比如有金融业务知识储备的技术专家、架构师等； ◆ 关键技术研发：需要专业人才深入研究和应用，为金融科技发展保证核心 驱动力，人才方向包括但不限于人工智能、大数据分析、区块链技术、云计算 与分布式技术、物联网技术、数据采集、传输、处理等；

国产关节手术机器人在硬件方面依赖进口，多采用德国 KUKA 机械臂、加拿大 NDI 导航系统，力感知机械臂因高性能电机 等核心元器件受限，进口依赖度高；但在软件方面优势显著，图像分割技术进展快、人才储备充足。国内厂商借助软件算 法创新进行二次开发机械臂，提升精度与操作顺滑性。微创机器人、元化等企业加速自主研发，推出自研机械臂，未来有望 打破国外主导局面。 4、卫生经济方面 卫生支出攀升与

IaaS层的核心价值是销售GPU算力，其客户主要分为三类：追求裸GPU的互联网大模型企业、 有算力回租需求的政企、以及需要额外PaaS能力支持的AI新兴行业（如自动驾驶、生物制药）。 头部云厂商可利用高端算力储备和技术know-how深度绑定大客户；另一方面则通过构建面向 具身智能、自动驾驶等关键垂直行业的平台级解决方案和生态，吸引并锁定赛道玩家。因此， “高端卡保有量”和“垂直行业能力模块建设”的结合，是

服务平台工作页面 21 该产品是集问答大模型、多模态大模型、生长大模型、具身智能大模型为一体的综合性农业服务平台，是国际首 个面向多作物、泛品种、跨区域、高精度的作物生长大模型。以农学专家团队指导和前期知识储备为基础，模型针对 42类标准化农业知识集、22.7万条问答知识库、2.6万条语义知识库、13.6万条图文知识库、4.2亿tokens、27万高质 量图像，自动化构建了80余万条单轮、多轮、多模态 基于该平台构建了众多创新应用，覆盖12大场景，为运营商及多行业提供全方位的智能化解决方案，并取得了显 著进展，全球运营商及垂直行业已有近60个商用及预商用案例。 （1）电信领域场景 基于对运营商架构的经验储备打造的电信大模型，可在特定场景下对算法模型进行微调输出，快速高效赋能运营 商从基于网络和云的通信服务向基于大模型和数据集的智能服务进行转变，实现进一步的智能化升级。当前已经应用 到B、O、M、D 冷技术领跑者、国际前沿的浸没式液态散热整体解决方案技术服务提供商。致力于为全球数据中心及高密度电子设备 提供高效、绿色的热管理解决方案。 兰洋科技核心技术成员曾定向服务航天项目，在散热导热方面具备领先的知识储备和雄厚的实验积累。核心团队 囊括多位核心期刊主编，省级、国家级研发课题带头人，省级、国家级科技进步奖得主，截至目前在册40余位中国知 名高校教授、博导加入兰洋研发中心。截至目前，公司已申请自主知

驶、低空经济等技术密集型产业，可联合监管部门、行业协会出 台专门的审判工作指引。同时，主动联合科研机构和产业界，对 机器人的法律主体地位、脑机接口数据隐私保护等未来议题进行 前瞻性研究，为未来立法与司法实践夯实理论储备。 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力 智能制造产业的发展是一项开放、协同的系统工程，其健康 24 生态的构建需要凝聚各方力量。人民法院应坚持和发展新时代 “枫桥经验”，积极