中欧数字经济和智慧企业研究中心,是中欧国际工商学院于2018年成立的跨学科研究中心，旨在创造和引领智慧企业领域的管理知识和最佳实践,助力数字经济新形势下的企业转型与发展,同时促进最新研究成果和优秀企业实践的共享与推广。本刊将邀请中欧知名教授、行业领袖以及中欧校友共同探索企业数字化转型中的重要课题。
目前，煤矿安全高效矿井系统的机械化程度达到 90% 以上，单机自动化也日趋完善，建成了一批千万吨级矿井群，并开发了生产综合自动化系统等。国家能源局规划：2020年将建成100个智能工作面，2025年将建成1000个智能工作面。
智能制造本质应用最新工业工程及IT网络技术，重新审视企业现有流程与生产组织方式，实现企业在供应、营销、设计、及制造等领域的经营创新，同时借助新技术赋能新组织，实现管理创新，全面推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型，以满足客户敏捷、个性、服务化需要。
该报告在详细梳理元宇宙的起源和发展脉络、技术与产业链等议题外，还对元宇宙的应用场景、远未来等进行了展望。从报告中不难看出，元宇宙的场景应用相当多元，医疗、教育、科普、旅游、社交等领域都将是其重要组成环节。其中，去年年初就提出构建社交元宇宙的Soul App，被认为是“目前最接近元宇宙定义的手机应用”。
企业信息化从第三个阶段开始实现集成应用，随着企业信息化进程的演进，以及物联网等系统产品与技术的逐渐成熟，企业安全防范管理逐渐由传统粗放型向现代集约型转变，提升安全工作管理水平，并逐步成为管理部门决策分析、生产调度指挥的主要平台之一。
智能制造技术与数字化工厂应用：智能制造产业与技术背景、智能制造基本内涵与关键技术、基于RFID的智能制造技术与应用；制造需求：多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应、节能减排环境友好等
当前，企业正在加快自身的数字化发展进程。受访企业中，超过九成（95%）已经开展了不同程度的数字化实践，主要处于尝试探索和加速推进状态。超过三成（32%）的受访企业开始尝试探索数字化，超过四成（42%）的受访企业正在加速推进数字化。由此可见，数字化已成为企业长期发展的必然选择。
面对数字化未有之大变局，如何穿越纷繁晦涩的新概念迷雾，厘清数字化转型的技术、经济和商业逻辑，重构企业的战略思维、技术体系、商业模式、产业版图、核心能力和组织架构？我们一起在《重构：数字化转型的逻辑》中寻找答案。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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。
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