汽车工业是我国的支柱产业之一。在电动化、智能化、电商化、共享化的“新四化”驱动下，我国的汽车工业正经历着第三次造车浪潮，这一浪潮不仅席卷中国汽车产业，在全球范围内都形成了不小的冲击，特别是中国政府对于中国汽车产业转型升级的支持，为中国车企实现弯道超车提供了前所未有的动力。
中国汽车业通过几十年的高速发展，到现在已经进入相对成熟阶段，汽车制造依然是国家经济发展的支柱之一，依然有一个相对长的快速发展期。汽配企业作为汽车生产供应的重要组成，处于产业链中游，受上下游企业影响大，管理要求高，汽配企业的信息化建设逐渐深入和复杂。比如主机厂提出的QCA要求、MMOG认证对信息化的要求。还有整车厂的EDI计划接口，要求汽配厂家提供信息系统对接和反馈。针对汽配企业自己的供应商，要求能提升与供应商的业务协同能力，及时高效的处理与供应商的协同事宜。
华为云计算解决方案-为了便于对云计算数据中心中的云资源进行有效简便的使用和管理，我们推荐通过使用浪潮云计算操作系统来构建云管理平台，实现对云数据中心云资源有效简便的使用和管理。云计算操作系统是云数据中心资源管理及资源交付软件，兼容不同的虚拟化架构，监控、管理云资源和数据中心软、硬件资源，实现基础设施的服务化。平台提供丰富的功能组件和API接口，帮助用户快速部署企业服务，有效提升云计算数据中心管理运维效率。
已经过去的2020年,传统媒体在受到新冠肺炎这只灰犀牛的冲击后,面临的是整个行业的萧条和重构。以前的无冕之王,如今雄风不再。
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 ——《智能制造发展规划（2016-2020年）》 广义而论，智能制造是一个大概念， 是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合，贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及制造系统集成， 实现制造的数字化、网络化、智能化，不断提升企业的产品质量、效益、服务水平， 推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展 ——中国工程院
工业互联网是制造业数字化转型的重要赋能者。中德智能制造合作企业对话工作组（AGU）工业互联网专家组（以下简称“工业互联网专家组”），通过中德双方行业调研和研究，旨在增进相互间概念的理解与认识，提出双方共同发展的重点内容和建议。作为专家组初始阶段的成果，此白皮书展现了中德企业与专家共同工作的初步研究结果，将为未来的合作打下扎实基础。
自动化工厂前进了一大步。它可以对硬件和软件机器人设定指令，统一执行任务，避免人为错误。因此，实时分析的准确度更高，而且可以打造更高级的预测模型。 实际上，生产自动化和机器人融入制造流程已有几十年的历史了。然而，由于智能化程度不足，成就终归有限。通常，制造自动化主要依赖于控制系统和编程语言，无法充分适应内外环境不断变化的复杂情况。孤岛式的机器人或设备或许可以高效执行自己的任务。但此类机器人或设备无法优化客户订单，甚至会显著影响整个生产设施的总体设备效率（OEE）。
车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域，是 5G 垂直应用落地的重点方向。 ？ 根据华为Cloud BU判断及预测，20世纪末以来，汽车时代从1991-2000年的机械阶段，相继经过电子和通信阶段，走向2009-2014年的网联阶 段和2015年至今的智能阶段，2025年后，汽车将会实现认知和自动驾驶。 ？ 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
随着AI技术的爆发式发展，AI技术正从锦上添花的辅助工具，演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。但在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破，更在于构建系统性、端到端的落地能力。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度，对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究，力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。
在“新型工业化”浪潮奔涌的今天，数字化转型已成为各行各业发展的必修课。如何精准、高效地推进转型，避免“走弯路”？
脑机接口技术涉及到对个人思想的直接访问。人们不仅可以窥探他人的思想，更可以直接对他人的思想和行为进行干预控制。甚至篡改记忆。
现代化产业体系的构建，不仅需要培育新兴产业，也离不开传统产业的全面升级。《建议》对传统产业转型提出了明确方向，主要包括以下四个方面:一是推动重点产业提质升级。《建议》指出需巩固提升矿业、冶金、化工、轻工
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