一、从"技术热"到"能力冷思考"

2023年以来，以大语言模型、生成式AI为代表的新一代人工智能技术迎来爆发式发展，企业智能化转型从"可选项"迅速变为"必答题"。然而，当热潮退去，一个根本性问题日益凸显：企业的智能化水平究竟如何衡量？投入与产出是否匹配？转型路径是否科学？

长期以来，企业智能化评估面临三大困境：一是缺乏统一标尺，不同行业、不同咨询机构各说各话，评估结果难以横向比较；二是重技术轻管理，评估往往聚焦于AI模型准确率、算力规模等技术指标，忽视战略、人才、组织、安全等系统性能力；三是重建设轻成效，大量企业"为智能化而智能化"，缺乏对投入产出的量化追踪和持续改进机制。

正是在这一背景下，YD/T 6919-2026《人工智能基础共性 企业智能化成熟度评估模型》应运而生。该标准由中国信息通信研究院牵头，联合中国移动、浪潮、联想、百度等17家产学研用单位共同编制，于2026年5月31日发布、8月31日实施，是我国通信行业首个面向企业智能化成熟度的系统性评估标准。

这份标准的价值，不仅在于提供了一套评估工具，更在于它为企业智能化转型建立了一套"通用语言"和"能力坐标系"——让企业知道"现在在哪里""下一步去哪里""怎么去"。

二、定位、结构与适用范围

2.1 标准定位

标准将自身定位为"人工智能基础共性"类标准，这一定位意味深长：

"基础"：它不针对特定行业或特定技术路线，而是提炼企业智能化的通用能力要求；

"共性"：它覆盖从战略到安全的全链条，适用于各类企业的智能化成熟度评估；

"模型"：它提供的是框架和方法论，而非具体的技术实现方案。

2.2 整体结构

标准全文共12章，可分为四个层次：

2.3 每个能力项

标准对38个能力项均采用"三段式"结构，体现了高度的规范性：

1.概述：界定该能力项的内涵与边界；

2.主要内容：拆解该能力项下的关键领域（通常3-8个）；

3.等级要求：按初始级、管理级、稳健级、量化级、优化级五个等级，分别给出具体的能力要求。

这种结构化设计使得标准既具有理论的系统性，又具有实践的可操作性——企业可以逐项对照，精准定位自身水平。

三、七大能力域的系统性设计

标准构建了"战略引领—人才支撑—技术筑基—应用落地—管理保障—质量验证—安全底线"的七维能力框架，38个能力项分布其中，形成一个有机整体。

3.1 智能化战略：方向与共识

包含能力项：智能化目标、智能化规划、智能化实施路径、智能化价值评估、企业文化影响

战略域是整个模型的"龙头"。标准特别强调，智能化战略不是一份孤立的IT规划，而是与企业整体战略深度融合的系统性安排。其设计逻辑体现为五个递进环节：

目标：明确"要什么"——业务流程优化、数据决策、智能服务产品、运营管理提升、持续创新；

规划：明确"怎么配"——资源规划（技术/人力/物力）、时间规划、方法规划、保障规划；

实施路径：明确"怎么走"——技术选型→试点验证→逐步推广→持续优化，强调跨部门协作和数据安全；

价值评估：明确"值不值"——定义价值目标、评价维度、覆盖范围、评价规则、影响因素；

文化影响：明确"根在哪"——领导层承诺、组织动态调整、流程创新、员工技能培养、变革管理。

值得注意的是，标准将"企业文化影响"纳入战略域，而非人才域，这一安排颇具深意：智能化转型的最深层障碍往往不是技术，而是文化。当智能化成为企业文化基因时，转型才能从"要我做"变为"我要做"。

3.2 智能化人才体系：第一资源

包含能力项：人才战略、组织形式、制度建设、人才类型与技能要求、培训与考核

人才是智能化转型的核心驱动力。标准从"战略—组织—制度—能力—发展"五个维度构建人才体系：

人才战略：定义发展目标、精准识别需求、战略性保留、持续优化结构；

组织形式：决策流程、部门设置、沟通机制、工作流程——从传统层级结构向灵活、协作、数据驱动模式转变；

制度建设：制度框架、实施计划、监督机制、环境适应性；

人才类型与技能要求：工具应用能力、战略规划与执行能力、业务流程分析与改造能力、跨部门协作能力、量化分析与持续优化能力；

培训与考核：策略制定、多层次培训体系、考核指标与方法、动态计划、反馈改进机制。

标准对人才技能的描述尤其值得关注。它没有简单罗列"算法工程师""数据科学家"等岗位名称，而是提炼了五类跨岗位的核心能力，这反映了一个重要趋势：智能化时代的人才竞争力，不在于掌握某个特定工具，而在于具备将AI技术与业务场景深度融合的综合能力。

