2019 年可以说是5G 元年，不仅是基于C 端消费的5G 应用开始出现，而且也引发人们对5G 在B 端特别是工业领域的应用充满期待。今年7 月，美国咨询机构Heavy Reading 携手高通公司发布《5G 专网在工业互联网中的应用》白皮书，系统描述了5G 专网的特点，讨论了5G专网的关键问题，提出了5G 专网的部署模式，重点分析了5G 专网的频谱分配方式，以期为5G 在方兴未艾的工业互联网建设与应用分享技术资讯和部署资源
工业互联网规模高速扩张，5G+云网融合共促万物互联，新3C 时代开启：2018 年我国工业互联网行业市场规模达5313.04 亿元，同增13.71%，工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一， 2019 年工业互联网产业经济总体规模占数字经济的5.9%，对数字经济增长的贡献为15.6%。5G 与云网融合共生共长、互补互促，5G 将推动传统的3C（计算机、通信、消费电子）向新3C，即连接（Connection）、控制（Control）和融合（Convergence）转变。
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻 的，金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，高效共享工业经济中的各种要素资源，从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率，帮助制造业延长产业链，推动制造业转型发展。
文章采用双案例研究，选取云上贵州公司及块数据公司展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析，通 过访谈、文件、资料收集多源数据。案例分析基于大数据汇聚、融合、应用三个阶段展开，围绕治理主体、治理客 体、治理工具展开分析。研究发现：省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径，统筹规划及 实践应用构成两类路径的根本区别。这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究，对我国开展大数据治理实 践具有参考借鉴意义
根据中国信通院统计数据，中国数字经济规模不断提升，2020年中国数字经济增加值规模达39.2万亿元，同时数字经济占GDP比重逐年提高，2020年达38.6%。从三次产业的数字经济渗透率来看，渗透率逐年上升，其中第三产业数字经济发展显著优于一、二产业。依托数字化知识及信息，以信息网络为载体，以数字技术为驱动，数字经济将在新经济业态下创造更多产能。
伴随社会经济的发展，三大产业的数字化渗透率逐渐提高，传统零售不断向新零售演进。“用户为王”阶段，“人”的数据化价值将反哺生产、渠道、销售、运营等全场景，零售企业需要以用户数据为生产要素，寻求向数智化的升级与跃迁。以此为背景，艾瑞咨询联合企业数据增长服务商 GrowingIO 发布《中国零售数字化转型研究报告——用户数据化价值及企业数智化升级》，本文侧重解读中国零售企业用户价值提升的痛点及策略，以期为产业链各决策方提供参考。
：为满足复杂数据共享需求、减轻数据提供者负担，分析自标准与数据港口架构理论机器实现技术．将数据模 式的概念引入自标准数据模型，根据NIEM原理，构建由公共数据模型、业务领域数据模型及编码表构成的自标准数据 模型库；基于MFI一13表单注册标准，根据自标准数据模型对数据集进行注册，为实现软件之间的互操作对应生成元数 据，并描述元数据遵循的语法及语义；为实现自标准数据的共享，提出基于数据港口架构的数据共享模型。并构建原型系 统，证明其有效性和技术可行性．
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
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