可持续发展蓝皮书 2025 10 障相对不足。 » 供应链协同的结构性障碍 尽管主机厂的要求已全面传导，但管理上的效率瓶颈凸显。最大的障碍在于非统一的 ESG 要求和标准，这导致供应商面临高昂的审核和认证成本。此外，价格战和账期压力， 在产业链中呈现“自上而下放大”的效应，不仅挤压了供应商的利润空间，更影响其对绿 色技术和可持续发展的长期投资能力，威胁着全产业链的协同韧性。因此，弥合主机厂与 面 触及供应商，但在落地效率上面临标准协同与成本控制的现实瓶颈。 » 要求传达全面覆盖，审核评估成为主流 主机厂的可持续管理要求已全面覆盖供应商，所有供应商均表明已接收到相关要求。 在传达方式上，主机厂主要依靠现场审核、问卷调查等结构化评估手段，同时辅以供应商 手册等标准文件。这种以审核为主导的传导模式，体现了主机厂对供应链ESG表现进行精细 化管控的努力。 » 标准不一与成本压力突出成供应商挑战 标准不一与成本压力突出成供应商挑战 尽管要求已全面传达，但供应商在执行层面仍面临显著挑战。超过半数的供应商指 出，不同主机厂的要求不明确或标准不一致是最大痛点；同时，近半数的供应商认为审核 或认证成本高昂。此外，数据收集困难也是普遍问题，反映出供应商在数字化管理基础上 存在短板。这些挑战凸显了当前供应链可持续管理正处于从“要求传导”向“效能提升” 的关键转型阶段。 题目 供应商 供应商在应对主机

禁忌关系（Contraindications） 某些药物不能与特定疾病或药物同时使 用 针对这个庞大且复杂的知识网络，需要投入巨大的成本来构建和维护，整体步骤包括： 数据清洗 数据去重 实体识别 实体链接 关系识别 人工审核 定时更新 图 2 . 数据收集与处理流程 1. 数据收集： 从多个可靠的数据源中获取原始数据，确保信息的全面性和准确性。 2. 数据预处理 ：去除重复、错误或不相关的数据，保证数据质量。 相应实体，并识别实体之间的关系。 4. 数据校验和保鲜： 由医学专家对自动构建的知识图谱进行审核和校正， 确保其准确性和权威性， 并定期更新知识图谱，纳入最新的研究成果、临床指南和政策变化，保持其时效性。 内部垂搜知识库则是针对用户的真实 query 通过权威的垂类网站搜索得到相关知识， 并通过专 业的医疗标注团队审核和标注以维护知识的准确性和完整性， 从而不断丰富的本地垂类搜索知识库。 此外 外部搜索引擎则通过接入互联网上的广泛信息源， 为 RAG 模块提供最新的、权威的和多样化的 医疗信息。它不仅扩展了知识库的广度， 还提高了模型回答的全面性和时效性。但由于该信息源未 经专业的医疗人员审核， 在使用过程中需结合用户的意图来避免某些高风险场景下使用不实信息对 用户造成身心健康的危害。 在获取了多个信息源的知识后， RAG 组件会做最后的整合和筛选， 并结合检索到的知识与用户

人员提供低门槛、高效率的AI应用开发环境。 数据管理平台实现多模态数据统一纳管，支持自 然语言检索与数据集版本控制，内置面向影像、病 理、文本的医学专用标注工具，提供预标注辅助与 多人协同审核。集成开箱即用数据处理算子，将数 据准备周期从“周”缩短至“天”，并建立数据血缘 追溯机制，满足医疗AI合规要求。 模型管理平台覆盖模型注册、版本控制、评测对 比、部署监控全生命周期，内置医疗场景评测基 优化迭代的完整闭环，助力医院智慧化建设与高质量发展。 图表5 AI在医疗场景下的应用分布 临床医疗 科研创新 临床教学 患者服务 运营管理 通用性 高 低 技术复杂度 复杂 电子病历生成 处方审核 智能预问诊 智能随访 智能饮食建议 影像辅助诊断 影像智能体 心电辅助诊断 病理辅助诊断 超声辅助诊断 生信智能体 传染病智能监测预警 康复机器人 床旁智能护理 中医智能问诊 片功能，缓解影像科、病理科医生阅片压力，提升 诊断效率与一致性，减少漏诊误诊风险。衔接智能 用药决策体系，结合患者个体病史、体质特征及临 床诊疗指南，提供个性化治疗方案推荐、用药剂量 优化及不良反应预警，强化处方前置审核，筑牢医 院临床用药安全防线。 AI+全周期患者服务 以“无感就医”为核心，聚焦患者就医全流程，整合 相关AI场景打造一体化智能服务体系，提升就医便 捷度与获得感。诊前依托智能分导诊精准匹配院内