3.3 智能化技术架构：能力底座

包含能力项：数据资源、计算资源、智能感知、通讯网络、AI模型、AI工具

技术架构是智能化的"地基"。标准将其拆解为六个层次，体现了从底层资源到上层能力的完整技术栈：

数据资源能力项的设计尤为精细。标准从"丰富度—质量—生命周期—管理—价值"五个维度考察，并在等级要求中清晰勾勒了演进路径：

初始级：单一文本数据、内部来源、人工处理、无外部流通；

管理级：自动化采集、标准化规范、半自动化生命周期管理、内部应用；

稳健级：多模态数据、自动稽核、自动化生命周期、企业级规范、业内小范围共享；

量化级：内外部多源、全量实时更新、全生命周期自动化、可视化血缘、行业级规范、跨行业共享；

优化级：智能化采集加工、超长期历史数据、智能化生命周期管理、智能血缘分析与预警、数据资产化、国家级规范。

这一演进路径揭示了数据能力建设的核心规律：从"有数据"到"好数据"，再到"活数据"，最终到"数据资产"。

3.4 智能化应用模式：价值落地

包含能力项：业务集成、智能研发、智能生产、智能供应、智能销售、智能服务

应用模式是智能化价值的直接体现。标准覆盖了企业价值链的六大环节，形成"研发—生产—供应—销售—服务"的全链条，并以"业务集成"作为横向支撑。

业务集成：流程整合、系统互联互通（PLM/ERP/MES等）、数据管理与分析、智能化技术应用、IT基础设施统一、服务集成创新、综合管理能力；

智能研发：流程智能化、工具智能化、数据挖掘深入化、设计与仿真自动化、知识管理与决策智能化、团队培训；

智能生产：数据采集与传感、大数据分析与预测、AI技术应用、数字化工厂、供应链智能化、自动化设备与机器人、平台集成；

智能供应：利益相关者识别、需求评估、战略制定与发布、定期修订、安全管控、全景知识库、系统融合；

智能销售：客户需求理解、销售趋势预测、流程自动化、定制化营销、全渠道协同、客户关系维护、数字化销售体系、可视化决策支撑；

智能服务：业务决策支持、客户需求分析、流程监控与优化、服务创新与灵活性、个性化服务、质量与体验管理。

标准在业务集成能力项中给出了明确的量化指标：管理级要求"至少30%实现自动化"，稳健级要求"核心业务流程80%以上实现信息化和自动化"，量化级要求"业务流程90%以上实现智能化和自动化"。这些数字为企业提供了直观的对标参考。

3.5 管理与运营：过程保障

包含能力项：资产管理、流程管理、技术与应用管理、变更管理、运营维护

管理与运营域确保智能化体系"建得好、管得住、跑得稳"。五个能力项分别对应：

资产管理：软硬件全生命周期管理、数据资产管理、应用统一管理、价值评估、资源配置优化、绩效评估；

流程管理：流程设计、优化、执行监督、信息技术应用、跨部门协作；

技术与应用管理：技术选型、评估优化、供应商合作、技术业务融合、培训推广、合规性、安全策略、成本管理；

变更管理：变更申请审批执行验证、影响评估、记录归档、风险识别与应对；

运营维护：日常巡检、故障处理、数据分析与备份、系统更新升级、文档管理。

这一域的设计体现了"智能化体系本身也需要智能化管理"的理念。例如，运营维护的优化级要求"自适应维护""智能化故障预测和快速恢复""知识图谱和智能检索系统"，表明运维能力本身也在向智能化演进。

