区块链：数据资产管理和流通中的一把利器

“维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中曾经提到：“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题”。笔者也相信数据资产终有一天会写入纳入企业的会计科目，写入资产负债表。但是目前还有许多问题有待解决，诸如：数据的产权问题，数据的定价问题以及数据安全、隐私保护和数据伦理问题等，而这些问题的解决，需要不断的数据资产实践，需要相关法律的进一步完善，需要产学研各界的共同努力。以上这段话是我之前写的一篇《从数据资源到数据资产的路有多长？》，提出了当前数据资产管理中的常见挑战，本篇我们将这一话题展开讨论下，重点聊一聊区块链技术在数据资产管理中的应用。

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孪生象-智能工厂数字孪生解决方案

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

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数据资产管理之多行业实施落地方法论

当前数字化转型大背景下，许多企业都在全力推动数据资产的落地实施，逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据，创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢？企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢？体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢？以下内容将为大家呈现不一样的解答。

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智能制造的核心，国产替代势在必行

工业软件是指应用于工业领域，为提高工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制水平的相关软件和系统。工业软件是将工业技术软件化，即工业技术、工艺经验、制造知识和方法的显性化、数字化和系统化，是一种典型的人类使用知识和机器使用知识的技术泛在化过程。按照用途和表现形式，工业软件一般分为研发设计类软件、信息管理类软件、生产控制类软件和嵌入式工业软件四类，每类工业软件均有其代表产品和企业。目前，信息管理类软件的已有较高普及率，智能制造背景下，产品研发与生产控制类软件得到大力推进，发展前景广阔。

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达梦数据库

数据库服务不停机，为业务系统提供持续数据库服务，备份机资源可实时利用，主机故障时，备机可快速接管，为业务系统提供数据服务，并在100公里以外实现灾备。

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突破卡脖子技术，研制协作机器人核心零部件的方向与思考

协作机器人，作为一种新型的智能机器人，扫除了人机协作的障碍，让机器人彻底摆脱护栏或围笼的束缚，让机器人与人可以在生产、制造与服务上协同作战，充分发挥机器人的效率及人类的智能，与人真正融合在一起共同协作。这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造与服务企业的发展。其开创性的产品性能和广泛的应用领域，为机器人的发展开启了新时代，与工业机器人相比，具有更大的应用场景和想象空间。

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什么是1+N模式的新一代城市大脑建设方案

2021年上半年，我们在城市大脑的最新探索和研究中，提出了1+N模式的新一代城市大脑建设方案。其中“1”是世界统一标准的城市神经元网络，“N”是N条城市云反射弧，这是基于互联网大脑模型研究，分析目前城市大脑建设中存在的问题后，研究组提出的新的城市大脑建设框架。这一进展发表在人民日报的《学术前沿》期刊五月上（第9期），论文名《城市大脑的起源，发展与未来趋势》。

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能源互联网数字孪生系统及其应用

传统信息化架构很难形成数据资产。数据化移交平台针对BIM数据进行了移交的管理，但是缺乏GIS功能，缺BIM+GIS数据轻量化能力，不能把数据资产以轻量化服务的形式发布，让通用的图形平台（引擎）实现数据可视化及业务功能的叠加，很难形成完整的能源行业全生命周期资产管理。

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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智慧校园音频应用方案

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