）。 例如，针对财务岗位，可挖掘“发票审核耗时且易出错”的场景痛点。这一步是为 了确保智能体设计锚定真实需求，避免闭门造车。 2. 定义问题，明确智能体价值定位 在海量场景痛点中提炼核心问题，明确智能体的价值主张—它要解决什么 问题、为企业 / 员工创造什么价值（如降本、提效、决策辅助等）。比如将发票审 核痛点定义为“通过智能体实现发票自动化审核与风险预警，提升财务流程效率 30%” 如，针 对上述发票审核场景，可设计“OCR 识别 + 规则引擎 + 风险库联动”的功能组合。 此环节通过多领域思维碰撞，确保方案兼具创新性与可行性。 4. 原型构建，打造可感知的智能体 将创意方案转化为可感知的原型，如高保真交互 demo、功能演示视频等，让 - 27 - 迈进人与智能体协作新时代 利益相关者直观体验智能体的形态、功能与交互。比如制作“发票智能审核原型”， 模拟上传 审批通过后，自动触发财务付款流程，无需报销人手动提交付款申请。规则固化， 将人工判断规则转化为系统规则，实现自动审批。例如采购订单金额≤ 5 万、供应 - 38 - 商为合格名录内，自动审批通过，仅异常订单需人工审核。 ● 优化动作 2：AI 工具嵌入高频环节：在表单填写、审批判断、数据校验等高频 环节嵌入轻量级 AI 工具，无需大规模 AI 系统建设，例如：智能填单通过 OCR 识别、 数据自动提取实现

安全能力建设。在此基础上，深入开展算法机制机理审核、科技伦理审查等算法安全 实践，为大模型技术的高质量发展提供坚实保障。 51 50 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 3.1.1 算法安全设计 通过构建“算法机制机理审核 + 科技伦理审查”双轮驱动体系，确保算法安全设计内 科技伦理审查”双轮驱动体系，确保算法安全设计内 嵌到模型研发设计。一是在机制机理审核方面，覆盖立项、设计开发、测试上线、运 行监控及运维变更五大阶段，审查算法目标合规性、数据质量、逻辑合理性及变更可 追溯性。二是遵循科技伦理准则，建立和完善科技伦理审查机制。通过建立跨部门科 技伦理审查委员会，构建评估框架，审查价值观对齐、数据偏见消除、决策透明度等 关键维度，将“以人为本、普惠正直、安全可靠、隐私保护、可信可控、开放共治” 度上决定了模型的基础能力和安全水位。通义大模型严格执行语料来源管控、数据清 洗和标注管理，落实预训练语料安全管理。 （1）数据源筛选：严格落实 GB/T 45652 对训练数据来源审核、来源配比、公网数 据采集要求、合作数据审核开展对照执行。一是来源审核，优选具备明确开源许可的 数据集，不采集已明确不允许采集的数据。商业采购时要求有完备的法律文件支持， 比如交易合同及协议等；二是合理搭配多源数据组合，以保障数据多样性；三是建立

务后，形成一笔未到期的应收账款，但供应商急需资金用于下一轮生产经营。此 3 时，供应商可将这笔应收账款的权利凭证质押给金融机构，申请融资。 金融机构在受理申请后，会重点审核三个方面：交易背景的真实性、核心企 业的信用状况和支付能力、应收账款本身的质量（如账龄、是否存在纠纷等）。 审核通过后，金融机构会与供应商签订质押合同，并根据应收账款的金额给予一 定比例的贷款。为确保还款，金融机构通常会要求核心企业对应收账款进行确认， 经销商、分销商）。当采购方与核心企业签订了采购合同，但自有资金不足以支 付全部预付款时，可以向金融机构申请融资。 经销商向金融机构提交与核心企业签订的采购合同、订单等证明文件。金融 机构在审核经销商的资质、过往销售记录以及核心企业的履约能力后，若批准融 资，会将贷款资金直接支付给核心企业，用于支付货款。核心企业收到款项后， 按照合同约定将货物发送给经销商。经销商在销售货物获得回款后，按期偿还金 此外，区块链技术还可以用于跨境支付和结算，利用区块链的智能合约功能， 可以预设支付条件，一旦满足预设条件（如货物签收确认），资金即可自动、实 时地在参与方之间流转，无需传统银行跨境汇款中的多级人工审核和清算等待， 显著提高了结算效率，降低了交易成本，并最大限度地减少了因人工操作可能产 生的错误。 （二）人工智能驱动的动态风险评估模型 人工智能技术在供应链金融中的应用日益广泛，尤其是在风险评估方面。传