3.6 质量与成效：结果验证

包含能力项：质量需求、质量检查、质量分析、成效评价、成效提升

质量与成效域是整个模型的"闭环验证"环节，回答"智能化做得好不好、值不值"的问题。五个能力项形成完整的PDCA循环：

质量需求（Plan）：定义质量目标、评价维度、管理范围、评价规则、影响因素；

质量检查（Do）：构建检查路径、制定检查计划、分析关键问题、设计校验规则、形成管理规范；

质量分析（Check）：方法与维度、根因分析、分类归纳排序、分析报告与建议机制、影响分析；

成效评价（Check）：方法与维度、投入分析、收益分析、客观指标、主观指标；

成效提升（Act）：定义目标、制定方案、明确方向、质量跟踪、价值促成。

这一域的设计有两个突出特点：

一是区分了"质量"与"成效"。质量关注"做得对不对"（技术、应用、人才、平台是否符合要求），成效关注"做得值不值"（投入产出、直接间接收益、短期长期价值）。二者相辅相成，缺一不可。

二是强调量化与预测。量化级要求"建立收益预测模型""利用情感分析等工具深入挖掘主观数据"，优化级要求"动态、实时、全面的成效评估，包含前瞻性分析和预测"。这表明成熟的智能化企业不仅能评估过去，更能预测未来。

3.7 安全保障：底线思维

包含能力项：安全策略、数据安全、工具安全、应用安全、安全监控、安全审计

安全是智能化发展的底线。标准构建了"策略—数据—工具—应用—监控—审计"的六位一体安全框架：

安全策略：目标与原则、管理体系、风险分析评估、监控部署、应急响应与恢复；

数据安全：管理体系、加密与访问控制、监控与应急响应、风险评估与规划、意识培训；

工具安全：工具选择、正确使用、安全培训、应急风险处理、事故调查分析、期间核查；

应用安全：安全配置、漏洞扫描修复、代码安全、日志管理与监控、员工培训、期间核查；

安全监控：范围与方法、预警报警系统、大数据与AI分析、智能决策支持；

安全审计：政策策略审查、管理体系审查、事件与风险审查、技术与控制审查、漏洞扫描与风险评估。

安全域的等级演进清晰地展现了安全能力从"被动防御"到"主动免疫"的跃迁：

初始级：基本安全需求分析、项目级安全策略；

管理级：部门级安全策略、基本管理流程；

稳健级：组织统一安全策略、正式发布、外部监管需求纳入、定期培训；

量化级：符合国家/行业标准、外部需求关联、定期优化；

优化级：参与国家标准制定、行业标杆。

特别值得关注的是，标准将"工具安全"独立列为一个能力项，这在以往的安全框架中较为少见。随着企业大量引入第三方AI工具、SaaS服务、开源组件，工具本身的安全性（安全配置、功能安全、技术安全、供应商可靠性）已成为不可忽视的风险源。标准的这一安排具有很强的前瞻性。

四、成熟度模型：五级演进的内在逻辑

标准将企业智能化成熟度划分为五个等级，这不是简单的数字编号，而是蕴含着深刻的演进逻辑。

4.1 五级特征总览

4.2 四次关键跃迁

五级之间存在四次质的跃迁，每一次跃迁都意味着企业智能化能力的根本性提升：

跃迁一：从初始级到管理级——从"自发"到"自觉"

初始级的企业，智能化往往是个别部门、个别员工的自发行为，缺乏顶层设计和资源保障。达到管理级，意味着企业领导层真正意识到智能化的战略价值，开始制定目标、设立岗位、建立规范。这一跃迁的核心是"组织化"——智能化从个人行为变为组织行为。

跃迁二：从管理级到稳健级——从"有"到"用"

管理级解决了"有没有"的问题（有规划、有制度、有工具），稳健级则要解决"用得好不好"的问题。达到稳健级，意味着智能化技术真正融入业务流程，开始产生可感知的效率提升和质量改善。这一跃迁的核心是"融合化"——智能化从技术项目变为业务能力。

跃迁三：从稳健级到量化级——从"经验"到"数据"

稳健级的企业能够感受到智能化带来的改善，但往往停留在"感觉变好了"的定性层面。达到量化级，意味着企业建立了完整的量化评估体系，能够对AI技术引入前、实施中、实施后的成效进行精确测量和持续监控，甚至能够预测未来趋势。这一跃迁的核心是"数据化"——智能化从经验驱动变为数据驱动。

跃迁四：从量化级到优化级——从"跟随"到"引领"

量化级的企业已经能够很好地应用AI技术，但主要还是技术的"消费者"。达到优化级，意味着企业的智能化实践能够反哺AI技术发展，相关能力建设方法成为行业或国家标准，企业从技术应用者变为行业引领者。这一跃迁的核心是"生态化"——智能化从企业内部能力变为行业公共财富。

