为更好的刻画高收入国家农业研发公共投资现状及其改革方向，本文对高收入国家农业研发公共支出的必要性及其作用进行了阐述；对其投资现状及问题进行梳理，对其投资政策和体系的改革方向进行分析；最后，在总结高收入国家在农业研发投资领域政策改革创新经验和做法的基础上，提出政策建议，以期为我国农业研发投资政策的改革提供政策启示和路径借鉴。
本文对高德纳（Gartner）公司2010—2020年每年发布的十大战略技术发展趋势和基于技术成熟度曲线的技术发展趋势进行汇总分析，归纳战略技术变化趋势以及技术发展成熟度趋势，而后将十大战略技术发展趋势与高德纳公司每年发布的技术成熟度曲线进行对比，分析并举例论证二者的关系。最后，本文在分析高德纳公司的战略技术发展趋势和技术成熟度曲线契合规律的基础上，对产业技术发展、创新创业、国家战略技术规划和相关学者开展进一步研究提供建议。
国家创新指数是反映国家综合创新能力的重要指标。近年来，中国创新资源投入持续增加，知识创造能力不断增强，企业创新能力稳步提高，创新绩效日益显现，创新环境显著改善。
报告要点速览工业软件可分为研发设计类、生产控制类、经营管理类和运维服务类四类，其中，研发设计类国产化率最低，核心技术被严重“卡脖子”，技术进展缓慢。CAX是CAD（计算机辅助设计）、 CAE（计算机辅助工程）、CAM（计算机辅助制造）的统称，是三大工业基础研发设计类软件， 其贯穿产品设计制造整个流程，并支持后续若干工业应用的二次开发，是企业数字化转型的有 效工具。
随着数字化时代的到来，数字化活动营销逐渐成为了企业数字化营销第一站，而线上线下结合的混合型 数字化活动逐渐在企业数字化营销方面得到了广泛应用。本文将重点探讨混合型数字化活动的概念、特点以及兼具品牌与获客的最佳实践应用，希望为企业数字化营销带来新的思考和启示。
在中国仓储与配送协会指导下，物联云仓《中国通用仓储市场动态报告》已连续发布57期。《报告》通过对物联云仓实时数据进行汇总、整理，全面反映我国32个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况，体现通用仓储市场的供需动态变化，总结市场发展规律，预测市场发展趋势，为了解仓储市场发展情况、合理投资提供参考依据。
西门子数字化工业软件深耕电子与半导体行业数十年，在行业内积累了大量的知识技术和丰富的实践经验。近年来，西门子数字化工业软件持续关注着电子与半导体行业的变革，通过一系列研发投资和战略并购，不断丰富和优化传统电子与半导体行业解决方案。今天，在中国高端电子设备与半导体强国之路面临着众多的机遇与挑战之时，西门子数字化工业软件再次总结行业优秀实践，发布《2023电子与半导体行业白皮书》，助力中国电子与半导体企业构建全面的数字孪生，打造世界一流的企业。
随着行业数字化转型加速，利用新兴技术实现产业升级成为大势所趋，数字化已然成为制造业转型与升级的原动力。为适应行业不同的业务场景及发展需求，从化解行业客户的首要挑战出发，云计算、大数据和人工智能等技术将贯通制造企业的设计研发、生产制造、 供应链、营销、销售及售后服务等每一个关键环节，打通“端到端”价值链，提升整体竞争力。
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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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