工厂是工业生产的主要动力能源。工供电设计的任务是从电力系统取得电源，经过合理的传输，变换，分配到工厂车间中的每一个用电设备上。随着工业电气自动化技术的发展，工用电量的迅速增长，对电能的质量，供电的可靠行以及技术经济指标等的要求也日益提高。供电设计是否完善，不仅影响工的基本建设投资，运行费用和有色金属的消耗量，而且也反映到工厂供电的可靠性和工厂的安全生产上，他与企业的经济效益，设备和人身安全等是密切相关的
随着 AI 技术的逐步成熟和应用场景的不断丰富，人工智能产业正在迅速发展，AI 相关的产品与服务也在各行业中落地和普及。企业通过人工智能技术提高生产力，进行数字智能化新范式转型的需求也更加迫切。人工智能技术目前已被广泛应用于智慧金融、智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
数据为五大生产要素之一，市场空间大。数据与土地、劳动、资本和技术并称为五大生产要素，是数字经济时代新增的关键生产要素。根据国家工信安全发展中心测算，2022年我国数据要素市场规模达到815亿元，其中数据存储市场规模180亿，数据加工市场规模160亿，数据交易市场规模120亿，数据分析板块市场规模175亿，预计“十四五”期间，市场规模复合增速将超过25%。
随着高速NOA功能的落地，用户对于高阶智能驾驶功能的认知被打开。2023年，车企在不断优化高速NOA功能体验的同时，也正在争先推动城市NOA功能的落地。掌握并实现全场景辅助驾驶的技术实力，能够帮助车企在未来的市场竞争中占据主动权。亿欧智库认为，全场景（高速+城市）NOA功能的实现，是自动驾驶实现前最后的难题。
报告以5G技术发展方向为基准，结合6G技术理念，畅想未来发展方向。5G作为移动通信技术个人与企业服务的分界线，未来更前沿移动通信必然瞄准企业服务市场才能获得更好的发展。因此，6G不但在5G企业服务能力短板上做了长足的弥补，还创造性的拓展了很多新的技术手段，对现实世界有着统合效应的颠覆性。本报告通过梳理6G技术演变，为各方提供决策参考。
本报告从企业数据传输安全治理组织建设角度、制度管理角度、技术体系角度三大方面进行了研究和探索，给出具体性的、具有参考价值的意见和建议，最后基于实际案例的实践价值，给企业可落地的指引参考，期望以此为更多企业进行数据安全传输治理带来支持
我们使用IMF的预测，计算了未来五年各国对全球经济增长的贡献率。结果显示，未来五年中国依然是全球经济增长最重要的引擎，对全球经济增长的贡献率预期达到27.6%，超过了美国和印度的总和。随着中国防疫措施的解除，餐饮和旅游等多项服务性消费指标快速反弹，中国经济的积极增长势头将对全球经济产生重要的提振作用。
伴随以 ChatGPT 为首的生成式 AI 同工业领域深度融合，工业或将成为大模型重点应用垂直领域。我们认为生成式 AI 将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能、更广阔应用场景。
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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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