...................................................................................... 6 （四）项目评价与改进标准 ................................................................................................ 三、 建设内容 （一）全国项目管理标准体系结构 全国项目管理标准体系结构包含了项目管理标准体系的基本组 成单元，具体包括“A 基础综合标准”、“B 专业通用标准”、“C 项目评 价与改进标准”、“D 行业应用标准”、“E 能力评价标准”，如图 2 所 示。本指南附件 3 给出了全国项目管理标准明细表。 图 2 全国项目管理标准体系结构 5 （二）基础综合标准 特色的或领域专有的，宜纳入“D 行业应用标准”。 2. 项目管理实施策略标准 项目管理实施策略标准用于指导与项目环境、组织级资源互动， 以及与项目治理、组织战略相协调，整体推进项目管理的战略思考、 8 维持和改进等，涉及相应的活动流程、准则、方法和工具。具有行业 特色的或领域专有的，宜纳入“D 行业应用标准”。 3. 项目管理业务领域标准 主要包括项目综合管理标准、人力资源管理标准、基础资源管理

..................................................................................69 3.5.2 用户反馈与系统改进................................................................................................... 用户接受测试（UAT）：邀请医疗机构的最终用户进行实际 操作，收集反馈，确保系统符合实际工作需求。 测试结果应详细记录，并对发现的问题进行优先级排序和修 复。最终的测试报告应包括测试方法、测试环境、测试数据、结果 分析和改进建议，为系统的正式上线提供坚实的技术保障。 3.4.1 接口设计与开发 在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术的接口设计与开发是确 保系统高效运行和数据无缝对接的关键环节。首先，接口设计需遵 家、数据科学家和 IT 工程师共同参与，从不同角度评估系统表现，提出改进建议。具体 优化策略可包括：  算法调优：基于实际使用数据，对核心算法进行迭代更新，提 升诊断准确性和预测精度。  性能优化：针对高负载场景进行压力测试，优化系统架构和资 源配置，确保系统在高并发情况下依然保持稳定运行。  用户体验改进：通过用户反馈和行为分析，优化界面设计和交 互流程，提升医护人员的使用效率和满意度。

门的数据孤岛，由原先的分散式，变成了物理集 中的数据孤岛，并且由于基础设施的集中，带来 的运维、使用等系列问题，导致直接用户的使用 体验下降，因此组织内部抗拒意见较大。 这些分析说明，数字化转型是一个持续改进的系 统工程，需要： 高瞻远瞩的顶层框架设计，做到有的放矢，达 成有效的业务成效。 切实可行的执行架构设计，做到清晰的实施 路标。 针对这些普遍存在的现状，依据业界成熟的框架 数字价值定位 制定未来数字目标 宣扬共享愿景 目标业务模型 目标业务数字流程 业务现场改进 应用、数据、技术架构 管理框架 人员组织 战略举措优先级 迁移策略和途径 投资计划 衡量标准 计划实施时间表 项目管理 变革管理 质量管理与评估 了解现状和方向 建立数字战略愿景 制定改进蓝图 规划实施步骤 执行并监督结果 四大关键原则 数字化转型的规划实施，可以分为 数字战略作为业务战略的一部分，应该提升企业组织业务战略领导力，体现数字价值。最终的业务战略的规划，主要是 发现“现状”与“愿景”之间的差距，并给出计划。数字战略的价值，主要聚焦在两个方面： 业绩 对现有业务模式的优化改进。 例如零售企业，增加线上销售模式，提升客户体验，最大化销售业绩。 机会 创新的机会、模式等。 例如，许多大型制造企业在数字化转型过程中，成立了新的业务板块，针对数字化领域提供具备竞争力的解决方案。

