从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类？化”？向GPT-4具备深度阅读和识图能？，能够出？地通过专业考试并完成复杂指令，向迅速发展。
工业数字化是数字经济的重要组成，通过各类企业及机构的交互式创新活动，将有力推动我国工业制造企业创新能力的提升和向服务型制造转型，把握技术发展关键路径，推动企业走出低端制造的困境，真正实现各行业各细分领域的数字化转型发展。
近年来，在产业结构升级的战略机遇下，各类产业园区、经济开发区建设风潮迭起，基于区域的实际需求，诸多产业园已成为培育科创产业、促进产业转型升级、推动区域经济发展的重要载体。(以下五个智慧园区为例分析其优势/劣势)
这轮由中国新能源智能汽车推动的出海热潮，既表现了向世界最大汽车出口国日本、汽车发源地及BBA老巢德国进军的气概，也呈现被广泛传颂的所谓“量价齐升”“名利双收”的势头，以及跨出2海外建厂、建设服务体系、开拓全新营销模式的全产业链出海步伐。甚至，有媒体高呼“借新能源革命实现中国汽车产业的换道超车”。
元宇宙高度契合中国数字经济战略，各地政府纷纷出台相关专项政策进行前瞻性布局，为产业发展营造良好发展空间 《“十四五”数字经济发展规划》指出：创新发展“云生活”服务，深化人工智能、虚拟现实、8K 高清视频等技术的融合，拓展社交、购物、娱乐、展览等领域的应用，促进生活消费品质升级
AI通过提升人类的内容生成能力、人机交互能力和非结构数据处理能力，来赋能办公场景：1）AIGC技术开启办公软件发展新阶段，办公产品从效率工具向生成工具转变；2） 大模型提升人机交互能力，降低办公软件使用成本；3）AI提升办公软件非结构化数据处理能力，帮助企业更加高效地挖掘数据资源价
云计算和大数据是相辅相成关系，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源；大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。大数据大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不...
Jenkins 介绍与入门，Jenkins 的安装配置及使用方法详细介绍，一文搞定。
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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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