4.3 等级命名的深意

仔细品味五个等级的命名，可以发现标准编制者的匠心：

"初始"而非"初级"——强调这是起点，而非低人一等；

"管理"而非"规范"——强调管理体系的建立是这一阶段的核心任务；

"稳健"而非"成熟"——强调稳定可靠、可持续，而非一蹴而就的"成熟"；

"量化"而非"优化"——强调数据驱动是这一阶段的本质特征，优化是更高阶段的事；

"优化"而非"卓越"——强调持续改进、永无止境，而非到达终点。

这种命名方式传递了一个重要理念：智能化成熟度没有终点，只有持续进化的过程。

五、评估方法论：原则、机制与操作要点

5.1 四大评估原则

标准在第5.2节明确了等级判定的四大原则，这是整个评估方法论的基石：

原则一：逐级递进

每个能力项的等级提升必须以满足前一级别核心要求为基础。例如，达到"量化级"需先满足"稳健级"和"管理级"的必要条件。这一原则防止了"跳级"现象——企业不能在基础不牢的情况下宣称达到高级水平。

原则二：低级覆盖

高等级要求应包含低等级核心特征，并在此基础上增加更精细化的管理或技术能力。换言之，高等级不是对低等级的否定，而是在低等级基础上的叠加和升华。

原则三：能力均衡

若同一能力域内不同能力项的等级差异超过两级（如某域中部分项为"管理级"，部分项为"优化级"），需通过附加验证确认该域整体成熟度是否可向上兼容。

这一原则极具现实意义。实践中，很多企业存在"偏科"现象——技术架构很强但人才体系薄弱，应用模式先进但安全保障滞后。能力均衡原则要求企业不能只靠"长板"拉高整体评分，必须关注"短板"的补齐。

原则四：全量覆盖

每个能力项的等级判定需满足"全量覆盖"规则，即高等级隐含低等级的核心功能完整实现。这一原则与"低级覆盖"相呼应，确保等级评定的严谨性。

5.2 评估操作的关键要点

基于标准的设计，企业在开展自评估时应注意以下操作要点：

第一，逐项对照，避免"感觉式"评估。 标准对每个能力项的每个等级都给出了具体的能力要求（通常3-7条），企业应逐条对照，以事实和证据为依据，而非凭印象打分。

第二，关注"应""宜""可"的语义差异。 标准中大量使用"应""宜""可"三个情态动词，其约束力递减：

"应"表示强制性要求，必须满足；

"宜"表示推荐性要求，建议满足；

"可"表示允许性要求，可以选择。

评估时应区分对待，不能将"宜"和"可"的要求等同于"应"的要求。

第三，注重证据链的完整性。 达到某一等级不仅需要"做了"，还需要"有记录、有制度、有效果"。例如，管理级要求"制定初步的智能化目标和规划"，这需要有正式的规划文档、明确的责任人和时间表作为证据。

第四，动态评估，持续跟踪。 成熟度评估不是一次性活动，而是持续改进的起点。标准在多个能力项中强调"定期评估""动态调整""持续优化"，企业应建立常态化的评估机制。

六、标准的创新特色与理论贡献

6.1 创新一："基础共性"定位下的跨行业通用框架

与以往多聚焦于特定行业（如制造业、金融业）的智能化评估标准不同，本标准明确将自身定位为"基础共性"标准，适用于"各类企业"。这一定位使得标准具有更强的普适性和可迁移性——无论是科技企业、制造企业还是服务企业，都可以在此框架基础上进行行业化裁剪。

6.2 创新二：七维闭环的系统性设计

标准的七大能力域不是简单的并列关系，而是构成了一个完整的闭环：

战略回答"方向对不对"；

人才回答"人够不够"；

技术回答"底座牢不牢"；

应用回答"价值实不实"；

管理回答"运行稳不稳"；

质量回答"效果好不好"；

安全回答"底线守不守"。

这七个维度相互关联、相互支撑，缺任何一个都会导致智能化体系的"瘸腿"。这种系统性设计超越了以往"重技术轻管理""重建设轻运营"的评估框架，体现了对企业智能化复杂性的深刻理解。

