企业应用现代化升级提供可落地的实施框架。 5.1 应用智能化实现路径 » 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 应用智能化成熟度从 L1 至 L5 逐级演进，以交互方式、自主程度、任务复杂度等维度对五个级别进行定义，以中 国信通院人工智能研究所《软件智能化成熟度模型》标准为主要参考依据。 L1 级智能应用以固定内容生成、固定交互方式（如按钮、表单）为特征，主要依赖传统机器学习模型运行，典型 场景包括基础客服 图 应用智能化成熟度分级 12 各个级别存在关键差异，从 L1 至 L2，实现从规则驱动转向自然语言交互，从 L3 至 L4，突破单一领域限制，通过 多智能体协同解决系统级问题，从 L4 至 L5，实现自我迭代与跨领域自学习能力，从而迈向通用人工智能。 表 1：智能应用成熟度分级特征 成熟度等级 技术特征 人类参与度 L1 基础智能化 传统机器学习模型、按钮 / 表单交互 人工主导 L2 当前智能化技术仍处在快速演进期，企业在探索应用智能化转型过程中需要坚守业务价值驱动的本质。现阶段应 应用智能化成熟度 AI嵌入式应用 大模型嵌入式应用 智能体应用 自主智能体 超级智能应用 以大模型为底座 L1 基础智能化 L2 辅助智能化 L3 部分智能化 L4 高度智能化 L5 超级智能化 AI原生应用 多智能体协同 自我迭代 自我学习 自主定义终极目标 全领域未知任务 跨领域复杂系统任务

， 恢 复 能 力 可 达 小 时 级，但对故障仍被动防御。具体表现为：建立 基础责任部门；基本明确责任主体；设立基础 流程（资源扩容、事件响应、安全策略等）； 审批以手工为主。 DRMM L1：被动应对 韧性核心域能力缺乏，无弹性、故障恢复能力 以天计、故障率高。具体表现为：无基础责任 部门、无责任主体、依赖个体能力、无流程、 临时应急性处理。 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 级标准与关键能力维度，为企业提供可对标、可度 量、可演进的建设蓝图。 DRMM模型描述了数据中心韧性能力从无序到有 序，并逐步完善成熟的发展过程。围绕韧性DC的 四个特征，DRMM分为L1到L5五个等级： 无序应对 L1：被动应对 被动防御 L2：初始管控 主动防御 L3：管理量化 预警处置 L4：数据驱动 行业引领 L5：智慧演进 图 2 - 3 数 据 中 心 韧 性 成 熟 度 模 白皮书 27 26 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 业务发生故障时，故障的严重性和影响范围是不一 样的，结合业务故障严重性和影响面得出“业务连 续性等级分类分级要求”，可分为L1~L5五级标准： L1级：内部支撑系统，对内影响较小、不影响外部 和国家层面； L2级：综合管理类、业务信息类或者决策分析类业 务，对内影响较小、对外影响一般，不影响国家层 面； 结合业务分类分级和

能力分级策略 [10]，我们认为终端智能体验可 划分为 5 个等级（L1~L5）： 图 5 终端智能化分级标准 �� � ������� ������������������ ���� L5 �������� �������� �������� �������� �������� L4 L3 L2 L1 ������������������ ���� ����������������

备能力， 确保在局部故障或灾难发生时，平台仍能持续稳定运行。 通过以上四个层级的系统性冗余设计，可全面提升云平台的可靠性，为业务上云提供坚实支撑。 层级 L0：数据中心 L0：数据中心 L1：机房 L2：IT 硬件 L2：IT 硬件 L3：IT 软件 可靠因素 地质 基础资源 基础资源 组网 设备 架构 可靠性设计 地质灾害评估设计 风火水电冗余 电力、网络、线路冗余

Search）方法来探 索最佳参数组合。例如，对于学习率的调整，可以采用学习率衰减 策略，即随着训练的进行逐渐减小学习率，以提高模型的收敛性和 稳定性。 此外，为了提高模型的泛化能力，还需要引入正则化技术如 L1、L2 正则化、Dropout 等。例如，在 CNN 中加入 Dropout 层 可以有效地减少过拟合现象，提升模型在未知数据上的表现。 为了验证模型的有效性和优化效果，通常会将数据集划分为训

缺失值问题，可依据数据分布（如高斯假设） 进行参数估计并采用概率插补；面对类别不 平衡，可利用过采样或线性插值在特征空间 内扩充少数类样本，从而增强模型鲁棒性。 损失函数设计中，正则化方法（如 L1 正则 化促进稀疏性、L2 正则化限制参数幅度）起 到控制模型复杂度和防止过拟合的作用，此 外还可依据神经网络诱导的新型函数空间设 计专门的正则项。优化算法和数值算法分析 皆依赖于数学理论，不仅有助于训练过程的