在新冠疫情肆虐时，使用传统分析技术并因此而严重依赖大量历史数据的企业意识到了一件重要的事情：许多此类模式已不再有用。这场疫情几乎改变了一切，令许多数据失去了作用。 而具有前瞻性的数据和分析团队正在从依靠“大”数据的传统人工智能技术转向数量较少、但更加多样化的“小”数据。 Gartner 发布的2021年十大数据和分析趋势之一便是从大数据转向小而宽的数据。这十大趋势是数据和分析领导者必须重视的业务、市场和技术动态。
企业数字化转型路径分析与现状评估——以某区工业企业数字化转型为例
长期以来，电梯行业产品同质化严重、缺乏创新。在智能制造的时代背景下，社会化协同制造C2M大规模定制逐渐成为主流。电梯行业的非标电梯占比已经接近50％，面对大量的非标电梯需求，传统的人工设计方式已经严重滞后。本研究来源于工程硕士的工作实际。以提高电梯非标设计能力为目标，以电梯控制系统为研究对象，开展了基于专家系统的电梯控制系统非标设计的研究与应用。论文的主要内容有：
正＞智慧城市是新世纪以来世界各国涌现的将新一代信息技术应用于城市管理与服务各方面的一股潮流。在智慧城市建设方面,欧洲国家一直走在世界前列。了解并学习先进国家的经验与做法,对于提升我国智慧城市的发展具有很好的借鉴作用。
《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》指出，智能网联汽车是是全球创新热点和未来发展制高点，其深度融合了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业，是一个新型产业。智能网联汽车的智能驾驶技术在提高公路运输能力和减少交通事故方面发挥着关键作用。在智能驾驶技术中，环境感知系统是确保智能车的智能性、安全性的关键所在。而车道线检测技术作为智能车感知系统中的核心技术，是实现安全、自主驾驶的前提，也是研究的难点及技术核心。在工信部2016 年智能制造综合标准化与新模式应用项目“智能网联汽车系统及通信标准化研究与试验验证平台建设”（项目编号：2016ZXFB06002）和重庆市科技计划项目重点产业共性关键技术创新专项主题专项项目“ADAS 功能测试标准化制定与路试验证平台建设”（项目编号：cstc2015zdcyztzx60005）资助下，开展了面向复杂路况的车道线智能检测方法研究。论文的主要研究内容和创新点有
随着工业4．0以及智能制造的发展，生产现场的实时数据和生产管理的非实时数据需要在同一网络中传输，但是当前的工业以太网厂商提出的标准互不兼容，设备间无法直接实现互联，且无法与非实时数据共存。在这种情况下，时间敏感网络TSN（Time Sensitive Network）应运而生，打通了信息技术（IT）层与运营技术（OT）层，打造了工业现场设备互联互通的“一网到底”的新型工业网络架构。各工业以太网厂商都致力于将自身协议向TSN靠拢，保住市场份额。但是一些较小众的不使用标准以太网帧格式实时以太网技术，它们依赖专用通信芯片，无法直接与标准工业以太网融合，需要进行协议转换。本文针对此类非标准实时以太网的协议转换进行了相关研究。
根据中国信通院发布的《2020年中国数字经济发展白皮书》数据显示，2019年，我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重超过1/3。数字经济名义增长15.6%，是同期GDP名义增速近2倍。我国数字经济发展已呈现出高质量、高增速的双高特性，同时也加快向数字产业化、产业数字化，数据价值化、数字化治理的“新四化”趋势转型的步伐。
我国正处于制造业转型升级的重要窗口期，产业发展面临绝佳机遇，智能制造热潮持续升温，人工智能、工业互联网、大数据、云计算等技术的发展使得越来越多的企业在经济新常态和“中国制造2025”背景下进行“业务转型”，以实现新一轮的成长。业务是企业价值实现和持续成长的绝对主体，是财务战略的载体，业务转型对财务战略的选择和实施具有重要影响；财务战略是企业业务发展的重要驱动，财务战略是否适宜影响企业业务转型，进而影响企业能否实现跨越式发展；业务转型与财务战略密切相关，二者匹配性对企业的影响主要通过企业绩效来进行反映。鉴于此，本文采用案例研究法，基于业务转型与财务战略的关系展开研究，以我国制造业消费电子领域转型升级最具代表性之一的TCL集团为研究对象，对其2009年至今的业务转型与财务战略的适配及二者的适配效果进行探索研究，构建业务转型和财务战略的动态适配模型，揭示业务转型和财务战略之间的内在机理关系，为处于转型变革中的有相似经历的制造业企业提供借鉴。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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