型，以满足监管合规要求、检测偏见，并与《欧盟AI法案》等新兴标准保持一致（来源：《欧盟 AI法案》，2024年）。这种环境孕育了信任，培养了共同所有权意识，用透明与问责取代了“黑 箱”的神秘感。同时，基于社区的改进机制，确保安全漏洞与低效问题能被快速识别并修复，将 控制权直接交到系统所有者手中（来源：经济合作与发展组织，2023年）。 开源AI的连锁效应不止于此。参与开源AI社区正迅速成为吸引顶尖技术人才的磁场，赋能员工在 AI正通过自动化资源管理、扩展和故障恢复，从根本上改变AI基础设施工程师岗位。如今，智能 系统能够监测基础设施健康状况、预测资源需求，并触发自动扩展或修复操作。AI驱动的成本优 化工具可识别未充分利用的资源并提出改进建议，而安全平台则利用机器学习实时检测威胁。工 程师们越来越多地被要求整合这些智能工具，协调多云和混合环境，并支持复杂AI模型的快速部 署，这使得他们的工作对于AI驱动型组织的成功至关重要。 精通云平台和云原生服务。 与优化。 管理AI运营所需的资源、预算 和供应商关系。 开发并执行模型治理和生命周 期管理的最佳实践。 分析运营数据以指导流程改进 和战略决策。 向业务利益相关方汇报AI系统 状态与成果。 职位描述 AI运营工程师负责监督组织内AI驱动的系统和工作流程的部署、监控与 持续改进。该岗位将运营领导力与AI/ML技术专业知识相结合，确保AI项 目创造业务价值、符合监管标准，并能够大规模可靠运行。AI运营工程

量的、真实世界的车辆使用数据和用户行为数据。 这些数据一旦形成规模，就能驱动一个强大的正向业务循环：  数据采集：在途车辆持续产生多维度、大规模的行驶和交互数据。  模型与算法优化：数据被反馈至云端研发平台，用于训练和改进自动驾驶算法、 优化智能座舱的用户体验。  产品与服务迭代：优化后的软件功能通过 OTA 快速推送给用户，实现产品体验 的持续升级。  市场竞争力提升：更优的产品体验增强了市场竞争力，从而促进销量增长。 它负责汇集来自生产线的过程数据、售后服务的维修记录、车联 网回传的真实工况数据，以及用户在社交媒体上的抱怨与建议等多模态数据。 这 些真实世界的反馈，经过处理与分析后，能够近乎实时地送达研发团队，为产品 的功能迭代、性能优化和质量改进提供最直接、最有力的数据驱动力。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 43 — 图 25：汽车数智化研发流程 3. 数智生产：打造透明、敏捷、高效的智慧工厂 生产环节普 PLM，形成设计与制造的数据闭环，为持续的工艺改进和产品迭代提供数 据支持。 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 47 — 图 30：汽车工厂数字孪生 4. 数智质量：构建全链路、闭环式的主动质量管理体系 传统质量管理往往是“点状”和“滞后”的，缺乏从市场不良反应到早期供应 商、再到生产过程的全链路追溯与分析能力；同时，质量改进决策多依赖历史经验， 缺乏有效的数据支撑。

要领域产生了显著影 响：监管、工具与威胁，以及人才。 生成式人工智能和代理式人工智能在2020年代通过其改变工作和日常生活潜 力的方式吸引了公众的关注。 这场人工智能革命得益于海量训练数据、硬件改进（如专用人工智能芯 片）、神经网络算法的突破，以及学术界与产业界之间的协作生态系统；所 有这些都得到了全球大量投资的支持。 网 网络 络安全 安全应 应用程序 用程序 尽管人工智能涵盖了多种模型 在三个方面实现突破： 1.通过实施防止数据泄露、越狱和提示注入的防护措施，连接到大型语言 模型的应用程序 2.保护模型本身免受盗窃、篡改和中毒，同时加强开发人员访问模型时的 基本安全措施 3.通过改进数据卫生实践、治理和溯源，确保数据安全，然后再进行定制 AI训练 随着人工智能（AI）在企业运营中扮演越来越重要的角色，组织必须调整其 安全策略，以保护这些宝贵的新资产，同时利用AI的能力来提升整体安全态 炒作可能削弱部分计划的推进，但生成式AI的“代理型”分支却加速了相关兴 趣与实验，尤其因为代理型AI能够在生成式AI投资的基础上进行扩展和深 化。 克服这些采用障碍的组织报告了显著的益处，特别是在研发加速和客户智能 改进方面。 这表明，随着人工智能计划的成熟，解决技术债务和其他采用障碍可以释放 巨大的商业价值，而更多的人工智能概念验证项目将过渡到生产阶段。 人工智能供应商可通过开发以安全设计原则为导向并注重数据隐私保护的综

