深入落实党的“十九大”以来，党中央、国务院一系列的重大决策部署，遵循信息化发展规律，牢固树立并贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，坚持世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位，广泛应用云计算、大数据、物联网、移动互联等新一代信息技术，借鉴成功经验，重用现有资源，推动公众参与，以创造历史、追求卓越的精神进行园区的信息化建设。
综合我们过去弱电工程的经验和工业园区自身的特点，在智能化建设方面按照以下系统叙述设计： （1）视频监控系统 （2）周界防范系统 （3）综合布线系统 （4）计算机信息网络系统 （5）语音程控交换机系统 （6）卫星电视及有线电视接收系统 （7）背景音乐及公共广播系统 （8）信息引导及发布系统 （9）一卡通系统 （10）停车场系统 （11）机房工程系统 （12）电能管理系统 （13）系统集成管理系统
多数工厂中设备联网程度相对低，为打破信息孤岛的壁垒，研华以开放架构协助客户搜集机台上的信息，并针对各式PLC、表头与智能传感器，提供可用于「设备讯息整合联网」的通讯整合平台，提供厂内机台设备多元通讯协议整合能力，以建立产线设备统一排程控制与配方管理的智能环境。
如何平衡发展与安全，中国正在摸索自己的 AI 治理路径。在此环境下，身处其中的行业创新者、技术使用者，以及作为受众的社会公众，又该如何理解生成式 AI 发展的现状与前景，应对可能的风险与挑战？在此背景下，本白皮书将通过分析生成式 AI 的发展现状、政策导向、实操中面临的风险，以及各国的监管路径，以期为未来的 AI 治理提供有益思路。
建材工业作为建筑业发展的基本要素，是支撑我国城乡建设的重要行业，为改善人居生活条件、治理生态环境和发展循环经济提供重要支撑。党的“十八大”以来，党中央、国务院高度重视生态文明建设，将绿色发展纳入五大发展理念之一。
中国工业互联网平台系列报告：指标体系解析，中国工业互联网平台系列报告：指标体系解析，中国工业互联网平台系列报告：指标体系解析
本白皮书以推进边缘计算在电力行业中发挥赋能作用、助力能源强国建设为目标，重点关注电力行业边缘计算的产业发展现状、参考架构、应用场景与典型案例、发展趋势等，为边缘计算在电力行业中落地部署提供重要参考
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
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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”。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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