2021年4月16日，国家高端智库中国石油集团经济技术研究院最新版年度《国内外油气行业发展报告》在北京发布。报告认为，后疫情时代世界石油需求恢复增长之后增速将逐渐放缓，石油供应能力保持充足，国际油价将维持中低位水平，预计2021-2025年运行中枢为60～70美元/桶。未来五年，全球天然气市场发展将进入变动期，天然气仍将是需求增长最快的化石能源，区域消费结构、供应格局以及贸易和投资模式都将不断调整。
资本市场活跃度维持高位：投融资案例环比下滑11.6%，同比增长162.9%，行业投资依然活跃， 投资额度大幅提升：披露的投融资金额环比增长109.5%，同比上升204.7%，主因本季度出现多起大额融资案例。
四季度，各国财政刺激和疫苗消息利好推动全球股市上涨，截至2020年12月31日，我国境内外上市的互联网企业总市值为17.8万亿元，环比上涨5.6%.
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本文主要介绍了智能供应链在智能制造领域的五个方面典型应用，包括智能化研发设计、供应链需求预测和计划、智能化采购与供应商协同等等，并提出智能制造需要以智能物流作为前提和基础，越来越多的智能制造工厂将智能制造设施嵌入到智能物流系统中，成为流水线化物流系统的一个不可缺少的环节和部分。
马云对未来的预测,是建立在对用户行为分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品。这些,反应到阿里巴巴网站的统计数据中，就是一查 询点击的数量和购买点击的数量会保持-一个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,所以保证了用户行为模型的准确性。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测的优势体现在它把- -个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。
传统分析对已知的数据范围中好理解的数据进行分析。大多数数据仓库都有一个精致的提取、转换和加载（ETL）的流程和数据库限制，这意味着加载进数据仓库的数据是容易理解的，洗清过的，并符合业务的元数据。传统分析是建立在关系数据模型之上的，主题之间的关系在系统内就已经被创立，而分析也在此基础上进行。
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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。
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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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