Amazon Lambda、Amazon Step Functions 和 Amazon CloudFormation）释放时间用于 更具战略性的工作。 可扩展基础设施： 无缝集成与全球可访问性支持改进协作，简化 运营。 培训与认证： 亚马逊云科技培训与认证服（例如 Amazon Skill Builder ）促进员工培养和验证各项云 技能并取得相应资质，推动创新并加速影 响力。 虚拟助手： 曾面临延迟和网站访问错误所困扰，导致客户体 验下降及订单流失。 基于亚马逊云科技的全球基础设施，Expedia 将 ESS 部署至更靠近用户的位置。从亚太区 开始，初始迁移仅用了三个月，并利用客户数据改进搜索建议。目前该服务已扩展至美国 和欧洲。 借助亚马逊云科技基础设施所提供的灵活性与自由度，摆脱传统系统限制，助力打造更优 质的体验，我们帮助 Expedia 实现了以下目标： Uptime

厅、国务院国资委、 人社部陆续发布的薪酬管理政策以及国资委的“一利五率”考核体系深化，明确导向工资与效益联动，薪酬 的决定机制也逐步呈现“市场化、差异化、规范化”的特点。 市场化：《关于加强和改进国有企业薪酬管理的意见》（薪酬80号文）明确指出完善全生产要素由市场 评价贡献、按贡献决定报酬的机制，突出员工薪酬应由岗位价值、业绩贡献、市场水平来决定，薪酬水 平与市场对标、逐步建立与市场基本 检查，“工头文化”进 一步加深，导致员工忽 略 自 己 真 正 的 客 户 。 （上级不应成为员工的 “终极客户”）； THE SIXTH QUESTION 研发人员的绩效管理 问题亟待改进与提升 （关于此问题，后文 将重点展开阐述）。 THE SECOND QUESTION 奖金计发、调薪没有 机制化，导致员工内 心不断地对公司、上 级进行猜测揣度； 央国企人才激励白皮书 智联测评研究院 智联测评 智 2.研发绩效管理的改进建议 多年以来，研发绩效管理一直在不断改进，各种流程、指标与数据也在不断完善，但涉及研发效率以及研发转换率 的提升，依然裹足不前且亟待改善。 研发绩效管理的优化需突破传统思维定式，正如系统动力学理论所强调的“系统问题需通过系统性变革求解”。基 于此，建议从组织运行关系重构切入，实施系统性改进策略，推动研发管理模式的根本性转变。 ①加强研

本研究采用层次分析法中的结果集结确定指标权 重。 首先, 建立判断矩阵, 在第二轮专家咨询中完成 权重判断矩阵打分; 其次, 对所有专家的所有判断矩 阵进行一致性检验, 对未通过一致性检验的矩阵采用 最大改进方向或最小改变法进行修正, 当需要校正的 数据大于总数据输入项的 20% 时则废弃该矩阵; 然 后, 分别计算各专家的指标体系的权重得分; 最后, 集结 15 位专家的权重结果利用和积法算出指标体系 493 0. 049 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 总结经验教训 D11 0. 700 0. 035 学习知识技能 D12 0. 300 0. 015 反馈与改进 D21 0. 628 0. 031 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 优化与创新 D22 0. 372 0. 018 􀪋􀪋􀪋􀪋�

管理模式，这种硬件级控制能够在微秒级时间内完成性能调整，大幅提升系统实时响应 能力。 技术发展历程中，早期平台为确保实时性能通常需要禁用电源管理功能。Intel® Speed Shift 的技术改进改变了这一 局面，使得英特尔 P-state 电源管理可以在保持启用状态下实现最小化的实时性能影响。 在边缘计算场景下，Intel® Speed Shift 结合 P-State 优化技术，可以 集中式数据管理：云计算允许集中式数据存储和 管理，这对于产生大量数据的大规模工业运营至 关重要。 • 高级分析和人工智能：云提供了高级分析、机器 学习和人工智能所需的计算能力，可用于优化流 程、预测维护和改进决策。 • 可扩展性和灵活性：云平台提供可扩展性，使行 业能够根据需要扩展其自动化能力，而无需在硬 件上进行大量前期投资。 • 远程监控：通过云连接，操作员可以远程监控工 业过程，缩短响应时间，方便远程工作。 智能代码与文档解读：为确保代码的可用性与可信度，系统还能为代码及其背后的控制逻辑，生成图文并茂的多模态 解读。这种方式还原了专业文档的上下文逻辑，能有效帮助开发者深入理解和掌握代码，为后续的交互与改进提供清 晰指引。 • 个性化定制能力：用户可以将自身的代码模板与功能函数接入系统，使 MCCoder 具备更强的智能性、更高的生成质量 与更优的适应性，真正成为个性化的工业编程伙伴。 图：ASC