6.3 创新三："量化级"作为关键分水岭

在五级模型中，"量化级"（L4）具有特殊的地位。它不仅是一个等级，更是企业智能化能力的"分水岭"：

L1-L3的企业，智能化主要还是"经验驱动"——靠人的判断、靠试点摸索、靠局部优化；

L4及以上的企业，智能化进入"数据驱动"——靠量化指标、靠预测模型、靠持续优化。

标准在多个能力项中，将量化级作为能力质变的节点。例如，数据资源的量化级要求"全量数据实时更新""全生命周期自动化管理"；智能研发的量化级要求"实时量化分析研发流程效率""形成动态闭环管理"；安全监控的量化级要求"实时监控和动态响应""预警与报警系统具备预测性"。

这一设计揭示了一个重要规律：企业智能化的真正成熟，不在于用了多少AI技术，而在于是否建立了数据驱动的决策和运营机制。

6.4 创新四："优化级"的行业引领与标准反哺定位

标准将最高等级命名为"优化级"，并赋予其独特的内涵——不仅企业自身智能化水平高，还要能够"反哺AI技术发展""成为行业标杆""相关能力建设方法形成行业或国家标准规范"。

这一定位突破了传统成熟度模型"向内看"的局限，将企业智能化的最高境界定义为"向外辐射"——从技术的消费者变为技术的贡献者，从标准的执行者变为标准的制定者。这与我国人工智能产业从"跟跑"到"并跑"再到"领跑"的发展战略高度契合。

6.5 创新五：安全框架的精细化与前瞻性

安全保障域的设计体现了标准编制团队对AI时代安全挑战的深刻洞察：

将"工具安全"独立列为能力项，回应了AI工具大量引入带来的新风险；

在数据安全中强调"数据脱敏、加密、过滤"等隐私保护技术，呼应了《个人信息保护法》等法规要求；

在安全监控中引入"大数据分析""人工智能技术""用户行为识别"等智能手段，体现了"以智能对抗智能风险"的理念；

安全审计的量化级要求"内部审计和外部审计相结合""分析影响安全的根本原因"，体现了安全治理的闭环思维。

七、企业如何用好这把"度量衡"

7.1 开展自评估的"四步法"

第一步：组建评估团队。 评估不应仅由IT部门主导，而应是跨部门的联合团队，包括战略、人力、技术、业务、管理、质量、安全等各领域的代表。确保评估视角的全面性。

第二步：逐项对照打分。 按照标准的38个能力项，逐项对照各等级的具体要求，收集证据（制度文档、系统截图、数据报表、访谈记录等），确定每个能力项的当前等级。

第三步：识别短板与长板。 汇总各能力项的等级，绘制"能力雷达图"，识别企业的优势领域和薄弱环节。特别关注同一能力域内等级差异超过两级的"偏科"情况。

第四步：制定提升路线图。 基于评估结果，结合企业战略目标和资源状况，制定分阶段的提升计划。优先补齐影响整体成熟度的关键短板，同时巩固和放大优势领域。

7.2 不同类型企业的适配建议

对于大型企业： 应充分利用标准的系统性框架，开展全面、深入的自评估，并将评估结果纳入企业战略规划和绩效考核。大型企业有条件冲击量化级甚至优化级，应注重数据驱动能力和行业引领能力的建设。

对于中小企业： 建议聚焦核心能力域，优先开展智能化战略、技术架构、应用模式三个域的评估，不必追求38个能力项的全覆盖。中小企业应务实推进，以管理级和稳健级为阶段性目标，避免好高骛远。

对于传统行业企业： 应重点关注智能化应用模式域，结合行业特点（制造业关注智能生产，零售业关注智能销售，服务业关注智能服务），找到智能化与业务的结合点。同时，人才体系和企业文化影响往往是传统企业的短板，需要重点突破。

对于科技企业： 技术架构和应用模式通常是长板，但管理与运营、质量与成效可能是短板。科技企业应注重将技术优势转化为管理优势和质量优势，避免"技术很强但管理混乱"的陷阱。

7.3 与其他标准的协同关系

标准在规范性引用文件中引用了GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）。这表明本标准与DCMM存在协同关系：

DCMM聚焦数据管理能力的成熟度，是数据领域的专项评估；

本标准聚焦企业智能化的整体成熟度，数据资源是其中的一个能力项。

企业可以将本标准作为"总框架"，将DCMM作为数据领域的"专项深化"，二者结合使用，形成"总体+专项"的评估体系。

此外，企业还可以将本标准与ISO 9001（质量管理）、ISO 27001（信息安全管理）、ITIL（IT服务管理）等管理体系标准协同应用，构建一体化的管理体系。

