数字化场景是数字化转型的“牛鼻子”，作为数字化转型的应用单元、成果输出和价值体现，正成为全社会推动数字化转型的重要抓手。在数字化场景发展过程中，日益呈现技术融合（TECHNOLOGY）、数据智能（DATA）、流程高效（FLOW）、沉浸体验（EXPERIENCE）、服务有价（SERVICE）等方面的特点，综合可概括为“TDFES”五星模型。
党中央、国务院高度重视中小企业发展。推动中小企业数字化转型是支持中小企业创新发展、提升核心竞争力的重要途径。工信部深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，实施《中小企业数字化赋能专项行动方案》，打造中小企业数字化转型“3+1+N”工作机制，着力构建中小企业数字化政策体系、支持体系和赋能体系，多举并措、统筹推进，切实推动中小企业数字化转型升级。
21世纪以来，全球科技创新进入密集活跃期，自动化加速走向数字化、网络化、智能化，新技术、新产业、新模式、新业态大规模涌现，深刻影响着全球科技创新版图、产业生态格局和经济走向。世界主要国家都把互联网作为经济发展、技术创新的重点，把互联网作为谋求竞争新优势的战略方向。要加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，拓展经济发展新空间。
数字孪生、MBSE和工业互联网是目前炙手可热的先进或智能制造概念。不管是数字孪生、MBSE还是工业互联网，其实都是一个相对较大的概念或者模式而非具体的技术，都具有非常丰富的内涵，彼此之间也具有很大的关联关系。
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择
2022年新能源策略报告（光伏、储能、风电）：能源革命加速，龙头强者恒强，2022年新能源策略报告（光伏、储能、风电）：能源革命加速，龙头强者恒强
中国庞大的汽车保有量，催生了巨大的维修保养、汽车美容、汽车用品等多元化服务需求。尤其对于汽车刚需的养护业务，市场潜力更为突出，汽后市场的发展孕育出全新的潜力空间。广义的汽车后市场包含汽车金融、汽车租赁、汽车用品、二手车、汽车养护与维修、报废汽车等几类。 本报告定义汽车后市场为狭义的后市场，主要集中在维修、保养和汽车用品三大服务领域
“科技”逐渐成为了美国对华战略竞争与遏制的焦点领域。这里的科技，不仅仅是纯粹意义上的科学技术，而是涉及军事、经济以及产业三个维度：第一，避免中国通过低成本的科技跃迁改变与美国在军事领域的力量均衡；第二，迟滞中国经济发展的速度，延长中国在经济体量上超越美国所需要的时间；第三，在可能对未来经济发展具有正面外溢的关键领域，对中国进行全面的牵制乃至遏制。
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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。
内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列，提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。
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。
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