合作类型：长期合作 合作需求：现场资质审核及面试统筹组织工作，需求地石家庄 交付历程： 1.每日到场面试人数多，设置动态分流机制（分批次签到及 10 个面试间 并行运作），高效分流每日近千名考生，确保现场秩序井然； 2.为确保人选面试体验感，设置个性化面试体验区-1V1 轻咨询、茶歇区、 面试流程指导师，缓解到场考生压力，提升服务体验满意度； 3.为提升资质审核效率，采用数字化人脸识别系统，智能完成人证核验，

码保护机制，该机制以系统安全为基础，构建内核级应用生命周期内的代码安全保护能力。 开发者向应用市场提交上架申请，上传应用包后可选择是否加密。 24 选择加密的应用，在经过应用市场审核后，应用市场会对上架应用做代码加密。应用在 设备上安装时，安装文件落盘后仍是处于加密状态，有效的保护应用程序；当应用程序启动 时，通过内核加载的应用文件是加密状态，因此这些文件会在内核中按需解密执行。 HarmonyOS 生态从应用开发开始就要求必须申请开发者证书，并且只能在申请绑定的 机器上才能进行开发和调试， 同时在发布的时候必须签名上传发布，确保开发者能够被溯 源，对应用上架后会进行安全隐私检测和审核，并对应用进行代码签名，应用加密和应用签 名，从而确保应用是纯净的。 HarmonyOS 对于隐私数据保护和数据安全等进行全新的架构设计， 通过创新的 Picker 和安全控件机制来访问数据，从原来的管权限到 选用平台，实现开发者、SDK 伙伴和华为共赢 HarmonyOS 生态伙伴 SDK 市场汇聚热门 SDK 助力开发者构建高品质 HarmonyOS 应用，同时伙伴 SDK 市场通 过 SDK 签名认证、安全检测、审核等机制保障 SDK 的安全、纯净、可控。 开发者可以在伙伴 SDK 市场高效便捷的获取 SDK，支持开发者通过 IDE 分类查看、搜 索，同时支持一键添加 SDK 到工程中。 144

L3 级智能应用实现多种模态生成（如文本及图像或语音等），可通过外挂知识库，并基于智能体等方式处理单一 领域复杂任务，典型场景如编码智能体、AI 原生应用等，此类应用需要人类参与关键决策（如结果审核）。 L4 级智能应用具备跨领域复杂系统任务处理能力，通过多智能体协同与动态知识库调用，仅需人类设定初始目标。 L5 级代表智能应用的终极形态，能自主完成全领域未知任务（如科学发现），通过全域知识库和自学习实现自我 表单交互 人工主导 L2 辅助智能化 单模态生成、自然语言交互、检索内部知识库 人工较多参与 L3 部分智能化 至少两种模态生成与交互、大模型与工具调用协同、外挂知 识库或联网、处理单领域复杂任务 人工审核输出结果 L4 高度智能化 多模态生成与交互、跨知识库协同、处理跨领域复杂任务 人工设定初始目标 L5 超级智能化 全模态生成与交互、全域知识库调用、自主完成未知领域任 务、自主进化、自主迭代 零人工干预 监控工具（如幻觉检测、偏见消除），规避数据滥用与算法歧视等 法律风险。应设计透明可控的 AI 决策机制，例如采用可解释性模型 XAI，并建立允许用户追溯 AI 决策逻辑的机制，使 关键场景的人工审核覆盖率达到 100%，确保 AI 行为透明、可控，提升技术的社会接受度，从而在合法合规前提下赢 得用户与社会的信任。 应用现代化是企业在智能化时代实现转型发展的必然选择。通过应用智能化的实施路径，结合

安全的合规性、安全质量文化体系、历史安全问题纳入到核心评估维度；在物料导入过程中，强化安全专项审核， 涵盖设计安全、来料安全、生产过程安全质量管理、变更管理、现场 SOP 执行、安全检验测等关键节点，确保准 入供应商完全满足安全相关规范与要求。 14 面向供应商要定期开展体系认证，确保符合安全体系相关要求。安全体系要持续性构建及优化，通过定期审核， 不断提升供应商安全管控能力，持续稳定的保证全生命周期的部件 / 器件安全交付。