八、局限与展望：标准的"成长空间"

8.1 当前版本的可改进之处

作为一份"报批稿"，标准已经相当成熟和完善，但仍有一些可以进一步提升的空间：

第一，量化指标的丰富度有待加强。 虽然标准在业务集成等少数能力项中给出了具体的量化指标（如30%、80%、90%的自动化率），但大多数能力项的等级要求仍以定性描述为主。未来版本可以考虑增加更多可量化的评估指标，提高评估的客观性和可操作性。

第二，行业适配性指引有待补充。 标准定位为"基础共性"，适用于各类企业，但不同行业的智能化重点差异很大。未来可以考虑配套发布行业实施指南，为制造业、金融业、零售业、医疗业等重点行业提供更具针对性的评估指引。

第三，评估工具和模板有待配套。 标准提供了评估框架和等级要求，但企业在实际操作中还需要评估问卷、评分表、证据清单、报告模板等工具。未来可以考虑配套发布这些工具性文件，降低企业的使用门槛。

第四，AI伦理和治理内容有待强化。 随着AI技术的广泛应用，AI伦理（公平性、透明性、可解释性、责任归属等）日益成为重要议题。当前标准在安全保障域中有所涉及，但尚未将AI伦理治理作为独立的能力项。未来版本可以考虑增加这方面的内容。

8.2 标准实施的预期影响

标准的发布和实施，预计将在以下几个方面产生积极影响：

对企业而言，提供了一套科学、系统的自评估工具，帮助企业"知己"——准确认识自身智能化水平，找到短板和提升方向，避免盲目投入和重复建设。

对行业而言，建立了统一的"度量衡"，使得不同企业之间的智能化水平可以横向比较，促进行业内的经验交流和最佳实践推广。

对政府而言，为产业政策制定和财政资金支持提供了评估依据，有助于精准施策、提高政策效能。

对产业生态而言，标准的实施将带动咨询、评估、培训、工具等相关服务业的发展，形成完整的智能化服务生态。

8.3 未来演进方向

展望未来，企业智能化成熟度评估模型可能在以下方向持续演进：

一是与大模型技术深度融合。 随着大模型技术的快速发展，未来的评估模型可能会增加"大模型应用能力""智能体（Agent）编排能力""多模态融合能力"等新的能力项。

二是从"成熟度评估"向"能力图谱"演进。 未来的评估可能不再局限于五级分类，而是构建更精细的能力图谱，精准刻画企业在每个细分能力上的水平。

三是从"静态评估"向"动态监测"演进。 随着企业数字化程度的提高，未来的成熟度评估可能从年度/半年度的静态评估，转变为实时的动态监测，及时反映企业智能化水平的变化。

四是从"企业内部"向"产业链生态"扩展。 未来的评估可能不再局限于单个企业，而是扩展到产业链、产业集群的智能化成熟度评估，推动整个产业生态的智能化升级。

九、以标准为尺，丈量智能化的远方

YD/T 6919-2026《人工智能基础共性 企业智能化成熟度评估模型》的发布，标志着我国企业智能化评估进入了"有标可依"的新阶段。这份标准的价值，不仅在于它提供了一套评估工具，更在于它传递了一种理念：

企业智能化不是一场技术狂欢，而是一场系统变革；不是一次短跑冲刺，而是一场马拉松；不是某个部门的事，而是整个组织的事。

七大能力域的系统性设计，提醒企业不要"重技术轻管理""重建设轻运营""重投入轻成效"；五级成熟度的演进逻辑，指引企业循序渐进、稳扎稳打，不要试图"一口吃成胖子"；能力均衡原则，告诫企业不要"偏科"，木桶的容量取决于最短的那块板。

在人工智能技术日新月异的今天，企业最需要的不是更多的技术概念，而是更清晰的认知框架和更科学的行动指南。YD/T 6919-2026正是这样一份"清醒剂"和"路线图"——它帮助企业在热潮中保持冷静，在迷茫中找到方向，在探索中走稳每一步。

以标准为尺，丈量智能化的远方。愿每一家企业都能在这把"度量衡"的指引下，走出一条适合自身的智能化转型之路，在人工智能时代的浪潮中行稳致远。

本文基于YD/T 6919-2026《人工智能基础共性 企业智能化成熟度评估模型》报批稿撰写，标准正式实施后请以最终发布版本为准。