主数据是XX集团核心的基本业务数据。主数据通常长期存在且应用于多个系统(PDM系统、ERP系统、CAPP系统、OA系统等多个系统)，描述企业整体业务信息的对象和分类，在整个集团范围内各个系统间要共享的基础数据。
通过大量文本数据进行预训练，模型学习到了语言结构、语法、常识等知识。在预训练阶段完成后，模型使用特定任务的数据进行微调，以适应特定的应用场景。
le_Summary] ？ 风起人形机器人，多方势力入局，商业化渐进。传统机器人可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。相比其他机器人，工业机器人发展较为成熟，复盘工业机器人的发展历程，我们认为场景适用性+成本是影响机器人渗透率的重要因素。
第21届气候变迁缔约国大会（COP21）于2015年通过《巴黎协定》，约定「将全球平均气温升幅控制在不超过工业化前水平之2°C以内，并致力于控制在1.5℃内之目标」。然而，政府间气候变迁问题小组（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）在2021年的报告中公布，1.5℃的限制约在2030年就会被超越，为气候变迁议题大敲警钟。
生成式人工智能是当今科技领域的一项革命性进步，目前该项技术在商业化方面已取得了顺利进展。全球主要经济体国家级技术行动战略的制定、投融资活动的繁荣，及各国保险行业监管和行业协会对该项技术进行了重点研究及相应制度准备，我们相信，这项技术将成为推动保险业高质量发展的新助力。
《“十四五”数字经济发展规划》中指出数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。
据不完全统计，截止到 2023 年 4 月 18 日，国内至少有 19家企业及科研院所涉足人工智能大模型训练，主要分为大型科技公司、科研院校和初创科技团队三类。
致远互联是协同管理领域的开创者和领军者。公司拥有“协同管理软件+协同管理解决方案+协同云服务”全方位数字化协同工作体系，构建坚实的竞争壁垒。致远从 OA 到协同运营平台，不断提升客户应用的深度和广度，实现统一门户、统一流程、费控管理、资产管理、项目管理和人力资源等应用。
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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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